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《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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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第5章)

. . . .统计分析与SPSS的应用(第五版)(薛薇)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,如果按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人参加考试,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->compare means->one-samples T test;)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N均值标准差均值的标准误成绩1173.739.5512.880单个样本检验检验值 = 75 tdfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限上限成绩-.44210.668-1.273-7.695.14分析:指定检验值:在test后的框中输入检验值(填75),最后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(std error mean)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0.668a=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67.3180.14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情况,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组统计量提问方式N均值标准差均值的标准误决策丢票再买200.46.500.035丢钱再买183.88.326.024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FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的 95% 置信区间下限上限决策假设方差相等257.985.000-9.640381.000-.420.044-.505-.334假设方差不相等-9.815345.536.000-.420.043-.504-.336分析:由表5-3可以看出,提问方式不同所做的相同决策的平均比例是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的统计量的观察值为257.98,对应的P值为0.00,;如果显著性水平为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,故推翻原假设,表明两总体比例有显著差异.更倾向心理学家的说法。4、一种植物只开兰花和白花。按照某权威建立的遗传模型,该植物杂交的后代有75%的几率开兰花,25%的几率开白花。现从杂交种子中随机挑选200颗,种植后发现142株开了兰花,请利用SPSS进行分析,说明这与遗传模型是否一致?原假设:开蓝花的比例是75%,即u=u0=0.75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表5-5单个样本统计量N均值标准差均值的标准误开花种类2001.29.455.032表5-6单个样本检验检验值 = 0.75 tdfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限上限开花种类16.788199.000.540.48.60分析:由于检验的结果sig值为0,小于0.05,故拒绝原假设,由于检验区间为(1.23,1.35),0.75不在此区间内,进一步说明原假设不成立,故认为与遗传模型不一致。5、给幼鼠喂以不同的饲料,用以下两种方法设计实验:方式1:同一鼠喂不同的饲料所测得的体内钙留存量数据如下: 鼠号123456789饲料133.133.126.836.339.530.933.431.528.6饲料236.728.835.135.243.825.736.537.928.7方式2:甲组有12只喂饲料1,乙组有9只喂饲料2所测得的钙留存量数据如下:甲组饲料1:29.726.728.931.131.126.826.339.530.933.433.128.6乙组饲料2:28.728.329.332.231.130.036.236.830.0请选用恰当方法对上述两种方式所获得的数据进行分析,研究不同饲料是否使幼鼠体内钙的留存量有显著不同。原假设:不同饲料使幼鼠体内钙的留存量无显著不同。方式1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5-7成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1饲料1钙存量32.57893.81081.2703饲料2钙存量34.26795.59931.8664表5-8成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1饲料1钙存量 & 饲料2钙存量9.571.108表5-9成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)均值标准差均值的标准误差分的 95% 置信区间下限上限对 1饲料1钙存量 - 饲料2钙存量-1.68894.63671.5456-5.25291.8752-1.0938.306方式2步骤:生成spss数据分析比较均值独立样本t检验相关设置输出结果表5-10组统计量饲料类型N均值标准差均值的标准误钙存量dimension1饲料11230.5083.68821.0647饲料2931.4003.12571.0419表5-11独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的 95% 置信区间下限上限钙存量假设方差相等.059.811-.58419.566-.89171.5268-4.08732.3040假设方差不相等-.59918.645.557-.89171.4897-4.01362.2303分析:采用配对样本t检验法所得结果如表5-7,5-8,5-9所示,配对样本的分析结果可以看出两组的平均差是1.789在置信区间内(-5.2529,1.8752) 同时sig值为0.153>0.05 不应该拒绝原假设。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、如果将第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poliN均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限female3078.866710.417931.9020574.976582.756856.0094.00male3076.766718.739013.4212669.769483.7639.0096.00总数6077.816715.068761.9453773.924081.7093.0096.00表5-13ANOVApoli平方和df均方F显著性组间66.150166.150.288.594组内13330.83358229.842总数13396.98359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、如果将第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sexN均值标准差均值的标准误averagefemale3067.52089.083851.65848male3068.92299.851791.79868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440500580460490480600590430510320470培

注意事项

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