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
23 性别 * 学业成绩 17 22 38 交叉制表 计数 学业成绩 中等以上 性别 男 女 合计
中等以下 合计 23 38 61 17 22 39 40 60 100 卡方检验 值 df .343a 1 1 1 渐进 Sig. （双侧 ） 精确 Sig.（ 双侧 ） 精确 Sig.（ 单侧 ） Pearson 卡方 连续校正 似然比 .558 b.142 .342 .706 .558 .676 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 N .352 .340 1 .560
100 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 2
83 69 87 78 65 88 3 4 5 6 93 91 78 72 59 59
检验统计量 原教学方法 - 新 教学方法 Z 渐近显著性 （ 双侧 ） a. 基于正秩。 -1.753 a .080 b. 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 分数 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
1.5 2.5 5.5 1 4 5 3.5 4 4.5
9 10.5 13 8 11 9.5 10 12 12.5
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
N
培训方法 = 1 (FILTER) 加盟时间 分数增加量
有效的 N （列表状态） 极小值 极大值 均值 标准差
9 9 9
1 .50 9.00
1 7.00 16.00
1.00 4.0000 12.5556
.000 2.09165 2.60342
9
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
N 加盟时间 分数增加量 培训方法 = 2 (FILTER) 有效的 N （列表状态） 极小值 极大值 均值 标准差 9 9 9 1.00 8.00 1 5.50 13.00 1 3.5000 10.6111 1.00 1.54110 1.67290 .000 9 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 旧方法 - 新方法 Z -2.530 a .011 渐近显著性 （双侧 ） a. 基于正秩。 b. 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 阅 读理解 成绩 A B
阅读理解成绩 10 9 6 13 8 7 12 12 7 10 9 5 14 8 8 8 11 4 12 13 7 6 8 11 9 C 10 ANOVA
平方和 组间 组内 总数 df 2 23 均方 F 11.770 显著性 86.316 84.338 170.654 43.158 3.667 .000 25 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，
件对学生有无影响？
实验条件
实验成绩
结果如下表。 试问四种实验条
A B C
D
描述性统计量
13 4 24 12
14 5 28 11
17 10 31 6
19 3 30 13
22 3 22 8
N 均值 标准差 极小值 极大值 实验成绩 20 14.7500 9.01972 3.00 31.00 实验条件 20 2.5000 1.14708 1.00 4.00 检验统
计量 (a)(,)(b)
实验成绩 卡方 17.076 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 上 中 下 家庭状况 * 是否愿意 交叉制表
计数 愿意 不愿意 不表态 13 20 18 27 19 7 10 20 11 是否愿意 愿意 家庭状况 上 中 下 合计 不愿意 不表态 合计 13 20 18 51 卡方检验 27 19 7 53 10 20 11 41 50 59 36 145 渐进 Sig. 双 值 df （ 侧） 4 Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合 有效案例中的 N 12.763 a 12.790 .459 .012 .012 .498 4 1 145 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。
表 12-7 文理科男女的态度调查表
学科 男生 女生 文科 理科
80 120 40 160
案例处理摘要 案例 有效的 缺失 合计 百分比 N 性别 * 文理 科 性别 * 文理科 百分比 N 0 N 400 百分比 100.0% 400 交叉制表 .0% 100.0% 计数 文理科 文科 性别 男 女 合计 理科 合计 80 40 120 120 160 280 200 200 400 卡方检验 渐进 Sig. 值 精确 Sig.单 精确 Sig.（ 双 侧） df 1 1 1 （双侧） .000 （ 侧） Pearson 卡方 连续校正 似然比 19.048 a 18.107 19.326 b .000 .000 Fisher 的精确检 .000 000 验 线性和线性组合 有效案例中的 N 19.000 1 .000 400 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（
试问三种训练方法有无显著差异？
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。
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
方法 N 秩均值 评分 方法 A 7 4.14 方法 B 7 16.50 方法 C 6 10.92 总数 20 检验统计量 (a)(,)(b)
评分 卡方 15.347
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
平方和 群組之間 在群組內 總計 df 2 12 平均值平方 F 6.333 顯著性 570.000 540.000 1110.000 285.000 45.000 .013 14 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，
案例处理摘要
案例
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？
有效的 缺失 合计 百分比 N 性别 * 是否喜欢 百分比 N 0 N 436 百分比 436 性别 * 是否喜欢 100.0% .0% 100.0% 交叉制表 计数 是否喜欢 喜欢 性别 男 女 合计 不喜欢 合计 160 90 250 68 118 186 228 208 436 卡方检验 渐进 Sig. 值 双 精确 Sig.（ 双 侧） 精确 Sig.（ 单 侧） df （ 侧） 1 Pearson 卡方 连续校正 似然比 32.191 a 31.101 32.554 .000 b1 .000 1 .000 Fisher 的精确检验 .000 .000 线性和线性组合 有效案例中的 N 32.117 1 .000 436 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。
实验结果（ X ）
A B C
55 45 41
50 48 43
48 43 42
49 42 40
47 44 36
描述
结果
均值的 95% 置信区 间 N A B C 总 数 结果
