SPSS研究生考试复习题培训课件

1、1.时间序列一劳动生产率1月2月3月4月产值(百元)4000420045004300月初人数60646867(1)各个月的劳动生产率？(2)第一季度的月平均劳动生产率?(3)第一季度的劳动生产率？解：(1) 1月的劳动生产率=a b4000(60 64)/22n2月的劳动生产率=2b4200(64 68)/22 1(2)月的劳动生产率=a b4500(68 67)/22 1a/ nb(4000 4200 4500)/311(60 64 68 67 -)/(4 1)22(3)第一种方法：c C 3第二种方法：c4000 4200 4500/ 11(-60 64 68 - 67)/(4 1)2.参

2、数估计检验-大学生月生活费(1)男女平均月生活费是否有显著性差异?(2)全校本科生中，来自乡镇地区学生比例的置信区问？(3)分析一下性别、年纪和地区对月平均生活费支出的影响?解：(1)SPS% 骤:1)由题可知，该问题是两个总体的方差(2)未知的均值差()的检验。(2) 操作步骤： AnalyzeCompare MeansIndependent-Smple T Test“性3)进入到方框中，将“月平均生活费”送入“ Test Variable(s) ”中，将 别”送入“ Crouping ”中。4)依次点击按钮。分析表格: 由表Independent Samples Test 中的F检验结果可

3、知,H。：1222 Hi：1222假定H 0成立的条件下，寻找并检验统计量 F，该统计量对应的P值为0.4870.05,所以接受 H。所以有95%勺把我认为男女学生平均月生活费的方差相等。在方差相等的条件下，对均值提出假设如下：H。： 1211 'n m假定H。成立的条件下，寻找并检验统计量t ,(X12 x2) (U12 u2)(n 1)s (m 1)s2该统计量对应的P值为0.1080.05,所以接受H0O 所以有95%勺把握认为男女平均月生活费没有差异。(3)SPSS!作步骤：1)由题可知，该问题是一个总体比例的区间估计。2)操作步骤：AnalyzeDescripitive St

4、atisticsCrosstabs3)进入到方框中，将“平均月生活费”送入“ Row(s)”中，将“家庭所在地区” 送入 “ Column(s) ” 中。4)点击 Statistics 中，勾选 Chi,点击 Continue 05)点击Cell ,勾选Percentages中的三个选项，点击Continue。单击OK 分析表格：由“平均月生活费(元)*家庭所在地区Crosstabulation ”表格我们可以知 道样本比率P: 25% 由表格“Case Processing Summary”可以看到N:272,又因为1.96 ,由公式pP (1 P)所以全体本科学生(总体)中来自乡镇地区的的

5、学生比例，在95%勺置信水平下的置信区间是(,)(4)SPS% 骤：1)由题可知，该问题是单因素方差分析。2)操作步骤： AnalyzeCompare MeansOne-way Anova3)进入到方框中，将“月平均生活费”送入“ Dependent List ”中，将“家庭所 在地区”送入“ Factor”中。4)依次点击按钮。ok分析表格： 由表Anova中的F检验结果可知,H 0: u？u 2? u 3? u H1 : u ？u 2?u 3?假定H0成立的条件下，寻找并检验统计量F SSA/(S 1) ,该统计量对应的 PSSE/(n s)值为0.0360.05,所以拒绝H。所以有95%

6、勺把握认为不同地区的生活费不全等所以有95%勺把握认为地区对于生活费有支出有影响OnewayDataSBNjleaf卅叫of 忆桁”仁白平同目性前亩IF)Lek"&iwSSTlCctrii0124制1F鸟月牛/商(71Sum alSqiitFH国Hear的旧号sig.B廿1 四廿TH Glut!口&Wllhln Gjup®Total153115 07915907633.9!1MB079BJ31二2/115311514700B9ITJ4B2.ffiS.109性别：P=0.1080.05,所以接受，所以无影响OnewayDataSet3Test of Homog

7、eneity of Variances平力厅邮饰gLeveneStatisticdfltin£ig.,0633268ANOVA平均月生活前0士）Sum ofSquarssdfM9an SquareFSig.Between Groups Within Groups rotai75379.11215985421 52160607996326B27125126.03T59647.055,421,7加年级：P=0.7380.05,所以接受，所以无影响3 .非参数假设检验：两种激励方法用两种激励方法对同样工种的两个班组进行激励，每个班组都有7个人，测得激励后的业绩增长率如下表所示，问：两种激励

8、方法的激励效果的分布有无显著差 异？两种激励方法分别实施于不同组工人的效果激励法A16.1017.0016.8016.5017.5018.0017.20激励法B17.0016.4015.8016.4016.0017.1016.90解：SPSSS作步骤：1）点击定义变量窗口，定义变量“激励效果”与“两种激励方法”，并对两种激 励方法进行变量值标签的定义，0= "激励法A"，1= “激励法B”。2）在录入数据窗口录入数据。3）依次点击：AnalyzeNonparametric Test2 Independent Sample.4）将激励效果送入Test variable Lis

9、t 中，将激励方法送入 GroupingVariable 中。并且单击 De巾ne Groups .然后单击 OK5）结果如下所示：LjoscrEw St Mi引ieSU. Cbivbll'AlhUnlmumPSfCMTllM25th50 th ihiodten)7J(ti3rm :141416 16 W50 DOJIUlfl .61897ta.eoOO18. DO1.0Q16J250jQUO16.85C0,5QC017125D1 0000Mann-Wh itney TestRdnksAE.'i' .：! J. .2NM即 RWlhium of Ranks觇羽里玄。*

