2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)期末考試題庫-統(tǒng)計(jì)軟件在體育科學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行體育比賽成績分析時(shí)，若要探究不同訓(xùn)練方法對(duì)運(yùn)動(dòng)員成績的影響，最適合采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.相關(guān)分析B.回歸分析C.方差分析D.主成分分析（解析：老師覺得這個(gè)問題挺有意思的，就像咱們分析籃球比賽時(shí)，想知道哪種訓(xùn)練法能讓球員得分更高。這里用方差分析最合適，能幫我們比較不同訓(xùn)練法的差異，選C。）2.SPSS軟件中，進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入時(shí)，如何設(shè)置變量類型為日期格式？A.直接輸入數(shù)字B.選擇"日期"格式并定義格式代碼C.右鍵點(diǎn)擊變量選擇"轉(zhuǎn)換為日期"D.使用"變量視圖"手動(dòng)輸入格式（老師記得剛開始教SPSS時(shí)，同學(xué)們總把日期當(dāng)成普通數(shù)字，結(jié)果分析時(shí)全亂套了。正確答案是B，得先定義好日期格式，就像給日期穿上一件合身的衣服。）3.在處理某校田徑隊(duì)100米比賽成績數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別運(yùn)動(dòng)員成績異常偏高，此時(shí)應(yīng)該采取哪種措施？A.直接刪除該數(shù)據(jù)B.用平均值替換異常值C.使用箱線圖檢測(cè)并保留異常值D.用中位數(shù)替代異常值（這個(gè)挺考驗(yàn)大家處理實(shí)際問題的能力。老師當(dāng)年帶學(xué)生分析游泳比賽數(shù)據(jù)時(shí)，有個(gè)選手突然破紀(jì)錄了，差點(diǎn)以為數(shù)據(jù)錯(cuò)了。這時(shí)候用箱線圖檢測(cè)最靠譜，異常值得看情況處理，選C最穩(wěn)妥。）4.使用R語言進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)時(shí)，哪個(gè)函數(shù)最常用？A.sumB.meanC.shapiro.testD.variance（R語言這幫學(xué)生用著真別扭，但函數(shù)名都挺有創(chuàng)意的。shapiro.test這名字就像"沙里淘金"，專門檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是不是正態(tài)分布，選C。）5.在Excel中創(chuàng)建動(dòng)態(tài)圖表展示不同運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目參與人數(shù)趨勢(shì)時(shí)，最適合使用哪種圖表類型？A.折線圖B.散點(diǎn)圖C.餅圖D.柱狀圖（老師最近帶學(xué)生做校園馬拉松項(xiàng)目分析，折線圖最直觀，能看出趨勢(shì)變化。選A，柱狀圖只能看單個(gè)時(shí)間點(diǎn)，不夠動(dòng)態(tài)。）6.當(dāng)分析運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練負(fù)荷與比賽成績關(guān)系時(shí)，以下哪個(gè)軟件模塊最值得推薦？A.Excel數(shù)據(jù)分析B.SAS宏程序C.SPSS統(tǒng)計(jì)模型D.R語言ggplot2包（這個(gè)得結(jié)合實(shí)際。Excel簡單但功能有限，SAS太復(fù)雜了，SPSS統(tǒng)計(jì)模型功能強(qiáng)大又不用編程，特別適合體育老師。選C。）7.在處理問卷調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值？A.全部刪除B.用眾數(shù)填充C.使用多重插補(bǔ)法D.忽略缺失值繼續(xù)分析（老師去年帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)損傷問卷時(shí)，數(shù)據(jù)缺失率超30%，硬刪除太可惜了。多重插補(bǔ)法這招絕了，能保留更多信息，選C。）8.使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)比賽數(shù)據(jù)可視化時(shí)，哪個(gè)庫最靈活？A.pandasB.numpyC.seabornD/matplotlib（Python這幫學(xué)生用庫真多，但老師覺得seaborn最省事，幾行代碼就能出漂亮的統(tǒng)計(jì)圖，像專業(yè)繪圖師一樣。選C。）9.在分析籃球比賽投籃數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理連續(xù)變量分組？A.等距分組B.等頻分組C.聚類分析D.決策樹（老師帶學(xué)生分析NBA數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)按球員身高分組比等距分組效果好，因?yàn)閿?shù)據(jù)分布不均勻。選B，等頻分組能保證每組樣本量相同。）10.運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析時(shí)，以下哪個(gè)參數(shù)最關(guān)鍵？A.樣本量B.顯著性水平C.效應(yīng)量D.協(xié)方差（這個(gè)得結(jié)合專業(yè)知識(shí)。老師教學(xué)生分析跑步姿態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)效應(yīng)量比p值更重要，能看出實(shí)際差異大小。選C。）11.在SPSS中進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，如何處理多個(gè)變量？A.兩兩分析B.矩陣分析C.回歸分析D.因子分析（老師帶學(xué)生分析足球團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)時(shí)，用矩陣分析最方便，一眼就能看懂所有變量間關(guān)系。選B。）12.使用Minitab分析游泳比賽成績數(shù)據(jù)時(shí)，哪個(gè)工具最實(shí)用？A.控制圖B.假設(shè)檢驗(yàn)C.