均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 5 15 49.8000 44.4000 40.4000 44.8667 3.11448 2.30217 2.70185 4.71876 1.39284 1.02956 1.20830 1.21838 45.9329 41.5415 37.0452 42.2535 53.6671 47.2585 43.7548 47.4798 47.00 42.00 36.00 36.00 55.00 48.00 43.00 55.00 方差齐性检验
Levene 统计 量 df1 .104 2 df2 12 显著性 .902 ANOVA
结果 平方和 组间 组内 总数 df 2 12 均方 F 14.969 显著性 222.533 89.200 311.733 111.267 7.433 .001 14 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）
绩有无显著不同？
。试问两所高中的成
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 均值的标准 误 学校 成绩 N 10 10 均值 标准差 A B 81.0000 84.0000 4.85341 5.39547 1.53478 1.70620 独立样本检验 方差方程 的 Levene 检验 Sig. Sig F 成假 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 （双 t df 侧） 均值差值 标准误差 值 下限 上限 .09 .76 -1.307 4 3 18 .208 -3.00000 2.29492 -7.82145 1.82145 绩设 相 等 假 设 不 相 等 -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 2 3 4 5 6 7 8 9 10
测试 1 测试 2 121 125 134 134 170 176 178 187 189 190 122 145 159 171 176 177 165 189 195 191 成對樣本相關性 N 對組
相關 顯著性 测试一 & 测试 二 1 10 .861 .001 成对样本检验 成对差分 差分的 95% 置信区间 均值 对 被试 1 - -8.600 被 标准差 均值的标准 误 下限 上限 t -1.871 df Sig.（ 双侧 ） 9 .094 14.53884 4.59758 -19.0004 6 1.80046 00 1 试 2 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
期测验得分如下，问两组测验得分有无差异？
5 种颜色命名的教学， 而对照组不施以教学， 后
成对差分 差分的 95% 置 信均值的标 准均值 标准差 误 下限 区间 上限 t df Sig.（ 双侧 ） .049 3.0833 对 实验 组 4.83281 1.39511 .01271 6.1539 5 2.210 11 3 - 1 对照 组 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 ; 时,100cm-120cm; 时,120cm 以上
c=2
c=3
描述统计量
N
性别
极小值 极大值 均值 标准差
46 2 2 2.00
身高 ,cm 46 99.3 122.3 有效的 N （列表状态） 46
.000
109.896 5.7706
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 差分的 95% 置信区间 t 元件寿命 df .604 14 Sig.（ 双侧 ） .555 均值差值 下限 上限 15.93333 -40.6432 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
均值的 95% 置信区间 N 方法一 方法二 方法三 总数
分数 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 8 7 9 24 方差齐性检验 86.7500 75.2857 71.0000 77.5000 5.62520 2.69037 3.67423 8.00000 1.98881 1.01686 1.22474 1.63299 82.0472 72.7975 68.1757 74.1219 91.4528 77.7739 73.8243 80.8781 79.00 71.00 66.00 66.00 96.00 78.00 77.00 96.00 Levene 统计量 2.166
分数 df1 2 df2 21 ANOVA 显著性 .140 平方和 组间 组内 总数
分数
df 2 21 均方 F 30.945 显著性 1099.071 372.929 1472.000 549.536 17.759 多重比较 .000 23 LSD 均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 方法 方法一 (J) 方法 方法二 方法三 (I-J) 11.46429 * 15.75000 * -11.46429 * 4.28571 -15.75000 * -4.28571 2.18100 2.04768 2.18100 2.12370 2.04768 2.12370 .000 .000 .000 .057 .000 .057 6.9287 11.4916 -15.9999 -.1308 -20.0084 -8.7022 15.9999 20.0084 -6.9287 8.7022 -11.4916 .1308 方法二 方法一 方法三 方法三 方法一 方法二 *. 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.
乙、丙 3 个组，每
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、
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
均值的 95% 置信区间 N 甲 乙 丙 总数
成绩 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 6 6 6 18 方差齐性检验 3.8167 4.2333 4.7333 4.2611 .44907 .39328 .67132 .62133 .18333 .16055 .27406 .14645 3.3454 3.8206 4.0288 3.9521 4.2879 4.6461 5.4378 4.5701 3.30 3.50 3.60 3.30 4.30 4.60 5.60 5.60 Levene 统计量 .640
成绩 df1 2 df2 15 ANOVA 显著性 .541 平方和 组间 组内 总数 成绩
df 2 15 均方 F 4.698 显著性 2.528 4.035 6.563 1.264 .269 多重比较 .026 17 LSD 均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 分组 (J) 分组 甲 (I-J) -.41667 -.91667 * .41667 -.50000 .91667 * .50000 乙 丙 .29944 .29944 .29944 .29944 .29944 .29944 .184 .008 .184 .116 .008 .116 -1.0549 -1.5549 -.2216 -1.1382 .2784 -.1382 .2216 -.2784 1.0549 .1382 1.5549 1.1382 乙 甲 丙 丙 甲 乙 *. 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.
