管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告
管理统计spss数据管理-实验报告
管理统计spss数据管理-实验报告数据管理⼀、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.对CCSS案例数据的数据管理操作（1）打开“计算变量”对话框，设定⽬标变量名为TS3，数字表达式为“1”，确定后即建⽴该新变量，取值为1.如下图所⽰。
（2）再次打开“计算变量”对话框，更改数字表达式为“2”，单击“如果”按钮，设定筛选条件为“S3>=35&S3<=54”,如下图所⽰。
（3）选择“转换”并选中“重新编码为不同变量”菜单项，将S3年龄选⼊“数字变量—>输出变量”列表框中,在“名称”⽂本框中输⼊新变量名TS3并单击“更改”按钮。
如下图所⽰。
“重新编码到其他变量：旧值和新值”对话框（4）该窗⼝为对连续变量进⾏分组合并的代码窗⼝（5）可视离散化过程选择“转换”—>“可视离散化”菜单项之后，打开的对话框要求⽤户选择希望进⾏离散化的变量，选择完毕后单击“继续”按钮，则系统会对相应的变量进⾏数值扫描，打开相应的窗⼝以后，然后根据⾃⼰的需求设定变量的值。
“可视化封装”对话框“⽣成分割点”对话框2．针对SPSS⾃带数据Employee data.sav进⾏的练习（1）根据变量bdate⽣成⼀个新变量“年龄”，⾸先选择“转换”—>“计算变量”菜单项之后，将计算变量窗⼝的⽬标变量设为“年龄”，并将数字表达式设定为“2013-XDATE.YEAR(bdate)”，函数组栏选中“抽取⽇期”，最后点击“确定”就⽣成了该新变量“年龄”。
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...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。
实验报告2——基于SPSS的假设检验、方差分析、非参数检验
中央财经大学实验报告实验项目名称假设检验、方差分析、非参数检验所属课程名称统计学实验类型设计型、综合型实验实验日期2014年4月成绩实验报告数据准备。
从500个人中随机抽取大约30%。
1、用SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验。
（以下假设检验中限制性水平设为5%）（1）计算总体中上月平均工资95%的置信区间（分析→描述统计→探索）。
下表为SPSS软件进行对“平均工资”变量进行描述统计分析所得。
从表中可以直接得到95%置信区间为【2118.79，2277.21】统计量标准误（元）均值2198.00 40.083均值的 95% 置信区间下限2118.79上限2277.215% 修整均值2202.96中值2200.00方差241002.685标准差490.920极小值800极大值3700范围2900四分位距600偏度-.042 .198（2）检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。
（单个样本t检验）根据题目要求，这里采用双侧假设。
零假设和备择假设为：H0=2000，H1≠2000。
由上表得，p=0.000<0.05=α，所以，拒绝原假设，即可以认为中体中上月平均工资不等于2000元（3）检验能否认为男生的平均工资大于女生。
（两个独立样本t检验）检验的零假设和备择假设为：H0：男生的平均工资不大于女生H1：男生的平均工资大于女生如上表所示，方差检验的p值等于0.092>0.05，因此不拒绝方差相等的原假设，认为男女平均工资的方差相等。
所以t检验选取方差相等的一列，其中双侧检验的p值为0.000，因此右侧检验的p值为0.000/2=0.000<0.05(显著性水平)，所以拒绝原假设，因此认为男生的平均工资大于女生。
（4）一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。
检验这一假说。
（匹配样本t检验）。
H0：μ1-μ2≤0；H1：μ1>μ2双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.466>0.05。
实验三 假设检验的SPSS实现
实验三假设检验的SPSS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）：12.3 12.8 12.4 12.1 12.7(1) 求总体直径95%的置信区间。
（2）是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm ?2.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？A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137 B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，要求按此思路对上题进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。
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。
單一樣本統計資料N 平均數標準偏差標準錯誤平均值直径 5 12.4600 .28810 .12884單一樣本檢定檢定值= 12.3T df 顯著性（雙尾）平均差異95% 差異數的信賴區間下限上限直径 1.242 4 .282 .16000 -.1977 .5177为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据，在变量视图中输入电阻和批次，然后再数据视图中录入数据，分析——比较均值——独立样本T检验（分组选批次，输入1,2）确定群組統計資料批次 N平均數 標準偏差 標準錯誤平均值电阻1 7 .14171 .003773 .001426 27.13886.002610.000986会根据方差齐性检验结果选择T 检验中结果中有用的信息。
为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1. 方法一：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差值，数字表达式为A 组 – B 组，点击确定。
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。
spss管理统计课程设计参数估计与假设检验
S P S S管理统计课程设计参数估计与假设检验-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验名称：实验二实验要求：1、撰写实验报告。
每个操作要写出实验步骤，及操作结果2、要求电子版实验报告，用文件名“学号+实验二”保存，学期结束打印上交。
三、实验步骤及结果：一、利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。
1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。
1.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—explorer，弹出小窗口，将“当前工资”送入右框中的“dependent list”中，将“工作类型”放入“factor list”中，如图1.113）点击statistics按钮出现如图1.12,此框中可输入1-α的值，如95%，为其置信度，点击continue返回。
