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SPSS第3次实验报告

SPSS第3次实验报告
SPSS第3次实验报告

SPSS实验报告

SPSS实验报告要求 1、为减小文字工作量,提升实验报告要求,每次上课只需要选择一个实验写报告即可,最终上交的实验报告统一命名为实验一、二……六。每个实验下面有超过二个小实验的,只需选择二个定实验报告。 2、实验报告统一使用WORD文档,建议使用宋体五号字,统一装订后,第十八周周五上午交。 3、实验报告参照以下模板

SPSS统计分析与应用 实验报告 班级:社会工作13 学号: 姓名: 学期:2015-2016学年第二学期

实验一建立与编辑数据文件 实验时间:2016-5-26 地点:实验楼2栋4楼 一、实验目的 1、理解数据文件的原理和方法; 2、 3、 二、实验内容 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 三、实验步骤 1、建立数据文件 简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 2、选择个案 简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 四、实验结果 1、建立数据文件 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 2、选择个案 ****************************************************************************

SPSS实验报告_线性回归_曲线估计

《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号:2013111104000614 班级:2013 应用统计 姓名: 日期: 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院

一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系,但可以通过变量转化为线性关系,并可最终进行线性回归分析,建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系,而且也无法通过变量转化为线性关系,最终无法进行线性回归分析,建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型,所用的变换既有自变量的变换,也有因变量的变换。 乘法模型: 123y x x x βγδαε= 其中α,β,γ,δ 都是未知参数,ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++

上式具有一般线性回归方程的形式,因而用多元线性回归的方法来处理。然而,必须强调指出的是,在求置信区间和做有关试验时,必须是2ln (0,)n N I εδ: , 而不是2n N I εδ:(0,) ,因此检验之前,要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系,证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经济增长的影响机理。所有这些研究都极少将劳动、资本、和能源建立在一个模型中来研究三个因素对经济增长的作用方向和作用大小。 现从我国能源消费、全社会固定资产投资和就业人员的实际出发,假定生产技术水平在短期能不会发生较大变化,经济增长、全社会固定资产投资、就业人员、能源消费可以分别采用国内生产总值、全社会固定资产投资总量、就业总人数、能源消费总量进行衡量,并假定经济增长与能源消费、资本和劳动力的关系均满足C-D 生产函数。 问题中的C-D 生产函数为: Y AK L E αβγ= 式中:Y 为GDP ,衡量总产出;K 为全社会固定资产投资,衡量资本投入量;L 为就业人数,衡量劳动投入量;E 为能源消费总量,衡量能源投入量;A,α,β, γ 为未知参数。根据C-D 函数的假定,一般情形α,β,γ均在0和1之间,但当α,β,γ中有负数时,说明这种投入量的增长,反而会引起GDP 的下降,当α,β,γ中出现大于1的值时,说明这种投入量的增加会引起GDP 成倍增加,这在经济学现象中都是存在的。 以我国1985—2004年的有关数据建立了SPSS 数据集,参见

SPSS实验报告(一)

SPSS实验报告(一)

湖南涉外经济学院 实验报告 课程名称:应用统计软件分析(SPSS) 专业班级: 姓名 学号: 指导教师: 职称:副研究员 实验日期: 2016.4.19 成绩评定指导教 师 签字 签字 日期

学生实验报告实验序号 一、实验目的及要求 实验目的 通过本次实验,使学生熟练掌握转换菜单和数据菜单的具体功能及操作,熟练应用两个菜单中的计算变量、重新编码、选择个案、个案排序、分类汇总等几个主要过程 实验要求 能够根据相关要求选用正确的过程对变量或者文件进行管理和操作,得到结果,并能对得出的结果进行解释。 二、实验描述及实验过程 实验描述一、下载数据(以下情况选一种): (一)分地区(31个省市区)环境污染治理投资数据(2014年) 环境污染治理投资总额(亿元),城市环境基础设施建设投资额(亿元) ,城市燃气建设投资额(亿元) ,城市集中供热建设投资额(亿元),城市排水建设投资额(亿元),城市园林绿化建设投资额(亿元),城市市容环境卫生建设投资额(亿元)

