spss 频数分析

SPSS SPSS主要介绍在主要介绍在SPSS SPSS中进行频数分析，交互分中进行频数分析，交互分析，相关分析，均值比较与检验，回归分析，相关分析，均值比较与检验，回归分析，方差分析，等。析，方差分析，等。一、频数分布表一、频数分布表在在SPSS SPSS中可以很容易地得出频数分布表，平均数，中可以很容易地得出频数分布表，平均数，标准差等。标准差等。频数分布：可以概略地看到资料的分布情况，可做频数分布：可以概略地看到资料的分布情况，可做初步整理之用，从中还可检查数据输入情况。初步整理之用，从中还可检查数据输入情况。Analyze Analyze ———— Descriptive Statistics Descriptive Statistics ———— Frequencies Frequencies 可选入多个变量。可选入多个变量。General Happiness 467 30.8 31.1 31.1 872 57.5 58.0 89.0 165 10.9 11.0 100.0 1504 99.1 100.0 13 .9 1517 100.0 Very Happy Pretty Happy Not Too Happy Total Valid NA Missing Total Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Number of Children 419 27.6 27.8 27.8 255 16.8 16.9 44.7 375 24.7 24.9 69.5 215 14.2 14.2 83.8 127 8.4 8.4 92.2 54 3.6 3.6 95.8 24 1.6 1.6 97.3 23 1.5 1.5 98.9 17 1.1 1.1 100.0 1509 99.5 100.0 8 .5 1517 100.0 0 1 2 3 4 5 6 7 Eight or More Total V alid NA Missing Total F requency Percent V alid

Percent Cumulative Percent Statistics: Statistics: Dispersion( Dispersion(离差栏）离差栏）:: Std.Deviation Std.Deviation标准差标准差Variance Variance 方差方差Range Range全距全距Minimum Maximum Minimum Maximum S.E.mean S.E.mean均数的标准误均数的标准误Central Tendency ( Central Tendency (集中趋势栏）集中趋势栏）Mean Median Mode Sum Mean Median Mode Sum Skewness Skewness偏度（偏度（00，，1.5 1.5，，0.5 0.5，，--0.5 0.5））Kurtosis Kurtosis 峰度（峰度（00，正，负），正，负）例：例：09 09- -01 01 Statistics 1509 1510 8 7 1.90 12.88 .045 .077 2.00 12.00 0 12 1.765 2.984 3.114 8.904 1.034 -.168 .063 .063 1.060 .710 .126 .126 8 20 0 0 8 20 2869 19455 Valid Missing N Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Variance Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Range Minimum Maximum Sum Number of Children Highest Year of School Completed Number of Children 419 27.6 27.8 27.8 255 16.8 16.9 44.7 375 24.7 24.9 69.5 215 14.2 14.2 83.8 127 8.4 8.4 92.2 54 3.6 3.6 95.8 24 1.6 1.6 97.3 23 1.5 1.5 98.9 17 1.1 1.1 100.0 1509 99.5 100.0 8 .5 1517 100.0 0 1 2 3 4 5 6 7 Eight or More Total Valid NA Missing Total Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent 还可直接作出图

形：还可直接作出图形：Charts: Charts: Bar charts: Bar charts:条形图条形图Pie Charts: Pie Charts:圆图、饼图圆图、饼图Histograms: Histograms:直方图。只适用于连续的直方图。只适用于连续的数值型变量。数值型变量。Highest Year of School Completed 20.0 17.5 15.0 12.5 10.0 7.5 5.0 2.5 0.0 700 600 500 400 300 200 100 0 Std. Dev = 2.98 Mean = 12.9 N = 1510.00 Number of Children Eight or More 7 6 5 4 3 2 1 0 Missing C o u n t 500 400 300 200 100 0 二、描述统计分析过程二、描述统计分析过程对于定距以上变量，可以进行集中趋势和对于定距以上变量，可以进行集中趋势和离中趋势的统计离中趋势的统计Analyze Analyze ———— Descriptive Descriptive Statistics Statistics ————Descriptives Descriptives 变量可多选变量可多选其中选项有：其中选项有：Mean Std.deviation Mean Std.deviation Minimum Minimum Descriptive Statistics 1509 0 8 1.90 1.765 1510 0 20 12.88 2.984 1504 1 3 1.80 .617 1495 Number of Children Highest Year of School Completed General Happiness Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 三、探索分析三、探索分析11、对数据进行初步考察：、对数据进行初步考察：检查数据是否有错误：过大或过小的数据有可能检查数据是否有错误：过大或过小的数据有可能是奇异值、影

