spss结课作业.doc

1、中国传媒大学南广学院SPSS社会统计分析软件结课作业系 别 新闻传播系专 业 广告学班 级 09广告班姓 名 张旭学 号 20090202143指导教师 周伦中国传媒大学南广学院2011年 4 月 19 日第 1 题：文件 age1990.txt 中列出了 1990 年江苏省人口普查时的分性别年龄人口数据，请计算出 1990 年“四普”时男性人口的年龄中位数和众数。做法：第一步：将记事本导入 Spss 数据表中：File 菜单下，Read Text Data，点击导入；第二步：“转换 Transform”菜单下， “compute Variable”选项“目标变量”栏内输入“age” ， “数

2、字表达栏”内输入“V1+0.5”第三步：Data 菜单下，Weight Cases 一栏中，将年龄导入加权个案，点 Ok；第四步：分析菜单下频数分析 statistics 选项卡中选择中位数和众数，点击 Ok 即可得出结果如上结果显示：中位数：27.5众数：21.5第 2 题：已知 240 例心肌梗塞患者治疗后 24 小时内的死亡情况如表 1 所示，问两组病死率相差是否显著？（example1.sav） （显著性水平为 5%）做法：用列联表分析来做，组别和状况作为行和列Analyze 选项卡下 Descriptive Statistics 的 Crosstabs 即列联表选项下，将分组作为行、

3、状况作为列，更改显著性水平为 5%根据最后结果显示分析：sig 值 0.161 大于 0.05，所以两组病死率相差不显著第 3 题：已知 97 名被调查儿童体检数据文件为 child.sav，请问儿童的身高与体重是否分别受到性别与年龄的影响？（显著性水平为5%）做法：用列联表分析，身高与体重作为行、性别作为列，身高与体重作为行、年龄作为列，统计量中选择 Nominal by interval 选项，分别进行两组分析从上图的身高与性别分析表中看得出：Value 值 0.024 靠近 0，所以没影响； 1体重与性别分析表中，Value 值 0.007 接近 0，所以也没有影响。 2身高与年龄的分析

4、表中，Value 值 0.791 靠近 1，所以有影响 3体重与年龄的分析表中，Value 值 0.631 接近 1，所以有影响。 4总结：儿童的身高与体重不受性别影响，但受到年龄影响。第 4 题：文件 example.sav 中列出了某学校四个年级同学的外语与中文成绩，问男女生总成绩（英文+中文）之间有无显著差异？（显著性水平为 5%）做法：先计算出总成绩，计算方法：Transform 菜单栏下的 Compute Variable 选项总成绩计算出来之后，选择 Analyze 选项下 Compare Means 选项下“两独立样本 T 检验”选项卡将总成绩放入 Test Variable 一

5、栏中，性别放入 Grouping Variable 一栏中并为其定义。点 Ok 即可得出结果。结果分析：方差齐次性，采用 F 检验，0.235，大于 0.05，所以认为男女生总成绩两样本的的方差是没有显著性差异的；校正 t 检验的显著性水平 Sig（2-tailed）为 0.951，大于 0.05，所以男女生总成绩之间没有显著性差异。第 5 题：已知学生铁饼与标枪的数据，请计算其相关系数？（example.sav）做法：用简单相关分析，即 Correlate 选项下 BIVARIATE 命令，将铁饼和标枪作为变量放入变量栏中。测其皮尔逊相关系数。结果分析：如上图所示：皮尔逊相关及其显著性检验结果，由于其相关系数为 0.644，相关系数的 Sig 值为 0.001，小于 0.05，说明学生铁饼与标枪的相关性很显著。