工业污染源治理投资(万元) 建设项目“三同时”环保投资额(亿元) (二)分地区(31个省市区)经济发展总体数据(2014年) 国民总收入,国内生产总值,第一产业增加值,第二产业增加值,第三产业增加值,人均国内生产总值,人口总量,城镇失业率,基尼系数等 (三)各省市房地产开发2014年相关数据 投资额,房地产开发企业个数,从业人员数,收入,税金,利润,资产,负债,平均销售价格,等等。 (四)各省市科技2014年相关数据 包括GDP,研发投入,研发投入强度(研发投入/GDP),R&D研发人员,专利授权数,发明专利授权量。 (五)查找相关行业(钢铁行业、水泥行业、医药制造、工程机械、汽车制造业、旅游酒店行业、航空、电子商务企业等)上市公司2015年度数据。包括销售收入、利润、固定资产净值、总资产利润率、营业利润率、销售净利率、净资产收益率、流动比率、资产负债率、主营业务收入增长率、营收账款周转率、存货周转

spss实验报告---方差分析

实验报告 ——(方差分析) 一、实验目的 熟练使用SPSS软件进行方差分析。学会通过方差分析分析不同水平的控制变量是否对结果产生显著影响。 二、实验内容 1、某职业病防治院对31名石棉矿工中的石棉肺患者、可疑患者及非患者进行了用力肺活量(L)测定,问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别?(自建数据集) 石棉肺患者可疑患者非患者 1.8 2.3 2.9 1.4 2.1 3.2 1.5 2.1 2.7 2.1 2.1 2.8 1.9 2.6 2.7 1.7 2.5 3.0 1.8 2.3 3.4 1.9 2.4 3.0 1.8 2.4 3.4 1.8 3.3 2.0 3.5 SPSS计算结果: 在建立数据集时定义group1为石棉肺患者,group2为可疑患者,group3为非患者。 零假设:各水平下总体方差没有显著差异。 相伴概率为0.075,大于0.05,可以认为各个组的方差是相等的,可以进行方差检验。

从上表可以看出3个组之间的相伴概率都小于显著性水平0.05,拒绝零假设,说明3个组之间都存在显著差别。 2、某汽车经销商在不同城市进行调查汽车的销售量数据分析工作,每个城市分别处于不同的区域:东部、西部和中部,而且汽车经销商在不同城市投放不同类型的广告,调查数据放置于附件中数据文件“汽车销量调查.sav”。 (1)试分析不同区域与不同广告类型是否对汽车的销量产生显著性的影响?(2)如果考虑到不同城市人均收入具有差异度时,再思考不同区域和不同广告类型对汽车销量产生的影响差异是否改变,这说明什么问题? SPSS计算结果: (1)此为多因素方差分析 相伴概率为0.054大于0.05,可以认为各个组总体方差相等可以进行方差检验。

SPSS相关分析实验报告

SPSS相关分析实验报告 篇一:spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程,并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较:如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系,他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系,至于相关的程度则要看相关系数R值,r越大,说明越相关。越小,则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析,从变量之间的相关关系,寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。

a.打开spss软件,输入“回归人均食品支出”数据。 b.在spssd的菜单栏中选择点击,弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921,t检验的显著性概率为0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730,t检验的显著性概率为0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后: A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665,显著性概率p=0.0000.01,说明在剔除了粮食单价的影响后,人均食品支出与人均收入依然有显著性关系,并且0.86650.921,说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知:在粮价的影响下,人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系,并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。

spss相关分析实验报告

实验五相关分析实验报关费 一、实验目的: 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容: 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下,做数学成绩与英语成绩的相关分析(这 种情况下的相关分析称为偏相关分析)。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤: 1.选择分析→相关→双变量,弹出窗口,在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”,在相关系数列进行选择,本次实验选择 皮尔逊相关(积差相关)和肯德尔等级相关。单击选项,对描述统计 量进行选择,选择标准差和均值。单击确定,得出输出结果,对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关,弹出窗口,在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”,在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析;在“显著性检验”框中选双侧检验,单击确定,得出输出结果, 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表,弹出窗口,对交叉表的行和列进行选 择,行选择为数学成绩,列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置, 选择相关性,点击继续→确定,得出输出结果,对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析:

