spss期末考试上机复习题

江苏理工学院2017—2018学年第1学期《spss软件应用》上机操作题库.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？中等以上中等以下23173822性别*学业成绩交叉制表计数学业成绩合计中等以上中等以下性别男女合计2338611722394060100卡方检验值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）Pearson卡方.343a1.558连续校正b.1421.706似然比.3421.558Fisher的精确检验.676.352线性和线性组合.3401.560有效案例中的N100a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为b.仅对2x2表计算根据皮尔逊卡方检验，p=〉所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。.为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？新教学方法原教学方法183782696538788

493915787265959检验统计量原教学方法-新教学方法Z渐近显著性（双侧）.080a.基于正秩。b.Wilcoxon带符号秩检验答：由威尔逊非参数检验分析可知p=〉，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。.下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。方法加盟时间分数方法加盟时间分数旧方法9新方法212旧方法新方法14旧方法13新方法716旧方法18新方法9旧方法411新方法12旧方法5新方法10旧方法10新方法210旧方法412新方法514旧方法新方法616（1）分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。（2）分析网科培训方式的效果是否白麦异•？答：（1）描述统计量N极小值极大值均值标准差培训方法=1(FILTER)911.000加盟时间9.50分数增加量9有效的N（列表状态）9所以新方法的加盟时间平均数为4分数增加量的平均数为描述统计量

N极小值极大值均值标准差加盟时间9分数增加量9培训方法=2(FILTER)911.000有效的N（列表状态）9所以旧方法的加盟时间平均数为分数增加量的平均数为⑵检验统计量旧方法-新方法Z渐近显著性（双侧）.011a.基于正秩。b.Wilcoxon带符号秩检验答：由威尔逊非参数检验分析可知p=〉所以两种培训方法无显著性差异。4.26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验，结果如下表。试问情景对学生的阅读理解成绩是否有影响？阅读理解成绩A101312101481213B98129811768119C67758410ANOVA阅读理解成绩平方和df均方F显著性组间2.000组内23总数25答：经过单因素方差分析可知p=＜所以情景对学生的阅读理解成绩有影响。5.研究者将20名被试随机分配在四种实验条件下进行实验，结果如下表。试问四种实验条件对学生有无影响？实验条件A1314171922B451033C2428313022D12116138描述性统计量N均值标准差极小值极大值实验成绩20实验条件20检验统计量（a）（,）（b）实验成绩卡方df3渐近显著性.001a.KruskalWallis检验b.分组变量：实验条件答：根据肯德尔W系数分析可得p=<所以四种实验条件对学生有影响。6.家庭经济状况属于上、中、下的高中毕业生，对于是否愿意报考师范大学有三种不同的态度，其人数分布如下表。试问学生报考师范大学与家庭经济状况是否有关系？表12-8家庭经济状况与报考师范的态度调查结果表状况愿意报考师范大学的态度不愿意不表态上132710中201920下18711家庭状况*是否愿意交叉制表计数是否愿意合计愿意不愿意不表态家庭状况上中下合计13201851271975310201141505936145卡方检验值df渐进Sig.（侧）双Pearson卡方4.012似然比4.012线性和线性组合.4591.498有效案例中的N145a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为。答：根据交叉表分析可知，r=,p<,有显著性差异，即学生报考师范大学与家庭经济状况有关系。

