SPSS实验报告1
中南财大-SPSS-实验报告-1
《统计分析软件》实验报告
下面用SPSS打开txt文件，首先点窗口左上角的工具栏的“打开文件”图标，打开桌面的test3.txt文件，得到如下视图：
通过对比原文件数据，我们发现SPSS预定义格式正确地对文件进行识别，
下面进行封闭题目的录入练习，使用“数据代码+值标签”的录入方式。
例如教材【例1.2】的题目：
2.您现在读几年级？
A.大一
B.大二
C.大三
D.大四
五、分析与讨论
通过本试验项目，我理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习了如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文。
spss实习报告
spss实习报告篇一：spss实习报告SPSS统计分析软件实验报告石河子大学经济与管理学院经济与贸易系国际经济与贸易专业XX级1班雍荣 XX165106实验一 SPSS基本操作一、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（一）数据的输入和保存 1. SPSS界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。
这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。
该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。
2.定义变量选择菜单Data==>Define Variable。
系统弹出定义变量对话框如下：对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
假如有两组数据如下：GROUP 1: GROUP 2:先来建立分组变量GROUP。
请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。
现在SPSS的数据管理窗口如下所示：第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。
现在我们来建立变量X。
单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。
此时SPSS的数据管理窗口如下所示：3.输入数据首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了；其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据；第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。
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。
SPSS上机实验报告一
1.数据文件的建立。
打开SPSS,在数据编辑器的变量视图中，输入变量的属性特征，如Name,Width,Decinmal等。
以习题一为例，输入为下：返回数据编辑库，数据视图，直接录入数据。
习题一的数据表如下：点击Save，输入文件名将文件保存。
2.数据的整理数据编辑窗口的Date可提供数据整理功能。
其主要功能包括定义和编辑变量、观测量的命令，变量数据变换的命令，观测量数据整理的命令。
以习题一为例，将上图中的数据进行整理，以GDP值为参照，升序排列。
数据整理后的数据表为：整理后的数据，可以直观看出GDP值的排列。
3、频数分析。
以习题一为例(1).单击“分析→描述统计→频率”(2)打开“频率”对话框，选择GDP为变量(3)单击“统计量”按钮，打开“统计量”对话框.选择中值及中位数。
得到如下结果：（4）单击“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，选择GDP（亿元），输出为统计量。
结果如下：4、探索分析以习题2为例子：（1）单击“分析→统计描述→频率”，打开“频率”对话框，选择“身高”变量。
（2）选择统计量，分别选择百分数，均值，标准差，单击图标。
的如下结果：（3）单击“分析→统计描述→探索”，选择相应变量变量，单击“绘制”，选择如下图表，的如下结果：从上述图标可以看出，除了个别极端点以外，数据都围绕直线上下波动，可以看出，该组数据，在因子水平下符合正态分布。
4．交叉列联表分析：以习题3,原假设是吸烟与患病无关备择假设是吸烟与患病有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应变量变量，单击精确，并选择“统计量”按钮，选择“卡方”作为统计量检验，然后单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数。
得出分析结果如下：分析得出卡方值为7.469,，自由度是1，P值为0.004<0.05拒绝原假设，故有大于95%的把握认为吸烟和换慢性气管炎有关。
习题4：原假设是性别与安全性能的偏好无关备择假设是性别与安全性能的偏好有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应行列变量然后选择“统计量”按钮，以“卡方”作为统计量检验.单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数单击“确定”，得出分析结果如下：分析得出卡方值为19自由度是4，P值为0.001<0.05拒绝原假设，故有99.9%的把握认为性别与安全性能的偏好有关5实验作业补充。
spss 上机实验报告
spss 上机实验报告
《SPSS上机实验报告》
在当今社会，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于科研、商业、教育等领域。
本次
实验旨在通过SPSS软件进行数据分析，以探讨数据的规律性和相关性，为进一步的研究和决策提供科学依据。
实验一：描述性统计分析
首先，我们对所收集到的数据进行了描述性统计分析。
通过SPSS软件，我们得出了数据的平均值、标准差、最大值、最小值等指标，从而对数据的分布情况
有了更清晰的了解。
这些统计指标为我们提供了数据的基本特征，为后续的分
析奠定了基础。
实验二：相关性分析
接下来，我们利用SPSS软件进行了相关性分析。
通过相关系数的计算，我们发现了数据之间的相关程度，并得出了相关性显著性检验的结果。
这些分析为我
们揭示了数据之间的内在联系，为我们理解数据背后的规律性提供了重要线索。
实验三：多元回归分析
最后，我们进行了多元回归分析，以探讨不同自变量对因变量的影响程度。
通
过SPSS软件的模型拟合和显著性检验，我们得出了各个自变量的回归系数，并对模型的拟合程度进行了评估。
这些结果为我们提供了对因变量影响因素的深
