一、用兩種定義變量的方法繪制直方圖某學院兩個專業，各抽取24名學生，他們某門課考試成績資料如下：甲專業乙專業成績（分）學生數成績（分）學生數60以下760-70960-701170-901270-90690以上3合計24合計24方法1：SPSS操作步驟：⑴定義“成績”、“學生數”和“專業”三個變量。⑵在定義變量窗口對“專業”做變量值標簽，令1=甲專業，2=乙專業。⑶在錄入數據窗口依次錄入表中數據。⑷選擇數據下拉菜單中的加權個案子菜單，頻率變量選學生數。⑸選擇分析下拉菜單中的描述統計子菜單，選擇頻率模塊。操作結果圖如下：方法2：SPSS操作步驟：⑴定義“成績”、“專業學生數”兩個變量。⑵在錄入數據窗口依次錄入表中數據。⑶根據已存在的變量產生新變量。選擇轉換下拉菜單中的計算變量，計算總人數。總人數=甲專業學生數+乙專業學生數。⑷選擇數據下拉菜單中的加權個案子菜單，頻率變量選總人數。⑸選擇分析下拉菜單中的描述統計子菜單，選擇頻率模塊。操作結果圖如下：二、一個總體均值的區間估計和兩個總體均值差的假設檢驗某學院兩個專業，各抽取24名學生，他們某門課考試成績資料如下：甲專業乙專業成績（分）學生數成績（分）學生數60以下760-70960-701170-901270-90690以上3合計24合計241、以95%的概率保證程度推斷該學院所有學生該門課考試成績為多少？2、以95%的概率保證程度推斷兩個專業學生的平均成績是否有顯著性差異。第一問SPSS操作步驟：⑴定義“成績”、“專業學生數”兩個變量。⑵在錄入數據窗口依次錄入表中數據。⑶根據已存在的變量產生新變量。選擇轉換下拉菜單中的計算變量，計算總人數。總人數=甲專業學生數+乙專業學生數。⑷選擇數據下拉菜單中的加權個案子菜單，頻率變量選總人數。⑸選擇分析下拉菜單中的描述統計子菜單，選擇探索模塊。操作結果圖如下：分析：由題可知這是一個總體方差未知時均值的區間估計，由表可知所有學生的考試成績的置信區間為（67.9428,74.7655），所以95%的把握認為該學院所有學生該門課考試成績為（67.9428,74.7655）。第二問SPSS操作步驟：⑴定義“成績”、“學生數”和“專業”三個變量。⑵在定義變量窗口對“專業”做變量值標簽，令1=甲專業，2=乙專業。⑶在錄入數據窗口依次錄入表中數據。⑷選擇分析下拉菜單中的比較均值子菜單，選擇獨立樣本T檢驗模塊。操作結果圖如下：分析：由表可知，應采用兩個獨立樣本方差未知時的假設檢驗。先檢驗方差是否相等，提出如下假設檢驗。H0：σ12＝σ22H1：σ12≠σ22因為F=0.957，對應的P值為0.333>α＝0.05，所以接受H0，即在σ12＝σ22的條件下檢驗均值差，提出如下假設檢驗。H0：μ1=μ2H1：μ1≠μ2因為檢驗統計量t＝-3.66，對應的P值為0.001<α＝0.05，所以拒絕H0，又因為μ1-μ2的95%置信區間為（-17.12022，-4.96311），不跨越0，即有95%的概率保證程度推斷兩個專業學生的平均成績有顯著性差異。三、單因素方差分析和雙因素方差分析學生對教師評估等級的各組學生成績如下：i12345678910優85777984929073良80789473798691758164中7380927660差76727085檢驗各組學生的分數是否有差別。SPSS操作步驟：⑴定義“評估等級”和“學生成績”兩個變量。⑵對“評估等級”做變量值標簽，令1=優、2=良、3=中、4=差。⑶依次錄入數據。⑷選擇分析下拉菜單中的比較均值項，選擇單因素ANOVA模塊。操作結果圖如下：分析：由表可知,P值為0.475＞α=0.05,所以不拒絕H0，即有95%的把握認為各組學生的分數沒有顯著差別。某公司對某產品設計了4種類型的產品包裝（用A、B、C、D表示），又設計了3種銷售方案，在某地區用3種銷售方案，對4種包裝的該產品試銷一個月，業務如下表所示。現在想知道，不同包裝，不同銷售方案，對銷售業績的影響是否有顯著性差異。不同銷售方案包裝類型甲乙丙A103106135B82102118C71100106D526685SPSS操作步驟：⑴定義“銷售業績”、“包裝類型”和“銷售方案”三個變量。⑵分別對“包裝類型”和“銷售方案”做變量值標簽，令1=A、2=B、3=C、4=D；令1=甲、2=乙、3=丙。⑶依次錄入數據。⑷選擇分析下拉菜單中的一般線性模型，選擇單變量模塊。操作結果圖如下：分析：由表可知，是雙因素方差分析，PA=0＜α=0.05，拒絕H0A，PB=0.01＜α=0.05，拒絕H0B，即有95%的把握認為不同包裝、不同銷售方案對銷售業務的影響有顯著性差異。四、相關分析和回歸分析題目：某企業產品廣告費和銷售收入資料如下，判斷該企業的廣告費和銷售收入之間關系如何？序號廣告費（萬元）銷售收入（百萬元）xyx2y2131391252102543742849164854064255116661213661391171698171410140196100合計61374046332631、相關分析SPSS操作步驟：⑴在定義變量窗口定義“廣告費”和“銷售收入”兩變量。⑵在錄入數據窗口依次錄入數據。⑶選擇分析下拉菜單中的相關子菜單，選擇雙變量模塊。⑷進入雙變量模塊對話框，將“廣告費”和“銷售收入”送入變量欄，其他選項采用計算機默認項。單擊選項按鈕，進入對話框，選中統計量中的兩個選項。單擊繼續按鈕返回界面，單擊確定按鈕。操作結果圖如下：分析：由表可知，檢驗統計量的相關系數為0.986，檢驗統計量對應的p值為0.000<0.05，說明該企業的廣告費和銷售收入之間有顯著性關系。2、回歸分析SPSS操作步驟：⑴選擇分析下拉菜單中的回歸子菜單，選擇線性模塊。⑵進入線性回歸對話框，將“銷售收入”送入因變量欄，將“廣告費”送入自變量欄。單擊確定按鈕。操作結果圖如下：分析：由回歸效果檢驗表可知，r=0.986，0.95＜|0.986|≤1，說明該企業的廣告費和銷售收入之間存在極度正相關關系。r2=0.973，說明回歸平方和占總離差平方和的比例為97.3%，用廣告支出的變動解釋銷售收入的變