2025年大學統計學期末考試題庫：統計軟件SPSS與SAS應用試題精選考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、SPSS軟件操作題要求：熟練掌握SPSS軟件的基本操作，包括數據錄入、數據管理、數據轉換、描述性統計、假設檢驗等。1.在SPSS中創建一個新數據集，數據集名稱為“學生成績”，包含以下變量：學號（字符型）、姓名（字符型）、數學成績（數值型）、英語成績（數值型）、總分（數值型）。2.將以下數據錄入到“學生成績”數據集中：|學號|姓名|數學成績|英語成績||----|----|--------|--------||1|張三|85|90||2|李四|75|80||3|王五|90|85||4|趙六|80|70||5|錢七|95|90|3.對“學生成績”數據集進行數據管理，刪除學號為3的記錄。4.將“學生成績”數據集中的數學成績和英語成績分別轉換為百分制。5.對“學生成績”數據集進行描述性統計，包括均值、標準差、最小值、最大值、中位數等。6.對“學生成績”數據集進行卡方檢驗，檢驗數學成績和英語成績之間是否存在顯著關聯。7.對“學生成績”數據集進行獨立樣本t檢驗，比較數學成績在性別上的差異。8.對“學生成績”數據集進行相關分析，計算數學成績和英語成績之間的相關系數。9.對“學生成績”數據集進行回歸分析，以數學成績為因變量，英語成績為自變量，預測數學成績。10.對“學生成績”數據集進行聚類分析，將學生分為不同的類別。二、SAS軟件操作題要求：熟練掌握SAS軟件的基本操作，包括數據錄入、數據管理、數據轉換、描述性統計、假設檢驗等。1.在SAS中創建一個新數據集，數據集名稱為“學生成績”，包含以下變量：學號（數值型）、姓名（字符型）、數學成績（數值型）、英語成績（數值型）、總分（數值型）。2.將以下數據錄入到“學生成績”數據集中：|學號|姓名|數學成績|英語成績||----|----|--------|--------||1|張三|85|90||2|李四|75|80||3|王五|90|85||4|趙六|80|70||5|錢七|95|90|3.對“學生成績”數據集進行數據管理，刪除學號為3的記錄。4.將“學生成績”數據集中的數學成績和英語成績分別轉換為百分制。5.對“學生成績”數據集進行描述性統計，包括均值、標準差、最小值、最大值、中位數等。6.對“學生成績”數據集進行卡方檢驗，檢驗數學成績和英語成績之間是否存在顯著關聯。7.對“學生成績”數據集進行獨立樣本t檢驗，比較數學成績在性別上的差異。8.對“學生成績”數據集進行相關分析，計算數學成績和英語成績之間的相關系數。9.對“學生成績”數據集進行回歸分析，以數學成績為因變量，英語成績為自變量，預測數學成績。10.對“學生成績”數據集進行聚類分析，將學生分為不同的類別。四、SPSS高級分析題要求：運用SPSS軟件進行高級數據分析，包括因子分析、方差分析、時間序列分析等。1.對“學生成績”數據集進行因子分析，提取與成績相關的因子，并解釋因子的含義。2.對“學生成績”數據集進行方差分析（ANOVA），比較不同性別學生在數學成績和英語成績上的差異。3.對“學生成績”數據集進行時間序列分析，預測未來一段時間內學生的成績變化趨勢。4.使用SPSS進行聚類分析，根據學生的數學成績和英語成績將學生分為不同的學習小組。5.對“學生成績”數據集進行多重回歸分析，以數學成績和英語成績為自變量，總分和性別為因變量，分析哪些因素對學生的總體成績有顯著影響。6.使用SPSS進行生存分析，分析學生在校期間的學習成績變化情況，并計算學生的平均生存時間。五、SAS高級分析題要求：運用SAS軟件進行高級數據分析，包括因子分析、方差分析、時間序列分析等。1.對“學生成績”數據集進行因子分析，提取與成績相關的因子，并解釋因子的含義。2.對“學生成績”數據集進行方差分析（ANOVA），比較不同性別學生在數學成績和英語成績上的差異。3.對“學生成績”數據集進行時間序列分析，預測未來一段時間內學生的成績變化趨勢。4.使用SAS進行聚類分析，根據學生的數學成績和英語成績將學生分為不同的學習小組。5.對“學生成績”數據集進行多重回歸分析，以數學成績和英語成績為自變量，總分和性別為因變量，分析哪些因素對學生的總體成績有顯著影響。6.使用SAS進行生存分析，分析學生在校期間的學習成績變化情況，并計算學生的平均生存時間。六、SPSS與SAS比較題要求：比較SPSS和SAS在數據處理和分析方面的異同。1.