spss期末考試上機復習題

江蘇理工學院2017—2018學年第1學期《spss軟件應用》上機操作題庫.隨機抽取100人，按男女不同性別分類，將學生成績分為中等以上及中等以下兩類，結果如下表。問男女生在學業(yè)成績上有無顯著差異？中等以上中等以下23173822性別*學業(yè)成績交叉制表計數(shù)學業(yè)成績合計中等以上中等以下性別男女合計2338611722394060100卡方檢驗值df漸進Sig.（雙側）精確Sig.（雙側）精確Sig.（單側）Pearson卡方.343a1.558連續(xù)校正b.1421.706似然比.3421.558Fisher的精確檢驗.676.352線性和線性組合.3401.560有效案例中的N100a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為b.僅對2x2表計算根據(jù)皮爾遜卡方檢驗，p=〉所以男生女生在學業(yè)成績上無顯著性差異。.為了研究兩種教學方法的效果。選擇了6對智商、年齡、閱讀能力、家庭條件都相同的兒童進行了實驗。結果（測試分數(shù)）如下。問：能否認為新教學方法優(yōu)于原教學方法（采用非參數(shù)檢驗）？新教學方法原教學方法183782696538788

493915787265959檢驗統(tǒng)計量原教學方法-新教學方法Z漸近顯著性（雙側）.080a.基于正秩。b.Wilcoxon帶符號秩檢驗答：由威爾遜非參數(shù)檢驗分析可知p=〉，所以不能認為新教學方法顯著優(yōu)于原教學方法。.下面的表格記錄了某公司采用新、舊兩種培訓前后的工作能力評分增加情況，分析目的是比較這兩種培訓方法的效果有無差異?？紤]到加盟公司時間可能也是影響因素，將加盟時間按月進行了記錄。方法加盟時間分數(shù)方法加盟時間分數(shù)舊方法9新方法212舊方法新方法14舊方法13新方法716舊方法18新方法9舊方法411新方法12舊方法5新方法10舊方法10新方法210舊方法412新方法514舊方法新方法616（1）分不同的培訓方法計算加盟時間、評分增加量的平均數(shù)。（2）分析網(wǎng)科培訓方式的效果是否白麥異?？答：（1）描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標準差培訓方法=1(FILTER)911.000加盟時間9.50分數(shù)增加量9有效的N（列表狀態(tài)）9所以新方法的加盟時間平均數(shù)為4分數(shù)增加量的平均數(shù)為描述統(tǒng)計量

N極小值極大值均值標準差加盟時間9分數(shù)增加量9培訓方法=2(FILTER)911.000有效的N（列表狀態(tài)）9所以舊方法的加盟時間平均數(shù)為分數(shù)增加量的平均數(shù)為⑵檢驗統(tǒng)計量舊方法-新方法Z漸近顯著性（雙側）.011a.基于正秩。b.Wilcoxon帶符號秩檢驗答：由威爾遜非參數(shù)檢驗分析可知p=〉所以兩種培訓方法無顯著性差異。4.26名被試分配在不同的情景中進行閱讀理解的實驗，結果如下表。試問情景對學生的閱讀理解成績是否有影響？閱讀理解成績A101312101481213B98129811768119C67758410ANOVA閱讀理解成績平方和df均方F顯著性組間2.000組內23總數(shù)25答：經(jīng)過單因素方差分析可知p=＜所以情景對學生的閱讀理解成績有影響。5.研究者將20名被試隨機分配在四種實驗條件下進行實驗，結果如下表。試問四種實驗條件對學生有無影響？實驗條件A1314171922B451033C2428313022D12116138描述性統(tǒng)計量N均值標準差極小值極大值實驗成績20實驗條件20檢驗統(tǒng)計量（a）（,）（b）實驗成績卡方df3漸近顯著性.001a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：實驗條件答：根據(jù)肯德爾W系數(shù)分析可得p=<所以四種實驗條件對學生有影響。6.家庭經(jīng)濟狀況屬于上、中、下的高中畢業(yè)生，對于是否愿意報考師范大學有三種不同的態(tài)度，其人數(shù)分布如下表。試問學生報考師范大學與家庭經(jīng)濟狀況是否有關系？表12-8家庭經(jīng)濟狀況與報考師范的態(tài)度調查結果表狀況愿意報考師范大學的態(tài)度不愿意不表態(tài)上132710中201920下18711家庭狀況*是否愿意交叉制表計數(shù)是否愿意合計愿意不愿意不表態(tài)家庭狀況上中下合計13201851271975310201141505936145卡方檢驗值df漸進Sig.（側）雙Pearson卡方4.012似然比4.012線性和線性組合.4591.498有效案例中的N145a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為。答：根據(jù)交叉表分析可知，r=,p<,有顯著性差異，即學生報考師范大學與家庭經(jīng)濟狀況有關系。

