SPSS研究生考試復(fù)習(xí)題培訓(xùn)課件

1、1.時(shí)間序列一勞動(dòng)生產(chǎn)率1月2月3月4月產(chǎn)值(百元)4000420045004300月初人數(shù)60646867(1)各個(gè)月的勞動(dòng)生產(chǎn)率？(2)第一季度的月平均勞動(dòng)生產(chǎn)率?(3)第一季度的勞動(dòng)生產(chǎn)率？解：(1) 1月的勞動(dòng)生產(chǎn)率=a b4000(60 64)/22n2月的勞動(dòng)生產(chǎn)率=2b4200(64 68)/22 1(2)月的勞動(dòng)生產(chǎn)率=a b4500(68 67)/22 1a/ nb(4000 4200 4500)/311(60 64 68 67 -)/(4 1)22(3)第一種方法：c C 3第二種方法：c4000 4200 4500/ 11(-60 64 68 - 67)/(4 1)2.參

2、數(shù)估計(jì)檢驗(yàn)-大學(xué)生月生活費(fèi)(1)男女平均月生活費(fèi)是否有顯著性差異?(2)全校本科生中，來自鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)學(xué)生比例的置信區(qū)問？(3)分析一下性別、年紀(jì)和地區(qū)對(duì)月平均生活費(fèi)支出的影響?解：(1)SPS% 驟:1)由題可知，該問題是兩個(gè)總體的方差(2)未知的均值差()的檢驗(yàn)。(2) 操作步驟： AnalyzeCompare MeansIndependent-Smple T Test“性3)進(jìn)入到方框中，將“月平均生活費(fèi)”送入“ Test Variable(s) ”中，將 別”送入“ Crouping ”中。4)依次點(diǎn)擊按鈕。分析表格: 由表Independent Samples Test 中的F檢驗(yàn)結(jié)果可

3、知,H。：1222 Hi：1222假定H 0成立的條件下，尋找并檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 F，該統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.4870.05,所以接受 H。所以有95%勺把我認(rèn)為男女學(xué)生平均月生活費(fèi)的方差相等。在方差相等的條件下，對(duì)均值提出假設(shè)如下：H。： 1211 'n m假定H。成立的條件下，尋找并檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t ,(X12 x2) (U12 u2)(n 1)s (m 1)s2該統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0.1080.05,所以接受H0O 所以有95%勺把握認(rèn)為男女平均月生活費(fèi)沒有差異。(3)SPSS!作步驟：1)由題可知，該問題是一個(gè)總體比例的區(qū)間估計(jì)。2)操作步驟：AnalyzeDescripitive St

4、atisticsCrosstabs3)進(jìn)入到方框中，將“平均月生活費(fèi)”送入“ Row(s)”中，將“家庭所在地區(qū)” 送入 “ Column(s) ” 中。4)點(diǎn)擊 Statistics 中，勾選 Chi,點(diǎn)擊 Continue 05)點(diǎn)擊Cell ,勾選Percentages中的三個(gè)選項(xiàng)，點(diǎn)擊Continue。單擊OK 分析表格：由“平均月生活費(fèi)(元)*家庭所在地區(qū)Crosstabulation ”表格我們可以知 道樣本比率P: 25% 由表格“Case Processing Summary”可以看到N:272,又因?yàn)?.96 ,由公式pP (1 P)所以全體本科學(xué)生(總體)中來自鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的的

5、學(xué)生比例，在95%勺置信水平下的置信區(qū)間是(,)(4)SPS% 驟：1)由題可知，該問題是單因素方差分析。2)操作步驟： AnalyzeCompare MeansOne-way Anova3)進(jìn)入到方框中，將“月平均生活費(fèi)”送入“ Dependent List ”中，將“家庭所 在地區(qū)”送入“ Factor”中。4)依次點(diǎn)擊按鈕。ok分析表格： 由表Anova中的F檢驗(yàn)結(jié)果可知,H 0: u？u 2? u 3? u H1 : u ？u 2?u 3?假定H0成立的條件下，尋找并檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F SSA/(S 1) ,該統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的 PSSE/(n s)值為0.0360.05,所以拒絕H。所以有95%