方差分析D.回歸分析（Minitab這軟件在工業(yè)界用得多，但在體育分析里控制圖特別好用，能看成績穩(wěn)定性。選A。）13.在R語言中，如何處理重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)？A.混合模型B.重復(fù)測(cè)量ANOVAC.廣義線性模型D.多層模型（老師帶學(xué)生分析自行車賽分段計(jì)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，混合模型最合適，能同時(shí)考慮個(gè)體差異和時(shí)間效應(yīng)。選A。）14.使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，哪個(gè)包最值得學(xué)習(xí)？A.scipyB.numpyC.pandasD.scikit-learn（Python這幫學(xué)生用scikit-learn最溜，機(jī)器學(xué)習(xí)功能全，選材預(yù)測(cè)特別有用。選D。）15.在處理運(yùn)動(dòng)損傷調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理定性變量？A.數(shù)值化編碼B.頻率分析C.主題分析D.因子分析（老師去年帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)損傷原因時(shí)，先把訪談內(nèi)容編碼再分析，效果特別好。選A。）16.使用統(tǒng)計(jì)軟件分析羽毛球雙打比賽數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最關(guān)鍵？A.勝率B.關(guān)鍵分得分率C.平均得分D.發(fā)球勝率（這個(gè)得結(jié)合比賽特點(diǎn)。老師教學(xué)生分析混雙比賽時(shí)，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵分得分率最能體現(xiàn)團(tuán)隊(duì)配合。選B。）17.在SPSS中進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合度？A.R方B.F檢驗(yàn)C.T檢驗(yàn)D.殘差分析（老師帶學(xué)生分析田徑成績影響因素時(shí)，R方這指標(biāo)最直觀，能看出解釋度。選A。）18.使用Excel進(jìn)行籃球比賽數(shù)據(jù)透視分析時(shí)，如何處理多重分類？A.嵌套透視表B.交叉表C.數(shù)據(jù)透視圖D.條件格式（老師教學(xué)生分析NBA數(shù)據(jù)時(shí)，交叉表最靈活，能同時(shí)看位置和得分兩個(gè)維度。選B。）19.在R語言中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)聚類分析時(shí)，哪個(gè)方法最常用？A.K均值B.層次聚類C.密度聚類D.自組織映射（老師帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)員體能類型時(shí)，K均值簡單高效，像給運(yùn)動(dòng)員分組一樣直觀。選A。）20.使用統(tǒng)計(jì)軟件分析足球比賽紅黃牌數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理時(shí)間序列？A.滾動(dòng)窗口B.季節(jié)性分解C.差分法D.ARIMA模型（這個(gè)得結(jié)合比賽特點(diǎn)。老師教學(xué)生分析聯(lián)賽黃牌趨勢(shì)時(shí)，滾動(dòng)窗口最實(shí)用，能平滑短期波動(dòng)。選A。）二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題3分，共30分。在每小題列出的五個(gè)選項(xiàng)中，有多項(xiàng)符合題目要求，請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)。每小題全部選對(duì)得3分，部分選對(duì)得1分，有錯(cuò)選或漏選的不得分。）1.在使用統(tǒng)計(jì)軟件分析運(yùn)動(dòng)隊(duì)比賽數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些指標(biāo)屬于效率指標(biāo)？A.勝率B.得分C.失誤率D.回合占有率E.犯規(guī)次數(shù)（老師帶學(xué)生分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)回合占有率特別重要，能看出進(jìn)攻組織能力。選A、C、D。）2.使用SPSS進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪些方法適合處理非正態(tài)數(shù)據(jù)？A.符號(hào)檢驗(yàn)B.秩和檢驗(yàn)C.參數(shù)檢驗(yàn)D.置換檢驗(yàn)E.非參數(shù)檢驗(yàn)（老師教學(xué)生分析最大攝氧量數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)非正態(tài)數(shù)據(jù)得用B、D、E，這組方法像是一套組合拳。）3.在R語言中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪些包值得學(xué)習(xí)？A.tidyverseB.statsCsurvivalDlubridateE.igraph（R語言這幫學(xué)生用包真全，但老師覺得tidyverse、stats和igraph最實(shí)用，像數(shù)據(jù)分析三件套。選A、B、E。）4.使用統(tǒng)計(jì)軟件分析田徑比賽成績時(shí)，以下哪些方法適合比較不同組別？A.方差分析B.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)C.配對(duì)樣本T檢驗(yàn)D.非參數(shù)檢驗(yàn)E.協(xié)方差分析（老師帶學(xué)生分析短跑比賽時(shí)，用A、B、C能看組間差異，E能控制年齡因素。選A、B、C、E。）5.在處理運(yùn)動(dòng)隊(duì)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些屬于信度檢驗(yàn)方法？A.重測(cè)信度B.復(fù)本信度C.內(nèi)部一致性信度D.效度檢驗(yàn)E.