spss实践题分析报告及问题详解二

1、期末实践考查一、一家消费者调查,它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调 查.在一项研究中,客户要求调查消费者的消费特征, 此特征可以用来预测用户 使用信用卡的支付金额.研究人员收集了 50位消费者的年收入、家庭人口和每 年使用信用卡支付的金额数据.试根据客户要求进行分析,给出分析报告数据 见附表.Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN消费金额元3964.06933.49450年收入元43480.0014550.74250家庭人口人3.421.73950Correlations消费金额元年收入元家庭人口人Pearson Correlation消费金

2、额元1.000.631.753年收入元.6311.000.173家庭人口人.753.1731.000Sig. 1-tailed消费金额元.000.000年收入元.000.115家庭人口人.000.115.N消费金额元505050年收入元505050家庭人口人505050Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariablesRemovedMethod1家庭人口人,年 收入元.Entera. All requested variables entered. b. Dependent Variable:消费金额元Model Summary b

3、ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate1.909 a.826.818398.091ANOVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression35250755.672217625377.836111.218.000 aResidual7448393450Total42699148.82049Coefficients aModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.

4、ErrorBeta1(Constant)1304.905197.6556.602.000年收入元.033.004.5168.350.000家庭人口人356.29633.201.66410.732.000D»eiMerri Variable.(元 JMMf,. TlKlg-W JHr - J f第贮等U/幅鼾f! EflE>ependrrifl viBbE. u!lW r U? i. >SKr结果分析：由题目可知客户要求,是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年 使用信用卡支付的金额数据,属于多元线性回归问题,其中年收入和家庭人口 看作两个自变量,每年信用卡支付金额看作因变

5、量.由分析得：y 1304.905 0.033xi 356.296x2y :信用卡支付金额x1 :年收入x2:家庭人口拟合优度检验R2为0.818,回归方程能很好的代表样本数据.回归方程F检验和 回归系数T检验的相伴概率都小于显著性水平,拒绝零假设即回归方程和回归系 数都具显著型.二、下表为运发动与大学生的身高cm与肺活量cm3的数据,考虑到身高 与肺活量有关,而一般运发动的身高高于大学生,为进一步分析肺活量的差异是 否由于体育锻炼所致,试作限制身高变量的协方差分析,并给出分析报告.运发动大学生身高肺活量身高肺活量184.94300168.73450167.93850170.84100171.

6、04100165.03800171.04300169.73300188.04800171.53450179.04000166.53250177.05400165.03600179.54000165.03200187.04800173.03950187.04800169.04000169.04500173.84150188.04780174.03450176.73700170.53250179.05250176.04100183.04250169.53650180.54800176.33950179.05000163.03500178.03700172.53900164.03600177.034

7、50174.04050173.03850Between-Subjects FactorsValue LabelN类别01012020Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:肺活量SourceType III Sum of SquaresdfMeanSquareFSig.Corrected6981685.1323490842.5622.860.000Model5a8Intercept208064.2901208064.2901.363.251身高1630762.6311630762.6310.679.00255类别1407847.0

8、911407847.099.220.00455Error5649992.3637152702.4965Total6.633E840Corrected12631677.539a. R Squared = .553 (Adjusted R Squared = .529结果分析：限制变量的相伴概率值是0.004 ,小于显著性水平0.05,因此拒绝零 假设,故在剔除身高对肺活量的影响前提下,是否经常进行体育锻炼对肺活量有 显著影响；另外协变量相伴概率为 0.002,说明身高的不同水平对肺活量也有显 著影响.三、甲地区为大城市,乙地区为县城,丙地区为农村.某地分别调查了上述三类 地区8岁男生三项身体生长

9、发育指标：身高、体重和胸围,数据见下表,问：三 类地区之间男生三项身体生长发育指标的差异有无显著性试就此问题进行分 析并给出分析报告.Test of Homogenehy of VariancesStatisticdHdf2Sig.身高.449287.040体重1,673237.160胸围.955287.309um of squaiesdrsquare卜sig.同鬲RAlvwri Group弓(CDinbidFd)6B2 4fi1331 ?S012164nnoLinear Tam Cofltrssl4&11401 4 打1B,917.000Ds/iaition300.9781100第白

10、,009Within Grcup2369.029ez27 230Total3031.4899体重 EelWeenG口叩 5 (CorribinEd)121 562200 7B113.044.000near Tenn contrasT11,3011153J12.51315Devi atton1OG.28O1106,2601Z,56D,JOOWithin Groups526458E76 051Total643,020eg胴陶 EoM«dn(Combined)11002267,45174Q9.001Linear TermConirast100.6211100.G2113134.000口印