学生随机分成 4 组，每组 5
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
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 N 分数 复习方式 均值 标准差 极小值 极大值 20 20 秩 23.8500 2.5000 10.08529 1.14708 8.00 1.00 45.00 4.00 复习方式 分数 集中循环复习 分段循环复习 逐个击破复习 梯度学习 N 5 5 5 5 20 秩均值 3.60 17.20 7.40 13.80 总数 检验统计量 分数 卡方 16.204 3 .001 df 渐近显著性 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 均值的 95% 置信区间 N 12 24 36 48 总数
正确题目 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 8 8 8 8 32 方差齐性检验 9.0000 9.0000 8.7500 8.5000 8.8125 1.69031 1.69031 2.18763 2.00000 1.82169 .59761 .59761 .77344 .70711 .32203 7.5869 7.5869 6.9211 6.8280 8.1557 10.4131 10.4131 10.5789 10.1720 9.4693 7.00 7.00 6.00 6.00 6.00 12.00 12.00 12.00 11.00 12.00 Levene 统计量 .482
正确题目 df1 3 df2 28 ANOVA 显著性 .698 平方和 组间 组内 总数
正确题目
df 3 28 均方 F .126 显著性 1.375 101.500 102.875 .458 3.625 .944 31 多重比较 LSD
均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 剥夺睡眠时间 12 (J) 剥夺睡眠时间 24 36 48 (I-J) .00000 .25000 .50000 .00000 .25000 .50000 -.25000 -.25000 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 .95197 1.000 .795 .604 1.000 .795 .604 .795 .795 -1.9500 -1.7000 -1.4500 -1.9500 -1.7000 -1.4500 -2.2000 -2.2000 1.9500 2.2000 2.4500 1.9500 2.2000 2.4500 1.7000 1.7000 24 12 36 48 36 12
24 48 48 .25000 -.50000 -.50000 -.25000 .95197 .95197 .95197 .95197 .795 .604 .604 .795 -1.7000 -2.4500 -2.4500 -2.2000 2.2000 1.4500 1.4500 1.7000 12 24 36 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
均值的 95% 置信区间 N 1班 2班 3班 总数
成绩 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 8 7 8 23 68.8750 73.5714 69.0000 70.3478 16.83056 17.44379 16.75879 16.34739 5.95050 6.59313 5.92513 3.40867 54.8043 57.4386 54.9893 63.2787 82.9457 89.7042 83.0107 77.4170 43.00 48.00 41.00 41.00 89.00 91.00 91.00 91.00 方差齐性检验 Levene 统计量 .014
成绩 df1 2 df2 20 ANOVA 显著性 .987 平方和 组间 组内 总数 成绩
df 2 20 均方 F .181 显著性 104.628 5774.589 5879.217 52.314 288.729 多重比较 .836 22 LSD 均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 班级 (J) 班级 1班 (I-J) -4.69643 -.12500 4.69643 2班 3班 8.79422 8.49602 8.79422 8.79422 .599 .988 .599 .609 -23.0408 -17.8474 -13.6480 -13.7730 13.6480 17.5974 23.0408 22.9158 2班 1班 3班 4.57143 3班 1班 2班 .12500 -4.57143 8.49602 8.79422 .988 .609 -17.5974 -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
均值的 95% 置信区间 N 初一 初二 初三 总数
分数 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 8 8 8 24 方差齐性检验 20.8750 22.3750 29.8750 24.3750 6.46833 7.53918 5.19443 7.37689 2.28690 2.66550 1.83651 1.50580 15.4673 16.0721 25.5323 21.2600 26.2827 28.6779 34.2177 27.4900 10.00 12.00 24.00 10.00 30.00 35.00 40.00 40.00 Levene 统计量 .644
分数 df1 2 df2 21 ANOVA 显著性 .535 平方和 组间 组内 总数 df 2 21 均方 F 4.441 显著性 372.000 879.625 1251.625 186.000 41.887 .025 23 多重比较 分数 LSD (I) 年级 (J) 年级 均值差 标准误 显著性 95% 置信区间 (I-J) 初一 下限 上限 初二 初三 -1.50000 -9.00000 * 1.50000 -7.50000 * 9.00000 * 7.50000 * 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 3.23600 .648 .011 .648 .031 .011 .031 -8.2296 -15.7296 -5.2296 -14.2296 2.2704 .7704 5.2296 -2.2704 8.2296 -.7704 15.7296 14.2296 初二 初一 初三 初三 初一 初二 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？ 体重控制情况 有效 是 否 未使用 使 用 使用 该产 合计 无效 合计 27 20 47 19 33 52 46 53 99
品 是否使用 * 是否有效 交叉制表 计数 是否有效 有效 是否使 使用 用无效 合计 20 27 33 19 53 未使 用 46 合计 47 52 卡方检验 99 值 df 1 1 1 渐进 Sig. （ 双侧 ） 精确 精确 Sig.( 双侧 ) Sig.( 单侧 ) Pearson 卡方 连续校正 似然比 4.339 a 3.539 4.367 .037 .060 b.037 Fisher 的精确 .045 .030 检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 4.295 1 .038 99 的期望计数少于 5 。最小期望计数为 a. 0 单元格 (.0%) b. 仅对 2x2 表计算 21.84 。 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.
