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spss实验报告

spss实验报告SPSS实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。

它提供了强大的数据处理和分析功能，能够帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息。

本篇文章将以实验报告的形式，介绍一项使用SPSS进行数据分析的实验，并展示分析结果及其相关讨论。

实验目的：本实验旨在探究不同睡眠时间对学生记忆力的影响。

通过收集一组学生的睡眠时间数据，并使用SPSS进行统计分析，我们希望得出关于睡眠时间和记忆力之间的关系的结论。

实验设计：我们在实验中随机选择了100名大学生作为研究对象。

通过给予他们不同的睡眠时间，我们分为三组：短睡眠组（每晚睡眠时间不超过5小时）、正常睡眠组（每晚睡眠时间为7-8小时）和长睡眠组（每晚睡眠时间超过9小时）。

然后，我们进行了一项记忆力测试，测试对象需要记住一组单词，并在一定时间后进行回忆。

最后，我们使用SPSS对数据进行分析，以确定睡眠时间与记忆力之间的关系。

数据收集与处理：在实验中，我们首先记录了每位学生的睡眠时间，然后进行了记忆力测试并记录了他们的得分。

将这些数据输入SPSS软件中进行处理，我们得到了每个组的平均记忆力得分以及相应的标准差。

实验结果：通过SPSS的数据分析功能，我们得出了以下结果：- 短睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

- 正常睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

- 长睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

讨论与结论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：1. 短睡眠时间对学生的记忆力有负面影响。

短期内睡眠不足可能导致记忆力下降，学生在记忆任务上的表现较差。

2. 正常睡眠时间是保持良好记忆力的关键。

睡眠时间在7-8小时之间的学生表现出较好的记忆能力。

3. 长睡眠时间对学生的记忆力也有负面影响。

过长的睡眠可能导致学生感到疲倦和困乏，从而影响他们的记忆能力。

SPSS统计实验-课程实验报告

课程实验报告专业年级09教育管理课程名称教育统计与测量指导教师黄照旭学生姓名石畅学号200915441006 实验日期2011年10月12日实验地点二教2-9 实验成绩教务处制2011 年10 月12日实验项目名称SPSS教育统计实验实验目的及要求熟悉SPSS界面及一般操作，能够熟练运用SPSS软件进行相关分析、t检验、方差分析、一元线性回归分析实验内容对老师提供的数据按要求使用SPSS软件进行分析，并解释输出结果。

实验步骤一、分析题目，输入数据；二、对数据进行分析；三、得出结果，填写实验报告实验环境SPSS18.0中文版软件实验结果与分析实验一：相关系数课程A 课程B Spearman 的rho 课程A 相关系数相关系数 1.000 .657*Sig.（双侧）（双侧） . .020 N 12 12 课程B 相关系数相关系数 .657* 1.000 Sig.（双侧）（双侧） .020 . N 12 12 *. 在置信度（双测）为在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。

时，相关性是显著的。

说明P值=0.02<0.05，说明在置信度为0.05时，课程A与课程B相关；P值=0.02>0.01，说明在置信度为0.01时，不相关。

不相关。

实验二：单个样本统计量N 均值均值标准差标准差均值的标准误均值的标准误VER 20 75.2500 2.95359 .66044 单个样本检验检验值检验值 = 72 t df Sig.(双侧) 均值差值均值差值差分的差分的 95% 置信区间置信区间下限下限上限上限VER 4.921 19 .000 3.25000 1.8677 4.6323 说明：由于P的值=0.00<0.05,所以山区成年男子的脉搏均数与该地成年男子有显著性差异。

