spss实验报告
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
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分析实验报告
SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。
步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。
选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。
确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。
步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。
步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。
在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。
该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。
步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。
SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。
通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。
根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。
步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。
步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。
在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。
通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。
结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。
二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。
其中，变量包括A、B、C等。
2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。
首先，我们载入数据集到SPSS软件中。
然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。
接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。
在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。
我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。
此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。
设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。
4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。
我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。
如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。
此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。
如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。
同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。
三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。
我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。
这表明随着A的增加，B也会相应增加。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
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
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）。
《市场调研》SPSS上机实验报告
《市场调研》SPSS上机实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过运用 SPSS 软件对市场调研数据进行分析，掌握数据分析的基本方法和流程，提高对市场现象的理解和洞察能力，为决策提供科学依据。
二、实验内容1、数据录入与整理首先，将收集到的市场调研数据录入到 SPSS 软件中。
在录入过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行初步的整理，如缺失值处理、异常值检查等。
2、描述性统计分析运用 SPSS 中的描述性统计分析功能，计算数据的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
3、相关性分析通过相关性分析，探究不同变量之间的线性关系。
例如，研究产品价格与销售量之间是否存在显著的相关性。
4、假设检验根据研究问题提出假设，并运用 SPSS 进行 t 检验、方差分析等，以验证假设是否成立。
5、因子分析运用因子分析对多个相关变量进行降维，提取主要的公共因子，以便更简洁地描述数据结构。
6、聚类分析通过聚类分析将样本数据分为不同的类别，以便发现潜在的市场细分群体。
三、实验步骤1、打开 SPSS 软件，新建数据文件。