.假定我們在某大學對400名大學生進行民意測驗，詢問文理科的男女學生對于開設文理交叉的校選課的看法，即不同專業(yè)的男女學生對文科開設一定的理科課程和理科開設一定的文科課程的意見是否相同。結果如下。表12-7文理科男女的態(tài)度調查表學科男生女生文科8040理科120160案例處理摘要案例有效的缺失合計N百分比N百分比N百分比性別*文理科400%0.0%400%性別*文理科交叉制表計數(shù)文理科合計文科理科性別男80120200女40160200合計120280400卡方檢驗值df漸進Sig.（雙側）精確Sig.（雙側）精確Sig.（單側）Pearson卡方1.000連續(xù)校正b1.000似然比1.000Fisher的精確檢.000.000驗線性和線性組合1.000有效案例中的N400a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為b.僅對2x2表計算答：根據(jù)交叉表分析可知p=<,所以不同專業(yè)的男女學生對文科開設一定的理科課程和理科開設一定的文科課程的意見不相同。.對20名睡眠有困難的被試，隨機分為三組，每組隨機采用一種睡眠訓練方法（A、日C）進行訓練，兩個月讓他們在0到50的范圍對自己睡眠效果進行評分。結果為下。試問三種訓練方法有無顯著差異？A法：16,9,14,19,17,11,22B法：43,38,40,46,35,43,45C法：21,34,36,40,29,34秩方法N秩均值評分方法A7方法B7方法C6總數(shù)20檢驗統(tǒng)計量(a)(,)(b)評分卡方df2漸近顯著性.000a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：方法答：根據(jù)肯德爾W數(shù)分析可知p=<,,因此有非常顯著性差異，即三種方法訓練均有顯著性差異，方法B的效果最為顯著。TOC\o"1-5"\h\z.用三種不同的教學方法分別對三個隨機抽取的實驗組進行教學實驗，實驗后統(tǒng)一測驗成績如下，試問三種教學方法的效果是否存在顯著差異？(假設實驗結果呈正態(tài)分布)教法A:76,78,60,62,74教法B:83,70,82,76,69教法C:92,86,83,85,79成績平方和df平均值平方F骸著性群缸之2.013在群^內1214答：根據(jù)單因素方差分析可知p=<因此有顯著性差異，即三種教學方法均有顯著性差異。.某研究者想了解不同性別的消費者對某種商品的態(tài)度，在所調查的228名男性消費者中有160人喜歡該商品，而在208名女性消費者中有90人喜歡該商品，試問不同性別對該商品的態(tài)度是否有差異？案例處理摘要案例有效的缺失合計N百分比N百分比N百分比性別*是否喜歡436%0.0%436%性別*是否喜歡交叉制表

計數(shù)是否喜歡合計喜歡不喜歡性別男16068228女90118208合計250186436卡方檢驗漸進Sig.（雙精確Sig.（雙精確Sig.（單值df側）側）側）Pearson卡方1.000連續(xù)校正b1.000似然比1.000Fisher的精確檢驗.000.000線性和線性組合1.000有效案例中的N436答：根據(jù)交叉表分析可知，卡方=,p<,有非常顯著性相關，即不同性別對該商品的態(tài)度有差異。.下面是在三種實驗條件下的實驗結果，不同實驗條件在結果上是否存在差異。實驗結果（XA 55A 55B 45C 4150 4848 4343 4249 4742 4440 36描述結果N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限A5B5C5總15數(shù)方差齊性檢驗結果Levene統(tǒng)計縣里df1df2顯著性.104212.902ANOVA

結果平方和df均方F顯著性組間2.001組內12總數(shù)14答：根據(jù)單因素方差分析可知p=<,所以不同實驗條件在結果上是存在差異。.從兩所高中隨機抽取的普通心理學的成績如下（假設總體呈正態(tài)）。試問兩所高中的成績有無顯著不同？A校：78848178768379758591B校：85758387807988948782組統(tǒng)計量學校N均值標準差均值的標準誤成績AB1010獨立樣本檢驗方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗FSig.tdfSig.（雙側）均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限成假績設相等假設不相等.094.76318.208.208答：根據(jù)獨立樣本t檢驗可知，F(xiàn)=,p>,因此沒有顯著性差異，即兩所高中的成績沒有顯著不同。13.為研究練習效果，取10名被試，每人對同一測驗進行2次，試問練習效果是否顯著?被試12345678910測試1121125134134170176178187189190測試2122145159171176177165189195191成封檄本相^性N相^著性1

