北科SPSS软件应用练习题全新
Spss第 3 次作业
方差分析练习题：
第1题
(1)【实验目的】
学会单因素方差分析
(2)【实验内容】
1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方
第一组20 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4
第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7
第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8
第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5
第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.2
(2)绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行剁成比较检验。
(3)【操作步骤】
在数据编辑窗口输入组别和推销额→分析→比较平均值→单因素ANOVA检验→将“推销额”转入“因变量列表”→将“组别”转入“因子”→确定
分析→一般线性模型→单变量→将“推销额”转入“因变量”→将“组别”转入“固定因子”→事后比较→将“组别”转入“下列各项的事后检验”→选中“LSD”→继续→确定
(4)【输出结果】
ANOVA
VAR00002
平方和自由度均方 F 显著性
组间405.534 4 101.384 11.276 .000 组内269.737 30 8.991
总计675.271 34
主体间因子
个案数
VAR00001 1.00 7
2.00 7
3.00 7
4.00 7
5.00 7
主体间效应检验因变量: VAR00002
源III 类平方
和自由度均方 F 显著性
修正模型405.534a 4 101.384 11.276 .000 截距17763.779 1 17763.779 1975.677 .000 VAR00001 405.534 4 101.384 11.276 .000 误差269.737 30 8.991
总计18439.050 35
修正后总计675.271 34
a. R 方 = .601（调整后 R 方 = .547）
基于实测平均值。
误差项是均方（误差）= 8.991。
*. 平均值差值的显著性水平为 .05。
(5)【结果分析】
1.五种单因素相等重复试验，考察推销额。方差分析结果：不同推销方式对推销额有影响，即五种推销方式存在显著差异。
2. 由于显著性大于0.05，因此接受原假设，即五种推销方式存在显著差异。
第2题
(1)【实验目的】
学会建立spss数据文件，学会用spss进行方差分析
(2)【实验任务】
2、为研究某商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据，
（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。
（2）利用多因素方差分析方法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。
（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。
(3)【操作步骤】
变量视图：名称分别为“地区”、“日期”、“销售量”；
设置“值”：1：地区一、2：地区二、3：地区三.
(4)【输出结果】
主体间因子
值标签个案数
地区 1 地区一9
2 地区二9
3 地区三9
日期 1 周一到周三9
2 周四到周五9
3 周末9
主体间效应检验
因变量: 销售量
源III 类平方和自由度均方 F 显著性
修正模型61851851.852a8 7731481.481 8.350 .000 截距844481481.481 1 844481481.481 912.040 .000 地区2296296.296 2 1148148.148 1.240 .313 日期2740740.741 2 1370370.370 1.480 .254 地区 * 日期56814814.815 4 14203703.704 15.340 .000 误差16666666.667 18 925925.926
总计923000000.000 27
修正后总计78518518.519 26
a. R 方 = .788（调整后 R 方 = .693）
主体间因子
值标签个案数
地区 1 地区一9
2 地区二9
3 地区三9
日期 1 周一到周三9
2 周四到周五9
3 周末9
主体间效应检验
因变量: 销售量
源III 类平方和自由度均方 F 显著性
修正模型5037037.037a 4 1259259.259 .377 .823
截距844481481.481 1 844481481.481 252.834 .000
地区2296296.296 2 1148148.148 .344 .713
日期2740740.741 2 1370370.370 .410 .668
误差73481481.481 22 3340067.340
总计923000000.000 27
修正后总计78518518.519 26
a. R 方 = .064（调整后 R 方 = -.106）
(5)【结果分析】
2.不同地区和不同日期对该商品的销售产生了显著影响。但二者之间的交互效应对商品的销售量并无显著影响。
3.由于没有显著的交互影响，建立非饱和模型进行分析。结果表明地区和日期两个变量对销售量有显著的影响，但是交互作用对因变量并没有显著的影响。
