2025年统计学期末考试题库：统计分析软件综合应用能力测试

2025年统计学期末考试题库：统计分析软件综合应用能力测试考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel基本操作与应用要求：熟练运用Excel进行数据录入、排序、筛选、数据透视表和图表制作等基本操作。1.在Excel中创建一个工作簿，输入以下数据：|学号|姓名|年龄|性别|专业||----|----|----|----|----||1|张三|20|男|计算机科学与技术||2|李四|21|女|经济学||3|王五|20|男|数学||4|赵六|21|女|英语||5|周七|20|男|自动化|2.将数据按“年龄”升序排序。3.筛选性别为“男”的记录。4.根据以下数据创建数据透视表：|学号|姓名|年龄|性别|专业||----|----|----|----|----||1|张三|20|男|计算机科学与技术||2|李四|21|女|经济学||3|王五|20|男|数学||4|赵六|21|女|英语||5|周七|20|男|自动化|5.根据以下数据制作饼图：|专业|人数||----|----||计算机科学与技术|2||经济学|1||数学|1||英语|1||自动化|1|二、SPSS数据分析要求：熟练运用SPSS进行数据录入、描述性统计、交叉表分析、相关分析、回归分析等基本操作。1.在SPSS中创建一个数据集，输入以下数据：|编号|姓名|性别|年龄|身高（cm）|体重（kg）||----|----|----|----|----------|----------||1|张三|男|20|175|65||2|李四|女|21|160|50||3|王五|男|22|180|75||4|赵六|女|23|165|55||5|周七|男|24|170|70|2.计算身高和体重的平均值、标准差、最小值、最大值。3.进行性别和年龄的交叉表分析。4.计算身高和体重之间的相关系数。5.建立身高和体重之间的线性回归模型。三、Python数据分析要求：熟练运用Python进行数据录入、处理、可视化等基本操作。1.使用Python的pandas库读取以下数据：|学号|姓名|年龄|性别|专业||----|----|----|----|----||1|张三|20|男|计算机科学与技术||2|李四|21|女|经济学||3|王五|20|男|数学||4|赵六|21|女|英语||5|周七|20|男|自动化|2.对年龄进行升序排序。3.筛选性别为“男”的记录。4.统计各专业的学生人数。5.使用matplotlib库绘制年龄的直方图。6.使用seaborn库绘制性别和专业的关系图。四、R语言数据分析要求：熟练运用R语言进行数据录入、处理、统计分析、可视化等基本操作。4.使用R语言创建一个数据框，包含以下数据：|ID|Name|Score||----|------|-------||1|Alice|88||2|Bob|92||3|Carol|79||4|Dave|95||5|Eve|85|5.计算所有学生的平均分、最高分和最低分。6.使用R语言绘制所有学生成绩的散点图，其中X轴为ID，Y轴为Score。五、Stata数据分析要求：熟练运用Stata进行数据录入、描述性统计、t检验、方差分析等基本操作。5.在Stata中创建一个数据集，包含以下数据：|ID|Group|Variable1|Variable2||----|-------|------------|------------||1|A|10|20||2|A|15|25||3|B|12|30||4|B|18|35||5|A|8|22|6.对变量Variable1进行描述性统计。7.使用独立样本t检验比较两组之间的Variable1是否存在显著差异。8.进行两组间的方差分析，检验Variable2是否存在显著差异。六、SQL数据库操作要求：熟练运用SQL进行数据查询、插入、更新、删除等基本操作。6.创建一个名为Students的表，包含以下字段：-StudentID(INT,主键)-Name(VARCHAR)-Age(INT)-Class(VARCHAR)7.