SPSS综合实验一

SPSS综合实验一

一、World95.sav是109个国家的各类资料统计表，请按要求回答以下问题：

1、请指出统计表中5个人口最多，5个人口最少的国家，人数和国家分别是什么？

2、从统计表中挑选出5个经济（人均GDP）最强，5个经济最弱的国家，并指出上述5个国家的人均GDP和国家分别是什么？

3、求这109个国家人口的平均数、众数和中位数。

二、Employee data.sav是某公司职员的各类资料，请完成以下几个问题：

1、计算机公司职工的平均受教育年数，假定该地区人口平均受教育年数为12年，试问，公司职工文化程序是否显著性高于居民文化程度？（10%）

2、清洁工（jobcat=1）与保管员或经理(jobcat=2或3)的受教育年数是否有明显差异？

3、该企业现在工资与过去工资是否有明显差异？

对上述所有问题均须说明理由。

三、为研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某减肥茶厂对35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研。首先将其喝减肥茶以前的体重记录下来，三个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来，所得数据表为“减肥茶数据.sav”。通过这两组样本数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。

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_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实验课

1、启动及关闭SPSS 1.1启动SPSS 1.2关闭SPSS 或者是点击界面右上角的中的

2、界面初识 2.1进入的初始界面 单击Cancel或是选择Type in data进入数据编辑窗口 2.2各大窗口的介绍 每个窗口都有各自得菜单、功能按钮实现自己的各项功能，具体的说明在今后应用时再具体涉及，在此首先只介绍数据窗口。

3、数据的录入和编辑 单击Cancel或是选择Type in data进入数据编辑窗口： 3.1在Variable View选项卡中定义和编辑变量的属性 输入数据之前首先要定义变量，定义变量的步骤如下： （1）单击Variable View选项卡，使数据编辑窗口置于定义变量的状态，每行定义一个变量 （2）定义变量名，光标置于Name列的空单元格中，输入变量名，如下表中的no,gender… （3）定义变量的默认属性值 ·Type:变量类型，默认类型就是数值型 ·Width：变量长度，默认长度为8 ·Decimals:小数位数，默认小数位数为2 ·Lable：变量标签，用户自定 ·Values∶值标签，用户自定 ·Missing：缺失值，用户自定 ·Columns:列宽，变量一般所占列宽默认为是8 ·Align:对齐方式，默认为右对齐 ·Measure:测度方式 注：在定义所有属性值时，都是单击单元格，相应跳出对话框或是删节号或是上下

箭头按钮等，自动调节自己需要的状态。（下表为一个实例） 补充：在Value Labels对话框，Value空格里输入变量值如“0”，在Value Label空格中输入对该值含义的解释如“女生”，单击Add，则一个值标签就被加入到第三个框中。 3.2 数据的录入 在定义完变量之后，单击Data View选项卡，录入数据，基本操作与EXCEL等相似，每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。在此不具体介绍。根据3.1的变量定义得到如下图的数据表： 3.3数据的编辑 3.3.1·：Go to case图标按钮，开打对话框，

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实验报告.pdf

专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 浙江万里学院实验报告 课程名称：2011/2012学年第二学期统计实验 实验名称：备择实验专业班级：金融105-106姓名：叶美君1219胡志晖1206黄世杰1208崔 迦楠1175 实验日期：2012.3.29 成绩： 教师：

专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 一、实验目的：统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。 本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示， 描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 二、实验内容: 1.表 2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。 表2.7 某班16位学生的身高数据 学号性别身高（cm ）学号性别身高（cm ） 1 M 170 9 M 150 2 F 17 3 10 M 157 3 F 169 11 F 177 4 M 15 5 12 M 160 5 F 174 13 F 169 6 F 178 14 M 154 7 M 156 15 F 172 8 F 171 16 F 180 三、实验过程: 1、输入某班级16位学生的身高数据。 2、然后选择分析，描述统计，频率，并选择统计量。

利用SPSS进行统计检验

第四节利用SPSS进行统计检验 在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革 试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的 样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不 同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断， 在教育统计学中称为“统计检验”。 一、统计检验的基本原理 统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ１和μ２）有没有差异，其步骤为： 1．建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示； 2．通过统计运算，确定假设成立的概率P。 ⒊根据P 的大小，判断假设是否成立。如表6-12所示。 二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验 Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是 通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。其一般步骤： 第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。 第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。 （1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。其 Z值计算公式为：

