SPSS上机实训四

SPSS上机实训习题六

1、为研究心脏病人猝死人数与日期的关系，收集到了168个观察数据,存为数据“心脏病

猝死.sav”。其中：用1、2、3、4、5、6、7表示是星期几死的。现在利用这批样本数据，推断心脏病人猝死人数与日期的关系是否为：2．8：1：1：1：1：1：1。

2、为验证某批产品的一级品率是否达到90％，现从该批产品中随机抽取23个样品进行检

测，得到最后的检测结果数据，存为“产品合格率.sav”。其中：用1表示一级品，0表示非一级品。

3、打开“居民储蓄调查数据”，分析储户对未来收入的看法，检验储户总体对收入持保守

或悲观态度（a3变量取值为2和3）的比例是否为0.4，持乐观态度（a3变量取值为1）的比例是否为0.6。

4、打开“周岁儿童身高.sav”，是收集到的21名周岁儿童身高的样本数据，请问周岁儿童

身高的总体是否服从正态分布。

5、打开“居民储蓄调查数据”，请检验储户一次存（取）款金额的总体是否服从正态分布。

6、测试并记录下某时间段内各个时间点上的设备耐压的数据存为“电缆.sav”，请问该耐

压设备在该时间段内工作是否持续正常。（如果耐压设备数据变动是随机的，则可认为该设备工作一直正常。）

7、某工厂用甲乙两种不同工艺生产同一种产品，现在从甲乙两种不同工艺生产同一种产品

中随机选取若干个样本，结果存为“使用寿命.sav”，请分析两种工艺的使用寿命是否存在显著差异。

8、利用“居民储蓄调查数据”，对城镇和农村储户存（取）款金额的分布进行分析，是否

存在显著差异。

9、假设要比较北京、上海、天津、广州四个城市周岁儿童的身高，于是在四个城市随机抽

取样本，结果存为“四城市儿童身高.sav”，请分析四个城市周岁儿童的身高总体的分布是否存在显著差异。

10、利用“居民储蓄调查数据”，对不同职业储户存（取）款金额的分布进行分析，是

否存在显著差异。

11、分析一批学生对统计学在社会生活中的重要性的认识，收集到12名学生在学习统

计学课程之前的看法以及在学完统计学课程以后的看法。用O表示认为统计学不重要，用1表示统计学重要，存为“统计学认识.sav”。试分析学生在学习统计学课程前后对统计学重要性的认知程度是否发生了显著改变。

12、收集到10名跳远运动员的使用新训练方法前后的跳远最好成绩，存为“训练成

绩.sav”，请检验新的训练方法是否有助于提高跳远运动员的成绩。

13、为比较三种促销形式对商品销售的影响，收集若干种商品在不同促销形式下的月销

售额数据，存为“促销方式.sav”，试分析三种促销形式下商品销售额是否存在显著差异。

14、根据一项调查，收集到15名乘客对三个航空公司服务态度的数据,结果存为“航空

公司.sav”。假定用1表示满意，0表示不满意，试分析三家航空公司的服务水平是否存在显著差异。

15、现在有6名歌手参加比赛，4名评委进行评判打分，结果存为“评委打分.sav”。

请推断四名评委的评判标准是否一致。

16、掷一颗六面体300次，结果为六面各点数所掷得的频数，取变量名为“lmt”，用数

字型数据1、2、3、4、5、6分别代表六面的六个点，数据存为“data16-01”，试问这颗六面体是否均匀。

17、掷一枚球类比赛用的挑边器31次，出现A面、B面在上的次数，取变量名为“tdh”，

用数字型数据1代表“A”，用数字型数据2代表“B”，依次在数据库中输入数据。存为“data16-03”试问这枚挑边器是否均匀。

18、为研究长跑运动对增强普通高校学生的心功能效果，对某院15名男生进行实验，经过5个月的长跑锻炼后看其晨脉是否减少。取锻炼前的晨脉变量名为“dlq”，用“dlh”来表示锻炼后的晨脉变量。锻炼前后的晨脉数据存为数据“datal6-08”，试问锻炼前后的晨脉间有无显著性的差异。