同質(zhì)性檢驗(yàn)（老師教學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)滿意度問卷時(shí)，發(fā)現(xiàn)C像一把萬能鑰匙，能同時(shí)檢驗(yàn)信度和效度。選A、C。）6.使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)比賽數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪些庫最值得學(xué)習(xí)？A.matplotlibB.seabornC.plotlyD.pandasE.numpy（Python這幫學(xué)生用庫真多，但老師覺得A、B、C最酷炫，能做出交互式圖表。選A、B、C。）7.在SPSS中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)回歸分析時(shí)，以下哪些指標(biāo)需要關(guān)注？A.F檢驗(yàn)B.R方C.標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)D.殘差分析E.共線性檢驗(yàn)（老師帶學(xué)生分析心率數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)C最直觀，能看出各因素相對(duì)重要性。選B、C、D。）8.使用統(tǒng)計(jì)軟件分析足球比賽數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些指標(biāo)屬于進(jìn)攻指標(biāo)？A.射門次數(shù)B.射正率C.傳球成功率D.搶斷次數(shù)E.越位次數(shù)（老師教學(xué)生分析英超數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)A、B、C像是一個(gè)進(jìn)攻組合拳。選A、B、C。）9.在R語言中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪些方法適合處理縱向數(shù)據(jù)？A.混合模型B.廣義估計(jì)方程C.多層模型D.重復(fù)測(cè)量ANOVAE.協(xié)方差分析（R語言這幫學(xué)生用縱向數(shù)據(jù)分析方法特別多，但老師覺得A、B、C最實(shí)用，像是一套組合拳。選A、B、C。）10.使用Minitab進(jìn)行運(yùn)動(dòng)損傷數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪些工具最實(shí)用？A.控制圖B.假設(shè)檢驗(yàn)C.方差分析D.回歸分析E.過程能力分析（Minitab這軟件在工業(yè)界用得多，但在體育分析里控制圖和過程能力分析特別好用，能看穩(wěn)定性。選A、E。）三、簡答題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識(shí)，簡明扼要地回答問題。）1.老師記得剛教SPSS時(shí)，總有學(xué)生問，分析運(yùn)動(dòng)隊(duì)比賽數(shù)據(jù)時(shí)，為什么有時(shí)候用方差分析，有時(shí)候又用相關(guān)分析？你能解釋一下這兩種方法的適用場(chǎng)景有什么區(qū)別嗎？（老師覺得這個(gè)問題特別好，就像咱們分析籃球比賽時(shí)，有時(shí)想知道不同球隊(duì)得分差異，有時(shí)又想知道球員身高和得分關(guān)系。方差分析適合比較組間差異，比如比較三個(gè)訓(xùn)練法的成績差異；相關(guān)分析適合看兩個(gè)變量關(guān)系，比如身高和得分的關(guān)系。關(guān)鍵看研究問題，想看差異就用方差分析，想看關(guān)系就用相關(guān)分析。）2.在使用R語言進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)可視化時(shí)，老師常用ggplot2包的aes()函數(shù)來設(shè)置圖表元素，你能解釋一下aes()函數(shù)中常見的參數(shù)有哪些，以及它們?cè)谶\(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中有何作用嗎？（老師覺得aes()這函數(shù)像畫圖的調(diào)色盤，能同時(shí)設(shè)置多個(gè)元素。常見的參數(shù)有x、y、color、size、shape等。比如分析跑步數(shù)據(jù)時(shí)，用x=時(shí)間、y=心率，就能看出心率隨時(shí)間變化；用color=性別，就能比較男女心率差異；用size=體重，就能看體重對(duì)心率的影響。這函數(shù)真強(qiáng)大，能一行代碼出多圖。）3.老師帶學(xué)生分析游泳比賽數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別運(yùn)動(dòng)員成績異常偏高，這時(shí)候直接刪除數(shù)據(jù)肯定不行，你能介紹幾種處理異常值的方法，并說明它們?cè)谶\(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)缺點(diǎn)嗎？（這個(gè)挺考驗(yàn)大家處理實(shí)際問題的能力。老師當(dāng)年教學(xué)生分析馬拉松數(shù)據(jù)時(shí)，有個(gè)選手突然破紀(jì)錄了，差點(diǎn)以為數(shù)據(jù)錯(cuò)了。這時(shí)候可以用箱線圖檢測(cè)，把異常值保留但標(biāo)記出來；也可以用中位數(shù)替換，簡單但損失信息；還可以用穩(wěn)健回歸，讓模型忽略異常值。每種方法都有優(yōu)缺點(diǎn)，得根據(jù)數(shù)據(jù)情況選擇。）4.在使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，老師常用pandas庫的groupby()函數(shù)來分組數(shù)據(jù)，你能解釋一下groupby()函數(shù)的常見用法，并舉例說明它在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用嗎？（老師覺得groupby()這函數(shù)像數(shù)據(jù)分揀機(jī)，能按條件把數(shù)據(jù)分組。比如分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，可以用groupby(位置)看不同位置球員的平均得分；用groupby(年齡)看年齡對(duì)爆發(fā)力的影響。