測試一&測試1二10.861.001成對樣本檢驗成對差分tdfSig.（雙側）均值標準差均值的標準誤差分的95%置信區(qū)間下限上限對被試1-被1試29.094答：根據(jù)配對樣本t檢驗可知，p=>,因此沒有顯著性差異，即練習效果無顯著性差異。14.將三歲幼兒經(jīng)過配對而成的實驗組施以5種顏色命名的教學，而對照組不施以教學，后期測驗得分如下，問兩組測驗得分有無差異？實驗組182026142525211214172019對照組「1320241027172181511622成對樣本相關系數(shù)N相關系數(shù)Sig.對1實驗組&對照組12.696.012成對差分tdfSig.（雙側）均值標準差均值的標準誤差分的95%置信區(qū)間下限上限對實驗.0127111.049組-1對照組答：根據(jù)配對樣本t檢驗可知p=<,因此，有顯著性差異，即兩組測驗得分有顯著性差異。15.已建立的數(shù)據(jù)文件。試完成下面的操作：.僅對女童身高進行描述性分析；.試對身高（x5,cm）按如下方式分組：并建立一個新的變量c。c=1時,100cm以下；c=2時，100cm-120cm;c=3時,120cm以上

c=3描述統(tǒng)計量均值標準差.000均值標準差.00046性別4622身高，cm46有效的N（列表狀態(tài)）.某種電子元件的平均壽命x（單位：小時）服從正態(tài)分布，現(xiàn)測得16只元件的壽命分別為159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170,問有沒有理由認為元件的平均壽命顯著地大于225小時（=）。單個樣本檢驗檢驗值=225tdfSig.（雙側）均值差值差分的95%置信區(qū)間下限上限元件壽命.60414.555答：根據(jù)單樣本t檢驗可知，p=>,因此，無顯著性差異，即沒有理由認為元件的平均壽命顯著地大于225小時。.一個診所的心理醫(yī)生想要比較減少大學生敵意水平的三種方法，他使用了某種測試以測量敵意程度。測試中高分表示敵意度大，心理醫(yī)生取得了試驗中得到高分以及高分分數(shù)比較接近的24名學生。隨機分配到三種治療方法中，所有的治療均連續(xù)進行了一個學期，每個學生在學期末都做HLT測試。問三種方法的平均分是否有差異。方法1:96、79、91、85、83、91、82、87方法2:77、76、74、73、78、71、78方法3:66、73、69、66、77、73、71、70、74描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限方法一方法二方法三總數(shù)87924方差齊性檢驗分數(shù)Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性221.140ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間2.000組內21總數(shù)23多重比較

分數(shù)LSD均值差95%置信區(qū)間(I)方法(J)方法(I-J)標準誤顯著性下限上限方法一方法二*.000方法三*.000方法二方法一*.000方法三.057方法三方法一*.000方法二.057.1308*.均值差的顯著性水平為答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有非常顯著性差異，即三種方法的平均分有非常顯著性差異。.請根據(jù)已建立的數(shù)據(jù)文件：，完成下列的填空題。請找出男童身高分布中的奇異值有1個觀測量。所有6周歲男孩的體重變量的標準差是;中位數(shù)是。所有幼兒的身高和坐高的相關系數(shù)是。.為研究某合作游戲對幼兒合作意愿的影響，將18名幼兒隨機分到甲、乙、丙3個組，每組6人，分別參加不同的合作游戲，12周后測量他們的合作意愿，數(shù)據(jù)見表，問不同合作游戲是否對幼兒的合作意愿產(chǎn)生顯著影響？描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限甲6.44907.18333乙6.39328.16055丙6.67132.27406總數(shù)18.62133.14645方差齊性檢驗成績Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.640215.541ANOVA成績平方和df組間組內均方平方和df組間組內均方2F顯著性.02615.269描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限甲6.44907.18333乙6.39328.16055丙6.67132.27406總數(shù)17多重比較成績LSD(I)分組(J)分組均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限甲乙丙*.29944.29944.184.008.2216乙甲丙.41667.29944.29944.184.116.1382丙甲乙*.91667.50000.29944.29944.008.116.2784*.均值差的顯著性水平為答：根據(jù)單因素方差分析可知p=<,因此有顯著性差異，即不同合作游戲對幼兒的合作意愿會產(chǎn)生顯著影響。.某教師為考察復習方法對學生記憶單詞效果的影響，將20名學生隨機分成4組，每組5人采用一種復習方法，學生學完一定數(shù)量單詞之后，在規(guī)定時間內進行復習，然后進行測試。結果見表。問各種方法的效果是否有差異？并將各種復習方法按效果好壞排序。描述性統(tǒng)計量N均值標準差極小值極大值分數(shù)復習方式2020秩復習方式N秩均值分數(shù)集中循環(huán)復習分段循環(huán)復習逐個擊破復習梯度學習總數(shù)555520檢驗統(tǒng)"量a,b|分數(shù)|

卡方df漸近顯著性3.001a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：復習方式答：根據(jù)非參數(shù)檢驗中的多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=＜,有顯著性差異，即四種方法均有顯著性差異，復習效果排序為分段循環(huán)復習＞梯度學習＞逐個擊破學習＞集中循環(huán)復習。.下面的實驗顯示了睡眠剝奪對智力活動的影響，8個被試同意48個小時保持不睡眠，每隔12個小時，研究者給被試若干算術題，表中記錄了被試正確解決的算術題數(shù)目。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，研究者能否做出睡眠剝奪對被試基本智力活動有顯著影響的結論？描述正確題目N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限128.59761248.59761368.77344488.70711總數(shù)32.32203方差齊性檢驗正確題目Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.482328.698ANOVA正確題目平方和df均方F顯著性組間3.458.126.944組內28總數(shù)31多重比較正確題目LSD(I)剝奪睡眠時間(J)剝奪睡眠時間均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限1224.00000.9519736.25000.95197.79548.50000.95197.604

