SPSS课程 13对应分析

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【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。

应用统计spss分析报告

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 1. 从某一行业中随机抽取12家企业,所得产量与生产费用的数据如下: 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。

2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据: 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。(4)检验回归方程线性关系的显著性()(5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查,数据如下:

spss统计分析报告期末考精彩试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。

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。

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统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N (列表状态)4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

多元线性回归SPSS实验报告

回归分析基本分析: 将毕业生人数移入因变量,其他解释变量移入自变量。在统计量中选择估计和模型拟合度,得到如图 注解:模型的拟合优度检验:

第二列:两变量(被解释变量和解释变量)的复相关系数R=0.999。 第三列:被解释向量(毕业人数)和解释向量的判定系数R2=0.998。 第四列:被解释向量(毕业人数)和解释向量的调整判定系数R2=0.971。在多个解释变量的时候,需要参考调整的判定系数,越接近1,说明回归方程对样本数据的拟合优度越高,被解释向量可以被模型解释的部分越多。 第五列:回归方程的估计标准误差=9.822 回归方程的显著性检验-回归分析的方差分析表 F检验统计量的值=776.216,对应的概率p值=0.000,小于显著性水平0.05,应拒绝回归方程显著性检验原假设(回归系数与0不存在显著性差异),认为:回归系数不为0,被解释变量(毕业生人数)和解释变量的线性关系显著,可以建立线性模型。 注解:回归系数的显著性检验以及回归方程的偏回归系数和常数项的估计值第二列:常数项估计值=-544.366;其余是偏回归系数估计值。

第三列:偏回归系数的标准误差。 第四列:标准化偏回归系数。 第五列:偏回归系数T检验的t统计量。 第六列:t统计量对应的概率p值;小于显著性水平0.05,拒接原假设(回归系数与0不存在显著性差异),认为回归系数部位0,被解释变量与解释变量的线性关系是显著的;大于显著性水平0.05,接受原假设(回归系数与0不存在显著性差异),认为回归系数为0被解释变量与解释变量的线性关系不显著的。 于是,多元线性回归方程为: y=-544.366+0.032x1+0.009x2+0.001x3-0.1x5+3.046x6 回归分析的进一步分析: 1.多重共线性检验 从容差和方差膨胀因子来看,在校学生数和教职工总数与其他解释变量的多重共线性很严重。在重新建模中可以考虑剔除该变量

多元统计学SPSS实验报告一

华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析

教师批阅:实验成绩: 教师签名: 日期: 实验报告正文: 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary) 2.变量值排序(based on current salary : rsalary) 3.计算新的变量(incremental salary=current salary - beginning salary)

4.拆分数据文件(based on gender) 结论:There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论:The average current salary of female is . The average current salary of male is . (二)分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论:总共分析六组变量,每组含有十个样本。 每股收益(X1)的均值为;净资产收益率(X2)的均值为;总资产报酬率(X3)的均值为;销售净

利率(X4)的均值为;主营业务增长率(X5)的均值为;净利润增长率(X6)的均值为. 2)协方差阵 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益(X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增长率(X5)和净利润增长率(X6)的协方差。 3)相关系数 结论:矩阵共六行六列,显示了每股收益 (X1)、净资产收益率(X2)、总资产报酬 率(X3)、销售净利率(X4)、主营业务增 长率(X5)和净利润增长率(X6)之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4)矩阵散点图

spss 期末题库

课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题) 1、试题编号:1000110,答案:RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有() A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号:1000310,答案:RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有() A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号:1000410,答案:RetEncryption(A)。 ()文件格式是SPSS独有的,一般无法通过Word,Excel等其他软件打开。 4、试题编号:1000510,答案:RetEncryption(D)。 ()是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号:1000810,答案:RetEncryption(D)。 ()是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号:1000910,答案:RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号:1001010,答案:RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个() A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号:1001110,答案:RetEncryption(C)。