這函數(shù)還能配合agg()函數(shù)用，比如用agg(mean)算各組的平均年齡，用agg(std)算各組的身高標(biāo)準(zhǔn)差。特別實(shí)用。）5.老師教學(xué)生分析足球比賽數(shù)據(jù)時(shí)，總強(qiáng)調(diào)要區(qū)分描述性統(tǒng)計(jì)和推斷性統(tǒng)計(jì)，你能舉例說明在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中，哪些場(chǎng)景適合用描述性統(tǒng)計(jì)，哪些場(chǎng)景適合用推斷性統(tǒng)計(jì)嗎？（這個(gè)得結(jié)合實(shí)際。描述性統(tǒng)計(jì)就像給數(shù)據(jù)拍照，比如算各隊(duì)平均進(jìn)球數(shù)、繪制身高分布圖，能直觀展示數(shù)據(jù)特征。推斷性統(tǒng)計(jì)像給數(shù)據(jù)做診斷，比如用T檢驗(yàn)比較訓(xùn)練法效果，用回歸分析預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，能從樣本推斷總體。老師帶學(xué)生分析聯(lián)賽數(shù)據(jù)時(shí)，先用描述性統(tǒng)計(jì)看數(shù)據(jù)特點(diǎn)，再用推斷性統(tǒng)計(jì)做研究。）四、操作題（本大題共3小題，每小題10分，共30分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識(shí)，完成以下操作。）1.老師這里有一份模擬的田徑比賽成績數(shù)據(jù)，包含運(yùn)動(dòng)員編號(hào)、項(xiàng)目、性別、年齡、成績五個(gè)變量，現(xiàn)在要求你用SPSS軟件完成以下操作：①創(chuàng)建一個(gè)新的變量"成績等級(jí)"，根據(jù)成績將運(yùn)動(dòng)員分為"優(yōu)秀（成績>9秒）"、"良好（8-9秒）"、"一般（6-8秒）"、"較差（<6秒）"四組；②用交叉表分析不同性別在不同成績等級(jí)中的分布情況；③繪制一個(gè)餅圖展示各成績等級(jí)的分布比例。請(qǐng)寫出具體操作步驟。（老師記得剛開始教SPSS時(shí)，同學(xué)們總把數(shù)據(jù)分類搞錯(cuò)，結(jié)果分析時(shí)全亂套了?，F(xiàn)在我來一步步教大家：①先打開數(shù)據(jù)編輯器，在變量視圖新增一個(gè)名為"成績等級(jí)"的字符串變量，然后切換到數(shù)據(jù)視圖，用if條件語句定義，比如if(getvar(5)>9,'優(yōu)秀',if(getvar(5)>=8,'良好',if(getvar(5)>=6,'一般','較差')))；②然后插入菜單選擇"分析"→"描述統(tǒng)計(jì)"→"交叉表"，把性別放行變量，成績等級(jí)放列變量，勾選"統(tǒng)計(jì)量"里的"卡方"和"Phi和Cramer的V"；③最后插入菜單選擇"圖形"→"舊對(duì)話框"→"餅圖"，選擇"總結(jié)數(shù)據(jù)"，把成績等級(jí)放入餅圖變量。這樣就能出圖了。）2.老師這里有一份模擬的籃球比賽投籃數(shù)據(jù)，包含比賽編號(hào)、球員編號(hào)、投籃次數(shù)、命中次數(shù)、投籃距離五個(gè)變量，現(xiàn)在要求你用R語言完成以下操作：①用ggplot2包繪制一個(gè)散點(diǎn)圖，橫軸為投籃距離，縱軸為命中率，不同顏色代表不同球員編號(hào)；②計(jì)算每個(gè)球員的命中率，并添加一個(gè)平滑曲線展示命中率隨距離的變化趨勢(shì)；③用線性模型分析投籃距離對(duì)命中率的影響，并輸出模型的系數(shù)和顯著性水平。請(qǐng)寫出具體代碼。（老師覺得R語言這幫學(xué)生用著真別扭，但函數(shù)名都挺有創(chuàng)意的?，F(xiàn)在我來寫代碼：①先載入ggplot2包，然后寫ggplot(data,aes(x=投籃距離,y=命中率,color=球員編號(hào)))+geom_point()+theme_minimal()；②接著用stat_smooth(method='lm',se=FALSE)+geom_point()添加平滑曲線；③最后用lm模型擬合，然后summary(model)輸出結(jié)果。像這樣三步就能出圖，R語言真強(qiáng)大。）3.老師這里有一份模擬的足球比賽紅黃牌數(shù)據(jù)，包含比賽編號(hào)、球隊(duì)編號(hào)、球員編號(hào)、黃牌次數(shù)、紅牌次數(shù)五個(gè)變量，現(xiàn)在要求你用Python完成以下操作：①用pandas庫讀取數(shù)據(jù)，并篩選出黃牌次數(shù)>2或紅牌次數(shù)>0的球員數(shù)據(jù)；②用matplotlib庫繪制一個(gè)柱狀圖，橫軸為球隊(duì)編號(hào)，縱軸為黃牌次數(shù)，不同顏色代表紅牌次數(shù)；③計(jì)算每個(gè)球隊(duì)的平均黃牌次數(shù)和紅牌次數(shù)，并輸出結(jié)果。請(qǐng)寫出具體代碼。（老師覺得Python這幫學(xué)生用庫真多，但老師覺得seaborn最省事，幾行代碼就能出漂亮的統(tǒng)計(jì)圖，像專業(yè)繪圖師一樣?，F(xiàn)在我來寫代碼：①先載入pandas和matplotlib包，然后df=df[(df['黃牌次數(shù)']>2)|(df['紅牌次數(shù)']>0)];②接著plt.bar(df['球隊(duì)編號(hào)'],df['黃牌次數(shù)'],color=df['紅牌次數(shù)'].apply(lambdax:'red'ifx>0else'blue'))；③最后用groupby計(jì)算平均，然后reset_index()輸出。像這樣三步就能出圖，Python真強(qiáng)大。）五、論述題（本大題共2小題，每小題15分，共30分。請(qǐng)根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識(shí)，詳細(xì)論述問題。）1.老師帶學(xué)生做運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)有些學(xué)生總把統(tǒng)計(jì)方法和實(shí)際應(yīng)用搞混，你能結(jié)合體育數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，論述一下在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，應(yīng)該注意哪些問題，以及如何避免常見的錯(cuò)誤？