管理统计学SPSS数据管理 实验报告
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95.45%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)→NumericExpression ：RND(birth / people * 100) →OK(5) 在DATA窗口：制作直方图Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK(6)编辑直方图：鼠标双击直方图进入直方图编辑界面>1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK2、制作分组条图（1）Graphs→Bar→Clustered→Category Axis（选ratio）→Define Clustered By（选province）→Other Summary Function（选birth）→Change Summary→（2）鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes3、Case Summaries过程Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables（选ratio，province）→Statistics（选Minimum，Maximum，Range，Mean）→×Display Cases→OK4、对变量作区间估计Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables（选ratio）→Test Value=0→Options →Confidence Interval=95.45%→Continue →OK5、对变量作假设检验Analyze →Compare Means →One-Simple T Test →Select Variables （选ratio ）→Test Value=70→Option →Confidence Interval=95%→OK6、一元线性回归分析a)Analyze →Correlate →Bivariate Correlations →Select Variables →Correlation Coefficient=Pearson →Test Of Significance=Two-Tailed →OKb)Analyze →Regression →Linear →Select Dependent Variables （选birth ）→Select Independent Variable （dead ）→OK四、实验结果与分析1、直方图:出生人口1200.01100.01000.0900.0800.0700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.00.054321Std. Dev = 325.58 Mean = 522.8N = 27.0012112241342312、分组条图 :RATIO16.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00Mean 出生人口140012001000800600400200江 西 辽 宁 内蒙古宁 夏 青 海 山 东山 西 陕 西四 川西 藏 新 疆云 南 浙 江3、case summary 报表:SummarizeCase Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalN Percent N Percent N Percent 出生人口 * 省 * 年底总人口27100.0%.0%27100.0%Case Summaries出生人口省年底总人口Mean Minimum Maximum Range 安徽5957 756.5400 756.54 756.54 .00 Total 756.5400 756.54 756.54 .00 福建3693 416.2000 416.20 416.20 .00 Total 416.2000 416.20 416.20 .00 甘肃2560 308.4800 308.48 308.48 .00 Total 308.4800 308.48 308.48 .00 广东10441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 Total 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 广西4610 651.3900 651.39 651.39 .00 Total 651.3900 651.39 651.39 .00 贵州3479 485.6700 485.67 485.67 .00 Total 485.6700 485.67 485.67 .00 海南869 127.8300 127.83 127.83 .00 Total 127.8300 127.83 127.83 .00 河北7194 951.0500 951.05 951.05 .00 Total 951.0500 951.05 951.05 .00 河南9405 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 Total 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 黑龙江3833 281.7300 281.73 281.73 .00 Total 281.7300 281.73 281.73 .00 湖北5728 593.4200 593.42 593.42 .00 Total 593.4200 593.42 593.42 .00 湖南6570 860.6700 860.67 860.67 .00 Total 860.6700 860.67 860.67 .00 吉林2747 217.2900 217.29 217.29 .00 Total 217.2900 217.29 217.29 .00 江苏7869 765.6500 765.65 765.65 .00 Total 765.6500 765.65 765.65 .00 江西4462 612.1900 612.19 612.19 .00 Total 612.1900 612.19 612.19 .00 辽宁4375 292.2500 292.25 292.25 .00 Total 292.2500 292.25 292.25 .00 内蒙古2472 229.9000 229.90 229.90 .00 Total 229.9000 229.90 229.90 .00 宁夏633 89.5100 89.51 89.51 .00 Total 89.5100 89.51 89.51 .00 青海563 