SPSS数据文件的建立和编辑の实验报告
《统计软件》实验报告
实验序号：01 实验项目名称：SPSS数据文件的建立和编辑
学号姓
名
专业、班
实验地点指导
教师
时间
一、实验目的及要求
熟悉SPSS的工作环境；掌握系统的三种运行方式，并能根据自己的需要选择所熟悉的方式使用软件；了解SPSS的基本窗口类型，熟悉数据窗口的两个界面，自己动手建立一个数据文件，并对数据文件作主要的编辑操作。本实验目的是：了解数据文件的结构，建立正确的SPSS数据文件，掌握如何对原始数据文件进一步整理和变换的主要方法，为后面的统计分析过程作好准备。
二、实验设备（环境）及要求
Windows XP，SPSS
三、实验内容与步骤
1、数据文件的建立：
（1）选择File-New-Data命令，打开一个新的Data Editor；
（2）单击窗口左下角的Variable View标签，切换到全屏定义界面；
（3）从第一行的名称列开始，按行依次输入定义变量各个特性值，如图
(4)切换到数据视图,输入数据；
（5）选择数据→排序个案，选择月收入，降序，如图。即按月收入由高到低排序。
（6）选择数据→选择个案→如果条件满足→如果，进行编辑，如图
（7）以评估为“优”工资上涨20%为例。选择转换→计算变量→目标变量输入月收入→表达式输入月收入*1.2→选择如果→如果个案条件包括→输入“年终业务考核成绩=4”，如图
（8）重复（7）操作，得到最后结果。
2.以第1、6、10题正确答案为a为例。选择转换→对个案内的值计数→目标变量s1→选择q1、q6、q10→选择定义值→输入a，点击“添加”,“继续”，“确认”，统计每个样品在第1、6、10题上选择A的个数，重复这样的操作，建立第二个新变量s2,统计每个样品在q4、q5、q7、q8取值为B的个数，同样的步骤，建立s3、s4。如图所示。
然后选择转换，计算变量，编辑函数，计算sum=（s1+s2+s3+s4）*10, 选择数据→排序个案→降序排列，如图。
3. 建立统计一班、统计二班文件，并且分别按照统计学成绩、预测与决策成绩降序排列，如图。
统一：
统二：
选择数据→合并。结果如图。
四、分析与讨论
实践才是真理。虽然实验都完成了，但在过程中还是有很多不懂不清晰的地方，并不像课上光听老师讲、光看老师示范那样简单，很多细节上都容易出错，比如定义变量的特性值，变量值的输入等等。通过这次作业，我深深体会到只懂得理论知识是不行的，还需要自己亲手去操作去实践，并且勤于练习只有这样才能更好的掌握SPSS 数据文件的建立和编辑。
五、教师评语成绩
【实验报告】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相关分析报告实验报告材料
本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验
实验报告 学生姓名： 一、实验室名称： 二、实验项目名称：相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。
1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze \ Descriptive Statistics \ Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（Current Salary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。
Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。
市场调查与预测实验报告
市 场 调 查 与 预 测 实 验 报 告 姓名：郭清华 班级：工商09-2班 学号：310910010216
一、前言 大学生是一个特殊的消费群体，大部分在校生拥有较多的闲余时间，并且大部分学生偏向于外出旅游，但往往出现费用不足、时间安排不合理等情况，二、调查目的 针对本校大学生的消费状况及消费偏好等关于旅游活动的各方面进行一次市场调查，以便更好的在我校开展旅游活动，拓展旅游市场。 三、调查内容 我校大学生的在旅游时关于旅游景点的偏好、旅游服务的看法、出行工具的选择、消费支出的预算等等 四、调查对象及抽样方法 为了更加准确的体现出调查结果，我们选择以本校的全体在校学生问调查总体。采用分层抽样方法，从各年级、各学院抽取一定的调查对象发放问卷调查。 五、调查方法 采用直接问卷法、网络问卷法，收集数据，并进行整理与总结。 六、调查结果 我校大学生旅游，主要集中在大二和大三，大部分倾向于周末及法定假日与同学出去旅游，旅行工具以汽车为主要，旅行目的地以风景名胜为主，比起时间，资金更显得是影响大学生外出旅游的重要因素，报团游成为众多大学生的选择，在跟团游的过程中，时间过于仓促成为一个大问题，很大一部分同学对此表现出不满，消费区间主要集中在100元以下以及100-300元之间，因而大学生旅游组织转为大学生提供价格更优惠的旅游线路，受到同
学们的认可。 七、调查费用 采用现场发放问卷200份，花费20元 采用网络问卷调查100人，花费0 八、调查中存在的问题及解决的方案 现场发放问卷要在各个学院之间来回走动，固然具有针对性，但花费时间较长，在网络上的调查问卷没有花费太多精力，但答卷人数较少。
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
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
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。
分层抽样实验报告
抽样调查课程 实验报告 小组同学姓名及学号 组员1：关欣2011101209 组员2：陈玉2011101221 __ 组员3：张林娜2011101231___ 实验报告
