【免费下载】SPSS第4次实验报告

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

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软件及应用实验报告

SPSS软件及应用实验报告

关于男性裤子尺寸影响因素的研究 本报告主要是通过搜集了影响男性裤子尺寸的9个因素，分别是腰围、腹围、直档1、直档2、全浪、大腿根围、膝盖围、臀围、裤长，一共测量了250组数据。旨在通过因子分析，利用降维思想，把多指标转化为少数几个综合指标，并分析得到的主因子的含义。 本报告主要研究的问题如下： （1）对数据进行描述性统计，并按照尺寸换算将厘米换算成尺寸，对数据按照腰围这一指标进行分组，编制频数分布表，并绘制频数 分布的直方图； （2）使用单样本K-S检验对腰围换算成尺寸后的数据进行非参数检验，验证是否服从正态分布； （3）对数据进行因子分析，并对因子的含义进行分析。 问题1： 根据腰围对所有的样本进行分组，分组结果见附录。所搜集的腰围数据范围是[62.5,107],根据一尺约为33.3厘米,换算成尺寸范围是一尺九——三尺二，不足的四舍五入。得到结果如下： 尺寸 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 1.9 2 .8 .8 .8 2.0 13 5.2 5.2 6.0 2.1 27 10.8 10.8 16.8 2.2 43 17.2 17.2 34.0 2.3 52 20.8 20.8 54.8 2.4 34 1 3.6 13.6 68.4 2.5 26 10.4 10.4 78.8 2.6 27 10.8 10.8 89.6 2.7 6 2.4 2.4 92.0 2.8 7 2.8 2.8 94.8 2.9 10 4.0 4.0 98.8 3.0 1 .4 .4 99.2 3.1 1 .4 .4 99.6 3.2 1 .4 .4 100.0 总计250 100.0 100.0 表1 尺寸频数分布表

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。

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。

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统计软件实训报告

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

spss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”

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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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重庆工商大学实验课程 实验报告本 课程名称SPSS统计分析实验 实验学期2011 学年第 1 学期经贸学院2009 年级经济学专业 1 班姓名严松毅学号2009011104 指导教师李勇 实验最终成绩 统计学实验室

实验一致实验十数据： 实验一 实验内容：频数分析 实验数据： 实验目的：分析生猪在饲料喂养前后的体重状况，并比较饲料喂养前后生猪重量 分析结果：

图4 图5

由图1所知，该实验把15个生猪重量的研究数据。 由图2知其中体重为12KG的有7个，占总数的46.7％；体重为17KG的有4个，占总数的26.7％；体重为18KG的有4个，占总数的26.7％。 由图3知喂养饲料后生猪体重为76KG的有4个，占总数的26.7%，体重为85KG 的有4个，占总数的26.7％；体重为90KG的有7个，占总数的46.7％。 综上所述，喂养饲料后的生猪长的更重。 实验二 实验内容：计算基本描述统计量 实验数据： 实验目的：计算喂养饲料前后生猪体重的描述统计量，并分别对两者进行比较。 分析结果：

由图1知饲料喂养前的生猪体重平均值（14.9333KG）低于私聊喂养后的生猪体重平均值（84.9333KG）。标准差证明了喂养饲料前生猪体重的离散程度低于喂养饲料后的。无论是喂养饲料前还是喂养饲料后的重量均呈左偏分布。且喂养饲料后体重远大于喂养饲料前。 实验三 实验内容：交叉分组下的频数分析 实验数据： 实验假设：分析地区1、地区2和地区3在喂养饲料前生猪体重的分布情况，并分析地区差异是否对生猪体重有影响。 实验分析及结果：

图2 图3 图4

吉林财经大学《SPSS统计软件应用》实验报告

吉林财经大学2014-2015学年第一学期 《SPSS统计软件应用》期末综合实验学分：2学分 院别：亚泰工商管理学院 专业班级：物流管理1112 学号：0804111236 姓名：朱俊辉

一、实验项目 运用分组数据资料频数分析，单因素方差分析，相关回归分析等方法对我国2010年到2012年各规模以上港口的吞吐量进行分析。 二、实验数据 本次实验参考数据是2010年、2011年、2012年我国主要规模以上港口吞吐量，数据源自于《2013年统计年鉴》，其具体数据如下表： 表1 我国主要规模以上港口城市吞吐量及经济生产总值单位：万吨 数据来源：中国国家统计局三、实验目的 港口货运是国际物流产业的重要组成部分，港口货运吞吐量是反映区域海运物流的重要指标。港口货物吞吐量指经由水路进、出港区范围，并经过装卸的货物数量。按货物流向分为进港吞吐量和出港吞吐量，按货物的贸易性质分为内贸和外贸吞吐量。货物类别根据现行的交通行业《运输货物分类和代码》标准分类。 选取沿海规模以上港口货物吞吐量当期值数据（2010年-2012年）。借鉴已有数据，建立统计分析模型，进行检验和修正，以分析经济生产总值和港口货运吞吐量之间的关系，基于此对未来港口货运吞吐量的相关关系进行判断，为相关决策人员提供决策依据。 通过本次实验学会利用SPSS软件中的描述统计，方差分析、相关与回归的只是。对收集到的数据进行处理。并对结果能进行解读。同时提高本软件在企业经营管理活动中的应用。

四、实验步骤与实验结果 （一）描述统计：频数分析 利用描述统计中学到的频数分析方法对2012年各省市自治区的数据进行分析。 1.对资料进行分组 表2 2012年我国主要规模以上港口城市吞吐量分组情况表 2.分组数据频数分析 15。均值为29840.47，中位数为27099，标准差为19561.03，方差为382633889.64，偏度系数为0. 838>0，故数据呈现出右偏态，即右偏分布，此时数据位于均值右边的比位于左边的少。说明港口货物吞吐量和经济生产总值之间可能存在正比例关系。峰度系数为-0. 426<0说明，数据的分布比正态分布平缓。全距73306。

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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

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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”