一、 用兩種定義變數的方法繪製直方圖
某學院兩個專業，各抽取24名學生，他們某門課考試成績資料如下：
方法1：
spss操作步驟：
⑴定義「成績」、「學生數」和「專業」三個變數。
⑵在定義變數視窗對「專業」做變數值標籤，令1=甲專業，2=乙專業。
⑶在錄入資料視窗依次錄入表中資料。
⑷選擇資料下拉列表中的加權個案子選單，頻率變數選學生數。
⑸選擇分析下拉列表中的描述統計子選單，選擇頻率模組。
操作結果圖如下：
方法2：
spss操作步驟：
⑴定義「成績」、「專業學生數」兩個變數。
⑵在錄入資料視窗依次錄入表中資料。
⑶根據已存在的變數產生新變數。選擇轉換下拉列表中的計算變數，計算總人數。總人數=甲專業學生數+乙專業學生數。
⑷選擇資料下拉列表中的加權個案子選單，頻率變數選總人數。
⑸選擇分析下拉列表中的描述統計子選單，選擇頻率模組。
操作結果圖如下：
二、乙個總體均值的區間估計和兩個總體均值差的假設檢驗
某學院兩個專業，各抽取24名學生，他們某門課考試成績資料如下：
1、以95%的概率保證程度推斷該學院所有學生該門課考試成績為多少？
2、以95%的概率保證程度推斷兩個專業學生的平均成績是否有顯著性差異。
第一問spss操作步驟：
⑴定義「成績」、「專業學生數」兩個變數。
⑵在錄入資料視窗依次錄入表中資料。
⑶根據已存在的變數產生新變數。選擇轉換下拉列表中的計算變數，計算總人數。總人數=甲專業學生數+乙專業學生數。
⑷選擇資料下拉列表中的加權個案子選單，頻率變數選總人數。
⑸選擇分析下拉列表中的描述統計子選單，選擇探索模組。
操作結果圖如下：
分析：由題可知這是乙個總體方差未知時均值的區間估計，由表可知所有學生的考試成績的置信區間為（67.9428,74.
7655），所以95%的把握認為該學院所有學生該門課考試成績為（67.9428,74.7655）。
第二問spss操作步驟：
⑴定義「成績」、「學生數」和「專業」三個變數。
⑵在定義變數視窗對「專業」做變數值標籤，令1=甲專業，2=乙專業。
⑶在錄入資料視窗依次錄入表中資料。
⑷選擇分析下拉列表中的比較均值子選單，選擇獨立樣本t檢驗模組。
操作結果圖如下：
分析：由表可知，應採用兩個獨立樣本方差未知時的假設檢驗。
先檢驗方差是否相等，提出如下假設檢驗。
h0：σ12＝σ22
h1：σ12 ≠σ22
因為f=0.957，對應的p值為0.333>α＝0.05，所以接受h0，即在σ12＝σ22 的條件下檢驗均值差，提出如下假設檢驗。
h0：μ1=μ2
h1：μ1≠μ2
因為檢驗統計量t＝-3.66，對應的p值為0.001< α＝0.
05，所以拒絕h0，又因為μ1-μ2的95%置信區間為（-17.12022，-4.96311），不跨越0，即有95%的概率保證程度推斷兩個專業學生的平均成績有顯著性差異。
三、單因素方差分析和雙因素方差分析
1、 學生對教師評估等級的各組學生成績如下：
檢驗各組學生的分數是否有差別。
spss操作步驟：
⑴定義「評估等級」和「學生成績」兩個變數。
⑵對「評估等級」做變數值標籤，令1=優、2=良、3=中、4=差。
⑶依次錄入資料。
⑷選擇分析下拉列表中的比較均值項，選擇單因素anova模組。
操作結果圖如下：
分析：由表可知,p值為0.475＞α=0.05,所以不拒絕h0，即有95%的把握認為各組學生的分數沒有顯著差別。
2、 某公司對某產品設計了4種型別的產品包裝（用a、b、c、d表示），又設計了3種銷售方案，在某地區用3種銷售方案，對4種包裝的該產品試銷乙個月，業務如下表所示。現在想知道，不同包裝，不同銷售方案，對銷售業績的影響是否有顯著性差異。
spss操作步驟：
⑴定義「銷售業績」、「包裝型別」和「銷售方案」三個變數。
⑵分別對「包裝型別」和「銷售方案」做變數值標籤，令1=a、2=b、3=c、4=d；令1=甲、2=乙、3=丙。
⑶依次錄入資料。
⑷選擇分析下拉列表中的一般線性模型，選擇單變數模組。
操作結果圖如下：
分析：由表可知，是雙因素方差分析，pa=0＜α=0.05，拒絕h0a，pb=0.
01＜α=0.05，拒絕h0b，即有95%的把握認為不同包裝、不同銷售方案對銷售業務的影響有顯著性差異。
四、相關分析和回歸分析
題目：某企業產品廣告費和銷售收入資料如下，判斷該企業的廣告費和銷售收入之間關係如何？
1、相關分析
spss操作步驟：
⑴在定義變數視窗定義「廣告費」和「銷售收入」兩變數。
⑵在錄入資料視窗依次錄入資料。
⑶選擇分析下拉列表中的相關子選單，選擇雙變數模組。
⑷進入雙變數模組對話方塊，將「廣告費」和「銷售收入」送入變數欄，其他選項採用計算機預設項。單擊選項按鈕，進入對話方塊，選中統計量中的兩個選項。單擊繼續按鈕返回介面，單擊確定按鈕。
操作結果圖如下：
分析：由表可知，檢驗統計量的相關係數為0.986，檢驗統計量對應的p值為0.000<0.05，說明該企業的廣告費和銷售收入之間有顯著性關係。
2、回歸分析
spss操作步驟：
⑴選擇分析下拉列表中的回歸子選單，選擇線性模組。
⑵進入線性回歸對話方塊，將「銷售收入」送入因變數欄，將「廣告費」送入自變數欄。單擊確定按鈕。
操作結果圖如下：
分析：由回歸效果檢驗表可知，r=0.986，0.
95＜|0.986|≤1，說明該企業的廣告費和銷售收入之間存在極度正相關關係。r=0.
973，說明回歸平方和佔總離差平方和的比例為97.3%，用廣告支出的變動解釋銷售收入的變動部分為97.3%，回歸效果非常好。
由回歸方程的顯著性檢驗表可知，檢驗統計量對應的p值為0<0.05，說明回歸方程不顯著。由回歸係數檢驗表可知，pa=0.
029<0.05,所以a≠0，a=-1.723，pb=0.
000<0.05，所以b≠0，b=0.804，即回歸方程為：
=-1.723+0.804b。
統計學上機2西郵
第五章練習題 5.1一家大型超市連鎖店上個月接到許多消費者投訴某種品牌炸土豆片中60克一袋的那種土豆片的重量不符。店方猜想引起這些投訴的原因是運輸過程中沉積在食品袋底部的土豆片碎屑，但為了使顧客們對花錢買到的土豆片感到物有所值，店方仍然決定對來自於一家最大的 商的下一批袋裝炸土豆片的平均重量 克 進...
SPSS上機統計方法小結
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