京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS机试考题及答案_SPSS考题答案_SPSS机试考题(1)_数据分析师
第一部分 数据整理考试题 1 建立以下数据的数据文件:
对所建立的数据文件进行以下处理: ⑴计算每个学生的总成绩、平均成绩,并按照总成绩的大小进行排序(转换 -计算变量,数据-排序个案) ⑵设 X、Y、Z 分别表示语文、数学、化学,对称其进行以下处理: ①X′ =
X
②Y ′ =
Y + 5 (x1=sqrt(x)) Z + 5 (转换-计算变量) Z + 10
③对化学成绩,若是男生, Z ′ = 若是女生: Z ′ =
④把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优( X ≥85),良(75≤ X ≤ 84),中( X ≤74),并进行汇总统计。 (转换-重新编码为不同变量,频数分析)
2 在一次智力测验中,共有 10 个选择题,每题有 A,B,C,D 四个答案,8 个被测 对象的答卷如下表。已知第 1、6、10 题的正确答案为 A,第 4、5、7、8 题的正 确答案为 B, 第 2、 题的正确答案为 C, 第 3 题的正确答案为 D,请建立合适的数 9 据文件,统计每个被测对象的总成绩(满分 100)。 (转换-对个案内的值计数,选 择题号,再定义值 A or B C D 然后添加,转换-计算变量,Q+W+E+R 再乘以 10 就是总成绩)
3 某个汽车收费站在每 10 分钟内统计到达车辆的数量,共取得 20 次观察数据, 分别是:27、30、3l、33、16、20、34、24、19、27、21、28、32、22、15、33、 26、26、38、24,现要求以 5 为组距,对上述资料进行分组整理。 (再重新转换重新编码为不同变量)
4 练习加权处理功能: ⑴练习课本案例 3-8(p84).(加权销售量,再分析-描述统计-描述,只添 加单价,均值即是当天平均价格)
⑵下表是某大学一个系的学生按照年级、 性别和年龄复合分组的人数的资料。 要求:首先建立合适的数据文件,其次计算全校学生的平均年龄以及每个年 级的平均年龄。 (加权人数,分析-比较均值-均值,因变量是年龄,自变量是年 级)
5 练习 spss 随机数的产生方法。 ⑴利用 Spss 的变量计算功能, 随机生成服从标准正态分布的 10 个样本数据。 (转换-计算变量-函数全部 找 RV.normal(0,1)) ⑴利用 Spss 的变量计算功能,随机生成服从参数为 2 的指数分布的 15 个样 本数据。 (转换-计算变量-函数全部 找 RV.EXP(2))
第二部分 描述性统计分析考试题
6 下表为 10 个人对两个不同的问题作出的回答(回答为“Yes”或“No”)后得到的数据, 要求,建立数据文件,利用 SPSS 为该数据创建频数分布表。(分析-描述统计-频率--全 部变量加进去)
7
调查 100 名健康女大学生的血清总蛋白含量(g%)如下表,试作频数表分析。 (1)、建立数据文件并输入数据,并保存数据。 (2)、对女大学生的血清总蛋白含量进行频数分析(Frequencies) ,做出频数表,并做出直方图,计算四分位数(Quartiles)、均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和 (Sum)、标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值(Minimum)、最 大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)、偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。(分析 -描述统计-频率) (3)、并对此数据进行整理,进行统计分组,已知最小值为 6.430,最大值为 8.430,全 距 为 2.000 , 故 可 分 成 10 组 , 起 点 为 6.4 , 组 距 为 0.2, 对 新 变 量 进 行 频 数 分 析 (Frequencies) 。要求作出频数表和条形图。 (转换-重新编码为不同变量,分析-描述统 计-频率)
8 调查 20 名男婴的出生体重(克)资料如下,试作描述性统计。
利用描述性统计(Descriptives)可对变量进行描述性统计分析,计算并列出一系列相 应的统计指标(集中趋势指标、离中趋势指标、分布指标) ,且可将原始数据转换成标准 Z 分值并存入数据库(分析-描述统计-描述-将标准化得分另存为变量) 。 (1)、建立数据文件并输入数据,并保存数据。 (2)、描述性统计分析,计算四分位数(Quartiles)、均数(Mean)、中位数(Median)、众 数(Mode)、总和(Sum)、标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值 (Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)、偏度系数(Skewness)和峰度系数 (Kurtosis)。(分析-描述统计-频率)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21