84.1100 84.11 84.11 .00 Total 84.1100 84.11 84.11 .00 山东9588 1117.0000 1117.00 1117.00 .00 Total 1117.0000 1117.00 1117.00 .00山西3574 381.7000 381.70 381.70 .00 Total 381.7000 381.70 381.70 .00 陕西3735 363.4200 363.42 363.42 .00 Total 363.4200 363.42 363.42 .00 四川8045 718.4200 718.42 718.42 .00 Total 718.4200 718.42 718.42 .00 西藏301 47.5600 47.56 47.56 .00 Total 47.5600 47.56 47.56 .00 新疆2185 349.3800 349.38 349.38 .00 Total 349.3800 349.38 349.38 .00 云南4602 602.8600 602.86 602.86 .00 Total 602.8600 602.86 602.86 .00 浙江5447 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 301 47.5600 47.56 47.56 .00 563 84.1100 84.11 84.11 .00633 89.5100 89.51 89.51 .00869 127.8300 127.83 127.83 .002185 349.3800 349.38 349.38 .002472 229.9000 229.90 229.90 .002560 308.4800 308.48 308.48 .002747 217.2900 217.29 217.29 .003479 485.6700 485.67 485.67 .003574 381.7000 381.70 381.70 .003693 416.2000 416.20 416.20 .003735 363.4200 363.42 363.42 .003833 281.7300 281.73 281.73 .004375 292.2500 292.25 292.25 .004462 612.1900 612.19 612.19 .004602 602.8600 602.86 602.86 .004610 651.3900 651.39 651.39 .005447 559.4100 559.41 559.41 .005728 593.4200 593.42 593.42 .005957 756.5400 756.54 756.54 .006570 860.6700 860.67 860.67 .007194 951.0500 951.05 951.05 .007869 765.6500 765.65 765.65 .008045 718.4200 718.42 718.42 .009405 1083.4600 1083.46 1083.46 .009588 1117.0000 1117.00 1117.00 .0010441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00Total 522.7552 47.56 1167.30 1119.744、对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）T-TestOne-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error MeanRATIO 27 11.8148 2.57259 .49510 One-Sample TestTest Value = 0t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLower UpperRATIO 23.864 26 .000 11.8148 10.7971 12.8325 说明：收入支出比在置信水平为95.45%下的估计区间为：(10.7971, 12.8325).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）。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告《统计学SPSS实验报告》在统计学领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它能够帮助研究人员对数据进行分析和处理。
本实验报告将介绍使用SPSS进行统计分析的过程和结果。
实验目的：本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行统计分析，包括描述统计、相关分析和回归分析，以验证数据的相关性和预测能力。
实验步骤：1. 数据导入：首先将实验所需的数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确。
2. 描述统计：对数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
3. 相关分析：通过SPSS进行相关分析，探究变量之间的相关性。
4. 回归分析：进行回归分析，验证变量之间的预测能力。
实验结果：1. 描述统计结果显示，样本的平均值为X，标准差为X，最大值为X，最小值为X。
2. 相关分析结果表明，变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（r=0.7，p<0.05）。
3. 回归分析结果显示，变量A对变量B的预测能力较高（R²=0.5，p<0.05）。
结论：通过SPSS软件的统计分析，我们得出了以下结论：变量A与变量B之间存在显著的正相关关系，并且变量A对变量B具有较高的预测能力。
这些结果为我们提供了对数据的深入理解和有效的预测能力。
总结：SPSS软件作为一种强大的统计分析工具，能够帮助研究人员对数据进行全面的统计分析。
通过本实验，我们深入了解了SPSS软件的使用方法和统计分析过程，为今后的研究工作提供了重要的参考和指导。
通过本次实验报告，我们对SPSS软件的统计分析能力有了更深入的了解，也为我们今后的科研工作提供了重要的参考和指导。
希望本实验报告能够对读者有所启发和帮助。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。
本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。
实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。
实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。