响点或错误数据。一要找出，二是奇异值、影响点或错误数据。一要找出，二要分析原因，三要决定是否从中剔除。要分析原因，三要决定是否从中剔除。数据分布特征：许多分析方法对数据的分布有一数据分布特征：许多分析方法对数据的分布有一定要求。从数据是否服从正态分布，决定他们定要求。从数据是否服从正态分布，决定他们是否可以选用只对正态分布数据适用的分析方是否可以选用只对正态分布数据适用的分析方法。法。Explore : Explore :进行初步探索分析进行初步探索分析09 09--03 03 四、交互分析表四、交互分析表根据变量的层次，统计学中有各种不同的根据变量的层次，统计学中有各种不同的相关系数来描述，在社调中常见的两个相关系数来描述，在社调中常见的两个定类（或一个定类、一个定序）定类（或一个定类、一个定序）Analyze Analyze ————Descriptive Descriptive Statistics Statistics————Crosstabs Crosstabs 选择一个或多个变量进入选择一个或多个变量进入Rows Rows框，框，Column Column 对复选框的解释对复选框的解释(1)Chi (1)Chi--square, square,卡方检验。卡方检验。Pearson Chi Pearson Chi--square test square test Likehood ration Chi Likehood ration

Chi--square test square test 似然比卡方检验似然比卡方检验Fisher Fisher’’s exactly test s exactly test 费雪精确检

验费雪精确检验（（22））Correlation Correlation复选框。复选框。Pearson,Spearman Pearson,Spearman（只适用于数值（只适用于数值型）型）(3)Nominal Data (3)Nominal Data栏，适用于定类变量栏，适用于定类变量的统计量。的统计量。Lambda Lambda复选项复选项（（44））Ordinal Data Ordinal Data栏：适用于定序变栏：适用于定序变量的统计量量的统计量Gamma Kendall Gamma Kendall””s tau s tau--bb Kendall Kenda ll””s tau s tau--cc (5)Nominal by Interval: (5)Nominal by Interval:一个定类一一个定类一

个定距以上变量个定距以上变量Eta Eta统计量，如收入和性别的关联性统计量，如收入和性别的关联性Flag significant correlations: Flag significant correlations:用用

星号标记有统计学意义的相关关系。星号标记有统计学意义的相关关系。相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。相关分析是研究变量间密切程度的一种统计方法。对于其数值可以从小到大排列的数据才能计算其对于其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系数。相关系数。11、对定距以上两个变量、对定距以上两个变量xx

与与yy的相关系数采用的相关系数采用Pearson Pearson 相关系数相关系数22、、Spearman Kendall Spearman Kendall相关系数是一种非参测相关系数是一种非参测度，是根据数据的秩而不是根据实际值计算的。度，是根据数

据的秩而不是根据实际值计算的。适合定序数据或不满足正态分布假设的定距数据。适合定序数据或不满足正态分布假设的定距数据。33、偏相关系数：描述的是当控制了一个、偏相关系数：描述的是当控制了一个或几个另外的变量的影响条件下两个变或几个另外的变量的影响条件下两个变量间的相关性。如：可以控制年龄和工量间的相关性。如：可以控制年龄和工作经验，估计工资收入与受教育程度之作经验，估计工资收入与受教育程度之间的相关关系。间的相关关系。44、关于相关系数统计意义的检验：由于、关于相关系数统计意义的检验：由于抽样误差的存在。检验的零假设抽样误差的存在。检验的零假设————总总体中两个变量间的关系为体中两个变量间的关系为00。。SPSS SPSS只给出给假设成立的概率只给出给假设成立的概率PP值。值。（（11））Analyze Analyze ———— Correlations Correlations———— Bivariate Bivariate 计算指定的两个变量之间的相关系数，可选择计算指定的两个变量之间的相关系数，可选择Pearson Pearson相关、相关、Spearman Spearman和和Kendall Tau Kendall

Tau--bb相关；同时对相关系数进行检相关；同时对相关系数进行检验。验。Test of Significance Test of Significance 是用于变量间相关的是用于变量间相关的显著性检验。系统默认的是双侧检验。显著性检验。系统默认的是双侧检

