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1、1. anxiety.sav 与 anxiety2.sav 文件格式互相转换。 1.请将数据 xulin.sav 中的变量 x 按正常人和克山病人分组考察正态分布。图形-直方图第一行是 X，“行”中选 group2.某研究者调查了一批高血压患者的血压控制情况和肥胖度，数据在 tables.sav ，试分析二者之间有无关系。 分析-相关-双相关：选入 FAT 和血压控制，确定。相关性相关性血压控制情况fatPearson 相关性1-.082显著性（双侧）.399血压控制情况N108108Pearson 相关性-.0821显著性（双侧）.399fatN108149两者相关程度较高，为负相关。3.用
2、 cars.sav 练习 frenquency, descriptives, explore. 答：frenquency 频率, 会有统计量如下图，以及频率表统计量统计量HorsepowerEngine Displacement (cu. inches)有效400406N缺失60均值104.83194.04均值的标准误1.9265.221中值95.00148.50众数15097标准差38.522105.207方差1483.949 11068.589偏度1.044.692偏度的标准误.122.121峰度.591-.791峰度的标准误.243.242极小值464极大值230455和41933787
3、811067.0090.002072.0097.702575.25103.253080.30112.004088.00122.005095.00148.5060100.00205.0070112.00250.0075129.75302.0080141.60305.00百分位数90160.00350.30描述：描述统计量描述统计量N全距极小值 极大值和均值标准差方差偏度峰度统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 标准误 统计量 统计量 统计量 标准误 统计量 标准误Time to Accelerate from 0 to 60 mph (sec)40617825629115.50.140
4、2.8217.958.211.121.389.242Country of Origin4052136361.57.040.798.637.929.121-.796.242Model Year (modulo 100)4051270823075475.94.1863.742 14.001.019.121 -1.198.242有效的 N （列表状态）405探索：。有直方图、QQ 图、描述、正态性检验、箱线图等。正态性检验正态性检验Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量dfSig.Country of Origin.387405.000.675405.
5、000a. Lilliefors 显著水平修正4. 了解企业员工的任职时间、起始薪水、当前薪水等信息；将上述信息转换成标准正态评分值，并以便利的形式存入数据库。 正态性检验正态性检验Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.统计量dfSig.Current Salary.207475.000.778475.000Beginning Salary.255475.000.671475.000Months since Hire.082475.000.955475.000a. Lilliefors 显著水平修正肥胖与控制：分析-描述性统计-交叉表-卡方检验显著性、
6、sig 检验，大于 0.05 接受了解企业员工的任职时间、起始薪水、当前薪水等信息；将上述信息转换成标准正态评分值，并以便利的形式存入数据库。：分析-描述统计-描述分析-多重响应 ：定义多重响应值受访人群中最受欢迎的饮料？（频率）先在分析-多重相应-定义变量集里将茶等 5 种饮料定义为多重相应集，计数值为 1，名称为 A。再在分析-多重相应-频率里选中 A，确定。$A$A 频率频率响应N百分比个案百分比茶1123.9%61.1%$Aa牛奶1021.7%55.6%咖啡715.2%38.9%果汁919.6%50.0%水919.6%50.0%总计46 100.0%255.6%a. 值为 1 时制表的
7、二分组。男女喜好的饮料有无差别？ （交叉表）在分析-多重相应-交叉表中，A选在行，SEX选在列。定义范围，男为1，女为2 ，所以最小值是1，最大值是2. 男生最喜欢牛奶，而女生喜欢牛奶的很少，所以男女生的喜好有差别。$A*sex$A*sex 交叉制表交叉制表性别男女总计茶计数6511牛奶 计数7310咖啡 计数437$Aa果汁 计数459水计数549总计计数9918百分比和总计以响应者为基础。a. 值为 1 时制表的二分组。三个城市对饮料的喜好有无差别？（交叉表）与上一题方法一样，定义范围是 1-3. 有差别，比如广州喜欢喝果汁，而上海选果汁的人很少。$A*city$A*city 交叉制表交叉
8、制表生活地区北京上海广州总计茶计数34411牛奶 计数33410咖啡 计数2327果汁 计数3159$Aa水计数4239总计计数55818百分比和总计以响应者为基础。a. 值为 1 时制表的二分组。Pkc.sav 分析肿瘤病人的性别及分期对 PKC 的值有无影响：分析-比较均值-均值：由下图可见，性别影响很小，级别影响比较大。pkcpkc * * sexsexpkcsex均值N标准差166.564734 15.23156264.194117 16.40501总计65.774551 15.50851pkcpkc * * jibiejibiepkcjibie均值N标准差2.0080.235020