6、勺把握認(rèn)為不同地區(qū)的生活費(fèi)不全等所以有95%勺把握認(rèn)為地區(qū)對(duì)于生活費(fèi)有支出有影響OnewayDataSBNjleaf卅叫of 憶桁”仁白平同目性前畝IF)Lek"&iwSSTlCctrii0124制1F鳥月牛/商(71Sum alSqiitFH國Hear的舊號(hào)sig.B廿1 四廿TH Glut!口&Wllhln Gjup®Total153115 07915907633.9!1MB079BJ31二2/115311514700B9ITJ4B2.ffiS.109性別：P=0.1080.05,所以接受，所以無影響OnewayDataSet3Test of Homog

7、eneity of Variances平力廳郵飾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加年級(jí)：P=0.7380.05,所以接受，所以無影響3 .非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)：兩種激勵(lì)方法用兩種激勵(lì)方法對(duì)同樣工種的兩個(gè)班組進(jìn)行激勵(lì)，每個(gè)班組都有7個(gè)人，測得激勵(lì)后的業(yè)績增長率如下表所示，問：兩種激勵(lì)

8、方法的激勵(lì)效果的分布有無顯著差 異？兩種激勵(lì)方法分別實(shí)施于不同組工人的效果激勵(lì)法A16.1017.0016.8016.5017.5018.0017.20激勵(lì)法B17.0016.4015.8016.4016.0017.1016.90解：SPSSS作步驟：1）點(diǎn)擊定義變量窗口，定義變量“激勵(lì)效果”與“兩種激勵(lì)方法”，并對(duì)兩種激 勵(lì)方法進(jìn)行變量值標(biāo)簽的定義，0= "激勵(lì)法A"，1= “激勵(lì)法B”。2）在錄入數(shù)據(jù)窗口錄入數(shù)據(jù)。3）依次點(diǎn)擊：AnalyzeNonparametric Test2 Independent Sample.4）將激勵(lì)效果送入Test variable Lis

9、t 中，將激勵(lì)方法送入 GroupingVariable 中。并且單擊 De巾ne Groups .然后單擊 OK5）結(jié)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覘羽里玄。*

10、% iAJ5?1.0D7工7 g如加Total14IC31 £01 網(wǎng)E'W端口及 見L%，研 Uvlcowtjn'iM zAsymp. sig (Z-taEdi 日日式Gig,Ml12.SDQ 40 600 -1 53/:二1,11時(shí)磯 Glusing variable： as nr 甘蹴店注 h Nc< corrct»d fcr tje-s結(jié)果分析：在Test Statistics中給出了三種統(tǒng)計(jì)值和兩種顯著性檢驗(yàn)的P值，都大于0.05,所以接受，所以認(rèn)為兩種激勵(lì)方法沒有顯著性差異。4 .聚類分析以及因子分析100個(gè)學(xué)生數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語文、歷史

11、、英語成績?nèi)缦卤恚ú糠郑埬阌?科學(xué)的方法解釋為什么我們會(huì)將數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)歸并為理科，其他的歸并為文 科。數(shù)學(xué)物理化學(xué)語文歷史英語100100100597367991009953636087841007481769185100706576879887687864859195637666799583898979這是一個(gè)有趣的案例，你可以客觀的觀測到每一科目的成績， 但你如何可以直接 看到理科、文科的情況呢？SPSSS作步驟：1）在定義變量窗口，定義變量數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語文、歷史、英語幾個(gè)變量2）在錄入數(shù)據(jù)窗口，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入。3） 依次點(diǎn)擊 AnalyzeClassifyHierarchi

12、cal Cluster Analysis4）在對(duì)話框中，將變量依次放進(jìn)變量中，然后點(diǎn)擊對(duì)變量做聚類。結(jié)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".從上圖聚類的結(jié)果，我們可以看出數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)為一類。歷史、英語、語文為一類。 因子分析的結(jié)果：描述統(tǒng)計(jì)

