spss实验报告

湖北汽车工业学院

SPSS实习报告

学号20090530501

姓名杨文弟

指导教师彭娟娟曾智

实验一描述性统计分析

一、实验目的

利用SPSS进行描述性统计分析。要求掌握频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（Descriptives过程）、

交叉列联表分析(Crosstabs过程)。

二实验内容

从某校选取的3个班级共16名学生的体检列表，要求以班级为单位列表计算年龄，体重和身高的统计量，包括极差，最小最大值，均值，标准差和方差。给出操作步骤和分析结果。

三实验步骤

1 定义变量

2 输入数据

3 选择分析方法

4 单击“OK”按钮，得到输出结果。对结果进行分析解释。四实验结果与分析

班级

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 一班8 50.0 50.0 50.0 二班 4 25.0 25.0 75.0

三班 4 25.0 25.0 100.0

Total 16 100.0 100.0

年龄

12 9 56.3 56.3 87.5

13 2 12.5 12.5 100.0 Total 16 100.0 100.0

体重

Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent

Valid 39 1 6.3 6.3 6.3

40 1 6.3 6.3 12.5

41 1 6.3 6.3 18.8

42 1 6.3 6.3 25.0

44 6 37.5 37.5 62.5

45 1 6.3 6.3 68.8

46 1 6.3 6.3 75.0

49 1 6.3 6.3 81.3

50 2 12.5 12.5 93.8

52 1 6.3 6.3 100.0

Total 16 100.0 100.0

身高

由以上表格可知：选取的三个班十六名学生中，年龄，体重,身高的平均值分别为11.65，44.88，128.625。均值标准误差分别为0.241，1.05228，1.54347。样本标准差分别为0.655，3.722，5.57225。极差分别为2，13，15。样本方差分别为0.429，13.850，31.050。

五实验小结：

通过这次实验我了解了SPSS软件关于描述性分析的主要操作模块，窗口及其功能，相关的系数设置等，基本掌握了应用SPSS软件Analyze菜单中的Descriptive Statistics模

块对数据进行描述性统计分析，但是在操作过程和文字分析上还是有些生疏，有待进一步的熟练。

实验二相关分析

一、实验目的

学习利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析

二实验内容：

某地30名13岁男童身高（cm）、体重（kg）和肺活量（ml）的数据如下表, 试对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析。

三实验步骤：

1 定义变量并输入数据

2．选择菜单“Analyze→Correlate→Partial”，弹出“Partial Correlations”对话框。在对话框左侧的变量列表中选变量“身高”、“肺活量”进入Variables框，选择要控制的变量“体重”进入“Controlling for”框中，以在控制体重的影响下对变量身高与肺活量进行偏相关分析；在“Test of Significance”框中选双侧检验。

3．单击“Options”按钮，弹出“Partial Correlations: Options”对话框。在“Statistics”复选框组中选择要输出的统计量。

4．单击“OK”按钮，得到输出结果。对结果进行分析解释。

四实验结果与分析

Descriptive Statistics

Correlations

Control Variables

-none-(a) 身高Correlation 1.000 .588 .719

Significance (2-tailed) . .001 .000

df 0 27 27

肺活量Correlation .588 1.000 .613

Significance (2-tailed) .001 . .000

df 27 0 27

体重Correlation .719 .613 1.000

Significance (2-tailed) .000 .000 .

df 27 27 0

体重身高Correlation 1.000 .269

Significance (2-tailed) . .167

df 0 26

·肺活量Correlation .269 1.000

Significance (2-tailed) .167 .

df 26 0

a Cells contain zero-order (Pearson) correlations.

