《spss软件应用》上机操作题库
1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果
如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？
中等以上 中等以下
男 女 23 38 17 22 性别* 学业成绩 交叉制表 计数 性别 男 女 学业成绩 中等以上 23 38 61 中等以下 17 22 39 合计 40 60 100 合计 卡方检验 Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N b值 .343 .142 .342 adf 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) 1 1 1 .558 .706 .558 .676 .352 .340 100 1 .560 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。 b. 仅对 2x2 表计算 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。
2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？
序号 新教学方法 原教学方法
1
83
78
...
2 3 4 5 6 69 87 93 78 59
b65 88 91 72 59
检验统计量 Z 渐近显著性(双侧) a. 基于正秩。 原教学方法 - 新教学方法 -1.753 .080 ab. Wilcoxon 带符号秩检验 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。
3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。
方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法 旧方法
加盟时间 1.5 2.5 5.5 1 4 5 3.5 4 4.5
分数 9 10.5 13 8 11 9.5 10 12 12.5
方法 新方法 新方法 新方法 新方法 新方法 新方法 新方法 新方法 新方法
加盟时间 分数 2 4.5 7 0.5 4.5 4.5 2 5 6
12 14 16 9 12 10 10 14 16
(1) 分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2) 分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1）
描述统计量 培训方法 = 1 (FILTER) 加盟时间 分数增加量 有效的 N （列表状态） N 9 9 9 9 极小值 1 .50 9.00 极大值 1 7.00 16.00 均值 1.00 4.0000 12.5556 标准差 .000 2.09165 2.60342 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556
...
描述统计量 加盟时间 分数增加量 培训方法 = 2 (FILTER) 有效的 N （列表状态） N 9 9 9 9 极小值 1.00 8.00 1 极大值 5.50 13.00 1 均值 3.5000 10.6111 1.00 标准差 1.54110 1.67290 .000 所以旧方法的加盟时间平均数为3.5 分数增加量的平均数为10.6111 （2） 检验统计量 b Z 渐近显著性(双侧) a. 基于正秩。 旧方法 - 新方法 -2.530 .011 ab. Wilcoxon 带符号秩检验 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.11〉0.05 所以两种培训方法无显著性差异。
4．26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验，结果如下表。试问情景对学生的阅读理解成绩是否有影响？
情景 A 10 13 B 9 8 C 6 7
阅 读 理 解 成 绩
10 14 8 12 13 9 8 11 7 6
5 8 4 10
12
12 7
ANOVA 8 11 9
阅读理解成绩 组间 组内 总数 平方和 86.316 84.338 170.654 df 2 23 25 均方 43.158 3.667 F 11.770 显著性 .000 答：经过单因素方差分析可知p=0.000<0.05 所以情景对学生的阅读理解成绩有影响。
5．研究者将20名被试随机分配在四种实验条件下进行实验，结果如下表。试问四种实验条件对学生有无影响？
实验条件
A B
...
实验成绩
13 4
14 5
17 10
19 3
22 3
C D
描述性统计量 N 均值
24 12 28 11 31 6 30 13 22 8
标准差 极小值 极大值
31.00 4.00
实验成绩 实验条件
20 14.7500 9.01972 3.00 20 2.5000 1.14708 1.00
检验统计量(a)(,)(b)
实验成绩
17.076
卡方 df 3
渐近显著性 .001 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 实验条件
答：根据肯德尔W系数分析可得p=0.001<0.05 所以四种实验条件对学生有影响。
6．家庭经济状况属于上、中、下的高中毕业生，对于是否愿意报考师范大学有三种不同的态度，其人数分布如下表。试问学生报考师范大学与家庭经济状况是否有关系？
表12-8 家庭经济状况与报考师范的态度调查结果表
报考师范大学的态度 家庭经济
状况 愿意 不愿意 不表态 上 13 27 10
20 中 20 19
下
家庭状况* 是否愿意 交叉制表 计数 18 7 11
愿意 家庭状况 上 中 下 合计 13 20 18 51 是否愿意 不愿意 27 19 7 53 不表态 10 20 11 41 合计 50 59 36 145 卡方检验 Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合 有效案例中的 N 渐进 Sig. (双值 12.763 12.790 .459 145 adf 4 4 1 侧) .012 .012 .498 ...
家庭状况* 是否愿意 交叉制表 计数 愿意 家庭状况 上 中 下 13 20 18 是否愿意 不愿意 27 19 7 不表态 10 20 11 合计 50 59 36 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 10.18。 答：根据交叉表分析可知，r=12.763，p<0.05，有显著性差异，即学生报考师范大学与家庭经济状况有关系。
7．假定我们在某大学对400名大学生进行民意测验，询问文理科的男女学生对于开设文理交叉的校选课的看法，即不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见是否相同。结果如下。
学科
文科 理科
男生 80 120
表12-7 文理科男女的态度调查表
女生 40 160
案例处理摘要
案例
N
性别 * 文理科
有效的
百分比 100.0%
N
缺失
百分比 0
.0%
N
合计
百分比 100.0%
400 400
性别* 文理科 交叉制表
计数
性别
男 女
合计
文理科 文科
80 40 120
理科 120 160 280
合计 200 200 400 卡方检验
值
Pearson 卡方 连续校正 似然比
Fisher 的精确检验 ...
b
渐进 Sig.
df
a
精确 Sig.(双
侧)
精确 Sig.(单
侧)
(双侧)
1 1 1
.000 .000 .000
19.048 18.107 19.326
.000
.000
线性和线性组合 有效案例中的 N 19.000 400 1 .000 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 60.00。 b. 仅对 2x2 表计算 答：根据交叉表分析可知p=0.000<0.05，所以不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的文科课程的意见不相同。
8．对20名睡眠有困难的被试，随机分为三组，每组随机采用一种睡眠训练方法（A、B、C）
进行训练，两个月让他们在0到50的范围对自己睡眠效果进行评分。结果为下。试问三种训练方法有无显著差异？ A法：16， 9，14，19，17，11，22 B法：43，38，40，46，35，43，45 C法：21，34，36，40，29，34
检验统计量(a)(,)(b)
评分
15.347
卡方 df 2
渐近显著性 .000 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 方法
答：根据肯德尔W系数分析可知p=0.000<0.05，,因此有非常显著性差异，即三种方法训练均有显著性差异，方法B的效果最为显著。
9．用三种不同的教学方法分别对三个随机抽取的实验组进行教学实验，实验后统一测验成绩如下，试问三种教学方法的效果是否存在显著差异？（假设实验结果呈正态分布） 教法A：76，78，60，62，74 教法B：83，70，82，76，69 教法C：92，86，83，85，79 成绩 秩 方法
N 秩均值 方法A 7 4.14
评分
方法B 7 16.50 方法C 6 10.92 总数
20
群組之間 平方和 570.000 df 2 平均值平方 285.000 F 6.333 顯著性 .013 ...
在群組內 總計 540.000 1110.000 12 14 45.000 答： 根据单因素方差分析可知p=0.013<0.05因此有显著性差异，即三种教学方法均有显著性差异。
10．某研究者想了解不同性别的消费者对某种商品的态度，在所调查的228名男性消费者中有160人喜欢该商品，而在208名女性消费者中有90人喜欢该商品，试问不同性别对该商品的态度是否有差异？ 案例处理摘要 案例 N 性别 * 是否喜欢 有效的 百分比 436 100.0% N 缺失 百分比 0 .0% N 合计 百分比 436 100.0% 性别* 是否喜欢 交叉制表 计数 性别 男 女 合计 是否喜欢 喜欢 160 90 250 不喜欢 68 118 186 合计 228 208 436 卡方检验 值 Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N b渐进 Sig. (双df a精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) 侧) 1 1 1 .000 .000 .000 32.191 31.101 32.554 .000 .000 32.117 436 1 .000 答：根据交叉表分析可知，卡方=32.191，p<0.01,有非常显著性相关，即不同性别对该商品的态度有差异。
11．下面是在三种实验条件下的实验结果，不同实验条件在结果上是否存在差异。 A B C
结果 实验结果（X）
55 45 41
50 48 43
48 43 42
49 42 40
47 44 36
描述 ...
