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，才可能可以发现它们的内在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。

二、对本SPSS各章节学习的心得

新课程老师带领下，采取一种新的学习方式，老师讲解了基础部分后，全班同学采取小组分工、协作学习，然后对全班同学进行讲解学习内容，教师进行当堂指导，这种方法改变了同学们的学习态度，同学们不再是课前不预习，课下不复习的状态，每组都有自己的任务，课前有一定的压力，同学间的讨论也明显的增多，例如：一次课下同学们在一起吃饭，有几位同学还在调侃说“两个菜之间用SPSS进行分析后得出的结果不接受H0假设，也就是两个菜之间不相关”，虽然这只是一个课下的玩笑，但是这也可以体现出对学习的态度的转变。下面就本学期的所学SPSS的各章节做一下归纳，这些归纳也是基于本人平时在课前预习，课上及课后的一些所思所想，也许会有一些理解上的偏颇在内，但这仅限于心得而已。本学期学习各个章节

及分工如下表：

章节名称分工人数章节名称分工人数1.SPSS的认识

2人 5.相关分析3人

及数据文件的

处理

2.数据清理与

2人 6.卡方检验3人

基本统计及测

量质量分析

3.T检验2人7.聚类分析2人

4.方差分析3人8.统计图形1人

1、SPSS的认识及数据文件的处理心得体会

可能是由于是同学们第一次讲，万事开头难，压力很大，在大家认为最为简单的内容讲解上，两位同学并没有完全展现出二人实际水平，大家在这一节课上都感觉到很压抑，总的感觉是这节内容很简单，但是内容又很松散，可讲的东西太多，讲的东西多就没有突出重点和难点，所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样，很难将知识系统化，课后总结一下无非就是两块，一块是了解SPSS软件的历史及基本功能，还有一块就是SPSS软件当中一个模块叫做数据文件的处理，在认识SPSS软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，诞生于1968年，当时美国的3位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，SPSS已经有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应用，而在教育中的应用

只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面，主要是要学会定义变量、处理变量两方面；定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查的数据录入到SPSS当中即可，当然也可以在SPSS软件之外进行数据编制，可以通过EXECEL 等编辑后可以直接导入到SPSS中。在处理变量模块当中，可以对变量进行添加、删除、拆分与合并等操作，只要根据实际调查数据，细心调整变量，使操作更加简便和明了。

2、数据清理与基本统计及测量质量分析的心得体会

数据的清理与基本统计及测量质量分析由两名同学进行讲解，由于吸取了上节课两名同学的经验，本节讲授的明显好于上节课，这里我也是把它分为两块进行学习，一块是数据的清理，另一块是相关统计理论的学习。在数据清理方面主要学习了奇异数据的检查与清理，在这里本人觉得非常有必要进行数据清理，在实际的调查数据时难免会出现错误或者碰到极为特殊的典型案例，所以这些数据很难符合大众规律，在统计、分析过程中可能会造成分析结果异常，从而直接影响最终的结论。所以觉得非常有必要进行数据检查与清理。而我认为本节的难点不是怎样熟练运用SPSS软件，而是在第二块中的，相关统计理论的学习，学习这些理论需要一定的数学基础，只有明确这些

理（论如均值、标准误差、中数、众数、全距、四分位等）原理，知其然，知其所以然，这才是关键，在SPSS中想要实现对数据进行以上分析只需要轻轻点击一下按钮就可以是轻松实现，但是如果不清楚到底用它们来做什么就无从谈起做数据分析了，所以本节内容知道分析原理的重要性要远远大用SPSS对数据做出相关分析的重要性。总结为一句话“知道它们是做什么的后才会让它们去做该做的工作”。

