spss实践题分析报告及问题详解(二)

1、实用文档期末实践考查一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调 查。在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征， 此特征可以用来预测用户 使用信用卡的支付金额。研究人员收集了 50位消费者的年收入、家庭人口和每 年使用信用卡支付的金额数据。试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据 见附表）。DeSCriPtiVe StatiStiCSMeanStd. DeViatiOnN消费金额（元）3964.06933.49450年收入（元）43480.0014550.74250家庭人口（人）3.421.73950Correlations消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）

2、PearSOn Correlation消费金额（元）1.000.631.753年收入（元）.6311.000.173家庭人口（人）.753.1731.000Sig. (1-tailed)消费金额（元）.000.000年收入（元）.000.115家庭人口（人）.000.115N消费金额（元）505050年收入（元）505050家庭人口（人）505050VariabIeS Entered/RemovedModelVariabIeS EnteredVariabIeSRemOVedMethOd1家庭人口（人），年 收入（元）Entera. AIl requested VariabIeS entered

3、. b. DePendent Variable:消费金额(元)Model SUmmary bModelRR SqUareAdjUSted R SqUareStd. Error of theEStimate1.909a.826.818398.091DefHiMerriVarBable. MWK)( .1M'- 3K- -l i -J KlFpmdrrfl *rbiEL 0常W a-a 0.* Oeaa =i 0« ½ 9"*_frQ9 *Cf宀 zaaOIHtJT1 PrJ.1JHrriu9HthYbANoVAModelSUm of SqUareSdfMea

4、n SqUareFSig.1RegreSSiOn35250755.672217625377.836111.218.000 aReSidUaI7448393450Total42699148.82049CoeffiCientS aModelUnStandardiZed COeffiCientSStandardiZedCOeffiCientStSig.BStd. ErrorBeta1(COnStant)1304.905197.6556.602.000年收入（元）.033.004.5168.350.000家庭人口（人）356.29633.201.66410.732.000结果

5、分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年 使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口 看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。由分析得：y 1304.905 0.033x 356.296x2y :信用卡支付金额Xi :年收入X2 :家庭人口拟合优度检验R2为0.818，回归方程能很好的代表样本数据。回归方程F检验和 回归系数T检验的相伴概率都小于显著性水平，拒绝零假设即回归方程和回归系 数都具显著型。二、下表为运动员与大学生的身高（Cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高 与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量

6、的差异是 否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析，并给出分析报告。运动员大学生身高肺活量身高肺活量184.94300168.73450167.93850170.84100171.04100165.03800171.04300169.73300188.04800171.53450179.04000166.53250177.05400165.03600179.54000165.03200187.04800173.03950187.04800169.04000169.04500173.84150188.04780174.03450176.73700170.53250179.05250176

7、.04100183.04250169.53650180.54800176.33950179.05000163.03500178.03700172.53900164.03600177.03450174.04050173.03850BetWeen-SUbjeCtS FaCtorSValue LabelN类别00201120TeStS of BetWeen-SUbjeCtS EffeCtSDePendent Variable:肺活量SOUrCeTyPe III SUm of SqUareSdfMeanSqUareFSig.COrreCted6981685.1323490842.5622.860.00

8、0Model5a8InterCePt208064.2901208064.2901.363.251身高1630762.6311630762.6310.679.00255类别1407847.0911407847.099.220.00455Error5649992.3637152702.4965Total6.633E840CorreCted12631677.539Total00a. R SqUared = .553 (AdjUSted R SqUared = .529结果分析：控制变量的相伴概率值是0.004 ,小于显著性水平0.05,因此拒绝零 假设，故在剔除身高对肺活量的影响前提下，是否经常进行

9、体育锻炼对肺活量有 显著影响；另外协变量相伴概率为 0.002 ,说明身高的不同水平对肺活量也有显 著影响。三、甲地区为大城市，乙地区为县城，丙地区为农村。某地分别调查了上述三类 地区8岁男生三项身体生长发育指标：身高、体重和胸围，数据见下表，问：三 类地区之间男生三项身体生长发育指标的差异有无显著性？试就此问题进行分 析并给出分析报告。TeSt OfHOmOgehBHy of VariancesLeVer11 StatiStiCdfldf2Sig.身高.449287.S40休重1,673237.160JH.955fI87.39urn QfSqUaIeSClTqur卜SI RAIWRRn(Co

10、mhinedJ旳4fi1131 ?加13 1fi40I inear7a*mCofltrss:41 M314E1 4 酣1B.917.000Ciaton沁他1loo g 托了.抽1.009Within Groups236.0296727 230TOtal3031.49的涯EeIWeen CrDuPCrbiEd)121 52200 7B113.044.ODOUnear nContraSl1.3Q11153J12.529/15OeViBtlOr)106.2801106.2SO1Z.56DJOOWithin GrClUDS526458E76 051TOtal43.2OegE00r OrDtJp(Com

