2025年統計學專業期末考試統計軟件應用試題解析及例題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Excel操作題要求：熟練掌握Excel的基本操作，包括單元格格式設置、數據排序、篩選、圖表制作等。1.在Excel中創建一個包含以下數據的表格：|姓名|性別|年齡|薪資||----|----|----|----||張三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||趙六|女|32|4500||孫七|男|29|5500|2.將表格中的年齡列按照升序排列。3.對性別列進行篩選，只顯示男性員工的信息。4.在表格下方插入一個柱狀圖，用于展示薪資情況。5.設置年齡列的單元格格式為數值型，保留兩位小數。6.設置性別列的單元格格式為文本型。7.使用條件格式功能，將薪資超過6000的員工姓名設置為紅色字體。8.在表格左側插入一個“姓名”列標題，并在標題下方的單元格中輸入“統計人數”。9.使用COUNT函數統計表格中員工的總人數。10.在“統計人數”單元格的下方插入一個“平均薪資”列標題，并在標題下方的單元格中輸入“=AVERAGE(B2:B6)”計算平均薪資。二、SPSS操作題要求：熟練掌握SPSS的基本操作，包括數據錄入、描述性統計、交叉表分析、回歸分析等。1.打開SPSS軟件，創建一個新的數據集。2.在數據集中錄入以下數據：|姓名|性別|年齡|薪資||----|----|----|----||張三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||趙六|女|32|4500||孫七|男|29|5500|3.對年齡列進行描述性統計，包括均值、標準差、最大值、最小值等。4.對性別和年齡進行交叉表分析，統計每個性別在不同年齡段的員工數量。5.使用回歸分析，以年齡為自變量，薪資為因變量，分析年齡對薪資的影響。6.在回歸分析中，查看R平方值，判斷模型的擬合優度。7.使用假設檢驗方法，檢驗年齡對薪資的影響是否顯著。8.在數據集中添加一個新的變量“學歷”，并錄入以下數據：|姓名|學歷||----|----||張三|本科||李四|碩士||王五|本科||趙六|碩士||孫七|本科|9.對學歷和薪資進行交叉表分析，統計每個學歷層次的員工薪資情況。10.使用卡方檢驗，檢驗學歷對薪資的影響是否顯著。四、SPSS因子分析題要求：運用SPSS軟件進行因子分析，提取主要因子，并解釋其含義。1.在SPSS中，將之前創建的數據集打開。2.選擇“分析”菜單下的“降維”選項，然后選擇“因子分析”。3.將“年齡”變量選入因子分析的變量列表。4.設置因子分析的變量方法為“正交旋轉”，旋轉方法為“最大方差法”。5.運行因子分析，并查看輸出結果。6.根據輸出結果，解釋提取的主要因子及其含義。7.計算每個因子在其對應變量上的載荷，并分析載荷的大小和方向。8.根據因子分析的結果，判斷年齡變量是否可以被合理地歸納到某個因子中。9.使用因子得分函數計算每個樣本的因子得分。10.分析因子得分與原始變量之間的關系，解釋因子得分在數據分析中的應用。五、R語言編程題要求：使用R語言進行數據處理和統計分析。1.使用R語言讀取之前創建的數據集。2.對數據集中的“薪資”變量進行描述性統計分析，包括均值、中位數、標準差等。3.使用R語言繪制“薪資”變量的直方圖和箱線圖。4.對“薪資”變量進行正態性檢驗，判斷其是否符合正態分布。5.使用R語言進行t檢驗，比較不同性別在薪資上的差異。6.使用R語言進行方差分析（ANOVA），比較不同年齡段在薪資上的差異。7.使用R語言進行回歸分析，以年齡為自變量，薪資為因變量，建立回歸模型。8.在回歸模型中，分析年齡對薪資的影響，并查看模型的擬合優度。9.使用R語言進行時間序列分析，對薪資數據進行分析，預測未來的薪資走勢。10.根據R語言的分析結果，撰寫一份簡短的報告，總結分析過程和結論。六、Python數據分析題要求：使用Python進行數據清洗、處理和可視化。1.使用Python讀取之前創建的數據集。2.對數據集中的缺失值進行處理，包括填充或刪除。3.使用Python對數據進行排序和篩選，提取特定條件下的數據子集。4.使用Python計算數據集中每個變量的統計描述，包括均值、標準差、最大值、最小值等。5.使用Python繪制數據集的散點圖，分析變量之間的關系。6.使用Python進行聚類分析，將數據集中的樣本進行分組。7.使用Python進行關聯規則挖掘，找出數據集中變量之間的關聯關系。8.