《统计分析与SPSS的应用（第五版）》课后练习答案（第5章）

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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，假使依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人参与考试，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→分析→比较均值→单样本t检验→相关设置→输出结果（Analyze->comparemeans->one-samplesTtest；）

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著差异）；

单个样本统计量成绩N11均值73.73单个样本检验标准差9.551均值的标准误2.880检验值=75t成绩-.442df10Sig.(双侧).668均值差值-1.273差分的95%置信区间下限-7.69上限5.14分析：指定检验值:在test后的框中输入检验值（填75），最终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(stderrormean)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0.668，六七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67.31~80.14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状况，得到的数据如下（单位：小时）：

（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９５％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

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23.8-31.2.

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→分析→比较均值→两独立样本t检验→相关设置→输出结果表5-3组统计量决策提问方式丢票再买丢钱再买N200183均值.46.88标准差.500.326均值的标准误.035.024表5-4

独立样本检验方差方程的Levene检验均值方程的t检验差分的95%置信Sig.(双F决假设方差相等策假设方差不相等257.985Sig..000t-9.640df381侧).000.000均值差值-.420-.420标准误差值.044.043区间下限-.505-.504上限-.334-.336-9.815345.536分析：由表5-3可以看出，提问方式不同所做的一致决策的平均比例是46%和88%，认为决策者的决策与提问方式有关。由表5-4看出，独立样本在0.05的检验值为0，小于0.05，故拒绝原假设，认为决策者对事实所作出的反应与提问方式有关，心理学家的观点更站得住脚。

分析：

从上表可以看出票丢仍买的人数比例为46%,钱丢仍买的人数比例为88%,两种方式的样本比例有较大差距。

1.两总体方差是否相等F检验：F的统计量的观测值为257.98,对应的

P值为0.00,；假使显著性水平为0.05,由于概率P值小于0.05,两种方式的方差有显著差异。

看假设方差不相等行的结果。2.两总体均值（比例）差的检验：.T统计量的观测值为-9.815,对应的双尾概率为0.00,T统计量对应的概率P值0.05不应当拒绝原假设。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、假使将第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→比较均值→单因素分析→因变量选择课程，因子选择性别进行→输出结果：表5-12

描述polifemalemale总数均值的95%置信区间N303060均值78.866776.766777.8167标准差10.4179318.7390115.06876标准误1.902053.421261.94537下限74.976569.769473.9240上限82.756883.763981.7093微小值56.00.00.00极大值94.0096.0096.00表5-13

ANOVApoli组间组内总数平方和66.15013330.83313396.983df15859均方66.150229.842F.288显著性.594分析：由表5-12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、假使将第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→计算变量→相关的设置表5-14组统计量averagesexfemalemaleN3030均值67.520868.9229标准差9.083859.85179均值的标准误1.658481.79868

重新建立SPSS数据→分析→比较均值→单因素→进行方差齐性检验→选择Tukey方法进行检验。

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培训后620500520580550460500490440480540600500590640430580510620320590470620原假设：培训前后效果无显著差异

步骤：生成spss数据→分析→比较均值→配对样本t检验→相关设置→输出结果表5-15

成对样本统计量

成对样本检验成对差分均值的标准均值对1培训前-培训后标准差误30.611差分的95%置信区间下限-138.209上限-3.458t-2.314df11Sig.(双侧).041-70.833106.041对1培训前培训后均值489.17560.00N1212标准差78.09861.938均值的标准误22.54517.880表5-16

成对样本相关系数

对1

培训前&培训后

N12

相关系数-.135

Sig..675

表5-17成对样本检验成对差分均值的标准均值对1培训前-培训后标准差误30.611差分的95%置信区间下限上限tdf11Sig.(双侧)0.41-70.833106.041-138.209-3.458-2.314分析：由表5-15，5-16,5-17可以看出，培训前与培训后的均值差为70.83，由sig值为0.041，小于0.05，故拒绝原假设，认为培训前后有显著差异即培训产生了显著效果

成对样本统计量

成对样本检验成对差分均值的标准均值对1培训前-培训后标准差误30.611差分的95%置信区间下限-138.209上限-3.458t-2.314df11Sig.(双侧).041-70.833106.041对1培训前培训后均值489.17560.00N1212标准差78.09861.938均值的标准误22.54517.880表5-16

成对样本相关系数

对1

培训前&培训后

N12

相关系数-.135

Sig..675

表5-17成对样本检验成对差分均值的标准均值对1