统计学原理SPSS实验报告
spss实验报告,心得体会
spss实验报告,心得体会篇一:SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级:统计0801班学号:1304080116 姓名: 宋磊指导老师:胡朝明2010.9.8一、实验目的:1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作;2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;3、熟悉描述性统计图的绘制方法;4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求:1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除;数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并1掌握其SPSS的实现(频数，均值，标准差，中位数，众数，极差)。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析，相关分析)。
三、实验内容:1、使用SPSS进行数据的录入，并保存: 职工基本情况数据:操作步骤如下:打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口(Data View)中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示:输入后的数据为:将上述的数据进行保存:单击保存即可。
2、读取上述保存文件:选择菜单File--Open—Data;选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口:选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一2个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示:篇二:SPSS相关分析实验报告本科教学实验报告(实验)课程名称:数据分析技术系列实验实验报告学生姓名:一、实验室名称:二、实验项目名称:相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。
统计学实验SPSS实习报告
统计学实验SPSS实习报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验的目的：1。
掌握数据集中趋势和离中趋势分析方法2.熟悉掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别.实验内容：（1)Frequencies过程（2)Descriptives过程（3)Expiore 过程（4)Croostabs过程一、数据和输入与保存频率[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav实验数据的统计量数目为21 实际检验统计量数目为21 全部检验。
统计量时间分组N 有效21缺失0该组检验是我根据软件数据，依据年限的不同分为了一共4组数据的时间分组数据，从而大大的减少了数据的分析复杂性。
最后得出的时间分组的表格如下。
时间分组频率百分比有效百分比累积百分比有效1980以下 3 14.3 14.3 14.31980到1990 10 47.6 47.6 61.91990到1995 5 23.8 23.8 85.71995以上 3 14.3 14.3 100.0合计21 100.0 100.0描述统计分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav有表格可以看出数据数目一共21个有小数据21个，其中极小值为1.00极大值为4.00.均值为2.3810.我们是以时间分组的一组描述数据量，既可以得出下列的数据分析表格。
如下为数据的执行命令。
EXAMINE VARIABLES=时间分组/PLOT BOXPLOT STEMLEAF/COMPARE GROUPS/STATISTICS DESCRIPTIVES/CINTERVAL 95/MISSING LISTWISE/NOTOTAL.数据的游览分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav描述统计量标准误时间分组均值 2.3810 .20090均值的 95% 置信区间下限 1.9619上限 2.80005% 修整均值 2.3677中值 2.0000方差.848标准差.92066极小值 1.00极大值 4.00范围 3.00四分位距 1.00偏度.387 .501峰度-.456 .972 时间分组时间分组 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 000.00 1 .10.00 2 . 0000000000.00 2 .5.00 3 . 00000.00 3 .3.00 4 . 000Stem width: 1.00Each leaf: 1 case(s)CROSSTABS/TABLES=时间分组 BY 消费性支出（元）/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT/COUNT ROUND CELL.交叉表[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav计数最后实验总结：在该组的实验中，我们利用的是spss软件来实现的一系列的数据分析与统计，我们选择的是数据中以自己独立的时间分组来实现数据的整理以及一系列的数据处理，最后得出了上面的一系列内容，这次实验内容我学到了很多，也从中学习到了spss软件的实际操作。
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统计软件实训报告
SPSS统计软件实训报告第一篇：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。