入理解，为我们在实际应用中进行预测和决策提供了重要参考。
通过以上实验，我们不仅掌握了SPSS软件的基本操作技能，还深入了解了数据分析的方法和原理。
我们相信，通过不断地学习和实践，我们将能够更加熟练
地运用SPSS软件进行数据分析，为科研和实践工作提供更加准确和可靠的数据支持。
SPSS上机实验报告就此结束。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
SPSS软件实验报告01
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；掌握SPSS的数据管理功能。
2. 利用SPSS进行描述性统计分析。
3. 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。
4. 学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。
5. 运用因子分析方法分析数据6.运用聚类分析方法分析数据7.运用一元线性回归与多元线性回归进行预测二、实验内容1.统计分析离不开数据，因此数据管理是SPSS的重要组成部分。
详细了解SPSS的数据管理方法，将有助于用户提高工作效率。
SPSS的数据管理是借助于数据管理窗口和主窗口的File、Data、Transform等菜单完成的。
2. 频数分析、交叉列联表分析3. 单样本T检验、双样本T检验、成对样本T检验4. 两变量的相关分析、偏相关分析、距离分析5. SPSS操作、因子分析6. SPSS操作、聚类分析7. 1spss操作、一元线形回归、多元线性回归三、实验习题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结果：2、打开数据文件descriptives.sav，是从某校选取的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。
结果：【分析】根据实验结果和图表分析可知：3个班级16名学生的年龄，体重和身高的统计量分析总结如下：1、极差：年龄为5 体重为32.00 身高为31.002、最小值：年龄为13 体重为38.00 身高为149.003、最大值：年龄为18 体重为70.00 身高为180.004、均值：年龄为16.06 体重为55.6250 身高为163.68755、标准差：年龄为1.526 体重为9.47892 身高为9.038576、方差：年龄为2.329 体重为89.850 身高为 81.06963、一个生产高性能汽车的公司生产直径为322mm的圆盘制动闸。
spss统计分析报告
Spss统计分析实验报告一．实验目的：通过统计分析检验贫血患儿在接受新药物与常规药物之后血红蛋白增加量的情况，得出两者疗效是否存在差异，并且可以判断那种药物疗效好。
二．实验步骤例题：某医院用某种新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分为2 组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）如下，问新药与常规药物的疗效有别差别？新药24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 组常规14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 药物组解题：1）根据题意，我们采用独立样本T检验的方法进行统计分析。
提出：无效假设H0：新药物与常规药物的疗效没有差别。
备择假设HA：新药物与常规药物的疗效有差别。
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“药组”，“血红蛋白增加量”，之后在数据视图中输入数据，其中新药组定义为组1，常规药物组定义为组 2. 保存数据。
3）在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较变量——独立样本T检验——将“血红蛋白增加量变量”导入“检验变量”，——将“药组变量”导入“分组变量”——定义组1为新药组，组2为常规药物组——单击选项将置信度区间设为95%，输出分析数据如下：表1：组统计量药组N 均值标准差均值的标准误血红蛋白增加量新药组10 23.6000 7.22957 2.28619常规药组10 20.9000 4.22821 1.33708表2：独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值标准误血红蛋白增加量假设方差相等 1.697 .209 1.019 18 .321 2.70000 2假设方差不相等 1.019 14.512 .325 2.70000 24)输出结果分析由上述输出表格分析知：接受新药物组和常规药物组的均值分别为23.6000，20.900，接受新药物增加的血红蛋白量的均值大于接受常规药物的，所以说新药物的疗效可能比常规药物好。
SPSS的相关分析实验报告
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
SPSS18.0实验报告
统计分析软件及其应用通识选修课实验报告一、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。
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，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，并掌握对数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差的操作方法。
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、回归分析、相关分析）。
三、实验内容：实验一：使用SPSS进行数据的录入，并保存操作步骤：打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口中录入数据，如下图所示：输入后的数据如下：将上述数据进行保存：单击“文件→保存”，弹出右图所示对话框，选择合适的保存路径之后，单击保存即可实验二：对上述数据进行转置步骤：单击“数据→转置”，显示如下窗口，在变量选项框中选入要转置的名称单击确定就可以得到结果实验三：将如下数据与上述数据合并步骤：在数据编辑窗口中打开一个需要合并的SPSS数据文件，选择菜单“数据→合并文件→添加个案”，弹出如下对话框，然后选择符合条件的文件，点击“确定即可。