均值的 95% 置信区 N A B C 总数 方差齐性检验 结果 Levene 统计量 .104 df1 2 df2 12 显著性 .902 5 5 5 15 均值 49.8000 44.4000 40.4000 44.8667 标准差 3.11448 2.30217 2.70185 4.71876 标准误 1.39284 1.02956 1.20830 1.21838 下限 间 上限 53.6671 47.2585 43.7548 47.4798 极小值 47.00 42.00 36.00 36.00 极大值 55.00 48.00 43.00 55.00 45.9329 41.5415 37.0452 42.2535 ANOVA 结果 组间 组内 总数 平方和 222.533 89.200 311.733 df 2 12 14 均方 111.267 7.433 F 14.969 显著性 .001 答：根据单因素方差分析可知p=0.001<0.05，所以不同实验条件在结果上是存在差异。
12．从两所高中随机抽取的普通心理学的成绩如下（假设总体呈正态）。试问两所高中的成绩有无显著不同？
A校：78 84 81 78 76 83 79 75 85 91 B校：85 75 83 87 80 79 88 94 87 82 组统计量 学校 成绩 A B N 10 10 均值 81.0000 84.0000 标准差 4.85341 5.39547 均值的标准误 1.53478 1.70620 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 Sig.SigF . t df (双均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 标准误差值 下限 上限 侧) 均值差值 ...
成假绩 设相等 假设不相等 .094 .76-1.307 3 18 .208 -3.00000 2.29492 -7.82145 1.82145 -1.307 17.802 .208 -3.00000 2.29492 -7.82530 1.82530 答：根据独立样本t检验可知，F=0.094,p>0.05，因此没有显著性差异，即两所高中的成绩没有显著不同。
13. 为研究练习效果，取10名被试，每人对同一测验进行2次，试问练习效果是否显著？
被 试 1 测试1 测试2 2
3
4
5
6
7
8
9
10
121 125 134 134 170 176 178 187 189 190 122 145 159 171 176 177 165 189 195 191 成對樣本相關性 對組 1 测试一 & 测试二 N 10 相關 .861 顯著性 .001
成对样本检验 成对差分 均值 标准差 对被试1 -8.60014.53884 - 被1 试2 00 均值的标准误 差分的 95% 置信区间 下限 上限 t df 9 Sig.(双侧) .094 4.59758 -19.00046 1.80046 -1.871 答：根据配对样本t检验可知，p=0.94>0.05，因此没有显著性差异，即练习效果无显著性差异。
14．将三岁幼儿经过配对而成的实验组施以5种颜色命名的教学，而对照组不施以教学，后期测验得分如下，问两组测验得分有无差异？ 实验组 18 对照组 13 20 20 26 24 14 10 25 27 25 17 21 21 12 8 14 15 17 11 20 6 19 22 成对样本相关系数 对 1 实验组 & 对照组 相关系N 12 数 .696 Sig. .012 ...
成对差分 均值的标均值 对实验 组 - 1 对照组 3.08333 标准差 准误 差分的 95% 置信区间 下限 上限 t df Sig.(双侧) .049 4.83281 1.39511 .01271 6.15395 2.210 11 答：根据配对样本t检验可知p=0.49<0.05,因此，有显著性差异，即两组测验得分有显著性差异。
15．已建立的数据文件child.sav。试完成下面的操作：
1．仅对女童身高进行描述性分析；
2．试对身高(x5,cm)按如下方式分组:并建立一个新的变量c。 c=1时,100cm以下; c=2时,100cm-120cm; c=3时,120cm以上
描述统计量
N 极小值 极大值 均值 标准差 性别 46 2 2 2.00 .000
身高,cm 46 99.3 122.3 109.896 5.7706 有效的 N （列表状态） 46
16．某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元件的寿命分别为159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170，问有没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时（=0.05）。
...
单个样本检验 检验值 = 225 t 元件寿命 .604 df 14 Sig.(双侧) .555 均值差值 15.93333 差分的 95% 置信区间 下限 -40.6432 上限 72.5099 答：根据单样本t检验可知，p=0.555>0.05,因此，无显著性差异，即没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时。
17.一个诊所的心理医生想要比较减少大学生敌意水平的三种方法，他使用了某种测试以测量敌意程度。测试中高分表示敌意度大，心理医生取得了试验中得到高分以及高分分数比较接近的24名学生。随机分配到三种治疗方法中，所有的治疗均连续进行了一个学期，每个学生在学期末都做HLT测试。问三种方法的平均分是否有差异。
方法1：96、79、91、85、83、91、82、87 方法2：77、76、74、73、78、71、78
方法3：66、73、69、66、77、73、71、70、74
描述 分数 N 方法一 方法二 方法三 总数 8 7 9 24 均值 86.7500 75.2857 71.0000 77.5000 标准差 5.62520 2.69037 3.67423 8.00000 标准误 1.98881 1.01686 1.22474 1.63299 均值的 95% 置信区间 下限 82.0472 72.7975 68.1757 74.1219 上限 91.4528 77.7739 73.8243 80.8781 极小值 79.00 71.00 66.00 66.00 极大值 96.00 78.00 77.00 96.00 方差齐性检验 分数 Levene 统计量 2.166 df1 2 df2 21 ANOVA 分数 显著性 .140 组间 组内 总数 平方和 1099.071 372.929 1472.000 df 2 21 23 均方 549.536 17.759 F 30.945 显著性 .000 多重比较 分数 LSD 均值差 (I) 方法 (J) 方法 方法一 方法二 方法三 方法二 方法一 方法三 ...
(I-J) 11.46429 15.75000 -11.46429 4.28571 ***95% 置信区间 标准误 2.18100 2.04768 2.18100 2.12370 显著性 .000 .000 .000 .057 下限 6.9287 11.4916 -15.9999 -.1308 上限 15.9999 20.0084 -6.9287 8.7022 方法三 方法一 方法二 -15.75000 -4.28571 *2.04768 2.12370 .000 .057 -20.0084 -8.7022 -11.4916 .1308 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常显著性差异，即三种方法的平均分有非常显著性差异。
18.请根据已建立的数据文件：child.sav，完成下列的填空题。
请找出男童身高分布中的奇异值有 1 个观测量。
所有6周岁男孩的体重变量的标准差是 1.8297 ；中位数是 17.450 。 所有幼儿的身高和坐高的相关系数是 0.924 。
19.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？
描述 成绩 N 甲 乙 丙 总数 6 6 6 18 均值 3.8167 4.2333 4.7333 4.2611 标准差 .44907 .39328 .67132 .62133 标准误 .18333 .16055 .27406 .14645 均值的 95% 置信区间 下限 3.3454 3.8206 4.0288 3.9521 上限 4.2879 4.6461 5.4378 4.5701 极小值 3.30 3.50 3.60 3.30 极大值 4.30 4.60 5.60 5.60 方差齐性检验 成绩 Levene 统计量 .640 df1 2 ANOVA 成绩 df2 15 显著性 .541 组间 组内 总数 平方和 2.528 4.035 6.563 df 2 15 17 均方 1.264 .269 F 4.698 显著性 .026 多重比较 ...
