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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27