2、将收集到的数据按照变量的定义依次录入到数据文件中。
3、选择“分析”菜单中的相应功能，如“描述统计”、“相关性”、“假设检验”等，进行相应的数据分析。
4、根据分析结果，解读数据所反映的市场现象和规律。
四、实验数据本次实验使用的是一份关于消费者对某品牌手机满意度的市场调研数据。
数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买渠道、使用体验等方面的信息。
五、实验结果与分析1、描述性统计分析结果通过描述性统计分析，我们得到了消费者年龄的均值为 30 岁，中位数为 28 岁，标准差为 8 岁。
这表明消费者年龄分布较为均匀，主要集中在 20 40 岁之间。
2、相关性分析结果产品价格与销售量的相关性分析结果显示，两者之间存在显著的负相关关系（r ＝－065，p ＜ 005），即价格越高，销售量越低。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告SPSS数据相关性分析实验报告一、引言数据相关性分析是一种用统计方法来研究变量之间关系的方法。
SPSS作为一种常用的统计软件，具有丰富的功能和灵活性，能够对数据进行多角度的分析和解读。
本报告旨在利用SPSS对一组样本数据进行相关性分析，并通过报告的形式详细介绍分析的步骤和结果。
二、实验设计和数据采集本次实验选取了一个包括X变量和Y变量的数据集，通过观察这两个变量之间的相关关系，探究它们之间是否存在一定的线性关系。
三、数据清洗与统计描述在进行相关性分析之前，需要对数据进行清洗和统计描述。
首先，通过观察数据的分布情况，检查是否存在异常值。
如果出现异常值，可以采取删除或者替换的方式进行处理。
其次，计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，了解数据的基本特征。
四、Pearson相关系数分析Pearson相关系数是一种常用的衡量两个变量之间的相关性的方法。
它的取值范围在-1到1之间，接近于1表示正相关，接近于-1表示负相关，接近于0则表示无相关性。
在SPSS中，进行Pearson相关系数分析非常简便。
五、Spearman相关系数分析Spearman相关系数是一种非参数检验方法，用于观察变量之间的单调关系。
相比于Pearson相关系数，它对于异常值的鲁棒性更强。
在SPSS中，可以选择Spearman相关系数分析来研究数据集中的变量之间的关系。
六、结果分析与讨论经过Pearson相关系数和Spearman相关系数的分析，我们得出如下结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。
通过相关系数的计算，结果显示相关系数为0.8，说明二者之间具有较强的线性相关性。
这一结果与我们的研究假设相吻合，证明了X变量对Y变量的影响。
七、实验结论通过SPSS对数据进行相关性分析，我们得出结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。
这一结论进一步加深了对于变量之间关系的理解，为后续的研究提供了参考。
spss实验报告
《统计实习》SPSS实验报告姓名：学号：班级：会计二班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 cases女女 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 233.00 1 . 568 1.00 2 . 0Stem width: 1000Each leaf: 1 cases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..编号 1 2 3 4 5服药前198 237 233 179 219服药后192 225 226 172 214编号 6 7 8 9 10服药前169 222 167 199 233服药后161 210 161 193 226编号11 12 13 14 15服药前179 158 157 216 257服药后173 154 143 206 249输入SPSS建立数据..由上图可知;结果输出均值、样本量和标准差..因为选择了分组变量;所以三项指标均给出分组及合计值;可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较..由上表可知;在显著性水平为0.05时;服药前后的概率p值为小于0.05;拒绝零假设;说明服药前后的体重有显著性变化（二）单样本T检验进行单样本T检验分析得出如下输出结果：由上表可以知;单个样本统计量分析表;的基本情况描述;有样本量、均值、标准差和标准误;单样本t检验表;第一行注明了用于比较的已知总体均值为14;从左到右依次为t值t、自由度df、P值Sig.2-tailed、两均值的差值Mean Difference、差值的95%可信区间..由上表可知：t=34.215;P=0.000<0.05..因此可以认为肺气肿的总体均值不等于0.（三）双样本T检验案例：研究某安慰剂对肥胖病人治疗作用;用20名患者分组配对;测得体重如下表;要求测定该安慰剂对人的体重作用是否比药物好..进行双样本T检验得出如下输出结果：T检验成对样本统计量均值N 标准差均值的标准误对 1 安慰剂121.80 10 11.419 3.611 组药物组111.80 10 10.185 3.221 由上图可知;对变量各自的统计描述;此处只有1对;故只有对1..此处进行配对变量间的相关性分析配对t检验表;给出最终的检验结果;由上表可见P=0.001;故可认为安慰剂组和药物组对肥胖病人的体重有差别影响实验报告四实验项目：相关分析实验目的：1.学习利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归..实验内容及步骤（一）两变量的相关分析案例：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..编号 1 2 3 4 5服药前198 237 233 179 219服药后192 225 226 172 214编号 6 7 8 9 10服药前169 222 167 199 233服药后161 210 161 193 226编号11 12 13 14 15服药前179 158 157 216 257服药后173 154 143 206 249进行相关双变量分析得出如下输出结果：相关性相关系数系数表..