成绩 LSD 均值差 (I) 分组 (J) 分组 甲 乙 丙 乙 甲 丙 丙 甲 乙 (I-J) -.41667 -.91667 .41667 -.50000 .91667 .50000 **95% 置信区间 标准误 .29944 .29944 .29944 .29944 .29944 .29944 显著性 .184 .008 .184 .116 .008 .116 下限 -1.0549 -1.5549 -.2216 -1.1382 .2784 -.1382 上限 .2216 -.2784 1.0549 .1382 1.5549 1.1382 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 答：根据单因素方差分析可知p=0.026<0.05,因此有显著性差异，即不同合作游戏对幼儿的合作意愿会产生显著影响。
20.某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。结果见表。问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序。
描述性统计量
分数 复习方式
N
20 20 秩
均值 23.8500 2.5000 标准差 10.08529 1.14708 极小值
8.00 1.00 极大值 45.00 4.00
分数
复习方式 集中循环复习 分段循环复习 逐个击破复习 梯度学习 总数 检验统计量
a,b
N
5 5 5 5 20 秩均值
3.60 17.20 7.40 13.80
卡方 df
渐近显著性
分数 16.204 3 .001 ...
描述性统计量 分数 N 20 均值 23.8500 标准差 10.08529 极小值 8.00 极大值 45.00 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 复习方式 答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=0.001<0.01，有显著性差异，即四种方法均有显著性差异，复习效果排序为分段循环复习>梯度学习>逐个击破学习>集中循环复习。
21.下面的实验显示了睡眠剥夺对智力活动的影响，8个被试同意48个小时保持不睡眠，每隔12个小时，研究者给被试若干算术题，表中记录了被试正确解决的算术题数目。
根据上述数据，研究者能否做出睡眠剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论？
描述 正确题目 N 12 24 36 48 总数 8 8 8 8 32 均值 9.0000 9.0000 8.7500 8.5000 8.8125 标准差 1.69031 1.69031 2.18763 2.00000 1.82169 标准误 .59761 .59761 .77344 .70711 .32203 均值的 95% 置信区间 下限 7.5869 7.5869 6.9211 6.8280 8.1557 上限 10.4131 10.4131 10.5789 10.1720 9.4693 极小值 7.00 7.00 6.00 6.00 6.00 极大值 12.00 12.00 12.00 11.00 12.00 方差齐性检验 正确题目 Levene 统计量 .482 df1 3 ANOVA 正确题目 df2 28 显著性 .698 组间 组内 总数 平方和 1.375 101.500 102.875 df 3 28 31 均方 .458 3.625 F .126 显著性 .944 多重比较 ...
正确题目 LSD 均值差 (I) 剥夺睡眠时间 (J) 剥夺睡眠时间 12 24 36 48 24 12 36 48 36 12 24 48 48 12 24 36 (I-J) .00000 .25000 .50000 .00000 .25000 .50000 -.25000 -.25000 .25000 -.50000 -.50000 -.25000 标准误 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 显著性 1.000 .795 .604 1.000 .795 .604 .795 .795 .795 .604 .604 .795 95% 置信区间 下限 -1.9500 -1.7000 -1.4500 -1.9500 -1.7000 -1.4500 -2.2000 -2.2000 -1.7000 -2.4500 -2.4500 -2.2000 上限 1.9500 2.2000 2.4500 1.9500 2.2000 2.4500 1.7000 1.7000 2.2000 1.4500 1.4500 1.7000 答：根据单因素方差分析可知，p=0.944>0.05,因此没有显著性差异，即研究者不能做出睡眠剥夺对被试基本智力活动有显著影响的结论。
22.一个年级有三个小班，他们进行了一次数学考试。现从各个班级随机抽取了一些学生，记录其成绩如下：
1班：73，89，82，43，80，73，66，45 2班：88，78，48， 91，51，85，74
3班：68，79，56， 91，71，87，41，59
若各班学生成绩服从正态分布，且方差相等，试在0.05显著性水平下检验各班级的平均分数有无显著差异？
描述 成绩 N 1班 2班 3班 总数 8 7 8 23 均值 68.8750 73.5714 69.0000 70.3478 标准差 16.83056 17.44379 16.75879 16.34739 标准误 5.95050 6.59313 5.92513 3.40867 均值的 95% 置信区间 下限 54.8043 57.4386 54.9893 63.2787 上限 82.9457 89.7042 83.0107 77.4170 极小值 43.00 48.00 41.00 41.00 极大值 89.00 91.00 91.00 91.00 方差齐性检验 成绩 Levene 统计量 .014 df1 2 df2 20 ANOVA 成绩 显著性 .987 ...
平方和 df 均方 F 显著性 组间 组内 总数 104.628 5774.589 5879.217 2 20 22 52.314 288.729 .181 .836 多重比较 成绩 LSD 均值差 (I) 班级 (J) 班级 1班 2班 3班 2班 1班 3班 3班 1班 2班 (I-J) -4.69643 -.12500 4.69643 4.57143 .12500 -4.57143 标准误 8.79422 8.49602 8.79422 8.79422 8.49602 8.79422 显著性 .599 .988 .599 .609 .988 .609 95% 置信区间 下限 -23.0408 -17.8474 -13.6480 -13.7730 -17.5974 -22.9158 上限 13.6480 17.5974 23.0408 22.9158 17.8474 13.7730 答：根据单因素方差分析可知，p=0.836>0.05,因此没有显著性差异，即在0.05显著性水平下各班级的平均分数无显著差异。
23. 在一项元记忆发展研究中，研究者从初一、初二、初三三个年级中各随机抽取8名学生参加实验。实验的任务是：学习5大类共50个单词，每一大类都有10个单词。单词打印再一张纸上，顺序是随机。学会后进行自由回忆，然后按照某种规则计算其输出的群集分数，结果如下表：
这些学生在记忆过程中的策略水平有无年级差异？其发展是均衡的吗？
描述 分数 N 初一 初二 初三 总数 8 8 8 24 均值 20.8750 22.3750 29.8750 24.3750 标准差 6.46833 7.53918 5.19443 7.37689 标准误 2.28690 2.66550 1.83651 1.50580 均值的 95% 置信区间 下限 15.4673 16.0721 25.5323 21.2600 上限 26.2827 28.6779 34.2177 27.4900 极小值 10.00 12.00 24.00 10.00 极大值 30.00 35.00 40.00 40.00 方差齐性检验 分数 Levene 统计量 ...
df1 df2 显著性 描述 分数 N 初一 初二 初三 .644 8 8 8 均值 20.8750 22.3750 29.8750 2 标准差 6.46833 7.53918 5.19443 21 ANOVA 分数 标准误 2.28690 2.66550 1.83651 .535 均值的 95% 置信区间 下限 15.4673 16.0721 25.5323 上限 26.2827 28.6779 34.2177 极小值 10.00 12.00 24.00 极大值 30.00 35.00 40.00 组间 组内 总数 平方和 372.000 879.625 1251.625 df 2 21 23 均方 186.000 41.887 F 4.441 显著性 .025 多重比较 分数 LSD 均值差 (I) 年级 (J) 年级 初一 初二 初三 初二 初一 初三 初三 初一 初二 (I-J) -1.50000 -9.00000 1.50000 -7.50000 9.00000 7.50000 ****95% 置信区间 标准误 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 显著性 .648 .011 .648 .031 .011 .031 下限 -8.2296 -15.7296 -5.2296 -14.2296 2.2704 .7704 上限 5.2296 -2.2704 8.2296 -.7704 15.7296 14.2296 答：根据单因素方差分析可知p=0.025<0.05,因此有显著性差异，即这些学生在记忆过程中的策略水平有年级差异，经过LSD比较可知，初三年级的记忆策略水平最好，初一年级的记忆策略水平较差。
24.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：试问产品的效果究竟如何？
是否使用该产 品 计数 未使用 使用 合计
有效 27 20 47
体重控制情况
无效 19 33 52
合计 46 53 99
是否使用* 是否有效 交叉制表 是否使...