实验三：T 检验检验组统计量学生学生 N 均值均值标准差标准差均值的标准误均值的标准误自尊总分自尊总分干部干部 10 34.1000 6.93542 2.19317 非干部非干部10 33.4000 6.81828 2.15613 说明：通过T 检验可知，方差齐性检验可知，方差齐性独立样本检验方差方程的方差方程的 Levene 检验检验均值方程的均值方程的 t 检验检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值均值差值标准误差值差分的95%置信区间置信区间下限下限自尊总分假设方差相等假设方差相等 .009 .927 .228 18 .823 .70000 3.07553 假设方差不相等.228 17.995 .823 .70000 3.07553 说明：由于P 的值=0.823>0.05，接受原假设，所以学生干部与非学生干部自尊水平没有显著性差异。

SPSS实验报告完整版

SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72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。

第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。

spss实验报告

公因子方差
初始
提取
a1
1.000
.928
a2
1.000
.738
a3
1.000
.900
a4
1.000
.872
a5
1.000
.901
a6
1.000
.867
a7
1.000
.919
a8
1.000
.907
a9
1.000
.965
a10
1.000
.939
提取方法：主成份分析。
由表可知，从提取一列看，各个变量的共同度都比较大，说明变量空间转化为因子空间时，保留比较多的信息，因此，因子分析的效果显著。
70.9000
9.90454
3.13209
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
差分的95%置信区间
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
下限
上限
成绩
假设方差相等
.071
.793
2.570
18
.019
11.10000
4.31908
2.02595
20.17405
假设方差不相等
图7-1
结果如下：
描述性统计量
均值
标准差
N
平时成绩
75.15
10.664
20
高考成绩
20.15
4.891
20
相关性
平时成绩
高考成绩
平时成绩
Pearson相关性
1
.824**
显著性（双侧）
.000

SPSS试验报告

》SPSS的应用《统计分析与实验报告090911 班级：学号：09091141
姓名：律江山评分：
南昌航空大学经济管理学院
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告
实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用。

SPSS的相关分析实验报告

3选择菜单：【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate】,将“拉伸倍数”和“强度”选入【Variables】框中。
第三题：
1打开SPSS软件，建立不同地区不同质量原料数据的文件，并保存为“数据二.sav”，如图
2选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Crosstabs】,将“地区”选入行变量，将“原料质量”选入列变量，在Cells和Statistics中选择需要计算的检验方式。
实验报告
姓名
学号
专业班级
课程名称
统计分析与SPSS的应用
实验室
成绩
指导教师
卢彩
实验名称
SPSS的相关分析
一、实验目的：
掌握相关分析、偏相关分析、品质相关分析的基本思想和具体操作，能够解释分析结果的统计意义和实际含义，并掌握其数据组织方式。
二、实验题目：
1.合成纤维的强度与其拉伸倍数有关，测得试验数据如下表所示，
3、一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（0.05)
地区
一级
二级
三级
合计
甲地区
52
64
24
140
乙地区
60
59
52
171
丙地区
50
65
74
189
合计
162
188
150
500
4、某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据，如下表。现求降雨量和产量的偏相关系数，并进行检验。
产量
降雨量
温度
150