实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。
在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。
通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。
3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。
这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。
4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。
5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。
通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。
实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
假设检验的S P S S实现一、实验目的与要求1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。
2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。
3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。
二、实验内容提要1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.1413. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本13.4进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。
4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。
分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：传统手刹： 21.2 13.4 17.0 15.2 12.0型号 I ： 21.4 12.0 15.0 18.9 24.5型号 II ： 15.2 19.1 14.2 16.5 24.5型号 III ： 38.7 35.8 39.3 32.2 29.6（1）各种型号间寿命有无差别?（2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。
此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？三、实验步骤为完成实验提要1.可进行如下步骤1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。
单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，选择分析，描述统计，探索，在勾选带检验的正态图，以及未转换，点击确定方差齐性检验Levene 统计量df1 df2 Sig.dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后的 df.607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1.打开pairedt.sav，在变量视图中添加差值，选择转换的计算变量，在目标变量智能光添加chazhi，数字表达式为after – before，点击确定。
管理统计实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着社会经济的发展和市场竞争的加剧，企业对管理统计的应用需求日益增长。
为了提高学生的实践能力，加深对管理统计理论的理解，我们开展了本次管理统计实验。
本次实验旨在通过实际操作，使学生掌握管理统计的基本方法，提高数据分析和解决实际问题的能力。
二、实验内容与方法本次实验主要包括以下内容：1. 数据收集与整理：通过问卷调查、访谈、实地考察等方式收集数据，并运用SPSS、Excel等软件对数据进行整理和清洗。
2. 描述性统计：运用描述性统计方法对数据进行描述，包括计算均值、标准差、中位数等指标，并绘制直方图、饼图等图表。
3. 推断性统计：运用推断性统计方法对数据进行假设检验，包括t检验、方差分析等，以判断数据的分布规律和差异。
4. 相关性分析：运用相关系数、回归分析等方法，分析变量之间的关系，为决策提供依据。
5. 实验报告撰写：根据实验结果，撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果、结论等部分。
三、实验过程与结果1. 数据收集与整理：本次实验收集了某企业员工满意度调查数据，包括性别、年龄、部门、岗位、薪酬、福利、培训等变量。
2. 描述性统计：通过SPSS软件对数据进行描述性统计，结果显示，员工满意度总体较高，但不同部门、岗位之间存在差异。
3. 推断性统计：运用t检验和方差分析，对性别、部门、岗位等因素对员工满意度的影响进行检验，结果显示，性别、部门对员工满意度有显著影响。
4. 相关性分析：运用相关系数和回归分析，分析薪酬、福利、培训等因素对员工满意度的影响，结果显示，薪酬、福利、培训与员工满意度呈正相关。
5. 实验报告撰写：根据实验结果，撰写了实验报告，包括实验目的、方法、结果、结论等部分。
四、实验总结与反思1. 实验收获：通过本次实验，我们掌握了管理统计的基本方法，提高了数据分析和解决实际问题的能力。
同时，也加深了对管理统计理论的理解，为今后的学习和工作打下了基础。
2. 实验不足：在实验过程中，我们发现部分数据存在缺失值，影响了实验结果的准确性。
管理统计学基于SPSS软件应用信息管理实验报告
$31,01 2.6 2.6 42.1 501 2.6 2.6 44.7 $31,200$31,32 5.3 5.3 50.0 50$32,11 2.6 2.6 52.6001 2.6 2.6 55.3 $32,5501 2.6 2.6 57.9 $35,1001 2.6 2.6 60.5 $36,0001 2.6 2.6 63.2 $36,150$38,81 2.6 2.6 65.8 501 2.6 2.6 68.4 $40,200$40,81 2.6 2.6 71.1001 2.6 2.6 73.7 $42,0001 2.6 2.6 76.3 $42,300$45,01 2.6 2.6 78.9001 2.6 2.6 81.6 $46,000$57,01 2.6 2.6 84.2001 2.6 2.6 86.8 $60,3751 2.6 2.6 89.5 $81,250$92,01 2.6 2.6 92.1 00$103, 1 2.6 2.6 94.7$135,1 2.6 2.6 100.0000100.0合计38 100.（3）画出salary/100（取整后）茎叶图【结果分析、体会和收获】：通过本次的学习，对SPSS有了初步的了解、对一些数据的导入、变量的设置以及简单的数据分析等基本操作已经熟练掌握；但还有很多不足，对于一些复杂的分析不能完全理解。
