spss

SPSS的基本应用

1.某地调查居民心理问题的存在现状，资料如下所示，试绘制线图比较不同性别和年龄组

的居民心理问题检出情况。

实验步骤：

打开SPSS 将数据输入，如experiment2-1

graphs->line,打开如下对话框，并按如下对话框进行相应的设置，单击define

打开第二个对话框，并按如图设置

单击OK，其线图绘制如下

实验结果：

通过图形比较分析，可得到以下结论

1、女性的心理问题在大部分时间段都比男性高一些

2、女性在20-60岁之间心理波动不是很大，女性在25和55岁时的心理问题最小

3、男性的心理曲线总体成升高趋势增长，男性在35岁时心理问题最小

通过图形，我们还可以发现很多结论，具体问题具体分析，此处只是得出了部分结论2、为研究儿童生长发育的分期，调查1253名1月至7岁儿童的身高（cm），体重（kg）,胸

围（cm）和坐高（cm）资料。资料作如下整理：先把一月至七岁化成19个月份段，分月份算出各指标的平均值，将第1月的各指标平均值与出生时的各指标平均值比较，求出月平均值增长率（%），然后第二月起的各月份指标平均值均与前一月比较，亦求出月平均增长率（%），结果见下表。欲将儿童生长发育分为四期，故指定聚类的类别数为4，请通过聚类

打开SPSS 将数据输入，如experiment2-2

analyze->classify->k-means cluster打开如下对话框，按如图设置

并单击save,选择cluster menbership

单击potions选择ANOVA table

单击OK得到分类结果保存在experiment2-2result1

Quick Cluster

Initial Cluster Centers

Iteration History(a)

absolute coordinate change for any center is .000. The current iteration is 2. The minimum distance between initial centers is 10.520.

Final Cluster Centers

1

2 3 4 height 11.03 5.47 2.86 .91 weigth

50.30 19.30 7.75 1.47 circumferenc e

11.81 5.20 2.09 .48 sitheigth 11.27

7.18

2.11

.66

ANOVA

The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed

significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.

Number of Cases in each Cluster

Cluster 1

1.000 2 1.000 3

2.000 4

15.000 Valid 19.000 Missing

.000

分类结果中有一个结果反常，通过与上表分类结果对比，第四组最接近第三组的结果 将第四组的weight 值增加0.5，其分类结果如experiment2-2result2

Final Cluster Centers

通过以上分析儿童生长发育的四个起止区间为

第一个发育期间为：第一个月

第二个发育期间为：第二个月

第三个发育期间为：第三，四，六月

第四个发育期间为：剩余的月份

实验小结

1、第二题感觉分析不是很严谨，但又不知道该怎么做，请老师指导。

2、本实验主要以应用SPSS为主。

回归分析

（1）说明二变量之间的相关方向；

画出散点图，观察二变量的相关方向

x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225];

y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624];

plot(x,y,'or')

xlabel('生产性固定资产价值（万元）')

ylabel('工业总产值（万元）')

由图形可得，二变量的相关方向应为直线

（2）建立直线回归方程；

x=[318 910 200 409 415 502 314 1210 1022 1225]; y=[524 1019 638 815 913 928 605 1516 1219 1624]; X = [ones(size(x))', x'];

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y',X,0.05);

b,bint,stats

b =

395.5670

0.8958

bint =

210.4845 580.6495

0.6500 1.1417

stats =

1.0e+004 *

0.0001 0.0071 0.0000 1.6035

上述相关系数r为1，显著性水平为0

Y=395.5670+0.8958*x