表1

五、实验结果及其分析:

分析一:由实验结果可观察出,数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=,肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。

SPSS实验报告.pdf

专业班级:金融106姓名:周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期:2012.3.27 浙江万里学院实验报告 课程名称:2011/2012学年第二学期统计实验 实验名称:备择实验专业班级:金融105-106姓名:叶美君1219胡志晖1206黄世杰1208崔 迦楠1175 实验日期:2012.3.29 成绩: 教师:

专业班级:金融106姓名:周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期:2012.3.27 一、实验目的:统计分析的目的在于研究总体特征。但是,由于各种各样的原因,我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象,他们构成了样本,只有通过对样本的研究,我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度,或对数据进行初步的探索性分析(包括检查数据是否有错误,对数据分布特征和规律进行初步观察)。 本试验旨在于:引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示, 描述并探索出数据内在的数量规律性,掌握统计思想,培养学生学习统计学的兴趣,为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 二、实验内容: 1.表 2.7为某班级16位学生的身高数据,对其进行频数分析,并对实验报告作出说明。 表2.7 某班16位学生的身高数据 学号性别身高(cm )学号性别身高(cm ) 1 M 170 9 M 150 2 F 17 3 10 M 157 3 F 169 11 F 177 4 M 15 5 12 M 160 5 F 174 13 F 169 6 F 178 14 M 154 7 M 156 15 F 172 8 F 171 16 F 180 三、实验过程: 1、输入某班级16位学生的身高数据。 2、然后选择分析,描述统计,频率,并选择统计量。

管理统计spss数据管理-实验报告

数据管理 一、实验目的与要求 1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。 2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。 3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。 二、实验内容提要 1.自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作 2.针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。 (1)根据变量bdate生成一个新变量“年龄” (2)根据jobcat分组计算salary的秩次 (3)根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 (4)生成新变量grade,当salary<20000时取值为d,在20000~50000范围内时取值为c,在50000~100000范围内取值为b,大于等于100000时取值为a 三、实验步骤 1. 数据管理操作 (1)年龄变量s3的分组 (2)重新编码到其他变量

(3)可视化封装

(4)排序个案 (5)选择个案

2.(1)根据变量bdate生成一个新变量“年龄” (2)根据jobcat分组计算salary的秩次

(3)根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 c,在50000~100000范围内取值为b,大于等于100000时取值为a

四、实验结果与结论 通过本次实验,使我了解了很多,在SPSS中,数据文件的管理功能基本上刚都集中在“转换”“数据”俩个菜单中,其中前者主要实现变量级别的数据管理,如计算新变量,变量取值重编码,而后者的功能主要是实现文件级别的数据管理,如变量排序,文件合并等, 还有转换菜单中的个案排序等,这些在SPSS中都不可或缺。

spss实验报告

《统计分析与SPSS的应用》 学院(系) 专业名称 班级 姓名 学号 实习地点 起止时间2015年5月至2015 年7月

实验内容: 1统计数据的收集与预处理 1.1数据文件的编辑 1.1.1数据文件的合并 数据文件的合并是把外部数据与当前数据合并成一个新的数据文件,SPSS 提供两种形式的合并:一是横向合并,指从外部数据文件中增加变量到当前数据文件中;二是纵向合并,指从外部数据文件增加观测数据到当前文件中。横向合并即增加变量,而增加变量有两种方式:一是从外部数据文件中获取变量数据,加入当前数据文件中;二是按关键变量合并,要求两个数据文件有一个共同的关键变量,而且两个数据文件的关键变量中还有一定数量相同值的观测值。 1.1.2数据文件的拆分 拆分并不是要把数据文件分成几个,而是根据实际情况,根据变量对数据进行分组,为以后的分组统计提供便利。例2-2实验步骤:打开data2-2.sav→点击菜单栏的数据,拆分文件,弹出“分割文件”→按照产品类型拆分数据,选择“比较组”,激活“分组方式”栏。选中“产品”变量移入其中,单击“确定”按钮结束。点击菜单“分析→描述性统计→描述…”,弹出“描述性”对话框,选择变量“金额”,“数量”进行分析,单击“选择”按钮设置要计算的统计量,统计金额和数量的和,设置好后单击确定按钮,得到表1所示的统计量: 从表1可以得出彩电、空调、热水器、微波炉、洗衣机的数量、金额的极大值、极小值、和、均值标准差这四个描述性统计量是多少。