求每一被试在实验控制条
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
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
左右
上下
独体
1 445 755 422 2 530 545 530 3 452 630 240 4 540 756 630 5 428 835 435 6 538 440 320 7 350 548 536 8
452 640 625 9 330
650 430 10
535
465
428
描
述
分
均值的 95% 置信区间 N 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 左右 10 460.0000 77.01804 24.35524 404.9046 515.0954 330.00 540.00 上下 10 626.4000 129.60213 40.98379 533.6882 719.1118 440.00 835.00 独体 10 459.6000 124.18284 39.27006 370.7649 548.4351 240.00 630.00 总数 30 515.3333 134.98233 24.64429 464.9301 565.7366 240.00 835.00 方差齐性检验
分数 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.219 2 27 .311
ANOVA 分数 平方和 df 均方 F 显著性 组间 185037.867 2 92518.933 7.275 .003 组内 343348.800 27 12716.622 总数 528386.667 29 多重比较
分数
LSD (I) 汉字结 95% 置信区间 构 (J) 汉字结构 均值差 (I-J) 标准误 显著性 下限 上限 左右 上下 -166.40000 * 50.43138 .003 -269.8767 -62.9233 独体 .40000 50.43138 .994 -103.0767 103.8767 上下 左右 166.40000 * 50.43138 .003 62.9233 269.8767 数
独体 独体 左右 上下 166.80000 * -.40000 -166.80000 * 50.43138 50.43138 50.43138 .003 .994 .003 63.3233 -103.8767 -270.2767 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。
测验环境 ⅠⅡⅢⅣ
被试
1 2 3 4 5
成绩
30 14 24 38
26
28 18 20 34 28
16 10 18 20 14
34 22 30 44 30
描述
均值的 95% 置信区 间 N 一均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 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 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 二 三四 总 数
方差齐性检验 成绩 Levene 统计 量 .599
df1 3 df2 16 ANOVA 显著性 .625 成绩 平方和 组间 组内 总数 df 3 16 均方 F 4.692 显著性 698.200 793.600 1491.800 232.733 49.600 .016 19 多重比较
成绩
LSD (I) 测验 环境 (J) 测验环 境 均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I-J) 一 二 .80000 10.80000 * -5.60000 -.80000 10.00000 * -6.40000 -10.80000 * -10.00000 * -16.40000 * 5.60000 6.40000 16.40000 * 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 4.45421 .860 .028 .227 .860 .039 .170 .028 .039 .002 .227 .170 .002 -8.6425 1.3575 -15.0425 -10.2425 .5575 -15.8425 -20.2425 -19.4425 -25.8425 -3.8425 -3.0425 6.9575 10.2425 20.2425 3.8425 8.6425 19.4425 3.0425 -1.3575 -.5575 -6.9575 15.0425 15.8425 25.8425 三 四 二 一 三 四 三 一 二 四 四 一 二 三答：根据单因素方差分析可知， 一测验成绩有显著性影响，经过 在环境四的效果最好。
p=0.016<0.05, 因此有显著性差异，即不同的测验环境对这 LSD 比较可知，除环境一与环境四外，均有显著性差异，
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
27.
