2025年统计学专业期末考试统计软件应用试题解析及例题

2025年统计学专业期末考试统计软件应用试题解析及例题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Excel操作题要求：熟练掌握Excel的基本操作，包括单元格格式设置、数据排序、筛选、图表制作等。1.在Excel中创建一个包含以下数据的表格：|姓名|性别|年龄|薪资||----|----|----|----||张三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||赵六|女|32|4500||孙七|男|29|5500|2.将表格中的年龄列按照升序排列。3.对性别列进行筛选，只显示男性员工的信息。4.在表格下方插入一个柱状图，用于展示薪资情况。5.设置年龄列的单元格格式为数值型，保留两位小数。6.设置性别列的单元格格式为文本型。7.使用条件格式功能，将薪资超过6000的员工姓名设置为红色字体。8.在表格左侧插入一个“姓名”列标题，并在标题下方的单元格中输入“统计人数”。9.使用COUNT函数统计表格中员工的总人数。10.在“统计人数”单元格的下方插入一个“平均薪资”列标题，并在标题下方的单元格中输入“=AVERAGE(B2:B6)”计算平均薪资。二、SPSS操作题要求：熟练掌握SPSS的基本操作，包括数据录入、描述性统计、交叉表分析、回归分析等。1.打开SPSS软件，创建一个新的数据集。2.在数据集中录入以下数据：|姓名|性别|年龄|薪资||----|----|----|----||张三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||赵六|女|32|4500||孙七|男|29|5500|3.对年龄列进行描述性统计，包括均值、标准差、最大值、最小值等。4.对性别和年龄进行交叉表分析，统计每个性别在不同年龄段的员工数量。5.使用回归分析，以年龄为自变量，薪资为因变量，分析年龄对薪资的影响。6.在回归分析中，查看R平方值，判断模型的拟合优度。7.使用假设检验方法，检验年龄对薪资的影响是否显著。8.在数据集中添加一个新的变量“学历”，并录入以下数据：|姓名|学历||----|----||张三|本科||李四|硕士||王五|本科||赵六|硕士||孙七|本科|9.对学历和薪资进行交叉表分析，统计每个学历层次的员工薪资情况。10.使用卡方检验，检验学历对薪资的影响是否显著。四、SPSS因子分析题要求：运用SPSS软件进行因子分析，提取主要因子，并解释其含义。1.在SPSS中，将之前创建的数据集打开。2.选择“分析”菜单下的“降维”选项，然后选择“因子分析”。3.将“年龄”变量选入因子分析的变量列表。4.设置因子分析的变量方法为“正交旋转”，旋转方法为“最大方差法”。5.运行因子分析，并查看输出结果。6.根据输出结果，解释提取的主要因子及其含义。7.计算每个因子在其对应变量上的载荷，并分析载荷的大小和方向。8.根据因子分析的结果，判断年龄变量是否可以被合理地归纳到某个因子中。9.使用因子得分函数计算每个样本的因子得分。10.分析因子得分与原始变量之间的关系，解释因子得分在数据分析中的应用。五、R语言编程题要求：使用R语言进行数据处理和统计分析。1.使用R语言读取之前创建的数据集。2.对数据集中的“薪资”变量进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等。3.使用R语言绘制“薪资”变量的直方图和箱线图。4.对“薪资”变量进行正态性检验，判断其是否符合正态分布。5.使用R语言进行t检验，比较不同性别在薪资上的差异。6.使用R语言进行方差分析（ANOVA），比较不同年龄段在薪资上的差异。7.使用R语言进行回归分析，以年龄为自变量，薪资为因变量，建立回归模型。8.在回归模型中，分析年龄对薪资的影响，并查看模型的拟合优度。9.使用R语言进行时间序列分析，对薪资数据进行分析，预测未来的薪资走势。10.根据R语言的分析结果，撰写一份简短的报告，总结分析过程和结论。六、Python数据分析题要求：使用Python进行数据清洗、处理和可视化。1.使用Python读取之前创建的数据集。2.对数据集中的缺失值进行处理，包括填充或删除。3.使用Python对数据进行排序和筛选，提取特定条件下的数据子集。4.使用Python计算数据集中每个变量的统计描述，包括均值、标准差、最大值、最小值等。5.使用Python绘制数据集的散点图，分析变量之间的关系。6.使用Python进行聚类分析，将数据集中的样本进行分组。7.