spss主题实训报告
spss实训心得体会范文.doc
spss实训心得体会范文篇一：spss实训个人总结表数信系学生项目实训个人总结表数学与信息工程系年月日篇二：实习总结spss实习总结这次实习使用的是spss17.0版本的软件，通过这次实习，我了解到SPSS 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能。
平日课下进行统计调查技能培训的时候，分析数据所用的软件是Excel。
虽然使用Excel可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用SPSS 软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。
通过这次spss实习，我又入门了一项非常实用的软件，会为以后统计分析提供多一种的选择。
下面我会从以下四方面分别阐述这次实习的收获与总结。
做问卷调查根据指导老师的安排，我需要独自完成6份《广东高校在校大学生消费使用数码产品情况》的调查问卷。
去广工、广财听宣讲会并且在那里做了两份问卷调查，剩下的4份是以电子版的形式做的问卷调查。
在做问卷调查的过程中，为了保证问卷的有效性和准确性，我会认真审核每一份问卷是否填写完整以及前后是否合逻辑。
在我的六份问卷调查中，比较容易出现问题的主要在每天使用数码产品的时间，也是在做问卷调查中叮嘱最多的。
这都是值得的，因为保证问卷的客观和有效是后面做统计分析的基础。
这次实训是全班合作完成问卷，如果是一个人完成30几份的问卷，那么真是一项不容小觑的任务。
Spss入门操作这一部分主要是根据老师编制的指导书展开。
Spss入门操作主要涉及到数据的输入、描述统计分析、假设检验、相关与回归分析。
针对每一项都有专门的案例以及相应的练习。
个人认为最难的是假设检验这一块，因为《统计学原理》是在之前的学期学习的，统计分析的原理基本上都记不起来，对于输出假设检验结果对问题进行分析方面问题比较大。
我自己也回去看了相应的统计学原理，有一定的了解后，进行实操也比较顺利。
假设检验主要是单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。
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。
【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。
【精品】spss实训报告1
【精品】spss实训报告1SPSS实训报告撰写人：某某某I、问题描述该实训报告利用SPSS分析某寿险公司销售数据，探讨员工教育水平、销售经验与工资之间的关系。
II、数据描述与处理数据源为寿险公司销售记录，涵盖了员工教育水平、销售经验、工资等信息。
其中教育水平共有以下五个等级：小学及以下、初中、高中、大学、硕士及以上。
销售经验为数字型数据，以年为单位计算。
工资为数字型数据，以元为单位计算。
首先，需要将教育水平列进行数值化处理。
将小学及以下标记为1，初中标记为2，高中标记为3，大学标记为4，硕士及以上标记为5。
处理后得到新变量“教育水平数值化”。
其次，需要进行数据清洗。
筛选出工资不为零的数据，以保证分析结果的准确性。
III、假设的设立在研究员工教育水平、销售经验与工资之间的关系时，需要设立以下假设：1）教育水平越高的员工，其工资水平越高。
3）教育水平与销售经验的相互作用对工资影响显著。
IV、分析结果利用SPSS进行数据分析，以工资作为因变量，教育水平数值化与销售经验作为自变量进行回归分析。
将教育水平数值化与销售经验进行交互作用分析。
结果如下：1、教育水平与工资之间的关系回归分析结果表明，教育水平与工资之间呈现出正相关的关系，F(1, 85)=35.83，P＜0.001，R2=0.296，教育水平对工资的解释程度为29.6%。
具体分析表明，教育水平越高，其在保持销售经验不变的情况下，其工资水平越高。
V、结论与建议以上三个假设得到了验证。
结果表明，员工教育水平和销售经验对工资的影响存在着显著的正相关，而且教育水平和销售经验的交互作用对工资的影响也是显著的。
因此，寿险公司在选拔员工时，可以优先考虑教育水平较高、销售经验丰富的人才，并适当进行激励措施，以提高员工的工作积极性和忠诚度。
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。
统计分析与spss的应用实习报告