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 10 岁 230 190 185 215 190 15 岁 190 175 180 165 210 20 岁 300 165 350 160 320 145 345 150 330 170 描述 分数 均值的 95% 置信区间 N 5岁 10岁 15岁 20岁 总数 分数
均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 5 5 20
329.0000 202.0000 184.0000 158.0000 218.2500 20.12461 19.55761 17.10263 10.36822 69.36317 9.00000 8.74643 7.64853 4.63681 15.51008 304.0120 177.7160 162.7643 145.1262 185.7870 353.9880 226.2840 205.2357 170.8738 250.7130 300.00 185.00 165.00 145.00 145.00 350.00 230.00 210.00 170.00 350.00 方差齐性检验 Levene 统计量 .926
分数 df1 3 df2 16 ANOVA 显著性 .451 平方和 组间 组内 总数
分数
df 3 16 均方 F 97.307 显著性 86663.750 4750.000 91413.750 28887.917 296.875 多重比较 .000 19 LSD 95% 置信区间 (I) 年 龄 5岁 (J) 年龄 10岁 15岁 均值差 (I-J) 标准误 显著性 下限 上限 127.00000 * 145.00000 * 10.89725 10.89725 .000 .000 103.8989 121.8989 150.1011 168.1011 194.1011 -103.8989 41.1011 67.1011 -121.8989 5.1011 49.1011 -147.8989 -20.8989 20岁 10岁 171.00000 * -127.00000 * 18.00000 44.00000 * -145.00000 * -18.00000 26.00000 * -171.00000 * -44.00000 * 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 10.89725 .000 .000 .118 .001 .000 .118 .030 .000 .001 147.8989 -150.1011 -5.1011 20.8989 -168.1011 -41.1011 2.8989 -194.1011 -67.1011 -49.1011 5岁 15岁 20岁 15岁 5岁 10岁 20岁 20岁 5岁 10岁 15岁 -26.00000 * 10.89725 .030 -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 如下的成绩数据：
控制班： 85 76 83 93 78 75 80 79 90 88
10份和 9份试卷 ,得到
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
班级
成绩 控制班
N
10
均值 标准差 均值的标准误
82.7000 79.4444
6.14727 13.94732
1.94394 4.64911
对比班
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% 置信区间 均值差值 标准误差值 下限 上限 Sig F 成假 绩设 Sig.（ 双 t df 17 侧） 8.88 4 .00 8 .67 1 .511 3.25556 4.85274 -6.982 13.49395 83 方 差 相 等 假 .64 6 10.75 .532 3.25556 5.03916 -7.867 14.37824 设 方 0 13 差 不 相 等 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
淡
中
浓
1 2 3 4 5
150 160 165 155 160
160 155 170 145 160
145 130 140 150 130
描述
结果
均值的 95% 置信区间 N 淡 中 浓 总数
均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 5 15 158.0000 158.0000 139.0000 151.6667 5.70088 9.08295 8.94427 11.90238 2.54951 4.06202 4.00000 3.07318 150.9214 146.7220 127.8942 145.0753 165.0786 169.2780 150.1058 158.2580 150.00 145.00 130.00 130.00 165.00 170.00 150.00 170.00 方差齐性检验
结果 Levene 统计量 .569
结果 df1 2 df2 12 ANOVA 显著性 .580 平方和 组间 组内 总数 df 2 12 均方 F 9.256 显著性 1203.333 780.000 1983.333 601.667 65.000 .004 14 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 有效 是否使用 使用 未使用 合计 无效 合计 20 27 47 渐进 Sig. （ 双 值 33 19 52 53 46 99 df aa 侧） 精确 Sig.（ 双 侧） 精确 Sig.（ 单 侧） 4.339 Pearson 卡方 连续校正 b 似然比 1 1 1 .037 .060 .037 .045 .038 .030 3.539 4.367 Fisher 的精确检验 线性和线性组合 有效案例中的 4.295 99 1 N 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 均值的 95% 置信区间 N 传统手刹 类型一 类型二 类型三 总数
结果 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 5 5 20 15.7600 18.3600 17.0600 35.0600 21.5600 3.57603 4.97423 2.57934 4.10219 8.81371 1.59925 2.22454 1.15352 1.83456 1.97081 11.3198 12.1837 13.8573 29.9665 17.4351 20.2002 24.5363 20.2627 40.1535 25.6849 12.00 12.00 14.20 29.60 12.00 21.20 24.50 20.30 39.00 39.00 方差齐性检验 Levene 统计量 .868
结果 df1 3 df2 16 ANOVA 显著性 .478 平方和 组间 组内 总数 df 3 16 均方 F 26.921 显著性 1231.900 244.048 1475.948 410.633 15.253 .000 19 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.
15岁、 20岁人群中随机抽
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、
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
10岁 230 190 185 215 190
15岁 190 175 180 165 210
描述 20岁 165 160 145 150 170
330
分数 均值的 95% 置信区间 N 5岁
均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 329.0000 202.0000 20.12461 19.55761 9.00000 8.74643 304.0120 177.7160 353.9880 226.2840 300.00 185.00 350 230 10岁 15岁 20岁 总数
分数
方差齐性检验 5 5 20 184.0000 158.0000 218.2500 17.10263 10.36822 69.36317 7.64853 4.63681 15.51008 162.7643 145.1262 185.7870 205.2357 170.8738 250.7130 165.00 145.00 145.00 210 170 350 Levene 统计量 .926
分数
df1 3 df2 16 显著性 .451 ANOVA 平方和 组间 组内 总数 df 3 16 均方 F 97.307 显著性 86663.750 4750.000 91413.750 28887.917 296.875 .000 19 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。