变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的..每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果;共分为三列;分别是相关系数、P值和样本数..由于这里只分析了两个变量;因此给出的是2*2的方阵..由上表可见;服药前和服药后自身的相关系数均为1of course;而治疗前和治疗后的相关系数为0.911;P<0.01（二）偏相关分析偏相关已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据;如表所示..试分析温度与河水流量之间的相关关系..观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温1 0.50 0.10 -8.802 0.30 0.10 -11.003 0.40 0.40 -2.404 1.40 0.40 6.905 3.30 2.70 10.606 4.70 2.40 13.907 5.90 2.50 15.408 4.70 3.00 13.509 0.90 1.30 10.0010 0.60 1.80 2.7011 0.50 0.60 -4.8012 0.30 0.20 -6.00由上表可见控制月平均雨量之后;“月平均流量”与“月平均气温”的相关系数为0.365;P=0.27;P>0.05;因此“月平均流量”与“月平均气温”不存在显著相关性..（三）距离分析案例：植物在不同的温度下的生长状况不同;下列是三个温度下的植物生长编号10度20度30度1 12.36 12.4 12.182 12.14 12.2 12.223 12.31 12.28 12.354 12.32 12.25 12.215 12.12 12.22 12.16 12.28 12.34 12.257 12.24 12.31 12.28 12.41 12.3 12.46近似值（四）线性回归分析已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据;如表所示..试分析关系..观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温1 0.50 0.10 -8.802 0.30 0.10 -11.003 0.40 0.40 -2.404 1.40 0.40 6.905 3.30 2.70 10.606 4.70 2.40 13.907 5.90 2.50 15.408 4.70 3.00 13.509 0.90 1.30 10.0010 0.60 1.80 2.7011 0.50 0.60 -4.8012 0.30 0.20 -6.00进行线性回归分析得出如下输出结果：回归由表可知;是第一个问题的分析结果..这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的情况记录;由于只引入了一个自变量;所以只出现了一个模型1在多元回归中就会依次出现多个回归模型;该模型中身高为进入的变量;没有移出的变量; 这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的情况记录;由于只引入了一个自变量;所以只出现了一个模型在多元回归中就会依次出现多个回归模型;该模型中身高为进入的变量;没有移出的变量..模型汇总模型R R 方调整R方标准估计的误差1 .855a .732 .705 .6117a. 预测变量: 常量; 月平均流量..拟合模型的情况简报;显示在模型中相关系数R为0.855;而决定系数R2为0. 732;校正的决定系数为0.705;说明模型的拟合度较高..Anovab模型平方和df 均方 F Sig.1 回归10.208 1 10.208 27.283 .000a残差 3.741 10 .374总计13.949 11a. 预测变量: 常量; 月平均流量..b. 因变量: 月平均雨量这是所用模型的检验结果;可以看到这就是一个标准的方差分析表从上表可见所用的回归模型F值为27.283;P值为.00a;因此用的这个回归模型是有统计学意义的;可以继续看下面系数分别检验的结果..由于这里所用的回归模型只有一个自变量;因此模型的检验就等价与系数的检验;在多元回归中这两者是不同的..包括常数项在内的所有系数的检验结果..用的是t检验;同时还会给出标化/未标化系数..可见常数项和身高都是有统计学意义的残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N 预测值.526 3.113 1.292 .9633 12残差-.6337 1.1358 .0000 .5832 12标准预测值-.795 1.890 .000 1.000 12标准残差-1.036 1.857 .000 .953 12a. 因变量: 月平均雨量图表（五）曲线回归分析某地1963年调查得儿童年龄岁与体重的资料试拟合对数曲线..进行曲线回归分析得出如下输出结果：实验报告五实验项目：聚类分析和判别分析实验目的：1.学习利用SPSS进行聚类分析和判别分析..实验内容及步骤（一）系统聚类法为确定老年妇女进行体育锻炼还是增加营养会减缓骨骼损伤;一名研究者用光子吸收法测量了骨骼中无机物含量;对三根骨头主侧和非主侧记录了测量值;结果见教材表..：主侧桡骨桡骨主侧肱骨肱骨主侧尺骨尺骨受试者编号1 1.103 1.052 2.139 2.238 0.873 0.8722 0.842 0.859 1.873 1.741 0.590 0.7443 0.925 0.873 1.887 1.809 0.767 0.7134 0.857 0.744 1.739 1.547 0.706 0.6745 0.795 0.809 1.734 1.715 0.549 0.6546 0.787 0.779 1.509 1.474 0.782 0.5717 0.933 0.880 1.695 1.656 0.737 0.8038 0.799 0.851 1.740 1.777 0.618 0.6829 0.945 0.876 1.811 1.759 0.853 0.77710 0.921 0.906 1.954 2.009 0.823 0.765输入SPSS建立数据..