241236.00000.25000.95197.95197.79548.50000.95197.6043612.95197.79524.95197.79548.25000.95197.7954812.95197.60424.95197.60436.95197.795答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=>,因此沒有顯著性差異，即研究者不能做出睡眠剝奪對被試基本智力活動有顯著影響的結論。.一個年級有三個小班，他們進行了一次數(shù)學考試?，F(xiàn)從各個班級隨機抽取了一些學生，記錄其成績如下：班：73,89,82,43,80,73,66,45班：88,78,48,91,51,85,74班：68,79,56,91,71,87,41,59若各班學生成績服從正態(tài)分布，且方差相等，試在顯著性水平下檢驗各班級的平均分數(shù)有無顯著差異？描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限1班82班73班8總數(shù)23方差齊性檢驗成績Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.014220.987ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間2.181.836組內20總數(shù)22多重比較成績LSD(I)班級(J)班級均值差標準誤顯著性95%置信區(qū)間

(I-J)下限上限1班2班3班.599.9882班1班3班.599.6093班1班2班.12500.988.609答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=>,因此沒有顯著性差異，即在顯著性水平下各班級的平均分數(shù)無顯著差異。23.在一項元記憶發(fā)展研究中，研究者從初一、初二、初三三個年級中各隨機抽取8名學生參加實驗。實驗的任務是：學習5大類共50個單詞，每一大類都有10個單詞。單詞打印再一張紙上，順序是隨機。學會后進行自由回憶，然后按照某種規(guī)則計算其輸出的群集分數(shù)，結果如下表：這些學生在記憶過程中的策略水平有無年級差異？其發(fā)展是均衡的嗎?描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限初一8初二8初三8總數(shù)24方差齊性檢驗分數(shù)Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.644221.535ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間2.025組內21總數(shù)23多重比較分數(shù)LSD(I)年級(J)年級均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限初一初二.648

初三*.011初二初一.648初三*.031初三初一*.011初二*.031.7704答：根據(jù)單因素方差分析可知p=<,因此有顯著性差異，即這些學生在記憶過程中的策略水平有年級差異，經(jīng)過LSD比較可知，初三年級的記憶策略水平最好，初一年級的記憶策略水平較差。.某研究者調查了一減肥產(chǎn)品的使用效果，結果如下表所示：試問產(chǎn)品的效果究竟如何？體重控制情況后效無效合計是否未使用271946使用使用203353該產(chǎn)合計475299品是否使用*是否有效交叉制表計數(shù)是否有效合計有效無效是否使使用用未使用合計202747331952534699卡方檢驗值df漸進Sig.（雙側）精確Sig.（雙側）精確Sig.（單側）Pearson卡方1.037連續(xù)校正b1.060似然比1.037Fisher的精確.045.030檢驗線性和線性組合1.038有效案例中的N99a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為b.僅對2x2表計算答：根據(jù)交叉表分析可知，p=<,因此具有顯著性差異，即產(chǎn)品效果具有顯著性差異，效果較好。.某心理學工作者為研究漢字優(yōu)勢字體結構，選取10名被試，要求每一被試在實驗控制條件，對電腦屏幕上呈現(xiàn)的四種不同結構的漢字作出快速識別反應，記錄其正確率和反應時間。其中反應時間的實驗數(shù)據(jù)如下表所示。試分析不同字體結構下，被試的識別速度是否存在顯

著性差異。14457554222530545530345263024045407566305428835435653844032073505485368452640625933065043010535465428描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限左右上下獨體總數(shù)10101030方差齊性檢驗分數(shù)Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性227.311ANOVA分數(shù)多重比較分數(shù)LSD（I）漢字結構（J）漢字結構均值差（I-J）標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限左右上下*.003獨體.40000.994上下左右*.003獨體*.003獨體_左右.994

上下1.003*.均值差的顯著性水平為答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=＜因此有顯著性差異，即不同字體結構下，被試的識別速度存在顯著性差異，通過LSD比較可知，除左右結構與獨體結構不存在顯著性差異外，其他均具有顯著性差異，上下結構的識別速度最快。.五名被試在四種不同的環(huán)境條件下參加某一心理測驗，結果如下。問不同的測驗環(huán)境是否對這一測驗成績有顯著影響。被試測驗環(huán)境1111111V130281634214181022324201830438342044526281430描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限一5二5二5四5總20數(shù)方差齊性檢驗成績Levene統(tǒng)計縣里df1df2顯著性.599316.625ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間3.016組內16總數(shù)19多重比較成績LSD