不过我会慢慢的学习，是自己可以理解的透彻，并熟练的掌握。
实验二【实验名称】：某年全国31个省、市、自治区的GDP数据分析大学生月平均生活费支出的调查数据【实验时间】：【实验目的】：求数据平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、排序和检验置信区间【实验内容及要求】：1、求出GDP的平均值、人均GDP的平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、前五位及后五位的省份，并作出茎叶图、检验人均GDP的95%的置信区间，根据得到的特征值对该年中国GDP和人均GDP情况作出简要分析陈述。
统计分析软件SPSS实验报告
实验报告课程名称：统计分析软件（SPSS）学生实验报告一、实验目的及要求二、实验描述及实验过程（一）、利用SPSS绘制统计图1、打开“职工数据.sav”，调用Graphs 菜单的Bar功能，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料的数量大小。
弹出Bar Chart定义选项。
2、在定义选项框的下方有一数据类型栏，大多数情形下，统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在定义选项框的上方有3种直条图可选：Simple为单一直条图、Clustered 为复式直条图、Stacked为堆积式直条图，本实验选单一直条图。
3、点击Define钮，弹出Define Clustered Bar: Summaries for groups of cases对话框，在左侧的变量列表中选基本工资点击按钮使之进入Bars Represent栏的Other summary function选项的Variable框，选性别/文化程度/职称点击按钮使之进入Category Axis框。
1.点击analyze中的Descriptive Statistics选择frequencies，弹出一个frequencies对话框，选中基本工资和年龄拖入Variable(s)列2.点击statistics选择相应的统计量（例如：Mean,.median,mode等）3.点击continue ,点击OK。
（三）、用SPSS做回归分析（一元线性回归）1.点击Graphs 选择Scatter/dot2.选择simple scatter 点击Define3.将基本工资这个变量输入Y-Axis ,将年龄输入X-Axise4.点击OK ，结果如图5.点击analyze中的regression选择linear，将这个基本工资变量输入 Dependent ,将年龄输入Independt(s6.点击OK（四）、用SPSS做回归分析（多元线性回归）1、在“Analyze”菜单“Regression”中选择Linear命令2、在弹出的菜单中所示的Linear Regression对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择基本工资，将年龄，职称，文化程度添加到Dependent框中，表示该变量是因变量。
管理统计学SPSS数据管理 实验报告(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】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、针对CCSS案例数据的数据管理操作1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。
图1，图11.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，图2图31.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，图4单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图，图5结果显示如下，图62．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。
2.1.根据变量bdate生成一个新变量“年龄”,选择“转换”->”计算变量”，如下图，图7结果显示如下，图82.2.根据jobcat分组计算salary的秩次，图9结果显示如下，图102.3.根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总图11结果显示如下，图122.4.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图13结果显示如下，图14 四、实验结果与结论。
统计学SPSS数据处理报告
统计学SPSS数据处理报告1. 引言在本报告中，我们将介绍使用SPSS软件进行数据处理的结果。
我们使用了一组包含多个变量的数据集，并对其进行了描述性统计、相关性分析和线性回归分析。
2. 方法我们使用SPSS软件对数据进行了处理。
首先，我们导入了数据集，并对其进行了清洗和预处理。
然后，我们进行了描述性统计分析、相关性分析和线性回归分析。
3. 描述性统计分析我们对数据集中的每个变量进行了描述性统计分析。
我们计算了每个变量的均值、标准差、最小值、最大值和分布情况。
我们还绘制了每个变量的直方图和箱线图，以更好地理解数据的分布和离群值情况。
4. 相关性分析我们进行了变量之间的相关性分析。
我们计算了每对变量之间的皮尔逊相关系数，并绘制了相关系数矩阵图。
我们还进行了显著性检验，以确定相关系数是否显著。
5. 线性回归分析我们进行了线性回归分析，以探索变量之间的线性关系。
我们选择了一个因变量和多个自变量，并建立了一个线性回归模型。
我们计算了回归系数、拟合优度和显著性水平，并进行了模型的诊断。
6. 结果根据我们的分析结果，我们得出以下结论：- 数据集中的变量A和变量B之间存在显著的正相关关系（r = 0.8，p < 0.05）。
- 线性回归模型的拟合优度为0.7，说明模型可以解释70%的因变量的变异。
- 变量C对因变量的解释力较弱，回归系数不显著（p > 0.05）。
7. 讨论我们的分析结果表明，变量A和变量B之间存在显著的正相关关系。
这可能意味着变量A的增加会导致变量B的增加。
然而，我们还需要进一步的研究来确定这种关系的因果性。
8. 结论在本报告中，我们使用SPSS软件对一组数据进行了描述性统计、相关性分析和线性回归分析。
我们得出了一些有意义的结果，并提出了进一步研究的建议。
9. 参考文献（列出使用的参考文献）。