结果如下：实验四：对录入的数据进行排序步骤：选择“数据→排序个案”，如下所示，选择排序依据（如“线性代数”）单击“确定”即可看到排序后的结果：实验五：对学生成绩表中的原始数据进行作图步骤：单击“图形→图表构建程序”，弹出如图对话框，横轴选择姓名，纵轴选择线性代数，然后单击确定得出线性代数的成绩统计图实验六：求上述原始学生成绩数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差步骤：单击“分析→描述统计→频率”，弹出如下窗口，选择需要统计的量。
将这六科的成绩都进行统计分析，单击“确定”得到如下结果：实验七：某班30名13岁男学生身高（cm）、体重（kg）和肺活量（ml）的数据如下表, 对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析。
实验一SPSS报告
实验一SPSS报告实验一一元线性回归分析一、实验目标与要求本实验的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括:(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。
(3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。
(4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。
(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。
, 参数α、β的估计, 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t,检验);回归方程显著性检验(F,检验)。
二、实验原理1(相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。
用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。
2(回归分析的统计学原理相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。
回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。
其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。
回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。
线性回归数学模型如下:y,,，,x，,x，？，,x，, i01i12i2kiki在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数:ˆˆˆˆy,,，,x，,x，？，,x，e i01i12i2kiki回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。
如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。
回归模型的检验包括一级检验和二级检验。
一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验;二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。
spss实训报告1
实训报告实验课程名称SPSS软件实训系（部）年级专业班学生姓名学号开课时间至学年第学期实验一均值比较与T检验一实验目的1、掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量，2、掌握单样本T检验（One—Sample T Test），检验单个变量的均值与假设之间是否存在差异；3、掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样4、掌握配对样本T检验（Paired Samples Test），用于检验两个相关的样本是否来自具有相同均值的总体。
二实验内容1 (1) 解决问题的原理：分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间是否有显著性差异，其中全班平均成绩为单个变量的均值，全国平均成绩70分之间为假设检验值，此问题满足单样本T检验（One—Sample T Test）的条件，因此用单样本T检验来解决此问题。
(2) 实验步骤；第1步数据组织；首先建立SPSS数据文件，只需建立一个变量“成绩”，录入相应的数据即可。
第2步打开主对话框；选择Analyze→ Compare Means → One-Sample T Test ，打开同下图样的单样本T检验主对话框。
第3步确定要进行T检验的变量；在上图所示的对话框中，选择“成绩”变量作为检验变量，移入“Test Variable(s)”框中。
第4步输入要检验的值；在上图的对话框中的“Test value”中输入要检验的值，本例应输入70。
(3)结果分析（1）单样本统计量单样本统计量（One-Sample Statistics）（2）单样本T检验结果：当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从单样本T检验（One—Sample T Test）结果表可以看出，双尾检验率P值为0.002，小于0.05,故拒绝原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70分之间有显著性差异。
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。
SPSS第1次实验报告
□认真 □良好 □一般 □比较差
本次实验的过程情况
□很好 □较好 □一般 □比较差
对实验结果的展示
□很好 □良好 □一般 □比较差
文档书写符合规范程度
□很好 □良好 □一般 □比较差
成绩
指导教师 签名
刘静静
日期 2016.4.19
第 1 次实验报告 实验项目名称： 1、了解SPSS软件的主要窗口和功能，学习数据文件的基本操作。 2、描述性统计分析—频数、描述、探索、列联表 (1) 了解SPSS主要窗口和功能的笔记
1. 数据的合并：横向合并时要先把关键变量进行升序排列 2. 数据的拆分：比较组和按组织输出的选择对数据的结果没有区
5. 探索性描述统计分析：
1) 数据的分布特征
2) 正态分布检验
3) 方差齐性检验（进行T检验之前，应该事先确定两组数据的方差是
否相同；不同时要进行方差分析和数据转换（？），再分析）
4) Levene检验：计算出[各个观测值-组内均值]，进行单因素分析；如
果显著性水平小于0.05，就有理由拒绝方差相同的假设。
表2 南北方年平均温度正态性检验
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
地域 统计量 df Sig. 统计量 df Sig.