(I)測驗環(huán)境(J)測驗環(huán)境均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限一二.80000.860三*.028四.227二一.860三*.039.5575四.170二一*.028二*.039四*.002四一.227二.170三*.002答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=＜，因此有顯著性差異，即不同的測驗環(huán)境對這一測驗成績有顯著性影響，經(jīng)過LSD比較可知，除環(huán)境一與環(huán)境四外，均有顯著性差異，在環(huán)境四的效果最好。.研究者為考察反應時間的發(fā)展性變化趨勢，分別從5歲、10歲、15歲、20歲人群中隨機抽取5名男性被試，在相同實驗條件下完成一相同的快速反應作業(yè)，記錄反應時間，結果如下表所示。試問：被試是否存在反應時間的顯著性差異？5歲10歲15歲20歲300230190165350190175160320185180145345215165150330190210170描述分數(shù)N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限5歲10歲15歲20歲總數(shù)555520方差齊性檢驗分數(shù)Levene統(tǒng)計量|df1Idf2I顯著性

.9261311161I.451IANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間3.000組內16總數(shù)19多重比較分數(shù)LSD(I)年齡(J)年齡均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限5歲10歲*.00015歲*.00020歲*.00010歲5歲*.00015歲.11820歲*.00115歲5歲*.00010歲.11820歲*.03020歲5歲*.00010歲*.00115歲*.030*.均值差的顯著性水平為答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有顯著性差異，即在不同年齡階段，被試存在反應時間的顯著性差異，在經(jīng)過LSD比較可知，除10歲與15歲相比較無顯著性差異外，其他均有顯著性差異，在5歲時反應時間最長.某次教改實驗后，從施行兩種不同教學方法的班級中隨機各抽出10份和9份試卷，得到如下的成績數(shù)據(jù)：控制班：85768393787580799088對比班：758696906283957058試比較實驗的效果是否有差異。組統(tǒng)計量班級N均值標準差均值的標準誤成績控制班對比班109獨立樣本檢驗

方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗FSig.tdfSig.（雙側）均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限成假績設方差相等假設方差不相等.008.671.64617.511.532答：根據(jù)^立樣本t檢驗可知，p=>,因此沒有顯著性差異，即不同教學方法的班級對實驗的效果有差異。.某研究者為考察所喝咖啡的濃度是否會影響人們反應的快慢，從某大學一年級男生中隨機抽取了15名學生，再隨機分成三組。每一學生都要喝一杯咖啡，20分鐘后測試每一被試的簡單反應時間。三組所喝咖啡的濃度分別為：淡、中、濃，實驗數(shù)據(jù)如下表所示，請問：咖啡濃度對反應速度有明顯影響嗎？被試號淡中濃11501601452160155130316517014041551451505160160130描述結果N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限淡5中5濃5總數(shù)15方差齊性檢驗結果

Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.569212.580ANOVA結果平方和df均方F顯著性組間2.004組內12總數(shù)14答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<，因此有非常顯著性差異，即咖啡濃度對反應速度有明顯影響，.某研究者調查了一減肥產(chǎn)品的使用效果，結果如下表所示：是否使用*是否有效交叉制表計數(shù)是否有效合計有效無效是否使用使用203353未使用271946合計475299漸進Sig.(雙精確Sig.（雙精確Sig.（單值df側）側）側）Pearson卡方1.037連續(xù)校正b1.060似然比1.037Fisher的精確檢驗.045.030線性和線性組合1.038有效案例中的N99答：根據(jù)交叉表分析可知，p=<,因此具有顯著性差異，即產(chǎn)品效果具有顯著性差異，效果較好。.一家汽車廠設計出3種新型號的手剎，現(xiàn)欲比較它們與傳統(tǒng)手剎的壽命。分別在傳統(tǒng)手剎，型號I、II、III中隨機選取了5只樣品，在相同的試驗條件下，測量其使用壽命（單位：月），結果如下。傳統(tǒng)手剎：、、、、型號I:、、、、型號II:、、、、型號III:、、、、各種型號間壽命有沒有差別？描述結果N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值

下限上限傳統(tǒng)手剎5類型一5類型二5類型三5總數(shù)20方差齊性檢驗結果Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.868316.478ANOVA結果平方和df均方F顯著性組間3.000組內16總數(shù)19答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有非常顯著性差異，即各種型號間壽命有差別。32.研究者為考察反應時間的發(fā)展性變化趨勢，分別從5歲、10歲、15歲、20歲人群中隨機抽取5名男性被試，在相同實驗條件下完成一相同的快速反應作業(yè)，記錄反應時間，結果如下表所示。試問：被試是否存在反應時間的顯著性差異？5歲10歲15歲20歲300230190165350190175160320185180145345215165150330190210170描述N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值下限上限5歲510歲515歲520歲5總數(shù)20分數(shù)極大小方差齊性檢驗分數(shù)Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性