态度取向 赞成 民主党 共和党
反对 未表态 85 116 党派 * 态度取向 交叉制表
78 59 37 25 计数 态度取向 赞成 党派 民主 反对 未表态 合计 85 78 37 200 党 共和 116 59 25 200 党 合计 201 卡方检验 137 62 400 渐进 Sig. 值 df 2 2 1 （双侧） Pearson 卡方 似然比 线性和线性组 合9.739 a 9.781 8.591 .008 .008 .003 有效案例中的 400 N 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 40 岁教练 139 169 167 50 岁教练 114 137 155 94 151 检验统计量 分数 2.376 卡方 df 渐近显著 性 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， 即三种不同年龄的的教练员训练不存在差异。
p=0.305>0.05, 没有显著性差异，
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？
中等 中等 以上 以下
男 女 23 38 17 22 卡方检验 精确 精确 渐进 Sig. Sig.( 双 侧） Sig.( 单 侧） 值 df 1 （双侧） .558 Pearson 卡方 连续校正 b 似然比 .343a .142 1 1 .706 .342 .558
Fisher 的精确
检验 线性和线性组
.676 .352
.340 .560
有效案例中的 100
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 按区间 Pearson 的 R 按顺序 Spearman 相关性 有效案例中的 N 渐进标准误差 a 近似值 T b 近似值 Sig. -.059 -.059 .100 .100 -.581 -.581 .563 c .563 c 100 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：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 Sig.（ 双F 身 假设方 差分的 95% 置信 区间 下限 上限 Sig. t -.00 df 94 侧 ） 均值差 值 标准误差 值 .276 .601 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 2.4222 高 差相等 8 -.00 ,c 假设方 m93.983 .994 -.0097 1.2211 -2.4342 2.4149 差不相 8 等 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 体重 ,kg 卡方 33.844 2 .000 df 渐近显著性 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)
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
年龄 N 秩均值
身高 ,cm 5（周岁） 6（周岁） 7（周岁） 17 51 28 15.88 44.60 75.41 总数 96
检验统计量 身高 ,cm 卡方 50.450 2 .000 检验
df 渐近显著性 a. Kruskal Wallis b. 分组变量 : 年龄
答：根据多个独立样本非参数检验可知 年龄的幼儿身高存在显著性差异。
,p=0.000<0.01, 因此，存在非常显著性差异，即不同
独立样本检验 方差方程的 Levene 检 验 Sig. （双 F 身 假设方差 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 Sig. t -.00 df 侧） 均值差 值 标准误差 值 下限 上限 .276 .601 94 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 2.4222 高 相等 ,c8 -.00 假设方差 不相等 93.983 .994 -.0097 1.2211 -2.4342 2.4149 m8 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 身高 ,cm 体重 ,kg Pearson 相关性 1 .864 ** 显著性（双侧） .000 50 50 1 N 体重 ,kg Pearson 相关性 **.864
显著性（双侧）
.000
N 50 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.
组，要求他们学习
个被试的错误个数记录如下。 误数是否相同。
方式 A ：3 4 1 1
一个样本中有 14 个被试，随机分成两20 个某种不熟悉的外语词汇。
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
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
方式 B： 5 8 7 9
6 8 2 1 4 6 8
组统计量 方式 成绩 N 7 8 均值 标准差 均值的标准误 方式A 方式B 3.5714 6.0000 2.63674 2.61861 .99659 .92582 独立样本检验 方差方程的 Levene 检 验 Sig.（ 双F 成 假设 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 Sig. t df 13 侧） .012 .915 -1.7 86 -1.7 .097 -2.4 1.35960 -5.36581 .50866 绩 相等 假设 2857 12.711 .098 -2.4 1.36027 -5.37408 .51693 不相 85 2857
等 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.
的教学效果进行
试问三位教师的教学质量有无显著差异？
学 教师 生 编 随机抽取 10名大学生对三位专业课教师
0到 100的评定。结果如下表，
号 1 甲 乙 丙
检验统计量
2 32 37 25 3 60 70 63 4 41 66 59 5 72 73 75 6 37 34 31 7 39 48 44 8 25 29 18 9 49 54 42 10 51 63 68 50 58 54
N 卡方 10 7.800 2 .020 df 渐近显著 性 a. Friedman 检验 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。
实验结果（ X ）
A B C
55 45 41
50 48 43
48 43 42
49 42 40
47 44 36
描述
结果 均值的 95% 置信区 间 下限 上限 N A B C 总 数
均值 标准差 标准误 极小值 极大值 5 5 5 15 49.8000 44.4000 40.4000 44.8667 3.11448 2.30217 2.70185 4.71876 1.39284 1.02956 1.20830 1.21838 45.9329 41.5415 37.0452 42.2535 53.6671 47.2585 43.7548 47.4798 47.00 42.00 36.00 36.00 55.00 48.00 43.00 55.00 方差齐性检验 结果 Levene 统计 量 df1 .104 2 df2 12 ANOVA 显著性 .902
结果 平方和 组间 组内 总数 df 2 12 均方 F 14.969 显著性 222.533 89.200 311.733 111.267 7.433 .001 14 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。
体重控制情况
有效
是 否 未使用 使 用 使用 该产 合计
无效 合计
27 20 47
19 33 52
46 53 99
品
是否使用 * 是否有效 交叉制表
计数
是否有效 有效 是否使 用 无效 合计 使用 未使 20 27 33 19 53 46 用
合计 卡方检验 47 52 99 精确 渐进 Sig. 值 精确 df a （ 双侧 ） 1 1 1 .037 Sig.（ 单Sig.（ 双侧 ） 侧 ） Pearson 卡方 连续校正
似然比 b4.339 a 3.539 4.367 .060 .037
Fisher 的精确 .045 .030 检验 线性和线性组合 有效案例中的 N 4.295 1 .038 99 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.