10、% iAJ5?1.0D7工7 g如加Total14IC31 £01 网E'W端口及 见L%，研 Uvlcowtjn'iM zAsymp. sig (Z-taEdi 日日式Gig,Ml12.SDQ 40 600 -1 53/:二1,11时矶 Glusing variable： as nr 甘蹴店注 h Nc< corrct»d fcr tje-s结果分析：在Test Statistics中给出了三种统计值和两种显著性检验的P值，都大于0.05,所以接受，所以认为两种激励方法没有显著性差异。4 .聚类分析以及因子分析100个学生数学、物理、化学、语文、历史

11、、英语成绩如下表（部分），请你用 科学的方法解释为什么我们会将数学、物理、化学归并为理科，其他的归并为文 科。数学物理化学语文历史英语100100100597367991009953636087841007481769185100706576879887687864859195637666799583898979这是一个有趣的案例，你可以客观的观测到每一科目的成绩， 但你如何可以直接 看到理科、文科的情况呢？SPSSS作步骤：1）在定义变量窗口，定义变量数学、物理、化学、语文、历史、英语几个变量2）在录入数据窗口，对数据进行录入。3） 依次点击 AnalyzeClassifyHierarchi

12、cal Cluster Analysis4）在对话框中，将变量依次放进变量中，然后点击对变量做聚类。结果如下：Case Processing Summary3CasesValidMissingTotalNPercentNPercentNPercent716.7%3583.3%42100.0%a. Squared Euclidean Distance usedAverage Linkage (Between Groups)Agglomeration ScheduleStaaeCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext S

13、tageCluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2156278.000004213366.000003312611,000206445613.0000155144689.111340s-ssnogo LoquInNDendrogram ueing Average Linkage (Between Groups)ERA5E FIZiE=, C：Users>ADMJNL-1AppDataLocalTenpspss5192spssLus. trap".从上图聚类的结果，我们可以看出数学、物理、化学为一类。历史、英语、语文为一类。 因子分析的结果：描述统计

14、量均值标准差分析N数字89,71437.587587物理93.28576.775317化学94,85717.057597历史75.00009.036967英语69.71437.227597语文68.000011.633297相关矩阵物理历史相关数学1.000.407.721-.788-.588-.844物理.4071.000-.299-.084-.669-.393化学.721-.2991.000-.706-.181-.644历史-.788-.084-.7061.000.526.797英语-.588-.669-.181.5261.000,860语文-.844-.393-.644.797.8601

15、.000Sig （单则）教学.182.034.018.082.008物理.182.258.429.050.191仔.034.258.038.349.059历史.018,429,038.113,016英语.082.050.349.113.006语文.008,191,059.016,006KMO和Bartlett的检也Kaiser Meyer Olkin.436Bartlett八 (134340df15Sig003公因子方此初始艮取WT1.000871打邓1.000.022化学1.000645u?r1.000636英语1.000成1语文1.000954是取厅去；土成份分析，的坦方革初妁将不,； i

16、 %*展乐平力和就入施的平方印由台计J茶的%合计力差的、SF?%13 8200377163.771382603.77163 771320454 39554 39521.58328 38090.1511 6g326 380901512.14535 75690 1513350583095.98242253.74569.7276.013.222gg94g6.003.051100.030提双方法：生成份分析碎石图成分数成份矩阵a成912数学 物理 化学 历史 英语 语文-.930-.411-.682,864.792.975.077-.868 .692-.298.504 .047提取方法:主成份。3.已

17、提取r 2饮成份,旋并成份正犷成份12敢学 行理 化学 历史 英僭 语文-.844 .079-.937 .897 .433 .821-.400-.957 .257 .175 .833.529提取方法:主成份a旋转法:具有Kaise死隹化的 正攵旋转法，2旋转在3次港代后收成份转换走阵1212.866-.501.501.866提取方法:主成份，I - 1 r Kaiser标准化的 正交旋犊法，口 O英语 O唔立O历史 OIWS O物理 O游技空间中的成分图1.0-D.5-0 01-0 5-1.0-3.51.0成份斛分奇数矩阵成份12数学-.235-.080物理,182-.528化学-.373.2

18、89历史.290-.050英消.020.379语文.206.153提取方法:主成份。仁具有KRs er行准化的 正交旋转法构成得分成份得分怫方羌矩阵成份1211.000.0002.0001.000提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的 正交旋转法00成分1构成得分.6个科目的成绩是我们观测到的外在表现，隐藏在其中的公共因子是什么？ SPSS分析过程因子分析：6科目成绩作为6个原始变量，利用SPSS1行因子分析。经过SPSSW维，由公因子方差表看出，默认提取两个公因子，能够解释差异的 81%似乎暗合文科和理科。通过旋转后进行因子的命名与解释，由旋转矩阵可以看出，因子1与语文、历史、

19、英语三科最相关，均在0.8相关度以上，因子2与数学、物理、化学相关，也基 本达到0.8以上，这正好与我们经常说的文科和理科不谋而合，因此，将语文、 历史、英语三科命名为文科因子；将数学、物理、化学三科命名为理科因子。因子得分排序：综合评价为公共因子合理命名之后，因子分析并没有结束，一般可以将因子得分作为 变量，用于后续分析步骤。本例100名学生按照文科和理科因子得分进行排序，可以用（语文+历时+英语）及（数学+物理枇学）平均值验证因子得分排序是否合理，同时，也可以观测因子得分为负值时是否影响排序。2.0 0 0 0 0聚类分析：下表给出对该产品8种需求情况，根据该表，请运用聚类分析法，找出哪些地区在该产品需求上有共同特征。（题没看懂x1x2x3x4x5x6x7x8辽宁7.939.778.4912.9419.2711.052.0413.29浙江7.6850.3711.3