.926316.451ANOVA分數(shù)平方和df均方F顯著性組間3.000組內16總數(shù)19答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有非常顯著性差異，即在不同年齡階段，被試存在反應時間的顯著性差異。33.在一次就一項重大決策的表決中，民主黨與共和黨人士的態(tài)度如下表所示，請問：在有關此項決策的態(tài)度上，兩黨派是否存在顯著差異。態(tài)度取向贊成反對未表態(tài)民主黨857837共和黨1165925黨派*態(tài)度取向交叉制表計數(shù)態(tài)度取向合計贊成反對未表態(tài)黨派民主857837200黨共和1165925200黨合計20113762400卡方檢驗漸進Sig.值df（雙側）Pearson卡方2.008似然比2.008線性和線性組1.003合有效案例中的400Na.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為答：根據(jù)交叉表分析可知，p=<，因此有非常顯著性差異，即在有關此項決策的態(tài)度上，兩黨派存在顯著差異。34.三組運動員分別由三名年齡不同的教練員訓練（假設其它條件相同）。經(jīng)一段訓練后進行了統(tǒng)一測驗，測驗結果如下表所示。試問三種不同年齡的的教練員訓練是否有差異（采用非參數(shù)檢驗）？30歲教練40歲教練50歲教練

1051425813916916794151114137155檢驗統(tǒng)計量分數(shù)卡方df漸近顯著性2.305a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：教練年齡答：根據(jù)非參數(shù)檢驗中的多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=＞，沒有顯著性差異，即三種不同年齡的的教練員訓練不存在差異。.隨機抽取100人，按男女不同性別分類，將學生成績分為中等以上及中等以下兩類，結果如下表。問男女生在學業(yè)成績上有無顯著差異？中等中等以上以下男2317女3822卡方檢驗值df漸進Sig.（雙側）精確Sig.（雙側）精確Sig.（單側）Pearson卡方.343a1.558連續(xù)校正b.1421.706似然比.3421.558Fisher的精確.676.352檢驗線性和線性組.3401.560合有效案例中的100Na.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為b.僅對2x2表計算

對稱度量值漸進標準誤差a近似值Tb近似值Sig.按區(qū)間Pearson的R按順序Spearman相關性有效案例中的N100.100.100.563c.563ca.不假定零假設。b.使用漸進標準誤差假定零假設。c.基于正態(tài)近似值。答：通過皮爾慢分析可知，p=>,沒有顯著性差異，即男女生在學業(yè)成績上無顯著性差異。.請根據(jù)已建立的數(shù)據(jù)文件：，完成下列的填空題。(1)請找出所有幼兒身高分布中的奇異值有0個。(2)所有6周歲男孩的體重變量的標準差是;中位數(shù)是。(3)問女孩的身高是否顯著高于男孩？獨立樣本檢驗方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗FSig.tdfSig.(雙側)均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限身假設方高差相等，c假設方m差不相等.276.60194.994.994答：根據(jù)獨立樣本t檢驗可知》=>因此沒有顯著性差異，即女孩的身高不顯著高于男孩的身高。.請根據(jù)已建立的數(shù)據(jù)文件：，完成下列的填空題。(1)問不同年齡的幼兒體重是否有顯著性差異？(2)試檢驗身高數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。檢驗統(tǒng)計量a,b體重,kg卡方df漸近顯著性2.000

檢驗統(tǒng)計量體重,kg卡方df漸近顯著性2.000a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：年齡答：根據(jù)多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=<，因此，存在非常顯著性差異，即不同年齡的幼兒體重存在顯著性差異⑵答：根據(jù)圖形顯示，身高數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布.已建立的數(shù)據(jù)文件：。（1）試檢驗不同年齡、不同性別的兒童在身高上是不是存在顯著差異。（2）求男童身高與體重之間的相關系數(shù)。秩年齡N秩均值身高,cm5（周歲）（周歲）（周歲）總數(shù)17512896檢驗統(tǒng)計量身高,cm卡方df漸近顯著性2.000a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：年齡答：根據(jù)多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=<,因此，存在非常顯著性差異，即不同年齡的幼兒身高存在顯著性差異。獨立樣本檢驗方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗

FSig.tdfSig.（雙側）均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限身假設方差.276.60194.994高相等,c假設方差.994m不相等答：根據(jù)^立樣本t檢驗可知p=＞因此沒有顯著性差異，即女孩的身高不顯著高于男孩的身（2）相關性身高,cm體重,kg身高，cmPearson相關性顯著性（雙側）N150**.864.00050體重,kgPearson相關性顯著性（雙側）N**.864.00050150**.在.01水平（雙側）上顯著相關。答：根據(jù)皮爾遜相關分析可知，相關系數(shù)為。.一個樣本中有14個被試，隨機分成兩組，要求他們學習20個某種不熟悉的外語詞匯。給每組被試視覺呈現(xiàn)這些詞的方式不一樣，但所有的被試在測試前都有時間研究這些詞。每個被試的錯誤個數(shù)記錄如下。第一組的兩個學生未參加測試。請檢驗兩種呈現(xiàn)方式下平均錯誤數(shù)是否相同。方式A:3411682方式B:58791468組統(tǒng)計量方式N均值標準差均值的標準誤成績方式A方式B78.99659.92582獨立樣本檢驗方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗FSig.tdfSig.（雙側）均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限

