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《统计分析与SPSS的应用》课后练习答案

在学习《统计分析与SPSS的应用》这门课程后，通过课后练习能

够帮助我们更好地掌握所学知识，并将其应用到实际的数据分析中。

以下是针对部分课后练习的答案及解析。

一、选择题

1、在SPSS中，用于描述数据集中变量分布特征的统计量是（）

A均值B标准差C中位数D众数

答案：ABCD

解析：均值、标准差、中位数和众数都是描述数据分布特征的常用

统计量。均值反映了数据的集中趋势；标准差反映了数据的离散程度；

中位数是将数据排序后位于中间位置的数值；众数则是数据集中出现

次数最多的数值。

2、进行独立样本t检验时，需要满足的前提条件是（）

A样本来自正态分布总体B两样本方差相等C两样本相互独立D

以上都是

答案：D

解析：独立样本t检验要求样本来自正态分布总体、两样本方差相

等以及两样本相互独立。只有在这些条件满足的情况下，t检验的结果

才是可靠的。

3、以下哪种方法适用于多组数据的比较（）

A单因素方差分析B配对样本t检验C相关分析D回归分析

答案：A

解析：单因素方差分析用于比较三个或三个以上组别的数据是否存

在显著差异。配对样本t检验适用于配对数据的比较；相关分析用于研

究变量之间的线性关系；回归分析用于建立变量之间的预测模型。

二、简答题

1、请简述SPSS中数据录入的基本步骤。

答：SPSS中数据录入的基本步骤如下：

（1）打开SPSS软件，选择“新建数据文件”。

（2）在变量视图中定义变量的名称、类型、宽度、小数位数等属

性。

（3）切换到数据视图，按照定义好的变量逐行录入数据。

（4）录入完成后，保存数据文件。

2、解释相关分析和回归分析的区别。

答：相关分析主要用于研究两个或多个变量之间的线性关系程度和

方向，但它并不确定变量之间的因果关系。相关分析的结果通常用相

关系数来表示，如皮尔逊相关系数。

回归分析则不仅可以确定变量之间的关系，还可以建立数学模型来

预测因变量的值。回归分析通过建立回归方程，根据自变量的值来计

算因变量的估计值。

例如，研究身高和体重的关系时，相关分析可以告诉我们身高和体

重的相关程度，但不能确定是身高影响体重还是体重影响身高；而回

归分析可以建立身高作为自变量、体重作为因变量的回归方程，从而

根据身高预测体重。

三、案例分析题

某研究人员想了解不同性别学生的数学成绩是否存在差异，收集了

100名学生（50名男生，50名女生）的数学成绩，使用SPSS进行分

析。

1、请说明应选择的统计分析方法，并简述分析步骤。

答：应选择独立样本t检验。

分析步骤如下：

（1）将数据录入SPSS软件，变量包括性别（男、女）和数学成绩。

（2）选择“分析”比较平均“值”独“立样本t检验”。

（3）将数学成绩选入“检验变量”，性别选入“分组变量”。

（4）定义分组变量，如“1”代表男生，“2”代表女生。

（5）点击“确定”，查看输出结果。

2、假设输出结果中t值为25，p值为001，说明结果的含义。

答：t值为25，p值为001，说明在001的显著性水平下，不同性别

学生的数学成绩存在显著差异。因为p值小于001，拒绝原假设（原假

设为不同性别学生的数学成绩无差异），即认为男生和女生的数学成

绩有显著不同。

四、操作题

使用给定的数据集，运用SPSS完成以下操作：

1、计算变量的均值、中位数和标准差。

操作步骤：

（1）打开数据集。

（2）选择“分析”描述统计“”描述“”。

（3）将需要计算的变量选入“变量”框。

（4）点击“选项”，勾选“均值”“中位数”“标准差”。

（5）点击“确定”，查看输出结果。

2、进行单因素方差分析，比较不同组之间的差异。

操作步骤：

（1）选择“分析”比较平均值“”单因素“AN