进行系统聚类分析得出如下输出结果：聚类快捷聚类研究儿童生长发育的分期;调查名1月至7岁儿童的身高cm、体重kg、胸围cm 和资料..求出月平均增长率%;判别分析对某企业;搜集整理了10名员工2009年第1季度的数据资料..构建1个10×6维的矩阵职工代号工作产量工作质量工作出勤工砟损耗工作态度工作能力1 9.68 9.62 8.37 8.63 9.86 9.742 8.09 8.83 9.38 9.79 9.98 9.733 7.46 8.73 6.74 5.59 8.83 8.464 6.08 8.25 5.04 5.92 8.33 8.295 6.61 8.36 6.67 7.46 8.38 8.146 7.69 8.85 6.44 7.45 8.19 8.17 7.46 8.93 5.7 7.06 8.58 8.368 7.6 9.28 6.75 8.03 8.68 8.229 7.6 8.26 7.5 7.63 8.79 7.6310 7.16 8.62 5.72 7.11 8.19 8.181、“分析——分类——判别分析”;把“分类”选入“分组变量”;定义范围：最小值1;最大值4;把X1、X2、X3、X4、X5和X6输入“自变量框”;选择“使用逐步式方法”；2、“统计量”中选择“均值”、“单变量ANOVA”、“Fisher”、“未标准化”、“组内相关”；3、“方法”默认设置；4、“分类”中选择“根据组大小计算”、“摘要表”、“不考虑该个案时的分类”、“在组内”、“合并图、分组、区域图”；5、“保存”中选择“预测组成员”、“判别得分”；6、点击确定..得到以下各表和图..特征值函数特征值方差的% 累积% 正则相关性1 1.002a 100.0 100.0 .707a. 分析中使用了前1 个典型判别式函数..函数1工作质量.270工作产量-.831工作出勤-.406工砟损耗 1.415工作态度 1.879工作能力-2.061结构矩阵函数1工砟损耗.541工作出勤.355工作态度.175工作产量.063工作能力-.056工作质量-.050判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排序的变量..典型判别式函数系数函数1工作质量.581工作产量-.830工作出勤-.312工砟损耗 1.248工作态度 2.798工作能力-2.803 常量-6.817非标准化系数组质心处的函数职工代号函数11 -.7312 1.097在组均值处评估的非标准化典型判别式函数分类统计量分类处理摘要已处理的10 已排除的缺失或越界组代码0至少一个缺失判别变量0用于输出中10组的先验概率职工代号先验用于分析的案例未加权的已加权的1 .600 6 6.0002 .400 4 4.000 合计 1.000 10 10.000分类函数系数职工代号1 2工作质量121.299 122.360工作产量-58.894 -60.411工作出勤-14.803 -15.373工砟损耗 3.739 6.020工作态度123.979 129.094工作能力-63.284 -68.407 常量-547.493 -560.691Fisher 的线性判别式函数单独组图表实验报告六实验项目：因子分析和主成分分析实验目的：1.学习利用SPSS进行因子分析和主成分分析..实验内容及步骤（一）因子分析下表资料为15名健康人的7项生化检验结果;6项生化检验指标依次命名为X1至X6;请对该资料进行因子分析..因子分析1．打开导入excle数据2．选择菜单“分析→降维→因子分析” ;弹出“因子分析”对话框..在对话框左侧的变量列表中选除地区外的变量;进入“变量”框;3．单击“描述”按钮;弹出“因子分析: 描述”对话框;在“统计量”中选“单变量描述”项;输出各变量的均数与标准差;“相关矩阵”栏内选“系数”;计算相关系数矩阵;并选“KMO 和 Bartlett’s 球形度检验”项;对相关系数矩阵进行统计学检验;对以上资料进行因子分析：分析——降维——因子分析;确定操作得出描述统计量均值标准差分析 NX1 6.0213 1.23848 15 X2 7.9880 .57340 15 X3 3.9960 1.01195 15 X4 5.5700 1.38699 15 X5 8.3727 .77780 15 X6 8.0247 .68955 15相关矩阵X1 X2 X3 X4 X5 X6相关X1 1.000 .966 .782 .055 .104 .019 X2 .966 1.000 .747 .028 .233 .158X3 .782 .747 1.000 .125 .214 -.024X4 .055 .028 .125 1.000 -.150 .233X5 .104 .233 .214 -.150 1.000 .753X6 .019 .158 -.024 .233 .753 1.000Sig.单侧X1 .000 .000 .423 .356 .473 X2 .000 .001 .461 .202 .287X3 .000 .001 .329 .222 .467X4 .423 .461 .329 .297 .202X5 .356 .202 .222 .297 .001X6 .473 .287 .467 .202 .001KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量.. .460Bartlett 的球形度检验近似卡方64.035 df 15 Sig. .000公因子方差初始提取X1 1.000 .950X2 1.000 .930X3 1.000 .801X4 1.000 .989X5 1.000 .928X6 1.000 .936提取方法：主成份分析..成份矩阵a成份1 2 3X1 .935 -.277 -.021 X2 .954 -.131 -.057 X3 .868 -.218 .030 X4 .107 .059 .987 X5 .389 .839 -.272 X6 .263 .914 .178 提取方法 :主成份..a. 已提取了 3 个成份..旋转成份矩阵a成份1 2 3X1 .975 -.001 .016 X2 .953 .146 -.012 X3 .892 .032 .066 X4 .049 .021 .993 X5 .145 .930 -.205 X6 -.013 .937 .241 提取方法 :主成份..旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法..a. 旋转在 4 次迭代后收敛..成份转换矩阵成份 1 2 31 .958 .281 .0542 -.284 .957 .0533 -.037 -.066 .997 提取方法 :主成份..旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法..。
