管理统计学 实验二 spss
《管理统计学》
实验二假设检验与方差分析
实验项目名称
案例4.1 谷类食品生产商的投资问题
案例4.2 数控机床的选购问题
案例5.1 运动员团体成绩预测问题
案例5.2 手机电池通话时间测试
案例5.3 月份与CPI的关系
目录
一、实验目的 (3)
二、实验原理 (3)
三、设备 (3)
四、实验内容和实验步骤 (3)
1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题 (3)
2、案例4.2 数控机床的选购问题 (6)
3、案例5.1 运动员团体成绩预测问题 (11)
4、案例5.2 手机电池通话时间测试 (16)
5、案例5.3 月份与CPI的关系整理 (21)
五、实验总结 (27)
一、实验目的
1. 掌握SPSS数据文件的建立
2. 掌握SPSS统计分析中的均值比较和T检验方法
3. 掌握单因素方差分析和多因素方差分析的原理与步骤
4. 学习并将管理统计学课程所学的知识用于解决实际问题
二、实验原理
SPSS软件有数据整理、分析数据的功能，其中包括假设检验及方差分析实验可以用到的工具，如均值比较、参数分析、建立线性模型等。
三、设备
SPSS软件（英文名称Statistical Package for the Social Science）
四、实验内容和实验步骤
1、案例4.1 谷类食品生产商的投资问题
1）启动SPSS，在变量视图里面输入案例变量“食用者类型（字符串）”和“热量摄取量（数值，小数设为0位）”
2）在数据输入窗口输入数据
3）分别对两种食用者类型的热量摄取量均值进行检验（α=0.05），按照”分析-比较均值-独立样本检验”，加入检验变量“热量摄取量”、加入分组变量“食用者类型”，设置组1、2分别为A、B组，点击选项，设置置信区间百分比为95%
4）点击确定，得到结果如下：
5）分析谷物食品的生产商的说法“多吃谷物吧，早上也吃，这样有助于减肥。”是否正确
解答：由上面的数据可以看出，F检验表明方差齐性成立，即在显著性水平为95%的条件下，f的显著性概率p为0.652>0.05，A类（经常的谷类食用者）和B类（非经常谷类食用者）的热量摄取量没有明显差异。所以观察T检验的值，应该采用上一行的结果，此时t统计量的显著性（双尾）概率p为0.022<0.05，即拒绝零假设，两种类型的食用者食用谷类摄取热量存在显著性差异，故可以下结论：谷物食品的生厂商说法存在一定的合理性。
2、案例4.2 数控机床的选购问题
1）打开SPSS，设置变量“机床型号”（字符串），“需修理时间间隔”（小数0位），并分别输入对应的数据
2）,按照”分析-比较均值-独立样本T检验”，加入检验变量“需修理时间间隔”、
加入分组变量“机床型号”，设置组别1、2组，点击选项，设置置信区间百分比为95%
3）按照上题的步骤，将置信区间百分比设置为99%
4）两次得到结果如下：95%：
99%：
5）分析在95%和99%的不同显著水平下，型号1的机床是否比型号2的机床耐用，该公司如何决策。
解答：由上面的数据可以看出，F检验表明方差齐性成立，在显著性水平为95%和99%的条件下，f的显著性概率p均为0.224>0.05，即两种型号的需修理时间间隔没有明显差异。所以观察T检验的值，应该采用上一行的结果，此时t统计量的显著性（双尾）概率p为0.887>0.05，即两种型号的机床的首次使用至需要修理的时间间隔没有明显差异，型号1的机床与型号2的耐用程度差别不大。而由题意可知，型号2的价格稍贵，故建议该公司选择型号1的机床较为明智。
3、案例5.1 运动员团体成绩预测问题
1）打开SPSS，设置变量“国家”（字符串），“组别”、“决赛成绩”（小数0位），并分别输入对应的数据
2）按照”分析-一般线性模型-单变量”，加入因变量“成绩”、加入固定因子“组别”“国家”，点击选项模型，选择“设定”，类型为“主效应”，将“组别”“国家”加入右边的框
3）再此基础上选择“两两比较”，把“国家”加入“两两比较检验（P）”,勾选“假定方差齐性”中的“LSD（L）”框
4）到结果如下：
5）分析获得金牌、银牌和铜牌的队伍之间的射箭成绩是否存在显著差异。
解答：由上面的结果可以看出，因素“国家”的检验，p=0.001<0.05，所以拒绝假设，表明有95%的把握可以认为获得金银铜牌三个国家的队伍之间的射箭成绩有显著差异。而在此之后的检验数据中，可以看出，中国和韩国两个国家的检验值p=0.109>0.05，即两个国家的射箭成绩没有显著性差异；而法国与韩国，法国与中国这两对国家之间的检验值概率均小于0.05，即铜牌国家与金银牌国家之间的射箭成绩存在显著性差异。
4、案例5.2 手机电池通话时间测试
1）打开SPSS，设置变量“手机型号（字符串）”、“通话时间”（小数1位），并分别输入对应的数据
2）按照”分析-比较均值-单因素ANOVA”，加入因变量“通话时间”、加入因子“手机型号”，点击选项，复选框选择“描述性”、“方差同质性检验”，点击“两两比较”，勾选“LSD(L)”“Tamhane’s T2(M)”,设置显著性水平为0.05
3）得到结果如下：
4）分析电池检验数据的方差是否齐性
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 ****************************************************************************
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。
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
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。
管理统计spss数据管理-实验报告
数据管理 一、实验目的与要求 1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。 2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。 3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。 二、实验内容提要 1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作 2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。 （1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄” （2）根据jobcat分组计算salary的秩次 （3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 （4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a 三、实验步骤 1. 数据管理操作 （1）年龄变量s3的分组 （2）重新编码到其他变量
（3）可视化封装
（4）排序个案 （5）选择个案
2.（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄” （2）根据jobcat分组计算salary的秩次
（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总 c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a
四、实验结果与结论 通过本次实验，使我了解了很多，在SPSS中，数据文件的管理功能基本上刚都集中在“转换”“数据”俩个菜单中，其中前者主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量，变量取值重编码，而后者的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并等， 还有转换菜单中的个案排序等，这些在SPSS中都不可或缺。
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
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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。
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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
