2025年大学统计学期末考试题库：统计软件SPSS与SAS应用试题

2025年大学统计学期末考试题库：统计软件SPSS与SAS应用试题精选考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、SPSS软件操作题要求：熟练掌握SPSS软件的基本操作，包括数据录入、数据管理、数据转换、描述性统计、假设检验等。1.在SPSS中创建一个新数据集，数据集名称为“学生成绩”，包含以下变量：学号（字符型）、姓名（字符型）、数学成绩（数值型）、英语成绩（数值型）、总分（数值型）。2.将以下数据录入到“学生成绩”数据集中：|学号|姓名|数学成绩|英语成绩||----|----|--------|--------||1|张三|85|90||2|李四|75|80||3|王五|90|85||4|赵六|80|70||5|钱七|95|90|3.对“学生成绩”数据集进行数据管理，删除学号为3的记录。4.将“学生成绩”数据集中的数学成绩和英语成绩分别转换为百分制。5.对“学生成绩”数据集进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等。6.对“学生成绩”数据集进行卡方检验，检验数学成绩和英语成绩之间是否存在显著关联。7.对“学生成绩”数据集进行独立样本t检验，比较数学成绩在性别上的差异。8.对“学生成绩”数据集进行相关分析，计算数学成绩和英语成绩之间的相关系数。9.对“学生成绩”数据集进行回归分析，以数学成绩为因变量，英语成绩为自变量，预测数学成绩。10.对“学生成绩”数据集进行聚类分析，将学生分为不同的类别。二、SAS软件操作题要求：熟练掌握SAS软件的基本操作，包括数据录入、数据管理、数据转换、描述性统计、假设检验等。1.在SAS中创建一个新数据集，数据集名称为“学生成绩”，包含以下变量：学号（数值型）、姓名（字符型）、数学成绩（数值型）、英语成绩（数值型）、总分（数值型）。2.将以下数据录入到“学生成绩”数据集中：|学号|姓名|数学成绩|英语成绩||----|----|--------|--------||1|张三|85|90||2|李四|75|80||3|王五|90|85||4|赵六|80|70||5|钱七|95|90|3.对“学生成绩”数据集进行数据管理，删除学号为3的记录。4.将“学生成绩”数据集中的数学成绩和英语成绩分别转换为百分制。5.对“学生成绩”数据集进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值、中位数等。6.对“学生成绩”数据集进行卡方检验，检验数学成绩和英语成绩之间是否存在显著关联。7.对“学生成绩”数据集进行独立样本t检验，比较数学成绩在性别上的差异。8.对“学生成绩”数据集进行相关分析，计算数学成绩和英语成绩之间的相关系数。9.对“学生成绩”数据集进行回归分析，以数学成绩为因变量，英语成绩为自变量，预测数学成绩。10.对“学生成绩”数据集进行聚类分析，将学生分为不同的类别。四、SPSS高级分析题要求：运用SPSS软件进行高级数据分析，包括因子分析、方差分析、时间序列分析等。1.对“学生成绩”数据集进行因子分析，提取与成绩相关的因子，并解释因子的含义。2.对“学生成绩”数据集进行方差分析（ANOVA），比较不同性别学生在数学成绩和英语成绩上的差异。3.对“学生成绩”数据集进行时间序列分析，预测未来一段时间内学生的成绩变化趋势。4.使用SPSS进行聚类分析，根据学生的数学成绩和英语成绩将学生分为不同的学习小组。5.对“学生成绩”数据集进行多重回归分析，以数学成绩和英语成绩为自变量，总分和性别为因变量，分析哪些因素对学生的总体成绩有显著影响。6.使用SPSS进行生存分析，分析学生在校期间的学习成绩变化情况，并计算学生的平均生存时间。五、SAS高级分析题要求：运用SAS软件进行高级数据分析，包括因子分析、方差分析、时间序列分析等。1.对“学生成绩”数据集进行因子分析，提取与成绩相关的因子，并解释因子的含义。2.对“学生成绩”数据集进行方差分析（ANOVA），比较不同性别学生在数学成绩和英语成绩上的差异。3.对“学生成绩”数据集进行时间序列分析，预测未来一段时间内学生的成绩变化趋势。4.使用SAS进行聚类分析，根据学生的数学成绩和英语成绩将学生分为不同的学习小组。5.对“学生成绩”数据集进行多重回归分析，以数学成绩和英语成绩为自变量，总分和性别为因变量，分析哪些因素对学生的总体成绩有显著影响。6.使用SAS进行生存分析，分析学生在校期间的学习成绩变化情况，并计算学生的平均生存时间。