spss实验报告4

SPSS实验报告4引言SPSS（统计软件包for社会科学）是一种用于统计数据分析的软件工具。

本报告将使用SPSS来分析一组数据，以回答某个特定问题。

数据背景我们收集了一组学生的考试成绩数据，包括他们的性别、年龄和三门科目的成绩。

我们的目标是了解性别和年龄是否对考试成绩有影响。

数据收集我们在一所中学中随机选择了100名学生作为研究对象，并记录了他们的性别、年龄和三门科目的成绩。

数据以电子表格的形式存储，并导入SPSS进行分析。

数据分析步骤1：数据清洗在开始分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。

我们检查了数据是否存在缺失值、离群值或其他异常情况，并进行了相应的处理。

步骤2：描述性统计为了更好地理解数据的分布情况，我们进行了一系列的描述性统计分析。

我们计算了每门科目的平均分、标准差和分位数，并绘制了成绩分布图。

步骤3：性别对成绩的影响我们首先分析了性别对考试成绩的影响。

我们使用SPSS进行了两个独立样本t检验，分别比较男生和女生在每门科目上的成绩差异。

结果显示，在数学科目上，男生的平均成绩显著高于女生；而在语文和英语科目上，两者之间没有显著差异。

步骤4：年龄对成绩的影响接下来，我们分析了年龄对考试成绩的影响。

我们使用SPSS进行了一元方差分析，比较不同年龄组之间的平均成绩差异。

结果显示，年龄对三门科目的成绩均没有显著影响。

结果讨论根据我们的分析结果，我们得出以下结论：1.在这个学生群体中，男生在数学科目上的平均成绩显著高于女生，而在语文和英语科目上，两者之间没有显著差异。

2.年龄对考试成绩没有显著影响。

这些结果可能对学校教育管理和教学改进有一定的启示意义。

学校可以注意到男生在数学科目上的较高成绩，可能需要针对女生的数学学习提供一些额外的支持和帮助。

同时，年龄对考试成绩没有显著影响，这意味着学生的学习能力和表现不一定随着年龄的增长而提高。

结论本研究使用SPSS对一组学生的考试成绩数据进行了分析。

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。

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”复选框，点击“继续”按钮。

（4）回到“频率（F）”对话框，点击确定。

（5）重复步骤（1）（2）把步骤（3）改成打开“图表”对话框，选中“饼图”复选框，点击“继续”按钮。

spss实验报告

湖北汽车工业学院SPSS实习报告学号20090530501姓名杨文弟指导教师彭娟娟曾智实验一描述性统计分析一、实验目的利用SPSS进行描述性统计分析。

要求掌握频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（Descriptives过程）、交叉列联表分析(Crosstabs过程)。

二实验内容从某校选取的3个班级共16名学生的体检列表，要求以班级为单位列表计算年龄，体重和身高的统计量，包括极差，最小最大值，均值，标准差和方差。

给出操作步骤和分析结果。

三实验步骤1 定义变量2 输入数据3 选择分析方法4 单击“OK”按钮，得到输出结果。

对结果进行分析解释。

四实验结果与分析班级Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 一班8 50.0 50.0 50.0 二班 4 25.0 25.0 75.0三班 4 25.0 25.0 100.0Total 16 100.0 100.0年龄12 9 56.3 56.3 87.513 2 12.5 12.5 100.0 Total 16 100.0 100.0体重Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 39 1 6.3 6.3 6.340 1 6.3 6.3 12.541 1 6.3 6.3 18.842 1 6.3 6.3 25.044 6 37.5 37.5 62.545 1 6.3 6.3 68.846 1 6.3 6.3 75.049 1 6.3 6.3 81.350 2 12.5 12.5 93.852 1 6.3 6.3 100.0Total 16 100.0 100.0身高由以上表格可知：选取的三个班十六名学生中，年龄，体重,身高的平均值分别为11.65，44.88，128.625。

均值标准误差分别为0.241，1.05228，1.54347。

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CENTRAL SOUTH UNIVERSITYSPSS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：实验三：参数估计实验目的：（1)掌握单样本总体均值区间估计。

（2)掌握总体均值差区间估计.(3）熟练掌握相关的SPSS操作。

实验内容：某地区的一位针对老年人市场的电视节目赞助商，希望了解老年人每周看电视的时间,因为这个信息对电视节目设计以及广告策略和广告数量的制定有着重要的参考价值。

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.。

SPSS实验报告

一、实验目的
掌握运用SPSS软件对给定样本进行非参数统计推断，探索单个样本分布及不同分组样本分布的差异性.
二、实验的软硬件环境要求
三、硬件环境要求：
基于Windows操作平台的单机，不需要网络。

使用的软件名称、版本号以及模块：
Windows操作平台的SPSS，SPSS for Windows.
四、实验相关理论或原理：
2
-检验、K-S检验、游程检验、配对检验等。

