(完整版)SPSS学习感想

SPSS学习感想

在这学期以前我并没有学过统计学，甚至没有接触过它，因此对它的认识可谓是从零开始的，但经过这一段的学习，也算是受益良多，下面我就简单说下感想吧。

第一节课老师简单讲述了下这门课的概况，给了我们英文版和中文版教材便让我们开始分组讲授各个部分，当时只觉得毫无头绪，对于没接触过的事物人总有莫名的恐惧，这门课看似还很难，就比较担忧。但看了分到的关于方差分析部分的英文版书后，觉得老师推荐的这本书真的很好，虽然看英文比较痛苦，但胜在通俗对于我这种从未接触过的人来说也是读的懂得，这大概也是许多外国教材的优点，会有很实际的举例帮助理解，语言读起来也是简单易懂，不像许多中国教材那么晦涩。后期在看英文文献的时候看到不懂得SPSS模型便会再翻出这本书来看，许多的中文版的教材也看了但总是较难迅速找到想看的知识点，且理解起来也很困难。

说完对于教材的整体心得，就来说说讲课方面的心得吧，起初大家对于老师让学生讲授的方式不是很认同，觉得自己能力有限，问题太难，不一定能看得明白更勿论讲了。但经过后来自己看教材做PPT，发现其实做起来并没有看起来那么难，虽然花了不少时间但最后也算是基本了解大意及步骤，并且自己花了时间做出来的东西会特别记忆深刻，因此做完后对于方差分析这一块也算是有了整体的认识和了解，之后在看论文中这部分的模型来也轻松许多。所以这种讲课方式其实也确实能帮助同学们更积极的学习这门课程。

接着说说学习过后对SPSS的整体认识吧，我专门去百度了下它的全称，定义为SPSS是“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Science）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件。之前看论文的时候会经常看到各种表格图形，各种结果输出，当时并不明白，以前也没见过，因此总会跳过实验整个设计直接看结果。在学了这门课后总算对其有了初步的认识。它其实大致分为两个大部分，一是简要介绍描述性和推断性统计，包括描述性统计、推断性统计原理与推断性统计机制；二是统计分析方法，包括卡方检验、

独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析等检验差异的统计方法，和多元回归分析、因子分析和结构方程模型等检验联系的统计方法。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理。利用这个软件对问卷数据进行分析是极好的。统计分析也主要有两大类，一类是验证差异的，另一类是验证相关性的。验证差异的主要有t检验和方差分析，验证相关性的主要有回归分析、因子分析和结构方程模型。通过课程的学习我基本知道了他们的区别和应用场景，如t检验适合两个变量之间的差异比较，而方差分析则在变量较多时使用，从而达到便捷的效果。

在学习方差分析时，我刚开始常常把因变量和自变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。接着，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较，宜用Bonferroni(LSD)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。因为经常混淆，所以这些都被我记录在PPT中，好让自己以后方便查看。还有，当时对方差齐性检验、多重比较检验的理解也存在困难，但经过小组讨论对他们也基本有了了解。当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验，最灵敏，但会较易犯假阳性的错误。在听别的小组讲述相关分析时，对于在绘制散点图时的横坐标和纵坐标的区分刚开始不太明白，但经过同学的讲授明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量。在学习回归分析的过程中，对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。在学习因子分析的时，刚开始对提取出来的因子的实际含义不清晰，但这些问题都都一一在讲授和之后的讨论中得到了解析，从而对于他们都算是有了大致的了解。

虽然整个学习过程经历了很多困难，但小组成员在一起，大家一起克服困难，集思广益，最后的结果还算是成功的，每个人对于自己的部分都很认真在准备希望能给大家讲的清楚明晰，这个学习的过程对我们都意义非凡。现在这门课

要结束了，但对于SPSS的学习却没有，现有的知识感觉只是对他有个初步的了解，离熟练运用还有些距离，论文中的模型分析的结果还不能很快的看出，因此还需要不断地看书看文献运用。但这门课显然给我们打下了很好的基础，在这结束的时刻，我希望谢谢这些陪我一起走过这个历程的人，我的老师，小组的成员以及其他组的成员们，感谢你们同我一起成长。

spss课程心得体会

spss课程心得体会 【篇一：spss心得体会】 学习spss在教育统计中的应用心得体会 一、什么是spss？为什么要学习spss？ 新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触 到spss这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道spss是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么？分析什么？我一无所知，尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低；对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下， spss统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据（如dbase，excel，lotus等）。 我为什么要学习spss呢？其实很简单，一方面，做为一名 研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。另一方面，根据对aect94定义的理解，教育技术 学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。我们只有对数据资料作统计处理，才可能可以