這個(gè)問題老師想了好久，覺得可以從數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析方法、結(jié)果解讀三個(gè)方面來說。首先得保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，選材數(shù)據(jù)得真實(shí)可靠，老師去年教學(xué)生分析游泳隊(duì)選材數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別數(shù)據(jù)是手填的，結(jié)果全亂了，最后得重新采集；其次得選對(duì)分析方法，選材數(shù)據(jù)往往是非正態(tài)分布，得用非參數(shù)檢驗(yàn)，有個(gè)學(xué)生用T檢驗(yàn)結(jié)果全錯(cuò)；最后得正確解讀結(jié)果，有個(gè)學(xué)生把相關(guān)性當(dāng)因果關(guān)系，說身高和成績正相關(guān)，其實(shí)應(yīng)該是身高高的運(yùn)動(dòng)員可能更占優(yōu)勢(shì)。像這樣一步步來，就不會(huì)出大錯(cuò)。）2.老師覺得現(xiàn)在很多學(xué)生用統(tǒng)計(jì)軟件做分析時(shí)，就像填表格，不知道為什么要用這個(gè)方法，你能結(jié)合體育數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)，論述一下在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法？這個(gè)問題得從研究目的、數(shù)據(jù)類型、變量關(guān)系三個(gè)方面來說。首先得明確研究目的，是想比較差異還是看關(guān)系，老師帶學(xué)生分析田徑比賽時(shí)，發(fā)現(xiàn)想看組間差異就用方差分析，想看變量關(guān)系就用相關(guān)分析；其次得看數(shù)據(jù)類型，連續(xù)變量用參數(shù)檢驗(yàn)，離散變量用非參數(shù)檢驗(yàn)，有個(gè)學(xué)生分析投籃數(shù)據(jù)時(shí)，把分類變量當(dāng)連續(xù)變量用，結(jié)果全錯(cuò)了；最后得看變量關(guān)系，是一元還是多元，線性還是非線性，老師教學(xué)生分析跑步數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)用混合模型能同時(shí)考慮個(gè)體差異和時(shí)間效應(yīng)，效果特別好。像這樣一步步來，就不會(huì)選錯(cuò)方法。）本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題答案及解析1.C解析：老師覺得這個(gè)問題挺有意思的，就像咱們分析籃球比賽時(shí)，想知道哪種訓(xùn)練法能讓球員得分更高。這里用方差分析最合適，能幫我們比較不同訓(xùn)練法的差異，因?yàn)榉讲罘治鰧ｉT用來比較多組數(shù)據(jù)間的差異，看它們是否有顯著性不同。而相關(guān)分析是看兩個(gè)變量之間的關(guān)系強(qiáng)度和方向，回歸分析是建立預(yù)測(cè)模型，主成分分析是降維，這些都不太適合比較訓(xùn)練方法這個(gè)多因素問題。所以選C。2.B解析：老師記得剛開始教SPSS時(shí)，同學(xué)們總把日期當(dāng)成普通數(shù)字，結(jié)果分析時(shí)全亂套了，比如把"2023-01-01"當(dāng)成1去分析，那還得了？正確答案是B，得先定義好日期格式，SPSS里有個(gè)"日期"格式選項(xiàng)，可以選毫米/秒這種，或者自定義格式，這樣錄入時(shí)就能直接選日期格式了，省得后來再轉(zhuǎn)換。選A直接輸入數(shù)字肯定不行，選C右鍵轉(zhuǎn)換太麻煩，選D變量視圖手動(dòng)輸入格式不如直接定義。3.C解析：這個(gè)挺考驗(yàn)大家處理實(shí)際問題的能力。老師當(dāng)年帶學(xué)生分析游泳比賽數(shù)據(jù)時(shí)，有個(gè)選手突然破紀(jì)錄了，差點(diǎn)以為數(shù)據(jù)錯(cuò)了，老師當(dāng)時(shí)就讓他用箱線圖看看，果然是個(gè)異常點(diǎn)。這時(shí)候用箱線圖檢測(cè)并保留異常值最靠譜，因?yàn)橄渚€圖能清晰展示數(shù)據(jù)的分布和異常值，讓我們知道這數(shù)據(jù)到底是不是錯(cuò)了。直接刪除A太草率，可能會(huì)丟失重要信息；用平均值或中位數(shù)替換B、D，會(huì)掩蓋真實(shí)情況，數(shù)據(jù)就失真了。4.C解析：使用R語言進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗(yàn)時(shí)，哪個(gè)函數(shù)最常用？老師覺得R語言這幫學(xué)生用著真別扭，但函數(shù)名都挺有創(chuàng)意的。shapiro.test這名字就像"沙里淘金"，專門檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是不是正態(tài)分布，是R里專門做這個(gè)用的函數(shù)，輸入數(shù)據(jù)后直接輸出p值，看p值是不是小于0.05就知道是否拒絕正態(tài)性假設(shè)。選Asum是求和，Bmean是求均值，Dvariance是求方差，這些都不用來檢驗(yàn)正態(tài)性。5.A解析：在Excel中創(chuàng)建動(dòng)態(tài)圖表展示不同運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目參與人數(shù)趨勢(shì)時(shí)，最適合使用哪種圖表類型？老師最近帶學(xué)生做校園馬拉松項(xiàng)目分析，發(fā)現(xiàn)折線圖最直觀，能看出趨勢(shì)變化，比如某個(gè)項(xiàng)目參與人數(shù)是逐年上升還是下降。選A，柱狀圖只能看單個(gè)時(shí)間點(diǎn)，不夠動(dòng)態(tài)，比如只能看2023年田徑項(xiàng)目有多少人，但看不出這幾年田徑項(xiàng)目人數(shù)是怎么變化的；餅圖是看結(jié)構(gòu)比例，不適合看趨勢(shì)；散點(diǎn)圖適合看兩個(gè)變量關(guān)系，不太適合看人數(shù)趨勢(shì)。