spss实验报告总结
spss实验报告总结SPSS实验报告总结引言：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。
本实验报告将对使用SPSS进行数据分析的过程进行总结，包括实验设计、数据收集、数据处理和结果分析等方面。
实验设计：本次实验旨在研究A市不同年龄段居民的消费习惯。
为此，我们采用了问卷调查的方法，设计了一份包含消费项目和年龄段的问卷，并在A市不同地区随机抽取了500名居民作为样本。
数据收集：在数据收集阶段，我们在A市的各个社区设置了问卷发放点，向居民发放了问卷并进行了解答。
为了提高问卷的有效性，我们还进行了问卷前的预测试，对问卷进行了修改和完善。
数据处理：在数据处理阶段，我们首先对收集到的问卷进行了筛选和整理，剔除了填写不完整或无效的问卷。
然后，我们使用SPSS软件将问卷数据进行了录入和清洗，确保数据的准确性和完整性。
结果分析：在结果分析阶段，我们使用SPSS软件对数据进行了描述性统计和推断性统计分析。
首先，我们计算了不同年龄段居民在各个消费项目上的平均消费金额，并绘制了柱状图进行可视化展示。
然后，我们使用t检验和方差分析等方法，对不同年龄段居民的消费习惯进行了比较和分析。
根据我们的分析结果，我们得出了以下几点结论：1. 不同年龄段居民在消费习惯上存在差异。
年轻人更倾向于消费电子产品和时尚服饰，而中年人更注重家庭生活和教育支出，老年人则更关注健康和养老等方面。
2. 年龄段对消费金额的影响存在显著差异。
通过t检验分析，我们发现不同年龄段居民在某些消费项目上的平均消费金额存在显著差异，这对商家的市场定位和推广活动具有重要意义。
3. 不同地区的消费习惯存在差异。
通过方差分析，我们发现不同地区居民在某些消费项目上的平均消费金额存在显著差异，这可能与地区的经济发展水平和文化背景等因素有关。
结论：通过本次实验，我们利用SPSS软件对A市不同年龄段居民的消费习惯进行了研究和分析。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的本次实验旨在运用 SPSS 软件对给定的数据进行相关性分析，以探究不同变量之间的关系，为进一步的研究和决策提供有价值的信息。
二、实验原理相关性分析是一种用于研究两个或多个变量之间线性关系强度和方向的统计方法。
常用的相关性系数包括皮尔逊（Pearson）相关系数、斯皮尔曼（Spearman）相关系数等。
皮尔逊相关系数适用于两个连续变量之间的线性关系分析，要求变量服从正态分布；斯皮尔曼相关系数则适用于有序变量或不满足正态分布的变量。
三、实验数据本次实验使用的数据来源于具体来源，包含了变量数量个变量，分别为变量名称 1、变量名称2……变量名称 n。
每个变量包含了样本数量个观测值。
四、实验步骤1、数据导入打开 SPSS 软件，选择“文件”菜单中的“打开”选项，找到并选中要分析的数据文件。
在弹出的对话框中，根据数据的格式选择相应的导入方式，如CSV、Excel 等。
2、变量定义在“变量视图”中，对导入的变量进行定义，包括变量名称、类型、宽度、小数位数等。
3、相关性分析选择“分析”菜单中的“相关”选项，在弹出的子菜单中选择“双变量”。
将需要分析相关性的变量选入“变量”框中。
根据变量的类型和分布特征，选择合适的相关性系数，如皮尔逊或斯皮尔曼相关系数。
点击“确定”按钮，运行相关性分析。
五、实验结果1、相关性系数矩阵输出的相关性系数矩阵显示了各个变量之间的相关性系数值。
系数值的范围在－1 到 1 之间，－1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示无相关性。
2、显著性水平除了相关性系数值外，还输出了每个相关性系数的显著性水平（p 值）。
p 值小于 005 通常被认为相关性是显著的。
以下是对实验结果的具体分析：变量 1 与变量 2 的相关性分析：相关性系数为具体数值，表明变量 1 和变量 2 之间存在正/负相关关系。
p 值为具体数值，小于 005，说明这种相关性在统计上是显著的。
SPSS相关分析实验报告
SPSS相关分析实验报告实验目的：通过SPSS软件进行相关分析，探究两个变量之间的相关性。
实验材料与方法：1. 实验对象：100名高中学生。
2. 实验变量：X变量表示学生课外阅读时间（单位：小时），Y变量表示学生考试成绩（百分制）。
3. 实验工具：SPSS软件。
实验步骤：1. 数据收集：调查100名高中学生的课外阅读时间和考试成绩，并记录在调查表中。
2. 数据录入：将调查表中的数据录入SPSS软件的数据编辑器中。
3. 数据分析：a. 相关性分析：打开SPSS软件，选择"分析"菜单下的"相关"子菜单，然后选择"双变量"选项。
b. 设置变量：将X变量（课外阅读时间）和Y变量（考试成绩）设置为分析变量。
c. 选择统计指标：选择所需统计指标，如相关系数、p值等。
d. 进行分析：点击"确定"按钮，SPSS将自动计算相关系数和p值，并生成相应的结果报告。
4. 数据报告：根据SPSS生成的结果报告，编写实验报告。
实验结果与分析：经过对SPSS软件的分析，得出以下结果：1. 相关系数：X变量（课外阅读时间）和Y变量（考试成绩）的相关系数为0.75，说明两个变量之间存在较强的正相关关系。
2. P值：相关系数的p值为0.001，小于显著性水平（α=0.05），说明相关系数具有统计学意义。
3. 散点图：绘制X变量和Y变量的散点图可以直观地观察到两个变量之间的正相关关系，即随着课外阅读时间的增加，考试成绩也随之提高。
结论：通过SPSS软件的相关分析，我们发现学生的课外阅读时间和考试成绩之间存在较强的正相关关系。
这意味着增加课外阅读时间可以提高学生的考试成绩。
对于教育者来说，可以通过鼓励学生增加课外阅读时间来促进其学术成绩的提升。
实验总结与改进：通过本次实验，我们成功地使用SPSS软件进行了相关分析，研究了课外阅读时间与考试成绩之间的关系。
然而，本实验仅限于高中学生，样本量有限，可能存在一定的局限性。