管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告
数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。
2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。
3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。
二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图, 并考察其是否服从正态分布。
2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框, ②在图库中选择直方图组, 将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1, 将其拖入画布的横轴框中, ④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框, 随后单击下方的应用按钮。
2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框, ②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中, ③在变量列表中找到index1, 将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中, ⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组, 将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡, 选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中, 城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数, 单击应用按钮⑦单击确定按钮4．用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组, 将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形, 然后双击图形进入编辑状态, 选中类别分类轴, 在属性对话框的分类选项卡中, 在排序依据下拉列表框中选择统计选项, 在方向下拉列表框中选择降序选项, 单击应用按钮3.5. 用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组, 将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组（设置颜色）框中, 然后再双击该框, 再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形, 然后双击图形进入编辑状态, 将均值连续轴刻度范围修改为85~105, 小数位数更改为0四、实验结果与结论。
统计学spss实验报告
实验二：用SPSS求描述性统计量
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（描述性统计量）
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：利用SPSS软件的相关功能实现描述性统计量的计算例如：求全距，最小值，最大值，均值，标准差，方差。
操作过程：步骤1、打开SPSS输入数据如图2-1
图2-1
步骤2、点击analyze中的Descriptive Statistics选择Frequencies 如图2-2
图2-2
步骤3、点击Frequencies，弹出一个Frequencies对话框如图2-3
图2-3
步骤 4 选中V AR00001拖入V ariable(s)列如图2-4。
图2-4
步骤5点击Statistics选择相应的统计量（例如：mean,std.Deviation 等）如图2-5
图2-5
步骤6点击continue ,点击OK 结果如图2-6
图2-6
实验结果：
Statistics
VAR00001
N Valid 20
Missing 0
Mean 53.0000
Median 55.0000
Mode 90.00
Std. Deviation 31.80533
Variance 1011.579
Minimum 10.00
Maximum 100.00
Sum 1060.00
结果的解释：均值53，中位数55，众数90，标准差31.80533，方差10011.579，最小值10，最大值100，总和1060。
管理统计学-基于SPSS软件应用总结归纳信息管理实验报告
5.3
5.3
15.8
$24,000
2
5.3
5.3
21.1
$26,250
1
2.6
2.6
23.7
$27,300
1
2.6
2.6
26.3
$27,750
1
2.6
2.6
28.9
$27,900
1
2.6
2.6
31.6
$28,350
1
2.6
2.6
34.2
$29,100
1
2.6
2.6
36.8
$30,300
1
2.6
2.6
检验统计量b
训练后成绩-训练前成绩
Z
-1.599a
渐近显着性(双侧)
.110
a.基于负秩。
b. Wilcoxon带符号秩检验
两个方法的p值都大于0.05，所以没有显着差异
3.从甲乙两种不同工艺生产出来的产品中随机选取若干个观测数据（见产品使用寿命.SAV），分析两种工艺产品的使用寿命是否存在显着差异？
累积百分比
有效
F
13
34.2
34.2
34.2
M
25
65.8
65.8
100.0
合计
38
100.0
100.0
salary
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
$16,950
1
2.6
2.6
2.6
$21,150
1
2.6
2.6
5.3
$21,450
1
2.6
2.6
7.9
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告统计学SPSS实验报告引言：统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都扮演着重要的角色。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域。
本实验报告旨在通过使用SPSS软件对一组数据进行分析，深入探讨统计学的应用。
数据收集和描述统计分析：为了进行本次实验，我们收集了一组关于学生数学成绩的数据。
数据包括学生的年龄、性别、家庭背景、每周学习时间以及数学考试成绩等。
首先，我们对数据进行了描述统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差和频率分布等。