非参数假设检验练习题
第1题
(1)【实验目的】
学会用spss进行非参数假设检验
(2)【实验任务】
1、为分析不同年龄段人权对某商品的满意程度的异同，通过随机调查收集到以下数据：
请选用恰当的非参数假设检验的方法，以恰当的形式组织以下数据，分析不同年龄阶段人
满意程度年龄段
青年中年老年
很不满意126 297 156
不满意306 498 349
满意88 61 75
很满意27 17 44
(3)【操作步骤】
数据编辑→分析→非参数检验→k个独立样本→将“满意程度”导入“检验变量列表”→选中“分组变量”→添加年龄段→确定。
(4)【输出结果】
秩
年龄段个案数秩平均值
满意程度青年547 1108.97
中年873 925.93
老年624 1081.80
总计2044
(5)【结果分析】
由于显著性差异小于0.05，拒绝原假设，即不同年龄段对该商品满意程度的分布状况不一致。
第2题
(1)【实验目的】
学会用spss进行非参数假设检验
(2)【实验任务】
利用居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析本次存款金额的总体分布于正太分布是否存在显著差异。
(3)【操作步骤】
分析→非参数检验→单样本K-S→将“A5”导入到“检验变量列表”→选中“正
态”→“确定”
(4)【输出结果】
描述统计
个案数最小值最大值平均值标准差
您本次存款的金额是多少？282 1 100001 4738.09 10945.569 有效个案数（成列）282
单样本柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验
您本次存款的金
额是多少？
个案数282
正态参数a,b平均值4738.09
标准差10945.569
最极端差值绝对.333
正.292
负-.333
检验统计.333
渐近显著性（双尾）.000c
a. 检验分布为正态分布。
b. 根据数据计算。
c. 里利氏显著性修正。
(5)【结果分析】
由于显著性小于0.05，因此拒绝原假设，，即样本来自的总体与指定的理论分布有显著差异，即总体分布与正态分布存在显著差异。
第3题
(1)【实验目的】
学会用spss进行非参数假设检验
(2)【实验任务】
利用居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同常住地人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。
(3)【操作步骤】
分析→非参数检验→两个独立样本→将“A5”导入到“检验变量列表”→将“A13”导入到“分组变量”→“确定”
(4)【输出结果】
秩
您的常住地位于：个案数秩平均值秩的总和
您本次存款的金额是多少？沿海或中心繁华城市200 149.65 29929.00
边远地区82 121.63 9974.00
总计282
检验统计a
您本次存款的金
额是多少？
曼-惠特尼 U 6571.000
威尔科克森 W 9974.000
Z -2.627
渐近显著性（双尾）.009
a. 分组变量：您的常住地位于：
检验统计a
您本次存款的金
额是多少？
最极端差值绝对.152
正.019
负-.152
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫 Z 1.162
渐近显著性（双尾）.135
a. 分组变量：您的常住地位于：
(5)【结果分析】
由于显著性大于0.05，因此接收原假设，即不同常住地人群本次存款金额的总体分布存在显著差异。
第4题
(1)【实验目的】
学会用spss进行非参数假设检验
(2)【实验任务】
利用居民储蓄调查数据，选择恰当的非参数检验方法，分析不同收入人群本次存款金额的总体分布是否存在显著差异。
(3)【操作步骤】
分析→非参数检验→k个独立样本→将“A5”导入到“检验变量列表”→将“A4”导入到“分组变量”→“确定”
(4)【输出结果】
检验统计a,b
您本次存款的金
额是多少？
卡方44.598
自由度 3
渐近显著性.000
a. 克鲁斯卡尔-沃利斯检验
b. 分组变量：您的月收入水平属
于？
(5)【结果分析】
由于显著性小于0.05，因拒绝收原假设，即不同收入人群本次存款金额的总体分布不存在显著差异。
1.生活如意，事业高升。
2.前程似锦，美梦成真。
3.年年今日，岁岁今朝。
4.百事大吉，万事顺利。
5.愿与同僚，共分此乐。
6.事业有成，幸福快乐。
7.生日快乐，幸福安康。
8.幸福快乐，与君同在。
SPSS软件应用实例
The Research and Analysis of Xiao Mila School: International Business Major: International economy and trade class 1 Member: 李雪竹41002021 夏鸿曲41002022 黄丹妮41002062 丁桑妮41002064 鲜铤41002036 李凯41002002 梅琳41002003