19、设有甲、乙两种安眠药，考虑比较它们的治疗效果，现独立观察20个病者，其中10人服甲药，另10人服乙药，取服药后睡眠时间延长的时数变量名为“ycss”，用“zb”来录入服药后睡眠时间延长的时数所对应的实验组别，分别用数字型数据1表示失眠者服乙药和用数字型数据2表示失眠者服甲药。数据存为“datal6-06”，现延长的睡眠时数的分布情况不明，试问这两种药物的疗效有无显著性的差异。

20、某商店想了解顾客对几种款式不同的衬衣喜爱程度。某日询问了9名顾客，请他们对3种款式的衬衣按喜爱程度排次序(最喜爱的给秩1，其次的给秩2，再次的给秩3)，结果存为数据“datal6-09”。试问顾客对3种款式的衬衣的喜爱程度是否相同。

spss实践题分析及答案

SPSS实践题 习题1 分析此班级不同性别的学生的物理和数学成绩的均值、最高分和最低分。

Std. Deviation Minimum Maximum 结论：男生数学成绩最高分: 95 最低分: 72 平均分: 物理成绩最高分: 87 最低分: 69 平均分: 女生数学成绩最高分: 99 最低分: 70 平均分: 物理成绩最高分: 91 最低分: 65 平均分: 习题2 分析此班级的数学成绩是否和全国平均成绩85存在显著差异。 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 数学26 结论：由分析可知相伴概率为，小于显著性水平，因此拒绝零假设，即此班级数学成绩和全国平均水平85分有显著性差异 习题3 分析兰州市2月份的平均气温在90年代前后有无明显变化。

Group Statistics 分组N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 二月份气温011.3628400 118.3065729 结论：由分析可知, 方差相同检验相伴概率为,大于显著性水平,因此接受零假设，90年代前后2月份温度方差相同。双侧检验相伴概率为, 小于显著性水平，拒绝零假设，即2月份平均气温在90年代前后有显著性差异 习题4 分析15个居民进行体育锻炼3个月后的体质变化。 Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean

Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1锻炼前 & 锻炼后15.277 结论：由分析可知，锻炼前后差值与零比较，相伴概率小于显著性水平， 拒绝零假设，即锻炼前后有显著性差异 习题5 为了农民增收，某地区推广豌豆番茄青菜的套种生产方式。为了寻找该 种方式下最优豌豆品种，进行如下试验：选取5种不同的豌豆品种，每 一品种在4块条件完全相同的田地上试种，其它施肥等田间管理措施完 全一样。根据表中数据分析不同豌豆品种对平均亩产的影响是否显著。 ANOVA 产量 Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Spss实验总结