11、Mion14,2801M 2301.8C4.70wtiin Groups6M527877 041TotalFBI 429S9Mutlhilii Curn|idi l4uriHDependerit Variable(1)地区 (J)地区M日前Difference C卜5td. Error3IQ.95% Cariitdence Inkirw曰 1Lower BoundU0per tJDuid品前LSD3125 943>h5 5467"1L 34.731 2473DQQ.0002.sea*自21立22日10N-5.933,-.3571.34 731.34/3.joa .TB9-日百-

12、j.ors-5 2S6 2.NHT21-5.54 6.MB71.34 Z31.3473.noa了酮-0.22S-2.01-2.9693.D75曲近一ld n122.61 D0b1.01DO.03626362ooa,1.548-.2524.0722 272I02-2.01 DO, - 1 .a0OOr.6353 ,saga.DOO .nm-4,U?2-3 0S1T.546 一打包21-1 01DU1.0000,0352115 ooa-2 172538F23.IM2nsL8D D122.1 4 DO2.S9D0".7147.714?.004JOO,7201.1703.66L4.01 0I

13、2-2.1 diw.4SD0,7H 4?,7147.U4.391*3.560-970-.7301 STO201息 5300-4fi007147门HDOO 5314 01 0-1 »70-1. ITO970* The mejn dlfiference M b gpifltsnl me D 05 bbMGijbspt for aIph二 D 05起HN12Siu de r L- Newnn n-Keul sJI30120232inU0J2033011B.467Siu.76S1 ooa体重地区NSubset for alpha = 0.0512Sti d ent-Newman-<6

14、ulsJ13020,59723a22.49703023.507Sig.1.000.V5峋圉Subset for alpha = 0,05地区N11Student-Nevman-Keuls3 23057.4V13057.867a3060,007Sig.5311 000结果分析：由方差齐次性检验表可知,甲乙丙三个地区的的身高、体重和胸围的方差检 验相伴概率都大于显著性水平,因此接受零假设,即三个地区的身高、体重和胸 围方差相同没有显著性差异,即不同地区,身高、体总和胸围各总体均值服从方 差相同的正态分布,因此可以用下面的单因素方差检验.身高：F2,87 12.164相伴概率为0.000小于显著性水

15、平,那么各地区身高有显著性差异.体重：F2,87 10.044相伴概率为0.000小于显著性水平,那么各地区体重有显著性差异.胸围：F2,87 7.499相伴概率为0.001小于显著性水平,那么各地区胸围有显著性差异.再由LSD,S-N-K和图表分析可知,甲地区城市8岁男孩身高和胸围与乙县 城、丙农村地区有显著性差异,乙地区县城8岁男孩体重与甲城市 内农村地区有显著性差异.四、某地区10名健康儿童头发和全血中的硒含量1000ppm如下,试作发硒 与血硒的相关分析,并给出分析报告.编P发硒血硒174132661038813469115911667397667896149585107310Desc

16、riptive StatisticsMeanStd. DeviationN发硒75.4012.29510血硒10.803.32710Correlations发硒血硒发硒 Pearson Correlation1.872*Sig. (2-tailed).001N1010血硒 Pearson Correlation.872 *1Sig. (2-tailed).001N1010结果分析：由分析可知,要进行发硒和血硒两个定距变量的相关分析.由上图表可得发硒和血硒的pearson相关系数为0.872,为高度相关.假设检验得出的相伴概率0.001小于显著水平0.01,因此拒绝零假设,即可以用它们的样本相关

17、 系数r代替总体相关系数p.五、某地29名13岁男童身高(cm)、体重(kg)和肺活量(ml)的数据如下表,试对该资料作限制体重影响作用的身高与肺活量相关分析,并给出分析报告编方身高(cm)体重(kg)肺活量(ml)编方身高(cm)体重(kg)肺活量(ml)1135.132.0175016153.047.217502139.930.4200017147.640.520003163.646.2275018157.543.322504146.533.5250019155.144.727505156.237.1275020160.537.520006156.435.5200021143.031.51

18、7507167.841.5275022149.433.922508149.731.0150023160.840.427509145.033.0250024159.038.5250010148.537.2225025158.237.5200011165.549.5300026150.036.0175012135.027.6125027144.534.7225013153.341.0275028154.639.5250014152.032.0175029156.532.0175015160.547.22250CorrelationsControl Variables体重(kg)肺活量(ml)身高(

19、cm)-none- a体重(kg)Correlation1.000.613.719Significance (2-tailed).000.000df02727肺活量(ml)Correlation.6131.000.588Significance (2-tailed).000.001df27027.身高(cm)Correlation.719.5881.000Significance (2-tailed).000.001.df27270身高(cm)体重(kg)Correlation1.000.337Significance (2-tailed).079df026肺活量(ml)Correlation