年平均温度 南方 .156
12 .200* .950 12 .635
北方 .116
21 .200* .957 21 .452
成绩评定：
该生对待本次实验的态度
图2 实验截图
(2) 了解描述性统计分析的笔记
1. 标准误（S.E.）是置信区间，通常有 S.E. Mean
2. 偏度Skewness 反映了函数曲线尾部的相对长度
SpsS实验总结(1)
SpsS实验总结(1)SpsS实验总结SpsS是一种广泛存在于细菌膜上的蛋白质，可以调节膜的渗透性和生长环境的适应性。
在SpsS实验中，我们使用了大肠杆菌作为实验对象，探究了SpsS的功能和作用机制。
以下是本次实验的总结。
实验目的本次实验的目的是探究SpsS对细菌细胞的作用机制，尤其是在逆境环境下的调节功能。
通过实验，了解SpsS在细菌生长与适应中的意义。
实验过程实验过程主要包括以下几个步骤。
1.构建大肠杆菌菌株收集大肠杆菌菌株，并筛选SpsS表达量较高的亚克隆。
再通过PCR扩增和测序确认SpsS基因的序列信息和克隆品质量。
2.制备膜样品将菌株分别培养在LB培养基和M9培养基条件下，分别制取菌体和膜样品。
3.光谱测定使用傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）对膜样品进行光谱检测，得到膜样品的红外光谱图谱。
4.电导测定使用电导率计分别测试两组样品在不同温度和pH值下的电导率，观察SpsS对细胞膜渗透性的影响。
5.蛋白免疫印迹将上述两组样品的蛋白通过SDS-PAGE电泳分离并向纸膜上转移，采用免疫印迹的方法检测和定量SpsS的表达量和变化情况。
实验结果通过对实验数据的分析，可以得出以下结论。
1. SpsS的表达与细菌膜的渗透性有关，其表达量越高，细胞膜越容易受到外界环境的影响，渗透性越大。
2. SpsS在调节膜的渗透性时，主要通过改变细胞膜的液态晶体结构和脂质双层间的距离实现。
3. SpsS的活性与细菌所处的环境条件有密切的关系，如温度、pH值、盐度等对其表达和调节功能有一定的影响。
实验总结通过本次实验，我们对SpsS蛋白的功能和调节机制有了一定的了解，进一步认识了细菌在适应不同环境下生存的机制和调节格局。
同时，实验结果也为探究SpsS在生物医学和环境领域的应用奠定了基础。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
《SPSS》实验报告实验一
广东金融学院实验报告课程名称：社会科学统计软件SPSS应用
附四
4.1分析某班级学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间是否存在显著性差异。
4.1.1 实验过程：
输入数据：
图4-1-1 输入数据
图4-1-2 选择变量
4.1.2实验结果：
下面为
从结果输出表中可以看出，在置信区间95%，其0.584>0.5，拒绝原假设，说明学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间存在显著性差异。
4.2分析A、B两所高校大一学生的高考数学成绩之间是否存在显著性差异
4.2.1实验过程
图4-2-1 输入数据
图4-2-2 选择独立样本T检验
4.2.2
从上表可以看出，在95%的置信区间上，0.423>0.05,可以认为拒绝原假设。
两所高校大一学生的高考数学成绩之间存在显著性差异。
4.3 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
4.3.1实验过程
图4-3-1 选择配对样本T检验
4.3.2实验结果
从上表可以看出，培训前后的均值变化情况，数学1=72.944<数学2=84.7778；化学1=82.3333<化学2=89.9444；明显提高了。
从上表可以看出，在95%的置信区间上，概率分别为0.046<0.05，0.032<0.05,可以认为接受原假设，一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩不存在显著变化。
