第一学期SPSS软件应用考核专项方案A.doc

试卷编号：121320A
院（系） ______________专业_______________ 班级_____________ 姓名___________________ 准考证号________________________

……………………………………密……………………………………封………………………………………………线………………………………………

河南科技学院-第一学期期终考试
SPSS软件应用考评方案（A）

适用班级：教育学101、102
注意事项：此次考试为开卷，满分100分。

题号
一
二
累计
合分人签字
分数
80
20
100

得分

评卷人
得分

一、结合数据a-01，经过spss来处理以下多个问题：
1.数据库中包含哪多个变量？按性质进行归类，分别属于哪种类型？（10分）
答：
Id 称名变量
Gender 类别变量
Bdate 称名变量
Educ 等比数据
Jobcat 类别变量
Salary 等比数据
Salbegin 等比数据
Jobtime 等比数据
Prevexp 等比数据
Minority 类别变量
Age 等比数据

2.请从性别和工作类型两个变量分析本研究样本组成。（10分）

Gender

频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
Female
216
45.6
45.6
45.6
Male
258
54.4
54.4
100.0
累计
474
100.0
100.0

Employment Category

频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
Clerical
363
76.6
76.6
76.6
Custodial
27
5.7
5.7
82.3
Manager
84
17.7
17.7
100.0
累计
474
100.0
100.0

Employment Category* Gender 交叉制表

Gender
累计
Female
Male
Employment Category
Clerical
计数
206
157
363
总数 %
43.5%
33.1%
76.6%
Custodial
计数
0
27
27
总数 %
.0%
5.7%
5.7%
Manager
计数
10
74
84
总数 %
2.1%
15.6%
17.7%
累计
计数
216
258
474
总数 %
45.6%
54.4%
100.0%
依据表Gender结果能够知道，在474位受访职员中，女性共有216名，占总体45.6％；男性共有258名，占总体54.4％。
依据表Employment Category结果能够知道，在474位受访职员中，工作类型为Clerical职员共有363名，占总体76.6％；工作类型为Custodial职员共有27名，占总体5.7％；工作类型为Manager职员共有84名，占总体17.7％。
依据交叉表结果能够知道，在474位受访职员中，工作类型为Clerical职员中，女职员共有206名，占总体43.5％，男职员共有157名，占总体33.1％；工作类型为Custodial职员中，女职员共有0名，占总体0％，男职员共有2名，占总体5.7％；工作类型为Manager职员中，女职员共有10名，占总体2.1％，男职员共有74名，占总体15.6％。
3.检验男女雇员现有工资是否有显著性差异。

组统计量

Gender
N
均值
标准差
均值标准误
Current Salary
Male
258
$41,441.78
$19,499.214
$1,213.968
Female
216
$26,031.92
$7,558.021
$514.258
分析：
从表中能够看出，男雇员人数为258人；现有工资水平平均数（Mean）为41441.78美元，标准差（Std. Deviation）为19499.214美元，标准误（Std. Error Mean）为1213.968美元。
女雇员人数为216人；现有工资水平平均数（Mean）为26031.92美元，标准差（Std. Deviation）为7558.021美元，标准误（Std. Error Mean）为514.258美元。

独立样本检验

方差方程 Levene 检验
均值方程 t 检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分 95% 置信区间
下限
上限
Current Salary
假设方差相等
119.669
.000
10.945
472
.000
$15,409.862
$1,407.906
$12,643.322
$18,176.401
假设方差不相等

11.688
344.262
.000
$15,409.862
$1,318.400
$12,816.728
$18,002.996
在Independent Samples Test共显示了两个T检验结果，分别是方差齐性假设成立和方差不齐结果。在这里，齐性检验显著性水平为0.000＜0.05，表明方差不齐。所以，方差齐性假设不成立所对应一行T检验结果是正确。这么，我们能够认为此次T检验结果表明，显著性水平为0.000＜0.05，所以在95％置信度下，男女雇员现有工资存在显著性差异。
4.受教育水平和现有工资水平是否相关？（15分）

单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验

Educational Level (years)
Current Salary
N
474
474
正态参数a,b
均值
13.49
$34,419.57
标准差
2.885
$17,075.661
最极端差异
绝对值
.210
.208
正
.210
.208
负
-.191
-.143
Kolmogorov-Smirnov Z
4.574
4.525
渐近显著性(双侧)
.000
.000
a. 检验分布为正态分布。
b. 依据数据计算得到。
输出结果如表所表示。单样本K-S检验结果表明，受教育水平和现有工资水平全部不属于正态分布，变量“受教育水平”显著性水平为0.000，“现有工资水平”显著性水平为0.000，全部小于大于95％置信度下0.005临界值。