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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
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《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。
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描述统计分析 一、实验目的与要求 1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。 2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。 二、实验内容提要 1．根据数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。 2．根据SPSS 自带数据Employee ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。 三、实验步骤 根据数据 在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。 在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。 描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京 S3. 年龄 378 18 65 有效的 N （列表状态） 378 200上海 S3. 年龄 387 18 65 有效的 N （列表状态） 387 300广州 S3. 年龄 382 18 65 有效的 N （列表状态） 382 根据SPSS 自带数据Employee 在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。 性别分析表 Gender 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216 Male 258 合计 474 受教育程度分析表
Educational Level (years) 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 8 53 12 190 14 6 15 116 16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 合计 474 少数民族分析表 Minority Classification 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 No 370 Yes 104 合计 474 2.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。
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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、
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第六章方差分析 一实验目的 1．理解方差分析的概念、原理及作用; 2．掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法; 3．结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用。 二方差分析的原理 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： （1）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，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作w SS ，组内自由度w df ; （2）实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差的总平方和表示，记作b SS ，组间自由度b df 。 三实验过程 1. 某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异，选择土壤条件基本相同的土地，分成16块，将每一个品种在4块试验田上试种，测得小表亩产量（kg）的数据如表6.17所示（数据文件为data6-4.sav），试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异。（数据来源：《SPSS实用统计分析》郝黎仁，中国水利水电出版社） 表6.17 实验步骤： 第1步分析：由于有一个因素（小麦），而且是4种饲料。故不能用独立样本T 检验（仅适用两组数据），这里可用单因素方差分析； 第2步数据的组织：分成两列，一列是试验田的产量（output），另一列是小麦品种（breed）（A、B、C、D）； 第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同品种的小麦产量)的总体服从方差相等的正态分布。其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。因此必须对方差相等的前提进行检验。从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA，将小麦产量（output）选入dependent list框中，将品种（breed）选入factor
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重庆邮电大学课程报告 2016 - 2017 学年第2 学期 课程名称：《数据分析方法与实训》 姓名：XX 学号：2015210XXX 班级：0104150X 专业：信息工程 指导教师：熊炼 2017年7月2日
(1)基于前述操作，继续在myzy.sav中完成以下任务：①分别绘制语文、数学、 外语成绩的箱体图，并对箱体图的输出结果进行解释。②分别绘制语文、数学、外语成绩的茎叶图，并对茎叶图的输出结果进行解释。③分别绘制语文、数学、外语成绩的Q-Q图，并对Q-Q图的输出结果进行解释。 箱体图操作方法： 1)在SPSS中打开yyyy.sav，处于“数据视图”状态。 2)利用【分析】——【描述统计】——【探索】命令。 3)变量“数学”从左侧列表移到右侧的“因变量列表”中； 4)变量“姓名”从左侧列表移到右侧“标注个案”中； 5)在“探索”对话框中，单击右侧【绘制】； 6)在“探索.图”对话框中，从左上角的“箱图”选中【不分组】，“描述性”选 中【茎叶图】，单击【继续】，【确定】。 操作结果： 图1.1关于语文的数据分析图1.2关于语文的箱体图 输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为84.50。箱体部分对应四分位间距，箱体外无数据说明分值较为集中，无异常值（异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3＋1.5IQR的值） 图1.3关于数学的数据分析图1.4关于数学的箱体图 输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为82.00。距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值，“张一81”、“张一79”等为极端值。
图1.5关于外语的数据分析图1.6关于外语的箱体图 输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为825.00。距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值，“张一75”、“张一73”等为极端值。观测值位于触手之外但3倍箱体之内的个案位奇异值，标记为“o”，“张一71”、“张一17”为奇异值。 三个科目的茎叶图如下： 图1.7语文图1.8数学图1.9外语 输出结果分析：“Frequency”:频数，“Stem”:茎，“Leaf”:叶子。 “Stem width”=10，表明主干值乘以10. 例如图1.7第二行中，“7.00 7. 1122234”表明频数为7，主干为7，数值分别为：71、71、72、72、72、73、74。 Q-Q图操作过程：选择【分析】——【描述统计】——【Q-Q图】，选择“语文”和“数学”，单击【确定】，制作。 图1.10语文的正态Q-Q图图1.11语文的趋降正态Q-Q图