Abstract Since the catering enterprises actively developed in china, our team chooses one of the catering restaurants, Xiao Mila, located in the Liu Lang bay, closed to the east gate of SWUFE. It looks crowded and not very comfortable for eating hot pot. However, it is still very popular and competitive outside the East Gate and has a lot of regular customers. We decided to find out reasons for this odd phenomenon. As it is a typical catering restaurant in that area, the research gives us in-depth knowledge of catering restaurant in college student living area. Our article uses systematic research towards the operating condition of Xiao Mila. Our aims are to understand the in dividual catering businesses? operating condition, and at the same time supplement economic research, respond to our national twelfth five-year development plan, provide guidance for other catering enterprises. The investigative manner of this article is through the issuance of the form of questionnaire survey to the crowd who ate in the Xiao Mila. After the investigation, we use the statistics we got to analyze the research questions. The methods of analysis are quantitative analysis and qualitative analysis, the Comparative Method Our conclusions of the reasons for Xiao Mila?s success are its unique flavor, locality, and low price and its awesome reputation among students; the shortages of this restaurant are its inefficient service and poor sanitation. Our team also gets the conclusion that different in gender groups have different attitude towards to Xiao Mila. This difference do not only indicate the difference in female?s and male?s thinking patterns, but also point out the way for Xiao Mila to attract customers of a certain gender. Then through discussion, we come up with a suggestion that it should overcome its shortages while holding on to its best position in flavor and price. Keywords Xiao Mila; College Students; Consumption; Analysis; SWOT 1. Introduction Along with the economy development and people's living standard improving, our tertiary industry especially catering industry is developing vigorously. Especially those young, good-tasted college students with appreciating ability,
教育统计学与SPSS课后作业答案祥解题目
教育统计学课后作业 一、P118 1 题目：10位大一学生平均每周所花的学习时间与他们的期末考试成绩见表6-17.试问： （1）学习时间与考试成绩之间是否相关？ （2）比较两组数据谁的差异程度大一些？ （3）比较学生2与学生9的期末考试测验成绩。 表6-17 学习时间与期末考试成绩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 学习时间考试成绩40 58 43 73 18 56 10 47 25 58 33 54 27 45 17 32 30 68 47 69 解题步骤： （1）第一步：定义变量：“xuexishijian”、“xuexichengji”后，输入数据.如下图： 1
第二步：单击选择“分析(Analyze)”中的“相关(Correlate)”中的“双变量(Bivariate Correlations)”， 将上图中的“xuexishijian”和“xuexichengji”添加到右边变量框中，如下图： 第三步：点击“确定“后，输出结果如下图： 第四步：分析结果