本学期一共学习了七项spss使用方法，分别是数据整理、数据的转换、t检验、方差分析、卡方检验、相关分析与回归方程、图表的制作与编辑。 我觉得spss对我用处非常大，就平时学习来说，我用它计算了几道生物统计题，完成了spss作业和数学建模作业。因为实验指导书有几个实验实验方法与步骤很不详细，我还练习了写实验方法与步骤，但在写实验感受方面还有所欠缺。统计学是一门研究随机事件的学科，这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。我们只有对数据资料作统计处理，才可能发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。 每次实验我开始时都觉得很难，很多时候是因为不知道怎么做表格，比如做卡方检验的时候要交叉值表，一开始我都一直是认为应该把不同因素和不同水平放到不同列里，之后才发现同一因素要写在同一列里，然后在另一列里些他们的水平，这样就会被自动分开。相关分析我到现在还有一点不明白。相关分析和回归方程里的那几道题那些应该用相关分析做，那些应该用回归方程做，当然这是统计学方面的问题了。我以后还要加强对实验结果的解读能力，spss给出的计算结果往往有双侧sig.值等，而我还不太会查表（有个别不清楚查那个表），所以一些题目没有写最终分析。 Spss作为一个工具，本身并无太多原理可言，主要是掌握它的使用方法。 数据输入主要是分为数据列表和变量列表。和excel最不一样的是变量列表。变量列表可以对变量名，变量类型作出规定。而这些尤其是变量类型对后续的统计分析工作有很大影响。 数据整理很重要的一点是排序。Spss可以先按一个变量排，再在此基础上按另一个变量排。这是我以前不了解的一个功能。1.在数据文件中单击菜单项“Data→Sort Cases”，在变量列表中选定按哪（几）个变量的值排序，并用箭头按钮将其移入Sort by矩形框中，单击按纽即会对数据文件中的case进行排序。排列的顺序为：先按第一个变量的值排序，第一个变量的值相同的case按第二个变量排序，依次类推。2.再说变量的转换问题。选择菜单项“Transform→Compute”，在左上方的矩形框中输入要计算的变量（原有的变量和新变量都可以），在右上方的矩形框中输入数学表达式，单击OK按钮即可完成计算。左下方的矩形框中是当前数据文件的变量列表，右下方的矩形框中是SPSS可以使用的函数，选中后都可以用箭头按钮将其移入数学表达式框中，以代替键盘输入。在左上方的矩形框中输入要计算的变量后，可以单击“Type&Label”按钮，对变量进一步进行定义。3.如果要对数据重新编码，则选择菜单项“Transform→Record→Into Same Variables”，在左边的变量列表中，选中要重新编码的变量并将其移入右边的矩形框中（若选入多个，将一次性对其作相同的处理，而不是逐个处理），单击“if”按钮选择要进行重新编码的case（方法同前），然后单击“Old and New Values”按钮，将弹出如下定义新旧变量值关系的对话框，然后在“New Value”框中设定对应的新值。 均数比较（t检验）：1.单样本t检验用于一个样本的均数检验，即检验某样本的总体均数是否等于某一特定值。选择菜单项“Analyze→Compare Means→One-sample T test”，把想要检验的变量移入“Test V ariables”框中，在“Test Value”后面的输入框中输入要检验的值即可。2.配对样本t检验中的配对样本可以是个案在前后两种状态下某种属性的两种状态，也可以是对某事物两个不同侧面或方面的描述。其差别在于抽样不是相互独立的，而是互相关联的。选择菜单项“Analyze→Compare Means→Paired-samples T test”，左边矩形框中是变量列表，同时选中两个配对的变量（按住Ctrl键单击），用箭头按钮将变量对移入右边的Paired Variable框。3.独立样本t检验操作方法与配对样本t检验类似，只是成组样本之间是

spss统计分析实习心得3篇

spss统计分析实习心得3篇五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。 小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T 检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。 SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探

究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。 学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS 软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。

SPSS上机练习题

SPSS 上机练习题 1、为了解某幼儿园学生身高情况，随机抽取幼儿20名，测得体重（Kg ）分别为：16、14、1 2、1 3、11、17、15、10、19、17、10、12、10、12、13、11、11、15、1 4、14。请用SPSS 算出算术平均数、标准差、中位数。 2、随机抽取8名高血压病人，试用一种新降血压药，在用药前后分别测得舒张压（mmHg ）如下表，请用SPSS 分析并指出该药是否有降压作用？ 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 用药前 94 95 98 100 94 98 95 100 用药后 80 90 108 95 96 80 85 95 3、随机抽取某幼儿园男生10名和女生8名，测得身高值（Cm ）分别如下表。请用SPSS 分析并回答该幼儿园男生与女生身高是否有差异？ 4、随机抽取某幼儿园5岁女生10名，测得体重（Kg ）分别为：10、12、10、12、13、11、11、1 5、14、14。请用SPSS 分析并指出该幼儿园5岁女生与全国平均水平（12Kg ）是否有差异？ 5、某医师用甲乙两种药物治疗哮喘，疗效情况如下表，请用SPSS 分析并指出甲乙两种药物疗效是否有差异？ 药物 治疗人数 有效人数 甲药 60 48 乙药 55 26 6、某医师对90例矽肺病人均用X 线和病理两种方法进行诊断，结果如下表，请用SPSS 分析并指出两种诊断方法结果是否有差异？ X 线诊断 病理诊断 + - + 12 50 - 30 8 男生 95 95 98 100 96 98 95 100 90 98 女生 80 90 98 95 96 80 85 95

