范文一:spss社会学统计软件数据分析笔记
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我们学社会科学的,做调查、研究经常用到SPSS统计软件。现在发些相关资料,各位战友共享。加油。
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范文二:SPSS统计分析软件在社会学中的应用
院系:政法学院 学号:100334103 姓名:程祥 SPSS 统计分析软件在社会学中的应用
SPSS是世界上第一个统计分析软件 , 它的全称是“ Statistical Package for the Social Sciences” , 可以译为“社会科学统计软件 包” ,它具有强大的统计绘图、深入的数据分析等功能 , 使用方便、功 能齐全,被广泛运用于社会学、经济学、心理学、医学和旅游业等领 域。社会学是一门应用性很强的社会科学 , 社会学相关理论的形成都 需要依靠强有力的调查数据来支撑, 随着统计技术和计算机技术的快 速发展 , 以计算机技术为依托的统计软件越来越受到社会学研究者的 青睐。 SPSS 统计分析软件在社会学中的基础应用主要表现在: 1. 单变量频数分析的 SPSS 应用。 社会调查实施之后,研究者要 依据变量所拥有的数学性质由低到高的顺序,将所有变量划分为定 类、定序、定距和定比四种类型,相应获得的就是定类、定序、定距 和定比四类数据, 数据中隐匿着研究者期待探寻的社会现象的特征和 规律, 为了使之明晰地展现出来, 研究者需要将这些数据重新进行整 理、组织和展示。拥有强大统计绘图和数据分析功能的 SPSS 软件发 挥着巨大作用,能够以表格、条形图、饼图、折线图以及直方图等形 式建立频数分布、 频率分布作为输出结果, 以直观形象的显现出数据 的分布状况,从而让研究者更容易从数据中把握变量的规律和特征。 如下是关于农村残疾人文化程度调查的频数分布:
从表格中数据很容易得出结论:文化程度在初中及其以下的人数 占总人数的 85.4%,比例较大,说明农村残疾人文化程度普遍偏低。 2.单变量描述分析的 SPSS 应用。 运用 SPSS 统计分析软件对社会 研究的调查结果进行集中趋势和离散趋势的描述统计分析是十分容 易的。通过 SPSS 软件可以很容易的计算出集中趋势和离散趋势的众 数、中位数、均值、异众比率、标准差、方差等常用测量值,从而使 研究者更容易清楚地掌握样本数据的一般规律, 有利于研究者通过样 本对研究对象进行较为准确的整体性预估。
例:对“休闲调查”中的“年龄” 、 “住房面积” 、 “家月收入”进 行描述统计。
从描述统计结果中研究者可以很明确地掌握休闲人员的年龄、 家 庭月收入、以及其住房面积的一般特征。
3.运用 SPSS 检验正态分布。 正态分布在统计学中极其重要,一 方面, 许多自然现象和社会现象都可以用正态分布来描述, 如人们的 身高、体重、智商等都比较接近正态分布;另一方面,正态分布具有
非常重要的统计意义, 是推论统计的基础。 社会统计学中的众多分析 都是假定研究数据服从某种特定的分布,如正态分布、 X 2分布、 t 分 布和 F 分布等, 其中假定研究数据服从正态分布是最为常见的。 那么 该如何来判断研究数据是否服从正态分布呢? SPSS 中 P-P 图的操作 能够绘制出统计图, 并通过比较要研究的变量的实际累积概率与正态 分布的累积概率的符合程度, 来判断研究数据是否服从正态分布, 则 实际累积概率与理论累积概率应该基本一致。 另外, 也在直方图上添 加拟合的正态曲线, 由直方图及这条拟合的正态曲线可以直观地得出 研究数据是否符合正态分布。 SPSS 中添加拟合的正态曲线的操作步 骤与绘制直方图的操作相差不大,仅仅在 Histogram 窗口中选择 Display normal curve 就可以了。
4. 单均值和单比例假设检验的 SPSS 应用。 单个总体的均值和比 例假设检验方法主要有 Z 检验和 t 检验, 一般地, 根据调查的样本大 小不同,所应用的统计量也不同,大样本用 Z 检验法,小样本用 t 检 验法,样本较大时 t 值分布接近于正态分布, t 检验法和 Z 检验法的 分别就不大了, Z 检验可以看成是 t 检验的特例。因此,无论样本的 大小如何,皆可用 t 检验法进行检验, SPSS 软件的检验程序只提供 了 t 检验法。 单一样本 t 检验是检验单个变量的均值是否与给定的常 数之间存在差异,其基本思想是:计算出样本均值之后,根据经验或 以往的调查结果,对总体的均值提出假设,即 u=u0,然后计算总体 均值为 u0的概率有多大, 如果概率很小, 就认为总体的均值不是 u0。 单一样本 t 检验每个检验变量给出的统计值有均值、 标准差、 均值的