3 由上图可知：学习时间与学习成绩之间的pearson 相关系数为0.714，p （双侧）为0.20。自由度 df=10-2=8时，查“皮尔逊积差相关系数显著临界值表”知：r 0.05= 0.623 ； r 0.01=0.765。 因为0.765 > 0.714 >0.623，所以在0.05水平上学习时间和学习成绩是相关显著的。 （2）SPSS 软件分析结果如下图： 由上图可知：学习时间标准差和平均值为：S 1=12.037 ?X 1= 29.00 ；学习时间标准差和平均值为：S 2=12.437?X 2=56.00 根据差异系数公式可知： 学习时间差异系数为：%100?=X S CV S =12.037/29.00×100%=41.51% 学习成绩差异系数为：%100?= X S CV S =12.437/56.00×100%=22.27% 有上述结果可知学习时间差异程度大于学习成绩差异程度。 （4） 把学生2和学生9的期末考试成绩转化成标准分数： Z 2=(X -?X) /S= (73—56)/12.437=1.367 Z 9=(X-?X)/S=(68—56)/12.437=0.965 由上计算可知：学生2期末考试测验成绩优于学生9的期末考试测验成绩。 二、P119 2 题目：某班数学的平均成绩为90，标准差10；化学的平均分为85，标准差为8；物理的平均分为79，标准差为15.某生这三科成绩分别为95,80,80.试问 （1） 该生在哪一学科上突出一些？ （2） 该班三科成绩的差异度如何？有无学习分化现象？ （3） 该生的学期分数是多少？ （4） 三科的总平均和总标准差是多少？ 解题步骤：
spss作业15-17
CHAPTER 15 西北研究院蔡嘉驰131246 15.4 (i) What we choose is part of u t. Then gMIN t and u t are correlated, which causes OLS to be biased and inconsistent. (ii) I think it is uncorrelate because gGDP t controls for the overall performance of the U.S. economy. (iii) The change of U.S. minimum may someway change the state minimum and vice versa. If the state minimum is always the U.S. minimum, then gMIN t is exogenous in this equation and we would just use OLS. 15.7 (i) Because students that would do better anyway are also more likely to attend a choice school. (ii) Since u1 does not contain income, random assignment of grants within income class means that grant designation is not correlated with unobservables such as student ability, motivation, and family support. (iii) The reduced form is choice= π0 + π1faminc + π2grant + v2, and we need π2≠ 0. (iv) The reduced form for score is just a linear function of the exogenous variables: score= α0 + α1faminc + α2grant + v1. This equation allows us to directly estimate the effect of increasing the grant amount on the test score, holding family income fixed.So it is useful. C15.1 (i) The regression of log(wage) on sibs gives
SPSS基本操作傻瓜教程
目录 一、SPSS界面介绍 (2) 1、如何打开文件 (2) 2、如何在SPSS中打开excel表 (3) 3、数据视图界面 (3) 4、变量视图界面 (4) 二、如何用SPSS进行频数分析 (11) 三、如何用SPSS进行多变量分析 (15) 四、如何对多选题进行数据分析 (18) 1、对多选题进行变量集定义 (18) 2、对多选题进行频数分析 (21) 3、对多选题进行多变量交互分析 (24) 五、如何就SPSS得出的表在excel中作图 (27)
一、SPSS界面介绍 提前说明：第一，我这里用的是SPSS 20.0 中文汉化版。第二，我教的是傻瓜操作，并不涉及理论讲解，具体的为什么和用什么理论公式来解释请认真去听《社会统计学》的课程。第三，因为是根据我自己的操作和理解来写的，所以可能有些地方显的不那么科学，仍然要说请大家认真去听《社会统计学》的课程，那个才是权威的。 1、如何打开文件 这个东西打开之后界面是这样的： 我们打开一个文件：
