spss与数据统计分析试题

spss与数据统计分析试题一、单项选择题（每题2分，共20分）1.欲比较某药物治疗前后患者的血压变化（同一组患者治疗前、后各测一次血压），应选择的SPSS统计方法是：A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.单因素方差分析D.卡方检验2.在SPSS中进行信度分析时，若量表包含10个正向计分题和5个反向计分题，需首先对反向题进行：A.数据排序B.变量计算（反向计分转换）C.缺失值处理D.标准化处理3.某研究收集了200名学生的“性别”（男/女）、“年级”（初一至高三）、“数学成绩”（0100分）和“学习时间”（小时/周）数据，欲分析“学习时间”对“数学成绩”的影响是否因“性别”而异，应选择的统计方法是：A.简单线性回归B.分层回归（加入交互项）C.单因素方差分析D.协方差分析4.在SPSS的“分析描述统计频率”对话框中，若需同时输出变量的均值、中位数和标准差，应点击的按钮是：A.图表B.统计量C.格式D.选项5.进行卡方检验时，若某单元格的期望频数小于5且总样本量大于40，正确的处理方法是：A.直接使用皮尔逊卡方结果B.使用连续性修正卡方C.合并相邻类别D.改用Fisher精确检验6.某量表的Cronbach’sα系数为0.85，说明该量表的：A.结构效度良好B.效标效度良好C.内部一致性信度良好D.重测信度良好7.在SPSS中进行单因素方差分析后，若F检验结果显著（p<0.05），下一步应进行：A.计算效应量（如η²）B.进行事后多重比较（如LSD法）C.检查方差齐性D.绘制箱线图8.欲分析“身高”（连续变量）与“体重”（连续变量）的线性相关程度，且数据服从双变量正态分布，应选择的相关系数是：A.Pearson相关系数B.Spearman秩相关系数C.Kendall’sτ系数D.点二列相关系数9.在SPSS的“数据视图”中输入数据时，若某学生的“年龄”字段输入为“20.”（末尾带小数点），系统默认的变量类型是：A.字符串（String）B.数值（Numeric）C.日期（Date）D.分类（Categorical）10.进行多元线性回归分析时，若模型的调整R²为0.65，说明：A.65%的因变量变异可被自变量解释B.自变量与因变量的相关系数为0.65C.模型预测误差的平方和占总平方和的65%D.自变量间存在65%的共线性二、简答题（每题8分，共24分）1.简述独立样本t检验与单因素方差分析的适用场景及联系。2.举例说明在SPSS中如何检验两个连续变量的线性回归模型是否满足“残差正态性”假设，并说明若不满足时的处理方法。3.某研究使用5点量表（1=非常不同意，5=非常同意）测量“学习动机”，共8个题项。在SPSS中进行信度分析时，若删除题项3后Cronbach’sα系数从0.72提升至0.81，应如何解释这一结果？是否建议删除题项3？三、操作题（每题12分，共24分）1.某研究者收集了30名抑郁症患者治疗前（T1）和治疗后4周（T2）的汉密尔顿抑郁量表（HAMD）得分（得分越高，抑郁越严重），数据存储于SPSS数据文件“抑郁治疗.sav”中（变量名：id（患者编号）、t1（T1得分）、t2（T2得分））。请写出使用SPSS验证“治疗后HAMD得分显著低于治疗前”这一假设的具体操作步骤（包括数据检查、分析路径及结果关键指标的解读）。2.某小学收集了120名五年级学生的“数学成绩”（math_score，0100分）、“每周数学学习时间”（study_time，小时）、“数学教师评价”（teacher_rating，1=差，2=中，3=好）和“家庭收入”（income，元/月）数据。请在SPSS中操作，以“数学成绩”为因变量，“学习时间”“教师评价”“家庭收入”为自变量，建立多元线性回归模型，并说明：（1）如何检查自变量间的多重共线性？（2）若“教师评价”的回归系数为3.5（p=0.02），应如何解释？四、综合分析题（32分）某研究探讨“运动时间”对“睡眠质量”的影响，同时考虑“年龄”的调节作用。数据包含200名成年人的以下变量：运动时间（exercise_time，小时/周，连续变量）睡眠质量（sleep_quality，匹兹堡睡眠质量指数，得分越高质量越差，连续变量）年龄（age，岁，连续变量）性别（gender，1=男，2=女）SPSS分析结果如下：（1）描述统计：运动时间均值=5.2，标准差=2.1；睡眠质量均值=12.3，标准差=3.8；年龄均值=35.6，标准差=8.5。（2）相关分析：运动时间与睡眠质量的Pearson相关系数r=0.42（p<0.001）；年龄与睡眠质量的r=0.31（p<0.001）；运动时间与年龄的r=0.18（p=0.01）。（3）分层回归结果（因变量：睡眠质量）：模型1（控制变量：性别、年龄）：R²=0.15，F=8.23（p<0.001），年龄的β=0.28（p=0.002）。模型2（模型1+运动时间）：R²=0.30，ΔR²=0.15（p<0.001），运动时间的β=0.35（p<0.001）。模型3（模型2+运动时间×年龄交互项）：R²=0.32，ΔR²=0.02（p=0.04），交互项的β=0.12（p=0.03）。请根据以上信息：（1）说明运动时间对睡眠质量的总体影响方向及大小（需结合相关系数和回归系