通过实验结果可知：身高、体重、肺活量的均值分别为152.576,37.652和2206.897。样本标准差分别为5.48779、7.05169和255.42740。身高与体重的相关系数是0.731，显著性概率＜0.05，与肺活量的相关系数是0.546，显著性概率＜0.05，均显著相关。体重与肺活量的相关系数为0.184，显著性概率＞0.05，不显著相关。

五实验小结：

通过本次实验我了解了相关分析涉及相关分析、偏相关分析和距离分析。偏相关分析的任务就是在研究两个之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量。距离分析是观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种制度，是以一种广义的距离。在这次实验中，对变量设置模块操作不是很熟练，在以后有待加强。

实验三因子分析

一实验目的：

运用因子分析方法分析数据

二实验内容

下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指

标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析，并对结果进行解释。

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7

3.76 3.66 0.54 5.28 9.77 13.74

4.78

8.59 4.99 1.34 10.02 7.5 10.16 2.13

6.22 6.14 4.52 9.84 2.17 2.73 1.09

7.57 7.28 7.07 12.66 1.79 2.1 0.82

9.03 7.08 2.59 11.76 4.54 6.22 1.28

5.51 3.98 1.3

6.92 5.33

7.3 2.4

3.27 0.62 0.44 3.36 7.63 8.84 8.39

8.74 7 3.31 11.68 3.53 4.76 1.12

9.64 9.49 1.03 13.57 13.13 18.52 2.35

9.73 1.33 1 9.87 9.87 11.06 3.7

8.59 2.98 1.17 9.17 7.85 9.91 2.62

7.12 5.49 3.68 9.72 2.64 3.43 1.19

4.69 3.01 2.17

5.98 2.76 3.55 2.01

5.51 1.34 1.27 5.81 4.57 5.38 3.43

1.66 1.61 1.57

2.8 1.78 2.09

3.72

5.9 5.76 1.55 8.84 5.4 7.5 1.97

9.84 9.27 1.51 13.6 9.02 12.67 1.75

8.39 4.92 2.54 10.05 3.96 5.24 1.43

4.94 4.38 1.03 6.68 6.49 9.06 2.81

7.23 2.3 1.77 7.79 4.39 5.37 2.27

9.46 7.31 1.04 12 11.58 16.18 2.42

9.55 5.35 4.25 11.74 2.77 3.51 1.05

4.94 4.52 4.5 8.07 1.79 2.1 1.29

8.21 3.08 2.42 9.1 3.75 4.66 1.72

9.41 6.44 5.11 12.5 2.45 3.1 0.91

三实验步骤

1 定义变量并输入数据

2 选择分析方法

3 单击“OK”按钮，得到输出结果。对结果进行分析解释。四实验结果与分析

Descriptive Statistics

1

x

4.7732 2.41779 25

2

x

2.3488 1.66556 25

3

x

9.1524 3.01405 25

4

x

5.4584 3.27344 25

5

x

7.1672 4.55817 25

6

x

2.3460 1.61091 25

7

Correlation Matrix(a)

x1 x2 x3 x4 x5 Correlation x1 1.000 .580 .201 .909 .283 .287 -.533 x2 .580 1.000 .364 .837 .166 .261 -.608

x3 .201 .364 1.000 .436 -.704 -.681 -.649

x4 .909 .837 .436 1.000 .163 .203 -.678

x5 .283 .166 -.704 .163 1.000 .990 .427

x6 .287 .261 -.681 .203 .990 1.000 .357

x7 -.533 -.608 -.649 -.678 .427 .357 1.000 Sig. (1-tailed) x1 .001 .168 .000 .085 .082 .003 x2 .001 .037 .000 .214 .104 .001

x3 .168 .037 .015 .000 .000 .000

x4 .000 .000 .015 .218 .165 .000

x5 .085 .214 .000 .218 .000 .017

x6 .082 .104 .000 .165 .000 .040

x7 .003 .001 .000 .000 .017 .040

a Determinant = 1.58E-007

Bartlett球度检验统计量为：326.285，检验的P值接近0，表明7个变量之间有较强的相关关系。KMO的统计量为0.321。由Total Variance Explained 表得，第一个主成分的特征根为 3.395，占总特征根的比例（方差贡献率）为48.503%，这表示第一个主成分解释了原始7个变量48.503%的信息，可见第一个主成分对原来的7个变量解释的已经很充分了。该表中，除了前两个外，其他主成分的特征根都小于1，所以只选择了两个主成分。从碎石图可以看到7个主轴长度变化的趋势，选择碎石图中变化趋势出现拐点的前几个主成分作为原先变量的代表，从图中可以看出拐点为第三个点，即选择前两个主成分。由Component Matrix表中得，第一主成分所在列的系数0.911表示第1个主成分和原来的第四个变量（X4）之间的线性相关系数。这个系数越大，说明主成分对该变量的代表性就越大。