使用Python進行文本分析，對數據集中的文本數據進行處理和提取關鍵詞。9.使用Python進行時間序列分析，分析數據隨時間的變化趨勢。10.根據Python的分析結果，撰寫一份簡短的報告，總結分析過程和發現。本次試卷答案如下：一、Excel操作題1.在Excel中，點擊“文件”菜單，選擇“新建”中的“工作簿”，創建一個新的Excel文件。然后，在第一個工作表中輸入以下數據：|姓名|性別|年齡|薪資||----|----|----|----||張三|男|28|5000||李四|女|24|6000||王五|男|35|7000||趙六|女|32|4500||孫七|男|29|5500|2.選擇“數據”菜單，點擊“排序”，在彈出的對話框中，選擇“年齡”列，點擊“升序”排序。3.在“數據”菜單下，點擊“篩選”，選擇“性別”列，在彈出的下拉菜單中選擇“文本篩選”，然后選擇“等于”，在右側輸入框中輸入“男”，點擊確定。4.在“插入”菜單下，選擇“圖表”，然后選擇“柱狀圖”，按照提示插入柱狀圖。5.選中年齡列，右鍵點擊，選擇“設置單元格格式”，在彈出的對話框中，選擇“數值”，并設置小數位數為2。6.選中性別列，右鍵點擊，選擇“設置單元格格式”，在彈出的對話框中，選擇“文本”。7.在“開始”菜單下，選擇“條件格式”，然后選擇“新建規則”，選擇“使用公式確定要設置格式的單元格”，在公式編輯框中輸入“=B2>B2”，點擊確定。8.在“插入”菜單下，選擇“文本框”，在標題下方輸入“統計人數”，然后在公式編輯框中輸入“=COUNT(A2:A6)”。9.在“統計人數”單元格下方插入“平均薪資”標題，在單元格中輸入公式“=AVERAGE(B2:B6)”。二、SPSS操作題1.打開SPSS，創建新數據集，按照題目要求錄入數據。2.在“分析”菜單下，選擇“描述統計”，然后選擇“描述”，將年齡變量選入變量列表。3.點擊“繼續”，在彈出的對話框中選擇“年齡”，點擊“確定”，運行描述性統計。4.在“分析”菜單下，選擇“描述統計”，然后選擇“交叉表”，將性別和年齡選入變量列表。5.點擊“繼續”，在彈出的對話框中選擇“性別”和“年齡”，點擊“統計”，選擇“交叉表”，點擊“確定”，運行交叉表分析。6.在“分析”菜單下，選擇“回歸”，然后選擇“線性”，將年齡選入因變量列表，將薪資選入自變量列表。7.點擊“繼續”，在彈出的對話框中選擇“年齡”作為因變量，點擊“統計”，選擇“回歸”，點擊“確定”，運行回歸分析。8.在“分析”菜單下，選擇“比較平均值”，然后選擇“t檢驗”，將學歷和薪資選入變量列表。9.點擊“繼續”，在彈出的對話框中選擇“學歷”和“薪資”，點擊“確定”，運行卡方檢驗。10.在“分析”菜單下，選擇“描述統計”，然后選擇“交叉表”，將學歷和薪資選入變量列表。三、SPSS因子分析題1.在SPSS中，打開數據集，選擇“分析”菜單下的“降維”選項，選擇“因子分析”。2.將“年齡”變量選入因子分析的變量列表。3.在因子分析對話框中，設置變量方法為“正交旋轉”，旋轉方法為“最大方差法”。4.點擊“繼續”，在彈出的對話框中選擇“年齡”，點擊“確定”，運行因子分析。5.分析輸出結果，根據特征值大于1的因子確定主要因子。6.計算每個因子在其對應變量上的載荷，分析載荷的大小和方向。7.根據因子分析的結果，判斷年齡變量是否可以被合理地歸納到某個因子中。8.使用因子得分函數計算每個樣本的因子得分。9.分析因子得分與原始變量之間的關系，解釋因子得分在數據分析中的應用。10.根據因子分析結果，撰寫一份簡短的報告，總結分析過程和結論。四、R語言編程題1.使用R語言讀取數據集，可以使用read.csv()函數讀取CSV文件。2.使用summary()函數對薪資變量進行描述性統計分析。3.使用hist()函數繪制薪資變量的直方圖，使用boxplot()函數繪制箱線圖。4.使用shapiro.test()函數對薪資變量進行正態性檢驗。5.使用t.test()函數進行t檢驗，比較性別在薪資上的差異。6.使用aov()函數進行方差分析，比較年齡段在薪資上的差異。7.使用lm()函數進行回歸分析，建立年齡對薪資的回歸模型。8.使用summary()函數查看回歸模型的擬合優度。9.使用forecast()函數進行時間序列分析，預測薪資走勢。10.根據R語言的分析結果，撰寫一份簡短的報告，總結分析過程和結論。五、Python數據分析題1.使用Python的pandas庫讀取數據集。2.使用pandas的dropna()函數處理缺失值。3.使用pandas的sort_values()函數對數據進行排序，使用qu