1.1.3数据的加权 SPSS的观察量加权功能是在数据文件中选择一个变量,这个变量力的值是相应的观测量出现的次数,这个变量叫做权变量,经过加权的数据文件叫做加权文件。例2-3实验步骤:打开data2-3.sav→选择数据,加权个案→选择“加权个案”,激活“频率变量”矩形框,把“工人数”变量移入框中。选择“分析”,描述统计→描述,进行产品数量总和的统计,统计结果如表2所示:可以看出产品数量的极大值、极小值、和、均值、标准差这四个描述性统计量。 1.2SPSS数据加工 1.2.1变量的计算 例2-4实验步骤:打开data2-4sav→选择“转换”,计算变量,弹出“计算变量”窗口→在“目标变量”框中输入目标变量名“总分”→从左边的变量列表窗口中选择用于计算的变量并加入“数学表达式”框中,并乘以相应的系数即可。 图1变量计算后的结果 图1是变量计算后的结果:根据计算公式:总分=实验准备*0.15+讲解示范*0.15+实验指导*0.2+教学方法*0.15+语言文字*0.05+教学手段*0.1+课堂管理*0.2.,可以得出教师的综合评价分。 2图表的创建与编辑 2.1使用图表构建程序创建 使用图表构建程序创建图表,是SPSS现在推崇的主要操作方式,该方式使用预览模式通过图库或基本元素设计图表,让用户所见所得,可以提高创建图形的效率,减少一些不可预见的错误。例3-1实验步骤:打开data3-1.sav→选择菜单:“图形”,图表构建程序,弹出“图表构建程序”对话框→选择“库”选项卡,点击“条(B)”中第二项“群集条形图”图标→把年份拖入“是否为X轴”虚线框中作为条形图的X轴;把指标值“是否为Y轴”虚线框,作为条形图的Y

spss实验报告

专业统计软件应用 实验报告 实验课程专业统计软件应用 上课时间2013 学年上半学期 14 周( 2013 年 5 月 27 日— 31 日)学生姓名杨守玲学号2011211432 班级0361102 所在学院经管上课地点金融实验指导教师唐兴艳

第五章思考与练习 3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩,试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异(数据文件:data5-16.sav)。 解:解决问题的原理:独立T样本检验 提出原假设和备择假设: Ho:p<0.05,该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性;H1:p>0.05,该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。 第1步单样本T 检验分析设置 (1)选择菜单:“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验(S)”,打开“单样本T 检验主对话框”,确定要进行T 检验的变量并输入检验值,按如图所示进行设置。将“成绩”选入“检验变量”中,输入待检验的值“70”,用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。 第2步“选项”对话框设置:指定置信水平和缺失值的处理方法。

第3步主要结果及分析 完成以上的操作步骤后,点击“确定”按钮,运行结果如下所示,具体分析如下:下表给出了单样本T 检验的描述性统计量,包括样本数(N)、均值、标准差、均值的标准误差。 当置信水平为95%时,显著性水平为0.05,从表5.2 中可以看出,双尾检测概率P 值为0.002,小于0.05,故接受原假设,也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性,即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。 4. 在某次测试中,随机抽取男女同学的成绩各10 名,数据如下: 男:99 79 59 89 79 89 99 82 80 85 女:88 54 56 23 75 65 73 50 80 65 假设样本总体服从正态分布,比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性