教育统计学与SPSS课后作业答案祥解题目

教育统计学课后作业 一、P118 1 题目：10位大一学生平均每周所花的学习时间与他们的期末考试成绩见表6-17.试问： （1）学习时间与考试成绩之间是否相关？ （2）比较两组数据谁的差异程度大一些？ （3）比较学生2与学生9的期末考试测验成绩。 表6-17 学习时间与期末考试成绩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 学习时间考试成绩40 58 43 73 18 56 10 47 25 58 33 54 27 45 17 32 30 68 47 69 解题步骤： （1）第一步：定义变量：“xuexishijian”、“xuexichengji”后，输入数据.如下图： 1

第二步：单击选择“分析(Analyze)”中的“相关(Correlate)”中的“双变量(Bivariate Correlations)”， 将上图中的“xuexishijian”和“xuexichengji”添加到右边变量框中，如下图： 第三步：点击“确定“后，输出结果如下图： 第四步：分析结果

3 由上图可知：学习时间与学习成绩之间的pearson 相关系数为0.714，p （双侧）为0.20。自由度 df=10-2=8时，查“皮尔逊积差相关系数显著临界值表”知：r 0.05= 0.623 ； r 0.01=0.765。 因为0.765 > 0.714 >0.623，所以在0.05水平上学习时间和学习成绩是相关显著的。 （2）SPSS 软件分析结果如下图： 由上图可知：学习时间标准差和平均值为：S 1=12.037 ?X 1= 29.00 ；学习时间标准差和平均值为：S 2=12.437?X 2=56.00 根据差异系数公式可知： 学习时间差异系数为：%100?=X S CV S =12.037/29.00×100%=41.51% 学习成绩差异系数为：%100?= X S CV S =12.437/56.00×100%=22.27% 有上述结果可知学习时间差异程度大于学习成绩差异程度。 （4） 把学生2和学生9的期末考试成绩转化成标准分数： Z 2=(X -?X) /S= (73—56)/12.437=1.367 Z 9=(X-?X)/S=(68—56)/12.437=0.965 由上计算可知：学生2期末考试测验成绩优于学生9的期末考试测验成绩。 二、P119 2 题目：某班数学的平均成绩为90，标准差10；化学的平均分为85，标准差为8；物理的平均分为79，标准差为15.某生这三科成绩分别为95,80,80.试问 （1） 该生在哪一学科上突出一些？ （2） 该班三科成绩的差异度如何？有无学习分化现象？ （3） 该生的学期分数是多少？ （4） 三科的总平均和总标准差是多少？ 解题步骤：

SPSS课程学习心得体会

应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss 的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 spss，全称是statistical product and service solutions，即"统计产品与服务解决方案"软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到amos软件。 关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是t检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是t检验。t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。t检验分为单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。其中，单样本t 检验是样本均数与总体均数的比较的t检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本t检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本t检验中，要正确理解"配对"的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用spss来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对bonferroni、tukey、scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用bonferroni(lsd)法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用tukey法；其他情况宜用scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，post hoc键有lsd 的选项：当方差分析f检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。lsd即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨(转载于:spss课程学习心得体会)其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一

spss作业15-17

CHAPTER 15 西北研究院蔡嘉驰131246 15.4 (i) What we choose is part of u t. Then gMIN t and u t are correlated, which causes OLS to be biased and inconsistent. (ii) I think it is uncorrelate because gGDP t controls for the overall performance of the U.S. economy. (iii) The change of U.S. minimum may someway change the state minimum and vice versa. If the state minimum is always the U.S. minimum, then gMIN t is exogenous in this equation and we would just use OLS. 15.7 (i) Because students that would do better anyway are also more likely to attend a choice school. (ii) Since u1 does not contain income, random assignment of grants within income class means that grant designation is not correlated with unobservables such as student ability, motivation, and family support. (iii) The reduced form is choice= π0 + π1faminc + π2grant + v2, and we need π2≠ 0. (iv) The reduced form for score is just a linear function of the exogenous variables: score= α0 + α1faminc + α2grant + v1. This equation allows us to directly estimate the effect of increasing the grant amount on the test score, holding family income fixed.So it is useful. C15.1 (i) The regression of log(wage) on sibs gives