6.C解析：當(dāng)分析運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練負(fù)荷與比賽成績關(guān)系時(shí)，以下哪個(gè)軟件模塊最值得推薦？老師覺得得結(jié)合實(shí)際。Excel數(shù)據(jù)分析這幫學(xué)生用著挺方便，但功能有限，特別是復(fù)雜統(tǒng)計(jì)模型不太行。SAS宏程序太復(fù)雜了，得學(xué)編程，一般體育老師用不了。SPSS統(tǒng)計(jì)模型功能強(qiáng)大又不用編程，特別適合體育老師，老師教學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)損傷數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)SPSS里各種統(tǒng)計(jì)模型都挺實(shí)用，比如t檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析都能用。所以選C。7.C解析：在處理問卷調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理缺失值？老師去年帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)損傷問卷時(shí)，數(shù)據(jù)缺失率超30%，硬刪除太可惜了，損失太多信息。多重插補(bǔ)法這招絕了，能保留更多信息，通過模擬缺失值來估計(jì)缺失數(shù)據(jù)，最后得到一系列完整數(shù)據(jù)集，再分析這些數(shù)據(jù)集得到穩(wěn)定的結(jié)果。所以選C，其他方法要么太簡單（用均值填充），要么根本不是處理缺失值的方法（忽略缺失值）。8.C解析：使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)比賽數(shù)據(jù)可視化時(shí)，哪個(gè)庫最靈活？老師覺得Python這幫學(xué)生用庫真多，但老師覺得seaborn最省事，幾行代碼就能出漂亮的統(tǒng)計(jì)圖，像專業(yè)繪圖師一樣，特別是能自動(dòng)調(diào)色、加標(biāo)簽，非常適合快速生成高質(zhì)量圖表。選C。9.A解析：在分析籃球比賽投籃數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理連續(xù)變量分組？老師帶學(xué)生分析NBA數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)按球員身高分組比等距分組效果好，因?yàn)閿?shù)據(jù)分布不均勻，有的球員特別高，有的特別矮，等距分組會(huì)讓數(shù)據(jù)不均衡。等頻分組能保證每組樣本量相同，比如每組10個(gè)球員，這樣比較公平，選B。10.A解析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析時(shí)，以下哪個(gè)參數(shù)最關(guān)鍵？老師覺得得結(jié)合專業(yè)知識(shí)。老師教學(xué)生分析跑步姿態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)效應(yīng)量比p值更重要，能看出實(shí)際差異大小，比如某個(gè)訓(xùn)練法能讓心率降低0.5個(gè)單位，這個(gè)實(shí)際差異比p值更能指導(dǎo)實(shí)踐。所以選C，其他參數(shù)雖然也重要，但不是最關(guān)鍵的。11.B解析：在SPSS中進(jìn)行相關(guān)性分析時(shí)，如何處理多個(gè)變量？老師帶學(xué)生分析足球團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)時(shí)，用矩陣分析最方便，一眼就能看懂所有變量間關(guān)系，比如看射門次數(shù)和傳球成功率、防守強(qiáng)度之間的關(guān)系，像看一張關(guān)系網(wǎng)。選B，兩兩分析太麻煩，回歸分析、因子分析不是相關(guān)性分析。12.A解析：使用Minitab分析游泳比賽成績數(shù)據(jù)時(shí)，哪個(gè)工具最實(shí)用？Minitab這軟件在工業(yè)界用得多，但在體育分析里控制圖特別好用，能看成績穩(wěn)定性，比如某個(gè)選手成績忽高忽低，是不是狀態(tài)不穩(wěn)定。選A，假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析雖然也用，但控制圖在體育領(lǐng)域最直觀。13.A解析：在R語言中，如何處理重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)？老師帶學(xué)生分析自行車賽分段計(jì)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，混合模型最合適，能同時(shí)考慮個(gè)體差異和時(shí)間效應(yīng)，比如某個(gè)選手可能整體實(shí)力強(qiáng)，但在某些階段表現(xiàn)特別好，混合模型能把這些都考慮進(jìn)去。選A。14.D解析：使用Python進(jìn)行運(yùn)動(dòng)隊(duì)選材數(shù)據(jù)分析時(shí)，哪個(gè)包最值得學(xué)習(xí)？老師覺得scikit-learn最實(shí)用，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)功能全，像用KNN預(yù)測(cè)比賽結(jié)果、用決策樹分析選材指標(biāo)，特別適合選材這種預(yù)測(cè)性分析。選D。15.A解析：在處理運(yùn)動(dòng)損傷調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理定性變量？老師去年帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)損傷原因時(shí)，先把訪談內(nèi)容編碼再分析，效果特別好，比如把"肌肉拉傷"編碼為1，"韌帶損傷"編碼為2，然后用統(tǒng)計(jì)軟件分析。選A，頻率分析是看頻次，不是處理方法；主題分析是定性研究方法，因子分析是降維。16.B解析：使用統(tǒng)計(jì)軟件分析羽毛球雙打比賽數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最關(guān)鍵？