使用 是否有效 有效 20 无效 33 合计 53 用 未使用 27 19 46 合计 47 52 99 卡方检验 Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N b渐进 Sig. 值 4.339 3.539 4.367 a精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) df 1 1 1 (双侧) .037 .060 .037 .045 .030 4.295 99 1 .038 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 21.84。 b. 仅对 2x2 表计算 答：根据交叉表分析可知，p=0.030<0.05，因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。
25.某心理学工作者为研究汉字优势字体结构，选取10名被试，要求每一被试在实验控制条件，对电脑屏幕上呈现的四种不同结构的汉字作出快速识别反应，记录其正确率和反应时间。其中反应时间的实验数据如下表所示。试分析不同字体结构下，被试的识别速度是否存在显著性差异。 被试 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
分数 左右 445 530 452 540 428 538 350 452 330 535
上下 755 545 630 756 835 440 548 640 650 465
独体 422 530 240 630 435 320 536 625 430 428
描述 N 左右 上下 独体 总数 10 10 10 30 均值 460.0000 626.4000 459.6000 515.3333 标准差 77.01804 129.60213 124.18284 134.98233 标准误 24.35524 40.98379 39.27006 24.64429 均值的 95% 置信区间 下限 404.9046 533.6882 370.7649 464.9301 上限 515.0954 719.1118 548.4351 565.7366 极小值 330.00 440.00 240.00 240.00 极大值 540.00 835.00 630.00 835.00 ...
方差齐性检验 分数 Levene 统计量 1.219 df1 2 df2 27 ANOVA 分数 显著性 .311 组间 组内 总数 平方和 185037.867 343348.800 528386.667 df 2 27 29 均方 92518.933 12716.622 F 7.275 显著性 .003 多重比较 分数 LSD (I) 汉字结构 左右 (J) 汉字结构 均值差 (I-J) 上下 独体 上下 左右 独体 独体 左右 上下 -166.40000 .40000 166.40000 166.80000 -.40000 -166.80000 ****95% 置信区间 标准误 50.43138 50.43138 50.43138 50.43138 50.43138 50.43138 显著性 .003 .994 .003 .003 .994 .003 下限 -269.8767 -103.0767 62.9233 63.3233 -103.8767 -270.2767 上限 -62.9233 103.8767 269.8767 270.2767 103.0767 -63.3233 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 答：根据单因素方差分析可知，p=0.003<0.05因此有显著性差异，即不同字体结构下，被试的识别速度存在显著性差异，通过LSD比较可知，除左右结构与独体结构不存在显著性差异外，其他均具有显著性差异，上下结构的识别速度最快。
26.五名被试在四种不同的环境条件下参加某一心理测验，结果如下。问不同的测验环境是否对这一测验成绩有显著影响。
被试 1 2 3 4 5
成绩
测验环境
Ⅰ 30 14 24 38 26
Ⅱ 28 18 20 34 28
Ⅲ 16 10 18 20 14
描述
Ⅳ 34 22 30 44 30
均值的 95% 置信区
N
均值
标准差
标准误
间
极小值
极大值
...
下限 一 二 三 四 总数 方差齐性检验 成绩 Levene 统计量 .599 df1 3 df2 16 ANOVA 成绩 显著性 .625 5 5 5 5 20 26.4000 25.6000 15.6000 32.0000 24.9000 8.76356 6.54217 3.84708 8.00000 8.86091 3.91918 2.92575 1.72047 3.57771 1.98136 15.5186 17.4768 10.8232 22.0667 20.7530 上限 37.2814 33.7232 20.3768 41.9333 29.0470 14.00 18.00 10.00 22.00 10.00 38.00 34.00 20.00 44.00 44.00 组间 组内 总数 平方和 698.200 793.600 1491.800 df 3 16 19 均方 232.733 49.600 F 4.692 显著性 .016 多重比较 成绩 LSD (I) 测验环境 一 (J) 测验环境 二 三 四 二 一 三 四 三 一 二 四 四 一 二 三 均值差 (I-J) .80000 10.80000 -5.60000 -.80000 10.00000 -6.40000 -10.80000 -10.00000 -16.40000 5.60000 6.40000 16.40000 ******95% 置信区间 标准误 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 显著性 .860 .028 .227 .860 .039 .170 .028 .039 .002 .227 .170 .002 下限 -8.6425 1.3575 -15.0425 -10.2425 .5575 -15.8425 -20.2425 -19.4425 -25.8425 -3.8425 -3.0425 6.9575 上限 10.2425 20.2425 3.8425 8.6425 19.4425 3.0425 -1.3575 -.5575 -6.9575 15.0425 15.8425 25.8425 答：根据单因素方差分析可知，p=0.016<0.05,因此有显著性差异，即不同的测验环境对这一测验成绩有显著性影响，经过LSD比较可知，除环境一与环境四外，均有显著性差异，在环境四的效果最好。
27.研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？
...
5岁 300 350 320 345 330
分数 10岁 230 190 185 215 190
15岁 190 175 180 165 210
20岁 165 160 145 150 170
描述 N 5岁 10岁 15岁 20岁 总数 5 5 5 5 20 均值 329.0000 202.0000 184.0000 158.0000 218.2500 标准差 20.12461 19.55761 17.10263 10.36822 69.36317 标准误 9.00000 8.74643 7.64853 4.63681 15.51008 均值的 95% 置信区间 下限 304.0120 177.7160 162.7643 145.1262 185.7870 上限 353.9880 226.2840 205.2357 170.8738 250.7130 极小值 300.00 185.00 165.00 145.00 145.00 极大值 350.00 230.00 210.00 170.00 350.00 方差齐性检验 分数 Levene 统计量 .926 df1 3 df2 16 ANOVA 分数 显著性 .451 组间 组内 总数 平方和 86663.750 4750.000 91413.750 df 3 16 19 均方 28887.917 296.875 F 97.307 显著性 .000 多重比较 分数 LSD (I) 年龄 5岁 (J) 年龄 均值差 (I-J) 10岁 15岁 20岁 10岁 5岁 15岁 20岁 15岁 5岁 10岁 ...
127.00000 145.00000 171.00000 -127.00000 18.00000 44.00000 -145.00000 -18.00000 ******95% 置信区间 标准误 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 显著性 .000 .000 .000 .000 .118 .001 .000 .118 下限 103.8989 121.8989 147.8989 -150.1011 -5.1011 20.8989 -168.1011 -41.1011 上限 150.1011 168.1011 194.1011 -103.8989 41.1011 67.1011 -121.8989 5.1011 20岁 20岁 5岁 10岁 15岁 26.00000 -171.00000 -44.00000 -26.00000 ****10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 .030 .000 .001 .030 2.8989 -194.1011 -67.1011 -49.1011 49.1011 -147.8989 -20.8989 -2.8989 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.05,因此有显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异，在经过LSD比较可知，除10岁与15岁相比较无显著性差异外，其他均有显著性差异，在5岁时反应时间最长 28．某次教改实验后，从施行两种不同教学方法的班级中随机各抽出10份和9份试卷,得到如下的成绩数据：
控制班：85 76 83 93 78 75 80 79 90 88 对比班：75 86 96 90 62 83 95 70 58
试比较实验的效果是否有差异。
组统计量 成绩 班级 控制班 对比班 N 10 9 均值 82.7000 79.4444 标准差 6.14727 13.94732 均值的标准误 1.94394 4.64911 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 SigF . .008 t .671 df 17 Sig.(双侧) .511 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 均值差值 标准误差值 下限 3.25556 4.85274 -6.98283 上限 13.49395 成假绩 设方差相等 假设方差不相等 8.884 .646 10.750 .532 3.25556 5.03916 -7.86713 14.37824 答：根据独立样本t检验可知,p=0.532>0.05,因此没有显著性差异，即不同教学方法的班级对实验的效果有差异。
29.某研究者为考察所喝咖啡的浓度是否会影响人们反应的快慢，从某大学一年级男生中随
...