相关系数

Educational Level (years)
Current Salary
Spearman rho
Educational Level (years)
相关系数
1.000
.688**
Sig.（双侧）
.
.000
N
474
474
Current Salary
相关系数
.688**
1.000
Sig.（双侧）
.000
.
N
474
474
**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著。
依据SPSS输出相关分析表，显示了两对变量之间斯皮尔曼相关系数、显著性水平值和样本量，附有“**”相关系数表明在0.01水平上相关显著。右上角和左下角输出结果完全相同。从相关分析表看，受教育水平和现有工资水平存在正向高相关，而且全部在0.01水平上相关显著。检验结果显著说明相关系数为零假设不能成立，从而接收相关系数不等于零假设。所以，受教育水平和现有工资水平存在相关。
5.工作时间长短和工资提升有没相关系？（15分）
转换——计算变量——工资提升=现有工资-原始工资
单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验

工资提升
Months since Hire
N
474
474
正态参数a,b
均值
17403.4810
81.11
标准差
10814.61996
10.061
最极端差异
绝对值
.186
.083
正
.186
.083
负
-.137
-.082
Kolmogorov-Smirnov Z
4.050
1.797
渐近显著性(双侧)
.000
.003
a. 检验分布为正态分布。
b. 依据数据计算得到。
输出结果如表所表示。单样本K-S检验结果表明，工作时间长短和工资提升全部不属于正态分布，变量“工作时间”显著性水平为0.000，“工资提升”显著性水平为0.003，全部小于大于95％置信度下0.005临界值。

相关系数

工资提升
Months since Hire
Spearman rho
工资提升
相关系数
1.000
.178**
Sig.（双侧）
.
.000
N
474
474
Months since Hire
相关系数
.178**
1.000
Sig.（双侧）
.000
.
N
474
474
**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著。
依据SPSS输出相关分析表，显示了两对变量之间斯皮尔曼相关系数、显著性水平值和样本量，附有“**”相关系数表明在0.01水平上相关显著。右上角和左下角输出结果完全相同。从相关分析表看，工作时间和工资提升存在正向相关，而且全部在0.01水平上相关显著。检验结果显著说明相关系数为零假设不能成立，从而接收相关系数不等于零假设。所以，工作时间长短和工资水平存在相关。
6.不一样代码职员其现有工资水平有没有差异？（15分）
表1
描述
Current Salary

N
均值
标准差
标准误
均值 95% 置信区间
极小值
极大值
下限
上限
Clerical
363
$27,838.54
$7,567.995
$397.217
$27,057.40
$28,619.68
$15,750
$80,000
Custodial
27
$30,938.89
$2,114.616
$406.958
$30,102.37
$31,775.40
$24,300
$35,250
Manager
84
$63,977.80
$18,244.776
$1,990.668
$60,018.44
$67,937.16
$34,410
$135,000
总数
474
$34,419.57
$17,075.661
$784.311
$32,878.40
$35,960.73
$15,750
$135,000
1、各组描述统计量：表1给出了三种工作类型职员在现有工资水平上描述统计量，比如样本量（N）、平均值、标准差、标准误、95％置信区间、最大值、最小值。经过这些信息能够了解数据整体情况。具体来说，工作类型为Clerical职员现有工资水平平均数为27838.54，标准差为7567.995；工作类型为Custodial职员现有工资水平平均数为30938.89，标准差为2114.616；工作类型为Manager职员现有工资水平平均数为63977.8，标准差为18244.776.
表2
方差齐性检验
Current Salary
Levene 统计量
df1
df2
显著性
59.733
2
471
.000
2、方差齐性检验结果：表2给出了进行方差齐性检验结果。如表中所表示，两个因变量显著性水平均小于0.05，表明现有工资水平在三种工作类型上方差均为不齐
表3
ANOVA
Current Salary