五、实验内容和原始数据
问题1. 利用附件1中的数据，判断心脏病突发死亡时间在一周内是否均匀的；
问题2. 利用附件2中的数据，探索原件的寿命的分布情况；
问题3. 利用附件3中的数据，判断该抽样样本的随机性；
问题4. 利用附件4中的数据，判断四中不同肾上腺激素剂量对医疗效果的影响是否存在差异；
问题5. 利用附件5中的数据，判断两种饲料效果是否存在显著差异，那种效果更优；
问题6. 利用附件6中的数据，判断各裁判打分是否具有一致性（公平性）。

七、实验步骤和结果
1 针对问题1：
（1）首先实用SPSS中的频数分析进行直观判断，结果图如下：
从图可以发现周1发病概率明显多于其他时间。

下面我们利用SPSS中的卡方检验进行量化分析（判断），结果如下：
综合上述可知，一周内死亡时间是不均匀的，且周一居多。

SPSS实验报告册

《SPSS统计软件应用》实验报告册20 13 ——20 14 学年第一学期班级：学号：姓名：实验教师：实验学时：实验组号：目录实验一SPSS的数据管理 (1)实验二描述性统计分析 (13)实验三均值检验 (21)实验四相关分析 (27)实验五方差分析 (34)实验六绘制统计图 (40)实验七因子分析 (44)实验八聚类分析 (48)实验九判别分析 (58)实验十回归分析 (67)实验十一非参数检验 (75)实验一 SPSS的数据管理一、实验目的1.熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置；2.掌握SPSS的数据管理功能。

二、实验内容及步骤：1、定义spss数据结构。

下表是某大学的一个问卷调查，要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件，利用spss软件进行分析和处理。

练习：创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性。

表1 大学教师基本情况调查表实验步骤：（1）打开定义变量的界面启动SPSS，进入主界面，单击图6-2所示的屏幕左下角的“Variable View”选项卡，打开定义变量的表格。

（2）输入变量名，符合变量的命名规则在“Name”列的第一个单元格输入第一个变量名，如“xm”。

（3）确定变量类型，单击“Type”列的第一个单元格，如图6-3所示，SPSS的默认变量类型为数值型。

单击数值型变量后的“”，弹出如图6-4所示的对话框，用户可以从该对话框中选择其他的变量类型。

（4）设置字段值（5）依次按要求输入完毕即可。

结果如下：2 、高校提前录取名单的确定某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。

现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录取名额。

见数据文件compute.sav. 该校制定了如下录取原则：（1）文化课成绩由数学、语文、英语和综合四门成绩组成。

文化课成绩制定最低录取分数线：400分。

（2）个人档案中若有“不良记录”，不予录取。

（3）对西部考生和少数民族考生，给予加分优惠。

spss实验报告1

spss实验报告1《统计分析与SPSS的应用》实验报告一一、数据来源及说明本次试验报告数据来源于1991年美国社会变迁普查（1991 U.S. GeneralSocial Survey）。