验。Two Two--tailed: tailed:事先不知道相关方向事先不知道相关方向One One--tailed: tailed:事先知道相关方向

事先知道相关方向例例Data09 Data09--03 03 使用系统默认值进行相关分析：使用系统默认值进行相关分析：Correlations 1 .661** . .000 474 474 .661** 1 .000 . 474 474 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Educational Level (years) Current Salary Educational Level (years) Current Salary Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **. 分析：起始工资、现工资与雇员受教育水分析：起始工资、现工资与雇员受教育水平、工作经验、职务等级之间是否存在平、工作经验、职务等级之间是否存在线性关系。线性关系。Descriptive Statistics 13.49 2.885 474 1.41 .773 474 $34419.57 $17075.661 474 $17016.09 $7,870.638 474 81.11 10.061 474 95.86 104.586 474 Educational Level (years) Employment Category Current Salary Beginning Salary Months since Hire Previous Experience (months) Mean Std. Deviation N Correlations

1 .514** .661** .633** .047

-.252** . .000 .000 .000 .303 .000 474 474 474 474 474 474 .514**

1 .780** .755** .005 .063 .000 . .000 .000 .908 .173 474

474 474 474 474 474 .661** .780** 1 .880** .084

-.097* .000 .000 . .000 .067 .034 474 474 474 474 474 474 .633** .755** .880** 1

-.020 .045 .000 .000 .000 . .668 .327 474 474 474 474 474 474 .047 .005 .084 -.020 1 .003 .303 .908 .067 .668 . .948 474 474 474 474 474 474 -.252** .063 -.097* .045 .003 1 .000 .173 .034 .327 .948 . 474 474 474 474 474 474 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Educational Level (years) Employment Category Current Salary Beginning Salary Months since Hire Previous Experience (months) Educational Level (years) Employment Category Current Salary Beginning Salary Months since Hire Previous Experience (months) Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *. Corr elations 1.000 .415** .568** .554** . .000 .000 .000 474 474 474 474 .415** 1.000 .519** .530** .000 . .000 .000 474 474 474 474 .568** .519**

1.000 .656** .000 .000 . .000 474 474 474

474 .554** .530** .656** 1.000 .000 .000 .000 . 474 474 474 474 C orrelation C oefficient Sig. (2-tailed) N C orrelation C oefficient Sig. (2-tailed) N C orrelation C oefficient Sig. (2-tailed) N C orrelation C oefficient Sig.

(2-tailed) N Educational Lev el (y ears) Employ ment C ategory Beginning Salary C urrent Salary Kendall's tau_b Educational Level (y ears) Employ ment C ategory Beginning Salary C urrent Salary C orrelation is significant at the .01 lev el (2-tailed). **. （（22））Analyze Analyze ———— Correlations Correlations———— Partial Partial 用上例：用上例：-- Controlling for.. JOBCAT PREVEXP Controlling for.. JOBCAT PREVEXP JOBTIME JOBTIME SALARY EDUC SALARY EDUC SALARY 1.0000 .4399 SALARY 1.0000 .4399 ( 0) ( 469) ( 0) ( 469) P= . P= .000 P= . P= .000 EDUC .4399 1.0000 EDUC .4399 1.0000 ( 469) ( 0) ( 469) ( 0) P= .000 P= . P= .000 P= . (Coefficient / (D.F.) / 2 (Coefficient / (D.F.) / 2--tailed Significance) tailed Significance) " . " is printed if a coefficient cannot be " . " is printed if a coefficient cannot be computed computed 回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存回归分析

是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。

关系的统计方法。 回归分析作为一个严肃的统计学模

型，有着严格回归分析作为一个严肃的统计学模型，有着严格的使用条件。因此在做回归分析之前，应该对数的使用条件。因此在做回归分析之前，应该对数据进行基本的判断。如作出散点图、观察变量间据进行基本的判断。如作出散点图、观察变量间的趋势等。的趋势等。 Analyze Analyze——Regression Regression——Linear Linear Dependent: Dependent:因变量，只选一个因变量，只选一个 Independent: Independent:自变量，可选入多个自变量。自变量，可选入多个自变量。Method: Method:对自变量的选入方法。对自变量的选入方法。Enter: Enter:强行进入法强行进入法Forward Forward：向前选择法：向前选择法Backward Backward：向后剔除法：向后剔除法Stepwise Stepwise：逐步进入法：逐步进入法（例，及解释）（例，及解释）先做散点图：先做散点图：09 09--03 03 Graphs Graphs-- --scatter scatter Variables Entered/Removed b Educational Level (years) a . Enter Model 1 Variables Entered Variables Removed Method All requested variables entered. a. Dependent Variable: Current Salary b. Model Summary .661

