數(shù)量分析方法模擬試題三 答案

數(shù)量分析法模擬試題答案一判題、定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是在數(shù)據(jù)視窗中進(jìn)行的。（X）、在進(jìn)行二項(xiàng)分布檢驗(yàn)時(shí)，要求檢驗(yàn)變量必須是二值變量。（X）、Kendall相系數(shù)適用于度量定類變量間的線性相關(guān)關(guān)系。（X）、非參數(shù)檢驗(yàn)要求樣本來(lái)自的總體服從或近似服從正態(tài)分布。（X）、配對(duì)樣本中個(gè)案?jìng)€(gè)數(shù)一定是相同的。（、在SPSS數(shù)文件中，一行代表一個(gè)個(gè)案case（、單樣本檢驗(yàn)也可用于對(duì)總體比率進(jìn)行檢驗(yàn)。（、在進(jìn)行方差分析時(shí)，若總方差主要是由組內(nèi)方差引起的，則會(huì)拒絕原假設(shè)。（

VXVX

））））值量序列中程數(shù)最小為1.

（

X

）10量值越大應(yīng)的秩就會(huì)越小。（

X

）二單選題SPSS的程序窗口是（A）A數(shù)據(jù)編輯窗口B、結(jié)果輸出窗口C語(yǔ)句窗口D、令窗口SPSS輸結(jié)果默認(rèn)的文件擴(kuò)展名是（B）A、B、、.rtf在的行方式中，最常見(jiàn)，對(duì)初學(xué)者最適用的方式是（B）A程序運(yùn)行方式B、完全窗口菜單方式C、合運(yùn)行方式D聯(lián)機(jī)幫助方式下內(nèi)容中，不屬于SPSS數(shù)結(jié)構(gòu)的是（）A變量名B對(duì)齊方式C字體大小D、缺失值在義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)，默認(rèn)的數(shù)據(jù)類型是（A）A標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型B、用戶自定型C、字符型D日期型欲“性別”變量的變量值規(guī)定為“1為，為在進(jìn)行設(shè)置（C）A、NameB、LabelC、ValuesD、欲入一個(gè)個(gè)案，應(yīng)選擇的一級(jí)菜單是（B）A、FileBEdit、ViewD、Data“并”應(yīng)選擇的二級(jí)菜單是（）A、InsertB、InsertC、FilesD進(jìn)數(shù)據(jù)排序，應(yīng)選擇的菜單是（）A、－[GotoB、Edit]－[GotoC、[Data][SortCases]D[Edit]－[SortCases]1

10.高數(shù)，英語(yǔ)，哲學(xué)的功能是（B）A計(jì)算三門(mén)課程成績(jī)的平均分B計(jì)算三門(mén)課程成績(jī)的標(biāo)準(zhǔn)差C、算三門(mén)課程成績(jī)的方差D、計(jì)算三門(mén)課程成績(jī)的總分11.希從部個(gè)個(gè)案中隨機(jī)選出32個(gè)案，應(yīng)采用的選取方式是（C）A指定條件選取B、近似選取C、精選取D、過(guò)濾變量選取12.分匯中，默認(rèn)計(jì)算的是各分類組的（A）A均值B、標(biāo)準(zhǔn)差C、方差D、總和13.語(yǔ)文－數(shù))語(yǔ)，數(shù)學(xué)是個(gè)的A）A算術(shù)表達(dá)式B、條件表達(dá)、變量D函數(shù)14.在行數(shù)分析繪制統(tǒng)計(jì)圖時(shí)，不能選擇下面哪種圖形（D）A柱形圖B餅圖直方圖D折線圖15.在數(shù)析時(shí)按的功能是（C）A顯示頻數(shù)分布表