3、T检验的心得体会

T检验由两名同学讲解，在学习T检验时，首先要明确什么样的数据适合T检验，T检验的结果要说明什么问题？经过学习可以知道，T检验是对两组数据间的平均水平或均数的比较，通过比较可以得出两组数据间的显著性水平，而这两组数据都要符合正态分布，方差具有齐同性，T检验由两种情况，一种配对提检验，要求两组数据不可以独立颠倒顺序，如果颠倒顺序就会改变问题的性质，这种T检验称为配对T检验；另一种情况下的T检验是两组数据可以任意颠倒顺的检验称为独立样本的T检验。但是这两种情况都必须符合最先的要求，即都是符合正态分布，方差都具有齐同性。通过SPSS的相关操作可以轻松完成检验，但是在检验的过程中必须设置置信区间，一般设置为95%，在设置置信区间时必须要考虑到所做分析的数据，如果像要得到显著性差异的结果则可尽量将置信区间设置小些，如果想要得到不显著差异就要将置信区间甚至大些，本人的理解为若置信区间小，则可以理解为在小范围内是可以相信的，但如果将分析结果的置信区间值调大则说明在很大的范围内这个结果可信，反之则不可信，

也就是说范围越大，不可信的因素就会越多，做出可信的结果的可能性就会越小，所以在用SPSS的进行T检验时，一定要提前考虑想要得到的检验结果，尽可能将预想结果与实际结果吻合。本节课最主要的是学会进行T检验，根据数据选择适合的T检验，值得思考的是，两组数据是否符合正态分布、方差的齐同性都需要在T检验前明确，不然无法进行T检验，但是在同学讲解的时候也发现在T检验的过程中SPSS也提供了一项进行是否符合正态分布的选项，是否也可以理解为在未知两组数据的分布情况时也可以进行T检验？只要先证明两组数据方差具有齐同性后，就进行T检验，检验后SPSS会输出两组数据是否符合正态分布，如果符合则结果可取，否则结果不可取。

4、方差分析的心得与体会

方差分析的内容很多，由三名同学讲解，本以为SPSS当中的各章节是孤立的，各章节间没有关联，等预习完方差分析后才发现原来T检验和方差分析是有很大关联的，T检验是分析两组间数据的关系，而方差分析则是分析两组以上的组间的关系，两组方法都是要求数据符合正态分布，方差具有齐同性。其各组间要同质，组内异质，这样数据才具有说服力。本节课方差分析包括四部分，分别为单因素方差分析、无重复实验的双因素方差分析、重复试验的双因素方差分析及协方差分析。分为以上四种主要是基于分析的问题所包含的变量个数和各变量间有无相互影响，还有就是排除无法控制的协变量的影响的分析来区分分析方法。例如，只有一个变量的分析就用单因素分析；基于问题中的两个变量间没有相互影响的分析就用无重复实验的双

因素方差分析，两个变量有影响就用重复试验的双因素方差分析，要排除无法控制的因素进行分析就用协方差分析。以上各种方差分析情况都基于不同的统计公式，要是学习这些理论则需要很好的数学基础。对最终分析结果的解读则需要T检验的解读结果知识。归结为一点：最终想得到差异性显著的结果还是差异不明显的结果则要再分析前就有预设。以此来证明自己的结果分析。

5、相关分析的心得与体会

事物间的相互联系与影响大致分为两种，一种是函数关系即一一对应关系，而另一种是统计关系。函数关系比较容易分析和测量，而实际数据并不都像函数关系那样简单，这时则需要另一种测量方法----相关分析，衡量事物之间或变量间的线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。相关分析分多种情况，分为联系变量的相关分析、等级变量的相关分析、偏相关分析和距离相关分析，之所以分为几种也是根据要分析的对象的变化而定，如连续变量的相关分析主要是只变量不是函数关系，而是统计关系且变量数据间可以比较大小，可以加减来计算差异的数据，此外其依据的是Pearson相关系数，还有就是因为数据小于30次分析无意义，所以就要求分析数据要大于30个。如果数据小于30则用等级相关分析，且两种方法分析的数据都要符合正态分布。当数据小于30且符合正态分布且又是表达为有序或顺序（等级、方位、大小等）时则用等级变量的相关分析。与协方差分析类似，二元变量无法有效真实反映事物间的相关关系时，且数据都符合以上要求是则用偏相关分