统计实训SPSS分析及实训日志

统计实训SPSS分析及实训日志

SPSS统计软件实训指导书 一、实训的目的及方式 SPSS实训课是财务管理专业学生学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。通过该课程，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际。通过实训可以使学生掌握统计软件SPSS的使用方法，并运用SPSS软件功能及相关资料来完成SPSS操作并选择选择有现实意义的课题进行计算和分析并递交统计分析报告，以达到加深学生对课程内容的理解。 实训采取集中的方式。 二、实训的内容与要求 1.实训的内容包括两个方面： （1）个人实训内容 学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。 每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告（手写）。 （2）小组实训任务 小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。 2.实训要求： 深入企业或有关单位，针对某一内容，进行调查研究，确定具体、明确的实训课题； 围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的深入进行调查研究，获取统计资料，并加以整理； 对所搜集与整理的资料，运用所选的统计方法加以数量分析，要求资料整理、计算与描述均在计算机上操作完成； 实训报告以书面形式完成，字数不少于3000字，要求同时附软盘，以存放文档、电子表格、数据库等文件。文档格式统一存为WORD文档。

SPSS实验心得体会

SPSS实验心得体会 在老师的指导下，用SPSS完成了实验四有关两变量相关性分析，偏相关分析，一元线性回归分析，一元线性回归分析四大实验内容。 首先打开数据文件“3-4身体素质”数据，点击“图形→旧对话框→散点图→简单分布”，把身高做为Y轴，体重做为X轴，拟合线选择线性，置信区间无。 得出散点图。从散点图可以明显看出，从身高和体重的散点图中可以看出身高和体重存在线性相关关系，可以进行线性相关分析。然后选择“分析”→“相关”→“双变量”命令，弹出“双变量相关”对话框。 选择进行相关分析的变量。在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。设定显著性检验的类型。在“显著性检验”选项组中，选择“双尾检验”。选择相关统计量的输出和缺失值的处理方法。单击“双变量相关性”对话框中“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“均值和标准差”，也就是输出变量的均值和标准差，然后选中“叉积偏差和协方差”。 在分析出的描述性统计量表格中，参与相关分析三个变量的样本数各有213，身高均值为166.69，体重均值为56.49，性别均值为1.68。标准差分别为7.703，9.370，.469。 然后打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“相关”→“偏相关”命令，弹出“偏相关”对话框。选择进行偏相关分析的变量和控制变量。在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。然后选中“性别”将其移入“控制”变量列表。设置显著性检验的类型，选择“双尾检验”。选择是标记显著性相关。选择相关统计量的输出。单击“偏相关”中的“选项”按钮，选中“均值和标准差”以及“零阶相关系数”。 在分析出的描述性统计量表格中，参与偏相关分析的两个变量各有213个样本数据。身高、体重、性别的均值和标准差分别是166.69，56.49，1.68 和7.703，9.370，.469。从相关性表格中可以看出，不控制性别时身高和体重的相关系数为0.771，显著性水平为0.000，小于0.01。控制性别后身高和体重的相关系数为0.545，显著性水平也为0.000.所以身高和体重的相关关系为高度正相关。 接着打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“回归”→“线性”命令，选择进行简单线性回归分析的变量。在左侧的列表框中选择“体重”变量，移入右侧的“因变量”框中。选中“身高”，并使其进入“自变量”列表框。单击“统计量”按钮，弹出“线性回归：统计量”，线性回归选项选择使用F的概率，选择默认值，使用均值替换。 模型汇总图中显示的是一元线性回归模型的拟合情况。相关系数R为0.771，反映的是自变量与因变量之间的密切程度，其值在0～1之间，越大越好。决定系数（判定系数）R2为0.594，调整的R2为0.592。可见，模型的拟合效果很理想。系数表中回归归方程的系数是各个变量在回归方程中的系数值，Sig值表示回归系数的显著性，越小越显著，一般将其与0.05进行比较，如果小于0.05，即为显著、有统计学意义。 本例中常数项对应的系数其t检验的Sig值为0.000，自变量总收入的t 检验的Sig值为0.000。都具有显著的统计意义。