要提的一点就是，SPSS保存的数据拓展名是.sav： 2、如何在SPSS中打开excel表 在上图的下拉箭头里找到excel这个选项： 然后你就能找到你要打开的excel表了。 3、数据视图界面 我现在打开了一个数据库。 可以看到左下角这个地方有两个框，两个是可以互相切换的，跟excel切换表一样，跟excel切换表一样： 现在的页面是数据视图，也就是说这一页都是原始数据，这里的一行就是一张问卷，一列就是一个问题，白框里的1234代表的是选项。这个表当时录数据的时候为了方便看，是把ABCD都转换成了1234，所以显示的是1234，当然直接录ABCD也可以，根据具体情况看怎么录，只要能看懂。 多选题的录入全部都是细化到每个选项，比如第四题，选项A选了就是“是”，没选就是
SPSS教程中文完整版
SPSS统计与分析 统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有 SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL 等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自有所侧重。其中的 SAS 和 SPSS 是目前在大型企业、各类院校以及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是 SPSS，其界面友好、功能强大、易学、易用，包含了几乎全部尖端的统计分析方法，具备完善的数据定义、操作管理和开放的数据接口以及灵活而美观的统计图表制作。SPSS 在各类院校以及科研机构中更为流行。 SPSS（Statistical Product and Service Solutions,意为统计产品与服务解决方案）。自 20 世纪 60 年代 SPSS 诞生以来，为适应各种操作系统平台的要求经历了多次版本更新，各种版本的 SPSS for Windows 大同小异，在本试验课程中我们选择 PASW Statistics 作为统计分析应用试验活动的工具。 1． SPSS 的运行模式 SPSS 主要有三种运行模式： （1）批处理模式 这种模式把已编写好的程序（语句程序）存为一个文件，提交给[开始]菜单上[SPSS for Windows]→[Production Mode Facility]程序运行。 （2）完全窗口菜单运行模式 这种模式通过选择窗口菜单和对话框完成各种操作。用户无须学会编程，简单易用。 （3）程序运行模式
这种模式是在语句（Syntax）窗口中直接运行编写好的程序或者在脚本（script）窗口中运行脚本程序的一种运行方式。这种模式要求掌握 SPSS 的语句或脚本语言。本试验指导手册为初学者提供入门试验教程，采用“完全窗口菜单运行模式”。 2． SPSS 的启动 （1）在 windows[开始]→[程序]→[PASW]，在它的次级菜单中单击“SPSS for Windows”即可启动 SPSS 软件，进入 SPSS for Windows 对话框，如图，图所示。 图 SPSS 启动
SPSS操作实验作业1(附答案)
SPSS操作实验 (作业1) 作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢 某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。请利用这些资料，分析以下问题。 问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。 问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。 要求： 直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改） 对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。 于作业布置后，1周内上交 本次作业计入期末成绩
答案 问题一 操作过程 1.打开数据文件作业。同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个 变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。 2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对 话框。在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。 3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字 “5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
SPSS软件应用具体操作及结果分析
SPSS软件操作练习 参考书：《生物统计学》张勤主编（第2版） 一、均数差异显著性检验 （一）单个样本t测验 （二）独立样本测验（两个样本重组比较） （三）两个样本配对比较 二、方差分析 （一）单因素方差分析（样本量相等、样本量不等） 三、相关回归分析 相关分析：Analyze→Correlate→Bivariate（简单相关） 相关回归：Analyze→Regression→Linear 注意：Dependent：因变量y Independent：自变量x 四、卡方测验 （一）独立性：Date Weight→Cases→Frequency Variable（观察值)→ok Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs→Row(行）、Columns(列)→Statistics→Chi-Square （二）适合性测验：Date Weight→Cases→Frequency Variable（观察值)→ok Analyze→Nonparametric Tests→Chi-Squareic（注意比例的填写） 五、两因素方差分析 （一）两因素无重复值方差分析 （二）两因素有重复值方差分析 一、均数差异显著性检验 （一）单个样本t测验 P66 例5.1