老師教學(xué)生分析混雙比賽時(shí)，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵分得分率最能體現(xiàn)團(tuán)隊(duì)配合，比如發(fā)球搶攻得分率、比賽末段關(guān)鍵分處理能力，這些比單純勝率更能反映團(tuán)隊(duì)實(shí)力。選B。17.A解析：在SPSS中進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合度？老師帶學(xué)生分析田徑成績影響因素時(shí)，R方這指標(biāo)最直觀，能看出解釋度，比如身高、體重、訓(xùn)練時(shí)間能解釋多少成績差異，選A。F檢驗(yàn)是看整體模型是否顯著，T檢驗(yàn)是看單個(gè)變量是否顯著，殘差分析是看模型假設(shè)是否滿足，協(xié)方差分析是控制協(xié)變量，這些都不直接檢驗(yàn)擬合度。18.B解析：使用Excel進(jìn)行籃球比賽數(shù)據(jù)透視分析時(shí)，如何處理多重分類？老師教學(xué)生分析NBA數(shù)據(jù)時(shí)，交叉表最靈活，能同時(shí)看位置和得分兩個(gè)維度，比如看控衛(wèi)和鋒衛(wèi)得分差異，選B。數(shù)據(jù)透視圖是交叉表的圖形化，條件格式是美化，嵌套透視表太復(fù)雜。19.A解析：在R語言中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)生理數(shù)據(jù)聚類分析時(shí)，哪個(gè)方法最常用？老師帶學(xué)生分析運(yùn)動(dòng)員體能類型時(shí)，K均值簡單高效，像給運(yùn)動(dòng)員分組一樣直觀，輸入數(shù)據(jù)、指定聚類數(shù)、運(yùn)行函數(shù)，結(jié)果馬上出來。選A。20.A解析：使用統(tǒng)計(jì)軟件分析足球比賽紅黃牌數(shù)據(jù)時(shí)，如何處理時(shí)間序列？老師教學(xué)生分析聯(lián)賽黃牌趨勢(shì)時(shí)，滾動(dòng)窗口最實(shí)用，能平滑短期波動(dòng)，比如某個(gè)比賽黃牌突然多，但可能是偶然的，滾動(dòng)窗口能看出長期趨勢(shì)。選A。二、多項(xiàng)選擇題答案及解析1.ACD解析：老師帶學(xué)生分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)回合占有率特別重要，能看出進(jìn)攻組織能力，屬于效率指標(biāo)。失誤率也是效率指標(biāo)，能反映防守和控球能力。勝率是結(jié)果指標(biāo)，不是效率指標(biāo)。犯規(guī)次數(shù)是控制指標(biāo)，也不是效率指標(biāo)。所以選ACD。2.ABCE解析：R語言這幫學(xué)生用包真全，但老師覺得tidyverse是數(shù)據(jù)處理神器，stats是基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)函數(shù)，survival是生存分析，igraph是網(wǎng)絡(luò)分析，這幾個(gè)包在體育分析里都特別實(shí)用。igraph在分析球隊(duì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)時(shí)特別有用，比如看某個(gè)球員和多少個(gè)隊(duì)友有配合。所以選ABCE。3.ABC解析：老師教學(xué)生分析田徑比賽時(shí)，先用描述性統(tǒng)計(jì)看數(shù)據(jù)特點(diǎn)，比如計(jì)算平均成績、繪制身高分布圖，能直觀展示數(shù)據(jù)特征。再用推斷性統(tǒng)計(jì)做研究，比如用T檢驗(yàn)比較訓(xùn)練法效果，用回歸分析預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，能從樣本推斷總體。所以選ABC。4.ABCE解析：描述性統(tǒng)計(jì)就像給數(shù)據(jù)拍照，比如算各隊(duì)平均進(jìn)球數(shù)、繪制身高分布圖，能直觀展示數(shù)據(jù)特征。推斷性統(tǒng)計(jì)像給數(shù)據(jù)做診斷，比如用T檢驗(yàn)比較訓(xùn)練法效果，用回歸分析預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，能從樣本推斷總體。老師帶學(xué)生分析聯(lián)賽數(shù)據(jù)時(shí)，先用描述性統(tǒng)計(jì)看數(shù)據(jù)特點(diǎn)，再用推斷性統(tǒng)計(jì)做研究。所以選ABCE。5.ABC解析：老師覺得aes()這函數(shù)像畫圖的調(diào)色盤，能同時(shí)設(shè)置多個(gè)元素。常見的參數(shù)有x、y、color、size、shape等。比如分析跑步數(shù)據(jù)時(shí)，用x=時(shí)間、y=心率，就能看出心率隨時(shí)間變化；用color=性別，就能比較男女心率差異；用size=體重，就能看體重對(duì)心率的影響。這函數(shù)真強(qiáng)大，能一行代碼出多圖。所以選ABC。6.ABC解析：老師覺得groupby()這函數(shù)像數(shù)據(jù)分揀機(jī)，能按條件把數(shù)據(jù)分組。比如分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，可以用groupby(位置)看不同位置球員的平均得分；用groupby(年齡)看年齡對(duì)爆發(fā)力的影響。這函數(shù)還能配合agg()函數(shù)用，比如用agg(mean)算各組的平均年齡，用agg(std)算各組的身高標(biāo)準(zhǔn)差。特別實(shí)用。所以選ABC。7.ABCD解析：描述性統(tǒng)計(jì)就像給數(shù)據(jù)拍照，比如給運(yùn)動(dòng)員量身高、算平均年齡，能直觀展示數(shù)據(jù)特征。推斷性統(tǒng)計(jì)像給數(shù)據(jù)做診斷，比如用T檢驗(yàn)比較訓(xùn)練法效果，用回歸分析預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，能從樣本推斷總體。老師帶學(xué)生分析聯(lián)賽數(shù)據(jù)時(shí)，先用描述性統(tǒng)計(jì)看數(shù)據(jù)特點(diǎn)，再用推斷性統(tǒng)計(jì)做研究。所以選ABCD。8.ABC解析：老師教學(xué)生分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)想看組間差異就用方差分析，想看變量關(guān)系就用相關(guān)分析；身高和體重是連續(xù)變量，年齡是離散變量；混合模型是縱向數(shù)據(jù)分析，這里用不到；協(xié)方差分析是控制協(xié)變量，也不是這里需要的方法。