答：根據(jù)獨立樣本t檢驗可知p=>，因此沒有顯著性差異，即兩種呈現(xiàn)方式下平均錯誤數(shù)不相同。.隨機抽取10名大學生對三位專業(yè)課教師的教學效果進行0到100的評定。結果如下表,試問三位教師的教學質量有無顯著差異？教師123生編號8910456750326041723739254951乙58377066733448295463丙54256359753144184268檢驗統(tǒng)計量N卡方df漸近顯著性102.020a.Friedman檢驗答：卞據(jù)Friedman檢驗可知，p=<,因此有顯著性差異，即三位教師的教學質量有顯著性差已升。.下面是在三種實驗條件下的實驗結果，請對下列結果進行檢驗。實驗結果（X）A5550484947B4548434244C4143424036描述結果N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限A5B5C5

總數(shù)15顯著性差異.42.下邊這個圖形叫做圖，它主要是用來反映四個組測試分數(shù)各自的分布狀態(tài)。從這個圖形可以看出，四個組中，中位數(shù)最低的是第組，數(shù)據(jù)的離散性最大的是第工組。組，沒有出現(xiàn)奇異值的是第 3組，“顯著性差異.42.下邊這個圖形叫做圖，它主要是用來反映四個組測試分數(shù)各自的分布狀態(tài)。從這個圖形可以看出，四個組中，中位數(shù)最低的是第組，數(shù)據(jù)的離散性最大的是第工組。組，沒有出現(xiàn)奇異值的是第 3組，“最大值”最小的是第143.某研究者調查了一減肥產(chǎn)品的使用效果，結果如下表所示：試問產(chǎn)品的效果究竟如彳請給出具體的 P直和分析結論。體重控制情況后效無效合計是否未使用271946使用使用203353以產(chǎn) 合計475299品是否使用*是否有效交叉制表是否有效合計有效無效是否使使用203353計數(shù)未使271946未使271946用合計475299值df漸進Sig.（雙側）精確Sig.（雙側）精確Sig.（單側）Pearson卡方連續(xù)校正b似然比Fisher的精確檢驗線性和線性組合有效案例中的N991111.037.060.037.038.045.030答：根據(jù)交叉表分析可知，p=<,因此具有顯著性差異，即產(chǎn)品效果具有顯著性差異，效果較好。.某心理學工作者為研究線段長度和箭頭角度對繆勒-萊伊爾錯覺的影響，選取20名被試再隨機分成四組，分別在四種實驗條件下完成線段長度判斷任務。使用SPS歌件進行統(tǒng)計分析。被試15045010cm20cm10cm20cm1252321412323144160553423描述得分N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限150-10cm5.83666.37417.7611150-20cm5.50990450-10cm5.83666.37417.1611.00450-20cm5.50990總數(shù)20.35615.00方差齊性檢驗得分Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性.369316.776ANOVA得分

平方和df均方F顯著性組間3.000組內16總數(shù)19多重比較得分LSD(I)實驗組(J)實驗組均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限150-10cm150-20cm*.63246.001450-10cm.60000.63246.357450-20cm*.63246.022150-20cm150-10cm*.63246.001450-10cm*.63246.000450-20cm.63246.133450-10cm150-10cm.63246.357.7407150-20cm*.63246.000450-20cm*.63246.003450-20cm150-10cm*.63246.022.2593150-20cm.63246.133.3407450-10cm*.63246.003.8593*.均值差的顯著性水平為答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有非常顯著性差異，即四種實驗條件下完成線段長度均有顯著性差異，經(jīng)過LSDt匕較可知，除150-10cm與450-10cm,150-20cm與450-20cm比較無顯著性差異，其他均有顯著性差異，在150-20cm中的影響最大。.有20名被試隨機分配到兩種實驗條件下測試記憶力，結果如表1所示：表記憶力測試成績被試序號12345678910條件167567566455075608650條件280457580758085697695這20個被試的測試結果中有4個被試的結果屬于極大值或奇異值，應排除這些被試的測試分數(shù)后再進行統(tǒng)計分析。排除極大值或奇異值后對兩種條件下的測試結果進行t

檢驗.已建立的數(shù)據(jù)文件：。（1）試檢驗不同年齡兒童在身高上是不是存在顯著差異。（2）求兒童身高與體重是否相關。秩年齡N秩均值身高,cm5（周歲）（周歲）（周歲）總數(shù)17512896檢驗統(tǒng)計量身高,cm卡方df漸近顯著性2.000a.KruskalWallis檢驗b.分組變量：年齡答：根據(jù)多個獨立樣本非參數(shù)檢驗可知，p=<,因此，存在非常顯著性差異，即不同年齡的幼兒身高存在顯著性差異。⑵相關性體重,kg身高,cm體重，kgPearson相關性1**.826顯著性（雙側）.000N9696身高,cmPearson相關性**.8261顯著性（雙側）.000N9696**.在.01水平（雙側）上顯著相關。答：根據(jù)皮爾遜相關分析可知，p=<,因此，兒童的身高與體重相關.如下數(shù)據(jù)：75分（1）對語文成績重新賦值。85分以上為“1”（優(yōu)秀），75分以上為“2”75分以下為“3”（合格）。（2）試檢驗不同性別的學生在英語成績上是否存在差異。