9、6.455623.0065.153315 7.903514.0048.281216 9.22036总计65.774551 15.50851某汽车厂商声称其发动机排放标准的一个指标平均值低于 20 个单位，在抽查了 10 台发动机后，得到文件中的数据，究竟能否由此认定该标准值低于 20 个单位？：分析-比较均值单样本T检验：（exh.sav）把 T 检验设为 20单个样本检验单个样本检验检验值 = 20 差分的 95% 置信区间tdfSig.(双侧)均值差值下限上限exh1.2349.249 1.13000-.9422 3.2022原假设为高于 20 个单位，Sig 值大于 0.05，接受原假设
10、。因此不能认为该机器低于 20 个单位。独立样本T检验：（spromotion.sav）某商场为某种产品进行了促销活动，请比较前后数日的销售额，以确定促销活动对销售有无影响。独立样本检验独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验差分的 95% 置信区间FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值下限上限假设方差相等.225.638 -1.81832.078-84.43146.445-179.03610.174日销售额（万元）假设方差不相等-1.813 31.163.079-84.43146.565-179.38010.519原假设为促销活动对销售额无影响，SIG值大于
11、0.05，接受，但是配对样本 T 检验：为研究某种药是否影响血清胆固醇，将 20 名女性按年龄配成 10 对，每对中随机抽取一人服用新药，另一个服用安眠药，经过一段时间，测量血清胆固醇含量，结果在文件中，问新药是否有影响？成对样本检验成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限tdfSig.(双侧)对 1newdrug - placebo-.43000.88198.27891-1.06093.20093 -1.5429.158原假设新药没有影响，SIG 大于 0.05，无影响单因素检验：Compare meanone-way ANOVAs（spromotion-c
12、opy.sav）某商场为某种产品进行了三种促销方法的尝试，请比较三种促销方法的销售额，以确定促销活动对销售有无影响。多重比较多重比较购买金额LSD95% 置信区间(I) type(J) type均值差 (I-J)标准误 显著性下限上限方法二-45.400 65.987.497-180.7989.99方法一方法三-2.500 65.987.970-137.89132.89方法一45.400 65.987.497 -89.99 180.79方法二方法三42.900 65.987.521 -92.49 178.29方法三方法一2.500 65.987.970-132.89137.89多重比较多重比较
13、购买金额LSD(I) type(J) type均值差 (I-J)标准误 显著性95% 置信区间下限上限方法一方法二-45.400 65.987.497-180.7989.99方法三-2.500 65.987.970-137.89132.89方法二方法一45.400 65.987.497 -89.99 180.79方法三42.900 65.987.521 -92.49 178.29方法三方法一2.500 65.987.970-132.89137.89方法二-42.900 65.987.521-178.2992.49所以没什么差别。bivariate用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，
14、如果是多个变量，则给出两两分析的结果。Corr.sav:Fenxi-相关-双变量1.根据以前的大量调查，已知顾客对某产品的满意度评分在 72 分左右，现该产品进行了从新包装，收集了一些顾客的满意度评分，现在的评价有无改变？（ Score.sav ） 找不到呀 2.对促销人员培训前和培训后销售额的比较，以确认业务培训有无效果。 （ pair1.sav ） 分析-比较均值-配对样本 T 检验：成对样本检验成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限tdfSig.(双侧)对 1 培训前 - 培训后-70.83333106.0410230.61140-138.20858-
15、3.45809-2.31411.041SIG 小于 0.05，拒绝原假设，所以业务培训有效果。 3.对于数据，名牌与普通商品进行比较，名牌商品和普通商品是否价格有差异，如果有，价格差异大约是多少，给出区间估计。 （名牌与普通商品价格比较 .sav ） 成对样本检验成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限tdfSig.(双侧)对 1 名牌商品价格 - 普通商品价格1.07000.58739.18575 .64981 1.490195.7619.000分析-比较均值-配对样本 T 检验成对样本检验成对样本检验成对差分差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下
16、限上限tdfSig.(双侧)成对样本检验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 名牌商品价格 - 普通商品价格1.07000.58739.18575 .64981 1.490195.7619.000SIG小于0.05，拒绝原假设，认为有差别。 某公司考察一个产品品牌定位，对 31 名消费者中的女职员、女大学生及家庭主妇进行了偏好指数测定，问三组消费者的偏好有无差别 .(prefer.sav) 多重比较多重比较indicatorLSD95% 置信区间(I) 分期(J) 分期均值差 (I-J)标准误 显著性下限上限一期 二期-.52020*.10522.000 -.7357 -.3047三期-1.29091*.09982.000-1.4954-1.0864一期.52020*.10522.000.3047.7357二期三期-.77071*.10522.000 -.9862 -.5552一期1.29091*.09982.0