a .436 .435 $12,833.540 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), Educational Level (years) a. ANOVA

b 6.018E+10 1

60178217760 365.381 .000 a 7.774E+10 472 164699740.8 1.379E+11 473 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), Educational Level (years) a. Dependent Variable: Current Salary b. 剩余变差：剩余变差：YY值对于回归直线的偏差。值对于回归直线的偏差。回归变差：回归已知时误差减少的量。回归变差：回归已知时误差减少的量。总变差总变差==剩余变差剩余变差++回归变差回归变差总平方和总平方和==未解释的平方和未解释的平方和++已解释的平方已解释的平方和和Coefficients a -18331.18 2821.912 -6.496 .000 3909.907 204.547 .661 19.115 .000 (Constant) Educational Level (years) Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: Current Salary a. 扩展扩展————几个自变量的线性回归示例：几个自变量的线性回归示例：如：现工资与受教育水平、初始工资、工作如：现工资与受教育水平、初始工资、工作经验、职位之间的回归模型。经验、职位之间的回归模型。Coef ficients a -21023.6 3942.120 -5.333 .000 2065.544 173.285 .349 11.920 .000 13260.69 645.815 .600 20.533 .000 109.232 42.626 .064 2.563 .011 (Constant) Educational Level (y ears) Employ ment Category Months since Hire Model 1 B Std. Error

Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: Current Salary a. 均值不相等的两个样本不一定来自均值不同均值不相等的两个样本不一定来自均值不同的总体；两个变量均数接近的样本是否来的总体；两个变量均数接近的样本是否来自均值相同的总体？自均值相同的总体？————两个样本某变量两个样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义。均值不同，其差异是否具有统计意义。对调查样本中不同的子总体在某些变量上的对调查样本中不同的子总体在某些变量上的平均值之间的差异情况进行比较。平均值之间的差异情况进行比较。 Means: Means: 主要是对样本的描述统计，也直主要是对样本的描述统计，也直接进行比较。接进行比较。 One One--Samples T Test: Samples T Test:样本均值和已知样本均值和已知 Independent Independent--Samples T Test: Samples T Test:独立独立样本均值差比较样本均值差比较 Paired

Paired--Samples T Test: Samples T Test:配对样本配对样本One One- -way ANOVA: way ANOVA:用于检验几个独立的用于检验几个独立的组是否来自均值相同的总体。组是否来自均值相同的总体。问：检验男生和女生的学习成绩是否有显问：检验男生和女生的学习成绩是否有显著性差异？著性差异？检验丈夫和妻子的智商是否有显著性

差异？检验丈夫和妻子的智商是否有显著性差异？方差

齐次检验：方差齐次检验：FF 一、一、Means Means过程过程Analyze Analyze——Compare Means Compare Means—— Means Means 例：例：09 09- -03 03男女工资均值男女工资均值Report Current Salary $26031.92 216 $7,558.021 $41441.78 258 $19499.214 $34419.57 474 $17075.661 Gender Female Male Total Mean N Std. Deviation 职位不同的男女雇员工资的均值职位不同的男

女雇员工资的均值Report Current Salary $25003.69 206 $5,812.838 $47213.50 10 $8,501.253 $26031.92 216 $7,558.021 $31558.15 157 $7,997.978 $30938.89 27 $2,114.616 $66243.24 74 $18051.570 $41441.78 258 $19499.214 $27838.54 363 $7,567.995 $30938.89 27 $2,114.616 $63977.80 84 $18244.776 $34419.57 474 $17075.661 Employment Category Clerical Manager Total Clerical Custodial Manager Total Clerical Custodial Manager Total Gender Female Male Total Mean N Std. Deviation 二、单样本二、单样本TT检验检验Analyze Analyze——Compare Means Compare Means——One One-- Samples T Test Samples T Test 例：已知某地例：已知某地12 12岁男孩身高岁男孩身高142.3cm 142.3cm，，现测得某市现测得某市120 120名名12 12岁男孩身高资料。

岁男孩身高资料。11 11--02 02 在在Test Test中输入中输入142.3 142.3 One-Sample Statistics 120 143.048