20、.3371.000Significance (2-tailed).079.df260a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations.结果分析：由上表分析可知,体重和肺活量的相关系数为0.613,身高和体重的相关系数为0.719,身高和肺活量的相关系数为 0.588,三者之间为中度相关.身高对体重和肺活量都有影响,剔除它的影响,采用偏相关分析,体重和肺 活量相关系数为0.337,为低度相关,相伴概率值为0.079,大于显著性水平0.05, 因此接受原假设,即不可以用样本相关系数代替总体相关系数.六、某医师测得10名3岁儿童的身高cm、体重kg

21、和体外表积cm2资 料如下.试分析“体外表积可能满足的数学模型,并给出分析报告.儿童编号体表囿1积Y身高Xi体重X215.38288.011.025.29987.611.835.35888.512.045.29289.012.355.60287.713.166.01489.513.775.83088.814.486.10290.414.996.07590.615.2106.41191.216.0Correlations体外表积丫身高X1 体重X2 Pearson Correlation体外表积Y1.000.869.943身高X1.8691.000.863体重X2.943.8631.000Sig

22、. 1-tailed体外表积Y.001.000身高X1.001.001体重X2.000.001.N体外表积Y101010身高X1101010体重X2101010Variables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariablesRemovedMethod1体重X2,身高X1.EnterVariables Entered/RemovedModelVariables EnteredVariablesRemovedMethod1体重X2,身高X1.Entera. All requested variables entered.b. Dependent Va

23、riable:体外表积YModel Summary bModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of theEstimate1.950 a.902.874.143346a. Predictors: Constant, 体重X2,身高X1 b. Dependent Variable:体外表积YDeprMdeht -一体费面帆 用附rHI4H 0、* >3 BKN> 1 口 /I 已r|0N2Natfflad F4P PW alTRtgreftsIciin Stwilardized Residual口叱的日Fl "印g1史体出加用 5

24、 J. /r /尸./ OEii11M44flf6110tl.n Cw peANOVAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.3212.66132.145.000 aResidual.1447.021Total1.4659a. Predictors: Constant, 体重X2,身高X1 b. Dependent Variable:体外表积YCoefficients aModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1Consta

25、nt-2.8566.018-.475.649身高X1.069.075.215.919.389体重X2.184.057.7583.234.014结果分析：由题目要求可知,这是一个多元线性回归问题. 上述图表知,体外表积与身高体重的关系为y 2.856 0.069x1 0.184x2其中y ：体外表积x1 ：身高x2:体重 拟合优度检验R2为0.874,回归方程能很好的代表样本数据.回归方程F检验和 回归系数T检验的相伴概率都小于显著性水平,拒绝零假设即回归方程和回归系 数都具显著型.七、某地1963年调查得儿童年龄岁X与锡克试验阴性率% Y的资料如 下,试分析锡克试验阴性率,并给出分析报告.年龄

26、岁X锡克试验阴性率Y157.1276.0390.9493.0596.7695.6796.2Model DescriptionModel NameMOD_2Dependent Variable1锡克试验阴性率%Equation1Inverse2Cubic3SaIndependent Variable年龄ConstantIncludedVariable Whose Values Label Observations in PlotsUnspecifiedTolerance for Entering Terms in Equations.0001Model Summary and Parameter

27、 EstimatesDependent Variable:锡克试验阴性率%EquationModel SummaryParameter EstimatesR SquareFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Inverse.975198.44615.000104.380-48.271Cubic.994165.37333.00125.57137.428-6.570.381S.983288.09915.0004.682-.639The independent variable is 年龄.结果分析：首先由散点图可知,锡克试验阴性率与年龄为非线性关系, 因此采用 曲线拟合.由表格可知,最

28、正确拟合曲线为三次曲线cubic,拟合优度R2为0.994 , 最正确拟合曲线方程为：_ _2_ _ _3y 25.571 37.428x 6.570x0.381xy:锡克试验阴性率 x:年龄 八、某单位研究饮食中缺乏维生素 E与肝中维生素A含量的关系,将同种属的 大白鼠按性别相同,年龄、体重相近者配成对,共 8对,并将每对中的两头白鼠 随机分到正常饲料组和维生素 E缺乏组,过一定时期,测得其肝中维生素 A含 量.试分析不同饲料的大白鼠肝中维生素 A含量有无差异,给出分析报告数 据见附表Paired Samples StatisticsMeanNStd DeviationStd. Eior hlesriPair 1正常馅料组331S.75532.420523,534维生聿E缺乏2506.25g555 130196.263Paired Samples Cor