变量的起名规则一般:变量名的字符个数不多于() A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号:1001210,答案:RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类,它不包括() A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号:1001310,答案:RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时,两个数据文件都必须事先按关键变量值() A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号:1001810,答案:RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中,字符型()应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号:1001910,答案:RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式,在逻辑运算中,下列()运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号:1002010,答案:RetEncryption(A)。 数据选取的方法中,()是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号:1002110,答案:RetEncryption(B)。 通过()可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号:1002210,答案:RetEncryption(A)。 SPSS的()就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号:1002310,答案:RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末,由()大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号:1002710,答案:RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号:1002810,答案:RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号:1002910,答案:RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析

spss软件分析异常值检验实验报告

实验五:残差分析 【实验目的】 (1)通过残差检验,掌握残差分析的方法 (2)异常值检验 【仪器设备】 计算机、spss软件、何晓群《实用回归分析》表和表的数据 【实验内容、步骤和结果】 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据如表1,其中y表示货运总量(亿吨)x1表示工业总产值(亿元)x2表示农业总产值(亿元)x3表示居民非商业支出(亿元) 表1. 对表1数据用spss软件进行分析得以下各表

由上表可知复相关系数R=,决定系数R方=,由决定系数看出回归方程的显著性不高,接下来看方差分析表3 由表3知F值为较小,说明x1、x2、x3整体上对y的影响不太显著。 表4系数 模型非标准化系数标准系数 t Sig. B标准误差试用版 1(常量).096 x1.385.100 x2.535.049 x3.277.284

表4系数 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) .096 x1 .385 .100 x2 .535 .049 x3 .277 .284 回归方程为 123348.280 3.7547.10112.447y x x x =-+++

图1.学生化残差

差 残差: 对数据用spss进行分析得 表6异常值的诊断分析

数据不存在异常值.绝对值最大的删除学生化残差为SDR=,因而根据学生化删除残差诊断认为第6个数据为异常值.其中中心化杠杆值,cook距离为位于第一大.因此第6个数据为异常值. 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据为 : 表个啤酒品牌的广告费用和销售量

统计学原理SPSS实验报告

实验一:用SPSS绘制统计图 实验目的:掌握基本的统计学理论,使用SPSS实现基本统计功能(绘制统计图) 对SPSS的理解:它是一款社会科学统计软件包,同时也广泛应用于经济,金融,商业等各个领域,基本功能包括数据管理,统计分析,图表分析,输出管理等。 实验算法:掌握SPSS的基本输入输出方法,并用SPSS绘制相应的统计图(例如:直方图,曲线图,散点图,饼形图等) 操作过程: 步骤1:启动SPSS。单击Windows 的[开始]按钮(如图1-1所示),在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击,得到如图1-2所示选择数据源界面。 图1-1 启动SPSS

图1-2 选择数据源界面 步骤2 :打开一个空白的SPSS数据文件,如图1-3。启动SPSS 后,出现SPSS 主界面(数据编辑器)。同大多数Windows 程序一样,SPSS 是以菜单驱动的。多数功能通过从菜单中选择完成。

图1-3 空白的SPSS数据文件 步骤3:数据的输入。打开SPSS以后,直接进入变量视图窗口。SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。先在variable view中定义变量,然后在data view里面直接输入自定义数据。命名为mydata并保存在桌面。如图1-4所示。 图1-4 数据的输入 步骤4:调用Graphs菜单的Bar过程,绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数,也可以是相对数)的数量大小。选择的数据源见表1。 步骤5:数据准备。激活数据管理窗口,定义变量名:年龄标化发生率为RATE,冠心病临床型为DISEASE,血压状态为BP。RATE按原数据输入,DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入,BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院:教育学院 专业:课程与教学论 学号:201411000156 姓名:李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) (一)回收情况 (5) (二)信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) (一)数据输入 (6) (二)数据分析 (7) 1.描述统计 (7) (1)多选题描述统计 (7) (2)单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) (1)独立样本T检验 (12) (2)单一样本T检验 (15) (3)单因素方差分析 (17) (4) X2检验 (21) 3.相关分析 (22) (1)变量间相关分析 (22) (2)维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议,并希望能引起学校对这一系列问题的关注,最终希望大学生对其大学的满意度有所提升,大学生是一个庞大的群体,特别是近几年,随着高校的扩招,我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想,他们都憧憬着大学校园的生活,然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好,取而代之的却是对校园生活的不满,大学生是十分宝贵的人才资源,他们对校园生活的体验和感受,与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷,问卷共由两部分组成:基本情况部分包括被调查者的性别、年级等,问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度,细分为12个三级指标(见表2-1),问卷采用五点制计分法,即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”,分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标(潜在变量)三级指标(观测变量) 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