.假定我们在某大学对400名大学生进行民意测验，询问文理科的男女学生对于开设文理交叉的校选课的看法，即不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见是否相同。结果如下。表12-7文理科男女的态度调查表学科男生女生文科8040理科120160案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比性别*文理科400%0.0%400%性别*文理科交叉制表计数文理科合计文科理科性别男80120200女40160200合计120280400卡方检验值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）Pearson卡方1.000连续校正b1.000似然比1.000Fisher的精确检.000.000验线性和线性组合1.000有效案例中的N400a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为b.仅对2x2表计算答：根据交叉表分析可知p=<,所以不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见不相同。.对20名睡眠有困难的被试，随机分为三组，每组随机采用一种睡眠训练方法（A、日C）进行训练，两个月让他们在0到50的范围对自己睡眠效果进行评分。结果为下。试问三种训练方法有无显著差异？A法：16,9,14,19,17,11,22B法：43,38,40,46,35,43,45C法：21,34,36,40,29,34秩方法N秩均值评分方法A7方法B7方法C6总数20检验统计量(a)(,)(b)评分卡方df2渐近显著性.000a.KruskalWallis检验b.分组变量：方法答：根据肯德尔W数分析可知p=<,,因此有非常显著性差异，即三种方法训练均有显著性差异，方法B的效果最为显著。TOC\o"1-5"\h\z.用三种不同的教学方法分别对三个随机抽取的实验组进行教学实验，实验后统一测验成绩如下，试问三种教学方法的效果是否存在显著差异？(假设实验结果呈正态分布)教法A:76,78,60,62,74教法B:83,70,82,76,69教法C:92,86,83,85,79成绩平方和df平均值平方F骸著性群缸之2.013在群^内1214答：根据单因素方差分析可知p=<因此有显著性差异，即三种教学方法均有显著性差异。.某研究者想了解不同性别的消费者对某种商品的态度，在所调查的228名男性消费者中有160人喜欢该商品，而在208名女性消费者中有90人喜欢该商品，试问不同性别对该商品的态度是否有差异？案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比性别*是否喜欢436%0.0%436%性别*是否喜欢交叉制表

计数是否喜欢合计喜欢不喜欢性别男16068228女90118208合计250186436卡方检验渐进Sig.（双精确Sig.（双精确Sig.（单值df侧）侧）侧）Pearson卡方1.000连续校正b1.000似然比1.000Fisher的精确检验.000.000线性和线性组合1.000有效案例中的N436答：根据交叉表分析可知，卡方=,p<,有非常显著性相关，即不同性别对该商品的态度有差异。.下面是在三种实验条件下的实验结果，不同实验条件在结果上是否存在差异。实验结果（XA 55A 55B 45C 4150 4848 4343 4249 4742 4440 36描述结果N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限A5B5C5总15数方差齐性检验结果Levene统计县里df1df2显著性.104212.902ANOVA

结果平方和df均方F显著性组间2.001组内12总数14答：根据单因素方差分析可知p=<,所以不同实验条件在结果上是存在差异。.从两所高中随机抽取的普通心理学的成绩如下（假设总体呈正态）。试问两所高中的成绩有无显著不同？A校：78848178768379758591B校：85758387807988948782组统计量学校N均值标准差均值的标准误成绩AB1010独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限成假绩设相等假设不相等.094.76318.208.208答：根据独立样本t检验可知，F=,p>,因此没有显著性差异，即两所高中的成绩没有显著不同。13.为研究练习效果，取10名被试，每人对同一测验进行2次，试问练习效果是否显著?被试12345678910测试1121125134134170176178187189190测试2122145159171176177165189195191成封檄本相^性N相^著性1

测试一&测试1二10.861.001成对样本检验成对差分tdfSig.（双侧）均值标准差均值的标准误差分的95%置信区间下限上限对被试1-被1试29.094答：根据配对样本t检验可知，p=>,因此没有显著性差异，即练习效果无显著性差异。14.将三岁幼儿经过配对而成的实验组施以5种颜色命名的教学，而对照组不施以教学，后期测验得分如下，问两组测验得分有无差异？实验组182026142525211214172019对照组「1320241027172181511622成对样本相关系数N相关系数Sig.对1实验组&对照组12.696.012成对差分tdfSig.（双侧）均值标准差均值的标准误差分的95%置信区间下限上限对实验.0127111.049组-1对照组答：根据配对样本t检验可知p=<,因此，有显著性差异，即两组测验得分有显著性差异。15.已建立的数据文件。试完成下面的操作：.仅对女童身高进行描述性分析；.试对身高（x5,cm）按如下方式分组：并建立一个新的变量c。c=1时,100cm以下；c=2时，100cm-120cm;c=3时,120cm以上

c=3描述统计量均值标准差.000均值标准差.00046性别4622身高，cm46有效的N（列表状态）.某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元件的寿命分别为159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170,问有没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时（=）。单个样本检验检验值=225tdfSig.（双侧）均值差值差分的95%置信区间下限上限元件寿命.60414.555答：根据单样本t检验可知，p=>,因此，无显著性差异，即没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时。.一个诊所的心理医生想要比较减少大学生敌意水平的三种方法，他使用了某种测试以测量敌意程度。测试中高分表示敌意度大，心理医生取得了试验中得到高分以及高分分数比较接近的24名学生。随机分配到三种治疗方法中，所有的治疗均连续进行了一个学期，每个学生在学期末都做HLT测试。问三种方法的平均分是否有差异。方法1:96、79、91、85、83、91、82、87方法2:77、76、74、73、78、71、78方法3:66、73、69、66、77、73、71、70、74描述分数N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限方法一方法二方法三总数87924方差齐性检验分数Levene统计量df1df2显著性221.140ANOVA分数平方和df均方F显著性组间2.000组内21总数23多重比较

