spss实验报告最终版本
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。
在本次数据分析中,主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法,分析情况如下:
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析,我们可以获得如下结果:
1、利用计数分析,可以获得少数个变量的定量衡量索概况,如年龄段、人口性别比
例等;
2、通过求和和平均值等计算,可以得到多个变量的汇总信息,不仅可以做出宏观上
的判断,还能得到更加精准的数据判断;
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表,使变量的差异更加清晰
显示,以方便我们进行决策。
二、卡方检验
通过卡方检验,可以显示数据中变量之间的差异和关系,揭示变量的相互作用,以便
更好地弄清变量的影响程度。本次分析结果是:xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系,有显著影响,有显著差异。
三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。SPSS双因素方差分析结果显示:两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响,差异显著,属于非
独立关系。
最终,本次数据分析结果表明,xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性,
从而可以有效地影响分析和决策,使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。
spss分析实验报告
spss分析实验报告
SPSS分析实验报告
引言
在社会科学研究领域,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)作为一种数据分析工具,被广泛应用于统计分析和数据挖掘。本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析,探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的
本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面,通过分析两者之间的关联,可以为学生提供科学的学习指导,提高学习效果。
二、研究设计与数据收集
本研究采用问卷调查的方式,通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理
在进行数据分析之前,需要对数据进行预处理。首先,检查数据是否存在缺失值或异常值。通过SPSS软件的数据清洗功能,将缺失值进行填补或删除,确保数据的完整性和准确性。其次,对数据进行标准化处理,以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析
描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。通过SPSS软件的统计功能,可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小
值等统计指标。同时,可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析
相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。本研究中,我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。通过SPSS软
spss实验报告
SPSS实验报告
一、实验目的
明确SPSS提供了哪几种参数检验方法,掌握SPSS单样本t检验、两独立样本t检验和两配对样本t检验的基本思想,能够利用概率P-值以及置信区间进行统计决策,并掌握其数据组织方式和具体操作。
二、实验题目
1、在某年级随机抽取35名大学生,调查他们每周的上网时间情况,得到的数据如下(单位:小时):
(1)请利用SPSS对上表数据进行描述统计,并绘制相关的图形。
(2)基于上表数据,请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的95%的置信区间。
2、如果将第2章第9题的数据看做来自总体的随机样本,试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异。
三、实验步骤
1、将数据输入数据窗口
(1)Analyze Descriptive Statistics Frequencies,在弹出的Frequencies对话框中进行操作。
(2)Analyze Compare Means One-Sample T test
2、Transform Compute,在弹出的对话框中进行如下操作,运行得到学生的课程平均分;
Analyze Compare Means Independent-Samples T test,在弹出的对话框中进行如下操作,对男女生的课程平均分进行检验。
3、Analyze Compare Means Paired-Samples T test
四、实验结果
1、(1)
(2)
2、
3、
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学
统计软件实习报告书
系部名称:经济与管理学院营销策划系学生姓名:陈志强
专业名称:商务策划管理
时间:2012年5月21日至2012年5月25日
实习内容:熟悉和学习SPSS软件,包括1.基本统计实验(均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度);2均值比较和T检验(均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验);3.相关分析(二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析);4.回归分析(一元线形回归和多元线形回归)。
实习目的:
掌握SPSS基本的统计描述方法,可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握,从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。实习过程:
实验1:二元定距变量的相关分析
★研究问题:
某工厂生产多种产品,分别对其进行两标准评分,评分结果如下表,现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤
『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令,如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单
『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中,从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量,单击按钮使这两