机抽取了15名学生，再随机分成三组。每一学生都要喝一杯咖啡，20分钟后测试每一被试的简单反应时间。三组所喝咖啡的浓度分别为：淡、中、浓，实验数据如下表所示，请问：咖啡浓度对反应速度有明显影响吗？ 被试号 1 2 3 4 5
结果 淡 150 160 165 155 160
中 160 155 170 145 160
描述 浓 145 130 140 150 130
N 淡 中 浓 总数 5 5 5 15 均值 158.0000 158.0000 139.0000 151.6667 标准差 5.70088 9.08295 8.94427 11.90238 标准误 2.54951 4.06202 4.00000 3.07318 均值的 95% 置信区间 下限 150.9214 146.7220 127.8942 145.0753 上限 165.0786 169.2780 150.1058 158.2580 极小值 150.00 145.00 130.00 130.00 极大值 165.00 170.00 150.00 170.00 方差齐性检验 结果 Levene 统计量 .569 df1 2 df2 12 ANOVA 结果 显著性 .580 组间 组内 总数 平方和 1203.333 780.000 1983.333 df 2 12 14 均方 601.667 65.000 F 9.256 显著性 .004 答：根据单因素方差分析可知，p=0.004<0.01,因此有非常显著性差异，即咖啡浓度对反应速度有明显影响，
30．某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：
是否使用* 是否有效 交叉制表 计数 ...
是否有效 合计 有效 是否使用 使用 未使用 合计 20 27 47 无效 33 19 52 精确 Sig.(双侧) .037 .060 .037 53 46 99 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N b渐进 Sig. (双值 4.339 3.539 4.367 adf 1 1 1 侧) .045 .030 4.295 99 1 .038 答：根据交叉表分析可知，p=0.03<0.05，因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。
31.一家汽车厂设计出3种新型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下。
传统手刹：21.2、13.4、17.0、15.2、12.0 型号I: 21.4、12.0、 15.0、18.9、24.5 型号II: 15.2、19.1、 14.2、16.5、 20.3 型号III: 38.7、35.8、39.0、32.2、29.6
各种型号间寿命有没有差别？
描述 结果 N 传统手刹 类型一 类型二 类型三 总数 5 5 5 5 20 均值 15.7600 18.3600 17.0600 35.0600 21.5600 标准差 3.57603 4.97423 2.57934 4.10219 8.81371 标准误 1.59925 2.22454 1.15352 1.83456 1.97081 均值的 95% 置信区间 下限 11.3198 12.1837 13.8573 29.9665 17.4351 上限 20.2002 24.5363 20.2627 40.1535 25.6849 极小值 12.00 12.00 14.20 29.60 12.00 极大值 21.20 24.50 20.30 39.00 39.00 方差齐性检验 结果 Levene 统计量 .868 df1 3 df2 16 ANOVA 结果 显著性 .478 组间 组内 总数 ...
平方和 1231.900 244.048 1475.948 df 3 16 19 均方 410.633 15.253 F 26.921 显著性 .000 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常显著性差异，即各种型号间寿命有差别。
32.研究者为考察反应时间的发展性变化趋势，分别从5岁、10岁、15岁、20岁人群中随机抽取5名男性被试，在相同实验条件下完成一相同的快速反应作业，记录反应时间，结果如下表所示。试问：被试是否存在反应时间的显著性差异？
5岁 300 350 320 345 330
10岁 230 190 185 215 190
15岁 190 175 180 165 210
20岁 165 160 145 150 170
描述 分数 N 5岁 10岁 15岁 20岁 总数 5 5 5 5 20 均值 329.0000 202.0000 184.0000 158.0000 218.2500 标准差 20.12461 19.55761 17.10263 10.36822 69.36317 标准误 9.00000 8.74643 7.64853 4.63681 15.51008 均值的 95% 置信区间 下限 304.0120 177.7160 162.7643 145.1262 185.7870 上限 353.9880 226.2840 205.2357 170.8738 250.7130 极小值 300.00 185.00 165.00 145.00 145.00 极大值350230210170350方差齐性检验 分数 Levene 统计量 .926 df1 3 df2 16 ANOVA 分数 显著性 .451 组间 组内 总数 平方和 86663.750 4750.000 91413.750 df 3 16 19 均方 28887.917 296.875 F 97.307 显著性 .000 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常显著性差异，即在不同年龄阶段，被试存在反应时间的显著性差异。
33.在一次就一项重大决策的表决中，民主党与共和党人士的态度如下表所示，请问：在有关此项决策的态度上，两党派是否存在显著差异。 赞成 民主党 共和党 ...
态度取向 反对 78 59 未表态 37 25 85 116 党派* 态度取向 交叉制表 计数 赞成 党派 民主党 共和党 合计 201 116 85 态度取向 反对 78 未表态 37 合计 200 59 25 200 137 62 400 卡方检验 Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合 有效案例中的 N 渐进 Sig. 值 9.739 9.781 8.591 adf 2 2 1 (双侧) .008 .008 .003 400 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 31.00。 答：根据交叉表分析可知，p=0.008<0.01,因此有非常显著性差异，即在有关此项决策的态度上，两党派存在显著差异。
34．三组运动员分别由三名年龄不同的教练员训练（假设其它条件相同）。经一段训练后进行了统一测验，测验结果如下表所示。试问三种不同年龄的的教练员训练是否有差异（采用非参数检验）？ 30岁教练 105 142 58 检验统计量 a,b40岁教练 139 169 167 94 151 50岁教练 114 137 155 卡方 df 渐近显著性 分数 2.376 2 .305 ...
a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 教练年龄
答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=0.305>0.05,没有显著性差异，即三种不同年龄的的教练员训练不存在差异。
35.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？
男 女 中等以上 23 38 中等以下 17 22 卡方检验 值 Pearson 卡方 连续校正 似然比 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 100 b精确 渐进 Sig. Sig.(双df a精确 Sig.(单侧) (双侧) 1 1 1 .558 .706 .558 侧) .343 .142 .342 .676 .352 .340 1 .560 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。 b. 仅对 2x2 表计算 对称度量 值 渐进标准误差 近似值 T .100 .100 -.581 -.581 ab近似值 Sig. .563 .563 cc按区间 Pearson 的 R 按顺序 Spearman 相关性 有效案例中的 N a. 不假定零假设。 -.059 -.059 100 b. 使用渐进标准误差假定零假设。 c. 基于正态近似值。 ...
答：通过皮尔慢分析可知，p=0.563>0.05，没有显著性差异，即男女生在学业成绩上无显著性差异。
36.请根据已建立的数据文件：child.sav，完成下列的填空题。 (1) 请找出所有幼儿身高分布中的奇异值有 0 个。
(2) 所有6周岁男孩的体重变量的标准差是 1.8297 ；中位数是 17.450 。 (3)问女孩的身高是否显著高于男孩？ 独立样本检验 方差方程的 Levene 检 验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信Sig.(均值差值 标准误差值 区间 下限 上限 F 身高,cm 假设方差相等 假设方差不相等 Sig. t df 94 双侧) .276 .601 -.008 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 2.4222 -.0093.983 .994 -.0097 1.2211 -2.4342 2.4149 8 答：根据独立样本t检验可知,p=0.994>0.05因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身高。
37.请根据已建立的数据文件：child.sav，完成下列的填空题。 (1) 问不同年龄的幼儿体重是否有显著性差异？ (2)试检验身高数据是否服从正态分布。 （1）
检验统计量
a,b
卡方 df
渐近显著性
体重,kg 33.844 2 .000 a. Kruskal Wallis 检验
b. 分组变量: 年龄
答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=0.000<0.01,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿体重存在显著性差异 （2)
...