在这次试验研究的是美国居民幸福感状况，分析性别、种族和地区之间的差异对幸福感的影响。

研究个案为1991年美国社会变迁普查的1517个个案，主要变量为sex、race、region、happy这四个。

二、统计分析结果（1）整体幸福感表1 General Happiness频率百分比有效百分比累计百分比有效Very Happy 467 30.8 31.1 31.1 Pretty Happy 874 57.5 58.0 58.0Not Too Happy 165 10.9 11.0 11.0 合计1504 99.1 100.0 100.0 缺失NA 13 .9合计1517 100.0图 1 General Happiness的直方图表2 关于General Happy的统计量（2）按性别分析幸福感表3 不同性别的幸福感Respondent’s Sex 频率百分比有效百分比Male 有效Very Happy 206 32.4 32.5Pretty Happy 374 58.8 59.1Not Too Happy 53 8.3 8.4合计633 99.5 100.0缺失NA 3 .5合计635 100Female 有效Very Happy 261 29.6 30.0Pretty Happy 498 56.557.2Not Too Happy 112 12.7 12.9合计871 98.9 100.0缺失NA 10 1.1合计881 100.0图2 分性别幸福箱图（3）按种族分析幸福感表 4 不同人种的幸福感Race of Respondent 频率百分比有效百分比White 有效Very Happy 409 32.4 32.6Pretty Happy 730 57.8 58.1Not Too Happy 117 9.3 9.3合计1256 99.4 100.0缺失NA 8 .6合计1264 100.0Black 有效Very Happy 46 22.5 22.9Pretty Happy 116 56.9 57.7Not Too Happy 39 19.1 19.4合计201 98.5 100.0缺失NA 3 1.5合计204 100.0Other 有效Very Happy 12 24.5 25.5Pretty Happy 26 53.1 55.3Not Too Happy 9 18.4 19.1合计47 95.9 100.0缺失NA 2 4.1合计49 100.0图3分人种幸福感箱图（4）按地区分析幸福感表5 不同地区的幸福感region of the United States 频率百分比有效百分比North East 有效Very Happy 185 27.2 27.5Pretty Happy 412 60.7 61.2Not Too Happy 76 11.2 11.3合计673 99.1 100.0 缺失NA 6 9合计679 100.0South East 有效Very Happy 149 35.9 36.3Pretty Happy 215 51.8 52.3Not Too Happy 47 11.3 11.4合计411 99.0 100.0 缺失NA 4 1.0合计415 100.0West 有效Very Happy 133 31.4 31.7Pretty Happy 245 57.9 58.3Not Too Happy 42 9.9 10.0合计420 99.3 100.0 缺失NA 3 7合计423 100.0图4 分地区幸福感箱图三、结论(1)根据表1的数据，在调查的1517个个案中有1504个个案是有效的，其中Very Happy的为31.1%，Pretty Happy的为58.0%，Not too Happy的为11.0%，均值为1.8，众数为2。

spss实验报告

spss实验报告SPSS实验报告引言：本实验旨在探究男性和女性在处理视觉任务时的差异。

研究表明，男性和女性在处理不同类型的视觉信息时有着不同的注意倾向和反应时间。

本实验将运用SPSS软件对实验数据进行分析，进一步研究这种差异的存在及其具体表现。

方法：参与者：本实验共招募了60名大学本科生（30名男性和30名女性），无近视、色盲、疲劳等视觉障碍的健康受试者。

实验材料与设计：实验使用了一台电脑，显示器大小为17英寸，分辨率为1280×1024像素。

实验设计为重复测量设计，所有参与者将接受两个视觉任务：定向判断和颜色识别。

定向判断任务：参与者要在屏幕上显示的五个不同方向的箭头中，判断指向右边的箭头的个数。

该任务共有50个试次，每个试次的箭头数量和方向均不相同。

颜色识别任务：参与者需要判断屏幕上显示的5个不同颜色的圆圈中，颜色不同的圆圈的个数。

该任务共有50个试次，每个试次的颜色和位置均不相同。

数据收集：在每个试次开始时，实验者测量参与者所花费的时间，并将其记录在数据表中。

每个参与者完成两个任务，任务的顺序是随机分配的。

数据分析：首先，我们利用SPSS软件计算了整体样本的平均反应时间（RT）和标准偏差（SD）。

结果显示，整体样本的平均RT 为300.56毫秒，SD为25.34毫秒。

然后，我们将样本按照性别分组，并分别计算男性和女性的平均RT和SD。

结果显示，男性的平均RT为289.45毫秒，SD 为23.67毫秒；女性的平均RT为311.67毫秒，SD为27.98毫秒。

接下来，我们进行了配对样本t检验，比较了男性和女性在两个任务中的平均RT。

结果显示，男性在定向判断任务中的平均RT （279.89毫秒）显著低于女性（297.83毫秒）（t(29)= -2.45, p<0.05）。

然而，男性和女性在颜色识别任务中的平均RT（298.01毫秒和304.51毫秒，分别）之间的差异并不显著（t(29)= -1.32, p>0.05）。

SPSS实验报告4

《统计分析软件》实验报告实验序号：B0901153-4实验项目名称：方差分析学号姓名专业、班级实验地点指导教师时间一、实验目的及要求实验目的：（1）加深对方差分析基本思想的进一步理解；（2）熟悉F检验方法和主要的方差分析方法。