个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数,本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧(Two-tailed)检验,检验两个变量之间的相关取向,也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告
一、实验目的与背景
在统计学的研究中,相关性分析是一种常见的分析方法,用于研究
两个或多个变量之间的关联程度。本实验旨在使用SPSS软件对收集到
的数据进行相关性分析,并探索变量之间的关系。
二、实验过程
1. 数据收集:根据研究目的,我们收集了一份包含多个变量的数据集。其中,变量包括A、B、C等。
2. 数据准备:在进行相关性分析之前,我们需要对数据进行准备。
首先,我们载入数据集到SPSS软件中。然后,对于缺失数据,我们根
据需要采取相应的填补或删除策略。接着,我们进行数据的清洗和整理,以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析:使用SPSS软件,我们可以轻松地进行相关性分析。在SPSS的分析菜单中,选择相关性分析功能,并设置相应的参数。我
们将选择Pearson相关系数,该系数用于衡量两个变量之间的线性相关
关系。此外,还可以选择其他类型的相关系数,如Spearman相关系数,用于非线性关系的探索。设置参数后,我们点击“运行”按钮,即可得
到相关性分析的结果。
4. 结果解读:SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。我们可以
看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。如果相关系数接近1
或-1,并且P值低于显著性水平(通常为0.05),则可以得出两个变量
之间存在显著的线性相关关系的结论。此外,我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论:根据相关性分析的结果,我们可以得出结论并进行
讨论。如果发现两个变量之间存在显著的相关关系,我们可以进一步
统计学SPSS实验报告
实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强
实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎
软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班
日期2013年1 月7日成绩
一、实验目的
通过上机练习,掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS,进行假设检验和区间估计。
二、实验内容
1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。
如:指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整
2. 做出分组条图(变量自选,但变量至少要有三个)。
3. 利用case summary过程做出报表(变量自选)。
4. 对某变量作置信水平为9
5.45%的区间估计(变量自选)。
5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验(变量自选,参数自定)。
6. 自选相关变量作一元线性回归分析,含散点图。
三.实验步骤
1、定义指数及编辑直方图
(1) 运行SPSS11.0
(2) 在Data View窗口输入数据,同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性
Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure
(3) 计算本年出生占总人口之比:Transform→Compute→Target Variable(ratio)→Numeric
Expression :RND(birth / people * 100) →OK
(5) 在DATA窗口:制作直方图
SPSS软件实验报告
SPSS实验
第五章第一题
从图看出,sig=0.002,小于0.05,因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。第五章第二题
有显著性差异。第五章第三题
第7列为统计量的观测值,第8列为自由度,最后一列为双尾检验概率P值,在置信区间为95%时,显著水平为0.05,由于概率P值为0.000,小于0.05,拒绝零假设,可以认为服药前后对体重有显著效果。
第六章第一题
Total 3008.197 15
从表中可以看出,在显著性水平为0.05时,其概率p值为0.046,拒绝零假设,因此不同品种的小麦在平均产量上有显
著性差异。若显著性水平为0.01,则结果相反。
第二题
由图可知,在不通汽车的选择上sig的值为0.05,即不通汽车对于轮胎的寿命有影响。此外,在组对比中,p值是0,099,大于显著性水平0.05,因此不同类型的轮胎在寿命上不存在显著性差异。
第四题
第五题
由图可得,单个因素对于杨树的生长没有显著的影响,但某两个特定的因素(变量)共同作用时,这种影响将变得十分显著,例如N * height.
第八章第三题
在三个变量两两对比中,任何两个变量的p值都远远小于显著性水平0.05,因此任意两变量都有明显的相关性。第八章第四题
sig=0.00<0.05,因此拒绝零假设,即存款余额是受国民收入显著性正影响的。
第八章第五题
sig=0.025<0.05,因此拒绝零假设。两个名次在0.05的显著性水平下具有相关性。
第八章第六题
由表可得,偏相关系数-0.699<0,因此价格与销量和日照时间与广告费用呈负相关,且相伴概率sig=0.024<0.05,即拒
SPSS实验报告
SPSS实验报告
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。
SPSS实验报告
SPSS实验报告
SSPSS软件应用实验报告
长春工业大学人文学院140906班
一、实验目得:掌握SPSS基本统计分析基本操作ﻩ二、实验内容:1、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服
从正态分布。
2、按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,115~125万元
为良好企业,105~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先
进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。
三、实验步骤;利用分析>描述性统计〉探索,结果如下:描述性統計資料
統計資料標準錯誤产品销售额平均數116、082。44095%平均數得信
賴區間下限111、14
上限121。01
5%修整得平均值115。89
中位數115。50
變異數238.122
標準偏差15、431
最小值87
最大值150
範圍63
內四分位距21
偏斜度。233。374峰度—、316。733常態檢定
Kolmogorov—Smirnova
Shapiro—Wilk統計資料df顯著性統計資料df顯著性产品销售额.10040、200*
.98340.800*、這就是true顯著得下限。
a、Lilliefors顯著更正产品销售额Stem-and-LeafPlot
Frequency
Stem&
Leaf
2、00
8、
78
3.00
9。
257
9、00
10.