回归分析实验报告

实验报告 实验课程:[信息分析] 专业:[信息管理与信息系统] 班级:[ ] 学生姓名:[ ] 指导教师:[请输入姓名] 完成时间:2013年6月28日

一.实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析,主要功能是处理两个变量之间的线性关系,建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二.实验环境 实验室308教室 三.实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书,新建excel表 2.打开SPSS,将数据输入。 3.调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令,打开线性回归对话框,指定因变量(工业GDP比重)和自变量(工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重),以及回归方式;逐步回归(图1)

图1 线性对话框 4.在统计栏中,选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等,选择Duribin-watson以进行DW检验;选择模型拟合度输出拟合优度统计量值,如R^2、F统计量值等(图2)。 图2 统计量栏

5.在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图,以标准化预测值为纵坐标,标准化残差值为横坐标,绘制残差与Y的预测值的散点图,检验误差变量的方差是否为常数(图3)。 图3 绘制栏 6.提交分析,并在输出窗口中查看结果,以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型,模型1先将与因变量(销售收入)线性关系的自变量地区人口引入模型,建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量,表1中模型2表明将自变量人均收入引入,建立二元线性回归模型,可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。

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期末考试整理

●一。变量的赋值 1.乘方(**),例如二的三次方:2**3 2.不同规则的赋值:转换→计算变量(如果),每一个规则的赋值都要重新进行此步骤(但注意每一遍的变量名都不变,并且他都会问你要不要替换成新的变量,你选是就行了) 3.不同规则的赋值:(1)转换→重新编码为不同变量:输入变量,输出变量,要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值:值(直接选取取值)、范围(最大到最小的范围,包含端点值),点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定,则在变量视图多出一个新变量(2)若不想包含端点值,可以采取小数的方式变换,eg. 899.9(小数位比该变量属性的小数位多一位就行了) (3)这种要先把BMI按照男女分开,然后再分组的,可以在对话框中点击“如果”选项进行设置,并且要分别对男女进行上述操作(一共做两遍)。 二。离散化 1可视离散化:转换→可视分箱,分割点:所以想生成几组,就定义几个分割点;填写第一个分割点的时候就必须填写最小值;一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码:不分组,从头到尾排序 2.转换→个案排秩(1)多层次数据:基于A变量对B变量进行排序。(例如,基于职称对收入进行排序,就是不同职称各自组内排工资的高低)(2)设置秩1;绑定值 四。时间序列:转换→变动值 五。查找与计数:转换→对个案内的值计数(查找“基本工资800-900女职工”,生成新变量,满足这个条件的标为1,不符合这个标准的标为0,男职工标为缺失。范围:包含上限下限) ●六。数据→个案排序:把变量顺序完全按照你想要的标准排序,所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件:要分男女进行数据统计:数据→拆分文件→比较组/按组输出,分组依据。不分男女进行数据统计:数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案(例如只选择三年级的变量进行分析):数据→选择个案→如果条件满足:如果;随机个案样本;基于时间或个案范围;使用过滤变量(例如要把身高为缺失值和值为0的剔除)→输出:过滤(不符合条件的数据会画上“/”,原始数据并未删除);将选定个案复制到新数据集(形成一个新的SPSS数据文件,原始数据并未删除);删除未选定的个案(删除原始数据,不建议使用)→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及,记得重新做这一步。 九。加权个案:数据→加权个案(例。100分的有5人)。不想加权了,记得重新做这一步。 十。分类汇总(1)例如算不同年级的人的身高的均值、方差…(只能计算函数)(2)数据→汇总,分界变量(分类标准变量),变量摘要(计算变量),函数:选择计算变量函数,变量名称与标签:定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据:索引变量消失变成score的尾缀 (1)数据→重组(重构)→个案重组为变量,标识变量,索引变量,电脑会自动帮你选出是xx xx要重构(不同疗程值不同的变量)。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 (2)注意:当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。(A1A2B1B2;A1B1A2B2) 2.宽数据变长数据:score的尾缀消失变成索引变量 (1)数据→重组(重构)→变量重组为个案,个案组标识:使用选定变量,固定变量(手动选择,电脑不会自动帮你选出了),要转置的变量即值不固定的要重构的变量(手动选择,电脑不会自动帮你选出了)。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 (2)当有多个变量需要重构时,这块的操作要特别注意:○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”(在本题中,即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量;对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中,这两个要转置的变量必须是完全不同的)。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”(固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量;而不是说在对kidid进行转置的时候,age就是固定变量了;因此,固定变量只用定义一次且固定变量可以为空)。并且,你要特别注意,“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。