答：根据图形显示，身高数据服从正态分布 38.已建立的数据文件：child.sav。
（1）试检验不同年龄、不同性别的儿童在身高上是不是存在显著差异。 （2）求男童身高与体重之间的相关系数。
秩
身高,cm
年龄 5（周岁） 6（周岁） 7（周岁） 总数
N
17 51 28 96 秩均值 15.88 44.60 75.41
检验统计量
a,b
卡方 df
渐近显著性 ...
身高,cm 50.450 2 .000 检验统计量
a,b
卡方 df
渐近显著性
身高,cm 50.450 2 .000 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 年龄
答：根据多个独立样本非参数检验可知,p=0.000<0.01,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿身高存在显著性差异。 独立样本检验 方差方程的 Levene 检 验 Sig.(双F Sig. t df 侧) 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 均值差值 标准误差值 下限 上限 2.4222 身高,cm 假设方差相等 假设方差不相等 .276 .601 -.008 94 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 -.0093.983 .994 -.0097 8 1.2211 -2.4342 2.4149 答：根据独立样本t检验可知p=0.994>0.05因此没有显著性差异，即女孩的身高不显著高于男孩的身高。 (2) 相关性 身高,cm Pearson 相关性 显著性（双侧） N 体重,kg Pearson 相关性 显著性（双侧） N 身高,cm 1 体重,kg .864 .000 ** 50 .864 .000 50 **50 1 50 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 答：根据皮尔逊相关分析可知，相关系数为0.864。
39.一个样本中有14个被试，随机分成两组，要求他们学习20个某种不熟悉的外语词汇。给每组被试视觉呈现这些词的方式不一样，但所有的被试在测试前都有时间研究这些词。每个被试的错误个数记录如下。第一组的两个学生未参加测试。请检验两种呈现方式下平均错误数是否相同。
...
方式A：3 4 1 1 6 8 2 方式B：5 8 7 9 1 4 6 8
组统计量 成绩 方式 方式A 方式B N 7 8 均值 3.5714 6.0000 标准差 2.63674 2.61861 均值的标准误 .99659 .92582 独立样本检验 方差方程的 Levene 检 F 成假设绩 相等 假设不相等 验 Sig.(Sig. t df 13 均值方程的 t 检验 均值标准误差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 .50866 双侧) 差值 .097 -2.42857 .012 .915 -1.786 -1.71.35960 -5.36581 12.711 .098 -2.42857 1.36027 -5.37408 .51693 85
答：根据独立样本t检验可知p=0.098>0.05,因此没有显著性差异，即两种呈现方式下平均
错误数不相同。
40.随机抽取10名大学生对三位专业课教师的教学效果进行0到100的评定。结果如下表，试问三位教师的教学质量有无显著差异？
学 生 编 号
教师
1
甲 乙 丙
2
3
4
5
6
7
8
9
10
50 32 60 41 72 37 39 25 49 51 58 37 70 66 73 34 48 29 54 63 54 25 63 59 75 31 44 18 42 68
检验统计量 N 卡方 df 渐近显著性 a. Friedman 检验 10 7.800 2 .020 a答：根据Friedman检验可知，p=0.020<0.05,因此有显著性差异，即三位教师的教学质量有显著性差异。
41.下面是在三种实验条件下的实验结果，请对下列结果进行检验。
...
A B C
结果
实验结果（X）
55 45 41
50 48 43
48 43 42
49 42 40
47 44 36
描述
均值的 95% 置信区
N
A B C 总数
方差齐性检验
结果 Levene 统计
量
.104
df1
2
df2
12 ANOVA
结果
显著性 .902
5 5 5 15
均值 49.8000 44.4000 40.4000 44.8667
标准差 3.11448 2.30217 2.70185 4.71876
标准误 1.39284 1.02956 1.20830 1.21838
下限
间
上限 53.6671 47.2585 43.7548 47.4798
极小值 47.00 42.00 36.00 36.00
极大值 55.00 48.00 43.00 55.00
45.9329 41.5415 37.0452 42.2535
组间 组内 总数
平方和 222.533 89.200 311.733
df
2 12 14
均方 111.267 7.433
F 14.969
显著性 .001
答：根据单因素方差分析可知，p=0.001<0.01,因此有非常显著性差异，即三种实验条件下结果均有显著性差异.
42.下边这个图形叫做 箱 图，它主要是用来反映四个组测试分数各自的分布状态。从这个图形可以看出，四个组中，中位数最低的是第 2 组，数据的离散性最大的是第 2 组，没有出现奇异值的是第 3 组，“最大值”最小的是第 1 组。
...
43.某研究者调查了一减肥产品的使用效果，结果如下表所示：
试问产品的效果究竟如何？请给出具体的P值和分析结论。
是否使用该产 品
计数
未使用 使用 合计
有效 27 20 47
体重控制情况
无效 19 33 52
合计 46 53 99
是否使用* 是否有效 交叉制表
是否使用
使用 未使用
合计
是否有效 有效
20 27
无效
33 19
合计
53 46
47 52 99
卡方检验
Pearson 卡方 连续校正 似然比
b
渐进 Sig.
值 4.339 3.539 4.367
a
精确 Sig.(双侧)
精确 Sig.(单侧)
df
1 1 1
(双侧)
.037 .060 .037
...
Fisher 的精确检验
线性和线性组合 有效案例中的 N
4.295
99
1
.038
.045 .030
答：根据交叉表分析可知，p=0.045<0.05，因此具有显著性差异，即产品效果具有显著性差异，效果较好。
44.某心理学工作者为研究线段长度和箭头角度对缪勒-莱伊尔错觉的影响，选取20名被试再随机分成四组，分别在四种实验条件下完成线段长度判断任务。使用SPSS软件进行统计分析。
被试 1 2 3 4 5 150 10cm 2 1 2 1 3 20cm 5 4 3 6 4 描述 得分 450 10cm 2 1 1 0 2 20cm 3 2 4 5 3 N 150-10cm 150-20cm 450-10cm 450-20cm 总数 5 5 5 5 20 均值 1.8000 4.4000 1.2000 3.4000 2.7000 标准差 .83666 1.14018 .83666 1.14018 1.59275 标准误 .37417 .50990 .37417 .50990 .35615 均值的 95% 置信区间 下限 .7611 2.9843 .1611 1.9843 1.9546 上限 2.8389 5.8157 2.2389 4.8157 3.4454 极小值 1.00 3.00 .00 2.00 .00 极大值 3.00 6.00 2.00 5.00 6.00 方差齐性检验 得分 Levene 统计量 .369 df1 3 ANOVA 得分 df2 16 显著性 .776 组间 组内 总数 平方和 32.200 16.000 48.200 df 3 16 19 均方 10.733 1.000 F 10.733 显著性 .000
多重比较
...