SPSS实验报告

第四章描述性统计分析 一、实验目的 通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量,并辅助于SPSS提供的图形功能,能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态,对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。并且,通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现,包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析,能够使分析者更好的掌握基本的统计分析,即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。 二、实验内容 1.打开数据文件data4-8.sav,完成以下统计分析。 (1)计算各科成绩的描述统计量:平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值; ①解决问题的原理:描述性分析 ②实验步骤:通过“分析-描述统计-描述”,打开“描述性”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。 ③结果及分析: 表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。 (2)使用Recode命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩的分段:90~100为1,80~89为2,70~79为3,60~69为4,60分以下为5,其值标签:1—优,2—良,3—中,4—及格,5—不及格。分段以后进行频数分析,统计各分数段的人数,最后生成条形图和饼图。 ①解决问题的原理:频率分析。 ②实验步骤:通过“分析-描述统计-频率”,打开“频率”对话框,根据题目所需要的统计量进行设置。 ③结果及分析: 成绩 频率百分比有效百分比累积百分比 有效15 1 2.2 2.2 2.2 19 1 2.2 2.2 4.4 24 1 2.2 2.2 6.7 28 1 2.2 2.2 8.9 30 1 2.2 2.2 11.1 32 2 4.4 4.4 15.6 33 1 2.2 2.2 17.8 34 1 2.2 2.2 20.0 36 1 2.2 2.2 22.2 37 2 4.4 4.4 26.7 43 1 2.2 2.2 28.9 49 1 2.2 2.2 31.1 50 1 2.2 2.2 33.3 55 1 2.2 2.2 35.6

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《统计分析与SPSS的应用》 实验报告 班级:090911 学号:09091141 姓名:律江山 评分: 南昌航空大学经济管理学院 南昌航空大学经济管理学院学生实验报告 实验课程名称:统计分析与SPSS的应用 专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩 实验地点G804 实验性质:演示性 验证性综合性设计性 实验项目名称基本统计分析(交叉分组下的频数分析)指导教师周小刚一、实验目的 掌握利用SPSS 软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算,进行标准化Z分数及其线形转换,统计表、统计图的显示。 二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤) (1)实验案例:居民储蓄存款。 (2)基本步骤:1、单击菜单选项analyze→descriptive statistics→crosstabs 2、选择行变量到row(s)框中,选择列变量到column(s)框中 3、选择dispiay clustered bar charts选项,指定绘制各变量交叉分组下的频数分布棒图。 三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释) 实验结论: 较大部分储户认为在未来收入会基本不变,收入会增加的比例高于会减少的比例;城镇储户中认为 收入会增加的比例高于会减少的比例,但农村储户恰恰相反;可见城镇和农村储户在对该问题的看法上存在分歧。 城镇户口较内存户口收入有明显的增加,但未来收入减少的比例差距不大。其中二者未来收入大部分基本保持不变。

南昌航空大学经济管理学院学生实验报告 实验课程名称:统计分析与SPSS的应用 专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质:演示性 验证性综合性设计性 实验项目名称参数检验(两独立样本T检验) 指导 教师 周小刚 一、实验目的 掌握利用 SPSS 进行单样本 T 检验、两独立样本 T 检验和两配对样本 T 检验的基本方法,并能够解释软件运行结果。利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显著差异。 二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤) (1)实验案例;居民储蓄存款 (2)实验步骤;1、单击菜单analyze→compare means→independent→sample t test; 2、选择实验变量到testariable(s)框; 3、选择总体标志变量到grouping variable框中; 4、单击define groups 定义两总体的标志值。 5、两独立样本t检验的option选项含义与单体样本t检验的相同。 三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释) 实验结论: t统计量的观测值为0.879,对应的双尾概率P值为0.380.如果显著性水平a为0.05,由于概率P的值大于0.05,不能拒绝零假设,即城镇储户和农村储户一次存款金额的平均值无显著差异。

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描述性统计分析 一、实验目得 1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件,能更好地使用其进行数据统计分析。 2.学习描述性统计分析及其在SPSS中得实现,内容具体包括基本描述性统计量得定义及 计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。 3.复习权重等前章得知识。 二﹑实验内容 题目一 打开数据文件“data4-5、sav”,完成以下统计分析: (1)计算各科成绩得描述统计量:平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值与最小值; (2)使用“Recode”命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩得分段:90~100为1,80~89为2,70~79为3,60~69为4,60分以下为5,其值标签设为:1-优,2-良,3-中,4-及格,5-不及格。分段以后进行频数分析,统计各分数段得人数,最后生成条形图与饼图。1.解决问题得原理 因为问题涉及各科成绩,用描述性分析,第二问要先进行数据分段,其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。 2、实验步骤 针对第一问 第1步打开数据 菜单选择:“文件→打开→数据”,将“data4-8、sav”导入。 第2步文件拆分 菜单选择:“数据→拆分文件”,打开“分割文件”对话框,点击比较组按钮,将“科目”加入到“分组方式”列表框中,并确定。