spss实验报告最终版本

实验课程专业统计软件应用 上课时间2012 学年 1 学期15 周(2012 年12 月18日—28 日) 学生姓名李艳学号2010211587 班级0331002 所在学院经济管 上课地点经管3 楼指导教师胡大权理学院

实验内容写作 第六章 一实验目的 1、理解方差分析的基本概念 2、学会常用的方差分析方法 二实验内容 实验原理: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: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 根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题。 第5题:为了寻求适应某地区的高产油菜品种,今选5个品种进行试验,每一种在4块条件完全相同的试验田上试种,其他施肥等田间管理措施完全一样。表 6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量,根 据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显著水平0.05下有无显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是控制变量对另一个观测变量的影响,而且是5个品种,所以不宜采用独立样本T检验,应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正 态分布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比较严格的,因此必须对方差相等的前提进 行检验。

第四步多重比较分析 通过上面的步骤,只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显著性差异,如果要想进一步了解究竟那 个品种与其他的有显著性均值差别等细节问题,就需要单击上图中的两两比较按钮。 第五步运行结果及分析 多重比较结果表:从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。 第6题:某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命,如表 6.21所示。其中每种轮胎应用在随选择的6种汽车上,在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是一个控制变量对另一个控制变量的影响,而且是4种轮胎,所以不宜采用独立样本T 检验,应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据。 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布,而且各组的方差具有齐性,其中正态分 布的要求并不是非常严格,但是对于方差相等的要求还是比较严格的,因此必须对方差相等的前提进行检 验。选择菜单“分析”—均值比较—单因素ANOVA。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

SPSS调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸(格式二) 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 -20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语: ========================================== (题目)关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 (正文) 一、调查背景 如今,大学生逃课现象屡见不鲜,随之衍生了“收费代课”的现象。据了解,在全国近百所高校中,存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业,成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构,不仅仅应当引起社会的关注,更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象,有其存在的社会土壤,其原因有多方面,值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时,我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为,同学们褒贬不一,每个人都有自己的看法。然而,这种行为经常在我们的身边发生着,无疑应该引起我们的关注,并引发我们的深思,形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因,以及对本专业学习、实习实践的认知程度,是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情,是否支持收费代课。同时,我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况,一方面,帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊,更加理性地对待收费代课的行为,做出对自己正确合适的选择;另一方面,引起学校对这种收费代课现象的重视,给学校提一些建议,希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发,本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法,集中对象为本部大三大四的同学,以自愿形式对本部同学分发调查问卷,总共发出80份问卷,回收80份,有效问卷80份。收集问卷之后,利用spss软件进行数据整理与分析,最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有:频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出,这次填写问卷的女生较多,占了样本的66.3%,这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系,样本的男女比例不相等,也可以较好地接近学校的实际情况,有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知,参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高,这与一开始我们预期相符,样本中大三大四学生所占比例较多,有利于我们得到更为有针对性的结论。

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