列舉SPSS和SAS在數據錄入方面的主要區別。2.比較SPSS和SAS在數據管理功能上的差異。3.分析SPSS和SAS在描述性統計、假設檢驗等方面的異同。4.比較SPSS和SAS在高級分析（如因子分析、方差分析、時間序列分析等）方面的特點。5.舉例說明SPSS和SAS在數據處理和分析中的具體應用場景。6.總結SPSS和SAS在數據可視化方面的差異。本次試卷答案如下：一、SPSS軟件操作題1.解析：在SPSS中，通過“文件”菜單選擇“新建”->“數據視圖”，即可創建一個新數據集。在數據視圖中，可以直接輸入變量名和變量類型，然后通過“數據”菜單選擇“變量視圖”進行變量屬性的設置。2.解析：在SPSS中，選中需要刪除的記錄，然后右鍵點擊選擇“刪除”，或者在“數據”菜單中選擇“刪除”->“刪除行”。3.解析：在SPSS中，可以通過“轉換”菜單選擇“計算變量”，輸入公式將數學成績和英語成績轉換為百分制。4.解析：在SPSS中，通過“描述統計”菜單選擇“描述”，然后在彈出的對話框中選擇所需的統計量，即可得到描述性統計結果。5.解析：在SPSS中，通過“分析”菜單選擇“交叉表”，然后在彈出的對話框中選擇數學成績和英語成績作為行和列變量，即可進行卡方檢驗。6.解析：在SPSS中，通過“分析”菜單選擇“比較平均值”->“獨立樣本T檢驗”，然后在彈出的對話框中選擇數學成績作為檢驗變量，性別作為分組變量，即可進行獨立樣本t檢驗。7.解析：在SPSS中，通過“分析”菜單選擇“相關”，然后在彈出的對話框中選擇數學成績和英語成績作為變量，即可計算相關系數。8.解析：在SPSS中，通過“分析”菜單選擇“回歸”->“線性”，然后在彈出的對話框中選擇數學成績作為因變量，英語成績作為自變量，即可進行線性回歸分析。9.解析：在SPSS中，通過“分析”菜單選擇“聚類”->“快速聚類”，然后在彈出的對話框中選擇數學成績和英語成績作為變量，即可進行聚類分析。二、SAS軟件操作題1.解析：在SAS中，使用PROCDATASETS語句創建新數據集，并通過DATA步進行數據錄入。2.解析：在SAS中，使用DATA步中的IF語句和DROP語句來刪除特定記錄。3.解析：在SAS中，使用PROCFORMAT過程創建格式化代碼，然后將數學成績和英語成績轉換為百分制。4.解析：在SAS中，使用PROCMEANS過程進行描述性統計。5.解析：在SAS中，使用PROCFREQ過程進行卡方檢驗。6.解析：在SAS中，使用PROCTTEST過程進行獨立樣本t檢驗。7.解析：在SAS中，使用PROCCORR過程計算相關系數。8.解析：在SAS中，使用PROCREG過程進行線性回歸分析。9.解析：在SAS中，使用PROCCLUSTER過程進行聚類分析。10.解析：在SAS中，使用PROCSURVIVAL過程進行生存分析。三、SPSS高級分析題1.解析：在SPSS中，使用PROCFACTOR過程進行因子分析，并使用因子載荷矩陣和旋轉矩陣來解釋因子的含義。2.解析：在SPSS中，使用PROCANOVA過程進行方差分析，通過F統計量和p值來判斷是否存在顯著差異。3.解析：在SPSS中，使用PROCARIMA過程進行時間序列分析，通過自回歸和移動平均模型來預測未來的趨勢。4.解析：在SPSS中，使用PROCCLUSTER過程進行聚類分析，通過聚類結果將學生分組。5.解析：在SPSS中，使用PROCREG過程進行多重回歸分析，通過回歸系數和p值來判斷自變量對因變量的影響。6.解析：在SPSS中，使用PROCSURVIVAL過程進行生存分析，通過生存曲線和生存函數來分析學生的成績變化。四、SAS高級分析題1.解析：在SAS中，使用PROCFACTOR過程進行因子分析，并使用因子載荷矩陣和旋轉矩陣來解釋因子的含義。2.解析：在SAS中，使用PROCGLM過程進行方差分析，通過F統計量和p值來判斷是否存在顯著差異。3.解析：在SAS中，使用PROCARIMA過程進行時間序列分析，通過自回歸和移動平均模型來預測未來的趨勢。4.解析：在SAS中，使用PROCCLUSTER過程進行聚類分析，通過聚類結果將學生分組。5.解析：在SAS中，使用PROCREG過程進行多重回歸分析，通過回歸系數和p值來判斷自變量對因變量的影響。6.解析：在SAS中，使用PROCLIFETEST過程進行生存分析，通過生存曲線和生存函數來分析學生的成績變化。五、SPSS與SAS比較題1.解析：SPSS在數據錄入方面提供了更為直觀的用戶界面，而SAS則更依賴于編程。2.解析：SPSS在數據管理功能上提供了豐富