析，也就是说提出其他相关因素影响的情况下再来分析。以上三种相关分析都是分析事物间的相关关系，而距离相关分析则是分析对观测量之间或变量之间相似或不相似的程度的一种测量，它可以用于同一变量内也可以用于变量之间的测量。对以上四种相关分析简单总结为分的对象分为两种，一种是对象间，另一种是变量间。被分析的对象都符合正态分布，针对数量（30个）采用不同分析方法，针对对象的性质不同采用不同的方法。以上为对前三种相关分析方法提出，最后一种距离相关分析是分析观测值的相似性。

6、卡方检验的心得体会

卡方检验与以上的分析有很大不同，跨度较大，卡方检验主要是分析品质相关问题，所谓品质相关问题其特征是每个个体都有至少两个特征或变量，每个特征的取值可以是顺序型的（可比大小，不能加减）或者是名义型的（连大小都不能比）例如：不同文化程度的人对莫伊政策的态度或工作业绩是否相关？。可以简单将其理解为是用来专门分析品质相关的检验，它是一种非参数检验，而在此之前的检验都是参数检验即：分布形态已知（正态分布或近似正态分布）方差具有齐同性等。卡方检验由多种，即一般卡方检验、配对卡方的一致性检验、分层卡方检验。在一般卡方检验中应注意由原始数据得出的评述数据应给各类数据加权。而配对卡方的一致性检验则要注意如何区分什么情况用配对卡方的一致性检验，如两位专家对一批大学独自做出等级判断，问他们的判读是否一致，判断水平有无差异？这则是一个典型的配对资料，及看是否一致，有看差异在哪里。而分层卡方检

验可以理解为对多种情况下的多个样本进行逐次比较，最终分析各样本在不同情况下的关系。总之，本节应注意什么样的数据是品质相关的。卡方检验是用来分析什么样情况的数据。

7、聚类分析的相关心得体会

聚类分析简而言之就是在没有先验的情况下将收集的数据进行分类。所谓的“物以类聚”，本节分两块，一种是在数据在200个以内的层次聚类分析，就是按照逐次聚合的方式进行比较最终分为所要求的几类。还有一种就是数据超过200个时为了省时而采用的快速聚类，但快速聚类只能进行连续变量的聚类。分层聚类可以针对样本进行分类，也可以针对变量进行分类。在分层聚类和快速聚类的分析结果解释中不同于以上其他分析，之前主要分析相关性，而聚类分析则主要看数据最终分成几类及聚类的过程。其实最终是要根据分类的情况提出对策才是关键。至于快速聚类分析基本与分层聚类分析相似，唯一不同就是快速聚类分析的分析范围受限，不如分层聚类分数广泛，还有就是快速聚类的输出结果中，有一项输出是分析各项与最终分成的类之间的相关性检验，如果显著则说明原始数据与各类间差异大，说明分类成功，否则说明不成功。

8、统计图形的心得体会

关于统计图形的学习大致分为两类，一类是交互性的统计图形，另一类是静态的统计图形，交互性的统计图形在呈现方式上多样，多种数据交叉在一起显示，最初学习觉得很乱，但细细观察会发现显示的很全面。静态统计图形显示更加直观，但在全面性上要逊色一些。

对于交互，本人有不同的理解，本人认为，交互更多的是体现在在呈现图形时，表现出的是各数据间的交互，同一图中可以看出几种数据在不同范围内的相互关联。至此本人理解可能偏颇，但这只是在课上的一时之想。

经过一学期的学习，本人已经对SPSS在教育统计中的应用有了一定认识，十分感谢老师的指点迷津，尤其在本人所讲解分层聚类分析时，如果没有老师及时纠正则很可能将最终的结果讲解错误；同时也感谢班级各位同学，在大家的不断讨论中，对学习的内容也随之深入。但是在这个过程中也越来越多的觉得对于统计学的相关理论的学习甚是浅薄，通过学习才发现数学功底太过薄弱，我只是学到了“是什么”至于“为什么”的问题基本跳过，由此感觉需要学习的东西还太多、太多；还有就是以上心得绝大多数都是关于SPSS各项功能的理解，而至于操作基本没有提及，也许只有在实际应用中的体会才会更深刻，操作也会更熟练。希望会在以后的实际学习、工作中将它应用的更熟练。