5.8206 .5313 12岁男孩身高N Mean Std. Deviation Std. Error Mean One-Sample Test 1.408 119 .162 .748 -.304 1.800 12岁男孩身高t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference Test Value = 142.3 三、独立样本三、独立样本TT检验检验要求被比较的两个样本彼此独立，没有配要求被比较的两个样本彼此独立，没有配对关系。要求两个样本均来自正态总体。对关系。要求两个样本均来自正态总体。例：检验男女雇员现工资是否有显著性差例：检验男女雇员现工资是否有显著性差异。异。09 09--03 03 Analyze Analyze——Compare Means Compare Means——Independent Samples T Test Independent Samples T Test Group Statistics 258 $41441.78 $19499.214 $1,213.968 216 $26031.92 $7,558.021 $514.258 Gender Male Female Current Salary N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Independent Samples Test 119.669 .000 10.945 472 .000 $15,409.86 $1,407.906 $12643.32 $1817

6.40 11.688 344.262 .000 $15,409.86 $1,318.400 $12816.73 $18003.00 Equal variances assumed Equal variances not assumed Current Salary F Sig. Levene's Test for Equality of

Variances t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference Lower Upper 95% Confidence Interval of the Difference t-test for Equality of Means 四、配对样本四、配对样本TT检验检验要求被比较的两个样本有配对关系。两个要求被比较的两个样本有配对关系。两个样本均来自正态总体。均值对于检验是样本均来自正态总体。均值对于检验是有意义的描述统计量。有意义的描述统计量。例：例：10 10个高血压患者在施以体育疗法前后个高血压患者在施以体育疗法前后测定舒张压。要求判断体育疗法对降低测定舒张压。要求判断体育疗法对降低血压是否有效。血压是否有效。11 11--03 03 零假设：零假设：自己在电脑上进行操作，将频数分析、交互自己在电脑上进行操作，将频数分析、交互分析、相关分析、回归分析、均数检验等分析、相关分析、回归分析、均数检验等熟悉一遍。熟悉一遍。

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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：

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 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。 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。 航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次） 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 （1）用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。（2）检验回归系数的显著性（）。 （3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果： 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 （1）完成上面的方差分析表。 （2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？

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

如何用spss做相关性分析

如何用spss做相关性分析 ? ?|DBQG4NOBE8KM2CR6GZWM83US94ILCFVVBJR9HEPF8WU7ONR4JD5KZ98GXIE5OPT7YGN BN6RT2X2NUI2MCI2E5JPUEYSB ?浏览：20013 ?| ?更新：2014-06-14 10:19 简介 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。 方法步骤 1.选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

2.从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。 3.为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。 4.打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

5.然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍 有差异,一般不影响结论。

6.点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为 0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检 验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

spss的数据分析报告

Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工 资），salary （现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。2、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析 能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女 性别分布进行频数分析，结果如下： Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表 ： Educational Level (years) Valid Cumulative

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

spss统计分析报告

计算机与信息技术学院专业实习报告 学校：商丘师范学院 专业：信息管理与信息系统年级：2012 姓名：亚慧 学号：121112015 时间：2015.09

《统计分析与SPSS的应用》 实习报告 专业实习题目：数据处理与分析 一．实习目的 1.初步了解探索数据分析的基本方法和思路 2.掌握问题的研究思路及方法 3.掌握统计分析软件实现这些方法的步骤和原理 4.熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作； 5.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。 6.掌握常用统计图（线图、条形图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法；熟悉描述性统计图的绘制方法； 7.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．实习要求 1.遵守学校实习纪律和学校的各项规章制度 2.服从领导和指导老师的实习安排、虚心接受指导老师的安排 3.不得冒名顶替，否则严肃处理 4.按时上下课，不得缺席 5.掌握SPSS软件的基本操作、数据分析的基本功能和基本步骤 6.掌握对SPSS所分析的各项数据的理解、数据分析的基本方法和思路 7.掌握工作中如何进行数据的收集、整理以及统计分析报告的撰写的方法。 8.掌握相关关系的含义，并准确应用,熟练掌握绘制散点图的具体操作 9.掌握线性回归分析的主要目标、及具体操作。 三．实习任务 (一）下列表为数据处理所有表格和数据 信管12-1成绩表 学号性别计算机 网络 管理信 息系统 统计 学 市场营 销学 现代管 理学 运筹学 信息资 源管理 英语上 学期 英语 下学 期 大三 综合 成绩 121112001 女82.00 90.00 79.00 82.00 84.00 85.30 81.00 74 75 89.5

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。

典型相关分析SPSS例析

典型相关分析 典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关，而不是两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似，不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设：两组变量间是线性关系，每对典型变量之间是线性关系，每个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合**=i i j j X a x Y b y =∑∑与 ，称 为典型变量；以使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进 行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关；原来所有变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变量之间的相关，不能代

