统计软件-实验报告

1、年级 2009 级 班号 学号 专业 统计学 姓名 实验 名称 综合练习 实验类 型 设计型 综合型 创新型 1. 综合测试； 2. 提高用spss解决问题的综合能力。 1.某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的 销售数据（y，万元）及分店所在城市的16岁以下人数（x1，万人）、人均可支配收入（x2, 元），数据见reg.sav。试进行统计分析以回答下列问题： a. 分别计算y与x1、x2的相关系数，相关性值是多少？相关性显著吗？在a =0.05时检验； Y与x1的相关系数是0.945,p0.05相关性显著y与x2的相关系数为0.836,p0.05相关

2、性显著 b. 对y关于x1、x2作多元线性回归，写出整个回归模型的原假设和对立假设，并给出检验结果； 原假设：R2=0 （自变量不能解释销售收入的方差） 对立假设：R2和（自变量能解释销售收入的方差） 实 验 结 果 分 析 及 心 得 体 会 P0.05所以整个回归是显著的，即x1,x2能够显著的预测销售收入 c. 写出每个变量的原假设和对立假设，并给出检验结论； 原假设：B年轻人人数 x仁0; 对立假设：B年轻人人数x1和； 原假设：B人均可支配收入x2=0; 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 （常量） -6.886 6.002 -1.147 .266

3、年轻人人数 1.455 .212 .748 6.868 .000 人均可支配收入 .009 .004 .251 2.305 .033 a.因变量：销售收入 系数a 对立假设：B人均可支配收入x2和； 在系数表中由于 x1(t=6.868,p0.05),x2(t=2.305,p0.05其儿童白血病患者的血型分布与成人白血病患 者的血型分布没有显著不同3,N=189）=0.695,CramerV=.O61,故无多大差别。 4 下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评分 增加情况，分析目的是想比较这两种培训方式的效果有无差别。 ID method scoreadd

4、 ID method scoreadd 1 1.00 9.00 10 2.00 12.00 2 1.00 10.50 11 2.00 14.00 3 1.00 13.00 12 2.00 16.00 4 1.00 8.00 13 2.00 9.00 5 1.00 11.00 14 2.00 12.00 6 1.00 9.50 15 2.00 10.00 7 1.00 10.00 16 2.00 10.00 8 1.00 12.00 17 2.00 14.00 9 1.00 12.50 18 2.00 16.00 a. 陈述原假设和对立假设； 原假设：新，旧两种培训方式的工作能力评分在总体上是相

5、等的 对立假设：新，旧两种培训方式的工作能力评分在总体上是不相等的 b. 陈述数据的一个研究问题； 新、旧两种培训方式对新员工进行培训前后的工作能力评分的均值是否存在差异呢? c. 检验方差齐性； 方差没有显著不同，Leve nes F=2.764,P=0.1160.05 d. 效应量是多少？ 效应量是0.88 e. 将研究结果写成适当的 APA格式. 接受新培训方式的工作能力(M=10.6111,SD=1.67290 )显著低于接受旧培训方式 (M=12.5556,SD=2.60342) T(16)=-1.885.P=0.0780.05,d=0.88 5.下表给出了小白鼠在接种三种不同菌型伤

6、寒杆菌后的存活日数，试问三种菌型的平均存活日 其中 p=0.0040.05 其效应量=70.429/208.167=0.338 ,11 型的平均 和III 型平均存活日(M=7.27,SD=2.45 )明显高于I型 III型 数是否有显著差异(取显著性水平为0 .0 5) ?如果有显著性差异，那么这种差异又存在于 哪些菌型之间？ 平方和 df 均方 显著性 组间 70.429 35.215 6.903 .004 组内 137.737 27 5.101 总数 208.167 29 菌型 接种后存活日数 I型 2 4 3 2 4 7 7 2 5 4 II型 5 6 8 5 10 7 12 6 6

7、III型 7 11 6 6 7 9 5 10 6 3 10 描述 存货时日 N 均值 标准差 标准误 均值的95%置信 区间 极小值 极大值 下限 上限 I型 10 4.0000 1.88562 .59628 2.6511 5.3489 2.00 7.00 II型 9 7.2222 2.38630 .79543 5.3879 9.0565 5.00 12.00 III型 11 7.2727 2.45320 .73967 5.6246 8.9208 3.00 11.00 总数 30 6.1667 2.67921 .48915 5.1662 7.1671 2.00 12.00 ANOV A 存货时