标准误,均值差异和 95%的置信度下样本均值差的置信区间的端值。 SPSS 在默认情况下,提供的都是两端检验,这相对而言更保守一些。 若两端检验通过了(否定虚无假设) ,则相应的一端检验就更不成问 题。单一样本 t 检验的步骤如下:
(1)依次单击:“ Analyze “ Compare Means “ One-Sample T Test”;
(2) Test Variable(s):选择分析变量。 (3) Test Value:确定待见 参数。
(4) Options:确定置信度和缺失值。 (5)单击“ OK ”按钮提交运行。 系统在输出结果窗口输出 t 检验的结果。
运用 SPSS 软件进行假设检验,为用样本估计总体状况提供了便 利,也提高了其准确性。
单变量统计分析是社会学调查研究应用最多且最为基础的方法, 以上便是 SPSS 软件在社会学单变量统计分析中的应用,为社会学调 查研究中的数据统计和分析起到重要作用, 是社会学实证研究 (定量 研究) 过程中的重要手段, 其统计分析结果为社会学理论的形成提供 了强有力的数据支撑。
当然, SPSS 软件除了能提供基础的单变量统计分析外,还可以 应用于双变量统计,主要有:1. 均值差异比较与检验的 SPSS 应用; 2. 交互分类和 X 2检验的 SPSS 的应用; 3. 相关测量和检验的 SPSS 应用; 4. 方差分析的 SPSS 应用。还有多变量统计的应用:1. 偏相关分析的 SPSS 运用; 2. 对数回归分析的 SPSS 应用,等等。
SPSS 软件应用是社会统计学的重要部分,是社会科学进行定量 研究的主要工具, 是社会研究走向科学化的标志。 它能够帮助我们将 复杂的社会现象进行简化, 用比较科学、 客观的方式描述和认识他们。 它从量的方面对社会现象进行考察和分析,把握社会现象的数量特 征,促进社会研究的科学化、客观化和精确化。它可以用精确的数字 来综合大量的事实, 对研究变量自身特征进行清晰的描述, 准确地反 映国民经济和社会发展的水平、规模、结构、速度、比例、效益等方 面的状况及存在的问题。在社会统计学的指导下,可以建立科学、完 善的反映国民经济和社会发展状况的指标体系, 深入开展各项有益的 统计工作。大量社会现象看似杂乱无章,没有头绪,而统计分析则可 以揭示这些不确定的无序现象可能服从正确的有序模式, 发现各种随 机的、偶然现象背后的统计规律,使我们能更深刻、更有效地认识社 会现象。
SPSS 统计分析是社会统计学的重要技术基础,也正是因为它所 提供的方法上和技术上的保证, 大规模的抽样调查才能够在现代社会 中广泛运用。统计分析技术的不断提升推动着社会学的不断发展。
范文三:SPSS统计分析软件在社会学中的应用
SPSS统计分析软件在社会学中的应用
SPSS是世界上第一个统计分析软件,它的全称是“ Statistical
Package for the Social Sciences”,可以译为“社会科学统计软件包”,它具有强大的统计绘图、深入的数据分析等功能,使用方便、功能齐全,被广泛运用于社会学、经济学、心理学、医学和旅游业等领域。社会学是一门应用性很强的社会科学,社会学相关理论的形成都需要依靠强有力的调查数据来支撑,随着统计技术和计算机技术的快速发展,以计算机技术为依托的统计软件越来越受到社会学研究者的青睐。SPSS统计分析软件在社会学中的基础应用主要表现在:
1.单变量频数分析的SPSS应用。社会调查实施之后,研究者要依据变量所拥有的数学性质由低到高的顺序,将所有变量划分为定类、定序、定距和定比四种类型,相应获得的就是定类、定序、定距和定比四类数据,数据中隐匿着研究者期待探寻的社会现象的特征和规律,为了使之明晰地展现出来,研究者需要将这些数据重新进行整理、组织和展示。拥有强大统计绘图和数据分析功能的SPSS软件发挥着巨大作用,能够以表格、条形图、饼图、折线图以及直方图等形式建立频数分布、频率分布作为输出结果,以直观形象的显现出数据的分布状况,从而让研究者更容易从数据中把握变量的规律和特征。
如下是关于农村残疾人文化程度调查的频数分布:
您的文化程度