根据主成分分析模型和因子载荷，可以得到两个主成分与原来7个变量之间的线性组合表达式：

Y1=0.746X1+0.796 X2+0.709X3+0.911X4-0.234X5-0.177X6-0.886X7

Y2=0.489X1+0.372 X2-0.597 X3+0.389 X4+0.963 X5+0.972 X6+0.219 X7

五实验小结：

通过本次实验，我对因子分析有了一个基本的认识，因子分析是通过变量对变量之间关系的研究，找出能综合原始变量的少数几个因子，使得少数因子能够反映原始变了的绝大部分信息，然后根据相关性的大小将原始变量分组，使得组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量之间相关性较低。因此，因子分析属于多元统计中处理维的一种统计方法，其目的就是要减少变量的个数，用少数因子代表多个原始变量。还要分清楚谁是因变量谁是自变量。

但实验操作步骤掌握不熟练，对于实验结果的分析不是很了解，在以后还需加强。

实验四回归分析

一实验目的：

运用一元线性回归与多元线性回归进行预测

二实验内容

现有18户家庭书刊年消费额、家庭月收入、户主受教育年限，请用回归分析法判断家庭月收入、户主受教育年限对家庭书刊年消费额的影响，并对结果进行解释。

三实验步骤

1 定义变量并输入数据

2 选择分析方法

3 单击“OK”按钮，得到输出结果。对结果进行分析解释。四实验结果与分析

Residuals Statistics(a)

Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 412.873 1293.032 755.067 248.8449 18 Std. Predicted Value -1.375 2.162 .000 1.000 18 Standard Error of

19.459 47.561 29.552 8.176 18 Predicted Value

Adjusted Predicted Value 393.898 1320.010 753.413 248.9580 18 Residual -166.7011 151.8578 .0000 70.4107 18 Std. Residual -2.224 2.026 .000 .939 18 Stud. Residual -2.311 2.460 .010 1.053 18 Deleted Residual -179.9631 223.8758 1.6539 89.2608 18 Stud. Deleted Residual -2.782 3.077 .017 1.206 18 Mahal. Distance .201 5.900 1.889 1.589 18 Cook's Distance .000 .957 .098 .224 18 Centered Leverage Value .012 .347 .111 .093 18 a Dependent Variable: 家庭书刊年消费支出

由分析结果得知上图标准化残差正态p-p图，变量值服从正态分布，因为绘制的概率图大致为一条从纵轴零点指向右上角的直线。

上表给出了一些与残差有关的统计量，包括预测值，标准化后的预测值，残差，标准化的残差，及其最小值，最大值，平均值，标准差，依次为412.873 1293.032 755.067 248.849 166.701 151.8578 70.4107 0.939

五实验小结

这个实验还是有一定的难度, 因为这不单单是一门学科知识,而需要一定的统计学知识.因而操作起来并没有前几个实验那么简单,在整个实验中遇到了种种困难,不过最终在实验书的指导和各位同学们

的帮助还是顺利的完成了整个实验.