实验思考题： 1、 某调查员欲从某大学所有学生中抽样调查学生平均生活费支出情况，假设该调查员已经 完成了抽样，并获得样本情况（见数据表1），请根据此样本分别按性别、家庭所在地分层，并计算各层的样本量、平均生活费支出、生活费支出的方差及标准差。 按性别分层： 男：样本量为127，平均生活费支出为569.685，方差为52368.4，标准差为228.841 女：样本量为145，平均生活费支出为617.241，方差为64284.004，标准差为253.543 按家庭所在地分层： 大型城市： 样本量为86，平均生活费支出为614.5349，方差为90050.957，标准差为300.0849 乡镇地区：样本量为68，平均生活费支出为529.411，方差为48002.633，标准差为219.095 中小城市：样本量为118，平均生活费支出为618.644，方差为41016.949，标准差为202.526 2、 教材71页第5题（1）问 层 Nh 样本 1 256 10 10 2 0 20 10 0 10 30 20 2 420 20 35 10 50 0 40 50 10 20 20 3 168 0 20 0 30 30 50 40 0 30 0 W1=0.303 W2=0.498 W3=0.199 f1=0.039 f2=0.024 f3=0.060 _y 1=11.2 -y 2=25.5 - y 3=20 s1=9.716 s2=17.392 s3=18.856 平均支出为 ==∑=3 1 h h h pst y w y 20.0677 估计的方差为=- =∑=3 1 221)(h h h h h pst s n f w y v 18.038 估计的标准差为=)(y pst v 3.61
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
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，能更好地使用英进行数据统计分析。 2. 学习描述性统汁分析及英在SPSS中得实现，内容具体包括基本描述性统汁量得龙义及计 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“da ta4-5、sa v“,完成以下统计分析： (1) 计算各科成绩得描述统计虽: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?1 00为1,8 0?89为2,70-79为3, 6 0 ~6 9为4, 6 0分以下为5,其值标签设为：1 一优，2-良,3-中,4 一及格,5-不及格。分段以后进行频数分析,统讣各分数段得人数，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，英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：“文件一打开一数据”，将“da t a 4-8、sav”导入。 第2步文件拆分 菜单选择：“数据一拆分文件”，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，并确圧。
力櫻8矽仿帕 狄巴 ?UKfB "㈣ CM9SS5M Mew rrwrt” tUl 打制梅』 实验报告 实验思考题： 1、某调查员欲从某大学所有学生中抽样调查学生平均生活费支出情况，假设该调查员已经 完成了抽样，并获得样本情况（见样本文件），请根据此样本分别按性别、家庭所在地分层，并计算各层的样本量、平均生活费支出、生活费支出的方差及标准差。 （1）先对数据按照家庭所在地进行排序：【数据】→【排序】，选择“家庭所在地”（2）再对数据进行分类汇总：【数据】→【分类汇总】，“分类字段”选择“家庭所在地”，“汇总方式”选择“平均值”，“选定汇总项”选择“平均月生活费”，在对话框下方选择“汇总结果显示在数据下方”；再做两次分类汇总，“汇总方式”分别选择“计数”和“标准偏差”。最后得到表1-1所示结果： 表1-1 家庭所在地平均月生活费 大型城市平均值614.5348837 大型城市计数86 大型城市标准偏差300.0849173 乡镇地区平均值529.4117647 乡镇地区计数68 乡镇地区标准偏差219.0950339 中小城市平均值618.6440678 中小城市计数118 中小城市标准偏差202.5264159 总计平均值595.0367647 总计数272 总计标准偏差243.4439223 （3）在SPSS软件中得出的计算结果： 选择————，然后在出现的对话框中 分别在“Dependent list”框中选入“家庭所在地”，在“Independent List”框中选入“平均月生活费”，得到如表1-2所示结果： 表1-2 Report 平均月生活费 家庭所在地Mean N Std. Deviation 大型城市614.5386300.085 乡镇地区529.4168219.095 中小城市618.64118202.526 Total595.04272243.444 选择——，在出现的对话框中选择“function”选择估计量，得到如图1-2所示结果： 图1-1 图1-2 实验五相关分析实验报关费 一、实验目得: 学习利用s pss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与肯德尔等级相关分 析. 2.在控制物理成绩不变得条件下，做数学成绩与英语成绩得相关分析（这 种情况下得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得相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析—相关—双变量，弹出窗口，在对话框得变量列表中选变量 “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）与肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择,选择标准差与均值.单击确定,得出输出结果,对结果进 行分析解释。 2.选择分析一相关一偏相关，弹出窗口，在对话框得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得变量“物理成绩”以 在控制物理成绩得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.选择分析一描述统计-交叉表，弹出窗口,对交叉表得行与列进行选 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: 囲戏变量相关0 变旻(Y)： 歹物理戍悄 相关浆勤 0 Pearson 叼兰endsll 的tau-b(K) J Spearman 叼标记SL苦性徇关(E) I ?