033455788
11.00
11、
7、00
12、
0003567
5.00
13.
05678
2。00
14、
26
1。00
15.
Stemwidth:
10
Eachleaf:
1case(s)分组
SPSS实验报告
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY
SPSS实验报告
学生姓名王强
学号**********
指导教师邵留国
学院商学院
专业工商1101
实验一、数据集
实验目的:掌握基本的统计学理论,学会使用SPSS录入数据,建立SPSS数据集。实验内容:
1.3:三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。建立SPSS数据集。
三十名儿童身高、体重样本数据
实验步骤:
步骤一:启动SPSS。
步骤二:选择文件,新建,数据,如图。
步骤三:切换到变量视图,定义变量。其中,性别变量需要设置值标签。如图所
示。
步骤四:切换到数据视图,按照次序依次输入数据。
步骤五:保存数据.
实验结果:
实验二:统计量描述
实验目的:
(1)结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用.
(2)熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。
实验内容:大学生在校期间的各门课程考试成绩,尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间,都存在着各种各样的差异,但整体上的分布状况还是有规律可循的.今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学期末考试成绩数据,储存在SPSS数据文件中,文件名:lytjcj。sav。试运用图表描述与统计量描述的方法,对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。
实验步骤:
步骤一:打开SPSS数据,文件名:lytjcj.sav。如图。
步骤二:点击“分析"中的“描述统计",选择“频率",如图所示。
步骤三:弹出一个“频率"对话框,如图。
步骤四:将“统计成绩”和“经济成绩”拖入“变量"框中,点击确定。实验结果:
实验三:参数估计
SPSS因子分析实验报告(精品)
SPSS因子分析实验报告(精品)
本文旨在通过SPSS因子分析对数据进行分析,以提高对一组变量的了解。首先,我
们首先对数据进行了可视化和描述性统计分析。接着,我们使用SPSS的因子分析来简化
数据的结构,以找出隐藏的因子,并将所有变量归纳到几个因子中去。该分析采用假设测
试方法,估计了最小平方法和密度估计的参数,使用KMO指标来测量每个变量的内在相关性,使用Bartlett测试来衡量变量之间的统计相关性,以及主成分法和因子载荷法获得
因子载荷。
经过这些步骤,可以看出,数据共有三个因子,每个因子包含五个变量,其权重随时
间变化而改变。KMO值为0.746,Bartlett测试p值介于0.000和0.013之间,满足要求,表明变量之间存在显著相关性。这些因子的含义为:第一个因子被称为奖励;第二个因子
表示社会支持;第三个因子则表示工作环境的承诺。
我们发现,在数据中,与绩效关系最密切的变量是第一个因子中的变量,它们取得了
最高的因子负荷,分别为0.860、0.740、0.723、0.712和0.665,这些变量被认为是对员工设置奖励的重要变量。此外,第二个因子中的变量也可以在团队合作当中起到重要作用,它们的因子负荷分别为0.476、0.434、0.411、0.331和0.326,揭示了社会支持对绩效的重要性。最后,第三个因子中的变量可以代表工作环境的特性,其因子负荷分别为0.534、0.513、0.480、0.395和0.374,表明它们对于员工的表现也有重大影响。
通过本次SPSS因子分析,我们发现,数据背后有三种主要因素:奖励、社会支持和
(完整版)SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告
影响大学生网购行为因素
分析
专业:
学号:
姓名:
影响大学生网购行为因素分析
本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析,得出大学生网购市场潜力巨大,网上购物市场已经形成的结论,为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。
信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展,伴随着电子商务的蓬勃发展,消费者的消费方式随之发生了巨大变革,开始朝着个性消费、主动消费的方向展,即网络购物。根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示,截至2007年6月,中国网民总人数达到1.62亿,使用网络购物的网民占25.5%。其中,大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%,使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。影响消费者网购行为的因素有很多。
一,调查结果统计与分析
1,样本数据的总体特征
(1),样本的性别、年级比例
年级
频率百分比有效百分比累积百分比
有效一年级 1 1.3 1.3 1.3
二年级65 85.5 85.5 86.8
三年级 2 2.6 2.6 89.5
四年级8 10.5 10.5 100.0
合计76 100.0 100.0
最少,其次,城镇和县乡比例相当。
(3)样本中大学生每月可支配收