Cumulative
FrequencyPercentValid PercentPercent
Valid不识字或识字很少7529.629.629.6
小学8332.832.862.5
初中5822.922.985.4
高中(技校、中专)2911.511.596.8
大专2.8.897.6
大学以上62.42.4100.0
Total253100.0100.0从表格中数据很容易得出结论:文化程度在初中及其以下的人数占总人数的85.4%~比例较大~说明农村残疾人文化程度普遍偏低。
2.单变量描述分析的SPSS应用。运用SPSS统计分析软件对社会研究的调查结果进行集中趋势和离散趋势的描述统计分析是十分容易的。通过SPSS软件可以很容易的计算出集中趋势和离散趋势的众数、中位数、均值、异众比率、标准差、方差等常用测量值,从而使研究者更容易清楚地掌握样本数据的一般规律,有利于研究者通过样本对研究对象进行较为准确的整体性预估。
例:对“休闲调查”中的“年龄”、“住房面积”、“家月收入”进
行描述统计。
从描述统计结果中研究者可以很明确地掌握休闲人员的年龄、家庭月收入、以及其住房面积的一般特征。
3.运用SPSS检验正态分布。正态分布在统计学中极其重要,一方面,许多自然现象和社会现象都可以用正态分布来描述,如人们的身高、体重、智商等都比较接近正态分布;另一方面,正态分布具有
非常重要的统计意义,是推论统计的基础。社会统计学中的众多分析
2都是假定研究数据服从某种特定的分布,如正态分布、X分布、t分布和F分布等,其中假定研究数据服从正态分布是最为常见的。那么该如何来判断研究数据是否服从正态分布呢,SPSS中P-P图的操作能够绘制出统计图,并通过比较要研究的变量的实际累积概率与正态分布的累积概率的符合程度,来判断研究数据是否服从正态分布,则实际累积概率与理论累积概率应该基本一致。另外,也在直方图上添加拟合的正态曲线,由直方图及这条拟合的正态曲线可以直观地得出研究数据是否符合正态分布。SPSS中添加拟合的正态曲线的操作步骤与绘制直方图的操作相差不大,仅仅在Histogram窗口中选择Display normal curve 就可以了。
4.单均值和单比例假设检验的SPSS应用。单个总体的均值和比例假设检验方法主要有Z检验和t检验,一般地,根据调查的样本大小不同,所应用的统计量也不同,大样本用Z检验法,小样本用t检验法,样本较大时t值分布接近于正态分布,t检验法和Z检验法的分别就不大了,Z检验可以看成是t检验的特例。因此,无论样本的大小如何,皆可用t检验法进行检验,SPSS软件的检验程序只提供了t检验法。单一样本t检验是检验单个变量的均值是否与给定的常数之间存在差异,其基本思想是:计算出样本均值之后,根据经验或以往的调查结果,对总体的均值提出假设,即u=u0,然后计算总体均值为u0的概率有多大,如果概率很小,就认为总体的均值不是u0。单一样本t检验每个检验变量给出的统计值有均值、标准差、均值的
标准误,均值差异和95%的置信度下样本均值差的置信区间的端值。SPSS在默认情况下,提供的都是两端检验,这相对而言更保守一些。若两端检验通过了(否定虚无假设),则相应的一端检验就更不成问题。单一样本t检验的步骤如下:
(1)依次单击:“Analyze” “Compare Means” “One-Sample T Test”;
(2)Test Variable(s):选择分析变量。(3)Test Value:确定待见参数。
(4)Options:确定置信度和缺失值。(5)单击“OK”按钮提交运行。系统在输出结果窗口输出t检验的结果。
运用SPSS软件进行假设检验,为用样本估计总体状况提供了便利,也提高了其准确性。
单变量统计分析是社会学调查研究应用最多且最为基础的方法,以上便是SPSS软件在社会学单变量统计分析中的应用,为社会学调查研究中的数据统计和分析起到重要作用,是社会学实证研究(定量研究)过程中的重要手段,其统计分析结果为社会学理论的形成提供了强有力的数据支撑。
当然,SPSS软件除了能提供基础的单变量统计分析外,还可以应用于双变量统计,主要有:1.均值差异比较与检验的SPSS应用;
22.交互分类和X检验的SPSS的应用;3.相关测量和检验的SPSS应用;4.方差分析的SPSS应用。还有多变量统计的应用:1.偏相关分析的SPSS运用;2.对数回归分析的SPSS应用,等等。
