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

4.14 16.50 10.92

方法A 7

评分

方法B 7 方法C 6 总数

20

群組之間 在群組內 總計 平方和 570.000 540.000 1110.000 df 2 12 14 平均值平方 285.000 45.000 F 6.333 顯著性 .013 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

6

有效的 N 性别 * 是否喜欢 436 百分比 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 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 32.191 31.101 32.554 a精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) df 1 1 1 侧) .000 .000 .000 .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

均值的 95% 置信区

实验结果（X）

55 45 41

50 48 43

48 43 42

49 42 40

47 44 36

描述

N

A B C 总数

方差齐性检验

结果

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

7

Levene 统计量 .104 df1 2 df2 12 显著性 .902 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 1.82145 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 -1.307 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

8

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 相關 10 .861 顯著性 .001 對組 1 测试一 & 测试二 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 对照组 18 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：

9

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

10