向Students表中插入以下数据：|StudentID|Name|Age|Class||-----------|---------|-----|--------||1|John|20|Science||2|Jane|22|Math||3|Bob|19|History||4|Alice|21|Art||5|Michael|23|Physics|8.查询年龄大于20岁的学生信息。9.更新StudentID为2的学生信息，将Name改为“JaneSmith”。10.删除StudentID为4的学生记录。本次试卷答案如下：一、Excel基本操作与应用1.在Excel中创建工作簿并输入数据，然后按照年龄进行升序排序。解析思路：首先在Excel中创建一个新的工作簿，然后输入给定的数据。接着选择“数据”选项卡，点击“排序”，在弹出的对话框中选择“年龄”列作为排序依据，并选择“升序”排序。2.筛选性别为“男”的记录。解析思路：在Excel中选择“数据”选项卡，点击“筛选”，然后在性别列的筛选箭头中选择“文本筛选”，输入“男”来筛选出性别为男性的记录。3.创建数据透视表，并按照以下数据统计各专业的人数。解析思路：首先选择包含数据的列，然后点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。在弹出的对话框中选择新工作表或现有工作表，然后按照专业创建数据透视表。在数据透视表字段列表中，将“专业”拖放到行标签，将“计数项”拖放到值区域。4.制作饼图，展示各专业的人数分布。解析思路：选择包含专业和人数的数据，然后点击“插入”选项卡，选择“饼图”。在弹出的图表编辑器中选择饼图类型，然后按照专业和人数的数据制作饼图。二、SPSS数据分析1.在SPSS中创建数据集并输入数据，然后计算身高和体重的平均值、标准差、最小值、最大值。解析思路：在SPSS中创建一个新的数据集，输入给定的数据。然后选择“描述统计”菜单，选择“描述”，在弹出的对话框中选择身高和体重变量，然后点击“继续”和“确定”进行计算。2.进行性别和年龄的交叉表分析。解析思路：选择“交叉表”菜单，在弹出的对话框中选择性别和年龄变量，然后点击“确定”进行交叉表分析。3.计算身高和体重之间的相关系数。解析思路：选择“相关”菜单，在弹出的对话框中选择身高和体重变量，然后点击“双变量”按钮，选择相关系数类型为Pearson，然后点击“确定”进行相关分析。4.建立身高和体重之间的线性回归模型。解析思路：选择“回归”菜单，在弹出的对话框中选择线性回归，将身高作为因变量，体重作为自变量，然后点击“确定”进行线性回归分析。三、Python数据分析1.使用Python的pandas库读取数据，然后按年龄升序排序。解析思路：首先导入pandas库，然后使用read_csv()函数读取数据。接着使用sort_values()函数按年龄列进行升序排序。2.筛选性别为“男”的记录。解析思路：使用布尔索引筛选性别列等于“男”的记录。3.统计各专业的学生人数。解析思路：使用groupby()函数按专业分组，然后使用size()函数统计每个分组的人数。4.绘制年龄的直方图。解析思路：使用matplotlib库的hist()函数绘制直方图，指定X轴为年龄，Y轴为频数。5.绘制性别和专业的关系图。解析思路：使用seaborn库的barplot()函数绘制条形图，将性别作为X轴，专业作为Y轴，并设置每个条形的高度表示性别和专业的关系。四、R语言数据分析1.使用R语言创建数据框并计算平均分、最高分和最低分。解析思路：使用data.frame()函数创建数据框，然后使用mean()、max()和min()函数计算平均分、最高分和最低分。2.绘制所有学生成绩的散点图。解析思路：使用plot()函数绘制散点图，X轴为ID，Y轴为Score。五、Stata数据分析1.在Stata中创建数据集并计算描述性统计。解析思路：在Stata中输入数据，然后使用summarize命令计算描述性统计。2.使用独立样本t检验比较两组之间的Variable1是否存在显著差异。解析思路：使用ttest命令进行独立样本t检验，指定变量Variable1作为检验对象，并指定两组的组别。3.进行两组间的方差分析，检验Variable2是否存在显著差异。解析思路：使用anova命令进行方差分析，指定变量Variable2作为检验对象，并指定两组的组别。六、SQL数据库操作1.创建Students表并插入数据。解析思路：使