獨立樣本檢驗方差方程的Levene檢驗均值方程的t檢驗FSig.tdfSig.（雙側）均值差值標準誤差值差分的95%置信區(qū)間下限上限英假設方語差相等假設方差不相等.0167.735.712答：根據(jù)獨立樣本t檢驗可知，p=>,因此，沒有顯著性差異，即不同性別的學生在英語成績上不存在差異48.描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限教法一教法二教法三總數(shù)66618方差齊性檢驗成績Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性215.279ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間組內總數(shù)21517.031答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有顯著性差異，即三種教學方法的效果存在顯著性差異.49.入戶推銷有五種方法。某大公司想比較這五種方法有無顯著的效果差異，設計了一項實驗。從尚無推銷經(jīng)驗的應聘人員中隨機挑選一部分，并隨機地將他們分為五個組，每組用一種推銷方法培訓。一段時期后得到他們在一個月內的推銷額，如下表所示：

.分析這五種推銷方式是否存在顯著差異。.繪制各組的均值對比圖，并利用LS防法進行多重比較檢驗，說明那組推銷方式最好?描述成績N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限第一組7第二組7第三組7第四組7.44919第五組7.73549總數(shù)35.75115方差齊性檢驗成績Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性430.114ANOVA成績平方和df均方F顯著性組間4.000組內30總數(shù)34答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=<,因此有非常顯著性差異，即這五種推銷方式存在顯著差異。(2)多重比較成績LSD(I)分組(J)分組均值差(I-J)標準誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限第一組第二組*.047第三組.65714.683第四組.065第五組*.000第二組第一組*.047.0449第三組*.019.7020第四組*.000第五組*.040第三組第一組.683第二組*.019

第四組.143第五組*.000第四組第一組.065.1980第二組*.000第三組.143.8551第五組*.000第五組第一組*.000第二組*.040.1592第三組*.000第四組*.000*.均值差的顯著性水平為。答：經(jīng)過LSD：匕較可知，除第一組與第三組，第一組與第四組，第三組與第四組無顯著性差異外，其他均具有顯著性差異，第五組方法最好，第四組較差。.某廣告公司對廣告宣傳的效果作了一次調查，請將調查結果輸入計算機，用SPS的析購買計算機、彩電、冰箱、洗衣機的人群中，廣告宣傳是否有效？卡方檢驗值df漸進Sig.（雙側）Pearson卡方3.035似然比3.035線性和線性組合有效案例中的N1801.046a.0單元格（.0%）的期望計數(shù)少于5。最小期望計數(shù)為對稱度量值漸進標準誤差a近似值Tb近似值Sig.按區(qū)間Pearson的R.149.074.046c按順序Spearman相關性.157.074c.035有效案例中的N180a.不假定零假設。b.使用漸進標準誤差假定零假設。c.基于正態(tài)近似值。答：根據(jù)交叉表分析可知，p=<,因此具有顯著性差異，即購買計算機、彩電、冰箱、洗衣機的人群中，廣告宣傳有效。.某燈泡廠用四種不同配料方案制成的燈絲，生產(chǎn)了四批燈泡。在每批燈泡中隨機地抽取若干個燈泡測其使用壽命（單位：小時），數(shù)據(jù)列于下表中?，F(xiàn)在想知道，對于這四種燈絲

生產(chǎn)的燈泡，其使用壽命有無顯著差異。描述結果N均值標準差標準誤均值的95%置信區(qū)間極小值極大值下限上限甲7乙5丙8丁6總數(shù)26方差齊性檢驗結果Levene統(tǒng)計量df1df2顯著性322.061ANOVA結果平方和df均方F顯著性組間3.209組內22總數(shù)25答：根據(jù)單因素方差分析可知，p=>,因此沒有顯著性差異，即對于這四種燈絲生產(chǎn)的燈泡，其使用壽命無顯著差異。52.某連鎖商場有五個連鎖分店。希望比較這五個分店的營業(yè)額是否相同，調查人員各自獨立地從這五個分店中取得10個營業(yè)日的日營業(yè)額，資料見下表：（數(shù)據(jù)名“連鎖店營業(yè)額數(shù)據(jù).sav"）以“=的顯著性水平檢驗“這五個分店的日營業(yè)額相同”這一假設。營業(yè)日第一連鎖店第二連鎖店第三連鎖店第四連鎖店第五連鎖店192499411601072949210941270118510111121310001261129296111594948103413191229104951066154211011238952692312581246103510977823121513401240114481035978101994795891130131612241110917

秩秩均值第一連鎖店第二連鎖店第三連鎖店第四連鎖店第五連鎖店檢驗統(tǒng)計量N卡方df漸近顯著性104.015a.Friedman檢驗答：根據(jù)多個相關樣本發(fā)非參數(shù)檢驗可