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）。
spss统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：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、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。
通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。
最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。
接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。
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。
spss统计学实验报告
spss统计学实验报告SPSS统计学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，而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件。
本文将通过一项实验报告，展示SPSS在统计学研究中的应用。
实验目的本次实验的目的是研究不同年龄段的人口对某商品的购买意愿。
通过统计分析，我们希望了解不同年龄段的人口对该商品的态度和购买意愿是否存在显著差异。
实验设计我们从不同年龄段的人群中随机选取了200名被试者，他们分别属于18-25岁、26-35岁、36-45岁和46-55岁四个年龄段。
我们设计了一份问卷调查，包括了关于该商品的态度和购买意愿的问题。
被试者需要根据自己的实际情况进行回答。
数据收集与处理通过问卷调查，我们获得了每位被试者的年龄、性别、对该商品的态度和购买意愿等数据。
接下来，我们使用SPSS软件对这些数据进行了处理和分析。
数据分析首先，我们使用SPSS计算了各个年龄段的平均购买意愿得分，并绘制了柱状图以便直观地比较各个年龄段之间的差异。
结果显示，18-25岁年龄段的平均购买意愿得分最高，而46-55岁年龄段的平均得分最低。
接着，我们进行了方差分析（ANOVA）以确定不同年龄段之间的购买意愿是否存在显著差异。
结果表明，不同年龄段之间的购买意愿存在显著差异（F = 3.78, p < 0.05）。
进一步的事后比较（post hoc comparison）显示，18-25岁年龄段和26-35岁年龄段之间的差异是显著的（p < 0.05），而其他年龄段之间的差异则不显著。
讨论与结论通过本次实验，我们发现不同年龄段的人口对该商品的购买意愿存在显著差异。
具体而言，年龄较小的人群更倾向于购买该商品。
这可能是由于不同年龄段的人口对商品特性、需求和消费习惯存在差异所致。
然而，本次实验存在一些限制。
首先，样本容量较小，可能不足以代表整个人口。
SPSS基本统计分析实验报告
实验报告18 0 1 1 0 0 1 男19 0 1 1 1 0 0 男20 1 1 0 1 0 0 男三、实验步骤（最好有截图）：第一题：1.打开“职工数据.sav”文件，选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Frequencies】,选择“年龄”、“基本工资”分析变量到【Variable（s）】框中。
选择“Statistics”按钮，选中众数、中位数、均值、极值、极差、四分位点、方差、标准差、斜度、偏度。
按“OK”，把输出的结果进行保存。
2.在【Frequencies】框中按“Charts”按钮，分别做饼图、条形图、直方图。
选择【Graphs】→【Boxplot】→【Summaries of Separate Variables】，分别选中“年龄”、“基本工资”分别做箱形图。
保存结果二。
3.选择菜单:【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Descriptives】，选择“基本工资”，选中“Save standardized values as variables”选项，按“OK”确定保存结果二。
4.选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Crosstabs】，把“职称”作为Row变量，“文化程度”作为Column变量，“性别”作为Layer变量。
确定保存结果三。
第二题：1.先制作20位消费者对6种品牌电视机进行消费满意度调查情况表。
2.选中菜单：【Analyze】→【Multiple Response】→【Define Sets】，选择康佳，长虹，海尔，东芝，创维，海信六个变量到【Variables in Set】框中，选择【Dichotomies】和【Counted value】，在【Name】框中输入多选项变量集的名称，这里输入“set1”，系统会自动在该名字前加字符＄。
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）。
SPSS统计软件实验报告实验三
表明：Sig=0.240在显著水平为0.05下接受，即可以出厂。
实验结果报告与实验总结：
单一样本T检验，用于检验单个变量的均值与假设检验值(给定的常数)之间是否存在差异。
独立样本T检验，用于检验对于两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。如果两组样本彼此不独立，应使用配对T检验（Paired -Sample T Test）。如果想比较的变量是分类变量，应使用Crosstabs功能。
配对检验结果表明t为4.210，自由度为7，显著值为0.004，差别具高度显著性意义，即饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有影响。
4.录入数据后，analyze->nonparametric tests->1-sample k-s，频数选入test variable list，再选uniform，得到结果：
–与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体分布.
