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1、1 吉首大学研究生课程作业学院体育科学学院专业体育教学课程健康与运动处方学号20140452056 姓名万力维任课教师甚晓安职称教授2015年 1 月 3 日2 一、试述变量名的定义原则。1、spss 的变量名最多可长达64 个字节，相当于 64 个英文字符或 32 个汉字的长度。2、首字符不能是数字，必须是字母打头，其后可为除“？”“- ” “！ ” “*”“#” “$”和空格以外的字符或数字。但应该注意，不能以下划线“-”和圆点“ . ”作为自定义变量名的最后一个字符。3、变量名不能与 spss 保留字相同。包括： ALL、AND 、BY 、EQ 、GE 、GT 、LE、 LT.NE.NO
2、T 、OR 、TO 、WITH 。4、系统不去区分变量名中大小写字符， 例如 ABC和 abc 被认为是统一变量。二、建立一个数据文件 , 有哪些步骤 ?试建立一个数据库，并做直方图。测克山病人 6例与6名健康人的血磷值如下：病人： 2.60 3.24 3.73 4.32 4.73 5.18 健康人： 1.67 1.98 1.98 2.33 2.34 2.50 试建立数据文件1、打开 spss 软件2、点击变量视图3、根据数据的各种属性，依次赋值，定义变量，建立数据库。4、依据观测量按行录入数据5、保存数据三、详述 T检验和单因素方差分析的适用条件。（一） t 检验有单样本 t 检验，配对 t
3、 检验和两样本 t 检验。1、若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t 检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。2、T检验，主要用于样本含量较小 （例如 n30） ，总体标准差 未知的正态分布资料。3、(1) 已知一个总体均数； (2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；(3) 样本来自正态或近似正态总体。（二）方差分析主要有单因素方差分析（如完全随机设计）、多因素方差分析（包括两因素方差分析） 。方差分析的适用条件是：（1）数
4、据具有可比性，数据是独立的，即各样本3 是相互独立的；（2）数据为正态分布，即各样本来自正态总体； （3）各组的方差齐性。四、求下面 40个儿童的身高离散量数和集中量数，估计总体平均数95% 的置信区间，并绘制频率分布表。某小班 40个儿童身高实测数值94 93 102 100 99 96 95 97 98 101 93 95 100 101 97 94 96 98 99 96 98 97 95 96 94 98 97 96 98 97 98 94 96 96 97 97 95 95 95 98 儿童的身高离散量数（ n=40人）儿童的身高离散量数（ n=40人）存在多个众数。显示最小值L=
5、x1.96Sx =96.781.96 0.346 （96.1 L 97.46）所以估计总体平均数95% 的置信区间为 96.1cm到 97.46cm 40 个儿童的身高频率分布表频率百分比累积百分比93 2 5 5 94 4 10 15 95 6 15 30 96 7 17.5 47.5 97 7 17.5 65 98 7 17.5 82.5 99 2 5 87.5 100 2 5 92.5 101 2 5 97.5 102 1 2.5 100 合计40 100 算数平均数（cm）中位数（cm）众数（cm）标准差（cm）方差（cm）全距（cm）均值标准误96.78 97.00 96 2.190
6、 4.794 9 0.346 4 五、某区初三英语统一测验平均分数为65，该区某校 20份试卷的分数为： 72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62。问该校初三英语平均分数与全区是否一样？结论：因为看到单个样本统计量表Sig.( 双侧)值为 0.035 小于 0.05，所以差异显著。该校 20 份初三英语试卷分数普遍高于该区平均分。六、有 5名女生， 50米跑测验成绩分别是 68，69，70，71，72；另有 7名男生，成绩分别是 40，50，60，70，80，90，100。问男女生 50米跑测验成绩是否有差异？男女生
7、成绩统计量性别N 均值标准差均值的标准误成绩男7 70 21.60 8.16 女5 70 1.58 0.70 结论：首先看方差方程的Levene 检验 Sig.值，等于0.01 拒绝原假设，所以应该看均值方程的 t 检验， Sig.(双侧 )值等于 1.大于 0.05.所以接受原假设。男女生跳远成绩差异不明显。七、问下面两组被试结果是否有显著差异？（分别用平均数差异的显著性检验和秩和检验方法 ）被试对象1 2 3 4 5 6 7 8 实验组31 35 32 28 26 30 19 27 配对控制组25 21 18 23 22 19 23 25 平均数差异的显著性检验成对样本统计量均值N 标准差