大学生普遍每月可支配收入在400~800之间,其次则是400元以下和800~1200,而1200以上的学生数量微乎其微,由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。
2、利用因子分析,了解大学生网购的有关信息
(1)大学生了解网购的途径
SPSS实验报告总结一.docx
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:
成绩评定指导教师
签字日期签字
学生实验报告实验序号
一、实验目的及要求
实
验目的实验要求
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
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
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 )
实建设项目“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)
验国民总收入,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
描 (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
述售价格,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,
SPSS相关分析实验报告_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0.000<0.01,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0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。
SPSS对主成分回归实验报告
SPSS对主成分回归实验报告
一、实验目的
本实验的目的是利用SPSS软件对主成分回归进行分析,通过降维处
理建立回归模型,并对模型结果进行解释和评估。
二、实验数据
本实验使用的数据为一个假设情景中的模拟数据,包含自变量x1、
x2、x3和因变量y。数据集共有100个样本,样本量较小,主成分回归的
效果可以更好地展示。
三、分析方法及步骤
1.导入数据
首先,在SPSS软件中导入实验数据,并进行必要的数据预处理,例
如检查数据的缺失情况和异常值,并进行处理。
2.主成分分析
使用PCA方法对自变量进行降维处理。在SPSS软件中,选择“分析”菜单下的“尺度分析”选项,选择需要进行主成分分析的自变量,并设置
合适的选项参数,例如保留主成分的方差解释比例。
3.主成分得分计算
利用主成分分析得到的特征值和特征向量信息,对样本数据集进行主
成分得分计算,得到降维后的自变量。
4.主成分回归
通过主成分得分和因变量之间的回归分析,建立主成分回归模型。在SPSS软件中,选择“分析”菜单下的“回归”选项,将主成分得分作为
自变量,因变量作为被解释变量,进行回归分析。通过观察回归模型的系数、显著性检验和拟合优度等指标,对主成分回归模型进行评估。
5.结果解释和模型选择
根据主成分回归的结果,解释模型中各个主成分的影响程度和对因变
量的贡献。通过模型评估指标和领域知识的综合考虑,选择合适的主成分
回归模型。
四、结果分析
通过SPSS软件分析主成分回归模型后,得到了以下结果:
1.主成分分析的解释方差比为0.785,表示保留的主成分能够解释原
始变量78.5%的方差。
02SPSS描述性统计实验报告模板
经管学院综合性实验报告
实验课程:SPSS统计软件实验时间:2010年4月22 日
一、实验描述:
对10名成年人和10名幼儿的身高(cm)进行抽样调查,结果如下:
成年组168 178 179 175 171 172 169 180 172 174 幼儿组68 69 68 71 72 69 72 73 73 75 (1)应采用哪种测试值比较成年组和幼儿组的身高差异?
(2)比较分析哪一组的身高差异大?
二、实验过程:
GET
FILE='E:\工作\SPSS的实验\spss实验案例\数学成绩.sav'.
DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT.
FREQUENCIES VARIABLES=数学
/STATISTICS=SEMEAN MEAN
/ORDER=ANALYSIS.
Frequencies
[DataSet1] E:\工作\SPSS的实验\spss实验案例\数学成绩.sav
GET
FILE='E:\工作\SPSS的实验\spss实验案例\数学成绩.sav'.
DATASET NAME DataSet2 WINDOW=FRONT.
FREQUENCIES VARIABLES=数学
/STATISTICS=MEDIAN
/ORDER=ANALYSIS.
Frequencies
GET
FILE='E:\工作\SPSS的实验\spss实验案例\数学成绩.sav'.
DATASET NAME DataSet3 WINDOW=FRONT.
FREQUENCIES VARIABLES=数学
/STATISTICS=MODE
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通过上面的步骤,只能判断4种轮胎的效果有无显着性差异。如果想进一步了解究竟哪种轮胎与其他组有无显着性的均值差别等细节问题,就需要在多个样本均值间进行两两比较。
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轮胎进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。
第四步执行方差分析
变量的选择同第三步,只是在“模型”对话框之“设定”的模型中不再选择“group*entrance.”