11、bined/11<902267.4517.1<39.001LinearTennnConirast1O.G211IoO .G2113134.000DsriKt on1<280114 2301.864/70Wlt)InGrtMJPa¢5352787ToiHTOtalFBl ,429S9MlItIhIIU C4jrna lJrkHDlePenlderIt >srstle(1) E(J)地理IMlSanDifference (卜 J>std ErT3.9% CariAidefnCe InkirwslLoWeri BudU0er HuidLSDn15 0433&#

12、39;1L 34-733.£5 B2125 5467'1 2473.000工心貉6.I0-5.933'1.3473.jo e.s2 3.266N-.3571.34/3丁 Ha3.OTS2.ZBrI2-S.54 B7'1.34Z3.o-0.22S-2.631.MBT1-3473-2.013.075LSD312 eib03a.0Oa1.S41.07221.1DO362f L-.2522 272I0-2.U1 UO'.363.JOU*4.072-1.&4821 .Q0Or.saga.-3 OSl-.JB2-JImEmB3?115-2 172.2511

13、.ODO.0352OOe5383.M2ItDltILSDD12.1 4D0.71 A?.004".72a.6JL.22.bU0.7147JOO1.174.01 Li"3.1 4 DO'.7l4?F.J04*3.560-.73024on_7147.391.9701 STO2O5300'71 47JDg4 01 0-IiTO1-400531-1 »70070* The FneJn Jlflference 也 B gPiiItSni Ine D 0 lE!MNSLlbfPt r Alph 1 (1612SIU IJe r L- NEWrnd -Keul

14、SJI30120232汕U0J20330IHTSiu-76S1 OoaNSUtlSetfOraIPha = 0.0512StJdeni-Ne!Witar-KeLil Sj13020.50723022.49703023.507SiB-1.000.rs胸田地区忖Subset for alpha = 0,0515StUdent-NevmarI-KeUlSa23057.41713057.867a3060.007Sig.5311 000结果分析：由方差齐次性检验表可知，甲乙丙三个地区的的身高、体重和胸围的方差检 验相伴概率都大于显著性水平，因此接受零假设，即三个地区的身高、体重和胸 围方差相同没有显著性

15、差异，即不同地区，身高、体总和胸围各总体均值服从方 差相同的正态分布，因此可以用下面的单因素方差检验。身高：F（2,87）12.164相伴概率为0.000小于显著性水平，则各地区身高有显著性差异。体重：F （2,87）10.044相伴概率为0.000小于显著性水平，则各地区体重有显著性差异。胸围：F （2,87） 7.499相伴概率为0.001小于显著性水平，则各地区胸围有显著 性差异。再由LSD）S-N-K和图表分析可知，甲地区（城市）8岁男孩身高和胸围与乙（县 城）、丙（农村）地区有显著性差异，乙地区（县城）8岁男孩体重与甲（城市） 丙（农村）地区有显著性差异。1000PPm）如下，试作发

16、硒四、某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量（ 与血硒的相关分析，并给出分析报告。编号发硒血硒174132661038813469115911667397667896149585107310DeSCriPtiVe StatiStiCSMeanStd. DeViatiOnN发硒75.4012.29510血硒10.803.32710Correlations发硒血硒发硒PearSOn CorrelationSig. (2-tailed)N110.872 *.00110血硒PearSOn CorrelationSig. (2-tailed)N.872 *.00110110结果分析：由分析可知，要进行

17、发硒和血硒两个定距变量的相关分析。由上图表可得发硒和血硒的PearSOn相关系数为0.872 ,为高度相关。假设检验得出的相伴概率0.001小于显著水平0.01 ,因此拒绝零假设，即可以用它们的样本相关 系数r代替总体相关系数PO五、某地29名13岁男童身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)的数据如下表, 试对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析，并给出分析报告。编号身高(Cm)体重(kg)肺活量(ml)编号身高(Cm)体重(kg)肺活量(ml)1135.132.0175016153.047.217502139.930.4200017147.640.520003163.646.2

18、275018157.543.322504146.533.5250019155.144.727505156.237.1275020160.537.520006156.435.5200021143.031.517507167.841.5275022149.433.922508149.731.0150023160.840.427509145.033.0250024159.038.5250010148.537.2225025158.237.5200011165.549.5300026150.036.0175012135.027.6125027144.534.7225013153.341.0275028

19、154.639.5250014152.032.0175029156.532.0175015160.547.22250CorrelationsControl VariabIeS体重(kg)肺活量(ml)身高(Cm )a-none-体重(kg)Correlation1.000.613.719SignifiCanCe (2-tailed).000.000df02727肺活量(ml)Correlation.6131.000.588SignifiCanCe (2-tailed).000.001df27027.身高(Cm)Correlation.719.5881.000SignifiCanCe (2-ta

20、iled).000.001df27270身高(Cm)体重(kg)Correlation1.000.337SignifiCanCe (2-tailed).079df026肺活量(ml)Correlation.3371.000SignifiCanCe (2-tailed).079df260a. Cells Contain Zero-Order(PearSon) correlations.结果分析：由上表分析可知，体重和肺活量的相关系数为0.613 ,身高和体重的相关系数为0.719 ,身高和肺活量的相关系数为 0.588 ,三者之间为中度相关。身高对体重和肺活量都有影响，剔除它的影响，采用偏相关分