4）点击OK。
图1.11 explore 对话框图1.12统计量设置窗口1.2实验结果：如图1.13和图1.14，由图1.13得知其点估计为mean：31888.6，“一线工人”当前工资的均值的区间估计为（30470.2, 33306.9），其中lower bound表示置信区间的下限，upper bound表示置信区间的上限。
图1.13图1.14统计量描述2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。
2.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—frequencies，点击左边框中的变量“工作类型”并用中间的箭头放入右边的框中，如图2.11所示，3）再点击OK图：1.21 频次分析模块主窗口2.2实验结果：如图2.22所示，可知“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工比例中的77.9% ,7.1% ,15.0%。
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。
统计学SPASS实验报告
科技与艺术学院经管系实验报告实验名称：线性回归分析实验地点： 13号机房实验时间： 2019年5月28日星期二系（部）经管系专业经济学班级 17经济1学生姓名余仕英学号 Xn17710121指导老师张丽娟4.实验结果分析：最后我们经过操作，得到的实验结果如下表1所示表 1相关性数学成绩语文成绩数学成绩Pearson 相关性10.586显著性（双侧）0.075 N1010语文成绩Pearson 相关性0.5861显著性（双侧）0.075N1010结论：根据上表1数据显示，得知p=0.075>α，所以不拒绝原假设，说明两个变量之间不具有相关性，即语文成绩与数学成绩没有相关性，两者之间不存在相关关系。
图1案例2 相关系数值解读相关性微弱程度1.实验目的：检验投资总额、收入、文化程度、年龄之间是否存在相关性。
2.提出假设：原假设：H0:ρ=0 没有相关性备择假设：H1：ρ≠0 有相关性3.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“双变量”，然后以“投资总额、收入、文化程度、年龄”为变量。
第二步，选择计算相关数据的方法，三选一，此处的数据为顺序型，故我们选择Spearman方法。
如下图2所示。
第三步，根据本次的数据文件，我们此次在显著性检验当中应选择“双侧检验”。
第四步，勾选“标记显著性相关”。
图 2内容二偏相关1.实验目的：检验商业投资、地区经济增长、旅游区号、游客增长速度之间是否存在偏相关。
2.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“偏相关”，然后以“游客增长速度”为控制变量，以“地区增长、商业投资、旅游区号”为变量。
如下图3所示。
第二步，“选项”——勾选“零阶相关系数”——点击“继续”。
第三步，勾选“双侧检验”——“显示实际显著性水平”——“确定”。
图 3内容三自变量与因变量之间的线性关系1.实验目的：检验自变量与因变量之间是否具有线性相关关系，即检验价格、收入是否影响人均食品支出。
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
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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RA TE，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）。
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。
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。
管理统计学SPSS假设检验bistu
北京信息科技大学
信息管理学院
（管理统计学实验）实验报告3
1.实验名称、实验目的、实验内容、实验要求由教师确定，实验前由教师事先填好，然后作
为实验报告模版供学生使用；
2.实验准备由学生在实验或上机之前填写，教师应该在实验前检查；
3.实验过程由学生记录实验的过程，包括操作过程、遇到哪些问题以及如何解决等；
4.实验总结由学生在实验后填写，总结本次实验的收获、未解决的问题以及体会和建议等；
5.源程序、代码、具体语句等，若表格空间不足时可作为附录另外附页。
附：
4.1 根据住房状况调查数据，推断家庭人均住房面积的平均值是否为20平方米。
具体数据见“住房状况调查.sav”
4.2 收集到26家保险公司人员构成的数据，现希望对目前保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行判断，需要判断受高等教育的程度是否大于0.8，年轻人占的比例是否等于0.5。
具体数据见“保险公司人员构成情况.sav”。
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。
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SPSS实验报告.doc
SPSS实验报告一．实验目的1. 掌握SPSS 的基本操作，能够熟练应用SPSS 进行基本的统计分析。
2. 在用SPSS 对具体实例进行分析的基础上能对结果进行正确的解释。
3. 在对SPSS 基本操作熟练的情况下，进一步自学SPSS 更强大的分析能。
二．实验要求1. 掌握如何通过 SPSS 进行数据的获取和管理，包括数据的录入，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（一）.问题的提出对不同广告方式和不同地区对某商品销售额影响进行分析。
在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。
自变量为广告方式（X1）和地区(X2)，因变量为销售额(Y)。
涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。
具体数据如下：X1 X2 Y1.00 1.00 75.002.00 1.00 69.004.00 1.00 63.003.00 1.00 52.001.002.00 57.002.00 2.00 51.004.00 2.00 67.003.00 2.00 61.001.00 3.00 76.002.003.00 100.004.00 3.00 85.003.00 3.00 61.001.00 4.00 77.002.00 4.00 90.004.00 4.00 80.003.004.00 76.001.00 5.00 75.002.00 5.00 77.004.005.00 87.003.00 5.00 57.002.00 6.00 60.00 4.00 6.00 62.003.00 6.00 52.001.00 7.00 76.002.00 7.00 33.004.00 7.00 70.00 3.00 7.00 33.001.00 8.00 81.002.00 8.00 79.00 4.00 8.00 75.003.00 8.00 69.001.00 9.00 63.002.00 9.00 73.004.00 9.00 40.00 3.00 9.00 60.001.00 10.00 94.002.00 10.00 100.00 4.00 10.00 