统计分析与SPSS的应用（第6版）课后习题参考答案 第7--12章.docx

《统计分析与SPSS的应用（第六版）》课后练习参考答案 目录 TOC \o "1-3" \h \z \u 第一章练习题答案 1 第二章练习题答案 3 第三章练习题答案 3 第四章练习题答案 3 第五章练习题答案 12 第六章练习题答案 16 第七章练习题答案 20 第八章练习题答案 23 第九章练习题答案 27 第十章练习题答案 30 第十一章练习题答案 32 第十二章练习题答案 37 第七章练习题答案 1、卡方检验 因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。 2、单样本K-S检验 因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，与正态分布存在显著差异。 3、单样本游程检验 因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，认为成品尺寸的变化是由生产线工作不稳定导致的。 4、两独立样本的K-S检验 因概率P值大于显著性水平（0.05），不应拒绝原假设，认为不同地区本次存取款金额的分布不存在显著差异。 5、两独立样本的曼-惠特尼检验 因概率P值小于显著性水平（0.05），应拒绝原假设，两品牌白糖实际重量的分布存在显著差异 6、（略） 7、两配对样本的秩检验 因概率P值小于显著性水平（0.05），应拒绝原假设，喝酒前后刹车反映时间存在显著差异 8、多配对样本的friedman检验 因概率P值大于显著性水平（0.05），不应拒绝原假设，三个品牌牛奶的日销售数据不存在显著差异。 第八章练习题答案 能。 Correlations 客户满意度 综合竞争力 客户满意度 Pearson Correlation 1 .864** Sig. (2-tailed) .000 N 15 15 综合竞争力 Pearson Correlation .864** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 15 15 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 两者的简单相关系数为0.864，说明存在正的强相关性。 2、香烟消耗量与肺癌死亡率的散点图 相关系数为0.737。因概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，认为两者存在显著关系。 3.(1) 如果所绘制的图形不能较清晰地展示变量之间的关系，应对散点图进行调整。在SPSS查看器窗口中选中相应的散点图双击鼠标，进入SPSS图形编辑器窗口。选中【选项】菜单下的【块元素】子菜单进行数据合并。 （2） Correlations Control Variables 销售额 销售价格 家庭收入 销售额 Correlation 1.000 -.728 Significance (2-tailed) . .026 df 0 7 销售价格 Correlation -.728 1.000 Significance (2-tailed) .026 . df 7 0 如表所示，在家庭收入作为控制变量的条件下，销售额和价格的偏相关系数为-0.728，呈一定的负相关关系，且统计显著。 第九章练习题答案 1、 2、相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 检验线性模型是否恰当，找出哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的。 主要包括回归方程的拟合优度检验、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。 向前、向后、逐步。 5、 方法：采用逐步回归策略。 结论：粮食总产量的主要因素有施用化肥量(kg/公顷), 农业劳动者人数(百万人), 总播种面积(万公顷), 风灾面积比例(%)。 61；1431812.6；3；26；55069.7154；72.8 Y=7589.1X1-117.886X2+80.6X3+0.5X4 设显著性水平α=0.05。回归方程显著性检验：因F检验的概率P值小于显著性水平α，拒绝原假设，意味着整体线性关系显著。 回归系数显著性检验：因各个t检验的概率P值均小于显著性水平α，拒绝原假设，意味着各个回归系数检验均显著。 7、 因概率P值小于显著性水平（0.05），所以表明在控制了性别之后，阅读成绩对数学成绩有显著的线性影响。 8、采用二次曲线 第十章练