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一、对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav按照户口类型和年龄对存款金额进行分类汇总，计算其均值和标准差。(方法一：打开数据-分类汇总-“年龄和户口”移入分组变量、将“存款金额”两次移动到变量摘要里-分别点击下方函数——得到变量摘要里“a5 mean 和 a5sd”---再点击下方“创建只包含汇总变量。。。。”)（方法二：利用拆分-比较组点进“年龄和户口”-分析-描述统计-描述-点进“存款金额”）得到如下：描述统计量户口年龄N均值标准差城镇户口20岁以下存(取)款金额71525.142376.640有效的 N （列表状态）720~35岁存(取)款金额1101955.444444.935有效的 N （列表状态）11035~50岁存(取)款金额743140.807346.756有效的 N （列表状态）7450岁以上存(取)款金额324407.915685.931有效的 N （列表状态）32农村户口20~35岁存(取)款金额532312.1911047.613有效的 N （列表状态）5335~50岁存(取)款金额261674.274648.642有效的 N （列表状态）2650岁以上存(取)款金额11815.45888.767有效的 N （列表状态）11分组、频数分析（对数据集居民储蓄调查数据（存款）.sav进行分析）（原理与上题方法二一样利用拆分--只是最后将“描述统计”中的“描述”换成“频率”）得到：（也可以加上直方图）统计量存(取)款金额 城镇户口20岁以下N有效7缺失020~35岁N有效110缺失035~50岁N有效74缺失050岁以上N有效32缺失0农村户口20~35岁N有效53缺失035~50岁N有效26缺失050岁以上N有效11缺失0分析储户的户口和职业的基本情况（听老师说可以直接做饼状图：去掉拆分——图形-——旧对话框——饼图——个案组摘要、定义——职业移入“定义区分”，户口移入“行”）得出：分析储户一次存款金额的分布，并对城镇储户和农村储户进行比较。存款金额分为500元以下(包括500元)、500~2000元,2000~3500元、3500-5000元，5000以上。(将存款金额重新编码为不同变量,定义新值，做拆分—描述——频率：转换——重新编码不同变量——。。。。。这个应该都熟悉具体不赘述，重新定义完后要返回到变量视图给“金额等级”赋值1代表500一下，2代表500-2000.。。。然后做拆分（选入户口）——分析——频率——选入“金额等级”）得到：g户口频率百分比有效百分比累积百分比城镇户口有效500一下10446.646.646.6500827.874.42000-3500114.94.979.43500-5000198.58.587.95000以上2712.112.1100.0合计223100.0100.0农村户口有效500一下4853.353.353.3500837.891.12000-350044.44.495.63500-500011.11.196.75000以上33.33.3100.0合计90100.0100.0然后可以利用 “复式条形图 ” 做出下面：（去掉拆分——图形——旧对话框——条形图——复式条形图、定义——“金额等级”到类别轴，户口到定义类聚。两个颠倒无所谓）二. 打开数据Employee data.sav，进行如下操作： 1）计算薪水增加额（saladd = salary- salbegin） （简单不说了）2）将薪水增加额分为四组（1：=10000；2：10000-20000；3：20000-30000；4：30000）并将分组结果保存在为变量saladd_g，定义变量saladd_g的Label（变量名标签）为薪水增加等级。（与上第四题一样，重新定义变量）3）利用描述统计分析不同性别的薪水增加情况，并以图表显示。（方法一：利用交叉表：分析——描述统计——交叉表——行、列内分别选入“性别”或“薪水增加等级”，两者顺序没要求。方法二：利用拆分——把“性别”拆分——分析——描述统计——分析——选入“薪水增加等级”）得出：salary add* Gender 交叉制表计数 Gender合计FemaleMalesalary add1.006922912.001271372643.001553684.0054651合计216258474三a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8是运动员对本次赛事的印象数据，试分析运动员对本次赛事的印象情况，列出比例最高的前三项。（多选题的做法是要重新把所有选项定义为一个变量集：分析——多重响应——定义变量集——选入a1到a8所有选项，定义名称为 “印象”，然后对这个变量集做描述分析：分析——多重响应——频率——选入