Love is not a maybe thing. You know when you love someone.

spss统计分析实习心得3篇

spss统计分析实习心得3篇五天的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。 小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T 检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。 SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探

究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。 学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS 软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。

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

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用 感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重

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。

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案例分析

1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。 方法一：频率分析 （1） 步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成 绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定 （2） 结果： 统计量 女生成绩 男生成绩 N 有效 15 15 缺失 73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a 48.00a 标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和 1049.00 1005.00 a. 存在多个众数。显示最小值

（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。 方法二：描述统计 （1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定 （2）结果： （3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？ （1）方法：单样本T检验 H 0:u＝u ,该经理的宣称可信 H 1:u≠u ,该经理的宣称不可信 （2）步骤：①输入数据：（80，81，…76） ②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75） →确定 （3）结果： 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 VAR00001 11 73.73 9.551 2.880 （4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H ，即该经理的宣称是可信的。

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

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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

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。

SPSS线性回归分析案例

回归分析 实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1： (

2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

} 数据来源：《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：

表2 模型汇总b 模型… R R方调整R方标准估计的误差 1.965a.93 2.930 a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。 b.因变量:消费性支出Y(元) ~ 表3 相关性 消费性支出Y (元) 可支配收入X（元） Pearson相关 性消费性支出 Y(元) .965 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX

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多元回归分析案例

企业管理 对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。 总消费(C:亿元) 总GDP（亿元）消费率(%) 1995 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2000 1594.08 3545.39 44.96 2001 1767.38 3880.53 45.54 2002 1951.54 4212.82 46.32 2003 2188.05 4757.45 45.99 2004 2452.62 5633.24 43.54 2005 2785.42 6590.19 42.27 2006 3124.37 7617.47 41.02 2007 3709.69 9333.4 39.75 2008 4225.38 11328.92 37.30 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。

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

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/e53192729.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统计分析分析案例

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、扩大内需、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,而且在启动内需,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

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案例分析

某地区1984——2003年出口总额及其影响因素模型分析 案例简介 下表给出了某地区1984——2003年出口总额及国内生产总值、进口额、储蓄的数据资料。解释变量是国内生产总值、进口额、储蓄，被解释变量是出口总额。 年份 出口总额 （亿美元） 国内生产总值 （亿元） 进口总额 （亿美元） 储蓄 （亿元）Y X1 X2 X3 1984 580.5 7171 274.1 1214.7 1985 808.9 8964.4 422.5 1622.6 1986 1082.1 10202.2 429 2237.6 1987 1470 11962.5 432.2 3073.3 1988 1766.7 14928.3 525.8 3801.5 1989 1956 16909.2 591.4 5146.9 1990 2985.8 18547.9 533.5 7119.8 1991 3827.1 21617.8 637.9 9241.6 1992 4676.3 26638.1 805.9 11759.4 1993 5284.8 34634.4 1039.6 15023.5 1994 10421.8 46759.4 1156.1 21518.8 1995 12451.8 58478.1 1320.8 29662.3 1996 12576.4 67884.6 1388.3 38520.8 1997 15160.7 74462.6 1423.7 46279.8 1998 15223.6 78345.2 1402.4 53407.5 1999 16159.8 82067.5 1657 59621.8 2000 20634.4 89468.1 2250.9 64332.4 2001 22024.4 97314.8 2435.5 73762.4 2002 26947.9 105172.3 2951.7 86910.6 2003 36287.9 117251.9 4127.6 103617.7 说明：数据来自计量经济学实验课本《计量经济学软件——Eviews的使用》第135页，数据经作者整理，有删减。 模型设置： Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3 Y——出口总额（亿美元） X1——国内生产总值（亿元） X2——进口总额（亿美元） X3——储蓄（亿元） 一、相关分析，检验是否具有相关性