其中是检验样本的平均数； 是已知总体的平均数； S是样本的方差； n是样本容量。 （2）如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异 是否显著。其Z值计算公式为： 其中，1、2是样本1，样本2的平均数； 是样本1，样本2的标准差； 是样本1，样本2的容量。 第三步，比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表 作出判断。如表6-13所示。 第四步，根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。 【例6-5】某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如表6-14所示，比较两组前测和后测是否存在差异。

spss实验报告

《统计分析与SPSS的应用》 学院（系） 专业名称 班级 姓名 学号 实习地点 起止时间2015年5月至2015 年7月

实验内容： 1统计数据的收集与预处理 1.1数据文件的编辑 1.1.1数据文件的合并 数据文件的合并是把外部数据与当前数据合并成一个新的数据文件，SPSS 提供两种形式的合并：一是横向合并，指从外部数据文件中增加变量到当前数据文件中；二是纵向合并，指从外部数据文件增加观测数据到当前文件中。横向合并即增加变量，而增加变量有两种方式：一是从外部数据文件中获取变量数据，加入当前数据文件中；二是按关键变量合并，要求两个数据文件有一个共同的关键变量，而且两个数据文件的关键变量中还有一定数量相同值的观测值。 1.1.2数据文件的拆分 拆分并不是要把数据文件分成几个，而是根据实际情况，根据变量对数据进行分组，为以后的分组统计提供便利。例2-2实验步骤：打开data2-2.sav→点击菜单栏的数据，拆分文件，弹出“分割文件”→按照产品类型拆分数据，选择“比较组”，激活“分组方式”栏。选中“产品”变量移入其中，单击“确定”按钮结束。点击菜单“分析→描述性统计→描述…”，弹出“描述性”对话框，选择变量“金额”，“数量”进行分析，单击“选择”按钮设置要计算的统计量，统计金额和数量的和，设置好后单击确定按钮，得到表1所示的统计量： 从表1可以得出彩电、空调、热水器、微波炉、洗衣机的数量、金额的极大值、极小值、和、均值标准差这四个描述性统计量是多少。

1.1.3数据的加权 SPSS的观察量加权功能是在数据文件中选择一个变量，这个变量力的值是相应的观测量出现的次数，这个变量叫做权变量，经过加权的数据文件叫做加权文件。例2-3实验步骤：打开data2-3.sav→选择数据，加权个案→选择“加权个案”，激活“频率变量”矩形框，把“工人数”变量移入框中。选择“分析”，描述统计→描述，进行产品数量总和的统计，统计结果如表2所示：可以看出产品数量的极大值、极小值、和、均值、标准差这四个描述性统计量。 1.2SPSS数据加工 1.2.1变量的计算 例2-4实验步骤：打开data2-4sav→选择“转换”，计算变量，弹出“计算变量”窗口→在“目标变量”框中输入目标变量名“总分”→从左边的变量列表窗口中选择用于计算的变量并加入“数学表达式”框中，并乘以相应的系数即可。 图1变量计算后的结果 图1是变量计算后的结果：根据计算公式：总分=实验准备*0.15+讲解示范*0.15+实验指导*0.2+教学方法*0.15+语言文字*0.05+教学手段*0.1+课堂管理*0.2.，可以得出教师的综合评价分。 2图表的创建与编辑 2.1使用图表构建程序创建 使用图表构建程序创建图表，是SPSS现在推崇的主要操作方式，该方式使用预览模式通过图库或基本元素设计图表，让用户所见所得，可以提高创建图形的效率，减少一些不可预见的错误。例3-1实验步骤：打开data3-1.sav→选择菜单：“图形”，图表构建程序，弹出“图表构建程序”对话框→选择“库”选项卡，点击“条（B）”中第二项“群集条形图”图标→把年份拖入“是否为X轴”虚线框中作为条形图的X轴；把指标值“是否为Y轴”虚线框，作为条形图的Y

