《社会保障定量分析技术》模拟练习

第1页共5页《社会保障定量分析技术》模拟练习一、单项选择题1.保存SPSS数据集时，以下哪一种说法是错误的（B）A.可保存为SPSS的SAV文件；B.可保存为WORD的DOC文件；C.可保存为STATA的DTA文件；D.可保存为EXCEL的XLS文件。2.散点图（Scatter）一般用于观察（D）。A．某变量的分布规律；B.某变量值的离散程度；C.某变量值的收敛程度；D.两个变量之间的相关性。3.在问卷调查中，如果将“年龄”划分为3档，第一档为20岁以下，第二档为21～59岁，第三档为60岁以上，“年龄”为变量名，那么在“变量视图”中，“年龄”的变量类型最好设定为（B）A.名义变量；B.定序变量；C.定距变量；D.虚拟变量。4.定义多选题的变量集时，一般采用(B)。A.CustomTables;B.MultipleResponseTables；C.Descriptives；D.OLAPCubes.5.因子分析是一种什么样的统计分析手段（D）。A.分类；B.度量；C.预测；D.降维。6.独立样本T检验可用于（B）A.检验某样本的方差和指定值之间是否存在显著差异；B.检验两个独立样本的均值是否存在显著差异；第2页共5页C.检验某样本的均值和指定值之间是否存在显著差异；D.检验两个变量之间是否显著相关。7.条形图可用于描述（C）A.某变量数据的概率分布；B.两个变量之间的相关程度；C.比较不同组别的样本个数；D.某变量数据的离散程度。8.如果要分析5个不同年龄段的居民对社会保障的满意度是否有显著差异，可选用（D）。A.One-SampleTTest；B.Regression；C.Paired-SamplesTTest；D.One-WayANOVA.二、多项选择题1.如果要将某变量的数据进行标准化处理，可用如下过程（AB）。A.Descriptives；B.Transform–ComputeVariable；C.Correlate；D.Regression–Linear；E.Classify.2.在聚类分析中，下列哪种说法是正确的（ABD）。A.样本聚类的依据是样本的欧氏距离；B.变量聚类的依据是变量之间的相关程度；C.变量聚类的依据是均值之差最小；D.变量聚类的类型数小于或等于变量数；E.聚类的依据是特征值大于1。3.抽样调查几百位居民，以性别分组，设定男性为1，女性为2，统计描述男女个数及比例时，可选用（BD）。A．直方图；B.条形图；C.箱式图；D.饼图；E.面积图。4.进行多元线性回归分析时，以下不正确的说法是（BE）。A.作多重共线性诊断；B.先作聚类分析；C.采用逐步回归法；第3页共5页D.先作相关分析；E.进行单样本T检验。5.层次聚类分析（HierarchicalClusterAnalysis）可以进行如下聚类（DE）。A.均值聚类；B.方差聚类；C.特征值聚类；D.样本聚类；E.变量聚类。6.相关系数有以下几种（ACD）。A.Kendall相关系数；B.KMO相关系数；C.Pearson相关系数；D.Spearman相关系数；EBartlett相关系数。三、判断简答题1.箱式图中最上面的一个点表示离群值（也是最大值）。对。2.在提取主成份为公共因子时，方差比例（%）越小越好。错：应该选取方差比例最大的，且累积方差大于85%以上。3.求两个定序变量之间的相关系数，最好采用皮尔逊（Pearson）相关系数。错：应该是斯皮尔曼（Spearman）相关系数。4.只有当自变量（解释变量）之间存在高度相关，才能作回归分析。错：当自变量（解释变量）之间存在高度相关时，由于存在多重共线性，不能作回归分析。5.LeveneTest用于检验两个独立样本的方差是否齐性。对。第4页共5页四、应用分析题1.举例说明在社会保障定量分析中，在什么场合可以用到因子分析？答：例如在建立满意度评价指标体系时，可以使用因子分析，精简评价指标，并分配合理的权重。2.对变量X1～X6聚类分析后得到如下树形图，请描述分类结果。答：如果是二分法，则X3和X6为一类，X2、X5、X4、X1为一类；如果是三分法，则X2、X5、X4、X1为一类，X3和X6单独为一类。3.随机调查100个居民对于社会保障改革前后的满意度（100分制），采用配对样本检验的SPSS的输出结果如下表所示（已略作简化）。请判断实施社会保障体制改革后，居民对社会保障满意度是否显著地提高了？为什么？成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)均值标准差均值的标准误对1改革前–改革后-.533.640.165-1.036990.287答：因为Sig.=0.2870.05，所以在显著性水平为0.05的情况下，不能拒绝原假设：居民在社会保障改革前后对于社会保障的满意度没有显著差异。第5页共5页4.某同学通过问卷调查想知道不同性别的人平均每年看电影次数是否相同。采用单因素方差分析（One-WayANOVA），选择“看电影次数”为因变量（DependentVariable），“性别”为因子（Factor）。SPSS的输出结果如下表所示。请分析男女组的平均每年看电影次数是否有显著差异？为什么？ANOVA您平均每年看电影几次SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroups130.0501130.050.576.454WithinGroups6320.75028225.741Total6450.80029答：因为Sig.=0.4540.05，所以在显著性水平为0.05的情况下，不能拒绝原假设：男女组的平均每年看电影次数没有显著差异。