第五步主要结果及分析
从表中的数据可以看出,group所对应的sig=0.01<0.05,说明施肥对成长量有一定的影响,同理可得初始高度对成长量无显着性的影响。
(3)实验心得与体会
对于学经济学的我们来说,必须时刻面临大量的市场调查、统计数据,必须借助分析工具才能得出科学的结论,所以掌握数据分析方法和数据分析工具已经成为我们必须要学会的一门实用技术。方差分析可以由较少的试验获得大量的信息,所以广泛运用于工业、商业、生物、医学等众多领域。所以学习好这门实用的分析工具有助于我们以后的工作和学习。
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。
第二步数据的组织
数据分成三列,一列是花瓣长,变量名是“花瓣”;第二列是花枝长,变量名是“花枝”;最后一列是花萼长,变量名是“花萼”,输入数据并保存。
第三步两变量的相关性分析
选择菜单“分析——相关——双变量”,打开如图7.1所示的对话框,将“花瓣长”和“花萼长”两变量移入“变量”框中;相关系数选择Pearson;在“显着性检验”中选择“双侧检验”;单击“选项”按钮,弹出如图所示的对话框,选中“统计量”下的两项,计算结果中将输出均值和标准差、叉积偏差和协方差。
第四步在对话框中将“花瓣长”和“花萼长”移入“变量”框中,得到关于花瓣和花萼的计算结果。再将“花枝长”和“花萼长”移入“变量”框中,得到关于花枝和花萼的计算结果。
第五步主要结果及分析
运行的主要结果如表所示。
相关系数0.678.>0,说明呈正相关,相关系数的显着性为0.002<0.05,因此应该拒绝原假设。即说明花萼长受花枝长的显着性影响。
第四步主要结果及分析
从中可以看出“价格”“广告费用”“日照时间”为控制变量,销售量与月份密切相关,偏相关系数为0.775.
(3)实验心得与体会
对于学经济学的我们来说,必须时刻面临大量的市场调查、统计数据,必须借助分析工具才能得出科学的结论,所以掌握数据分析方法和数据分析工具已经成为我们必须要学会的一门实用技术。方差分析可以由较少的试验获得大量的信息,所以广泛运用于工业、商业、生物、医学等众多领域。相关分析对于实验数据的处理、经验公式的建立、管理标准的确定、自然现象和经济现象的统计预报、自动控制中数学模型的确定等是一种极为有效且广泛运用的数理统计工具。所以学习好这门实用的分析工具有助于我们以后的工作和学习。
第一步分析
初始高度肯定会对最后生长量有一定的影响,这里主要分析使用氮肥和钾肥对生长量的影响,应将初始高度的影响剔除,考虑用协方差分析。
第二步数据的组织
从实验材料中直接导入数据。
第三步用协方差分析的前提条件
与多因素方差分析操作一样,选择菜单“分析—一般线性模型—单变量”该前提条件是各组方差一致和协变量“初始高度”与控制变量“分组”没有交互作用。因此将“生长量”移入“协变量”框作为协变量。
由于指定建立饱和模型,因此总的离差平方和分为了3个部分:多个控制变量的独立作用、多个控制变量的交互作用及随机变量的影响。关于多个控制变量的独立作用部分、不同的包装和摆放位置的离差贡献3295.577,均方差为1647.788.关于多个控制变量的交互作用分析类似,也对销售量有显着性的影响。误差部分也是随机变量的影响部分。
第7题:某超市将同一种商品做3种不同的包装(A)并摆放在3个不同的货架区进行销售试验,随机抽取3天的销售量作为样本,具体资料见表6.22.要求检验:在显着性水平0.05下商品包装、摆放位置及其搭配对销售情况是否有显着性影响。
第一步分析
研究不同类型的包装在不同货架区的销售情况,这是一个多因素方差分析问题。
第三步两变量的相关性分析
选择菜单“分析——相关——双变量”,打开如图所示的对话框,将“国民收入”和“存款余额”两个变量移入“变量”框中;“相关系数”选择Pearson;在“显着性检验”中选择“双侧检验”;单击“选项”按钮,弹出如图所示的对话框,选中“统计量”下的两项,计算结果中将输出均值和标准值、叉积偏差和协方差。
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。
第4题试确定1962--1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款两个变量间的线性相关。数据如表所示。
第一步分析
由于考虑的是安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额的相关性问题,故应用二元变量的相关性进行分析,同时金钱是定距变量,考虑用Pearson相关系数来衡量。
第二步数据的组织