分数LSD均值差95%置信区间(I)方法(J)方法(I-J)标准误显著性下限上限方法一方法二*.000方法三*.000方法二方法一*.000方法三.057方法三方法一*.000方法二.057.1308*.均值差的显著性水平为答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有非常显著性差异，即三种方法的平均分有非常显著性差异。.请根据已建立的数据文件：，完成下列的填空题。请找出男童身高分布中的奇异值有1个观测量。所有6周岁男孩的体重变量的标准差是;中位数是。所有幼儿的身高和坐高的相关系数是。.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限甲6.44907.18333乙6.39328.16055丙6.67132.27406总数18.62133.14645方差齐性检验成绩Levene统计量df1df2显著性.640215.541ANOVA成绩平方和df组间组内均方平方和df组间组内均方2F显著性.02615.269描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限甲6.44907.18333乙6.39328.16055丙6.67132.27406总数17多重比较成绩LSD(I)分组(J)分组均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限甲乙丙*.29944.29944.184.008.2216乙甲丙.41667.29944.29944.184.116.1382丙甲乙*.91667.50000.29944.29944.008.116.2784*.均值差的显著性水平为答：根据单因素方差分析可知p=<,因此有显著性差异，即不同合作游戏对幼儿的合作意愿会产生显著影响。.某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。结果见表。问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序。描述性统计量N均值标准差极小值极大值分数复习方式2020秩复习方式N秩均值分数集中循环复习分段循环复习逐个击破复习梯度学习总数555520检验统"量a,b|分数|

卡方df渐近显著性3.001a.KruskalWallis检验b.分组变量：复习方式答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=＜,有显著性差异，即四种方法均有显著性差异，复习效果排序为分段循环复习＞梯度学习＞逐个击破学习＞集中循环复习。.下面的实验显示了睡眠剥夺对智力活动的影响，8个被试同意48个小时保持不睡眠，每隔12个小时，研究者给被试若干算术题，表中记录了被试正确解决的算术题数目。根据上述数据，研究者能否做出睡眠剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论？描述正确题目N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限128.59761248.59761368.77344488.70711总数32.32203方差齐性检验正确题目Levene统计量df1df2显著性.482328.698ANOVA正确题目平方和df均方F显著性组间3.458.126.944组内28总数31多重比较正确题目LSD(I)剥夺睡眠时间(J)剥夺睡眠时间均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限1224.00000.9519736.25000.95197.79548.50000.95197.604

241236.00000.25000.95197.95197.79548.50000.95197.6043612.95197.79524.95197.79548.25000.95197.7954812.95197.60424.95197.60436.95197.795答：根据单因素方差分析可知，p=>,因此没有显著性差异，即研究者不能做出睡眠剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论。.一个年级有三个小班，他们进行了一次数学考试。现从各个班级随机抽取了一些学生，记录其成绩如下：班：73,89,82,43,80,73,66,45班：88,78,48,91,51,85,74班：68,79,56,91,71,87,41,59若各班学生成绩服从正态分布，且方差相等，试在显著性水平下检验各班级的平均分数有无显著差异？描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限1班82班73班8总数23方差齐性检验成绩Levene统计量df1df2显著性.014220.987ANOVA成绩平方和df均方F显著性组间2.181.836组内20总数22多重比较成绩LSD(I)班级(J)班级均值差标准误显著性95%置信区间

(I-J)下限上限1班2班3班.599.9882班1班3班.599.6093班1班2班.12500.988.609答：根据单因素方差分析可知，p=>,因此没有显著性差异，即在显著性水平下各班级的平均分数无显著差异。23.在一项元记忆发展研究中，研究者从初一、初二、初三三个年级中各随机抽取8名学生参加实验。实验的任务是：学习5大类共50个单词，每一大类都有10个单词。单词打印再一张纸上，顺序是随机。学会后进行自由回忆，然后按照某种规则计算其输出的群集分数，结果如下表：这些学生在记忆过程中的策略水平有无年级差异？其发展是均衡的吗?描述分数N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限初一8初二8初三8总数24方差齐性检验分数Levene统计量df1df2显著性.644221.535ANOVA分数平方和df均方F显著性组间2.025组内21总数23多重比较分数LSD(I)年级(J)年级均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限初一初二.648