One-Samp le Test -1.035 16 .316-1.00000 -3.0486 1.0486 Vit t df Sig. (2-tailed)Mean Dif f erence Lower Upper 95% Conf idence Interv al of the Dif f erence Test Value = 21 由结果可知：t=-1.035 sig=0.316>0.05 该批罐头的平均维生素C 与规定的21mg/g 无显著差异。 注：Sig.(2-tailed) 双侧检验概率 95% confidence.... 差值的95%置信下线和置信上线 （二）独立样本测验（两个样本重组比较） P70 例5.3
spss期末作业
吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616
1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中
单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：
从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。
条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：
分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示
SPSS简明教程(绝对受用)
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、
SPSS软件应用第四讲
《SPSS软件应用》教案 ●复习一：数据库结构建立 ●复习二：数据合并 ●复习三：定距数据的分组 有两种方法：一是在transform下的visual bander（可视离散化）栏完成；一是在transform转换中的compute计算变量来完成。 由于Computer需要自己定义变量标签，Visual Bander直接选择显示变量标签，因此在分组的时候，通常采取Visual Bander来实现。 第四讲数据编码和计数 教学原因：由于录入好的数据，有时候并不能够直接用来分析，因此需要对变量进行重组或者称为转换，将数据重新编码、组合等； 教学目的：培养学生根据研究主题的需要，对变量数据进行转换。 教学内容：对数据进行重新编码和计数。 一、Recode的重新编码功能 功能：用于从原变量值按照某种对应关系生成新变量值，可以将新值赋给原变量，也可生成新变量。 如果是13.0，则实现路径：Transform——Recode——into the same variables(编码为相同变量)/into different variables（编码为不同变量）；如果是16.0及以上，则直接是Transform——recode into different variable。我们一般要求重新编码为一个新变量，目的是为了保持原有变量数据。
[例题：对自己的受教育情况（a6.1）的变量值重新编码为高中低] 解释：原变量的取值是如下，因此，我们可以考虑将1-3设置为低教育程度，4-6设置为中等教育程度，7及以上设置为高等教育程度。 具体实现过程： 第一步，单击Transform——recode into different variables( SPSS 13.0使用)或Recode into different variable （重新编码为不同变量时，16.0及以上使用）时，出现下窗口： 第二步，将左边的变量（自己的受教育情况）选中，然后移入右边Input variable →output variable( 输入变量→输出变量) 空白栏中，具体如下图所示：
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。
SPSS期末大作业-完整版
第1题：基本统计分析1 分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。 1、基本思路： （1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 （2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤： （1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 （2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述： 频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
spss应用
第二部分SPSS软件的应用指南 第一章数据文件 数据文件是统计分析的基础，它提供系统分析所需的数据。数据文件既可由SPSS系统数据文件编辑窗口产生，也可以以其他数据库文件或电子表格的数据文件转换生成。 第一节数据文件的建立命令 一、定义变量(Define Variable) 定义变量就是建立数据文件的结构，输入数据之前要定义变量。打开SPSS系统，进入SPSS的数据编辑窗口。在数据编辑窗口的左下方有两个工选择的按钮，分别是数据浏览和变量浏览。如图1～2： 图2 数据浏览和变量浏览 选定数据浏览(Data View)，系统进入数据输入、编辑、修改状态；选定变量浏览(Variable View)，系统进入变量定义、修改状态。 当选定变量浏览状态后，可看见在窗口上方有一行英文标记，即变量属性标记。