广东海洋大学统计分析与spss的应用实习报告学院（系）广东海洋大学职业技术学院专业名称会计电算化使用班级二班实习地点综合楼软件七室起止时间14-15周姓名：***班级：二班学号：************统计分析与s p s s的应用实习报告学院(系) 职业技术学院专业会计电算化班级二班学生姓名陈晓君学号2***********实习地点综合楼软件七室实习要求：1、掌握spss软件的使用基础和数据文件的建立和管理操作；2、掌握spss数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组等预处理功能操作；3、掌握spss的频数分析、计算基本描述统计量、多选项分析、比率分析等基本统计分析操作及解读；4、掌握spss的参数检验操作及解读；5、掌握spss的方差分析操作及解读；6、了解spss的非参数检验操作及解读；7、掌握spss的相关分析操作及解读；8、掌握spss的一元线性回归分析操作及解读，了解其它回归分析。
实习目的：本实习是《统计学原理》课程的实习环节。
统计学是社会科学与管理学各专业的基础课程，重点介绍定量研究社会经济现象的基本方法。
本课程是为具备一定统计学基础知识的高年级本科生和专科生开设的。
通过实习掌握spss软件的统计分析功能和操作技能，把统计分析的基本原理和方法通过spss软件来实现，并能对结果进行解读，主要包括如下内容： SPSS 软件使用基础、用 SPSS 进行描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关回归分析等。
实习时间：14-15周实习地点：综合楼软件七室实习内容：经过上个学期的学习，我们在老师的指导下进行了两个星期的统计分析与spss 的应用的操作学习。
我们结合统计分析和spss软件的操作程序和方法进行了全方位，全仿真性的了解。
我们做的实训内容大概是这样的一个过程：在上机操作前我们先了解和学习了学习了spss统计分析软件的使用基础，其中包括：1、软件的安装；2、spss数据的结构和定义方法，spss数据的录入与编辑，数据的保存，读取其他格式的数据文件和spss数据文件的合并；3、spss数据的预处理：数据的排序，变量计算，数据选取，分类汇总等。
《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。
《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实习报告心得范文3篇实习报告
spss实习报告心得范文3篇当我还是大学生的时候，我有概率统计和数学分析的基础，但是我从来没有接触过任何应用统计分析的东西。
SPSS只是听说过，从未听说过。
我一直认为在一起学习很难。
在这个学期开始的时候，我没有仔细看老师给的英语教材，也没有在课后收集相关的资料。
因此，我觉得有点难学，而且总是感到困惑。
老师说期末考试是提交学习报告，然后我从图书馆借了一些教材并检查了一些材料。
我发现许多问题很明显。
结合软件和书籍中的例子，实战表明SPSS是相当强大的最后，对本报告进行总结，以巩固我们所学到的知识。
SPSS，全称是统计产品和服务解决方案，是“统计产品和服务解决方案”软件。
它是IBM推出的用于统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的一系列软件产品和相关服务的总称，也是世界公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有强大的统计分析功能、友好的操作界面以及与其他软件良好的交互作用等特点。
它广泛应用于经济管理、医疗保健、自然科学等各个领域。
在管理方面，SPSS也是一个强大的数据分析和预测工具。
本课程还将使用AMOS软件。
许多关于SPSS的书籍首先介绍了软件这个软件很容易安装，我安装了190，尽管是200有一些变化和优化，但是主体是相同的，它们都是可视化界面，易于使用。
因此，本文研究的重点是卡方检验、t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的应用范围、应用价值、计算方法、结果的解释和表达。
第一部分是测试由于参数检验的基础不牢固，这部分也是第一次接触到应用统计学。
我对许多事情都不确定，比如原始假设的缺省值是多少。
结果出来后，仍然不清楚是接受还是拒绝最初的假设。
但是现在我明白了这部分对测试非常有用当样本数量较少且样本取自正常人群并比较平均样本数量时，使用t检验。
还要求两个样本的总体方差相等。
如果总体平均数U已知，则可以获得样本平均数和样本的标准差。
样本来自正常或接近正常的人群t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
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实习报告心得范文3篇_实习报告.doc
spss实习报告心得范文3篇_实习报告spss实习报告心得【1】本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19。
0的，虽然20。
0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是T检验。
T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
