《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章).doc

1、统计分析与SPSS的应用(第五版) 课后练习答案 第5章SPSS的参数检验 1、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，如果按照英语六级考试的话，一般平均得分为 75分。现从雇员中随机选出11人参加考试，得分如下：80, 81,72, 60, 78, 65, 56, 79, 77,87, 76请问该经理的宣称是否可信。 原假设：样本均值等于总体均值即u=u0=75 步骤：生成spss数据t分析t比较均值t单样本t检验t相关设置t输出结果 (Analyze-compare means-one-samples T test;) 采用单样本T检验(原假设H0:u=u0=75,总体均值与检验值之间不存在显

2、著差异)； 单个样本统计量 N 均值 标准差 均值的标准误 成绩 11 73.73 9.551 2.880 单个样本检验 检验值=75 t df Sig.(双侧) 均值差值 差分的95%置信区间 下限 上限 成绩 -.442 10 .668 -1.273 -7.69 5.14 分析：指定检验值：在test后的框中输入检验值(填75)，最后ok! 分析：N=11人的平均值(mean)为73.7,标准差(std.deviation )为9.55,均值标准误差(std error mean) 为2.87.t统计量观测值为-4.22, t统计量观测值的双尾概率p-值(sig.(2-tailed)为0.

3、668，六七列是 总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为(-7.68,5.14),由此采用 双尾检验比较a和p。T统计量观 测值的双尾概率 p-值(sig.(2-tailed)为0.668 a=0.05所以不能拒绝原假设 ;且总体均值的95%的 置信区间 为(67.31,80.14),所以均值在67.3180.14内,75包括在置信区间内，所以经理的话是可信的。 2、在某年级随机抽取 35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下(单位：小时)： 2 17 26 29 38 6 28 41 39 8 3D U 2& 32 40 10 20 丁 13 33 15 30 35 26

4、47 25 17 26 45 lb 36 29| 37 15 (1) 请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。 (2) 基于上表数据，请利用 SPSS给出大学生每周上网时间平均值的9 5%的置信区间。 (1)分析描述统计描述、频率 (2)分析 比较均值 单样本T检验 nE-Sampie statistics N Gtd. Deviatbn Std Error Monn 上嗣间 27 6420 1Q700J4 i.eoe4 One SampteTott TestValue= 0 1 df Sn. (2-tailedJ imn Difference 95% Confidence I

5、nterval cflht Difference Lower Lnoer 上啊闾 1S.229 J4 .000 27.S42BE Z3.BB73 31 21B4 每周上网时间的样本平均值为27.5,标准差为10.7,总体均值95%的置信区间为23.8-312 3、经济学家认为决策者是对事实做出反应，不是对提出事实的方式做出反应。然而心理学家则倾 向于认为提出事实的方式是有关系的。为验证哪种观点更站得住脚，调查者分别以下面两种不同的 方式随机访问了足球球迷。 原假设：决策与提问方式无关，即u-u0=0 步骤：生成spss数据t分析t比较均值t两独立样本t检验t相关设置t输出结果 表5-3 组统计

6、量 提问方式 N 均值 标准差 均值的标准误 决策 丢票再买 厶J 丿0.05 不应 该拒绝原假设。采用独立样本t检验法所得结果如表 5-10,5-11所示，可以看出均值差为0.892 在置信区间内sig值为0.405，大于0.05 ,故不能拒绝原假设。所以，两种饲料使用后的钙 存量无显著差异。 6、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析男生和女生的课程平均分是 否存在显著差异？ 原假设：男女生课程平均分无显著差异 步骤：分析T比较均值T单因素分析T因变量选择课程，因子选择性别进行T输出结果: 表 5-12 描述 poli N 均值 标准差 标准误 均值的95%置信区间 极小值

7、极大值 下限 上限 female 30 78.8667 10.41793 1.90205 74.9765 82.7568 56.00 94.00 male 30 76.7667 18.73901 3.42126 69.7694 83.7639 .00 96.00 总数 60 77.8167 15.06876 1.94537 73.9240 81.7093 .00 96.00 表 5-13 ANOVA poli 平方和 df 均方 F 显著性 组间 66.150 1 66.150 .288 .594 组内 13330.833 58 229.842 总数 13396.983 59 分析：由表5-1

8、2和5-13可以看，出男生和女生成绩平均差为1.4021在置信区间内sig值为 0.307,大于0.05，故不能拒绝原假设，即认为男生和女生的平均成绩没有显著差异 7、如果将第2章第9题的数据看作是来自总体的样本，试分析哪些课程的平均分差异不显 著。 步骤：计算出各科的平均分：转换t计算变量t相关的设置 表 5-14 组统计量 sex N 均值 标准差 均值的标准误 average female 30 67.5208 9.08385 1.65848 male 30 68.9229 9.85179 1.79868 重新建立SPSS数据t分析T比较均值T单因素T进行方差齐性检验T选择Tukey方法

9、进行 检验。 利用配对样本T检验，逐对检验 8、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：试分析该培训是否产生了显著效果。 培训前 440 500 580 460 490 480 600 590 430 510 320 470 培训后 620520 550 500 440 540 500 640 580 620 590 620 原假设：培训前后效果无显著差异 步骤：生成SPSS数据t分析t比较均值t配对样本t检验t相关设置t输出结果 表 5-15 成对样本统计量 成对样本检验 成对差分 t df Sig.（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1 培训前-培 训后 -70.8 33 106.041 30.611 -138.20 9 -3.458 -2.31 4 11 .041 均值 N 标准差 均值的标 准误 对1培训前 培训后 489.17 560.00 12 12 78.098 61.938 22.545 17.880 表 5-17 表 5-16 成对样本相关系数 N 相关系数 Sig. 对1培训前&培训后 12 -.135 .675 成对样本检验 成对差分 t df Sig.（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1 培