64.003.00 10.00 61.001.00 11.00 54.002.00 11.00 61.00 4.00 11.00 40.001.00 12.00 70.002.00 12.00 68.00 4.00 12.00 67.003.00 12.00 66.001.00 13.00 87.002.00 13.00 68.004.00 13.00 51.00 3.00 11.00 41.00 3.00 13.00 65.001.00 14.00 65.002.00 14.00 63.004.00 14.00 61.00 3.00 14.00 58.001.00 15.00 65.002.00 15.00 83.004.00 15.00 75.00 3.00 15.00 50.001.00 16.00 79.002.00 16.00 76.00 4.00 16.00 64.003.00 16.00 44.002.00 17.00 73.004.00 17.00 50.00 3.00 17.00 45.001.00 18.00 75.002.00 18.00 74.00 4.00 18.00 62.003.00 18.00 58.001.00 1.00 68.002.00 1.00 54.00 4.00 1.00 58.003.00 1.00 41.001.002.00 75.002.00 2.00 78.00 4.00 2.00 82.003.00 2.00 44.001.00 3.00 83.002.003.00 79.004.00 3.00 78.00 3.00 3.00 86.001.00 4.00 66.002.00 4.00 83.004.00 4.00 87.00 3.00 4.00 75.001.00 5.00 66.002.00 5.00 74.00 4.00 5.00 70.003.00 5.00 75.001.00 6.00 76.002.00 6.00 69.00 4.00 6.00 77.003.00 6.00 63.001.00 7.00 70.002.00 7.00 68.00 4.00 7.00 68.003.00 7.00 52.001.00 8.00 86.002.00 8.00 75.00 4.00 8.00 61.003.00 8.00 61.001.00 9.00 62.002.00 9.00 65.00 4.00 9.00 55.003.00 9.00 43.002.00 10.00 70.004.00 10.00 76.003.00 10.00 69.001.00 11.00 56.002.00 11.00 53.004.00 11.00 70.003.00 11.00 43.001.00 12.00 86.002.00 12.00 73.004.00 12.00 77.003.00 12.00 51.001.00 13.00 84.002.00 13.00 79.004.00 13.00 42.003.00 13.00 60.001.00 14.00 77.002.00 14.00 66.004.00 14.00 71.003.00 14.00 52.001.00 15.00 78.002.00 15.00 65.004.00 15.00 65.003.00 15.00 55.001.00 16.00 80.002.00 16.00 81.004.00 16.00 78.003.00 16.00 52.001.00 17.00 62.002.00 17.00 57.004.00 17.00 37.003.00 17.00 45.001.00 18.00 70.002.00 18.00 65.004.00 18.00 83.003.00 18.00 60.00X1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。
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。
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。
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-实验报告假设检验的SPSS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3. 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 = 0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。
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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
2.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
3. 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：
型号I ：
型号II ：
型号III ：
（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
zhijin
g
5 .2881 .1288
单个样本检验
检验值 = 0
t df Sig.(双
侧) 均值差值差分的 95% 置信区
间
下限上限
zhijin
g
4 .000
为完成实验提要2.可进行如下步骤
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 .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：
.打开，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。
经过比较，差值相同，因此配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验
为完成内容提要4，可进行如下步骤
4.首先将数据录入SPSS中
建立变量视图
建立数据视图
.针对题目4（1），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号到因子，再点两两比较→SNK →确定
寿命
型号N alpha = 的子集
1 2
Student-Newman-Keuls a 传统手刹 5
型号II 5
型号I 5
型号III 5
显着性.606
将显示同类子集中的组均值。
a. 将使用调和均值样本大小 = 。
由S-N-K分析，传统手刹与型号I、型号II、型号III无显着性差别，它们与型号III有显着性差别。
.针对题目4（2），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号到因子，再点两两比较→LSD →确定
多重比较
因变量: 寿命
(I) 型号(J) 型号均值差
(I-J) 标准误显着性95% 置信区间
下限上限
LSD 传统手刹
型号I .347
型号II .437
型号III *.000 型号I
传统手刹.347
型号II .4600 .866
型号III *.000 型号II
传统手刹.437
型号I .866
型号III *.000 型号III
传统手刹*.000
型号I *.000
型号II *.000
*. 均值差的显着性水平为。
由LSD知：传统手刹与型号III的显着性差异为，它小于，故它们有差异。
四、实验结果与结论。