《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第7章)

完美WORD格式 统计分析与SPSS的应用（第五版）（薛薇）课后练习答案第7章SPSS的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据：满意程度年龄段青年中年老年很不满意126297156不满意306498349满意886175很满意271744请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据，分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。卡方检验步骤：（1）数据加权个案对“人数”加权确定（2）分析描述统计交叉表格行：满意度;列：年龄Statistics如图选择确定满意程度 * 年龄 交叉表计数 年龄总计青年中年老年满意程度很不满意126297156579不满意3064983491153满意886175224很满意27174488总计5478736242044卡方检验值自由度渐近显著性 （双向）皮尔逊卡方66.990a6.000似然比(L)68.1506.000线性关联.0081.930McNemar-Bowker 检验.b有效个案数2044a. 0 个单元格 (0.0%) 具有的预期计数少于 5。最小预期计数为 23.55。b. 仅为 PxP 表格计算（其中 P 必须大于 1）。因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。2、利用第2章第7题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。单样本K-S检验分析非参数检验旧对话框1-样本-KS选择相关项：本次存款金额A5 确定结果如下：单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字282正态参数a,b平均值4738.09标准偏差10945.569最极端差分绝对.333正.292负-.333检验统计.333渐近显著性 （双尾）.000ca. 检验分布是正态分布。b. 根据数据计算。c. Lilliefors 显著性校正。因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，与正态分布存在显著差异。2、 为对某条工业生产线的工作稳定性进行监测，测量了该生产线连续加工的20个成品的直径（单位：英寸），数据如下：12.27，9.92，10.81，11.79，11.87，10.90，11.22，10.80，10.33，9.309.81，8.85，9.32，8.67，9.32，9.53，9.58，8.94，7.89，10.77选择恰当的非参数检验方法，分析成品尺寸变化是由随机因素造成的，还是由生产线工作不稳定导致的。单样本游程检验分析非参数检验旧对话框游程选择相关项：成品的直径 确定结果：游程检验成品的直径检验值a9.87个案数 = 检验值。10个案总计20运行次数3Z-3.446渐近显著性 （双尾）.001a. 中位数因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，认为成品尺寸的变化是由生产线工作不稳定导致的。4、利用第2章第7题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同常住地人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。两独立样本的K-S检验分析非参数检验旧对话框2-样本-KS选择相关项：本次存款金额A5 、常住地区位置A13确定 结果：Mann-Whitney 检验列组常住地位置数字等级平均值等级之和本次存款金额沿海或中心繁华城市200149.6529929.00边远地区82121.639974.00总计282检验统计a本次存款金额Mann-Whitney U6571.000Wilcoxon W9974.000Z-2.627渐近显著性 （双尾）.009a. 分组变量：常住地位置双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验频率常住地位置数字本次存款金额沿海或中心繁华城市200边远地区82总计282检验统计a本次存款金额最极端差分绝对.152正.019负-.152Kolmogorov-Smirnov Z1.162渐近显著性 （双尾）.135a. 分组变量：常住地位置因概率P值大于显著性水平（0.05），不应拒绝原假设，认为不同地区本次存取款金额的分布不存在显著差异。5、超市中有A,B两种品牌的袋装白糖，标重均为400克。分别对两种袋装白糖进行随机抽样并测得其实际重量（单位：克），数据如下：A品牌398.3，401.2，401.8，399.2，398.7，397.5，395.8，396.7，398.4，399.4，392.1，395.2B品牌399.2，402.9，403.3，405.9，406.3，402.3，403.7，397.0，405.9，400.0，400.1,401.0 请选择适合的非参数检验方法，分析这两种品牌的袋装白糖的实际重量是否存在显著差异。两独立样本的曼-惠特尼检验分析非参数检验旧对话框2个独立样本-选择相关项：重量weight 、品牌brand确定结果：Mann-Whitney 检验列组品牌数字等级平均值等级之和重量A品牌127.9695.50B品牌1217.04204.50总计24检验统计a重量Mann-Whitney U17.500Wilcoxon W95.500Z-3.148渐近显著性 （双尾）.002精确显著性2*(单尾显著性).001ba. 分组变量：品牌b. 未修正结。因概率P值小于显著性水平（0.05），应拒绝原假设，两品牌白糖实际重量的分布存在显著差异6、选择恰当的非参数检验方法，对“裁判打分.sav”数据随机选取10%的样本，并以恰当形式重新组织数据后，分析不同国家裁判对运动员的打分标准是否一致。选择恰当的非参数检验方法， 对裁判打分.sav 数据随机选取 10%的样本（数据文件在可供下载的压缩包中）， 并以恰当的形式重新组织数据后， 分析不同国家的裁判员对运动员打分标准是否一致。分析非参数检验旧对话框K个相关样本-选择相关项确定结果：Friedman 检验列组等级平均值意大利4.39韩国6.59罗马尼亚2.44法国6.53中国2.48美国6.41俄罗斯2.75热心观众4.41检验统计a数字300卡方1212.907自由度7渐近显著性.000a. Friedman 检验因为 Sig 值为 0.000， 小于检验水平为 0.05， 所以应拒绝原假设， 即认为不同国家的裁判员对运动员打分标准一致。7、为研究喝酒是否显著增加驾驶员在应急情况下的刹车反应时间，随机测试了10名驾驶员饮用相同酒量前后的刹车反应时间，数据如下：喝酒前0.740.850.840.660.810.550.330.760.460.64喝酒后1.241.181.251.081.210.890.651.120.921.07 选择恰当的非参数检验方法对上述问题进行分析。两配对样本的秩检验分析非参数检验旧对话框2个相关样本-选择相关项：重量weight 、品牌brand确定Wilcoxon 带符号等级检验列组数字等级平均值等级之和喝酒后 - 喝酒前负秩0a.00.00正秩10b5.5055.00结0c总计10a. 喝酒后 喝酒前c. 喝酒后 = 喝酒前检验统计a喝酒后 - 喝酒前Z-2.803b渐近显著性 （双尾）.005a. Wilcoxon 带符号等级检验b. 基于负秩。因概率P值小于显著性水平（0.05），应拒绝原假设，喝酒前后刹车反映时间存在显著差异8、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好性，随机挑选超市了收集其周一至周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表：星期包装方式1包装方式2包装方式31.002.003.004.005.006.0011.406.4013.8011.208.307.305.808.607.0010.808.806.203.507.509.8010.409.302.50请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。多配对样本的friedman检验（与第6题相同）分析非参数检验旧对话框K个相关样本-选择相关项确定Friedman 检验列组等级平均值品牌12.33品牌22.00品牌31.67检验统计a数字6卡方1.333自由度2渐近显著性.513a. Friedman 检验因概率P值大于显著性水平（0.05），不应拒绝原假设，三个品牌牛奶的日销售数据不存在显著差异。enjoythetrustof得到.的信任have/puttrustin信任intrust受托的，代为保管的take.ontrust对.不加考察信以为真trus