8、日 三种菌型之间存在显著差异， 存活日(M=7.22,SD=2.386) (M=4.0,SD=1.88 ) ,11 型和 在平均存活日上没有显著差异。 6. 15个儿童的身高与肺死腔容积的观察数据如下: 身高（cm） X 110 116 124 129 131 138 142 150 153 155 156 159 164 168 174 肺死腔容积（ml） Y 44 3143 45 56 79 57 56 58 81 78 64 88 109 101 a. 绘制身高与肺死腔容积的散点图并观察二者变化趋势； b. 计算两变量的相关系数，相关性显著吗？在a =0.05时检验； c. 用身高预测肺

9、死腔容积，效应量是多少？写出数据的回归方程； d将研究结果写成适当的APA格式。 a. 1 1M DD- y ro.oo- 帜 HJ.d- 4Jb 20 .OO- 12Q.UJ140 JD1BV.UD1 Hj.ac ）c 舜 s; b 相关性 X身高 Y肺死腔容积 X身高 Pearson相关性 1 * .857 显著性（双侧） .000 N 15 15 Y肺死腔容积 Pearson相关性 * .857 1 显著性（双侧） .000 N 15 15 *.在.01水平（双侧）上显著相关。 相关性显著p0.05,相关系数为0.857 C效应量是0.734其数据的回归方程为Y=-78.336+0.99

10、8X 0.734 d以身高为自变量来预测变量肺死腔容积做回归分析效应是显著的P0.05，其效应量为 表示了身高的变异性的24%,能被肺死腔容积解释t（13）=-3.228 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 （常量） -78.336 24.270 -3.228 .007 身高 .998 .166 .857 5.997 .000 a.因变量：肺死腔容积 系数a 7.数据“货物摆放（多因素方差分析）.sav ”给出了某产品在不同规模的超市不同的摆放位置 进行为期一周的销售数据，进行必要地分析，回答下列问题： 陈述每个感兴趣的检验的研究问题，并陈述原假设； a. 1

11、. 2. （超市规模）原假设：小型，中型，大型的超市规模所带来的销售量在总体上是一样的 研究问题：在小型，中型，大型的超市规模所带来的销售量是否不同? （货物摆放位置）原假设: 研究问题: 3 （超市规模x货物摆放位置） 研究问题: A,B,C,D的货物摆放位置所带来的销售量在总体上是一样的 在A,B,C,D的货物摆放位置所带来的销售量是否不同? 原假设：两个变量没有交互效应 超市规模对于销售数据的影响是否依赖于货物摆放位置呢? b.分别检验超市规模、摆放位置的主效应，以及二者的交互效应，若有的话，哪一个显著？哪一 个不显著? 其中超市规模以及货物摆放位置的主效应显著 不显著 P0.05超市规

12、模*货物摆放位置两者的交互效应 主体间效应的检验 因变量：周销售量 源 III型平方和 df 均方 F Sig. 偏Et 校正模型 3019.333a 11 274.485 12.767 .000 截距 108272.667 1 108272.667 5035.938 .000 超市规模 1828.083 2 914.042 42.514 .000 货物摆放位置1 1102.333 3 367.444 17.090 .000 超市规模*货物摆放位置1 88.917 6 14.819 .689 .663 误差 258.000 12 21.500 c.输出每个检验结果的效应大小，哪一个有最大的效应

13、？ 超市规模的效应量=0.876货物摆放位置的效应量 =0.810超市规模*货物摆放位置=0.256，超 市规模具有最大效应 .9 .9 .8 .8 .2 总计 111550.000 24 校正的总计 3277.333 23 a. R 方=.921 （调整 R 方=.849） 8.打开“吸烟问卷调查数据”，进行必要的分析，回答下列问题： a. 报告不同性别烟民的日吸烟量的均值、中位数、标准差、最值、峰度和偏度; b. 分析服用戒烟药前后的日吸烟量有无显著性差别？ c. 分析不同年龄段的烟民日吸烟量是否有差异？ d. 不同性别的烟民会选择不同的烟类型吗？ 报告 日吸烟量 性别 均值 标准差 中值

14、 极小值 极大值 峰度 偏度 男性 25.37 21.366 17.00 1 80 -.246 .942 女性 25.24 22.483 17.00 1 80 -.067 1.098 总计 25.32 21.759 17.00 1 80 -.178 1.002 描述性统计量 均值 标准偏差 N 日吸烟量 25.32 21.759 500 服用戒烟药之后的日吸烟量 22.48 21.592 500 服用戒烟前后的日吸烟量有显著差别，其中P0.05 d 成 绩 评 疋 烟类型 合计 烤烟 混合烟 性别 男性 计数 149 168 317 期望的计数 157.2 159.8 317.0 性别中的% 47.0% 53.0% 100.0% 女性 计数 99 84 183 期望的计数 90.8 92.2 183.0 性别中的% 54.1% 45.9% 100.0% 合计 计数 248 252 500 期望的计数 248.0 252.0 500.0 性别中的