第3步描述分析设置: (1)选择菜单:“分析→描述统计→描述”, 打开“描述性”对话框,将“成绩””加入到“变量”列表框中。 打开“选项”对话框,选中如下图中得各项。 点击“继续”按钮。 (4)回到“描述性”对话框,点击确定。 针对第二问 第1步频率分析设置: (1)选择菜单:“分析→描述统计→频率”, (2)打开“频率(F)”对话框,点击“合计”。再点击“继续”按钮、

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第六章方差分析 一实验目的 1.理解方差分析的概念、原理及作用; 2.掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法; 3.结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用。 二方差分析的原理 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个: (1)随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作w SS ,组内自由度w df ; (2)实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差的总平方和表示,记作b SS ,组间自由度b df 。 三实验过程 1. 某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异,选择土壤条件基本相同的土地,分成16块,将每一个品种在4块试验田上试种,测得小表亩产量(kg)的数据如表6.17所示(数据文件为data6-4.sav),试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异。(数据来源:《SPSS实用统计分析》郝黎仁,中国水利水电出版社) 表6.17 实验步骤: 第1步分析:由于有一个因素(小麦),而且是4种饲料。故不能用独立样本T 检验(仅适用两组数据),这里可用单因素方差分析; 第2步数据的组织:分成两列,一列是试验田的产量(output),另一列是小麦品种(breed)(A、B、C、D); 第3步方差相等的齐性检验:由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同品种的小麦产量)的总体服从方差相等的正态分布。其中正态分布的要求并不是很严格,但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA,将小麦产量(output)选入dependent list框中,将品种(breed)选入factor

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重庆邮电大学课程报告 2016 - 2017 学年第2 学期 课程名称:《数据分析方法与实训》 姓名:XX 学号:2015210XXX 班级:0104150X 专业:信息工程 指导教师:熊炼 2017年7月2日

(1)基于前述操作,继续在myzy.sav中完成以下任务:①分别绘制语文、数学、 外语成绩的箱体图,并对箱体图的输出结果进行解释。②分别绘制语文、数学、外语成绩的茎叶图,并对茎叶图的输出结果进行解释。③分别绘制语文、数学、外语成绩的Q-Q图,并对Q-Q图的输出结果进行解释。 箱体图操作方法: 1)在SPSS中打开yyyy.sav,处于“数据视图”状态。 2)利用【分析】——【描述统计】——【探索】命令。 3)变量“数学”从左侧列表移到右侧的“因变量列表”中; 4)变量“姓名”从左侧列表移到右侧“标注个案”中; 5)在“探索”对话框中,单击右侧【绘制】; 6)在“探索.图”对话框中,从左上角的“箱图”选中【不分组】,“描述性”选 中【茎叶图】,单击【继续】,【确定】。 操作结果: 图1.1关于语文的数据分析图1.2关于语文的箱体图 输出结果分析:矩形中部的横线表明,语文的中位数为84.50。箱体部分对应四分位间距,箱体外无数据说明分值较为集中,无异常值(异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值) 图1.3关于数学的数据分析图1.4关于数学的箱体图 输出结果分析:矩形中部的横线表明,语文的中位数为82.00。距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值,“张一81”、“张一79”等为极端值。

图1.5关于外语的数据分析图1.6关于外语的箱体图 输出结果分析:矩形中部的横线表明,语文的中位数为825.00。距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值,“张一75”、“张一73”等为极端值。观测值位于触手之外但3倍箱体之内的个案位奇异值,标记为“o”,“张一71”、“张一17”为奇异值。 三个科目的茎叶图如下: 图1.7语文图1.8数学图1.9外语 输出结果分析:“Frequency”:频数,“Stem”:茎,“Leaf”:叶子。 “Stem width”=10,表明主干值乘以10. 例如图1.7第二行中,“7.00 7. 1122234”表明频数为7,主干为7,数值分别为:71、71、72、72、72、73、74。 Q-Q图操作过程:选择【分析】——【描述统计】——【Q-Q图】,选择“语文”和“数学”,单击【确定】,制作。 图1.10语文的正态Q-Q图图1.11语文的趋降正态Q-Q图