SPSS软件应用是社会统计学的重要部分,是社会科学进行定量研究的主要工具,是社会研究走向科学化的标志。它能够帮助我们将复杂的社会现象进行简化,用比较科学、客观的方式描述和认识他们。它从量的方面对社会现象进行考察和分析,把握社会现象的数量特征,促进社会研究的科学化、客观化和精确化。它可以用精确的数字来综合大量的事实,对研究变量自身特征进行清晰的描述,准确地反映国民经济和社会发展的水平、规模、结构、速度、比例、效益等方面的状况及存在的问题。在社会统计学的指导下,可以建立科学、完善的反映国民经济和社会发展状况的指标体系,深入开展各项有益的统计工作。大量社会现象看似杂乱无章,没有头绪,而统计分析则可以揭示这些不确定的无序现象可能服从正确的有序模式,发现各种随机的、偶然现象背后的统计规律,使我们能更深刻、更有效地认识社会现象。
SPSS统计分析是社会统计学的重要技术基础,也正是因为它所提供的方法上和技术上的保证,大规模的抽样调查才能够在现代社会中广泛运用。统计分析技术的不断提升推动着社会学的不断发展。
范文四:社会学统计会1
1、定类、定序和定距变量各可以计算什么集中值和离散值?
答:定类尺度是计算进行分类和分组, 并各组、 各类之间的关系是并列或平等的数据的集中 值和离散值。
定序尺度是计算按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低或大小的数据的集中值和离散值 定距尺度是计算一种不仅能将变量 (社会现象) 区分类别和等级, 而且可以确定变量之间的 数量差别和间隔距离的数据的集中值和离散值 .
2、从 1000户工人家庭中随机抽取 10个样本,求得这 10个家庭的平均子女数位 39人,标 准差为 1.14人。如果再取 10个样本,是否会得到同样的均值和标准差?
答:不会得到同样的均值和标准差,因为总会有误差的。
224-94=130, 12+2=14,130/2=65,94/12=7.833,65/7.833=8.298(合计平方和 =组间平方和 +组内平 方和, 合计自由度 =组间自由度 +组内自由度, 组内均方和 =组内平方和 /组内自由度, 组间同 理,组间 F 值 =组间均方和 /组内均方和) , P 值应该出题给 F 值多少时 P 值是多少。
4、可以根据定序变量的取值来
A ,计算平均值 B ,对案例进行分类 C ,比较等级差别
答:(C )定序变量在各个案上所取的变量值只具有大于或小于的性质,只能排列出它们的 顺序,而不能反映出大于或小于的数量或距离
5、某调查小组在某城市调查并估计收视率。在第一次调查并计算后认为置信区间过大,如 果要减小置信区间则可以
(A )置信区间越大,置信水平越高,如果要减小置信区间则可以减少置信水平,而显著性 水平就是变量落在置信区间以外的可能性,所以这两个正好相反。
6、中心极限定理认为
A ,当样本容量充分大时,样本均值的分布近似服从正态分布
B ,无论总体分布如何,任意样本容量下的样本均值都近似服从正态分布
C ,当样本容量充分大时,样本的和的分布近似服从正态分布
答:(A)中心极限定理定义
7、当样本容量增加时
A ,样本方差减少 B ,样本均值的方差减少 C ,样本标准误减少 答:(C )样本容量越大,样本标准误越小
8、在假设检验中,记 H1为背择假设,则称下列情形为犯第一类错误
A , H1真,接受 H1 B , H1不真,接受 H1 C , H1真,拒绝 H1答:(B)第一类错误是当原假设 H 为真实,拒绝原假设
第二类错误是当原假设 H 为假时,没有拒绝原假设
原假设 H 为真,那么备择假设 H1为假, B 中 H1为不真,那么 H 就为真,接受了 H1, 那 么就拒绝了 H ,所以是原假设为真,拒绝原假设
9、已知两个非标准化的定距变量 X 和 Y 之间的相关系数等于 -0.6,用 Y 作因变量对 X 做 简单回归时
A ,判定系数肯定为正值 B ,回归系数肯定为正值 C ,标准化回归系数肯定为正数 答:这道题为了好多人都不知道,我猜 B
范文五:南京大学考博试题——社会学统计题目
统 计 题 目
五、 (20分)
若根据列联表 1: n11 n21 n31 n12 n22 n32
计算出用于检验的统计量 ∑∑ (n_{ij}-E_{ij})^2
x^2 = ------------------------------
E_{ij} 那么,根据列联表 2: Kn11 Kn21 Kn31 kn12 kn22 Kn32
计算出用于检验的统计量 X2应等于什么?