21、析，体重和肺 活量相关系数为0.337，为低度相关，相伴概率值为0.079 ,大于显著性水平0.05, 因此接受原假设，即不可以用样本相关系数代替总体相关系数。六、某医师测得10名3岁儿童的身高（cm）、体重（kg）和体表面积（cm2）资 料如下。试分析“体表面积”可能满足的数学模型，并给出分析报告。儿里编号体表面积（Y）身高（X1）体重（X 2）15.38288.011.025.29987.611.835.35888.512.045.29289.012.355.60287.713.166.01489.513.775.83088.814.486.10290.414.996.07590.615.

22、2106.41191.216.0Correlations体表面积（Y）身高（X1 ）体重（X2 ）PearSOn Correlation体表面积（Y）1.000.869.943身高（X1）.8691.000.863体重（X2）.943.8631.000Sig. (1-tailed)体表面积（Y）.001.000身高（X1）.001.001体重（X2）.000.001N体表面积（Y）101010身高（X1）101010体重（X2）101010VariableS Entered/RemovedModelVariabIeS EnteredVariabIeSRemOVedMethOd1体重（X2）,身

23、高（X1）EnterVariabIeS Entered/RemovedbModelVariabIeS EnteredVariabIeSRemOVedMethOd1体重（X2）,身高（X1）Entera. AIl requested VariableS entered.b. DePendent Variable: 体表面积（Y）Model SUmmary bModelRR SqUareAdjUSted R SqUareStd. Error of theEStimate1.950a.902.874.143346a. PrediCtors: （ConStant）,体重（X2）,身高（X1）b. De

24、Pendent Variable:体表面积（Y）A :1Naffflad F4P P FRgreln Simardiied Raidu*!ANOVAModelSUm of SqUareSdfMean SqUareFSig.1RegreSSiOn1.3212.66132.145.000 aReSidUaI.1447.021Total1.4659a. PrediCtors: （COnStant）,体重（X2）,身高（X1） b. DePendent Variable:体表面积（Y）COeffiCientS aModelUnStandardiZed COeffiCientSStandardiZedC

25、OeffiCientStSig.BStd. ErrorBeta1（COnStant）-2.8566.018-.475.649身高（X1）.069.075.215.919.389体重（X2）.184.057.7583.234.014结果分析：由题目要求可知，这是一个多元线性回归问题。 上述图表知，体表面积与身高体重的关系为y 2.856 0.069x10.184x2其中y :体表面积x1 :身高2 :体重拟合优度检验R2为0.874，回归方程能很好的代表样本数据。回归方程F检验和 回归系数T检验的相伴概率都小于显著性水平，拒绝零假设即回归方程和回归系 数都具显著型。七、某地1963年调查得儿童年

26、龄（岁）X与锡克试验阴性率（%）Y的资料如 下，试分析锡克试验阴性率，并给出分析报告。年龄（岁）X锡克试验阴性率（%）Y157.1276.0390.9493.0596.7695.6796.2尸Model DeSCriPtionModel NameMOD_2DePendent VariabIe1锡克试验阴性率（%）EqUatiOn1InVerSe2CUbiC3SaIndePendent VariabIe年龄COnStantInCIUdedVariabIe Whose VaIUeS Label ObSerVatiOnS in PlotsUnSPeCifiedTolerance for Enteri

27、ng TermS in EqUatiOnS.0001Model SUmmary and Parameter EStimateSDePendent Variable:锡克试验阴性率（%）EqUatiOnModel SUmmaryParameter EStimateSR SqUareFdf1df2Sig.COnStantb1b2b3InVerSe.975198.44615.000104.380-48.271CUbiG.994165.37333.00125.57137.428-6.570.381S.983288.09915.0004.682-.639The independent VariabIe

28、is 年龄.结果分析：首先由散点图可知，锡克试验阴性率与年龄为非线性关系， 因此采用 曲线拟合。由表格可知，最佳拟合曲线为三次曲线（cubic）,拟合优度R2为0.994， 最佳拟合曲线方程为：23y 25.57137.428x 6.570x0.381xy:锡克试验阴性率（% x:年龄八、某单位研究饮食中缺乏维生素 E与肝中维生素A含量的关系，将同种属的 大白鼠按性别相同，年龄、体重相近者配成对，共 8对，并将每对中的两头白鼠 随机分到正常饲料组和维生素 E缺乏组，过一定时期，测得其肝中维生素 A含 量。试分析不同饲料的大白鼠肝中维生素 A含量有无差别，给出分析报告（数 据见附表）PdIred SamF）IeS StaIistiCSMeanNStd DeViatiOnShf ETOrIVleSrlPalr 1正常谓料组331975532.430223.5Q4匏生聿E缺乏2D6JS555 1301Q6.26QP