SPSS实验心得体会

SPSS实验心得体会 在老师的指导下，用SPSS完成了实验四有关两变量相关性分析，偏相关分析，一元线性回归分析，一元线性回归分析四大实验内容。 首先打开数据文件“3-4身体素质”数据，点击“图形→旧对话框→散点图→简单分布”，把身高做为Y轴，体重做为X轴，拟合线选择线性，置信区间无。 得出散点图。从散点图可以明显看出，从身高和体重的散点图中可以看出身高和体重存在线性相关关系，可以进行线性相关分析。然后选择“分析”→“相关”→“双变量”命令，弹出“双变量相关”对话框。 选择进行相关分析的变量。在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。设定显著性检验的类型。在“显著性检验”选项组中，选择“双尾检验”。选择相关统计量的输出和缺失值的处理方法。单击“双变量相关性”对话框中“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“均值和标准差”，也就是输出变量的均值和标准差，然后选中“叉积偏差和协方差”。 在分析出的描述性统计量表格中，参与相关分析三个变量的样本数各有213，身高均值为166.69，体重均值为56.49，性别均值为1.68。标准差分别为7.703，9.370，.469。 然后打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“相关”→“偏相关”命令，弹出“偏相关”对话框。选择进行偏相关分析的变量和控制变量。在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。然后选中“性别”将其移入“控制”变量列表。设置显著性检验的类型，选择“双尾检验”。选择是标记显著性相关。选择相关统计量的输出。单击“偏相关”中的“选项”按钮，选中“均值和标准差”以及“零阶相关系数”。 在分析出的描述性统计量表格中，参与偏相关分析的两个变量各有213个样本数据。身高、体重、性别的均值和标准差分别是166.69，56.49，1.68 和7.703，9.370，.469。从相关性表格中可以看出，不控制性别时身高和体重的相关系数为0.771，显著性水平为0.000，小于0.01。控制性别后身高和体重的相关系数为0.545，显著性水平也为0.000.所以身高和体重的相关关系为高度正相关。 接着打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“回归”→“线性”命令，选择进行简单线性回归分析的变量。在左侧的列表框中选择“体重”变量，移入右侧的“因变量”框中。选中“身高”，并使其进入“自变量”列表框。单击“统计量”按钮，弹出“线性回归：统计量”，线性回归选项选择使用F的概率，选择默认值，使用均值替换。 模型汇总图中显示的是一元线性回归模型的拟合情况。相关系数R为0.771，反映的是自变量与因变量之间的密切程度，其值在0～1之间，越大越好。决定系数（判定系数）R2为0.594，调整的R2为0.592。可见，模型的拟合效果很理想。系数表中回归归方程的系数是各个变量在回归方程中的系数值，Sig值表示回归系数的显著性，越小越显著，一般将其与0.05进行比较，如果小于0.05，即为显著、有统计学意义。 本例中常数项对应的系数其t检验的Sig值为0.000，自变量总收入的t 检验的Sig值为0.000。都具有显著的统计意义。

教育统计学与SPSS名解总结

第一章导论（阅览前必读：书上每个章节后的名解我全都列出来了，黑色字体的都是书上原文，量多，但有些不重要的名解没必要背，你挑着背不要被吓到。绿色是章节题目，红色的就是我的一些说明、补充、吐槽，一个人打字很无聊啊有木有！一直自言自语啊有木有！并非书上的名词解释，看看就好，可删。这段紫色的也删了哈。接下来……正文，走你！） 统计学（statistics）：即研究统计原理与方法的科学。 教育统计学（educational statistics）：是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门学科。简言之，教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。 描述统计（descriptiive statistics）：是实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。 Or：是研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质的一种统计方法。 推断统计（inferencial statistics）：又称抽样统计，它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的团体。 Or：是研究如何通过局部数据所提供的信息，运用概率的理论进行分析论证，在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。这是统计学中的主要内容。 实验设计（experimental statistics）：是研究如何更加合理、有效的获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效的达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。 Or：实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划，称为实验设计。他是研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。 小数永存法则：从总体中抽取的第一个样本中所表现的特性，在其他样本中也会存在。 大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。 有效数字：是指能影响测量准确性的数字。 随机变量（random variable）：在统计学中把在取值之前不能预料到取什么值的量称为变量（随机变量）。 数据（data）：如果一旦某个数值被取定了，成这个数值为随机变量的一个观察值，即数据。 总体（population）：指客观存在的，并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体，即具有某一特性的一类事物的全体，又叫母体或全域。 个体（individual）: 构成总体的基本单位或单元，又称元素或个案。 样本（sample）：从总体中抽取的一部分个体。 参数（parameter）：表示总体特征的量数。 统计量（statistic）：是直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习标准答案(第2章)