spss对应分析实验报告
SPSS对应分析实验报告1. 引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，常用于社会科学领域的数据分析。
本实验报告旨在介绍使用SPSS进行对应分析实验的过程和结果。
2. 实验设计本实验使用了一份调查问卷作为数据收集工具，共有100名受试者参与。
问卷涵盖了受试者的个人信息和对某个产品的评价。
受试者的个人信息包括性别、年龄和教育程度等。
对产品的评价包括价格、质量和外观等几个方面。
3. 数据收集和预处理在实验开始前，我们首先设计了调查问卷，并通过在线平台分发给受试者。
收集到的数据以Excel表格的形式保存，并进行了一些预处理工作，包括数据清洗和缺失值处理等。
4. 数据分析方法在本次实验中，我们使用了SPSS软件进行对应分析。
对应分析是一种用于研究两个分类变量之间关系的方法。
在SPSS中，我们可以使用对应分析模块进行数据分析。
5. 结果分析经过对数据的分析，我们得到了以下结果：5.1 性别与产品评价的对应分析结果我们首先进行了性别与产品评价之间的对应分析。
结果显示，在性别维度上，男性对产品的价格评价较高，而女性对产品的外观评价较高。
这可能与受试者的性别特征和对产品的不同需求有关。
5.2 年龄与产品评价的对应分析结果其次，我们进行了年龄与产品评价之间的对应分析。
结果显示，在年龄维度上，年龄较大的受试者对产品的质量评价较高，而年龄较小的受试者对产品的价格评价较高。
这可能与不同年龄段受试者对产品的关注点有关。
5.3 教育程度与产品评价的对应分析结果最后，我们进行了教育程度与产品评价之间的对应分析。
结果显示，在教育程度维度上，受过高等教育的受试者对产品的外观评价较高，而受过低等教育的受试者对产品的价格评价较高。
这可能与受试者的教育背景和对产品的不同认知有关。
6. 结论和讨论通过对SPSS对应分析结果的分析，我们可以得出以下结论：1.性别、年龄和教育程度等个人特征对产品评价有一定影响。
spss相关分析实验报告
SPSS相关分析实验报告1. 引言本文档旨在通过使用SPSS进行相关分析，对某一实验数据进行统计分析和解释。
相关分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的统计方法。
本实验中，我们研究了某个因变量与多个自变量之间的相关性。
2. 实验设计与方法2.1 数据收集我们从某个实验中收集了一组数据，包括一个因变量和多个自变量。
数据采集的过程符合实验设计的要求。
2.2 数据预处理在进行相关分析之前，我们对数据进行了一些预处理。
包括查漏补缺、去除异常值和处理缺失数据等。
确保数据的质量和可靠性。
2.3 相关分析为了研究因变量与自变量之间的相关性，我们使用了SPSS软件进行相关分析。
相关分析包括计算相关系数和进行假设检验等。
3. 相关分析结果经过SPSS软件的计算和分析，我们得到了以下结果：相关系数p值结论0.85 0.01 高度相关0.45 0.05 中度相关0.12 0.25 低度相关根据以上结果，我们可以得出结论：在本实验中，因变量与自变量A之间存在高度正相关关系（相关系数为0.85，p值为0.01），与自变量B之间存在中度正相关关系（相关系数为0.45，p值为0.05），与自变量C之间存在低度正相关关系（相关系数为0.12，p值为0.25）。
4. 结果解释与讨论通过相关分析的结果，我们可以得出一些结论和讨论：•自变量A对因变量的影响最为显著，相关系数最高，说明他们之间存在较强的关联性。
•自变量B对因变量的影响次之，相关系数较低，但仍然具有一定的相关性。
•自变量C对因变量的影响相对较弱，相关系数最低，说明它们之间的关系不太明显。
需要注意的是，相关性并不代表因果关系。
因此，在解释结果时，我们不能简单地认为自变量的变化导致了因变量的变化。
5. 结论本实验通过SPSS软件进行了相关分析，研究了因变量与多个自变量之间的相关性。
从结果中我们可以得出结论：自变量A与因变量之间存在高度正相关关系，自变量B与因变量之间存在中度正相关关系，自变量C与因变量之间存在低度正相关关系。
spss相关分析实验报告
spss相关分析实验报告SPSS相关分析实验报告引言：在社会科学研究中，统计分析是不可或缺的一部分。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据处理和分析。
本实验报告将介绍我所进行的一项SPSS相关分析实验，并展示结果和结论。
实验设计：本次实验旨在探究人们的幸福感与社交支持之间的关系。
为了达到这个目的，我采集了一份包含幸福感和社交支持两个变量的问卷调查数据。
幸福感变量使用了一个10分制的评价，社交支持变量使用了一个5分制的评价。
数据处理：首先，我导入了收集到的数据，并进行了数据清洗。
在数据清洗过程中，我删除了缺失值和异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
接下来，我使用SPSS软件进行了相关分析。
结果分析：通过SPSS的相关分析功能，我得到了幸福感和社交支持之间的相关系数。
相关系数是衡量两个变量之间相关程度的统计指标，其取值范围为-1到1。
相关系数为正值表示两个变量正相关，为负值表示两个变量负相关，接近0表示无相关关系。
在本次实验中，我得到的幸福感和社交支持之间的相关系数为0.72，且p值小于0.05。
这意味着幸福感和社交支持之间存在着显著正相关关系，且相关程度较高。
换句话说，社交支持的增加会显著提高人们的幸福感。
讨论：这一实验结果与之前的研究相一致，表明社交支持对于个体的幸福感具有积极影响。
社交支持可以提供情感上的支持、实质上的帮助和信息交流，从而增加个体的幸福感。
这一结果对于社会工作者和心理健康专家具有重要的指导意义，可以帮助他们设计和实施幸福感提升的干预措施。
然而，本实验也存在一些限制。
首先，样本容量较小，可能导致结果的偏差和不可靠性。
其次，本实验采用的是自报问卷调查方式，受到被试主观意识和记忆偏差的影响。
未来的研究可以采用更大样本和多种数据收集方式，以提高结果的可信度和普适性。
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
第四章描述性统计分析一、实验目的通过计算诸如样本均值、中位数、样本方差等重要基本统计量，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够使分析者把握数据的基本特征和数据的整体分布形态，对进一步的统计推断和数据建模工作起到重要作用。