伊尔错觉的影响，选取 20名被试再
某心理学工作者为研究线段长度和箭头角度对缪勒 -莱
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 析。
被试 SPSS软件进行统计分
150 10cm 20cm 5 4 3 6 4 描述
450 10cm 2 1 1 0 2 20cm 3 2 4 5 3 1 2 3 4
2 1 2 1 3 5 得分 均值的 95% 置信区间 N 150-10cm 150-20cm 450-10cm 450-20cm 总数
得分 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 5 5 5 5 20 1.8000 4.4000 1.2000 3.4000 2.7000 .83666 1.14018 .83666 1.14018 1.59275 .37417 .50990 .37417 .50990 .35615 .7611 2.9843 .1611 1.9843 1.9546 2.8389 5.8157 2.2389 4.8157 3.4454 1.00 3.00 .00 2.00 .00 3.00 6.00 2.00 5.00 6.00 方差齐性检验 Levene 统计量 .369
得分 df1 3 df2 16 ANOVA 显著性 .776 平方和 组间 组内 总数 df 3 16 均方 F 10.733 显著性 32.200 16.000 48.200 10.733 1.000 .000 19
多重比较
得分
LSD 均值差 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 实验组 150-10cm (J) 实验组 150-20cm 450-10cm 450-20cm (I-J) -2.60000 * .60000 -1.60000 * 2.60000 * 3.20000 * 1.00000 -.60000 -3.20000 * -2.20000 * 1.60000 * -1.00000 2.20000 * .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .63246 .001 .357 .022 .001 .000 .133 .357 .000 .003 .022 .133 .003 -3.9407 -.7407 -2.9407 1.2593 1.8593 -.3407 -1.9407 -4.5407 -3.5407 .2593 -2.3407 .8593 -1.2593 1.9407 -.2593 3.9407 4.5407 2.3407 .7407 -1.8593 -.8593 2.9407 .3407 3.5407 150-20cm 150-10cm 450-10cm 450-20cm 450-10cm 150-10cm 150-20cm 450-20cm 450-20cm 150-10cm 150-20cm 450-10cm *. 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
150-20cm中的影响最大。
有 20 名被试随机分配到两种实验条件下
450-20cm比较无显著性差异，其他均有显著性差异，在 45.
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
年龄
秩均值
身高 ,cm 5（周岁） 6（周岁） 7（周岁） 总数 17 51 28 15.88 44.60 75.41 检验统计量 a,b 96 身高 ,cm 卡方 50.450 2 .000 df 渐近显著性 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 体重 ,kg Pearson 相关性 身高 ,cm 1 .826 ** 显著性（双侧） .000 96 **.826 N 身高 ,cm Pearson 相关性 显著性（双侧） 96 1 .000 96 96 N **. 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 验 Sig.（ 双F 英 假设方 语 差相等 均值方程的 t 检验 标准误 均值差值 差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限 Sig. t -.352 df 7 侧） 9.96 .016 1 .735 -1.45000 4.1161 -11.18309 8.28309 3 -.391 4.87 假设方 .712 -1.45000 3.7061 -11.05225 8.15225 差不相 3 9 等 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
成绩 上限 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 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 Levene 统计量 1.391
成绩 df1 2 df2 15 ANOVA 显著性 .279 平方和 组间 组内 总数 df 2 15 均方 F 4.440 显著性 310.333 524.167 834.500 155.167 34.944 .031 17 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 异 .
效果 存在显著性差
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 均值的 95% 置信区间 N 第一组 第二组 第三组 第四组 第五组 总数 成绩
均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 7 7 7 7 7 35
21.2857 24.5857 20.6286 18.2286 28.0000 22.5457 3.45757 3.95914 3.41014 1.18844 1.94594 4.44386 1.30684 1.49641 1.28891 .44919 .73549 .75115 18.0880 20.9241 17.4747 17.1295 26.2003 21.0192 24.4834 28.2473 23.7824 19.3277 29.7997 24.0722 16.80 20.70 16.00 16.50 25.20 16.00 26.80 30.20 26.80 20.20 30.40 30.40 方差齐性检验
Levene 统计量 2.036
成绩 df1 4 df2 30 ANOVA 显著性 .114 平方和 组间 组内 总数 df 4 30 均方 F 11.378 显著性 404.681 266.746 671.427 101.170 8.892 .000 34 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 95% 置信区间 标准误 显著性 下限 上限 (I) 分组 (J) 分组 第一组 (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 * 第二组 第三组 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 .047 .683 .065 .000 .047 .019 .000 .040 .683 .019 .143 .000 .065 .000 .143 .000 .000 .040 .000 .000 -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 -.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 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 9.77143 * *. 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.