B、選擇繪制統(tǒng)計(jì)圖形C、整頻數(shù)分布表中數(shù)據(jù)的輸出順序D、擇統(tǒng)計(jì)圖形的格16.多素差分析應(yīng)選擇的操作菜單是（A）A、Analyze→GeneralLinearModel→UnivariateB、Analyze→CompareMeans→One-SamplesTTestC、Analyze→CompareMeans→Independent-SamplesTTestD、→CompareMeans→One-WayANOVA17.在行方差分析時(shí)，要將協(xié)變量選擇到（D）A、Dependent、CRandomFactor(s)D、18.若檢變量值的出現(xiàn)是否是隨機(jī)的，則應(yīng)選擇的操作菜單是（D）A、Analyze→NonparametricTests→Chi-SquareB、Analyze→NonparametricTests→BinomialC、Analyze→NonparametricTests→1-SampleK-SD、→NonparametricTests→Runs19.在量序列46，62，，，，，，82，中，的是（B）A、9B7C、D、320.在行獨(dú)立樣本曼－惠特尼U驗(yàn)時(shí)，Sig.為，得出的結(jié)論是（D）A接受假設(shè)，兩組獨(dú)立樣本來(lái)自的兩總體分布無(wú)顯著差異B拒絕假設(shè)，兩組獨(dú)立樣本來(lái)自的兩總體分布無(wú)顯著差異C、接原假設(shè)，兩組獨(dú)立樣本來(lái)自的兩總體分布有顯著差異D、拒絕假設(shè)，兩組獨(dú)立樣本來(lái)自的兩總體分布有顯著差異21.多立本的非參數(shù)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)文件中，樣本值存放在幾個(gè)變量中（A）A一個(gè)B、兩個(gè)、個(gè)D、個(gè)22.在行配對(duì)樣本Kendall協(xié)系數(shù)檢時(shí)為0.42，則得出的結(jié)論是（）A接受原假設(shè)，評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)一致B拒絕原假設(shè)，評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)一致C、受原假設(shè)，評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不一致D、絕假設(shè)，評(píng)判者的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不一致23.分兩變量間有無(wú)相互關(guān)系，可以選擇的散點(diǎn)圖類型是（A）A、B、C、MatrixD、3-D24.計(jì)偏關(guān)系數(shù)應(yīng)選擇的操作菜單是（B）A、Analyze→Correlate→Bivariate2

B、Analyze→Correlate→PartialC、Analyze→Correlate→DistancesD、→Correlatelinear25.在行元線性回歸分析時(shí)，把全部變量收入回歸方程，然后每次把回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)時(shí)不顯著的t檢值最小的變量剔除掉，這種篩選策略屬于（）A、EnterB、C、BackwardD、26.若檢某一變量是否服從均勻分布，則應(yīng)選擇哪種檢驗(yàn)方法（）A卡方檢驗(yàn)B、二項(xiàng)分布驗(yàn)C、單樣本K－檢D隨機(jī)性檢驗(yàn)27.在行因素方差分析時(shí)，若希望進(jìn)行先驗(yàn)對(duì)比檢驗(yàn)，則應(yīng)選擇的按鈕是（A）A、ContrastsB、PostC、OptionsD、28.多素差分析的數(shù)據(jù)文件中，至少有幾個(gè)變量（C）A一個(gè)B、二個(gè)C三D四個(gè)29.比分應(yīng)當(dāng)選擇的操作菜單是（D）A、Analyze→DescriptiveStatistics→FrequenciesB、Analyze→DescriptiveStatistics→DescriptivesC、Analyze→DescriptiveStatistics→CrosstabsD、Analyze→DescriptiveStatistics→Ratio30.在叉聯(lián)表分析窗口中Column(s)中當(dāng)選擇的是（B）A行變量B列變量C層變量D控制變量三多選題1.

具有下面的擴(kuò)展名的文件，不可以被word、寫(xiě)字板正常打開(kāi)的有（BC

）A、B.spoC、.savD.rtf2.

數(shù)據(jù)編輯窗口由哪些部分組成？ABCDA窗口主菜單B工具欄D、統(tǒng)態(tài)顯示區(qū)、結(jié)果顯示區(qū)

C、據(jù)編輯區(qū)3.

下列關(guān)于變量名的取名規(guī)則的說(shuō)法，正確的是（）A變量名的字符數(shù)不能超過(guò)個(gè)B變量名不區(qū)分大小寫(xiě)字母C”是一個(gè)合法的變量名D、變量名可以漢字開(kāi)頭E、默認(rèn)的變量名是以VER開(kāi)頭4.

橫向合并要求具備以下條件）A待合并的兩個(gè)數(shù)據(jù)文件中至少有一個(gè)名稱相同的關(guān)鍵變量B兩個(gè)數(shù)據(jù)文件都事先必須按關(guān)鍵變量進(jìn)行升序排列C、合并的數(shù)據(jù)文件中必須有一個(gè)按關(guān)鍵變量進(jìn)行升序排列D、合的兩個(gè)數(shù)據(jù)文件的個(gè)案數(shù)相同5.