实验要求：（1）单因素方差分析过程；（2）双因素方差分析过程；（3）有交互作用的双因素方差分析过程；（4）掌握各个分析过程的基本步骤、主要选择项的含义，输出结果的信息含义。

二、实验设备（环境）及要求微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件三、实验内容与数据来源实验内容和数据根据《SPSS实验上机题》实验四及《试验4补充题》四、实验步骤与结果1、（1）数据中的因变量是学生独立思考水平提高的成绩，因素是学生采用的学习方式。

（2）建立数据文件首先在变量视图中定义变量的属性，总共有三个变量，分别为方式、提高的成绩，均定义为数值型的变量：再在数据视图中输入变量值：单击“分析”→“比较均值”→“单因素”，再出现的对话框中，选择变量“学生提高的成绩”为“因变量列表”，选择“方式”为“因子”单击“对比”，选择“多项式”，然后点击“继续”单击“两两比较”，选择“LSD”，然后点击“继续”单击“选项”，选择“方差同质性检验”以及“均值图”，然后单击“继续”最后单击“确定”，得出下列结果结论：（1）、方差齐次性检验表：输出的显著性为0.307，远大于0.05，因此我们认为各组的总体方差相等。

（2）、方差分析表：总离差平方和为1156.800，组间离差平方和为1069.400，组内离差平方和为87.400，在组间离差平方和中可以被线性解释的部分为396.050；方差检验F=165.182，对应的显著性为0，小于显著性水平0.05，因此我们认为3组中至少有一组与另一组存在显著性差异。

（3）、多重比较表（LSD法）：由表可知，三组互相的显著性水平都为0，小于0.05，因此说明这几组之间的差异性显著。

SPSS实验报告2

SPSS数据统计软件实验报告专业信息与计算科学班级 15级1班组别指导教师朱云颉姓名史博强同组人实验时间 2018 年 3 月 25 日实验地点 k7-403 实验名称方差分析实验目的通过对数据的分析，使其掌握用方差分析的方法来比较数据。

实验仪器：1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有Windows98/2000/XP操作系统及SPSS软件。

2、了解SPSS软件的特点及系统组成，在电脑上操作SPSS软件。

实验内容、步骤及程序：一、1.实例内容：下表给出销售方式对销售量的对比试验数据，利用单因素方差分析来分析不同的销售方式对销售量的影响。

2.实例操作：Step 01 打开对话框。

打开数据文件,选择菜单栏中的【分析】|【比较均值】|【单因素ANOVA】命令,弹出【单因素ANOVA检验】对话框。

Step 02 选择因变量。

在候选变量列表框中选择【销售量】变量作为因变量,将其添加至【因变量列表】列表框中。

Step 03 选择因变量。

在候选变量列表框中选择【销售方式】变量,将其添加至【因子】文本框中。

Step 04 定义相关统计选项以及缺失值处理方法。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【选项】，在弹出的对话框选中【方差同质性检验】、【平均值图】复选框，然后单击【继续】。

Step 05 事后多重比较。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【事后比较】，在弹出图中选中Bonferroni复选框，然后单击【继续】。

Step 06 对组间平方和进行线性分解并检验。

单击【单因素ANOVA检验】对话框【对比】，弹出图的对话框选中【多项式】，将【等级】设为【线性】，单击【继续】返回【单因素ANOVA检验】的对话框。

Step 07 单击【确定】，输出分析结果。

3.实例结果及分析變異數同質性測試销售量Levene 統計資料df1 df2 顯著性.346 3 16 .793给出了方差齐性检验的结果。