并且，通过例子学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，包括统计量的定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析和多重响应分析，能够使分析者更好的掌握基本的统计分析，即单变量频数分布的编制、基本统计量的计算以及数据的探索性分析等。
二、实验内容1．打开数据文件，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；①解决问题的原理：描述性分析②实验步骤：通过“分析-描述统计-描述”，打开“描述性”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：表中分析变量“成绩”的个案数、所有个案中的极大值、极小值、均值、标准差及方差。
（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：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：频率分析。
②实验步骤：通过“分析-描述统计-频率”，打开“频率”对话框，根据题目所需要的统计量进行设置。
③结果及分析：成绩频率百分比有效百分比累积百分比有效151191241281301322331341361372431491501551564603621631691701733741751761781811831852861902911952981合计45表中显示了变量“成绩段”在各个取值上出现的次数（频率）、其频率占所有个案中的百分比、有效百分比及累积百分比。
表中显示了变量“成绩段”的直方图，从图上可以看出不具备明显的正态分布。
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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重庆工商大学实验课程实验报告本课程名称SPSS统计分析实验实验学期2011 学年第 1 学期经贸学院2009 年级经济学专业 1 班姓名严松毅学号********** 指导教师李勇实验最终成绩统计学实验室实验一致实验十数据：实验一实验内容：频数分析实验数据：实验目的：分析生猪在饲料喂养前后的体重状况，并比较饲料喂养前后生猪重量分析结果：图1Statistics喂养前体重喂养后体重N Valid 15 15Missing 0 0喂养前体重Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 12 7 46.7 46.7 46.717 4 26.7 26.7 73.318 4 26.7 26.7 100.0Total 15 100.0 100.0图3喂养后体重Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 76 4 26.7 26.7 26.785 4 26.7 26.7 53.390 7 46.7 46.7 100.0Total 15 100.0 100.0图4图5由图1所知，该实验把15个生猪重量的研究数据。
由图2知其中体重为12KG的有7个，占总数的46.7％；体重为17KG的有4个，占总数的26.7％；体重为18KG的有4个，占总数的26.7％。
由图3知喂养饲料后生猪体重为76KG的有4个，占总数的26.7%，体重为85KG 的有4个，占总数的26.7％；体重为90KG的有7个，占总数的46.7％。
综上所述，喂养饲料后的生猪长的更重。
实验二实验内容：计算基本描述统计量实验数据：实验目的：计算喂养饲料前后生猪体重的描述统计量，并分别对两者进行比较。
分析结果：由图1知饲料喂养前的生猪体重平均值（14.9333KG）低于私聊喂养后的生猪体重平均值（84.9333KG）。
标准差证明了喂养饲料前生猪体重的离散程度低于喂养饲料后的。
无论是喂养饲料前还是喂养饲料后的重量均呈左偏分布。
且喂养饲料后体重远大于喂养饲料前。
实验三实验内容：交叉分组下的频数分析实验数据：实验假设：分析地区1、地区2和地区3在喂养饲料前生猪体重的分布情况，并分析地区差异是否对生猪体重有影响。
实验分析及结果：2 喂养前体重12 2 1 1 417 1 1 0 218 0 1 0 1Total 3 3 1 7 3 喂养前体重12 1 0 118 1 2 3Total 2 2 4 图2图3图4图5Chi-Square Tests地区Value df Asymp. Sig.(2-sided)Exact Sig.(2-sided)Exact Sig.(1-sided)1 Pearson Chi-Square 1.333a 1 .248Continuity Correction b.000 1 1.000Likelihood Ratio 1.726 1 .189Fisher's Exact Test 1.000 .500 Linear-by-Linear Association 1.000 1 .317N of Valid Cases b 42 Pearson Chi-Square 2.333c 4 .675Likelihood Ratio 2.969 4 .563Linear-by-Linear Association .007 1 .936N of Valid Cases b73 Pearson Chi-Square 1.333a 1 .248Continuity Correction b.000 1 1.000Likelihood Ratio 1.726 1 .189Fisher's Exact Test 1.000 .500 Linear-by-Linear Association 1.000 1 .317N of Valid Cases b 4a. 4 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .50.b. Computed only for a 2x2 tablec. 9 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .14.由图1可知，地区1的喂养前生猪体重分别为2头12KG吃的是第一种饲料和两头17KG分别吃的是第一种和第二种饲料。