SPSS上机考试练习试题

暨南大学硕士研究生《医学统计学》 SPSS统计软件上机练习题 1. 10名15岁中学生身高体重数据如下： 表1 10名15岁中学生身高体重数据 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 性别男男男男男女女女女女 身高（cm）166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158.6 169.0 体重（kg）57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.5 SPSS数据工作表 体重指数（BMI）＝体重(kg) / 身高(m)2，即体重(kg)除以身高(m)的平方。回答下列问题： （1）男生体重指数的均数为19.74 （kg/m2）；标准差为：1.54 （kg/m2） （2）女生体重指数的均数为17.57 （kg/m2）；标准差为：0.38 （kg/m2） 参考：用Compute过程bmi = kg /(cm / 100) ** 2 ；Mean，性别为分组变量 2. 将126例十二指肠球部溃疡病人随机分为两组。甲药组治疗62人，54人有效；乙药组治疗64人，44人有效。问两种药物的治疗效果有无差别？ （1）SPSS数据工作表 （2）选用SPSS过程：Weight cases；Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 。 （3）SPSS的结果与解释（包括检验方法、统计量、P值和统计推断）： 经χ2检验，χ2=6.13，P = 0.013。可认为两种药物的治疗效果有差别， 即甲药有效率（87.1%）高于乙药（68.8%）。

3. 某医师研究物理疗法、药物疗法和外用膏药三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效，资料见表3。问三种疗法的有效率有无差别？ 表3 三种疗法治疗周围性面神经麻痹的疗效 分组治疗例数有效例数有效率（％） 物理疗法206 199 96.6 药物疗法182 164 90.1 （1）SPSS数据工作表 （2）选用SPSS过程：Weight cases；Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 。 （3）SPSS的结果与解释（包括检验方法、统计量、P值和统计推断）： 经χ2检验，χ2=21.04，P = 0.000。可以认为三种疗法治疗周围性面神经麻痹的有效率有差别。 4. 某医师在研究血管紧张素I转化酶(ACE)基因I/D多态与Ⅱ型糖尿病肾病(DN)的关系时，将249例Ⅱ型糖尿病患者按有无糖尿病肾病分为两组，资料见表7-9。问两组Ⅱ型糖尿病患者的ACE基因型分布有无差别？ 表4 DN组与无DN组2型糖尿病患者ACE基因型分布的比较 组别DD ID II 合计 DN组42（37.8）48（43.3）21（18.9）111 无DN组30（21.7）72（52.2）36（26.1）138 合计72（28.9）120（48.2）57（22.9）249 （1）选用SPSS过程：Weight cases；Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs 。 （2）SPSS的结果与解释（包括检验方法、统计量、P值和统计推断）： 经χ2检验，χ2=7.91，P = 0.019。可认为DN组与无DN组的2型糖尿病患者的ACE基因型分布不同。 5. 测得某地5801人的ABO血型和MN血型结果如表7-10，问两种血型系统之间是否有关联？

spss实验报告心得体会

spss实验报告心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系

列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东

spss实验心得体会

spss实验心得体会 篇一:SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS 1 也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的; 2 配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比

SPSS实际操作练习题

实习一SPSS基本操作 第1题：请把下面的频数表资料录入到SPSS数据库中，并划出直方图，同时计算均数和标准差。 身高组段频数 110~ 1 112~ 3 114~ 9 116~ 9 118~ 15 120~ 18 122~ 21 124~ 14 126~ 10 128~ 4 130~ 3 132~ 2 134~136 1 解答：1、输入中位数（小数位0）：111，113，115，117，....135；和频数1，3，. (1) 2、对频数进行加权：DATA━Weigh Cases━Weigh Cases by━频数━OK 3、Analyze━Descriptive Statistics━Frequences━将组中值加 入Variable框━点击Statistics按钮━选中Mean和 Std.devision━Continue━点击Charts按钮━选中HIstograms ━Continue━OK 第2题某医生收集了81例30-49岁健康男子血清中的总胆固醇值（mg/dL）测定结果如下，试编制频数分布表，并计算这81名男性血清胆 固醇含量的样本均数。 219.7 184.0 130.0 237.0 152.5 137.4 163.2 166.3 181.7 176.0 168.8 208.0 243.1 201.0 278.8 214.0 131.7 201.0 199.9 222.6 184.9 197.8 200.6 197.0 181.4 183.1 135.2 169.0 188.6 241.2 205.5 133.6 178.8 139.4 131.6 171.0 155.7 225.7 137.9 129.2 157.5 188.1 204.8 191.7 109.7 199.1 196.7 226.3 185.0 206.2 163.8 166.9 184.0 245.6 188.5 214.3 97.5 175.7 129.3 188.0 160.9 225.7 199.2 174.6 168.9 166.3 176.7 220.7 252.9 183.6 177.9 160.8 117.9 159.2 251.4 181.1 164.0 153.4 246.4 196.6 155.4 解答：1、输入数据：单列，81行。

