1、统计分析与 SPSS 的应用（第五版） （薛薇）课后练习答案第 7 章 SPSS 的非参数检验1、为分析不同年龄段人群对某商品满意程度的异同，进行随机调查收集到以下数据：年龄段满意程度青年 中年 老年很不满意 126 297 156不满意 306 498 349满意 88 61 75很满意 27 17 44请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据，分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。卡方检验步骤：（1）数据加权个案对“人数”加权 确定（2）分析描述统计 交叉表格 行：满意度;列：年龄Statistics 如图选择确定满意程度 * 年龄 交叉表计数 年龄青年 中年 老
2、年 总计很不满意 126 297 156 579不满意 306 498 349 1153满意 88 61 75 224满意程度很满意 27 17 44 88总计 547 873 624 2044卡方检验值 自由度渐近显著性 （双向）皮尔逊卡方 66.990a 6 .000似然比(L) 68.150 6 .000线性关联 .008 1 .930McNemar-Bowker 检验 . . .b有效个案数 2044a. 0 个单元格 (0.0%) 具有的预期计数少于 5。最小预期计数为 23.55。b. 仅为 PxP 表格计算（其中 P 必须大于 1）。因概率 P 值小于显著性水平（0.05） ，拒
3、绝原假设，不同年龄度对该商品满意程度不一致。2、利用第 2 章第 7 题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布与正态分布是否存在显著差异。单样本 K-S 检验分析非参数检验 旧对话框 1-样本-KS选择相关项：本次存款金额A5 确定结果如下：单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验本次存款金额数字 282平均值 4738.09正态参数 a,b标准偏差 10945.569绝对 .333正 .292最极端差分负 -.333检验统计 .333渐近显著性 （双尾） .000ca. 检验分布是正态分布。b. 根据数据计算。c. Lilliefors 显著性校正。因概率 P
4、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。2、 为对某条工业生产线的工作稳定性进行监测，测量了该生产线连续加工的 20 个成品的直径（单位：英寸） ，数据如下：12.27，9.92，10.81，11.79，11.87，10.90，11.22，10.80，10.33，9.309.81，8.85，9.32，8.67，9.32，9.53，9.58，8.94，7.89，10.77选择恰当的非参数检验方法，分析成品尺寸变化是由随机因素造成的，还是由生产线工作不稳定导致的。单样本游程检验分析非参数检验 旧对话框 游程选择相关项：成品的直径 确定结果：游程检验成品的直径检验值 a
5、9.87个案数 = 检验值。 10个案总计 20运行次数 3Z -3.446渐近显著性 （双尾）.001a. 中位数因概率 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、利用第 2 章第 7 题数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同常住地人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。两独立样本的 K-S 检验分析非参数检验 旧对话框 2-样本-KS选择相关项：本次存款金额A5 、常住地区位置A13 确定结果：Mann-Whitney 检验列组常住地位置 数字 等级平均值 等级之和沿海或中心繁华城市 200 149.65 29929.00边远地
6、区 82 121.63 9974.00本次存款金额总计 282检验统计 a本次存款金额Mann-Whitney U 6571.000Wilcoxon W 9974.000Z -2.627渐近显著性 （双尾） .009a. 分组变量：常住地位置双样本 Kolmogorov-Smirnov 检验频率常住地位置 数字沿海或中心繁华城市 200边远地区 82本次存款金额总计 282检验统计 a本次存款金额绝对 .152最极端差分正 .019负 -.152Kolmogorov-Smirnov Z 1.162渐近显著性 （双尾） .135a. 分组变量：常住地位置因概率 P 值大于显著性水平（0.05）
7、，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、超市中有 A,B 两种品牌的袋装白糖，标重均为 400 克。分别对两种袋装白糖进行随机抽样并测得其实际重量（单位：克） ，数据如下：A 品牌 398.3，401.2，401.8，399.2，398.7，397.5，395.8，396.7，398.4，399.4，392.1，395.2B 品牌 399.2，402.9，403.3，405.9，406.3，402.3，403.7，397.0，405.9，400.0，400.1,401.0请选择适合的非参数检验方法，分析这两种品牌的袋装白糖的实际重量是否存在显著差异。两独立样本的曼
8、-惠特尼检验分析非参数检验 旧对话框 2 个独立样本- 选择相关项：重量weight 、品牌brand确定结果：Mann-Whitney 检验列组品牌 数字 等级平均值 等级之和A品牌 12 7.96 95.50B品牌 12 17.04 204.50重量总计 24检验统计 a重量Mann-Whitney U 17.500Wilcoxon W 95.500Z -3.148渐近显著性 （双尾） .002精确显著性2*(单尾显著性) .001ba. 分组变量：品牌b. 未修正结。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、选择恰当的非参数检验方法
9、，对“裁判打分.sav”数据随机选取 10%的样本，并以恰当形式重新组织数据后，分析不同国家裁判对运动员的打分标准是否一致。选择恰当的非参数检验方法， 对裁判打分.sav 数据随机选取 10%的样本（数据文件在可供下载的压缩包中） ， 并以恰当的形式重新组织数据后， 分析不同国家的裁判员对运动员打分标准是否一致。分析非参数检验 旧对话框 K 个相关样本-选择相关项确定结果：Friedman 检验列组等级平均值意大利 4.39韩国 6.59罗马尼亚 2.44法国 6.53中国 2.48美国 6.41俄罗斯 2.75热心观众 4.41检验统计 a数字 300卡方 1212.907自由度 7渐近显著
10、性 .000a. Friedman 检验因为 Sig 值为 0.000， 小于检验水平为 0.05， 所以应拒绝原假设， 即认为不同国家的裁判员对运动员打分标准一致。7、为研究喝酒是否显著增加驾驶员在应急情况下的刹车反应时间，随机测试了 10 名驾驶员饮用相同酒量前后的刹车反应时间，数据如下：喝酒前 0.74 0.85 0.84 0.66 0.81 0.55 0.33 0.76 0.46 0.64喝酒后 1.24 1.18 1.25 1.08 1.21 0.89 0.65 1.12 0.92 1.07选择恰当的非参数检验方法对上述问题进行分析。两配对样本的秩检验分析非参数检验 旧对话框 2 个
11、相关样本- 选择相关项：重量weight 、品牌brand确定Wilcoxon 带符号等级检验列组数字 等级平均值 等级之和负秩 0a .00 .00正秩 10b 5.50 55.00结 0c喝酒后 - 喝酒前总计 10a. 喝酒后 喝酒前c. 喝酒后 = 喝酒前检验统计 a喝酒后 - 喝酒前Z -2.803b渐近显著性 （双尾） .005a. Wilcoxon 带符号等级检验b. 基于负秩。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、为分析大众对牛奶品牌是否具有偏好性，随机挑选超市了收集其周一至周六各天三种品牌牛奶的日销售额数据，如下表：星期
12、 包装方式 1 包装方式 2 包装方式 31.002.003.0011.406.4013.805.808.607.003.507.509.804.005.006.0011.208.307.3010.808.806.2010.409.302.50请选择恰当的非参数检验方法，以恰当形式组织上述数据进行分析，并说明分析结论。多配对样本的 friedman 检验（与第 6 题相同）分析非参数检验 旧对话框 K 个相关样本-选择相关项确定Friedman 检验列组等级平均值品牌1 2.33品牌2 2.00品牌3 1.67检验统计 a数字 6卡方 1.333自由度 2渐近显著性 .513a. 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。