8、均值的标准误对 1 实验组28.5 8 4.81070 1.70084 配对控制组22. 8 2.56348 0.90633 单个样本统计量单个样本统计量（检验值= 65 ）N 均值标准差标准误t df Sig.(双侧 ) 分数20 69.80 9.47 2.11 分数2.26 19 0.035 独立样本检验方差方程的均值方程的t 检验Levene 检验差分的95% 置信区间Sig. t df Sig.(双侧 ) 下限上限成绩方差相等0.01 0 10 1 -21.87 21.87 方差不相等0 6.09 1 -19.98 19.98 5 成对样本相关系数成对样本检验N 相关系数Sig T 值
9、df Sig. 对 1 实验组 -配对控制组8 -0.371 0.36 实验组 -配对控制组2.949 7 0.021 Wilcoxon 带符号秩检验秩N 秩均值秩和检验统计量b 控制组实验组负秩7a 4.79 33.50 控制组- 实验组正秩1b 2.50 2.50 Z -2.176a 结0c 渐近显著性 (双侧 ) 0.030 总数8 a. 基于正秩。a. 控制组 实验组c. 控制组= 实验组结论：由成对样本检验表和检验统计量b 表可知 Sig.值等于 0.021 和 0.03 都小于 0.05.拒绝原假设，两组实验结果存在差异性。并且可知实验组表现更加优秀。八. 某企业对生产线上的工人进
10、行某种专业技术培训，要对培训效果进行检验，从参加培训的工人中抽取15 人，将他们培训前后的数据每加工500个零件的不合格品数进行对比， 得到数据表见下表。 试根据表中数据检验培训前后工人的平均操作技术水平是否有显著提高，也就是检验培训效果是否显著。工人培训前后不合格品数据表序号培训前培训后1 2 0 2 3 1 3 3 2 4 4 1 5 4 1 6 4 2 7 4 2 8 4 3 9 5 2 10 5 2 11 5 3 12 5 3 13 5 2 14 5 3 15 5 3 6 成对样本统计量（n=15）均值标准差均值的标准误培训前4.2 0.94112 0.24300 培训后2.0 0.9
11、2582 0.23905 成对样本相关系数（n=15）相关系数Sig. t Sig（双侧）df 培训前 -培训后0.738 0.002 12.602 0 14 结论：如成对样本相关系数表所示：Sig（双侧）值等于0 小于 0.01，拒绝原假设，存在高度差异性，所以可知培训效果显著，培训后效果更加优于培训前。九、某年龄段儿童语言发展 (用词汇量表示 ) 如下表所示，问语言发展是否存在性别差异？并求列联系数。词汇量 500-800 801-1000 1001-1500 男孩（人数） 100 150 60 女孩（人数） 50 250 100 频数 * 分类 * 性别交叉制表性别分类合计500-800
12、 801-1000 1001-1500 男频数60 0 0 60 60 100 100 0 0 100 150 0 150 0 150 合计100 150 60 310 女频数50 50 0 0 50 100 0 0 100 100 250 0 250 0 250 合计50 250 100 400 对称度量性别值近似值Sig. 男按标量标定相依系数0.816 0 有效案例中的N 310 女按标量标定相依系数0.816 0 有效案例中的N 400 结论：7 看卡方检验表可知Sig. (双侧 )值为 0，小于 0.01，拒绝原假设， 说明男女生语言发展存在高度差异，并且女生学习语言更加有天赋。并且
13、列联系数为：0.618. 十. 调查了 90 名不同男、女大学生对于是否赞成外出租房的态度，各种态度人数分布见下表，试判断学生性别与其态度间有无关系？赞成不赞成男生23 17 女生28 22 案例处理摘要案例有效的缺失合计N 百分比N 百分比N 百分比频数* 性别4 100.0% 0 .0% 4 100.0% 频数 * 性别交叉制表计数性别合计男女频数17.00 1 0 1 22.00 0 1 1 23.00 1 0 1 28.00 0 1 1 合计2 2 4 对称度量值近似值Sig. 按标量标定相依系数0.707 0.261 有效案例中的N 4 结论：由对称度量表可知Sig=0.2610.0
14、5, 差异不显著，接受原假设。说明学生性别和态度无关。并且赞成的态度占多数。8 十一、分析 X与 Y两种分数的积差相关，并建立回归方程 。X 89 75 77 73 68 78 81 90 70 74 79 Y 92 82 76 78 70 84 83 85 75 80 77 相关性x y x Pearson 相关性1 .837*显著性（双侧）.001 N 11 11 y Pearson 相关性.837*1 显著性（双侧）.001 N 11 11 *. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。根据相关性表可知 P=0.0010.01 ，X、Y高度相关系数a模型非标准化系数t Sig. B 1 ( 常量 ) 25.0822.077 .068 x 0.710 4.580 .001 a. 因变量 : y 结论：由表可知非标准化系数常量为25.082。X 为 0.71，所以回归方程：Y=25.082+0.710 x