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。
.。
spss对数据进行相关性分析实验分析报告
spss对数据进行相关性分析实验分析报告一、引言在当今的数据驱动决策时代，理解数据之间的关系对于做出明智的决策至关重要。
相关性分析是一种常用的统计方法，用于确定两个或多个变量之间是否存在线性关系以及关系的强度。
本实验分析报告旨在介绍如何使用 SPSS 软件对数据进行相关性分析，并通过实际案例展示其应用和结果解读。
二、实验目的本实验的主要目的是：1、掌握使用 SPSS 进行相关性分析的操作步骤。
2、学会解读相关性分析的结果，包括相关系数的意义和显著性检验。
3、通过实际数据应用，探讨变量之间的关系，为进一步的研究和决策提供依据。
三、实验数据本次实验使用了一组包含两个变量的数据，分别为变量 X 和变量 Y。
变量 X 表示某产品的广告投入费用（单位：万元），变量 Y 表示该产品的销售额（单位：万元）。
数据共收集了 30 个样本。
四、实验步骤1、打开 SPSS 软件，将数据输入或导入到数据编辑器中。
2、选择“分析”菜单中的“相关”子菜单，然后选择“双变量”。
3、在“双变量相关性”对话框中，将变量 X 和变量 Y 分别选入“变量”框中。
4、选择相关系数的类型，本实验选择“皮尔逊（Pearson）”相关系数。
5、勾选“显著性检验”选项，以确定相关系数的显著性。
6、点击“确定”按钮，运行相关性分析。
五、实验结果与分析SPSS 输出的相关性分析结果如下表所示：｜｜变量 X ｜变量 Y ｜｜｜｜｜｜变量 X ｜ 1000 ｜ 0856 ｜｜变量 Y ｜ 0856 ｜ 1000 ｜｜相关性｜变量 X 与变量 Y ｜｜｜｜｜皮尔逊相关性｜ 0856 ｜｜显著性（双侧）｜ 0000 ｜｜样本数｜ 30 ｜从上述结果可以看出，变量X 和变量Y 的皮尔逊相关系数为0856，表明两者之间存在较强的正相关关系。
同时，显著性检验的结果为0000，小于常见的显著性水平 005，说明这种相关关系在统计上是显著的。
这意味着，随着广告投入费用的增加，产品的销售额也随之增加。
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观测变量：消费额
控制变量：顾客性别，购物方式
（3）操作步骤及计算结果
操作步骤：
①选择菜单：
【分析（A）】→【一般线性模型】→【单变量（U）】；
②指定观测变量“消费额”到【因变量（D）】框中；
③指定固定效应的控制变量“顾客性别”和“购物方式”到【固定因子(F)】框中，如图4-1。
计算结果：
4．一家连锁零售店试图对顾客的购买习惯进行调查。grocery_1month.sav记录了顾客性别、购物方式、消费额等信息。使用多因素方差分析方法分析顾客性别和购物方式对消费额有何影响。
（1）原假设
不同顾客性别没有对消费额产生显著差异；不同购物方式对消费额没有显著差异；顾客性别和购物方式对消费额没有产生显著的交互影响。
图4-2
图4-2
（4）结果及其解释
结果：不同顾客性别对消费额有显著差异；不同购物方式对消费额没有显著差异；顾客性别和购物方式对消费额有显著的交互影响。
解释：从图中可以看出Fgender，Fstyle，Fgender*style的概率P值分别为0.000，0.140和0.017.如果显著性水平α为0.05，由于Fgender，Fgender*style概率P值小于显著性水平α，所以应该拒绝原假设，可以认为不同顾客性别对消费额有显著差异，顾客性别和购物方式对消费额有显著的交互影响，而Fstyle概率P值小于显著性水平α，则接收原假设认为不同购物方式对消费额没有显著差异。
3．一家关于MBA报考、学习、就业指导的网站希望了解国内MBA毕业生的起薪是否与各自所学的专业相关。为此，他们在已经从国内商学院毕业并且获得学位的MBA学生中按照各专业分别随机抽取了10人，调查了这些学生的起薪情况，数据文件为MbaSalary.sav。根据这些调查他们能否得出专业对MBA起薪有影响的结论。
图3-1
计算结果：
图3-2
（4）结果及其解释