教师评语：
实验过程记录（含：基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）：
1.（1）录入数据后，analyze—compare means—means，打开对话框，身高选入dependent list，性别选入independent list,得到结果：
Mean
性别
身高(厘米)
男
161.680
女
155.860
Total
（转下页）
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
频数
N
10
Uniform Parametersa
Minimum
66
Maximum
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）。
统计学SPSS软件实操实习报告
实习报告本学期专业开设了统计学课程，通过一学期的学习我们对统计学应用领域及其类型基本概念有了基本了解，掌握了数据的收集、展示、分析的技术。
但这都是些书本上的理论知识，是纸上谈兵。
然而通过一学期统计学的学习，由最初对统计学的枯燥乏味的认识，逐渐得到转变，平时学习中的积累，在此次实习中得到了实际应用。
统计学作为应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
统计方法适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法。
此次实习我们根据消费者对食品安全的了解情况做了问卷式调查。
如果是以我们以前的知识和技术水平，仅会用Excel表格对数据做粗略的统计，多份问卷的数据统计工作需要大量的时间，大量的人力，还有可能出现误差，导致统计结果极不准确，又不能直观反应问卷信息，然而学习了统计学数据分析之后，通过SPSS软件就可以很容易的对事先录入的数据进行分析统计，不但操作简单易学，而且我们可以对数据中无效数据进行排除，对数据结果的个数及比例等进行直观的比较。
我们既在实践中提高了动手操作的能力和把理论应用到实践中去的思想，又通过试验加深了我们对课本上理论的认识和掌握。
对于此次的统计学实习，自我感觉还是有很多收获的。
首先，我们选择了不同地区、不同年龄、不同职业的群体做了广泛的调查，真正到人群中调查，对食品安全等情况有了更深刻的认识，更真实的反应。
其次，从获得的调查问卷数据统计中，也让我认识到了目前食品安全问题依旧严峻，值得大家关注。
第三，更重要的是，我们学会用统计学知识整理分析数据，使得理论知识在实际工作中得到应用，理论与实际相结合，是我们学习的重中之重。
此次实习中也有很多的问题，需要在以后的实习中多加注意。
例如，调查问卷的设计并不完善，要求不明确，问题的针对性，相关性有待提高。
从班级汇总的数据来看，调查人群的年龄较集中，下次应注意选择代表性的人群，平均分配每类人群的调查数。
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。
统计学原理SPSS实验报告
实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）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：掌握SPSS的基本输入输出方法,并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图,散点图,饼形图等)操作过程：步骤1：启动SPSS。
单击Windows 的[开始］按钮（如图1-1所示），在[程序］菜单项[SPSS for Windows］中找到[SPSS 13。
0 for Windows]并单击，得到如图1—2所示选择数据源界面。
图1—1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1—3。
启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器).同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的.多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。
打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。
SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。
先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。
命名为mydata并保存在桌面。
如图1—4所示。
图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料(该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
选择的数据源见表1。
步骤5：数据准备。
激活数据管理窗口,定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
步骤6：选Graphs菜单的Bar。
.。
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1. 简介统计分析是一种通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后规律的方法。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它可以快速、准确地进行各种统计分析，并生成相应的报告和图表。
本实验报告旨在介绍统计分析的基本概念和SPSS的应用。
我们将以一个实际案例为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和统计分析，并通过Markdown文本格式输出实验报告。
2. 实验目的本实验的主要目的是通过分析某公司员工的工资数据，探究不同因素对工资的影响，并使用SPSS进行相应的统计分析。
通过本实验，我们将学习以下内容： - 数据的描述性统计分析 - 数据的正态性检验 - 不同因素与工资之间的相关性分析 - 因子分析 - 回归分析3. 数据收集与处理我们从某公司的人力资源部门获取了一份员工的工资数据，包括以下变量： - 员工编号（ID） - 性别（Gender） - 年龄（Age） - 受教育程度（Education） - 工作经验（Experience） - 部门（Department） - 工资（Salary）我们首先对数据进行了清理和预处理，包括删除缺失值、处理异常值等。
接下来我们将介绍具体的统计分析过程。
4. 描述性统计分析在进行其他进一步的分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
我们计算了各个变量的平均值、标准差、最大值、最小值以及分位数，并使用Markdown表格的形式进行展示。
变量平均值标准差最大值最小值25%分位数50%分位数75%分位数年龄35.2 5.6 45 25 30 35 40 工资5000 1000 8000 3000 4000 5000 6000 受教育程度2.5 0.5 3 2 2 3 3工作经验8.2 2.1 12 5 7 8 10从上表中可以看出，样本中的员工年龄平均为35.2岁，工资平均为5000元。
《统计实习》SPSS实验报告
《统计实习》SPSS实验报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验目的：1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法；2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。
实验内容及步骤一、数据输入案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计，数据如下：1.打开SPSS软件，进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入其变量视图为：二、探索分析进行探索分析得出如下输出结果：浏览由上表可以看出，6例均为有效值，没有记录缺失值得情况。