使用Python进行关联规则挖掘，找出数据集中变量之间的关联关系。8.使用Python进行文本分析，对数据集中的文本数据进行处理和提取关键词。9.使用Python进行时间序列分析，分析数据随时间的变化趋势。10.根据Python的分析结果，撰写一份简短的报告，总结分析过程和发现。本次试卷答案如下：一、Excel操作题1.在Excel中，点击“文件”菜单，选择“新建”中的“工作簿”，创建一个新的Excel文件。然后，在第一个工作表中输入以下数据：|姓名|性别|年龄|薪资||----|----|----|----||张三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||赵六|女|32|4500||孙七|男|29|5500|2.选择“数据”菜单，点击“排序”，在弹出的对话框中，选择“年龄”列，点击“升序”排序。3.在“数据”菜单下，点击“筛选”，选择“性别”列，在弹出的下拉菜单中选择“文本筛选”，然后选择“等于”，在右侧输入框中输入“男”，点击确定。4.在“插入”菜单下，选择“图表”，然后选择“柱状图”，按照提示插入柱状图。5.选中年龄列，右键点击，选择“设置单元格格式”，在弹出的对话框中，选择“数值”，并设置小数位数为2。6.选中性别列，右键点击，选择“设置单元格格式”，在弹出的对话框中，选择“文本”。7.在“开始”菜单下，选择“条件格式”，然后选择“新建规则”，选择“使用公式确定要设置格式的单元格”，在公式编辑框中输入“=B2>B2”，点击确定。8.在“插入”菜单下，选择“文本框”，在标题下方输入“统计人数”，然后在公式编辑框中输入“=COUNT(A2:A6)”。9.在“统计人数”单元格下方插入“平均薪资”标题，在单元格中输入公式“=AVERAGE(B2:B6)”。二、SPSS操作题1.打开SPSS，创建新数据集，按照题目要求录入数据。2.在“分析”菜单下，选择“描述统计”，然后选择“描述”，将年龄变量选入变量列表。3.点击“继续”，在弹出的对话框中选择“年龄”，点击“确定”，运行描述性统计。4.在“分析”菜单下，选择“描述统计”，然后选择“交叉表”，将性别和年龄选入变量列表。5.点击“继续”，在弹出的对话框中选择“性别”和“年龄”，点击“统计”，选择“交叉表”，点击“确定”，运行交叉表分析。6.在“分析”菜单下，选择“回归”，然后选择“线性”，将年龄选入因变量列表，将薪资选入自变量列表。7.点击“继续”，在弹出的对话框中选择“年龄”作为因变量，点击“统计”，选择“回归”，点击“确定”，运行回归分析。8.在“分析”菜单下，选择“比较平均值”，然后选择“t检验”，将学历和薪资选入变量列表。9.点击“继续”，在弹出的对话框中选择“学历”和“薪资”，点击“确定”，运行卡方检验。10.在“分析”菜单下，选择“描述统计”，然后选择“交叉表”，将学历和薪资选入变量列表。三、SPSS因子分析题1.在SPSS中，打开数据集，选择“分析”菜单下的“降维”选项，选择“因子分析”。2.将“年龄”变量选入因子分析的变量列表。3.在因子分析对话框中，设置变量方法为“正交旋转”，旋转方法为“最大方差法”。4.点击“继续”，在弹出的对话框中选择“年龄”，点击“确定”，运行因子分析。5.分析输出结果，根据特征值大于1的因子确定主要因子。6.计算每个因子在其对应变量上的载荷，分析载荷的大小和方向。7.根据因子分析的结果，判断年龄变量是否可以被合理地归纳到某个因子中。8.使用因子得分函数计算每个样本的因子得分。9.分析因子得分与原始变量之间的关系，解释因子得分在数据分析中的应用。10.根据因子分析结果，撰写一份简短的报告，总结分析过程和结论。四、R语言编程题1.使用R语言读取数据集，可以使用read.csv()函数读取CSV文件。2.使用summary()函数对薪资变量进行描述性统计分析。3.使用hist()函数绘制薪资变量的直方图，使用boxplot()函数绘制箱线图。4.使用shapiro.test()函数对薪资变量进行正态性检验。5.使用t.test()函数进行t检验，比较性别在薪资上的差异。6.使用aov()函数进行方差分析，比较年龄段在薪资上的差异。7.使用lm()函数进行回归分析，建立年龄对薪资的回归模型。8.使用summary()函数查看回归模型的拟合优度。9.使用forecast()函数进行时间序列分析，预测薪资走势。10.根据R语言的分析结果，撰写一份简短的报告，总结分析过程和结论。五、Python数据分析题1.使用Python的pandas库读取数据集。2.使用pandas的dropna()函数处理缺失值。3.使用pandas的sort_values()函数对数据进行排序，使用qu