―I粘址妃)][賞Jt? ][ ■備~ [ 鹽 ,丘示渎际說曹性水半(D 确定 ]|殆贴(E) H St賣(B)][ 取禱选顶(2)… 农孝号 /其 语威纽 显著性检验 双侧檢勉I) 单侧檢验(D 选他…] 《农村小学“学困生”成因及对策的研究》课题研究方案 一、课题提出的背景 1.素质教育的需要 素质教育的要义之一就是面向全体，使每一个学生通过学习得到全面地、主动活泼地发展。但在我们常见的以班级授课制为基本形式的课堂教学中，同样的教师授课，同样的教学内容，要求与方法，而年龄大致相同的学生却呈现出不同的学习效果。以学习效果或学习成绩划分，往往出现“优等生”、“中等生”和“学困生”三种情况。但素质教育却要求对这些“学困生”进行有效的转化，提高教育整体质量。 2.课程改革的需要 新课程要求教师在教学中关注每一位学生，关注每一位学生的学习情绪，学习情感，但随着学生年级的变化，学科知识的要求、能力不断提高，在班级中出现了一部分对学习态度消极、兴趣淡薄，缺乏信心的“学困生”。要改变这一现状，就有必要对这些“学困生”特点、成因、转化对策进行研究。 3.学校提高整体教学质量的需要 我校是一所刚刚成立的农村九年一贯制学校，生源素质相对较弱，留守儿童比较多。要提高我校的办学质量，必须研究学困现象，采取有效措施改变现状。要有效的解决这些“学困生”在学习上的困难，就必须对“学困生”的成因及教学对策进行研究。 二、课题的界定 1.本课题限定在农村小学学困生的成因及对策的研究上。农村小学有其时代的背景，如农民工进城务工增多，网吧、有线电视已经架设，人民的法律意识比以前增强，教育方面实行了新课程改革等。 2.本课题预定研究小学语文、数学、英语三个学科的学困生，找出原因，实践转化对策，从而提高教学质量。 3.本课题将重点研究怎样在课堂教学中转化学困生，充分利用学生的在校时间，及时联系家长，加强“学困生”的转化，从而大面积提高教学质量。 三、课题主要概念的含义及分解 农村小学：指有一定的经济作保障，学生家长有着一定现代意识，能实行新课程改革的小学。它的背景有如下要素：农民工进城务工增多，网吧、有线电视已经架设，人民的法律意识有所增强，经济基础有一定好转等。 学困生：“学困生”又称学业不良的学生。是指智力正常，但学习效果低下，学习困难而达不到规定的学习要求的学生。其特点为： ①学习成绩长期而稳定地达不到规定要求； ②身心生长发育正常，智力正常； ③造成的学困原因不同，但学困生存在不同程度的潜能，通过干预或辅导是可以转化的。 “学困生”成因，是指造成学生学习困难、成绩落后的所有因素，有非学校教育因素和学校教育因素及学生自身因素。非学校教育因素有生理因素，家庭因素，社会环境因素；学校教育因素有办学思想，教 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” 《多元统计分析分析》实验报告 2012 年月日学院经贸学院姓名学号 实验 实验成绩名称 一、实验目的 （一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现. （二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释. 二、实验内容 以教材例题为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图） 1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名) 将表数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1： 图1 点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2： 图2： 然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）： 图3 完成数据输入 2、具体操作分析过程： （1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归： 在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）： 图4 将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）： 然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9） 其他选项按软件默认。最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3） SPSS聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用K-Mean法把31省分成3类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类： 生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示： 2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示： 得出结论： 3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。 迭代历史记录a 迭代 聚类中心内的更改 1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10 1.288 7.815E-5 .148 初始聚类中心 聚类 1 2 3 食品支出 7776.98 3052.57 5790.72 衣着支出 1794.06 1205.89 1281.25 居住支出 2166.22 1245.00 1606.27 家庭设备及服务支出 1800.19 612.59 972.24 医疗保健支出 1005.54 774.89 617.36 交通和通信支出 4076.46 1340.90 2196.88 文化与娱乐服务支出 3363.25 1229.68 1786.00 其它商品和服务支出 1217.70 331.14 499.30 总消费支出 23200.40 9792.66 14750.02 假设检验的SPSS实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是1 2.3cm 12.3 12.8 12.4 12.1 12.7 2.