(注意:表 2中所有格值都是表 1相应格值的 K 倍) 。
★这是一道很简单的列联表检验。用于检验的统计量卡方是等于实际频数与期望 频数之间的离差与期望频数之间的比值。 卡方 =∑∑(n_{ij}-E_{ij})^2/ E_{ij}
期望频数是假设列联表的行与列相互独立的频数, E_{ij}=ni*n*j/n,其中 ni*和 n*j都是边缘和。
当样本量扩大 K 倍时,卡方值受其影响很大,实际上,卡方也会增大 K 倍。 卡方’ =∑∑(Kn_{ij}-KE_{ij})^2/ KE_{ij}=K*原卡方
*******************************************************************************************
六、 (本题 20分) 设有以下两个二元重复情况下的方差分析: A A1 A2 A3 B B1 1 7 13 2 8 14 B2 3 9 15 4 10 16 B3 5 11 17 6 12 18 *******************************************************************************************
A A1 A2 A3
B
B1 1 13 7
2 14 8
B2 3 9 15
4 10 16
B3 5 11 17 6 12 18
问:
(1)两表中哪些离差平方和相同? (2)两表中哪些离差平方和不同? ★注意到数值本身实际上是没有变化的,只有数的 位置发生了变化,所以 TSS 是不变的。同时看到每 行的总和是不变的,但是每列的总和发生了变化。 所以 BSSB 是不发生变化的,而 BSSA 发生了变化。 BSS 是以 AIBJ 作为一类,因此也不会发生变化。
四、统计题
1、设某企业职工收入都在 1000元以下,下面是收入分析直方图:(图略)试问收 入在 500-800元之间的直方图高度应是多少?
2、设某单位共有 10名员工,根据上级指示,年终奖金可供选择发放的标准有三 档:100, 200和 300元。问:
(1)如果平均奖金为 200元,标准差为 0,那么该单位选择的奖金是哪几档? 每档奖金含有几人?
(2) ,标准差为 100元, ?