spss实践题分析及答案(二)

期末实践考查 一、一家消费者调查有限公司，它为许多企业提供消费者态度和消费者行为的调查。在一项研究中，客户要求调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额。研究人员收集了50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据。试按照客户要求进行分析，给出分析报告（数据见附表）。 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 消费金额（元）3964.06933.49450 年收入（元）43480.0014550.74250 家庭人口（人） 3.42 1.73950 Correlations 消费金额（元）年收入（元）家庭人口（人）Pearson Correlation消费金额（元） 1.000.631.753 年收入（元）.631 1.000.173 家庭人口（人）.753.173 1.000 Sig. (1-tailed)消费金额（元）..000.000 年收入（元）.000..115 家庭人口（人）.000.115. N消费金额（元）505050 年收入（元）505050 家庭人口（人）505050 Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 .909a .826 .818 398.091 ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 35250755.672 2 17625377.836 111.218 .000a Residual 7448393.148 47 158476.450 Total 42699148.820 49 Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1304.905 197.655 6.602 .000 年收入（元） .033 .004 .516 8.350 .000 家庭人口（人） 356.296 33.201 .664 10.732 .000 结果分析：由题目可知客户要求，是根据消费者年收入、家庭人口来预测其每年使用信用卡支付的金额数据，属于多元线性回归问题，其中年收入和家庭人口 看作两个自变量，每年信用卡支付金额看作因变量。 由分析得： 121304.9050.033356.296y x x =++ y ：信用卡支付金额 1x ：年收入 2x ：家庭人口

SPSS实验指导书

SPSS统计分析软件概述 SPSS（Statistical Package for the Social Science）社会科学统计软件包； SPSS（Statistical Product and Service Solutions）统计产品与服务解决方案。 20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，并于1975年在芝加哥成立了研发和经营SPSS软件的SPSS公司。随着微型计算机和操作系统的发展，SPSS公司相继推出了17个版本。 SPSS使用基础（安装和启动略） SPSS有两个基本窗口，分别是数据编辑窗口（Data Editor）和结果输出窗口(Viewer)。 数据编辑窗口（Data Editor） 是SPSS的主程序窗口，在软件启动时自动打开，直到退出。运行时只能打开一个数据编辑窗口，关闭该窗口意味着退出。该窗口的主要功能：定义SPSS 数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据。SPSS的所有统计分析功能都是针对该窗口中的数据的。这些数据通常以SPSS数据文件的形式保存在计算机磁盘上，其文件扩展名为.sav。数据编辑窗口由窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区组成。 1、窗口主菜单 窗口主菜单将SPSS常用的数据编辑、加工和分析的功能列了出来。

2、工具栏 将一些常用的功能以图形按钮的形式组织在工具栏，使操作更加快捷和方便。 3、数据编辑区 显示和管理SPSS数据结构和数据内容的区域。（数据视图和变量视图） 4、系统状态显示区 显示系统的当前运行状态。 SPSS结果输出窗口（Viewer） 该窗口的主要功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形，允许同时创建或打开多个输出窗口。SPSS统计分析的所有输出结果都显示在该窗口中。

spss实验心得体会.doc

spss实验心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSspss实验心得体会)S也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是Ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AmoS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、