截止此时，整个实验阶段也告一段落，虽然实验时间短暂但收获还是颇丰的，至少对spss软件有了基本了解，掌握了该软件的一些基本操作，整个实验对统计学和管理运筹学是一个补充和完善。最后还是非常感谢彭老师和曾老师冒着严寒为我们悉心指导！

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---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(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.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。

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

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

SPSS实验报告

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

spss实验报告模板

实验报告 实验三连续变量的统计描述与参数估计 实验目的： 1.了解连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系。 2.掌握具体案例的统计描述和分析。 3.学会bootstrap等方法。 实验原理： 1、spss的许多模块均可完成统计描述的任务。 2、spss有专门用于连续变量统计描述的过程。 3、spss可以进行频率等数据分析。 实验内容：1根据CCSS数据，分析受访者的年龄分布情况，分城市/合并描述，并给出简要结果分析。 2 对CCSS中的总指数、现状指数和预期指数进行标准正态变换，对变换后的变量进行统计描述，并给出简要说明。 3根据CCSS 数据，分城市对现状指数的均数和标准差进行Bootstrap方法的参数点估计和区间估计，并同时与传统方法计算出的均值95%置信区间进行比较，给出简要结果分析。 4 根据CCSS项目数据，对职业和婚姻状况进行统计描述，并进行简要说明。 5 根据CCSS项目数据，对职业和家庭月收入情况的关系进行统计描述，并进行行列百分比的汇总，对结果进行简要说明。 6根据CCSS项目数据，给出变量A3a各选项的频数分布情况，并分析每个选项的应答人次和应答人数百分比。 7根据CCSS项目数据，分城市考察A3a各选项的频数分布情况，并给出简要分析。 实验步骤： （1）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“探索”。把“S3年龄”添加到“因变量列表”，把“S0城市”添加到“因子列表”，把“ID”添加到“标注个案”，点击“确定”。 （2）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“描述性”。把总指数[index1]、现状指数[index1a]和预期指数[index1b]添加到“变量”框中，选中下方的“将标准化得分另存为变量（Z）”，点击“确定”。 （3）同（2），打开对话框“描述性”，把“现状指数[index1a]”添加到“变量”框中，打开对话框“Bootstrap”，选择“执行”“水平”框中填95，选择“分层”，把“S0城市”添加到“分层变量”中，点击“继续”，点击“确定”。 （4）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“频率”。把“S5职业和S7婚姻状况”添加到“变量”，点击“确定”。 （5）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“交叉表”。把“S5职业”添加到“行” 中，把“S9月份”添加到“列”中，打开对话框“交叉表：单元显示”，在“计数”

SPSS实验报告1

实验报告 课程名称数据分析实验名称均值比较与方差分析 系别电子信息科学学院专业班级信息管理15级专升本指导教师 学号姓名实验日期2015年11月18日实验成绩 一、实验目的 1．掌握均值比较和方差分析的原理、过程和应用 2．掌握两独立样本和两配对样本的t检验的过程和结果解释 3．掌握单因素方差分析的分析过程和结果解释 4．掌握多因素方差分析的分析过程和结果解释 二、实验环境 1．硬件环境：微机 2．软件环境：Windows，SPSS Statistics 22 三、实验内容 1．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了男性或女性每周上网浏览网页的时间（变量WWWHR，单位小时）。用两独立样本t检验方法分析男性和女性在上网时间上是否不同。 （1）原假设 男性和女性的上网时间没有显著差异。 （2）参数设置 检验变量：WWW HOURS PER WEEK 分组变量：GENDER （3）操作步骤及计算结果 操作步骤： ①选择菜单：【分析A】→【比较均值（M）】→【独立样本T检验（T）】；如图1-1 图1-1

②选择检验变量“WWW HOURS PER WEEK”到【检验变量（T）】框中。 ③选择总体标识变量“GENDER”到【分组变量（G）】框中。 ④点击按钮定义两总体的标示值，如图1-2。其中，【使用指定值（U）】表示分别输入对应两 个不同总体的标记值。 图1-2 计算结果： （4）结果及其解释 结果：男性和女性的上网时间存在显著差异。 解释：从独立样本鉴定的表中可以看出F检验值为15.182，对应的概率P值为0.00＜0.05，所以拒绝原假设。由于两总体方差有显著差异所以要看到“不采用相等变异数”这一列，其中T统计量的值为4.866，对应的概率P 值为0.00。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值小于0.05，所以认为量总体的均值有显著差异。并且95%置信区间不夸零，也说明了有显著差异。 2．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了受访者父亲和母亲的受教育情况。试用两配对样本t检验方法比较父亲的受教育情况（变量PAEDUC）和母亲的受教育情况（变量MAEDUC）是否不同。 （1）原假设 父亲的受教育情况和母亲的受教育情况没有显著差异。 （2）参数设置 成对变量：PAEDUC，MAEDUC （3）操作步骤及计算结果 ①选择菜单：