：变量名。在其下面的方格里输入变量名，英文、中文都可，系统默认值为V AR00001，如变量名都采取系统默认，则依次为V AR00002、V AR00003…。如不采用系统默认值。其变量名的命名有以下原则： ⑴变量名不能多于8个字符（一个汉字为两个字符）； ⑵英文名，首字符必须是字母，其后可为除“？”、“！”、“*”的以外字符，不能以“-”、“．”作为变量名的最后一个字符； ⑶变量名不能与SPSS保留字相同。SPSS保留字有：ALL、AND、BY、EQ、GE、GT、LE、LT、NE、NOT、OR、TO、WTTH； ⑷变量名英文字母不区分大小写。 ：变量类型。系统默认为数值型(Numeric)。如需重新定义，则点击，后面出现“…”，点击“…”，进入数据类型对话框，如图3 图中， ：标准数值类型变量，默认长度为8位，小数位数2位。SPSS中多数变量都是数值型变量。 ：带逗点的数值变量。从小数点向左右三位一小节，用逗点分节。 ：带圆点的数值变量。从小数点向左右三位一小节，用圆点分节，小数点用逗点表示。 ：科学计数法的数值变量。 ：日期时间型变量。比较常用的是“mm/dd/yyyy”型，即月月/日日/年年年年，如08/15/2000表示2000年8月15日。 ：带美元（$）符号的变量。 :用户自定义型变量。可通过Edit Option Data实现。 ：字符型变量。默认长度为8位。 ：变量数据位数长度。默认为8位。 ：变量数据的小数位数长度。默认为2位。 ：变量标签。在此栏中可输入中、英文字符，用以对变量进行说明。例如：性别变量名用英文“sex”表示，则变量标签可用中文“性别”标识。变量标签的字符最多可达255个。 ：变量数值标签。对某些用数值代码输入的数据，此项是对数值的说明。如：1表示
spss统计软件期末课程考试题
《SPSS统计软件》课程作业 要求：数据计算题要求注明选用的统计分析模块和输出结果；并解释结果的意义。完成后将作业电子稿发送至 1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下： 计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。 解： 描述 统计量标准误 血清总蛋白含量均值.39389 均值的95% 置信区间下限 上限 5% 修整均值 中值 方差
标准差 极小值 极大值 范围 四分位距 偏度.054.241 峰度.037.478 样本均值为：；中位数为：；方差为：；标准差为：；最大值为：；最小值为：；极差为：；偏度为：；峰度为：；均值的置信水平为95%的置信区间为：【，】。 2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ图，并判断该数据是否服从正态分布。解：
正态性检验 Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk 统计量 df Sig. 统计量 df Sig. 血清总蛋白含量 .073 100 .200* .990 100 .671 a. Lilliefors 显着水平修正 *. 这是真实显着水平的下限。 表中显示了正态性检验结果，包括统计量、自由度及显着性水平，以K-S 方法的自由度sig.=,明显大于，故应接受原假设，认为数据服从正态分布。 3. 正常男子血小板计数均值为9 22510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：9 10/L ）如下： 220 188 162 230 145 160 238 188 247 113 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无异常
spss软件应用相关论文
农民人均生活收入及消费支出分析 论文摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。 关键词：农民生活收入消费支出线性回归分析 一、农民人均生活收入及消费支出分析 今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。 我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。 随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。 农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。 二、数据来源说明 1、农村居民家庭基本情况. 数据来源于《2008中国统计年鉴》。 项目1990 1995 2000 2006 2007 平均每人年收入(元) 总收入990.38 2337.87 3146.21 5025.08 5791.12 现金收入676.67 1595.56 2381.60 4301.93 4958.40 工资性收入136.43 352.88 700.41 1373.76 1595.30 家庭经营收入481.19 1116.73 1498.81 2609.41 2978.28 财产性收入59.05 38.19 38.89 83.80 100.95 转移性收入87.76 143.49 234.96 283.88 平均每人年支出(元) 总支出903.47 2138.33 2652.42 4485.44 5137.68 现金支出639.06 1545.81 2140.37 3931.76 4533.13
SPSS数理统计软件与应用作业
《统计软件及应用》课程论文