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SPSS实验报告 一、SPSS的概述 SPSS即社会科学统计软件包,又称统计产品与服务解决方案,是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。 SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。 二、SPSS的特点 操作简便、编程方便、、功能强大、数据接口、模块组合、针对性强。 三、课程要求 SPSS统计分析软件的概述、SPSS数据文件的简历和管理、SPSS数据的预处理、SPSS的基本统计方法、SPSS的参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析。 四、问题与解决方法 第三章:案例部分的操作根据书本内容可以做出,但是练习题部分遇到问题较多。 ①练习1:要求采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。解决方法:问题中的要求主要目的是筛选数据然后分成倆新的文件。第一份文件的操作:首先选取数据,选择菜单数据—选择个案—如果条件满足—输入存款>=1000&存款<5000&常住地=沿海或中心繁华城市—在输出选择将选定个案复制到新的数据集然后按确定可筛选出数据。第二份文件的操作:首先选取数据,数据—选择个案—随机个案样本—输入70—在输出选择将选定个案复制到新的数据集然后按确定可筛选出数据。筛选出来后来,在查看器中会显示个案依据值fitter_$。 ②练习4要求计算每个学生课程的平均分以及标准差。同时,计算男生和女生各科成绩的平均分。解决方法:选择菜单数据—转置,将学号放在名称变量,全部课程放在变量框中,确定后,完成转置。分析—描述统计—描述,将所有学生变量全选到变量框中,点击选项——勾选均值、标准差。 第四章 ①练习2:要求分析被调查者本次存款金额的基本特征,并与标准正态分布曲线进行对比。进一步,对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。解决方法:菜单分析—描述统计—描述,选择存款金额到变量框中。点选项,按题目要求勾选均值、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度、按变

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实验报告 实验三连续变量的统计描述与参数估计 实验目的: 1.了解连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系。 2.掌握具体案例的统计描述和分析。 3.学会bootstrap等方法。 实验原理: 1、spss的许多模块均可完成统计描述的任务。 2、spss有专门用于连续变量统计描述的过程。 3、spss可以进行频率等数据分析。 实验内容:1根据CCSS数据,分析受访者的年龄分布情况,分城市/合并描述,并给出简要结果分析。 2 对CCSS中的总指数、现状指数和预期指数进行标准正态变换,对变换后的变量进行统计描述,并给出简要说明。 3根据CCSS 数据,分城市对现状指数的均数和标准差进行Bootstrap方法的参数点估计和区间估计,并同时与传统方法计算出的均值95%置信区间进行比较,给出简要结果分析。 4 根据CCSS项目数据,对职业和婚姻状况进行统计描述,并进行简要说明。 5 根据CCSS项目数据,对职业和家庭月收入情况的关系进行统计描述,并进行行列百分比的汇总,对结果进行简要说明。 6根据CCSS项目数据,给出变量A3a各选项的频数分布情况,并分析每个选项的应答人次和应答人数百分比。 7根据CCSS项目数据,分城市考察A3a各选项的频数分布情况,并给出简要分析。 实验步骤: (1)在分析菜单中点击描述统计,打开对话框“探索”。把“S3年龄”添加到“因变量列表”,把“S0城市”添加到“因子列表”,把“ID”添加到“标注个案”,点击“确定”。 (2)在分析菜单中点击描述统计,打开对话框“描述性”。把总指数[index1]、现状指数[index1a]和预期指数[index1b]添加到“变量”框中,选中下方的“将标准化得分另存为变量(Z)”,点击“确定”。 (3)同(2),打开对话框“描述性”,把“现状指数[index1a]”添加到“变量”框中,打开对话框“Bootstrap”,选择“执行”“水平”框中填95,选择“分层”,把“S0城市”添加到“分层变量”中,点击“继续”,点击“确定”。 (4)在分析菜单中点击描述统计,打开对话框“频率”。把“S5职业和S7婚姻状况”添加到“变量”,点击“确定”。 (5)在分析菜单中点击描述统计,打开对话框“交叉表”。把“S5职业”添加到“行” 中,把“S9月份”添加到“列”中,打开对话框“交叉表:单元显示”,在“计数”