SPSS实验报告汇总

描述性统计分析 一、实验目的 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中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及

计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。 3.复习权重等前章的知识。 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； （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，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。1．解决问题的原理 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，选中如下图中的各项。

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. （3）打开“图表”对话框，选中“条形”

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

《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。

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、

《统计实习》SPSS实验报告

《统计实习》SPSS实验报告 实验报告二 实验项目：描述性统计分析 实验目的： 1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法； 2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。 实验内容及步骤 一、数据输入 案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计，数据如下： 1.打开SPSS软件，进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入

其变量视图为： 二、探索分析 进行探索分析得出如下输出结果：浏览

由上表可以看出，6例均为有效值，没有记录缺失值得情况。 由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。 男 男 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2.00 1 . 34 2.00 1 . 89

2.00 2 . 02 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 女 女 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2.00 1 . 23 3.00 1 . 568 1.00 2 . 0

Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 三、频率分析 进行频率分析得出如下输出结果：

由上图可知，分析变量名：肺活量。可见样本量N为6例，缺失值0例， 1500以下的33％，1500-2000男生33％女生50％，2000以上女生16.7％，男生33％。 四、描述分析 进行描述分析得出如下输出结果： 由上图可知，分析变量名：工资，可见样本量N为6例，极小值为男1342女1213，极大值为男2200女2077，说明12人中肺活量最少的为女生是1213，最多的为男生有2200，均值为1810.50/1621.33，.标准差为327.735/325.408，离散程度不算大。 五、交叉分析

SPSS实验报告79465

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY SPSS实验报告 学生姓名王强 学号4303110516 指导教师邵留国 学院商学院 专业工商1101

实验一、数据集 实验目的：掌握基本的统计学理论，学会使用SPSS录入数据，建立SPSS数据集。 实验内容： 1.3：三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。建立SPSS数据集。 三十名儿童身高、体重样本数据

13 14 15 男 男 男 14 14 14 168.0 164.5 153.0 50.0 44.0 58.0 28 29 30 女 女 女 15 15 15 158.0 158.6 169.0 44.3 42.8 51.1 实验步骤： 步骤一：启动SPSS。 步骤二：选择文件，新建，数据，如图。 步骤三：切换到变量视图，定义变量。其中，性别变量需要设置值标签。如图所 示。 步骤四：切换到数据视图，按照次序依次输入数据。 步骤五：保存数据。

实验结果：

实验二：统计量描述 实验目的： （1）结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用。 （2）熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。 实验内容：大学生在校期间的各门课程考试成绩，尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间，都存在着各种各样的差异，但整体上的分布状况还是有规律可循的。今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学

期末考试成绩数据，储存在SPSS数据文件中，文件名：lytjcj.sav。试运用图表描述与统计量描述的方法，对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。 实验步骤： 步骤一：打开SPSS数据，文件名：lytjcj.sav。如图。 步骤二：点击“分析”中的“描述统计”，选择“频率”，如图所示。 步骤三：弹出一个“频率”对话框，如图。

spss实验报告06519

吉林财经大学实验报告

实 验 一 步 骤 1、以%的置信度，估计“卫生、社会保障和社会福利业”业人员平均工资的 置信区间； ○定义变量，输入数据 ○．选择Analyze Compare Means One-Sample T Test； ○将变量x1放置Test栏中； ○激活子对话框，将置信度改为%，单击按钮，返回One-Sample T Test主对话框； ○单击按钮执行，得结果；