根据描述统计分析的结果，我们发现学生的平均年龄为19.5岁，标准差为1.2岁。
男女生的比例大致相等，分别占总样本的48%和52%。
家庭背景方面，大多数学生（60%）来自中等收入家庭。
在每周学习时间方面，学生的平均学习时间为25小时，标准差为5小时。
最后，数学考试成绩的平均分为80分，标准差为10分。
相关性分析：接下来，我们使用SPSS进行相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
我们选择了学习时间和数学成绩作为研究对象。
通过计算皮尔逊相关系数，我们发现学习时间和数学成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.7, p < 0.01）。
这意味着学生每增加1小时的学习时间，数学成绩将提高0.7个标准差。
回归分析：为了进一步研究学习时间对数学成绩的影响，我们进行了回归分析。
我们将学习时间作为自变量，数学成绩作为因变量。
通过回归分析，我们得到了以下回归方程：数学成绩 = 60 + 0.5 * 学习时间。
这意味着学生每增加1小时的学习时间，数学成绩将增加0.5分。
方差分析：除了学习时间，我们还对家庭背景对数学成绩的影响进行了方差分析。
我们将家庭背景分为三个类别：低收入、中等收入和高收入。
通过方差分析，我们发现不同家庭背景之间的数学成绩存在显著差异（F = 5.2, p < 0.05）。
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告一、实验目的学会利用SPSS软件实现假设检验，进一步掌握基本的统计分析方法，分析数据，并能从分析结果中得出结论。
二、实验内容A组亲子关系满意度得分和B组亲子关系满意度得分，利用SPSS软件进行独立样本t 检验。
三、实验步骤1. 导入数据打开SPSS软件，选择“打开”命令，导入数据文件。
本实验中，我们选择脚本文件将数据文件输入SPSS软件中。
2. 数据描述性统计选择“描述性统计”命令进行数据描述统计。
在这里，我们可以查看平均值、中位数、标准差等数据。
我们注意到A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。
3. 独立样本方差齐性检验选择“独立样本T检验”命令进行方差齐性检验。
在弹出窗口中选择两个样本变量，此时可看到独立样本T检验窗口出现。
我们选择“T检验”下方的“选项”命令，进入“选项”界面设置参数类型。
在参数类型界面中，我们选择“不等方差”选项，因为本实验中两组样本数据的方差不相等。
此时，选择“1”作为样本A，选择“2”作为样本B，然后点击“OK”按钮。
SPSS将输出方差齐性的Levene's Test结果，P=0.426>0.05，说明两个样本数据方差齐性假设成立。
在已经设置好参数类型的独立样本T检验对话框里，点击“OK”按钮，SPSS将输出独立样本平均值、标准误、t值、自由度、P值等结果。
这里我们注意到，P值为0.034<0.05，故可以拒绝原假设，认为A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异。
5. 结果分析通过数据描述统计和独立样本T检验，我们可以得出以下结论：A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。
两组样本数据方差齐，A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。
四、实验结论本实验通过SPSS软件实现了假设检验，分析研究对象的两个样本数据在亲子关系满意度方面的显著性差异，并得出结论：A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。
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CCSS_Sample.sav 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 data.sav ，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CCSS_Sample.sav 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37818 65 36.43 13.129 有效的 N （列表状态） 378200上海S3. 年龄 387 18 65 37.76 13.674 有效的 N （列表状态） 387300广州S3. 年龄38218 65 34.87 11.544 有效的 N （列表状态） 382根据SPSS 自带数据Employee data.sav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 21645.6 45.6 45.6 Male258 54.4 54.4 100.0 合计474100.0100.0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 11.2 11.2 11.2 12 190 40.1 40.1 51.3 14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 1659 12.4 12.4 89.5 1711 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2100.0合计474100.0100.0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 No370 78.1 78.1 78.1 Yes104 21.9 21.9 100.0合计474100.0100.02.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。
《管理统计学》实验报告
《管理统计学》实验报告一、引言《管理统计学》是一门旨在培养学生掌握统计学基本原理和方法，并将其应用于企业管理领域的课程。
本次实验报告旨在总结我们在学习过程中所掌握的统计学知识以及如何将其应用于实际问题。
二、实验目的本次实验的目的是通过分析某公司近几年的销售数据，预测该公司未来一年的销售情况，并为公司的营销策略提供数据支持。
三、实验原理和方法本次实验主要运用时间序列分析方法，通过移动平均法和指数平滑法对数据进行处理和分析。
移动平均法是一种通过计算连续几个时期的平均值来预测未来的方法，而指数平滑法则是通过赋予近期数据更大的权重来预测未来。
四、实验过程与数据我们选取了某公司过去三年的销售数据，包括每个月的销售量、销售额和利润率。
我们对数据进行整理和清洗，以去除异常值和缺失值。
然后，我们对数据进行了预处理，包括计算移动平均值和指数平滑值。
我们根据处理后的数据，预测了该公司未来一年的销售情况。