平方和
df
均方
F
显著性
组间
8.944E10
2
4.472E10
434.481
.000
组内
4.848E10
471
1.029E8

总数
1.379E11
473

3、方差检验表：表3给出了对现有工资水平进行方差分析结果。“现有工资水平”方差分析结果表明，显著性水平为0.000＜0.05，方差检验零假设不成立，即三种类型职员在现有工资水平上有显著差异。
表4
多重比较
Current Salary
Dunnett C
(I) Employment Category
(J) Employment Category
均值差 (I-J)
标准误
95% 置信区间
下限
上限
dimension2
Clerical
dimension3
Custodial
$-3,100.349*
$568.679
$-4,476.97
$-1,723.73
Manager
$-36,139.258*
$2,029.912
$-40,981.02
$-31,297.50
Custodial
dimension3
Clerical
$3,100.349*
$568.679
$1,723.73
$4,476.97
Manager
$-33,038.909*
$2,031.840
$-37,895.87
$-28,181.95
Manager
dimension3
Clerical
$36,139.258*
$2,029.912
$31,297.50
$40,981.02
Custodial
$33,038.909*
$2,031.840
$28,181.95
$37,895.87
*. 均值差显著性水平为 0.05。
4、多个比较：表4给出了进行多个比较结果。据方差齐性检验结果，三种工作类型各族方差均不齐，所以Dunnett’s C计算多重比较结果可信。从表4中能够看出，Clerical、Custodial、Manager均值差全部带有“*”，表明这三种类型工作在0.05水平上差异显著。
3.相同年纪男孩和女孩是否身高有所不一样？是否身高随年纪增加呈线性关系？（15分）
表1
汇报
身高
性别
均值
N
标准差
女
1.5154
13
.06253
男
1.5357
14
.07623
总计
1.5259
27
.06941
表2
汇报
身高
年纪
均值
N
标准差
10
1.4488
8
.02167
11
1.5209
11
.03910
12
1.6100
8
.01773
总计
1.5259
27
.06941
表3
汇报
身高
年纪
性别
均值
N
标准差
10
女
1.4500
5
.0
男
1.4467
3
.02887
总计
1.4488
8
.02167
11
女
1.5383
6
.02317
男
1.5000
5
.04637
总计
1.5209
11
.03910
12
女
1.6100
2
.01414
男
1.6100
6
.0
总计
1.6100
8
.01773
总计
女
1.5154
13
.06253
男
1.5357
14
.07623
总计
1.5259
27
.06941
依据表3结果能够知道，10岁组女孩儿身高均值为1.45，男孩儿身高均值为1.4467；11岁组女孩儿身高均值为1.5383，男孩儿身高均值为1.5000；12岁组女孩儿身高均值为1.5154，男孩儿身高均值为1.5357。所以，相同年纪男孩和女孩身高存在差异
评卷人
得分

二、有29名13岁男生身高、体重、肺活量（见数据a-02）。试分析身高大于等于155厘米和身高小于155厘米两组男生体重和肺活量均值是否有显著性差异。（20分）
转换——重新编码为不一样变量——定义新变量为身高分组——将身高大于等于155厘米定义为1，将身高小于155厘米定义为2。
实施一次独立样本T检验会得到两个表格：样本统计量和T检验结果（见表1和表2）。
表1
组统计量

身高分组
N
均值
标准差
均值标准误
体重
dimension1
1
13
40.838
5.1169
1.4192
2
16
34.113
3.8163
.9541
表1结果表明，身高大于等于155厘米男生体重平均值为40.838，标准差为5.1169，标准误为1.4192；身高小于155厘米男生体重平均值为34.113，标准差为3.8163，标准误为0.9541.
表2
独立样本检验

方差方程 Levene 检验
均值方程 t 检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分 95% 置信区间
下限
上限
体重
假设方差相等
1.742
.198
4.056
27
.000
6.7260
1.6585
3.3231
10.1288
假设方差不相等

3.933
21.745
.001
6.7260
1.7101
3.1771
10.2748
表2共显示了两个T检验结果，分别是方差齐性假设成立结果和方差不齐结果。到底以哪一个结果为准，还需要依靠方差齐性检验结果。在这里，齐性检验显著性水平为0.198＞0.05，表明方差齐性。所以，方差齐性假设成立所对应一行T检验结果是正确。
这么，我们能够认为此次T检验结果表明，显著性水平为0.000<0.05，所以在95％置信度下，身高大于等于155厘米和小于155厘米男生体重有显著性差异。
表3
组统计量

身高分组
N
均值
标准差
均值标准误
肺活量
dimension1
1
13
2.4038
.40232
.11158
2
16
2.0156
.42297
.10574
表3结果表明，身高大于等于155厘米男生肺活量平均值为2.4038，标准差为0.40232，标准误为0.11158；身高小于155厘米男生肺活量平均值为2.0156，标准差为0.42297，标准误为0.10574.
表4
独立样本检验

方差方程 Levene 检验
均值方程 t 检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分 95% 置信区间
下限
上限
肺活量
假设方差相等
.002
.961
2.512
27
.018
.38822
.15456
.07110
.70534
假设方差不相等

2.525
26.277
.018
.38822
.15373
.07239
.70405
表4共显示了两个T检验结果，分别是方差齐性假设成立结果和方差不齐结果。在这里，齐性检验显著性水平为0.961＞0.05，表明方差齐性。所以，方差齐性假设成立所对应一行T检验结果是正确。这么，我们能够认为此次T检验结果表明，显著性水平为0.018<0.05，所以在95％置信度下，身高大于等于155厘米和小于155厘米男生肺活量有显著性差异。