实验二步骤 2、检验“卫生、社会保障和社会福利业”与“公共管理和社会组织”二行业均工资有无显著差异（α= ○定义变量，输入数据 ○选择Analyze Compare Means Paired-Sample T Test;

实验二步骤 ○3点击x1和x2,将变量x1和x2放置Test栏中； ○激活子对话框，将置信度改为95%，单击按钮，返回主对Paired-Sample T Test话框； ○单击按钮执行，得结果 实验二总结 表3、Paired Samples Statistics Mean N Std. Deviation Std. Error Mean P air 1 卫生、社会保障 和社会福利业x1 31 公共管理和社会 组织x2 31 表4、Paired Samples Correlations N Correla tion Sig. P air 1 卫生、社会保障 和社会福利业x1 公共管理和社 会组织x2 31.938.000

实验二总结 结果说明：由表3可知，x1的均值为，x2的均值为.表4显示的是x1和x2的相关系数（correlation）为，检验p=0的概率约为0，表明x1和x2显著相关。从表5也可以看出两个总体均值之差的检验值p为，因为本题为双尾检测，故双尾p=<,因此拒绝H0，即“卫生、社会保障和社会福利业”与“公共管理和社会组织”二行业平均工资有差异。

统计学 SPSS实验报告

SPSS实验报告

一．实验目的 1. 掌握SPSS 的基本操作，能够熟练应用SPSS 进行基本的统计分析。 2. 在用SPSS 对具体实例进行分析的基础上能对结果进行正确的解释。 3. 在对SPSS 基本操作熟练的情况下，进一步自学SPSS 更强大的分析能。二．实验要求 1. 掌握如何通过 SPSS 进行数据的获取和管理，包括数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。 2. 了解描述性统计的作用，并掌握其 SPSS 的实现（频数，均值，标准差，中位数，众数，极差）。 3. 应用 SPSS 生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。 4. 应用 SPSS 做一些探索性分析（如方差分析，相关分析） 三．实验内容 （一）.问题的提出 对不同广告方式和不同地区对某商品销售额影响进行分析。 在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。 自变量为广告方式（X1）和地区(X2)，因变量为销售额(Y)。 涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。 具体数据如下： X1 X2 Y 1.00 1.00 75.00 2.00 1.00 69.00 4.00 1.00 63.00 3.00 1.00 52.00 1.00 2.00 57.00 2.00 2.00 51.00 4.00 2.00 67.00 3.00 2.00 61.00 1.00 3.00 76.00 2.00 3.00 100.00 4.00 3.00 8 5.00 3.00 3.00 61.00 1.00 4.00 77.00 2.00 4.00 90.00 4.00 4.00 80.00 3.00 4.00 76.00 1.00 5.00 75.00 2.00 5.00 77.00 4.00 5.00 87.00 3.00 5.00 57.00

spss实验报告,心得体会

竭诚为您提供优质文档/双击可除spss实验报告,心得体会 篇一：spss实验报告 spss应用—— 实验报告 班级：统计0801班学号：1304080116姓名：宋磊指导老师：胡朝明 20xx.9.8 一、实验目的： 1、熟悉spss操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作； 2、熟悉spss结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。掌握常用统计图（线图、条图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法； 3、熟悉描述性统计图的绘制方法； 4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。 二、实验要求： 1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除；数

据集的合并，拆分，排序。2、了解描述性统计的作用，并掌握其spss的实现（频数，均值，标准差，中位数，众数，极差）。 3、应用spss生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。 4、应用spss做一些探索性分析（如方差分析，相关分析）。 三、实验内容： 1、使用spss进行数据的录入，并保存：职工基本情况数据： 操作步骤如下： 打开spss软件，然后在数据编辑窗口（dataView）中录入数据，此时变量名默认为 var00001,var00002,…,var00007,然后在VariableView窗口中将变量名称更改即可。具体结果如下图所示：输入后的数据为： 将上述的数据进行保存： 单击保存即可。2、读取上述保存文件： 选择菜单File--open—data；选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口： 选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。 3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单data—