果作了一次调查，请将调查结果输入计算机，用
购买计算机、彩电、冰箱、洗衣机的人群中，广告宣传是否有效？
某广告公司对广告宣传的效SPSS分析
卡方检验
渐进 Sig. 值 双 df （ 侧） 3 Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合 8.598 a 8.621 3.978 .035 .035 .046 3 1 有效案例中的 N 180 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.
180
按区间 Pearson 的 R 按顺序
.149 .157
.074 .074
2.011 2.128
.046 .035 c
Spearman 相关性 有效案例中
的 N
a. 不假定零假设。 使用渐进标准误差b. 假定零假设。 基于正态近似值。 c.
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
均值的 95% 置信区间 N 甲 乙 丙 丁 总数 均值 标准差 标准误 下限 上限 极小值 极大值 7 5 8 1674.2857 1598.0000 1648.7500 61.60550 144.98276 81.66788 70.07139 93.35210 23.28469 64.83826 28.87396 28.60653 18.30785 1617.3101 1417.9801 1580.4739 1501.4646 1591.1404 1731.2613 1778.0199 1717.0261 1648.5354 1666.5519 1600.00 1400.00 1550.00 1510.00 1400.00 1780.00 1750.00 1800.00 1680.00 1800.00 6 1575.0000 26 1628.8462
结果 方差齐性检验
Levene 统计量 df1 3 df2 22 显著性 2.840 .061 ANOVA
结果 平方和 组间 组内 总数 df 3 22 均方 F 1.638 显著性 39776.456 178088.929 217865.385 13258.819 8094.951 .209 25
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
第一连锁店
营业日
第二连锁店
第三连锁店
第四连锁店
第五连锁店
1 2 3 4 5 6 7 8 9
924 1094 1000 948 1066 923 823 1035 1130 1019
994 1270 1261 1034 1542 1258 1215 978 1316 1005
1160 1185 1292 1319 1101 1246 1340 1019 1224 967
1072 1011 961 1229 1238 1035 1240 947 1110 955
949 1121 1159 1049 952 1097 1144 958 917 1077
10
秩 秩均值 第一连锁 2.20 店 第二连锁 3.80 店 第三连锁 4.10 店 第四连锁 2.40 店 第五连锁 2.50 店 检验统计量 N 卡方 10 12.400 4 .015 df 渐近显著 性 a. Friedman 检验 答：根据多个相关样本发非参数检验可知， 分店的日营业额相同。
p=0.015<0.05, 因此，有显著性相关，即这五个
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
Ⅰ
Ⅱ
测验环境
Ⅲ
Ⅳ
1 2 3 4 5
秩
秩均值
环境
30 14 24 38 26
28 18 20 34 28
16 10 18 20 14
34 22 30 44 30
2.60
1 环境 2
环境
2.40 1.00
3 环
境
4.00
4
检验统计量
a
N 卡方 5 13.560 3 .004 df 渐近显著 性 a. Friedman 检验 答：根据多个相关样本非参数检验可知， 环境对这一测验成绩有非常显著影响。
p=0.004<0.01, 有非常显著性相关，即不同的测验
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 验 Sig.（ 双 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 F Sig. t df 侧）
身 假设方 .276 .601 -.00 94 .994 -.0097 1.2248 -2.4415 2.4222 高 差相等 8 -.00 ,c 假设方 m93.9 .994 -.0097 1.2211 -2.4342 2.4149 差不相 等 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 体重 ,kg Pearson 相关性 身高 ,cm 1 .826 ** 显著性（双侧） .000 96 **.826 N 身高 ,cm Pearson 相关性 显著性（双侧） 96 1 .000 96 96 N **. 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 阅 读理解成绩 A B
10 9 6 13 8 7 12 12 7 10 9 5 14 8 8 8 11 4 12 7 10 13 6 8 11 9 C 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.
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 F Sig. t df （ 双
第 假设方 4.714 .032 1.80 93 .074 .19909 .11022 -.01 .41796 一 差相等 题6 1.81 977 60.1 假设方 差不相 .075 .19909 .10974 -.02 .41859 4 27 041
等 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.
影响，将 某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的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
N
分数
复习方式
均值 标准差 极小值 极大值
20 20
秩 复习方式 23.8500 2.5000
10.08529 1.14708
8.00 1.00
45.00 4.00
N 5 5 5 5 秩均值 分数 集中循环复习 分段循环复习 逐个击破复习 梯度学习 3.60 17.20 7.40 13.80 总数 检验统计量 分数 20 卡方 16.204 3 .001 df 渐近显著性 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。
作
教 师 文
1
A B C D E F
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
4 1 2.5 6 2.5 5 7
G
检验统计量 a
N
卡方
7 .106 4 .999
df
渐近显著 性
a. Friedman 检验
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 差分的 95% 置信区间 t 脉搏 df 14 Sig.（ 双侧 ） .088 均值差值 下限 上限 -1.836 -3.66667 -7.9494 .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 平方和 df 均方 F 显著性 组间 1740.698 2 870.349 49.428 .000 组内 1637.584 93 17.608 总数 3378.282 95
。
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