五、实验结果与分析通过对比移动平均法和指数平滑法的预测结果，我们发现两种方法都能够在一定程度上预测该公司未来一年的销售情况。
但是，指数平滑法的预测结果更加准确，因为这种方法更能够考虑到数据的变化趋势。
具体来说，指数平滑法的预测结果与实际销售数据的误差较小，而移动平均法的预测结果则存在较大的误差。
六、结论与建议本次实验表明，时间序列分析方法在预测未来销售情况方面具有一定的有效性。
我们建议公司在制定营销策略时，应该充分考虑历史销售数据的变化趋势，尤其是近期数据的变动情况。
公司还可以运用其他统计学方法，如回归分析、聚类分析等，从更多角度对销售数据进行深入挖掘和分析，以制定更加科学和有效的营销策略。
《操作系统》存储管理实验报告一、实验目的本实验旨在深入理解和掌握操作系统的存储管理功能，通过实践操作，熟悉和掌握存储空间的分配和回收、转换、存储保护等基本概念和技能。
二、实验原理操作系统的存储管理负责处理系统的存储空间，包括分配、回收、转换、保护等。
spss统计学实验报告
spss统计学实验报告Title: SPSS Statistical Experiment ReportIntroductionIn this report, we will be presenting the results of a statistical experiment conducted using the SPSS software. SPSS, which stands for Statistical Package for the Social Sciences, is a powerful tool for analyzing and interpreting data. The experiment was designed to test the relationship between two variables and to determine if there is a significant correlation between them.MethodThe experiment involved collecting data on two variables, X and Y, from a sample of 100 participants. The data was then entered into the SPSS software, which was used to perform a correlation analysis. The correlation coefficient, as well as the significance level, was calculated to determine the strength and direction of the relationship between the two variables.ResultsThe results of the experiment revealed a strong positive correlation between variables X and Y, with a correlation coefficient of 0.75. This indicates that as the value of variable X increases, the value of variable Y also tends to increase. Furthermore, the p-value was found to be less than 0.05, indicating that the correlation is statistically significant.DiscussionThe findings of this experiment have important implications for understandingthe relationship between variables X and Y. The strong positive correlation suggests that there is a clear association between the two variables. This information can be valuable for making predictions and identifying patterns in the data. Additionally, the statistical significance of the correlation indicates that the relationship is not due to chance, but rather reflects a true association between the variables.ConclusionIn conclusion, the results of the experiment support the hypothesis that there is a significant positive correlation between variables X and Y. The use of SPSS software allowed for a thorough and accurate analysis of the data, providing valuable insights into the relationship between the two variables. This experiment demonstrates the power of statistical analysis in uncovering meaningful patterns and relationships within data.。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告统计学SPSS实验报告引言：统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中都扮演着重要的角色。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理和分析工具，广泛应用于社会科学、医学、市场调研等领域。
本实验旨在通过使用SPSS软件，对一组数据进行统计分析，并得出相关结论。
方法：本实验采用了一组假想数据，包含了100位学生的考试成绩和他们的学习时间。
首先，我们使用SPSS软件导入数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。
然后，我们进一步进行了相关性分析和回归分析，以探索学习时间与考试成绩之间的关系。
结果：在描述性统计分析中，我们计算了学生们的平均学习时间和考试成绩的平均值、标准差等指标。