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实验报告 课程名称数据分析实验名称均值比较与方差分析 系别电子信息科学学院专业班级信息管理15级专升本指导教师 学号姓名实验日期2015年11月18日实验成绩 一、实验目的 1.掌握均值比较和方差分析的原理、过程和应用 2.掌握两独立样本和两配对样本的t检验的过程和结果解释 3.掌握单因素方差分析的分析过程和结果解释 4.掌握多因素方差分析的分析过程和结果解释 二、实验环境 1.硬件环境:微机 2.软件环境:Windows,SPSS Statistics 22 三、实验内容 1.数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了男性或女性每周上网浏览网页的时间(变量WWWHR,单位小时)。用两独立样本t检验方法分析男性和女性在上网时间上是否不同。 (1)原假设 男性和女性的上网时间没有显著差异。 (2)参数设置 检验变量:WWW HOURS PER WEEK 分组变量:GENDER (3)操作步骤及计算结果 操作步骤: ①选择菜单:【分析A】→【比较均值(M)】→【独立样本T检验(T)】;如图1-1 图1-1

②选择检验变量“WWW HOURS PER WEEK”到【检验变量(T)】框中。 ③选择总体标识变量“GENDER”到【分组变量(G)】框中。 ④点击按钮定义两总体的标示值,如图1-2。其中,【使用指定值(U)】表示分别输入对应两 个不同总体的标记值。 图1-2 计算结果: (4)结果及其解释 结果:男性和女性的上网时间存在显著差异。 解释:从独立样本鉴定的表中可以看出F检验值为15.182,对应的概率P值为0.00<0.05,所以拒绝原假设。由于两总体方差有显著差异所以要看到“不采用相等变异数”这一列,其中T统计量的值为4.866,对应的概率P 值为0.00。如果显著性水平α为0.05,由于概率P值小于0.05,所以认为量总体的均值有显著差异。并且95%置信区间不夸零,也说明了有显著差异。 2.数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了受访者父亲和母亲的受教育情况。试用两配对样本t检验方法比较父亲的受教育情况(变量PAEDUC)和母亲的受教育情况(变量MAEDUC)是否不同。 (1)原假设 父亲的受教育情况和母亲的受教育情况没有显著差异。 (2)参数设置 成对变量:PAEDUC,MAEDUC (3)操作步骤及计算结果 ①选择菜单:

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湖北汽车工业学院SPSS实验报告 姓名:潘勇 专业:工商管理(汽车营销) 班级:T1053-1 学号:20100530104

目录 一、S PSS的数据管理 (01) 二、描述性统计分析 (04) 三、均值检验 (07) 四、相关分析 (09) 五、因子分析 (11) 六、聚类分析 (17) 七、回归分析 (21) 八、实验总结 (23)

实验一——SPSS的数据管理 一、实验目的:熟悉SPSS的菜单和窗口界面,熟悉SPSS各种参数 的设置;掌握SPSS的数据管理功能 二、实验内容:高校提前录取名单的确定 某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。 现有20名来自国内不同省市的考生报考该校,7个录取名额。 见数据文件compute.sav. 该校制定了如下录取原则:(1)文 化课成绩由数学、语文、英语和综合四门成绩组成。文化课 成绩制定最低录取分数线:400分。 (2)个人档案中若有“不良记录”,不予录取。 (3)对西部考生和少数民族考生,给予加分优惠。少数民族 考生加20分,西部考生加10分。 (4)对参加过省以上竞赛并取得三等奖以上名次的考生,每 项加10分。 (5)文化课成绩和加分总和构成综合分,录取综合排名为前 7名的学生。 三、实验过程: 1)打开数据表“compute.Sav”选“数据”菜单的“选择个 案”命令项,弹出对话框。选择“如果条件满足”单选按纽, 点击“如果”钮,弹出对话框,输入条件:数学+语文+英语+ 综合>=400 and 不良记录=0单击“继续”按纽。在“输出” 栏选择“删除未选定个案”项,淘汰掉总分小于400,有不良

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