地区2的喂养前生猪体重分别为4头12KG 体重，其中两头吃的是第一种饲料，一头吃的是第二种饲料，剩下一头吃的是第三种饲料；两头17KG，分别持的是第一第二种饲料；一头18KG吃的是第2种饲料。
地区3的喂养前体重分别为一头12KG吃的是第二种饲料；三头18KG，其中一头吃的是第二种饲料，两头吃的是第三种饲料。
实验四实验内容：单样本t检验实验数据：实验假设：根据调查喂养饲料前生猪体重而进行零假设：喂养饲料前生猪体重均值为15KG。
分析结果：由图1可知：15个样本的平均体重为14.9333KG，标准差为2.86523，均值误差为0.73980图2中，第二列t统计量的观察值为-0.090；第三列自由度为n-1=15-1=14；第四列是t统计量观测值的双尾概率p值；第五列是样本均值与检验值的差，第六列和第七列式总体均值与检验差值的95%的置信区间，为（-1.6534，1.5200）。
实验五实验内容：两独立样本t检验实验数据：实验目的：分析地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量是否存在显著性差异。
零假设是地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量存在显著性差异。
分析结果：图1Group Statistics图1表示地区1与地区2对喂养饲料前生猪重量的基本描述统计量。
从图上可以看出，地区差异对喂养饲料前生猪重量的平均值存在差异，但差值很小。
图2 是喂养饲料前生猪重量均值差的检验结果。
第一步，两总体方差是否相等的显著分析。
这里，该检验的F统计量的观察值为0.174，对应的概率p 值为0.687。
如果显著水平a为0.05，由于概率p值大于0.05 ，可以认为两总体的方差无显著差异；第二步，两总体均值差的检验。
在第一步中，由于两总体方差无显著差异，因此应看第一行t检验的结果。
其中，t通机量的观测值为0.119，对应的双尾概率p值为0.380。
如果显著性水平a为0.05，由于概率p值大于0.05，不能拒绝零假设，即地区1和地区2对喂养饲料前生猪重量存在显著性差异。
实验六实验内容：两配对样本t检验实验目的：利用生猪重量的数据，分析饲料喂养前和饲料喂养后的生猪重量是否存在显著差异；零假设是饲料喂养前和饲料喂养后的成绩无显著差异。
实验数据：实验分析及结果：图1Paired Samples StatisticsPaired Samples Correlations图1表明，喂养饲料前与喂养饲料后的样本平均值有较大差异。
喂养饲料后的平均重量高于喂养饲料前的平均重量。
图2表明，第三列是喂养饲料前与喂养饲料后两组的简单相关系数，当显著性水平a为0.05时，喂养饲料前和喂养饲料后的产量没有明显的线性变化，喂养饲料前和喂养饲料后的生猪质量线性相关性较弱。
图3中，第一列时喂养饲料前和喂养饲料后成绩的平均差异，相差了-70.0000；第二列是差值样本的标准差；第三列是差值样本抽样分布的标准差；第四列、第五列差值95%的置信区间的上限和下限；第六列是t检验统计量的观测值；第八列为t检验统计量观测值的双尾概率p值近似为0，结论：当显著水平a为0.05时，由于概率p值小于显著性水平a，应当拒绝零假设，即认为总体上生猪重量的平均值与0有显著不同，则说明喂养饲料前和喂养饲料后的生猪重量平均值存在显著差异，可以认为喂养饲料有明显的增加生猪重量的效果。
实验七实验内容：单因素方差检验实验数据：实验目的：通过单因素方差分析方法研究饲料种类给生猪重量带来的影响并进行分析。
实验分析及结果：图1ANOVA喂养后体重图1是饲料种类对生猪重量的单因素方差分析结果。
可以看到，如果仅考虑饲料单个因素的影响，则生猪重量总变差（498.933）中饲料可解释的变差为48.600，抽样误差一起的变差为450.333，它们的方差分别为24.300和37.528，相除所得的F统计量为0.648，对应的概率p近似为0.541。
实验八实验内容：多因素方差检验实验数据：实验目的：通过多因素方差分析方法研究地区和饲料的种类对生猪重量的影响实验分析及结果：图1Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable: 喂养后体重图1中，第一列是对观测变量总变差分解的说明;第二列是观测变量变差分解的结果；第三列自由度；第四列是均方；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率p值。
可以看出，观察变量的总变差SST为498.933，它被分解为四部分，分别为由饲料种类不同引起的变差（47.848），有地区差异引起的变差（95.138），由饲料种类和地区差异交互作用引起的变差（92.988），又随机变量引起的变差（297.833）。
这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，并可计算出各F检验统计量的观测值和在一定自由度下的概率p值。
饲料种类的概率p值为0.551，地区差异的概率p值为0.330，料种类和地区差异交互作用的概率p 值为0.551。
实验九实验内容：协方差分析实验数据：实验目的：分析喂养饲料前的生猪体重是否能够作为协变量，并通过协方差分析饲料对农作物产量影响。
实验分析及结果：图1由图1可知，在不同饲料组中，生猪喂养前的体重和体重的增加量均呈较明显的线性关系，且斜率基本相同。
因此，可以作为斜变量参与协方差分析。
Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:喂养后体重Source Type III Sum ofSquares df Mean Square F Sig.Corrected Model 349.601a 3 116.534 8.584 .003 Intercept 1438.097 1 1438.097 105.932 .000 wyq 301.001 1 301.001 22.172 .001 slzl 8.729 2 4.364 .321 .732图2中分别列出了个变差分解的情况、自由度、均方、F统计量的观测值及概率p 值。
在图3中，观测变量的总变差为498.933；随机因素可解释的变差由原来的450.333减少为149.332，这是由于扣除了喂养前提中的影响造成的。