(3,能否设计标准差超过 100元的奖金方案,每档奖金各有几人? 3、设根据职业(A )与地区(B )来分析收入差别。其中职业 5类,地区分 5类。
已知:BSSA =247.22, BSSB =42.50, RSS=39.47,求表中其它各值。
(1)到(9)题是求式中各变量的值;
(10)若 α=0.01, FA=4.77, FB =4.77α,将对变量 A 和变□□□□□□□□□□ □□□□□□□□□□□□□□□□□。
★ TSS=BSSA+BSSB+RSS=329.19
KA=A-1=4
KB=B-1=4
KR=(A-1) (B-1) =16
BSSA (M ) =247.22/4=61.805
BSSB (M ) =42.50/4=10.625
RSS (M ) =39.47/16=2.466875
FA=BSSA(M ) /RSS(M ) =25.05
FB=BSSB(M ) / RSS(M ) =4.31
所以在 FA0.01=4.77的情况下,一个显著,一个不显著
******************************************************************************************* 六、计算题:根据已有资料,缺碘儿童占某村儿童总数的 50%,经过补碘,随 即抽查 400名,缺碘儿童为 168名,问补碘是否收到成效(显著水平 0.05) 写出:(1)样本统计量及其观察值;
(2)样本统计量极其观察值;
(3)样本统计量的临界值(显著水平 0.05) (4)检验过程及其结论
★这题是大样本单总体的总体成数检验。样本统计量实际上是成数,或者说是二 分变量(缺/不缺)的一均值。 观察值p=168/400=0. 42。 原假设:P=0.5 被择假设:P<0.5 z="(p-P)" 号下p="" (1-p)="" =(0.="" 42-0.="" 5)="" 号下="" 0.5(1-0.5)="" 00="-0.08/0.025=-3.2" 临界值-z0.="" 05="-1.">0.5>
所以检验是否定原假设,选择被择假设的。即补碘确实有了效果。
*******************************************************************************************
五、 在下表划线处计算填空,并判断 x 2检验的结论:(试卷看不清楚,图表会有出入)
x2=3.675,其自由度 =_(2-1)×(2-1) =1; 对应这一自由度的临界值 x20.05=3.041
*******************************************************************************************
五、 统计计算与分析:(将下表抄录于答题纸上,根据提供的信息,计算 MSS 指标和 F 指 标。 ) 方差分析表
Dependent Variable:初中入学率
*******************************************************************************************
七、计算题:15×2=30分
1、样本均值、区间估计、单正态总体均值检验。
2、方差分析(将表格抄于答题纸上)下面是有关一些民族地区与经济发展水平的方差分析表 : 来源 数值 自由度 F 值 显著度 组间 ( ) 16 0.030
请判断以下每项结论的正确与否:
(1) x2检验在 α=0.05水平统计显著 __正确 _____; (2) x2检验在 α=0.02水平统计显著 __不正确 ____; (3) x2检验在 α=0.05水平统计不显著 _不正确 ___; 如果扩大样本规模 2倍,那么
(1)得到新的 x2统计值大约是现在的 2倍 _正确 __ (2)得到新的 x2检验自由度是现在的 2倍 __不正确 __ (3)得到新的统计显著水平 α大约是现在的 2倍 不正确
组内 220 ( )
总的 1640 29
(1) .(6分 ) 除了填出表中的括号 , 还需要补充其他需要填的内容。
来源 数值 自由度 M SS F 值 显著度
组间 (1640-220=1420) 16 1420/16=88.755.24 0.030
组内 220 (29-16=13) 220/13=16.92
总的 1640 29
(2) .(9分 ) 1、指出题目中原假设是什么 各民族之间的经济发展水平均值相等
2、指出分析中的因变量是什么 经济发展水平
3、自变量的作用是什么 4、可能犯那一种错误
5、犯错的概率是多少 6、样本规模是多大
*******************************************************************************************七、统计计算题 (第 1题 20分 ,第 2题 10分)
1、 平均家庭规模(Famisize )受两个变量影响:一个是城乡属性(urban ) (城市=1,乡村=0) ,另一个是少儿人口比 (children ) 。平均家庭规模 (Famisize )标准差为 0.5。 以上三个变量的多元回归方程为:
Famisize = 3.85-0.28urban + 0.05 children
标准偏回归系数(β) 0.00 0.4 0.3
问:1)如果以上数据均统计显著,请对以上回归方程做全面的分析(16分) ★ 3. 85指乡村以及少儿比为 0时的平均家庭规模为 3.85;
-0.28指在少儿比控制的情况下,城市平均比乡村的平均家庭规模缩小 0.28; 0. 05指在控制城乡的情况下, 少儿比每增加一个单位, 平均家庭规模要增加 0.05; 标准化实际上就是去单位化的过程, urban 每变化一个标准单位, Famisize 变化 0.4个标准单位,同理 0.3。
2)根据以上数据求出少儿人口比的标准差(写出计算过程) (4分)
2、 专家说大学生的平均智商为 120,现有一随机抽样数据得观测值为 123,抽样 规模为 100。
问:1) 对专家的说法进行检验(α=0.05) (5分)
2) 如果我们否定专家的说法,犯错误的概率是多少(5分)
********************************************************************
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