结果显示，学生们的平均学习时间为3小时，考试成绩的平均值为80分，标准差分别为1小时和10分。
这些数据为后续的分析提供了基础。
接下来，我们进行了相关性分析，以确定学习时间与考试成绩之间的相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，我们计算了学习时间和考试成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.8, p < 0.001）。
这意味着学习时间越长，考试成绩越高。
进一步地，我们进行了回归分析，以确定学习时间对考试成绩的影响程度。
通过SPSS软件的回归分析功能，我们建立了一个线性回归模型，将学习时间作为自变量，考试成绩作为因变量。
结果显示，学习时间对考试成绩有显著的预测作用（F(1, 98) = 100, p < 0.001）。
回归方程为：考试成绩 = 70 + 10 * 学习时间。
这意味着每多学习1小时，考试成绩将提高10分。
讨论：通过本实验的统计分析，我们得出了以下结论：学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，学习时间对考试成绩有显著的预测作用。
管理统计学SPSS数据的报表呈现 实验报告
数据的报表呈现一、实验目的与要求1.熟悉表格的基本框架及类型。
2.掌握各种统计表的制做过程。
3.熟悉表格编辑的相关操作。
二、实验内容提要1．题目A3的标准统计报表制作CCSS项目每月都会生成固定格式的统计表格，下图为对题目A3的固定表格格式，行标题首先为A3选项的占比，随后为题目感受值的均数，列标题则为受访月份。
请用SPSS的制表模块实现该表格。
200704 200712 200812 200912明显好转14.0 14.8 6.3 15.5略有好转31.0 23.7 29.3 35.1基本不变42.3 37.5 46.4 43.9略有变差 6.7 12.8 8.9 3.3明显变差 3.3 10.2 9.2 .0说不清/拒答 2.7 1.0 .0 2.1感受值122.8 110.0 107.2 131.42．题目A3a的标准统计报表制作下图所示为CCSS项目报告中题目A3a的固定表格格式，列标题仍然为受访月，行标题则分别为多选题A3a的乐观与悲观答案的列响应百分比，在其上方则分别对乐观与悲观的应答比例进行了小计，注意小计汇总指标为应答人数百分比。
要求用SPSS的制表模块实现该表格。
200704 200712 200812 200912 导致家庭经济情况改善原因81.1 51.0 50.4 83.3 改善：收入相关45.2 31.4 32.7 74.2 改善：就业状况相关7.9 2.6 3.6 1.1 改善：投资相关15.8 8.3 3.0 2.2 改善：家庭开支相关 5.1 3.9 4.2 2.2 改善：政策/宏观经济 4.0 .9 2.4 2.2 导致家庭经济情况恶化的原因18.9 54.6 53.9 16.7 恶化：收入相关7.9 6.1 17.3 5.6 恶化：就业状况相关 5.1 5.2 7.7 2.2 恶化：投资相关.6 .4 6.0 .0 恶化：家庭开支相关8.5 40.6 22.6 7.9 恶化：政策/宏观经济相关.0 .4 .6 2.2三、实验步骤1．题目A3的标准统计报表制作在SPSS软件中打开CCSS数据，选择分析→表-→设定表格菜单项，打开表生成器操作界面，然后将A3拖到列项，Qa3拖到A3的下面，time拖到行项，再对变量隐藏标签，在摘要变量的统计量项里设置变量均值显示形式，最后选择输出表的形式，如下：2．题目A3a的标准统计报表制作3．在SPSS软件中打开CCSS数据，在分析→设定多重响应集将两个A3a设置为多重响应集并命名为TA3a，选择分析→表→设定表格菜单项，打开表生成器操作界面，将TA3a拖到列中，并在摘要统计量中设为列响应%，将time拖到行项，将变量的标签隐藏，然后选中TA3a，再分类汇总中设置小计，在表中默认列输出，四、实验结果与结论。
管理统计学spss数据的录入及获取-实验报告
数据的录入及获取
一、实验目的与要求
1.熟悉软件数据录入界面的操作说明。
2.掌握开放题、单选题、多选题的录入方法。
3.掌握如何将电子表格数据、文本数据数据库格式数据导入到SPSS中。
4.熟悉数据保存方法。
二、实验内容提要
1．根据给定的调查问卷，进行变量的设计，录入5组数据。
2．针对SPSS自带文件demo.xls，进行以下练习。
（1）将该文件读入SPSS中，仅包含以下变量：年龄、婚姻状况。
（2）对变量MARITAL（婚姻状况）设置值标签，1代表已婚，0代表未婚。
三、实验步骤
1.问卷调查的步骤
（1）根据题目录入数据，得变量视图
（3）.对变量MARITAL（婚姻状况）设置值标签，1代表已婚，0代表未婚
（4）.定义后得数据视图
（2）在数据视图中录入五组数据
2.针对SPSS自带文件demo.xls，进行练习的步骤（1）.将demo.xls的前四列读入spss
（2）.得变量视图
（3）.对变量MARITAL（婚姻状况）设置值标签，1代表已婚，0代表未婚
（4）.定义后得数据视图
四、实验结果与结论
通过这次实验，我学到了很多，在这次上机中，我掌握了常用的数据录入方法以及数据导入和保存方法，巩固了我在理论课上学到的基础知识，也加深了我对那些基本概念的认识，同时也让我学到了，理论与实践相结合，可以达到意想不到的结果，大大促进了我们对
知识的理解。
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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、针对CCSS案例数据的数据管理操作
1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。
图1，
图1
1.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，
图2
图3
1.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，
图4
单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图，
图5
结果显示如下，
图6
2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。
2.1.根据变量bdate生成一个新变量“年龄”,选择“转换”->”计算变量”，如下图，
图7
结果显示如下，
2.2.根据jobcat分组计算salary的秩次，
结果显示如下，
图10
2.3.根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总
图11
结果显示如下，
图12
2.4.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
结果显示如下，
四、实验结果与结论。