得分 LSD 均值差 (I) 实验组 (J) 实验组 150-10cm 150-20cm 450-10cm 450-20cm 150-20cm 150-10cm 450-10cm 450-20cm 450-10cm 150-10cm 150-20cm 450-20cm 450-20cm 150-10cm 150-20cm 450-10cm (I-J) -2.60000 .60000 -1.60000 2.60000 3.20000 1.00000 -.60000 -3.20000 -2.20000 1.60000 -1.00000 2.20000 ********95% 置信区间 标准误 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 显著性 .001 .357 .022 .001 .000 .133 .357 .000 .003 .022 .133 .003 下限 -3.9407 -.7407 -2.9407 1.2593 1.8593 -.3407 -1.9407 -4.5407 -3.5407 .2593 -2.3407 .8593 上限 -1.2593 1.9407 -.2593 3.9407 4.5407 2.3407 .7407 -1.8593 -.8593 2.9407 .3407 3.5407 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常显著性差异，即四种实验条件下完成线段长度均有显著性差异，经过LSD比较可知，除150-10cm与450-10cm，150-20cm与450-20cm比较无显著性差异，其他均有显著性差异，在150-20cm中的影响最大。
45.有20名被试随机分配到两种实验条件下测试记忆力，结果如表1所示：
表 记忆力测试成绩 被试序号 条件1 条件2
1 67 80
2 56 45
3 75 75
4 66 80
5 45 75
6 50 80
7 75 85
8 60 69
9 86 76
10 50 95
这20个被试的测试结果中有 4 个被试的结果属于极大值或奇异值，应排除这些被试的测试分数后再进行统计分析。排除极大值或奇异值后对两种条件下的测试结果进行t检验
46．已建立的数据文件：child.sav。
（1）试检验不同年龄儿童在身高上是不是存在显著差异。 （2）求儿童身高与体重是否相关。
（1）
秩
身高,cm
年龄 5（周岁）
N
17 秩均值 15.88 ...
6（周岁） 7（周岁） 总数 检验统计量 a,b51 28 96 44.60 75.41 卡方 df 渐近显著性 身高,cm 50.450 2 .000 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 年龄 答：根据多个独立样本非参数检验可知，p=0.000<0.01,因此，存在非常显著性差异，即不同年龄的幼儿身高存在显著性差异。 （2）
相关性 体重,kg Pearson 相关性 显著性（双侧） N 身高,cm Pearson 相关性 显著性（双侧） N 体重,kg 1 身高,cm .826 .000 ** 96 .826 .000 96 **96 1 96 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 答：根据皮尔逊相关分析可知，p=0.000<0.01,因此，儿童的身高与体重相关 47.如下数据：
（1）对语文成绩重新赋值。85分以上为“1”（优秀），75分以上为“2”（良好），75分以下为“3”（合格）。
（2）试检验不同性别的学生在英语成绩上是否存在差异。 （1）
...
（2）
独立样本检验 方差方程的 Levene 检 F 英假设方语 差相等 假设方差不相等 验 Sig.(Sig. t df 7 均值方程的 t 检验 标准误差值 差分的 95% 置信区间 下限 -11.18309 上限 8.28309 双侧) 均值差值 9.96.016 -.352 1 .735 -1.45000 4.11613 -.391 4.87.712 -1.45000 3.70619 -11.05225 8.15225 3 答：根据独立样本t检验可知,p=0.712>0.05,因此，没有显著性差异，即不同性别的学生在英语成绩上不存在差异 48.
描述 成绩 ...
N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 教法一 教法二 教法三 总数 6 6 6 18 75.3333 84.6667 76.5000 78.8333 7.03325 3.61478 6.50385 7.00630 2.87131 1.47573 2.65518 1.65140 67.9524 80.8732 69.6746 75.3492 上限 82.7143 88.4602 83.3254 82.3175 63.00 79.00 68.00 63.00 82.00 89.00 84.00 89.00 方差齐性检验 成绩 Levene 统计量 1.391 df1 2 ANOVA 成绩 df2 15 显著性 .279 组间 组内 总数 平方和 310.333 524.167 834.500 df 2 15 17 均方 155.167 34.944 F 4.440 显著性 .031 答：根据单因素方差分析可知，p=0.031<0.05,因此有显著性差异，即三种教学方法的 效果存在显著性差异.
49. 入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：
1.分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2.绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验，说明那组推销方式最好？ 描述 成绩 N 第一组 第二组 第三组 第四组 第五组 总数 7 7 7 7 7 35 均值 21.2857 24.5857 20.6286 18.2286 28.0000 22.5457 标准差 3.45757 3.95914 3.41014 1.18844 1.94594 4.44386 标准误 1.30684 1.49641 1.28891 .44919 .73549 .75115 均值的 95% 置信区间 下限 18.0880 20.9241 17.4747 17.1295 26.2003 21.0192 上限 24.4834 28.2473 23.7824 19.3277 29.7997 24.0722 极小值 16.80 20.70 16.00 16.50 25.20 16.00 极大值 26.80 30.20 26.80 20.20 30.40 30.40 方差齐性检验 成绩 ...
Levene 统计量 2.036 df1 4 df2 30 ANOVA 显著性 .114 成绩 组间 组内 总数 平方和 404.681 266.746 671.427 df 4 30 34 均方 101.170 8.892 F 11.378 显著性 .000 答：根据单因素方差分析可知，p=0.000<0.01,因此有非常显著性差异，即这五种推销方式存在显著差异。 （2）
多重比较 成绩 LSD 均值差 (I) 分组 (J) 分组 第一组 第二组 第三组 第四组 第五组 第二组 第一组 第三组 第四组 第五组 第三组 第一组 第二组 第四组 第五组 第四组 第一组 第二组 第三组 第五组 第五组 第一组 第二组 第三组 第四组 (I-J) -3.30000 .65714 3.05714 -6.71429 3.30000 3.95714 6.35714 -3.41429 -.65714 -3.95714 2.40000 -7.37143 -3.05714 -6.35714 -2.40000 -9.77143 6.71429 3.41429 7.37143 9.77143 **************95% 置信区间 标准误 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 1.59387 显著性 .047 .683 .065 .000 .047 .019 .000 .040 .683 .019 .143 .000 .065 .000 .143 .000 .000 .040 .000 .000 下限 -6.5551 -2.5980 -.1980 -9.9694 .0449 .7020 3.1020 -6.6694 -3.9123 -7.2123 -.8551 -10.6266 -6.3123 -9.6123 -5.6551 -13.0266 3.4592 .1592 4.1163 6.5163 上限 -.0449 3.9123 6.3123 -3.4592 6.5551 7.2123 9.6123 -.1592 2.5980 -.7020 5.6551 -4.1163 .1980 -3.1020 .8551 -6.5163 9.9694 6.6694 10.6266 13.0266 *. 均值差的显著性水平为 0.05。 ...
答：经过LSD比较可知，除第一组与第三组，第一组与第四组，第三组与第四组无显著性差异外，其他均具有显著性差异，第五组方法最好，第四组较差。
50.某广告公司对广告宣传的效果作了一次调查，请将调查结果输入计算机，用SPSS分析 购买计算机、彩电、冰箱、洗衣机的人群中，广告宣传是否有效？
卡方检验
渐进 Sig. (双
值 8.598 8.621 3.978 180 a
Pearson 卡方 似然比
线性和线性组合 有效案例中的 N
df
3 3 1 侧)
.035 .035 .046
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 13.33。
对称度量
...
值 渐进标准误差
a
近似值 T
b
近似值 Sig.
按区间 按顺序 Pearson 的 R Spearman 相关性 .149 .157 180 .074 .074 2.011 2.128 .046 .035 cc有效案例中的 N a. 不假定零假设。 b. 使用渐进标准误差假定零假设。 c. 基于正态近似值。 答：根据交叉表分析可知，p=0.035<0.05，因此具有显著性差异，即购买计算机、彩电、冰箱、洗衣机的人群中，广告宣传有效。
51.某灯泡厂用四种不同配料方案制成的灯丝，生产了四批灯泡。在每批灯泡中随机地抽取若干个灯泡测其使用寿命（单位：小时），数据列于下表中。现在想知道，对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命有无显著差异。
描述 结果 N 甲 乙 丙 丁 总数 均值 7 1674.2857 标准差 61.60550 标准误 23.28469 64.83826 28.87396 28.60653 18.30785 均值的 95% 置信区间 下限 1617.3101 1417.9801 1580.4739 1501.4646 1591.1404 上限 极小值 极大值 1780.00 1750.00 1800.00 1680.00 1800.00 1731.2613 1600.00 1778.0199 1400.00 1717.0261 1550.00 1648.5354 1510.00 1666.5519 1400.00 5 1598.0000 144.98276 8 1648.7500 6 1575.0000 26 1628.8462 81.66788 70.07139 93.35210 方差齐性检验 结果 Levene 统计量 2.840 df1 3 df2 22 显著性 .061 ANOVA 结果 组间 组内 总数 平方和 39776.456 178088.929 217865.385 df 3 22 25 均方 13258.819 8094.951 F 1.638 显著性 .209 ...