数据分成两列,一列是国民收入,变量名为“国民收入”,另一列是城乡居民储蓄存款余额,变量名为“存款余额”输入数据并保存。
第四步 主要结果及分析
相关系数0.995.>0,说明呈正相关,相关系数的显着性为0.995>0.05,因此应该拒绝原假设。
第5题某高校抽样10名短跑运动员,测出100米短跑的名次和跳高的名次如表所示,问这两个名次是否在0.05的显着性水平下具有相关性。
第一步分析
由于10名运动员的百米名次和调高名次是定序数据,故考虑用Spearman等级相关进行分析。
第六步选择建立多因素方差分析的模型种类
单击“模型”按钮,然后对其进行设置。
第八步对控制变量个水平上观察变量的差异进行对比检验
单击“对比(T)”按钮,弹出“单变量:对比”对话框,对两种因子水平进行对比分析,用“简单”方法,并以“最后一个”水平的观察变量均值为标准。
第九步主要结果及分析
该图表示各个控制变量的分组情况。
相关系数为0.467>0.,双尾检验的向攀概率为0.002<0.05应该拒绝两变量不想关的原假设,说明两变量具有显着地相关性。
第6题某公司的太阳镜销售情况如图所示,请分析销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系,并说明此题用相关分析是否具有实际意义。
第一步分析
这3个因素彼此均有影响,分析时应该注意销售量与3个因素分别求偏相关,如在求销售量与气候因素的相关控制其他因素的影响,然ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ比较相关系数,按3个因素对销售量影响程度的大小排序,需要进行偏相关分析。
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着性差异,如果要想进一步了解究竟那个品种与其他的有显着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8题研究杨树一年生长量与使用氮肥和钾肥的关系,为了研究这种关系,共进行了18个样地的栽培试验。测定杨树苗一年生长量、初始高度、全部试验条件(包括氮肥量和钾肥量)及实验结果(杨树苗的生长量)数据。如表6.23所示,请在显着性水平0.05下检验氮肥量、钾肥量及树苗初始高度中那些对杨树的生长有显着性影响。
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着水平0.05下有无显着性差异。
第7章相关分析
实验目的:掌握相关分析的原理和简单运用
实验内容:两变量相关分析、偏相关分析、距离分析、
第3题kksimith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表的数据,要求对以上数据3组数据两两之间进行相关分析,以0.05的显着性水平检验相关系数的显着性。
第一步分析
由于考虑的是三组数据两两之间的相关性问题,故应用二元变量的相关性进行分析,同时长度是定距变量,考虑用Pearson相关系数来衡量。
第二步数据组织
从实验材料中直接导入数据。
第三步变量设置
选择菜单“分析”---”一般线性模型”,打开“单变量”对话框,进行设置。
第四步设置方差齐性检验
单击“选项(o)”按钮,弹出“单变量:选项”对话框
第五步设置控制变量的多重比较分析
通过以上步骤只能判断两个变量的不同水平是否对观察现象产生了显着性影响,如果想进一步了解究竟是哪个组和其他有显着性均值差异,就需要进行对变量的多重比较分析。单击“两两比较”按钮,对其进行设置。
第二步数据组织
分别定义变量“销售”和“月份”输入数据并保存。
第三步进行偏相关分析
选择菜单“分析—相关—双变量”打开如图的对话框,指定分析变量和控制变量,分析变量“销售”和“月份”的偏相关关系,并将“价格”“广告费用”“日照时间”设置为控制变量。在住对话框中使用系统默认的双尾检验,显示实际的显着性概率。
第二步数据的组织
数据分成两列,第一列是百米名次,第二列是跳高名次,输入数据并保存。
第三步两元变量的相关性分析
选择菜单“分析——相关——双变量”,打开如图所示的对话框,将“百米名次”和“跳高名次”两变量移入“变量”框中;相关系数选择Spearman和Kendall系数;在显着性试验中选择双侧检验。
第四步主要结果及分析
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,在显着性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显着性差异。
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。