结果：国内MBA毕业生各自所学3-2可以看出，F统计量的观测值为2.459，对应的概率P值为0.079。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值大于显著性水平α，所以接受原假设，认为国内MBA毕业生各自所学专业与起薪情况没有显著关系。
四、实验小结（心得体会、遇到问题及其解决方法）
2．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了受访者父亲和母亲的受教育情况。试用两配对样本t检验方法比较父亲的受教育情况（变量PAEDUC）和母亲的受教育情况（变量MAEDUC）是否不同。
（1）原假设
父亲的受教育情况和母亲的受教育情况没有显著差异。
（2）参数设置
成对变量：PAEDUC，MAEDUC
实 验 报 告
课程名称数据分析实验名称均值比较与方差分析
系别电子信息科学学院专业班级信息管理15级专升本指导教师
学号姓名实验日期2015年11月18日实验成绩
一、实验目的
1．掌握均值比较和方差分析的原理、过程和应用
2．掌握两独立样本和两配对样本的t检验的过程和结果解释
3．掌握单因素方差分析的分析过程和结果解释
（1）原假设
男性和女性的上网时间没有显著差异。
（2）参数设置
检验变量：WWW HOURS PER WEEK
分组变量：GENDER
（3）操作步骤及计算结果
操作步骤：
1选择菜单：【分析A】→【比较均值（M）】→【独立样本T检验（T）】；如图1-1
图1-1
2选择检验变量“WWW HOURS PER WEEK”到【检验变量（T）】框中。
4．掌握多因素方差分析的分析过程和结果解释
二、实验环境
1．硬件环境：微机
2．软件环境：Windows，SPSS Statistics 22
三、实验内容
1．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了男性或女性每周上网浏览网页的时间（变量WWWHR，单位小时）。用两独立样本t检验方法分析男性和女性在上网时间上是否不同。
3 选择总体标识变量“GENDER”到【分组变量（G）】框中。
④点击按钮定义两总体的标示值，如图1-2。其中，【使用指定值（U）】表示分别输入对应两
个不同总体的标记值。
图1-2
计算结果：
（4）结果及其解释
结果：男性和女性的上网时间存在显著差异。
解释：从独立样本鉴定的表中可以看出F检验值为15.182，对应的概率P值为0.00＜0.05，所以拒绝原假设。由于两总体方差有显著差异所以要看到“不采用相等变异数”这一列，其中T统计量的值为4.866，对应的概率P值为0.00。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值小于0.05，所以认为量总体的均值有显著差异。并且95%置信区间不夸零，也说明了有显著差异。
（3）操作步骤及计算结果
①选择菜单：
【分析（A）】→【比较均值（M）】→【配对样本T检验（P）】，如图2-1
图2-1
②选择PADUC和MADUC到【成对变量（V）】框中。
结果：
图2-2
图2-3
图2-4
（4）结果及其解释
结果：父亲的受教育情况和母亲的受教育与情况没有显著差异。
解释：从图2-2的平均值可以看出没有较大的差异。图2-3中对应的概率P值为.000，如果显著性水平α为0.05，则表明父亲和母亲的受教育情况有明显的线性变化，父亲和母亲的受教育情况相关性程度较强。从图2-4中可以看出，父亲与母亲的受教育情况的平均差异，仅只有0.49；95%置信区间的上下限一正一负，则表示两者接近无显著差异；最后相对应的概率P值0.494，如果显著性水平α为0.05，则接受原假设，所以父亲的受教育情况和母亲的受教育与情况无显著差异。
（1）原假设
国内MBA毕业生各自所学专业与起薪情况没有显著关系。
（2）参数设置
观测变量：起薪
控制变量：专业
（3）操作步骤及计算结果
操作步骤：
①选择菜单：
【分析（A）】→【比较均值（M）】→【单因素ANOVA】；
②选择观测变量“起薪”到【因变量列表（E）】框中，如图3-1；
4选择控制变量“专业”到【因子（F）】框中，如图3-2；