初三*.011初二初一.648初三*.031初三初一*.011初二*.031.7704答：根据单因素方差分析可知p=<,因此有显著性差异，即这些学生在记忆过程中的策略水平有年级差异，经过LSD比较可知，初三年级的记忆策略水平最好，初一年级的记忆策略水平较差。.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：试问产品的效果究竟如何？体重控制情况后效无效合计是否未使用271946使用使用203353该产合计475299品是否使用*是否有效交叉制表计数是否有效合计有效无效是否使使用用未使用合计202747331952534699卡方检验值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）Pearson卡方1.037连续校正b1.060似然比1.037Fisher的精确.045.030检验线性和线性组合1.038有效案例中的N99a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为b.仅对2x2表计算答：根据交叉表分析可知，p=<,因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。.某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。其中反应时间的实验数据如下表所示。试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存在显

著性差异。14457554222530545530345263024045407566305428835435653844032073505485368452640625933065043010535465428描述分数N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限左右上下独体总数10101030方差齐性检验分数Levene统计量df1df2显著性227.311ANOVA分数多重比较分数LSD（I）汉字结构（J）汉字结构均值差（I-J）标准误显著性95%置信区间下限上限左右上下*.003独体.40000.994上下左右*.003独体*.003独体_左右.994

上下1.003*.均值差的显著性水平为答：根据单因素方差分析可知，p=＜因此有显著性差异，即不同字体结构下，被试的识别速度存在显著性差异，通过LSD比较可知，除左右结构与独体结构不存在显著性差异外，其他均具有显著性差异，上下结构的识别速度最快。.五名被试在四种不同的环境条件下参加某一心理测验，结果如下。问不同的测验环境是否对这一测验成绩有显著影响。被试测验环境1111111V130281634214181022324201830438342044526281430描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限一5二5二5四5总20数方差齐性检验成绩Levene统计县里df1df2显著性.599316.625ANOVA成绩平方和df均方F显著性组间3.016组内16总数19多重比较成绩LSD

(I)测验环境(J)测验环境均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限一二.80000.860三*.028四.227二一.860三*.039.5575四.170二一*.028二*.039四*.002四一.227二.170三*.002答：根据单因素方差分析可知，p=＜，因此有显著性差异，即不同的测验环境对这一测验成绩有显著性影响，经过LSD比较可知，除环境一与环境四外，均有显著性差异，在环境四的效果最好。.研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？5岁10岁15岁20岁300230190165350190175160320185180145345215165150330190210170描述分数N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限5岁10岁15岁20岁总数555520方差齐性检验分数Levene统计量|df1Idf2I显著性

.9261311161I.451IANOVA分数平方和df均方F显著性组间3.000组内16总数19多重比较分数LSD(I)年龄(J)年龄均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限5岁10岁*.00015岁*.00020岁*.00010岁5岁*.00015岁.11820岁*.00115岁5岁*.00010岁.11820岁*.03020岁5岁*.00010岁*.00115岁*.030*.均值差的显著性水平为答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异，在经过LSD比较可知，除10岁与15岁相比较无显著性差异外，其他均有显著性差异，在5岁时反应时间最长.某次教改实验后，从施行两种不同教学方法的班级中随机各抽出10份和9份试卷，得到如下的成绩数据：控制班：85768393787580799088对比班：758696906283957058试比较实验的效果是否有差异。组统计量班级N均值标准差均值的标准误成绩控制班对比班109独立样本检验

方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限成假绩设方差相等假设方差不相等.008.671.64617.511.532答：根据^立样本t检验可知，p=>,因此没有显著性差异，即不同教学方法的班级对实验的效果有差异。.某研究者为考察所喝咖啡的浓度是否会影响人们反应的快慢，从某大学一年级男生中随机抽取了15名学生，再随机分成三组。每一学生都要喝一杯咖啡，20分钟后测试每一被试的简单反应时间。三组所喝咖啡的浓度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：咖啡浓度对反应速度有明显影响吗？被试号淡中浓11501601452160155130316517014041551451505160160130描述结果N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限淡5中5浓5总数15方差齐性检验结果