表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关，共同代表两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数 典型负荷系数也称结构相关系数，指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思，而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关，两者有很大区别。 重叠指数 如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测，就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠，或可由另一变量所解释。将重叠应用到典型相关时，只要简单地将典型相关系数平方（2 CR）,就得到这对典型变量方差的共同比例，代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例，如果将此比例再乘以典型变量所能解释的本组变量总方差的比例，得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例，即为重叠系数。 例1：CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理案例，有三组变量，分别是公司规模变量两个（资本额，销售额），六个CRM实施程度变量（WEB网站，电子邮件，客服中心，DM 快讯广告Direct mail缩写，无线上网，简讯服务），三个CRM绩效维度（行销绩效，销售绩效，服务绩效）。试对三组变量做典型相关分析。

应用统计spss分析报告

应用统计s p s s分析报 告 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

学生姓名：肖浩鑫学号： 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，相关系数计算及显着性检验； （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着性检验，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着性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归； 三、实验内容 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 （2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显着性进行检验（），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 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 （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着性（） （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， 航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次） 1 21 2 58 3 85 4 68 5 74 6 93 7 72 8 122 9 18 10 125 系数的意义。 （2）检验回归系数的显着性（）。 （3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果： 变差来源df SS MS F Significance F 回归 残差—— 总计11——— Coefficients标准误差t Stat P-value Intercept X Variable 1 （2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？ （3）销售量与广告费用之间的相关系数是多少？ （4）写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 （5）检验线性关系的显着性（a＝）。 5. 随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下

spss统计分析报告

目录 一、研究背景及其意义 (3) 二、研究方案 (3) 研究目标 (3) 研究内容 (4) 研究方法 (4) 三、科学技术与经济发展的关系分析 (4) 科技投入 (4) 科技产出 (5) 经济发展 (7) 小结 (7) 四、科学技术与经济发展的模型分析 (8) 模型假设 (8) 符号说明 (8) 信度与相关性分析 (8) 因子分析 (9)

回归分析 (10) 五、结论 (13) 附录： (14) 科学技术与经济发展的关系 一、研究背景及其意义 十九大报告指出：创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化。倡导创新文化，强化知识产权创造、保护、运用。培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。 而科技作为创新的重要引领者和实践者，对于建设创新型国家起着重要作用。科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。邓小平同志曾指出；＂科学技术是第一生产力＂；江泽民同志也曾指出：＂科学技术是第一生产力，而且是先进生产力的集中体现和主要标志。科学技术的突飞猛进，给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动，未来的科学发展还将产生新的重大飞跃＂。在当今这个信息化和全球化加速的时代，科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着，科技进步成为生产力水平的首要决定因素，是国家或区域竞争力的重要源泉。近年来，随着我国经济增长方式的转变，科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强，无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实，使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。

spss实验报告最终版本

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。

SPSS典型相关分析

SPSS数据统计分析与实践 第二十二章：典型相关分析 （Canonical Correlation） 主讲：周涛副教授 北京师范大学资源学院 教学网站：https://www.wendangku.net/doc/8d17809485.html,/Courses/SPSS

典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容： 一、典型相关分析的基本思想 二、典型相关分析的数学描述 三、SPSS实例 四、小节

典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。

典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵 典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。

SPSS统计分析报告分析报告案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医

疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

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： 204 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

SPSS相关分析案例讲解

相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0

SPSS简单数据分析报告

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目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5)

3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17)

3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据

管理同学spss描述统计分析实验报告

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。

SPSS的相关分析

第8章SPSS的相关分析 学习目标： 1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。 2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。 3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算 各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。 4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体 操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析 相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。 所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。 另一类普遍存在的关系是统计关系。统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。 事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物间统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，他们的互相结合能够达到较为理想的分析效果。 8.2绘制散点图 8.2.1散点图的特点 绘制散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过观察散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。 在实际分析中，散点图经常表现出某些特定的形状。如绝大多数的数据点组成类似于“橄榄球”的形状，或集中形成一根“棒状”，而剩余的少数数据点零散地分布在四周。通常“橄榄球”和“棒状”代表了数据对的主要结构和特征，可以利用曲线将这种主要结构的轮廓描绘出来，使数据的主要特征更突显。图8—1是常见的几种散点图以及反映出的统计关系的强弱程度。