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下： 传统手刹：21.2 13.4 17.0 15.2 12.0 型号I ：21.4 12.0 15.0 18.9 24.5 型号II ：15.2 19.1 14.2 16.5 24.5 型号III ：38.7 35.8 39.3 32.2 29.6 （1）各种型号间寿命有无差别? （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要1.可进行如下步骤 1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 zhijin g 5 12.460 .2881 .1288 单个样本检验 检验值 = 0 t df Sig.(双 侧) 均值差值差分的 95% 置信区 间 下限上限 zhijin g 96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818 为完成实验提要2.可进行如下步骤 2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据， 相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析，具体包括： (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前，了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法：回归系数β的显着性检验（t－检验）； 回归方程显着性检验（F－检验）。 二、试验原理 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数与模型进行检验与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量与解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再 次估计参数。回归模型的检验包括一级检验与二级检验。一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟与优度评价与显着性检验；二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。 三、试验演示内容与步骤 1．连续变量简单相关系数的计算与分析 在上市公司财务分析中，常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益与托宾Q值4个指标来衡量公司经营绩效。本试验利用SPSS对这4个指标的相关性进行检验。操作步骤与过程： 打开数据文件“上市公司财务数据(连续变量相关分析).sav”,依次选择“【分析】→【相关】→【双变量】”打开对话框如图，将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内。其他均可选择默认项，单击ok提交系统运行。 图5.1 Bivariate Correlations对话框 结果分析： 表给出了Pearson简单相关系数，相关检验t统计量对应的p值。相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显着性水平下显着。从表中可以看出，每股收益、净资产收益率与总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上，对应的p值都接近0，表示3个指标具有较强的正相关关系，而托宾Q值与其他3个变量之间的相关性较弱。 表5.1 Pearson简单相关分析 Correlations 每股收益 率净资产 收益率 资产收益 率 托宾Q 值 每股收益率Pearson Correlation 1 .877(* *) .824(**)-.073 Sig. ..000.000.199 专业信息与计算科学班级 15级1班组别指导教师朱云颉 姓名史博强同组人 实验时间 2018 年 3 月 25 日实验地点 k7-403 实验名称方差分析 Step 01 打开对话框。 选择观测变量。 Step 04选择多重比较。 单击【模型】按按钮,弹弹出【单变量:模型】对话框,如图5.23所示。选中【定制】Step 05其他选项选择。 单击【图】按钮,弹出图5.24所示【单变量:轮廓图】对话框。将因素b放入【单独的线条】框,将因素a放入【水平轴)】文本框,单击【添加】按钮,再单击【继续续】按钮,返回主对话框。 最后,单击【确确定】按钮,操作作完成。 3.实例结果及分析 (1)主体间效应检验表 表所示为主效应模型检验,结果可见校正模型统计量F=6.772、P=0.000,说明模型有 统计学意义。因素a和因素b均有统计学意义,P=0.000、P=0.037,均小于0.05。 主旨間效果檢定 因變數: 体重 來源第 III 類平方和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型 8929.625a 5 1785.925 6.772 .000 截距 167796.750 1 167796.750 636.304 .000 a 6487.875 2 3243.938 12.301 .000 b 2441.750 3 813.917 3.086 .037 錯誤 11075.625 42 263.705 總計 187802.000 48 校正後總數 20005.250 47 a. R 平方 = .446（調整的 R 平方 = .380） (2)成对比较表。 表所示为不同饲料类型两两比较结果,从Sig值(即P值)可见,饲料B与饲料C没有差 异（p=0.117），其余均有差异，p<0.05。 完成操作。 相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0抽样调查-分层抽样实验报告
spss相关分析实验报告
农村小学“学困生”成因及对策的研究开题报告
spss实验报告模板
SPSS对主成分回归实验报告
完整word版,SPSS聚类分析实验报告
管理统计学-假设检验的SPSS实现-实验报告
相关分析和回归分析SPSS实现
SPSS实验报告2
SPSS相关分析报告案例讲解要点