14、量均值標(biāo)準(zhǔn)差分析N數(shù)字89,71437.587587物理93.28576.775317化學(xué)94,85717.057597歷史75.00009.036967英語69.71437.227597語文68.000011.633297相關(guān)矩陣物理歷史相關(guān)數(shù)學(xué)1.000.407.721-.788-.588-.844物理.4071.000-.299-.084-.669-.393化學(xué).721-.2991.000-.706-.181-.644歷史-.788-.084-.7061.000.526.797英語-.588-.669-.181.5261.000,860語文-.844-.393-.644.797.8601

15、.000Sig （單則）教學(xué).182.034.018.082.008物理.182.258.429.050.191仔.034.258.038.349.059歷史.018,429,038.113,016英語.082.050.349.113.006語文.008,191,059.016,006KMO和Bartlett的檢也Kaiser Meyer Olkin.436Bartlett八 (134340df15Sig003公因子方此初始艮取WT1.000871打鄧1.000.022化學(xué)1.000645u?r1.000636英語1.000成1語文1.000954是取廳去；土成份分析，的坦方革初妁將不,； i

16、 %*展樂平力和就入施的平方印由臺(tái)計(jì)J茶的%合計(jì)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提雙方法：生成份分析碎石圖成分?jǐn)?shù)成份矩陣a成912數(shù)學(xué) 物理 化學(xué) 歷史 英語 語文-.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飲成份,旋并成份正獷成份12敢學(xué) 行理 化學(xué) 歷史 英僭 語文-.844 .079-.937 .897 .433 .821-.400-.957 .257 .175 .833.529提取方法:主成份a旋轉(zhuǎn)法:具有Kaise死隹化的 正攵旋轉(zhuǎn)法，2旋轉(zhuǎn)在3次港代后收成份轉(zhuǎn)換走陣1212.866-.501.501.866提取方法:主成份，I - 1 r Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的 正交旋犢法，口 O英語 O唔立O歷史 OIWS O物理 O游技空間中的成分圖1.0-D.5-0 01-0 5-1.0-3.51.0成份斛分奇數(shù)矩陣成份12數(shù)學(xué)-.235-.080物理,182-.528化學(xué)-.373.2

18、89歷史.290-.050英消.020.379語文.206.153提取方法:主成份。仁具有KRs er行準(zhǔn)化的 正交旋轉(zhuǎn)法構(gòu)成得分成份得分怫方羌矩陣成份1211.000.0002.0001.000提取方法:主成份。旋轉(zhuǎn)法:具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的 正交旋轉(zhuǎn)法00成分1構(gòu)成得分.6個(gè)科目的成績是我們觀測到的外在表現(xiàn)，隱藏在其中的公共因子是什么？ SPSS分析過程因子分析：6科目成績作為6個(gè)原始變量，利用SPSS1行因子分析。經(jīng)過SPSSW維，由公因子方差表看出，默認(rèn)提取兩個(gè)公因子，能夠解釋差異的 81%似乎暗合文科和理科。通過旋轉(zhuǎn)后進(jìn)行因子的命名與解釋，由旋轉(zhuǎn)矩陣可以看出，因子1與語文、歷史、

19、英語三科最相關(guān)，均在0.8相關(guān)度以上，因子2與數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)相關(guān)，也基 本達(dá)到0.8以上，這正好與我們經(jīng)常說的文科和理科不謀而合，因此，將語文、 歷史、英語三科命名為文科因子；將數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)三科命名為理科因子。因子得分排序：綜合評(píng)價(jià)為公共因子合理命名之后，因子分析并沒有結(jié)束，一般可以將因子得分作為 變量，用于后續(xù)分析步驟。本例100名學(xué)生按照文科和理科因子得分進(jìn)行排序，可以用（語文+歷時(shí)+英語）及（數(shù)學(xué)+物理枇學(xué)）平均值驗(yàn)證因子得分排序是否合理，同時(shí)，也可以觀測因子得分為負(fù)值時(shí)是否影響排序。2.0 0 0 0 0聚類分析：下表給出對(duì)該產(chǎn)品8種需求情況，根據(jù)該表，請運(yùn)用聚類分析法，找出哪些地區(qū)在該產(chǎn)品需求上有共同特征。（題沒看懂x1x2x3x4x5x6x7x8遼寧7.939.778.4912.9419.2711.052.0413.29浙江7.6850.3711.3