所以選ABC。三、簡答題答案及解析1.答：方差分析適合比較多組數(shù)據(jù)間的差異，比如比較三個(gè)訓(xùn)練法的成績差異；相關(guān)分析適合看兩個(gè)變量關(guān)系，比如身高和得分的關(guān)系。解析：老師覺得這個(gè)問題特別好，就像咱們分析籃球比賽時(shí)，有時(shí)想知道不同球隊(duì)得分差異，有時(shí)又想知道球員身高和得分關(guān)系。方差分析就像給幾組數(shù)據(jù)稱重，看哪組最重，適合比較組間差異；相關(guān)分析就像量兩條線有多長，看它們有多長，適合看兩個(gè)變量關(guān)系。關(guān)鍵看研究問題，想看差異就用方差分析，想看關(guān)系就用相關(guān)分析。2.答：aes()函數(shù)中常見的參數(shù)有x、y、color、size、shape等。在運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)分析中，x、y設(shè)置坐標(biāo)軸變量，color設(shè)置不同分組顏色，size設(shè)置不同分組大小，shape設(shè)置不同分組形狀。解析：老師覺得aes()這函數(shù)像畫圖的調(diào)色盤，能同時(shí)設(shè)置多個(gè)元素。常見的參數(shù)有x、y、color、size、shape等。比如分析跑步數(shù)據(jù)時(shí)，用x=時(shí)間、y=心率，就能看出心率隨時(shí)間變化；用color=性別，就能比較男女心率差異；用size=體重，就能看體重對(duì)心率的影響。這函數(shù)真強(qiáng)大，能一行代碼出多圖。3.答：處理異常值的方法有箱線圖檢測(cè)、中位數(shù)替換、穩(wěn)健回歸等。箱線圖檢測(cè)保留但標(biāo)記異常值；中位數(shù)替換簡單但損失信息；穩(wěn)健回歸讓模型忽略異常值。解析：這個(gè)挺考驗(yàn)大家處理實(shí)際問題的能力。老師當(dāng)年教學(xué)生分析馬拉松數(shù)據(jù)時(shí)，有個(gè)選手突然破紀(jì)錄了，差點(diǎn)以為數(shù)據(jù)錯(cuò)了，老師當(dāng)時(shí)就讓他用箱線圖看看，果然是個(gè)異常點(diǎn)。這時(shí)候用箱線圖檢測(cè)并保留異常值最靠譜，因?yàn)橄渚€圖能清晰展示數(shù)據(jù)的分布和異常值，讓我們知道這數(shù)據(jù)到底是不是錯(cuò)了。直接刪除太草率，可能會(huì)丟失重要信息；用平均值或中位數(shù)替換，會(huì)掩蓋真實(shí)情況，數(shù)據(jù)就失真了。4.答：groupby()函數(shù)按條件把數(shù)據(jù)分組，配合agg()函數(shù)用，比如用agg(mean)算各組的平均年齡，用agg(std)算各組的身高標(biāo)準(zhǔn)差。解析：老師覺得groupby()這函數(shù)像數(shù)據(jù)分揀機(jī)，能按條件把數(shù)據(jù)分組。比如分析籃球數(shù)據(jù)時(shí)，可以用groupby(位置)看不同位置球員的平均得分；用groupby(年齡)看年齡對(duì)爆發(fā)力的影響。這函數(shù)還能配合agg()函數(shù)用，比如用agg(mean)算各組的平均年齡，用agg(std)算各組的身高標(biāo)準(zhǔn)差。特別實(shí)用。5.答：描述性統(tǒng)計(jì)適合看數(shù)據(jù)特征，比如計(jì)算平均成績、繪制身高分布圖；推斷性統(tǒng)計(jì)適合做研究，比如用T檢驗(yàn)比較訓(xùn)練法效果，用回歸分析預(yù)測(cè)比賽結(jié)果。解析：老師教學(xué)生分析田徑比賽時(shí)，發(fā)現(xiàn)有些學(xué)生總把統(tǒng)計(jì)方法和實(shí)際應(yīng)用搞混，老師想了好久，覺得可以從數(shù)據(jù)質(zhì)量、分析方法、結(jié)果解讀三個(gè)方面來說。首先得保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，選材數(shù)據(jù)得真實(shí)可靠，老師去年教學(xué)生分析游泳隊(duì)選材數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別數(shù)據(jù)是手填的，結(jié)果全亂了，最后得重新采集；其次得選對(duì)分析方法，選材數(shù)據(jù)往往是非正態(tài)分布，得用非參數(shù)檢驗(yàn)，有個(gè)學(xué)生用T檢驗(yàn)結(jié)果全錯(cuò)；最后得正確解讀結(jié)果，有個(gè)學(xué)生把相關(guān)性當(dāng)因果關(guān)系，說身高和成績正相關(guān)，其實(shí)應(yīng)該是身高高的運(yùn)動(dòng)員可能更占優(yōu)勢(shì)。像這樣一步步來，就不會(huì)出大錯(cuò)。四、操作題答案及解析1.答：①打開數(shù)據(jù)編輯器，在變量視圖新增"成績等級(jí)"，數(shù)據(jù)視圖用if條件語句定義；②插入菜單選擇"分析"→"描述統(tǒng)計(jì)"→"交叉表"，放性別和成績等級(jí)；③插入菜單選擇"圖形"→"舊對(duì)話框"→"餅圖"，選擇"總結(jié)數(shù)據(jù)"，放成績等級(jí)。解析：老師記得剛開始教SPSS時(shí)，同學(xué)們總把數(shù)據(jù)分類搞錯(cuò)，結(jié)果分析時(shí)全亂套了?，F(xiàn)在我來一步步教大家：①先打開數(shù)據(jù)編輯器，在變量視圖新增一個(gè)名為"成績等級(jí)"的字符串變量，然后切換到數(shù)據(jù)視圖，用if條件語句定義，比如if(getvar(5)>9,'優(yōu)秀',if(getvar(5)>=8,'良好',if(getvar(5)>=6,'一般','較差'))）；②然后插入菜單選擇"分析"→"描述統(tǒng)計(jì)"→"交叉表"，把性別放行變量，成績等級(jí)放列變量，勾選"統(tǒng)計(jì)量"里的"卡方"和"Phi和Cramer的V"；③最后插入菜單選擇"圖形"→"舊對(duì)話框"→"餅圖"，選擇"總結(jié)數(shù)據(jù)"，把成績等級(jí)放入餅圖變量。這樣就能出圖了。2.答：①ggplot(data,aes(x=投籃距離,y=命中率,color=球員編號(hào)))+geom_point();②stat_smooth(method='lm',s