由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。
男男 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 342.00 1 . 892.00 2 . 02Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)女女 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 233.00 1 . 568 1.00 2 . 0Stem width: 1000Each leaf: 1 case(s)三、频率分析进行频率分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：肺活量。
可见样本量N为6例，缺失值0例， 1500以下的33％，1500-2000男生33％女生50％，2000以上女生16.7％，男生33％。
四、描述分析进行描述分析得出如下输出结果：由上图可知，分析变量名：工资，可见样本量N为6例，极小值为男1342女1213，极大值为男2200女2077，说明12人中肺活量最少的为女生是1213，最多的为男生有2200，均值为1810.50/1621.33，.标准差为327.735/325.408，离散程度不算大。
五、交叉分析实验报告三实验项目：均值比较实验目的：.学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
实验内容及步骤（一）描述统计案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对15位肥胖者进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重。
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实验一：用SPSS绘制统计图
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（绘制统计图）
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：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）
操作过程：
步骤1：启动SPSS。
单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。
图1-1 启动SPSS
图1-2 选择数据源界面
步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。
启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。
同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。
多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件
步骤3：数据的输入。
打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。
SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。
先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。
命名为mydata并保存在桌面。
如图1-4所示。
图1-4 数据的输入
步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
选择的数据源见表1。
步骤5：数据准备。
激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。
在定义选项框的下方有一数据类型栏，系统提供3种数据类型：
Summaries for groups of cases：以组为单位体现数据；
Summaries of separate variables：以变量为单位体现数据；
Values of individual cases：以观察样例为单位体现数据。
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，本实验选复式直条图。
点击Define钮，弹出Define Clustered Bar:Summaries for Groups of Cases对话框
（图1-6），在左侧的变量列表中选rate点击➢钮使之进入Bars Represent栏的Other snmmary function选项的Variable框，选disease点击➢钮使之进入Category Axis框，选bp点击➢钮使之进入Define Clusters by框。
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏输入“血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率的关系”，点击Continue钮返回Define Clustered Chart:Summaries for Groups of Cases对话框，再点击OK钮即完成。
结果表明：图1-7为经编辑（主要是将分组的标目改为中文）后血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率关系的直条图。
从图中可见，冠心病各临床型的发生率以冠状动脉机能不全最低、心肌梗塞最高；随血压的升高，疾病发生率升高；异常血压对心肌梗塞发生的影响作用大于其他临床型。
图1-7 血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率关系
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数据74-12.sav文件（数据是在实验一中已经输入的）如图2-1
图2-1
步骤2、点击analyze中的Descriptive Statistics选择Descriptives 如图2-2
图2-2
步骤3、点击Descriptives，弹出一个Descriptive对话框如图2-3
图2-3
步骤4 选中VAR00001拖入Variable(s)列如图2-4
图2-4
步骤5点击options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：
结果的解释：最小值是1000，最大值是2980，总和是92860，均值是1897.20,标准差是455.98084，方差是207918.5。
实验三：用SPSS做回归分析
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（一元线性回归）
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：线性回归是对给出的一些数据用OLS方法求出估计的线性方程系数，利用求得得线性模型可以进行一些预测。
操作过程：
步骤1、打开SPSS输入数据保存到桌面280-17.sav文件（具体操作步骤见实验一）结果如图3-1
图3-1
步骤2、点击Graphs 选择Scatter/dot 如图3-2
图3-2
选择simple scatter 点击Define 进入如图3-3
图3-3
图3-4
在图3-4中将产品产量这个变量输入 Y-Axis ,将单位成本输入X-Axise 如图3-5
图3-5
点击OK ，结果如图3-6
图3-6
步骤3、点击analyze中的regression选择linear 如图3-7
图3-7
点击Linear 进入如图3-8
图3-8
在图3-8中将单位成本这个变量输入 Dependent ,将产品产量输入Independt(s) 如图3-9
图3-9 点击OK 结果如图3-10
图3-10
实验结果：
结果的解释：从散点图可以初步的看出单位成本和产品产量之间呈现向右下方倾斜的直线，
Y=77.308-1.808X
X-----------产品产量
Y---------- 单位成本
平均而言，产品产量每提高一个单位单位成本下降1.808个单位。