Levene统计量df1df2显著性.569212.580ANOVA结果平方和df均方F显著性组间2.004组内12总数14答：根据单因素方差分析可知，p=<，因此有非常显著性差异，即咖啡浓度对反应速度有明显影响，.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：是否使用*是否有效交叉制表计数是否有效合计有效无效是否使用使用203353未使用271946合计475299渐进Sig.(双精确Sig.（双精确Sig.（单值df侧）侧）侧）Pearson卡方1.037连续校正b1.060似然比1.037Fisher的精确检验.045.030线性和线性组合1.038有效案例中的N99答：根据交叉表分析可知，p=<,因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。.一家汽车厂设计出3种新型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下。传统手刹：、、、、型号I:、、、、型号II:、、、、型号III:、、、、各种型号间寿命有没有差别？描述结果N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值

下限上限传统手刹5类型一5类型二5类型三5总数20方差齐性检验结果Levene统计量df1df2显著性.868316.478ANOVA结果平方和df均方F显著性组间3.000组内16总数19答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有非常显著性差异，即各种型号间寿命有差别。32.研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？5岁10岁15岁20岁300230190165350190175160320185180145345215165150330190210170描述N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值下限上限5岁510岁515岁520岁5总数20分数极大小方差齐性检验分数Levene统计量df1df2显著性

.926316.451ANOVA分数平方和df均方F显著性组间3.000组内16总数19答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有非常显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异。33.在一次就一项重大决策的表决中，民主党与共和党人士的态度如下表所示，请问：在有关此项决策的态度上，两党派是否存在显著差异。态度取向赞成反对未表态民主党857837共和党1165925党派*态度取向交叉制表计数态度取向合计赞成反对未表态党派民主857837200党共和1165925200党合计20113762400卡方检验渐进Sig.值df（双侧）Pearson卡方2.008似然比2.008线性和线性组1.003合有效案例中的400Na.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为答：根据交叉表分析可知，p=<，因此有非常显著性差异，即在有关此项决策的态度上，两党派存在显著差异。34.三组运动员分别由三名年龄不同的教练员训练（假设其它条件相同）。经一段训练后进行了统一测验，测验结果如下表所示。试问三种不同年龄的的教练员训练是否有差异（采用非参数检验）？30岁教练40岁教练50岁教练

1051425813916916794151114137155检验统计量分数卡方df渐近显著性2.305a.KruskalWallis检验b.分组变量：教练年龄答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=＞，没有显著性差异，即三种不同年龄的的教练员训练不存在差异。.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？中等中等以上以下男2317女3822卡方检验值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）Pearson卡方.343a1.558连续校正b.1421.706似然比.3421.558Fisher的精确.676.352检验线性和线性组.3401.560合有效案例中的100Na.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为b.仅对2x2表计算

对称度量值渐进标准误差a近似值Tb近似值Sig.按区间Pearson的R按顺序Spearman相关性有效案例中的N100.100.100.563c.563ca.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。c.基于正态近似值。答：通过皮尔慢分析可知，p=>,没有显著性差异，即男女生在学业成绩上无显著性差异。.请根据已建立的数据文件：，完成下列的填空题。(1)请找出所有幼儿身高分布中的奇异值有0个。(2)所有6周岁男孩的体重变量的标准差是;中位数是。(3)问女孩的身高是否显著高于男孩？独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限身假设方高差相等，c假设方m差不相等.276.60194.994.994答：根据独立样本t检验可知》=>因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身高。.请根据已建立的数据文件：，完成下列的填空题。(1)问不同年龄的幼儿体重是否有显著性差异？(2)试检验身高数据是否服从正态分布。检验统计量a,b体重,kg卡方df渐近显著性2.000

检验统计量体重,kg卡方df渐近显著性2.000a.KruskalWallis检验b.分组变量：年龄答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=<，因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿体重存在显著性差异⑵答：根据图形显示，身高数据服从正态分布.已建立的数据文件：。（1）试检验不同年龄、不同性别的儿童在身高上是不是存在显著差异。（2）求男童身高与体重之间的相关系数。秩年龄N秩均值身高,cm5（周岁）（周岁）（周岁）总数17512896检验统计量身高,cm卡方df渐近显著性2.000a.KruskalWallis检验b.分组变量：年龄答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=<,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿身高存在显著性差异。独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验

FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限身假设方差.276.60194.994高相等,c假设方差.994m不相等答：根据^立样本t检验可知p=＞因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身（2）相关性身高,cm体重,kg身高，cmPearson相关性显著性（双侧）N150**.864.00050体重,kgPearson相关性显著性（双侧）N**.864.00050150**.在.01水平（双侧）上显著相关。答：根据皮尔逊相关分析可知，相关系数为。.一个样本中有14个被试，随机分成两组，要求他们学习20个某种不熟悉的外语词汇。给每组被试视觉呈现这些词的方式不一样，但所有的被试在测试前都有时间研究这些词。每个被试的错误个数记录如下。第一组的两个学生未参加测试。请检验两种呈现方式下平均错误数是否相同。方式A:3411682方式B:58791468组统计量方式N均值标准差均值的标准误成绩方式A方式B78.99659.92582独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限

答：根据独立样本t检验可知p=>，因此没有显著性差异，即两种呈现方式下平均错误数不相同。.随机抽取10名大学生对三位专业课教师的教学效果进行0到100的评定。结果如下表,试问三位教师的教学质量有无显著差异？教师123生编号8910456750326041723739254951乙58377066733448295463丙54256359753144184268检验统计量N卡方df渐近显著性102.020a.Friedman检验答：卞据Friedman检验可知，p=<,因此有显著性差异，即三位教师的教学质量有显著性差已升。.下面是在三种实验条件下的实验结果，请对下列结果进行检验。实验结果（X）A5550484947B4548434244C4143424036描述结果N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限A5B5C5

总数15显著性差异.42.下边这个图形叫做图，它主要是用来反映四个组测试分数各自的分布状态。从这个图形可以看出，四个组中，中位数最低的是第组，数据的离散性最大的是第工组。组，没有出现奇异值的是第 3组，“显著性差异.42.下边这个图形叫做图，它主要是用来反映四个组测试分数各自的分布状态。从这个图形可以看出，四个组中，中位数最低的是第组，数据的离散性最大的是第工组。组，没有出现奇异值的是第 3组，“最大值”最小的是第143.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：试问产品的效果究竟如彳请给出具体的 P直和分析结论。体重控制情况后效无效合计是否未使用271946使用使用203353以产 合计475299品是否使用*是否有效交叉制表是否有效合计有效无效是否使使用203353计数未使271946未使271946用合计475299值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）Pearson卡方连续校正b似然比Fisher的精确检验线性和线性组合有效案例中的N991111.037.060.037.038.045.030答：根据交叉表分析可知，p=<,因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。.某心理学工作者为研究线段长度和箭头角度对缪勒-莱伊尔错觉的影响，选取20名被试再随机分成四组，分别在四种实验条件下完成线段长度判断任务。使用SPS歌件进行统计分析。被试15045010cm20cm10cm20cm1252321412323144160553423描述得分N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限150-10cm5.83666.37417.7611150-20cm5.50990450-10cm5.83666.37417.1611.00450-20cm5.50990总数20.35615.00方差齐性检验得分Levene统计量df1df2显著性.369316.776ANOVA得分

平方和df均方F显著性组间3.000组内16总数19多重比较得分LSD(I)实验组(J)实验组均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限150-10cm150-20cm*.63246.001450-10cm.60000.63246.357450-20cm*.63246.022150-20cm150-10cm*.63246.001450-10cm*.63246.000450-20cm.63246.133450-10cm150-10cm.63246.357.7407150-20cm*.63246.000450-20cm*.63246.003450-20cm150-10cm*.63246.022.2593150-20cm.63246.133.3407450-10cm*.63246.003.8593*.均值差的显著性水平为答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有非常显著性差异，即四种实验条件下完成线段长度均有显著性差异，经过LSDt匕较可知，除150-10cm与450-10cm,150-20cm与450-20cm比较无显著性差异，其他均有显著性差异，在150-20cm中的影响最大。.有20名被试随机分配到两种实验条件下测试记忆力，结果如表1所示：表记忆力测试成绩被试序号12345678910条件167567566455075608650条件280457580758085697695这20个被试的测试结果中有4个被试的结果属于极大值或奇异值，应排除这些被试的测试分数后再进行统计分析。排除极大值或奇异值后对两种条件下的测试结果进行t