《统计分析与SPSＳ的应用（第五版)》（薛薇) 课后练习答案 第2章SＰSS数据文件的建立和管理 １、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？ SＰSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 ●原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的 统计指标。 ●计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总 后的数据。 ２、什么是SＰSS的个案？什么SPSＳ的变量? 个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量:数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPＳS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强ＳPSS统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？ 默认的变量名:VAR---－--；默认的变量类型：数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 ４、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料? 产品类型体重变化情况 明显减轻无明显变化 第一种产品2７１９ 第二种产品20 33 问:在SＰＳS中应如何组织该数据? 数据文件如图所示: ５、什么是SＰSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSＳ中指定用户缺失值? 缺失值分为用户缺失值(User Missing Valuｅ）和系统缺失值（Ｓｙstｅm Ｍiｓｓing

Ｖaｌue）。用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“０”、“9”、“9９”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。如何在ＳＰSS中指定变量的计算尺度？ 变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度)以及定类型（性别)。在变量视图中定义。 ７、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Eｘｃel中，文件名为“居民储蓄调查数据．ｘｌs”。该数据的第一行是变量名，格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSＳ数据文件，并在SＰSＳ中指定其变量名标签和变量值标签。(该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分) 【文件(F)】→【打开（O)】→【数据(A)】→文件类型选“Ｅｘceｌ(＊.xｌｓ,…)”,文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”,在“范围” 中输入“A１：Q２８3”→【确定】→在“变量视图”窗口，调整Ａ1变量的宽度,输入变量名标签和变量值标签→在主菜单窗口选定【文件（F)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“saｖ”，文件名为“居民储蓄调查数据”→【保存】. ８、现有股民投资状况调查的文本数据，文件名为“股民投资数据．txt”。其中各变量的含义和编码见文件“股民投资数据.xls”。请将该文本数据读入ＳＰSS，并定义变量名标签和变量值标签。其中各变量取值为9的均为用户缺失值，请加以定义说明。（注：本调查问卷中涉及多选项问题,以及多选项问题的编码等，可先忽略。） 【文件(Ｆ)】→【打开文本数据(D)】→【数据（A)】→文件类型选“Text（＊.txt,…)”，文件名选“股民投资数据.ｔxｔ”，【打开】→在“您的文本文件与预定义的格式匹配吗？”中选“否”，【下一步】→在“变量名称是否包括在文件的顶部”中选“是”,【下一步】→在“第一个数据个案从哪个行号开始”中输入“2”,其他默认,【下一步】→【下一步】→在“数据格式”中输入“字符串”,接着在弹出的窗口输入“4”，【下一步】→默认各选项,【完成】→在主菜单窗口选定【文件(Ｆ)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“sav”，文件名为“股民投资数据”→【保存】.

SPSS操作实验作业1(附答案)

SPSS操作实验 (作业1) 作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢 某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。请利用这些资料，分析以下问题。 问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。 问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。 要求： 直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改） 对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。 于作业布置后，1周内上交 本次作业计入期末成绩

答案 问题一 操作过程 1.打开数据文件作业。同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个 变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。 2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对 话框。在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。 3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字 “5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。

spss实验心得体会

spss实验心得体会 篇一:SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS 1 也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T 检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的; 2 配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比

统计学 SPSS作业

频率 统计量 XB性别MRC月消费金额 N 有效126 126 缺失0 0 频率表 XB性别 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.男65 51.6 51.6 51.6 A.女61 48.4 48.4 100.0 合计126 100.0 100.0 MRC月消费金额 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.300元-400元 1 .8 .8 .8 B.401元-600元9 7.1 7.1 7.9 C.601元-1000元77 61.1 61.1 69.0 D.1000元以上39 31.0 31.0 100.0 合计126 100.0 100.0

通过以上交叉表可知，男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比 游程检验 2 XB性别NL年龄 检验值a 1.48 19.59 案例 < 检验值65 70 案例 >= 检验值61 56 案例总数126 126 Runs 数8 35 Z -10.017 -5.112 渐近显著性(双侧) .000 .000 a. 均值 从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48，,SPSS计算出游程数分别共有1和8，表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59，而不是原先的中位数20，导致游程增加到46和35.