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实验报告

《统计分析与SPSS的应用》 实验报告 班级：090911 学号：09091141 姓名：律江山 评分： 南昌航空大学经济管理学院 南昌航空大学经济管理学院学生实验报告 实验课程名称：统计分析与SPSS的应用 专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩 实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性 实验项目名称基本统计分析（交叉分组下的频数分析）指导教师周小刚一、实验目的 掌握利用SPSS 软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算，进行标准化Z分数及其线形转换，统计表、统计图的显示。 二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤) （1）实验案例：居民储蓄存款。 （2）基本步骤：1、单击菜单选项analyze→descriptive statistics→crosstabs 2、选择行变量到row(s)框中，选择列变量到column(s)框中 3、选择dispiay clustered bar charts选项，指定绘制各变量交叉分组下的频数分布棒图。 三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释) 实验结论： 较大部分储户认为在未来收入会基本不变，收入会增加的比例高于会减少的比例；城镇储户中认为 收入会增加的比例高于会减少的比例，但农村储户恰恰相反；可见城镇和农村储户在对该问题的看法上存在分歧。 城镇户口较内存户口收入有明显的增加，但未来收入减少的比例差距不大。其中二者未来收入大部分基本保持不变。

南昌航空大学经济管理学院学生实验报告 实验课程名称：统计分析与SPSS的应用 专业经济学班级学号09091141 姓名律江山成绩实验地点G804 实验性质：演示性 验证性综合性设计性 实验项目名称参数检验（两独立样本T检验） 指导 教师 周小刚 一、实验目的 掌握利用 SPSS 进行单样本 T 检验、两独立样本 T 检验和两配对样本 T 检验的基本方法，并能够解释软件运行结果。利用来自两个总体的独立样本，推断两个总体的均值是否存在显著差异。 二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤) （1）实验案例；居民储蓄存款 （2）实验步骤；1、单击菜单analyze→compare means→independent→sample t test; 2、选择实验变量到testariable（s）框; 3、选择总体标志变量到grouping variable框中； 4、单击define groups 定义两总体的标志值。 5、两独立样本t检验的option选项含义与单体样本t检验的相同。 三、实验结论(包括SPSS输出结果及分析解释) 实验结论： t统计量的观测值为0.879，对应的双尾概率P值为0.380.如果显著性水平a为0.05，由于概率P的值大于0.05，不能拒绝零假设，即城镇储户和农村储户一次存款金额的平均值无显著差异。

实验一 spss入门

SPSS是什么？ 1968年，美国斯坦福大学三名研究生为解决社会学研究中的统计分析问题，研发了SPSS软件软件包，原意为Statistical Package for the Social Sciences，即“社会科学统计软件包”。 2000年，随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司正式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方案”. 2009年，随着SPSS公司成为预测分析领域的领导者，SPSS公司旗下主要产品的名称前面统一冠以PASW字样，全称为“Predictive Analysis Software”, 即“预测分析软件”。这样主要产品家族，称为PASW Statistics, PASW modeler,PASW PES,PASW Data Collection等. 2010年，随着SPSS公司被IBM公司并购，各子产品前面不再以PASW为名，修改为统一加IBM SPSS字样. 相关网站https://www.wendangku.net/doc/6e2401663.html, https://www.wendangku.net/doc/6e2401663.html,。 SPSS Statistics的运行模式 SPSS Statistics（以下简称SPSS）主要有两种运行模式： 1.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。 2. 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。 SPSS Statistics的启动 运行windows[开始]→[程序]→[IBM SPSS Statistics]->[IBM SPSS Statistics 19]，进入IBM SPSS Statistics 系统。 SPSS Statistics主要窗口介绍

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,能更好地使用其进行数据统计分析。 2.学习描述性统计分析及其在SＰＳS中得实现,内容具体包括基本描述性统计量得定义及 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“dａｔa４-5、sａｖ”,完成以下统计分析: (1）计算各科成绩得描述统计量: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:90～１０0为1,８０～89为２,７0~7９为3,６０~6９为4,６０分以下为5，其值标签设为: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,其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→打开→数据”,将“daｔａ4-8、sav”导入。 第2步文件拆分 菜单选择:“数据→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,并确定。

第3步描述分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→描述”, 打开“描述性”对话框,将“成绩””加入到“变量”列表框中。 打开“选项”对话框，选中如下图中得各项。 点击“继续”按钮。 (4）回到“描述性”对话框,点击确定。 针对第二问 第1步频率分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→频率”， （2）打开“频率(Ｆ)”对话框，点击“合计”。再点击“继续”按钮、

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