1、. . - 優選統計分析軟件試（題）卷班級 *x 班*x 學號 *x 題號一二三四五六總成績成績說明： 1.本試卷分析結果寫在每個題目下面（即所留空白處）；2.考試時間為100 分鐘；3.每個試題20 分。一、 （20 分）已經給出某個班的學生基本情況及其學習成績的兩個spss數據文件，學生成績一 .sav；學生成績二 .sav。要求：（1)將所給的兩個 spss數據文件“學生成績一 .sav”與“學生成績二 .sav”合并，并保存為“成績 .sav. ”（2）對所建立的數據文件“成績.sav”進行以下處理：1）按照性別求出男、女數學成績的各種統計量(包括平均成績、標準差等 )。2）計算每個學

2、生的總成績、并按照總成績的大小進行排序3）把數學成績分成優、 良、中三個等級， 規則為優 (x85)，良(75x84),中(x74)，并對優良中的人數進行統計。. . - 優選分析：（2）描述統計量性別n 極小值極大值均值標準差男數學4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的n （列表狀態）4 女數學16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的n （列表狀態）16 . . - 優選注：成績優良表示欄位sxcj 優為 1 良為 2 中為 3 由表統計得，成績為優的同學有4 人，占總人數的 20%；良的同學有 12 人，占總人數的 60%；中的同學有

3、 4 人，占總人數的40%。二、 （20 分）為了解筆記本電腦的市場情況，針對筆記本電腦的3 種品牌，進行了滿意度調查，隨機訪問了30 位消費者，讓他們選出自己滿意的品牌，調查結果見下表，其中變量“職業”的取值中，1 表示文秘人員， 2 表示管理人員， 3 表示工程師， 4 表示其他人； 3 個品牌變量的取值中， 1 表示選擇， 0 表示未選 數據見excel數據文件 “調查.exe” 。根據所給數據完成以下問題（1）將所給數據的 excel文件導入到 spss中，要求 spss數據文件寫出數據結構（包括變量名，變量類型，變量值標簽等）命，并保存為：“調查 . sav ” 。（2）試利用多選項

4、分析，利用頻數分析來分析消費者對不同品牌電腦的滿意度狀況；分析不同職業消費者對筆記本品牌滿意度狀況。. . - 優選分析：case summarycases valid missing total n percent n percent n percent . . - 優選$set1a29 96.7% 1 3.3% 30 100.0% a. group $set1 frequencies responses percent of cases n percent 消費者的不同品牌的滿意程度a未選56 64.4% 193.1% 選擇31 35.6% 106.9% total 87 100.0% 3

5、00.0% 由表可得， total項是應答次數，本例剔除缺失數據后為87 次，第三列是應答百分比，分母87，第四列也是百分比，分母是樣本29。被調查者中有64.4%的人購買電腦未選擇品牌，36.6%的人選擇了電腦品牌。case summarycases valid missing total n percent n percent n percent 職業 *$set1 29 96.7% 1 3.3% 30 100.0% 職業 *$set1 crosstabulation消費者的不同品牌的滿意程度atotal 未選選擇職業文秘人員count 11 7 6 管理人員count 4 8 4 工程師

6、count 16 8 8 其他人count 25 8 11 total count 56 31 29 percentages and totals are based on respondents. . . - 優選職業 *$set1 crosstabulation消費者的不同品牌的滿意程度atotal 未選選擇職業文秘人員count 11 7 6 管理人員count 4 8 4 工程師count 16 8 8 其他人count 25 8 11 total count 56 31 29 percentages and totals are based on respondents. a. gr

7、oup 分析得，購買電腦未選擇品牌的人為文秘人員的有11 人，工程師有 16 人，管理人員的最少，大部分人員為其他人；而選擇品牌的人數都差不多。三、(20 分)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的推銷額，如下表所示（ spss數據見“入戶推銷 .sav” ）: 第一組20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二組24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三組16.0 20

8、.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四組17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五組25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.3 1.利用單因素方差分析方法分析這五種推銷方式是否存在顯著差異。2.繪制各組的均值對比圖， 并利用 lsd方法進行多重比較檢驗， 說明那組推銷方式最好？. . - 優選分析：test of homogeneity of variances銷售額levene statistic df1 df2 sig. 2.046 4 30 .113 不同推銷方式下銷售額的方差齊性檢驗值為2.046，對應的

9、p 值為 0.113，如果顯著水平為 0.05，由于 p值大于顯著水平，因此應接受原假設，認為推銷方式沒有對銷售額產生影響，不同推銷方式對銷售額的影響全為0. anova銷售額sum of squares df mean square f sig. between groups (bined) 406.627 4 101.657 11.304 .000 linear term contrast 35.004 1 35.004 3.892 .058 deviation 371.623 3 123.874 13.775 .000 within groups 269.789 30 8.993 tot

10、al 676.415 34 f統計量為 11.304；3.892；123.775，對應的 p 值為 0.000；0.058；0.000，如果顯著水平為 0.05，由于 p值小于顯著水平，因此應拒絕原假設，認為推銷方式對銷售額產生影響，不同推銷方式對銷售額的影響不全為0。. . - 優選多重比較銷售額lsd (i) 推銷方式(j) 推銷方式均值差(i-j) 標準誤顯著性95% 置信區間下限上限第一組第二組-3.30000*1.60294 .048 -6.5736 -.0264 第三組.72857 1.60294 .653 -2.5451 4.0022 第四組3.05714 1.60294 .06