可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556，低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216 由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。因此拒绝H0，所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。

分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验，用于判别两总体方差是否为齐性方差，这里的检测结果为F=10.975，P=0.006，因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。 相关性 控制变量NL年龄YY MRC月消费金额NL年龄相关性 1.000 . 显著性（双侧）. . df 0 15 YY 相关性. 1.000 显著性（双侧）. . df 15 0 在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵，可见两者的偏相关系数为1。 G图

spss期末作业

吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616

1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中

单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：

从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。

条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：

分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示

spss实验心得体会.doc

spss实验心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSspss实验心得体会)S也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是Ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AmoS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、

结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体 均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。 然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差

教育统计学 SPSS练习题

1.某学校初中一年级80名学生的数学考试成绩如下，制作频数分布表和图形并作频数分布分析。 某校初一年级80名学生的数学考试成绩 88,89,90,72,89,88,84,83,92,86 90,86,76,87,91,90,90,74,85,84 90,85,89,76,77,85,93,91,81,84 91,83,80,85,87,86,87,84,89,91 84,89,88,84,83,95,85,89,89,89 80,95,83,91,86,87,92,93,89,73 95,82,87,89,80,70,85,85,68,83 82,89,88,85,90,89,80,90,77,72 2.将第1题中的80名学生的数学考试成绩分成0-60，60-70，70-80，80-90，90-100五段，进行分段频数统计，并绘制频数分布条形图 3.某班学生政治面貌分布情况为：党员21人，团员35人，群众43人，请绘制统计图。 4.某班学生政治面貌分布情况为：党员21人（其中男生11人，女生10人），团员35人（其中男生15人，女生20人），群众43人（其中男生23人，女生20人），请绘制统计图。 5.某职业技术学院2000年对其240名学生家长的职业调查结果如下：公务员58人，医生26人，军人15人，工人90人，个体工商业主45人，教师6人，请据此绘制一个圆形图。 6.对15名初三学生用一套初中数学水平测验试卷进行测试，其测验得分如下，另以这些学生的校内数学期末考试成绩为效标，试计算初中数学水平测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 水平测验得分56 73 65 78 64 77 90 61 54 75 45 72 88 95 61 期末成绩63 65 70 74 68 85 92 64 59 70 50 79 90 91 65 7.某大学一年级12名学生的英语阅读理解能力测验成绩与其平时阅读作业成绩如下表所列，试计算阅读理解能力测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 测验得分32 33 34 34 36 37 38 39 40 41 43 45 作业成绩（等级）6 4 2 7 5 9 1 3 11 12 10 8 8. 从某班学生中随机抽取15名，测得他们的数学成绩如下： 65,77,80,78,89,90,74,73,89,95,83,56,68,92,82 （1）试对该班学生的数学平均成绩和成绩的离散程度作出估计。 （2）试求该班成绩均值的95%和99%的置信区间。 9.已知某年级学生的语文成绩服从正态分布，其中总体平均数为76.9，标准差未知。现从该年级某班随机抽取16名学生的语文成绩，数据如下： 75,88,73,93,85,76,68,90,61,58,78,89,95,77,60,74，问该班学生的平均语文成绩是否也是76.9？（α=0.01）

SPSS调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。

spss实验报告心得体会

spss实验报告心得体会 篇一：SPSS学习报告总结心得 应用统计分析学习报告 本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系

列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。 关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东

统计分析与SPSS的应用(第五版)课后练习答案(第6章)

《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第6章SPSS的方差分析 1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示： 1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。 2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。 （1）分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量：销售额；因子：组别→确定。 ANOVA 销售额 平方和df 均方 F 显著性 组之间405.534 4 101.384 11.276 .000 组内269.737 30 8.991 总计675.271 34 概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为5种推销方法有显著差异。

可知，1和2、1和5、2和3，2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。 2、从两个总体中分别抽取n 1 =7 和和n 2 =6 的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请补充表中单元格的两个独立随机样本，经计算得到下面的方差分析表。请补充表中单元格“A”和单元格“B”内的计算结果。 答：已知组内均方=组内偏差平方和/自由度，所以A=26.4/11=2.4 F 统计量=组间均方/组内均方所以B=7.5/2.4=3.125 3、为研究某种降血压药的适用特点，在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验，并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单因素方差分析，所得部分分析结果如下表所示。 1）请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求，为什么？ 2）请填写表中空缺部分的数据结果，并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在显著差异。 3）如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异，那么该降压药更适合哪组患者？（1）因F检验的概率P值小于显著性水平（0.05），拒绝原假设，方差不齐，不满足方差分析的前提假设。 （2）4*276.032=1104.128；1104.128+1524.990=2629.118；4+63=67；1524．990/63=24.206 （3）各组均值存在显著差异。更适合第三组 4、 1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件