spss案例分析报告

s p s s案例分析报告Last revision on 21 December 2020

Spss分析身高与体重的相互影响

一、案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包括编

号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。

二、研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。

三、下面是数据来源：

四、研究的方法：主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分析；

在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。

五、研究的结果：

1)描述分析：

打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：

从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为，最大值为23kg，平均体重为。身高最小值为105cm，最大值为116cm，平均身高为。

以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。

从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中108cm左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。

2)线性回归分析：

选择分析——回归——线性，在弹出的对话框中，以身高作为自变量，体重作为因变量，结果如下：

从表中可以得出。R=,即两者具有弱相关性。

从图表中，可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=+

六、研究结论：

从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的，也就是弱相关性。