11、6 -.2165 6.3308 第五組-6.71429*1.60294 .000 -9.9879 -3.4406 第二組第一組3.30000*1.60294 .048 .0264 6.5736 第三組4.02857*1.60294 .018 .7549 7.3022 第四組6.35714*1.60294 .000 3.0835 9.6308 第五組-3.41429*1.60294 .041 -6.6879 -.1406 第三組第一組-.72857 1.60294 .653 -4.0022 2.5451 第二組-4.02857*1.60294 .018 -7.3022 -.7549 . . -

12、優選第四組2.32857 1.60294 .157 -.9451 5.6022 第五組-7.44286*1.60294 .000 -10.7165 -4.1692 第四組第一組-3.05714 1.60294 .066 -6.3308 .2165 第二組-6.35714*1.60294 .000 -9.6308 -3.0835 第三組-2.32857 1.60294 .157 -5.6022 .9451 第五組-9.77143*1.60294 .000 -13.0451 -6.4978 第五組第一組6.71429*1.60294 .000 3.4406 9.9879 第二組3.41429*1.

13、60294 .041 .1406 6.6879 第三組7.44286*1.60294 .000 4.1692 10.7165 第四組9.77143*1.60294 .000 6.4978 13.0451 *. 均值差的顯著性水平為0.05。四、 （20分） 利用“入戶推銷 .sav”數據完成以下問題：（1）按照性別建立推銷員頻率分布表及銷售額的直方圖；（2）利用交叉列聯表分析不同性別推銷人員參與銷售方式狀況；（3）利用參數檢驗來分析不同性別推銷人員的銷售額是否有顯著性差異？分析：（1）statistics性別性別銷售額男n valid 19 19 missing 0 0 女n valid 16

14、 16 missing 0 0 . . - 優選性別頻率百分比有效百分比累積百分比有效男19 54.3 54.3 54.3 女16 45.7 45.7 100.0 合計35 100.0 100.0 . . - 優選. . - 優選（2）性別 * 推銷方式交叉制表推銷方式合計第一組第二組第三組第四組第五組性別男計數4 4 4 3 4 19 期望的計數3.8 3.8 3.8 3.8 3.8 19.0 性別中的 % 21.1% 21.1% 21.1% 15.8% 21.1% 100.0% 推銷方式中的 % 57.1% 57.1% 57.1% 42.9% 57.1% 54.3% 總數的% 11.4%

15、11.4% 11.4% 8.6% 11.4% 54.3% 殘差.2 .2 .2 -.8 .2 標準殘差.1 .1 .1 -.4 .1 . . - 優選女計數3 3 3 4 3 16 期望的計數3.2 3.2 3.2 3.2 3.2 16.0 性別中的 % 18.8% 18.8% 18.8% 25.0% 18.8% 100.0% 推銷方式中的 % 42.9% 42.9% 42.9% 57.1% 42.9% 45.7% 總數的% 8.6% 8.6% 8.6% 11.4% 8.6% 45.7% 殘差-.2 -.2 -.2 .8 -.2 標準殘差-.1 -.1 -.1 .4 -.1 合計計數7 7 7

16、 7 7 35 期望的計數7.0 7.0 7.0 7.0 7.0 35.0 性別中的 % 20.0% 20.0% 20.0% 20.0% 20.0% 100.0% 推銷方式中的 % 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 總數的% 20.0% 20.0% 20.0% 20.0% 20.0% 100.0% . . - 優選組統計量性別n 均值標準差均值的標準誤銷售額男19 22.4684 4.65284 1.06744 女16 22.6062 4.37088 1.09272 獨立樣本檢驗方差方程的levene 檢驗均值方程的t 檢驗差f sig. t

17、df sig.(雙側 ) 均值差值標準誤差值銷售額假設方差相等.067 .798 -.090 33 .929 -.13783 1.53601 假設方差不相等-.090 32.571 .929 -.13783 1.52757 不同性別的銷售人員對銷售額無顯著影響。五、 （20 分）已知我國 2003 年部分地區城鎮居民人均可支配收入和人均消費性支出如下表所示：（單位：元）（1）繪制城鎮居民人均可支配收入與人均消費性支出的相關圖（散點圖）；（2） 利用相關系數分析城鎮居民人均可支配收入與人均消費性支出之間的關系？（3）如果有相關關系，建立一元線性回歸模型，解釋輸出結果。地 區人均消費性支出（ y）

18、人均可支配收入(x) 地 區人均消費性支出（ y）人均可支配收入(x) 11123.8 13882.6 5963.3 7322 . . - 優選* 7867.5 10312.9 6082.6 7674.2 5439.8 7239.1 9636.3 12380.4 5105.4 7005 * 5763.5 7785 5419.1 7012.9 5502.4 7259.3 6077.9 7240.6 7118.1 8093.7 5492.1 7005.2 5759.2 7041.9 5015.2 6678.9 4949 6569.2 11040.3 14867.5 6023.6 7643.6 6708.6 9262.5 8045.3 8765.5 9712.9 13179.5 5666.5 6806.4 5064.3 6778 5298.9 6657.2 7356.3 9999.5 5400.2 6745.3 . . - 優選相關性人均消費性支出 y 人均可支配收入 x 人均消費性支出 y pearson 相關性1 .976*顯著性（雙側）.000 n 26 26