下列關(guān)于加權(quán)處理的說(shuō)法，正確的是（ABC）A加權(quán)處理選擇的菜單是－WeightCasesB加權(quán)處理的本質(zhì)就是對(duì)數(shù)據(jù)的復(fù)制C、權(quán)處理一般是針對(duì)匯總組織形式的數(shù)據(jù)D、權(quán)理只對(duì)一次分析有效6.

如果進(jìn)行三維列聯(lián)表分析，則至少應(yīng)當(dāng)定義（ABC）A、Row(s)B、Column(s)CD、CellsE、7.

關(guān)于兩獨(dú)立樣本t檢的說(shuō)法，正確的是（3

）

A兩個(gè)立樣本t檢是檢驗(yàn)兩個(gè)總體的均值是否存在顯著差異B兩個(gè)立樣本t檢要求樣本來(lái)自的總體服從或近似服從正態(tài)分布C、兩獨(dú)立樣本t檢中兩組樣本的樣本數(shù)可以不等D、兩個(gè)立樣本t檢中的數(shù)據(jù)要存放于兩個(gè)數(shù)據(jù)文件中E、兩個(gè)立樣本t驗(yàn)中的數(shù)據(jù)要存放于同一個(gè)數(shù)據(jù)文件的兩個(gè)變量中8.

單因素方差分析的原假設(shè)是（BCE）A控制量不同水平下觀測(cè)變量各總體均值差異顯著B(niǎo)控制量不同水平下的效應(yīng)同時(shí)為C、控變量不同水平的變化沒(méi)有對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生顯著影響D、控制量不同水平下的效應(yīng)不同時(shí)為0E、控制量不同平下觀測(cè)變量各總體均值無(wú)顯著差異9.

兩獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)方法包括（

）A卡方檢驗(yàn)B、－惠特U檢驗(yàn)D、W－驗(yàn)E、極端反應(yīng)檢驗(yàn)

C、K－檢10.

關(guān)于相關(guān)系數(shù)的說(shuō)法，正確的是（ABE

）A相關(guān)系數(shù)的取值[－，B相關(guān)系數(shù)大于0說(shuō)明存在正線性相關(guān)C、關(guān)系數(shù)等于，說(shuō)明不存在相關(guān)關(guān)系D、關(guān)數(shù)越接-，說(shuō)明相關(guān)關(guān)系越弱E、相關(guān)系數(shù)等于1，說(shuō)明兩變量存在函數(shù)關(guān)系四計(jì)分題1.對(duì)1110名受訪者的年齡進(jìn)行調(diào)查并進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如下表，問(wèn)能否推斷所有受訪者的平均面積是歲？One-SampleStatisticsStd.Error年齡

N1110

Mean38.46

Std.Deviation9.316

Meaneq\o\ac(○,1)One-SampleTestTestValue40Mean

95%ConfidenceIntervaloftheDifferencet

df

Sig.(2-tailed)

Difference

Lower

Upper年齡

eq\o\ac(○,2)

eq\o\ac(○,3)

.000

eq\o\ac(○,4)

-2.09

eq\o\ac(○,5)要求根據(jù)統(tǒng)計(jì)量之間的關(guān)系，計(jì)算出

eq\o\ac(○,1)、eq\o\ac(○,2)、

eq\o\ac(○,3)、eq\o\ac(○,4)、

eq\o\ac(○,5)的值4

0.28

eq\o\ac(○,2)＝

eq\o\ac(○,3)＝

eq\o\ac(○,4)＝

eq\o\ac(○,5)＝（2寫(xiě)出檢驗(yàn)的原假設(shè)，并說(shuō)明原假設(shè)是否成立？原假設(shè)有受訪者的平均年齡與40歲無(wú)顯著差異假設(shè)不成立為驗(yàn)ig.值為0.000，小于.05，所以拒絕原假設(shè)。2、對(duì)筆記電腦市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)查，想知道性別與喜歡的筆記本電腦的外觀顏色是否有關(guān)，進(jìn)行了交叉分析，結(jié)果如下：表1Chi-SquareTestsAsymp.Sig.Value

df

(2-sided)PearsonChi-SquareLikelihoodLinear-by-LinearAssociationNofValid

9.149(a)9.2523.838465

661

.165.160.050a1cells(7.1%)haveexpectedcountthanTheminimumexpectedcount4.84.表2

性別*喜歡的筆記本電外觀顏色Crosstabulation喜歡的筆記本電腦外觀顏色

Total銀色

紅色

白色

藍(lán)色

紫色

其他性別Total

男女

Count%within性別Count%within性別Count%within性別

3926.737