六、SPSS与SAS比较题要求：比较SPSS和SAS在数据处理和分析方面的异同。1.列举SPSS和SAS在数据录入方面的主要区别。2.比较SPSS和SAS在数据管理功能上的差异。3.分析SPSS和SAS在描述性统计、假设检验等方面的异同。4.比较SPSS和SAS在高级分析（如因子分析、方差分析、时间序列分析等）方面的特点。5.举例说明SPSS和SAS在数据处理和分析中的具体应用场景。6.总结SPSS和SAS在数据可视化方面的差异。本次试卷答案如下：一、SPSS软件操作题1.解析：在SPSS中，通过“文件”菜单选择“新建”->“数据视图”，即可创建一个新数据集。在数据视图中，可以直接输入变量名和变量类型，然后通过“数据”菜单选择“变量视图”进行变量属性的设置。2.解析：在SPSS中，选中需要删除的记录，然后右键点击选择“删除”，或者在“数据”菜单中选择“删除”->“删除行”。3.解析：在SPSS中，可以通过“转换”菜单选择“计算变量”，输入公式将数学成绩和英语成绩转换为百分制。4.解析：在SPSS中，通过“描述统计”菜单选择“描述”，然后在弹出的对话框中选择所需的统计量，即可得到描述性统计结果。5.解析：在SPSS中，通过“分析”菜单选择“交叉表”，然后在弹出的对话框中选择数学成绩和英语成绩作为行和列变量，即可进行卡方检验。6.解析：在SPSS中，通过“分析”菜单选择“比较平均值”->“独立样本T检验”，然后在弹出的对话框中选择数学成绩作为检验变量，性别作为分组变量，即可进行独立样本t检验。7.解析：在SPSS中，通过“分析”菜单选择“相关”，然后在弹出的对话框中选择数学成绩和英语成绩作为变量，即可计算相关系数。8.解析：在SPSS中，通过“分析”菜单选择“回归”->“线性”，然后在弹出的对话框中选择数学成绩作为因变量，英语成绩作为自变量，即可进行线性回归分析。9.解析：在SPSS中，通过“分析”菜单选择“聚类”->“快速聚类”，然后在弹出的对话框中选择数学成绩和英语成绩作为变量，即可进行聚类分析。二、SAS软件操作题1.解析：在SAS中，使用PROCDATASETS语句创建新数据集，并通过DATA步进行数据录入。2.解析：在SAS中，使用DATA步中的IF语句和DROP语句来删除特定记录。3.解析：在SAS中，使用PROCFORMAT过程创建格式化代码，然后将数学成绩和英语成绩转换为百分制。4.解析：在SAS中，使用PROCMEANS过程进行描述性统计。5.解析：在SAS中，使用PROCFREQ过程进行卡方检验。6.解析：在SAS中，使用PROCTTEST过程进行独立样本t检验。7.解析：在SAS中，使用PROCCORR过程计算相关系数。8.解析：在SAS中，使用PROCREG过程进行线性回归分析。9.解析：在SAS中，使用PROCCLUSTER过程进行聚类分析。10.解析：在SAS中，使用PROCSURVIVAL过程进行生存分析。三、SPSS高级分析题1.解析：在SPSS中，使用PROCFACTOR过程进行因子分析，并使用因子载荷矩阵和旋转矩阵来解释因子的含义。2.解析：在SPSS中，使用PROCANOVA过程进行方差分析，通过F统计量和p值来判断是否存在显著差异。3.解析：在SPSS中，使用PROCARIMA过程进行时间序列分析，通过自回归和移动平均模型来预测未来的趋势。4.解析：在SPSS中，使用PROCCLUSTER过程进行聚类分析，通过聚类结果将学生分组。5.解析：在SPSS中，使用PROCREG过程进行多重回归分析，通过回归系数和p值来判断自变量对因变量的影响。6.解析：在SPSS中，使用PROCSURVIVAL过程进行生存分析，通过生存曲线和生存函数来分析学生的成绩变化。四、SAS高级分析题1.解析：在SAS中，使用PROCFACTOR过程进行因子分析，并使用因子载荷矩阵和旋转矩阵来解释因子的含义。2.解析：在SAS中，使用PROCGLM过程进行方差分析，通过F统计量和p值来判断是否存在显著差异。3.解析：在SAS中，使用PROCARIMA过程进行时间序列分析，通过自回归和移动平均模型来预测未来的趋势。4.解析：在SAS中，使用PROCCLUSTER过程进行聚类分析，通过聚类结果将学生分组。5.解析：在SAS中，使用PROCREG过程进行多重回归分析，通过回归系数和p值来判断自变量对因变量的影响。6.解析：在SAS中，使用PROCLIFETEST过程进行生存分析，通过生存曲线和生存函数来分析学生的成绩变化。五、SPSS与SAS比较题1.解析：SPSS在数据录入方面提供了更为直观的用户界面，而SAS则更依赖于编程。2.解析：SPSS在数据管理功能上提供了丰富