结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差

SPSS上机练习

SPSS上机练习 一、数据文件的建立、编辑与整理 目的要求 1. 启动并初识SPSS，了解Tutorial的使用及认识数据窗口； 2. 掌握数据文件的建立、存储及调用； 3. 掌握数据文件的编辑与整理，包括插入记录或变量，观测值排序，文件的合 并与汇总，以及数据的剪切、拷贝与清除等技巧。 练习1某学期某班期末数学考试成绩如下(其中前28名为女生，后26名为男生)： 81 73 64 59 94 82 67 75 90 48 76 55 61 65 70 89 71 49 60 72 70 81 56 64 73 99 87 66 80 82 67 74 68 92 54 57 87 64 57 86 75 93 88 72 65 77 60 79 70 83 67 74 50 45 试建立数据文件ex1，包含两个变量：（1）变量名:成绩，数值型，数据宽6位，小数点2位，变量标签:期末数学；（2）变量名：性别，字符型，数据宽1位，小数点0位，变量值标签：0-女生，1-男生。 练习2.1某校部分初一新生体检记录如下，试建立数据文件(存为ex2.1): 登记号性别年令高度 2 女1 3 163 4 女12 155 6 女11 148 8 男12 151 10 男13 155 练习2.2上例中学生又检查了体重，结果如下，试用两种不同办法将上面的数据文件补全: （1）先建立体重文件(存为ex2.2), 再合并文件(存为ex2.A)； （2）直接在上例数据文件中插入(存为ex2.B)。 登记号 2 4 8 6 10 体重51 50 42 48 45 练习2.3某校部分初一新生体检的另一部分记录如下，试建立数据文件ex2.3并将其； （1）和例2.1合并(存为ex2.C)； （2）和ex2.A合并(存为ex2.D)。 登记号性别年令体重身高 1 女11 38 140 3 男12 40 145 5 女13 50 160 7 女12 50 156 9 男11 29 130

SPSS软件个人实训报告

个人实训报告 一、实训时间与地点： 时间：2012年 1月9日至2010年1月13日 地点： 二、实训目的： SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。通过实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS 的使用方法。通过对SPSS软件的学习和运用，加深对统计学知识的了解和运用及对课程内容的理解,培养学生的自我组织能力和动手能力。 三、实训的内容与要求 实训的内容包括两个方面：个人实训和小组实训。 1、个人实训： （1）个人实训内容 学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。 （2）小组实训任务 小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。 2、实训要求： 围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理； 对所搜集与整理的资料，运用所选的统计方法加以分析，要求资料整理、计算与描述均在计算机上操作完成； 实训报告以书面形式完成，字数不少于3000字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。

三、实训的过程： 经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。通过这次实训，我熟练掌握了SPSS 软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。这些内容，就是本次SPSS统计软件实训的主要内容。 四、实训结果与体会 本学期一周的SPSS软件实训结束了，我感触很深，因为本次实训过程是在共同努力下完成的。实训结果是可喜的。老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少统计知识，另外，也提高了自己分析问题和解决问题的能力。 SPSS 软件有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。我记得老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了不熟练的那部分内容。 在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作，掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势。 学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。 我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们国际经济与贸易专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，我是很喜欢本

SPSS统计软件实训报告

一、实训目的 SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。其目的在于，通过此次实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。， 二、实训时间与地点： 时间：2012年1月9日至2012年1月13日 地点：唐山学院北校区A座502机房 三、实训要求： 这次实训内容为上机实训，主要学习SPSS软件的操作技能，以及关于此软件的一些理论和它在统计工作中的重要作用。对我们的主要要求为，运用SPSS 软件功能及相关资料来完成SPSS操作，选择有现实意义的课题进行计算和分析，最后递交统计分析报告，加深学生对课程内容的理解的。我们小组的研究课题是社会消费品零售总额的分析。 四、实训的主要内容与过程： 此次实训，我大概明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分组、计算、合并、增加、删除以及录入数据；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；明白了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。通过这次试训，我基本上掌握了SPSS软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。这些内容，也就是我们SPSS统计软件实训的主要内容。 四、实训结果与体会 五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及SPSS软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的 实际应用，使我们不仅掌握SPSS软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。

spss期末考试上机复习题(含答案)75709

江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 中等以上中等以下 合计 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 83 78

2 3 4 5 6 69 87 93 78 59 65 88 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556