我国区域农业经济聚类分析 一、提出问题 农业是通过培育动植物生产食品及工业原料的产业，是支撑国民经济建设与发展的基础产品。农业问题的本质及其重大意义。农业是国之根本，它的发展关系到其他两大产业的繁荣与否。与此同时，面对复杂多变的国内国际政治、经济环境，中国在农业方面的基础地位日渐薄弱。然而，在强劲的GDP增速背后，农民的收入水平却提高不够。由于受自然、经济等因素的影响，农业发展具有很强的区域性。不同地区农业发展水平发展方式很是不同。对区域农业进行聚类分析对针对性的制定区域农业发展战略政策有很强的指导性。 二、数据收集 为了对我国区域农业经济进行聚类分析，这里选择与区域农业发展相关的11个评价指标，它们分别代表农业发展的总量方面，水利设施、除涝面积方面，家庭土地经营方面。具体而言，总量方面包括地区生产总值x1（亿元），农业生产总值x2(亿元)；水利设施、除涝面积方面包括水库数x3 座)，水库总容量x4(亿立方米)，除涝面积x5(千公顷)，水土流失治理面积x6(百万元)四项；家庭土地经营方面包括经营耕地面积x7(亩/人)，经营山地面积x8(亩/人)，园地面积x9（亩/人）、牧草地面积x10(亩/人)、养殖水面面积x11(亩/人)五项。 这些指标中国统计年鉴上取得，其原始数据如表1 。 表1 房地产业发展水平的原始数据 地区x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 北京14113. 58 124.36 82 93.8716 149.77 542.8 0.5335 0.061 0.140 6 0.053 9 天津9224.4 6 145.58 28 26.21342 9 377.22 46.43 1.4862 0.006 5 0.024 8 0.037 河北20394. 26 2562.8 1 1066 161.3647 2 1648.6 4 6290.31 1.981 0.118 1 0.079 4 山西9200.8 6 554.48 733 57.53152 6 89.13 5352.495 2.4314 0.034 8 0.200 7 0.0079 内蒙古11672 1095.2 8 497 167.891 277 10897.47 9.6537 0.232 2 0.021 9 126.75 57 辽宁18457. 27 1631.0 8 951 359.2693 6 985.25 3 6333.716 3.4984 0.197 4 0.084 7 0.039 6 吉林8667.5 8 1050.1 5 1643 320.3943 17 1021.4 3586.565 7.7491 0.135 7 0.020 1 黑龙江10368. 6 1302.9 913 178.7056 3334.9 4690.5 11.678 1 0.009 5 0.005 3 0.0217 上海17165. 98 114.15 55.35 0.2826 0.046 5 0.052 9 江苏41425. 48 2540.1 910 189.1796 59 2802.5 06 1052.269 1 1.1232 0.008 9 0.017 8 0.142 8 浙江27722. 31 1360.5 6 4217 398.0666 96 496.71 2431.64 0.6027 0.425 5 0.152 3 0.059 安徽12359. 33 1729.0 2 4819 326.5100 56 2269.0 5 2136.082 1.8662 0.336 7 0.048 1 0.107 2 福建14737. 12 1363.6 7 3225 185.3876 2 129.58 3 1470.802 6 0.8831 1.235 9 0.290 3 0.089 3 江西9451.2 6 1206.9 8 9809 293.7193 72 375.71 5 4514.041 62 1.6078 1.047 9 0.064 7 0.049 2 山东39169. 92 3588.2 8 6291 227.6167 92 2651.8 4651.521 1.5554 0.042 7 0.101 7 0.014 2 河南23092. 36 3258.0 9 2352 402.2094 67 1958.9 7 4428.695 1.68 0.023 8 0.034 0.007 5 湖北15967. 61 2147 5848 992.1486 1219.1 71 4666.472 1.6932 0.668 8 0.053 4 0.127 5 湖南16037. 96 2325.5 1209 2 402.29 3 486.3 4 2898.99 5 1.2504 0.531 2 0.074 4 0.0259 0.056 7 广东46013. 06 2286.9 8 7437 429.0038 88 514.49 1378.454 0.6475 0.308 8 0.117 2 0.069 7 广西9569.8 5 1675.0 6 4367 378.4462 97 209.57 2 1873.769 3 1.4335 0.641 1 0.142 9 0.0331 0.022 2 海南2064.5 539.83 996 100.0175 17.513 32.726 1.2842 0.818 7 0.577 3 0.024 5 重庆7925.5 8 685.38 2840 74.06409 3 2312.33 1.1854 0.343 9 0.066 1 0.005 0.019 2 四川17185. 48 2482.8 9 6759 214.9343 93.98 6329.638 1.0835 0.264 5 0.048 2 0.025 8