检验.已建立的数据文件：。（1）试检验不同年龄儿童在身高上是不是存在显著差异。（2）求儿童身高与体重是否相关。秩年龄N秩均值身高,cm5（周岁）（周岁）（周岁）总数17512896检验统计量身高,cm卡方df渐近显著性2.000a.KruskalWallis检验b.分组变量：年龄答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=<,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿身高存在显著性差异。⑵相关性体重,kg身高,cm体重，kgPearson相关性1**.826显著性（双侧）.000N9696身高,cmPearson相关性**.8261显著性（双侧）.000N9696**.在.01水平（双侧）上显著相关。答：根据皮尔逊相关分析可知，p=<,因此，儿童的身高与体重相关.如下数据：75分（1）对语文成绩重新赋值。85分以上为“1”（优秀），75分以上为“2”75分以下为“3”（合格）。（2）试检验不同性别的学生在英语成绩上是否存在差异。

独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.（双侧）均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限英假设方语差相等假设方差不相等.0167.735.712答：根据独立样本t检验可知，p=>,因此，没有显著性差异，即不同性别的学生在英语成绩上不存在差异48.描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限教法一教法二教法三总数66618方差齐性检验成绩Levene统计量df1df2显著性215.279ANOVA成绩平方和df均方F显著性组间组内总数21517.031答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有显著性差异，即三种教学方法的效果存在显著性差异.49.入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：

.分析这五种推销方式是否存在显著差异。.绘制各组的均值对比图，并利用LS防法进行多重比较检验，说明那组推销方式最好?描述成绩N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限第一组7第二组7第三组7第四组7.44919第五组7.73549总数35.75115方差齐性检验成绩Levene统计量df1df2显著性430.114ANOVA成绩平方和df均方F显著性组间4.000组内30总数34答：根据单因素方差分析可知，p=<,因此有非常显著性差异，即这五种推销方式存在显著差异。(2)多重比较成绩LSD(I)分组(J)分组均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限第一组第二组*.047第三组.65714.683第四组.065第五组*.000第二组第一组*.047.0449第三组*.019.7020第四组*.000第五组*.040第三组第一组.683第二组*.019

第四组.143第五组*.000第四组第一组.065.1980第二组*.000第三组.143.8551第五组*.000第五组第一组*.000第二组*.040.1592第三组*.000第四组*.000*.均值差的显著性水平为。答：经过LSD：匕较可知，除第一组与第三组，第一组与第四组，第三组与第四组无显著性差异外，其他均具有显著性差异，第五组方法最好，第四组较差。.某广告公司对广告宣传的效果作了一次调查，请将调查结果输入计算机，用SPS的析购买计算机、彩电、冰箱、洗衣机的人群中，广告宣传是否有效？卡方检验值df渐进Sig.（双侧）Pearson卡方3.035似然比3.035线性和线性组合有效案例中的N1801.046a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为对称度量值渐进标准误差a近似值Tb近似值Sig.按区间Pearson的R.149.074.046c按顺序Spearman相关性.157.074c.035有效案例中的N180a.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。c.基于正态近似值。答：根据交叉表分析可知，p=<,因此具有显著性差异，即购买计算机、彩电、冰箱、洗衣机的人群中，广告宣传有效。.某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝，生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时），数据列于下表中。现在想知道，对于这四种灯丝

生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。描述结果N均值标准差标准误均值的95%置信区间极小值极大值下限上限甲7乙5丙8丁6总数26方差齐性检验结果Levene统计量df1df2显著性322.061ANOVA结果平方和df均方F显著性组间3.209组内22总数25答：根据单因素方差分析可知，p=>,因此没有显著性差异，即对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命无显著差异。52.某连锁商场有五个连锁分店。希望比较这五个分店的营业额是否相同，调查人员各自独立地从这五个分店中取得10个营业日的日营业额，资料见下表：（数据名“连锁店营业额数据.sav"）以“=的显著性水平检验“这五个分店的日营业额相同”这一假设。营业日第一连锁店第二连锁店第三连锁店第四连锁店第五连锁店192499411601072949210941270118510111121310001261129296111594948103413191229104951066154211011238952692312581246103510977823121513401240114481035978101994795891130131612241110917

秩秩均值第一连锁店第二连锁店第三连锁店第四连锁店第五连锁店检验统计量N卡方df渐近显著性104.015a.Friedman检验答：根据多个相关样本发非参数检验可