答：根据单因素方差分析可知，p=0.209>0.05,因此没有显著性差异，即对于这四种灯丝生产的灯泡，其使用寿命无显著差异。 52. 某连锁商场有五个连锁分店。希望比较这五个分店的营业额是否相同，调查人员各自独立地从这五个分店中取得10个营业日的日营业额，资料见下表：(数据名“连锁店营业额数据.sav”) 以α＝0.05的显著性水平检验“这五个分店的日营业额相同”这一假设。
连锁店 营业日
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 秩
第一连锁店
924 1094 1000 948 1066 923 823 1035 1130 1019
第二连锁店
994 1270 1261 1034 1542 1258 1215 978 1316 1005
第三连锁店
1160 1185 1292 1319 1101 1246 1340 1019 1224 967
第四连锁店
1072 1011 961 1229 1238 1035 1240 947 1110 955
第五连锁店
949 1121 1159 1049 952 1097 1144 958 917 1077
第一连锁店 第二连锁店 第三连锁店 第四连锁店 第五连锁店
秩均值 2.20
3.80
4.10
2.40
2.50
检验统计量 N 卡方 df 渐近显著性
a. Friedman 检验
10 12.400
4 .015
a
答：根据多个相关样本发非参数检验可知，p=0.015<0.05,因此，有显著性相关，即这五个分店的日营业额相同。
53.五名被试在四种不同的环境条件下参加某一心理测验，结果如下。问不同的测验环境是否对这一测验成绩有显著影响。
...
被试 1 2 3 4 5
秩
测验环境
Ⅰ 30 14 24 38 26
Ⅱ 28 18 20 34 28
Ⅲ 16 10 18 20 14
Ⅳ 34 22 30 44 30
环境1 环境2 环境3 环境4
秩均值
2.60
2.40
1.00
4.00
检验统计量 N 卡方 df 渐近显著性
a. Friedman 检验
5 13.560
3 .004
a
答：根据多个相关样本非参数检验可知，p=0.004<0.01,有非常显著性相关，即不同的测验环境对这一测验成绩有非常显著影响。
54.已建立的数据文件：child.sav。
（1）试检验不同性别儿童在身高上是不是存在显著差异。 （2）求儿童身高与体重是否相关。
独立样本检验 方差方程的 Levene 检 F 验 Sig.(Sig. t df 双侧) 均值差值 均值方程的 t 检验 标准误差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 ...
身高,cm 假设方差相等 假设方差不相等 .276 .601 -.008 94 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 2.4222 -.0093.9.994 -.0097 1.2211 -2.4342 2.4149 8 83 答：根据独立样本t检验可知，p=0.994>0.05,没有显著性差异，即不同性别儿童在身高上不存在显著差异。 （2）
相关性 体重,kg Pearson 相关性 显著性（双侧） N 身高,cm Pearson 相关性 显著性（双侧） N 体重,kg 1 身高,cm .826 .000 ** 96 .826 .000 96 **96 1 96 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 答：根据皮尔逊相关分析可知，p=0.000<0.01，所以有非常显著性相关，即儿童身高体重相关。
55. 26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验，结果如下表。试问情景对学生的阅读理解成绩是否有影响？
情景 A B C
10 9 6
13 8 7
12 12 7
10 9 5
阅 读 理 解 成 绩
14 8 8
8 11 4
12 7 10
13 6
8
11
9
56.数据文件“英语学习策略”，完成以下统计： （1）计算出男生在第六题的选项情况。
（2）男女生在第一题选项上有没有显著差异。
（2） 独立样本检验 方差方程的 Levene 检验 Sig.(F Sig. t df 双侧) 均值方程的 t 检验 均值差值 标准误差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 ...
第假设方一差相等 题 假设方差不相等 4.714 .032 1.806 93 .074 .19909 .11022 -.01977 .41796 1.8160.1.075 .19909 .10974 -.02041 .41859 4 27 答：根据独立样本t检验可知，p=0.075>0.05,因此没有显著性差异，即男女生在第一题选项上没有显著差异。
57.某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。结果见表。问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序。
描述性统计量
分数 复习方式
N
20 20 秩
均值 23.8500 2.5000 标准差 10.08529 1.14708 极小值
8.00 1.00 极大值 45.00 4.00
分数
复习方式 集中循环复习 分段循环复习 逐个击破复习 梯度学习 总数 检验统计量
a,b
N
5 5 5 5 20 秩均值
3.60 17.20 7.40 13.80
卡方 df
渐近显著性
分数 16.204 3 .001 a. Kruskal Wallis 检验 b. 分组变量: 复习方式
答：根据非参数检验中的多个独立样本非参数检验可知，p=0.001<0.01，有非常显著性差异，即四种方法均有显著性差异，复习效果排序为分段循环复习>梯度学习>逐个击破学习>
...
集中循环复习。
58.7名教师各自评阅相同5篇作文，每位教师给每一篇作文所评等级见下表，试考察7位教师对5篇作文的评分标准是否一致。
教师 作 文 1 4 1 2.5 6 2.5 5 7
a
2 5 1 2 5 3 5 7
3 3.5 1.5 1.5 5 3.5 7 6
4 5 2 2 4 2 6 7
5 4 1 2 5 3 6 7
A B C D E F G
检验统计量 N 卡方 df 渐近显著性
a. Friedman 检验
7 .106 4 .999
答：根据多个相关样本非参数检验可知,p=0.999>0.05,没有显著性相关，即7位教师对5篇作文的评分标准不一致。
59.某心理学工作者以大学生为被试，以正性和负性两种面部表情模式的照片为实验条件，测试被试对正性和负性面部表情识别的时间，测验结果见数据文件59，试问两种面部表情模式对大学生识别面部表情的时间是否存在明显的影响。
60.某小学教师分别采用集中学习与分散学习两种方法教两个小学二年级班级的学生学习相同的汉字，两个班的学习成绩见数据60，请问哪种学习方式更好？
61.正常人的脉搏平均 数为72次/分。现测得15名患者的脉搏：71，55，76，68，72，69，56，70，79，67，58，77，63，66，78 试问这15名患者的脉搏与正常人的脉搏是否有差
...
异？
单个样本检验 检验值 = 72 t 脉搏 -1.836 df 14 Sig.(双侧) 均值差值 .088 -3.66667 差分的 95% 置信区间 下限 -7.9494 上限 .6161 答：根据单样本t检验可知，p=0.088>0.05,因此，无显著性差异，即这15名患者的脉搏与正常人的脉搏没有差异。
62.请根据已建立的数据文件：child.sav，完成1-5题的填空题。
（1）所有5周岁女孩的身高变量的标准差是 2.5816 ；中位数是 102.00 。 （2）问不同年龄的幼儿的身高是否有显著性差异？经检验，F值为 49.428 。
ANOVA 身高,cm 组间 组内 总数 平方和 1740.698 1637.584 3378.282 df 2 93 95 均方 870.349 17.608 F 49.428 显著性 .000
...
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