spss实训报告
SPSS实训报告引言SPSS是一款数据统计和分析软件，广泛应用于各个领域的研究和实践中。
本实训报告将介绍SPSS实训的过程和方法，并通过一个具体案例来展示SPSS在数据分析中的应用。
实训目标本次SPSS实训的目标是学习和掌握SPSS的基本功能和操作方法，以及如何使用SPSS进行数据分析和统计。
通过实践案例，我们将了解如何在SPSS中导入数据、进行数据清洗、构建数据透视表、运用统计方法分析数据等。
实训步骤步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
在SPSS主界面中，选择“文件”菜单，然后点击“导入数据”选项。
根据数据的来源和格式选择相应的导入方式，并点击“确定”按钮完成导入。
步骤二：数据清洗在导入数据后，我们需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和完整性。
在SPSS中，可以通过选择“数据”菜单下的“选择”和“筛选”选项来删除无效数据、处理缺失值等。
步骤三：数据透视表数据透视表是一种将数据按照不同维度分类并展示的方式，可以帮助我们更好地理解数据的分布和关系。
在SPSS中，选择“转换”菜单下的“数据透视表”选项，然后按照提示进行数据字段的选择和设置，最后生成数据透视表。
步骤四：统计分析SPSS提供了丰富的统计方法和工具，可以帮助我们对数据进行深入的分析。
在SPSS中，选择“分析”菜单下的“描述性统计”、“相关分析”、“回归分析”等选项，根据需要进行统计分析，并生成相应的结果报告。
实训案例：销售数据分析我们将以一个销售数据分析的案例来展示SPSS实训的具体应用。
假设我们有一家电子产品公司的销售数据，包括不同产品的销售额、销售渠道、销售地区等信息。
我们希望通过SPSS来分析不同因素对销售额的影响，并找出潜在的关联关系和趋势。
首先，我们导入销售数据到SPSS中，并进行数据清洗。
然后，我们使用数据透视表功能将销售数据按照产品、渠道和地区进行分类汇总，并生成相应的图表和统计数据。
接下来，我们使用SPSS的统计分析功能，对销售数据进行描述性统计、相关分析和回归分析。
spss实验报告心得体会 实验报告心得体会
SPSS实验报告心得体会引言在进行SPSS实验的过程中，我深深地感受到了数据分析的重要性和SPSS软件的便捷性。
通过实验报告的撰写，我进一步加深了对实验数据的理解和分析。
实验目的本次实验的目的是通过使用SPSS软件对实验数据进行分析，探究变量之间的相关性，并归纳总结出一定的结论。
实验步骤1.收集实验数据2.导入数据到SPSS软件3.数据预处理4.变量分析5.数据可视化6.结果分析7.结论总结收集实验数据在本次实验中，我们采集了100个样本数据，包括年龄、性别、收入等变量。
导入数据到SPSS软件通过SPSS软件的数据导入功能，我成功地将实验数据导入到了软件中。
数据预处理在进行数据分析之前，我首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理等操作。
通过SPSS软件提供的功能，我轻松地完成了这些操作，为后续的分析做好了准备。
变量分析在进行变量分析时，我采用了相关性分析和回归分析两种方法。
相关性分析通过相关性分析，我可以了解不同变量之间的相关关系。
通过SPSS软件的相关性分析功能，我得到了变量之间的相关系数矩阵，并根据相关系数的大小判断了变量之间的相关强弱。
回归分析通过回归分析，我可以了解变量之间的因果关系。
通过SPSS软件的回归分析功能，我得到了回归方程和各个变量的回归系数，进一步深入分析了变量之间的关系。
数据可视化在进行数据可视化时，我使用了SPSS软件提供的图表绘制功能，包括柱状图、折线图、散点图等。
通过可视化的方式，我可以更直观地展示实验数据的特征和变化趋势。
结果分析根据变量分析和数据可视化的结果，我得出了以下结论：1.年龄与收入呈现正相关关系，年龄越大，收入越高。
2.性别对收入没有显著影响。
3.受教育程度与收入呈现正相关关系，受教育程度越高，收入越高。
结论总结通过本次SPSS实验，我不仅熟悉了SPSS软件的使用，还深入了解了数据分析的过程和方法。
实验报告的撰写过程让我更系统地整理和总结了实验结果，提高了我的数据分析和文档写作能力。
spss实训报告5
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项目一：数据整理与显示实验项目二：描述统计量计算实验项目三：参数估计实验项目四：假设检验实验项目五：相关与一元回归分析实验项目六：统计指数计算实训心得体会通过本学期的教学实习，使我们对统计工作有了一个初步的认识，以及统计软件在统计工作中应用的重要性和方便性，认识实习的目的认识实习的目的就在于让同学们初步了解企业的基本情况，了解信息收集，处理过程加强感性认识，为以后专业理论课程的学习特别是毕业设计奠定必要的实践基础。
就是要我们把所学的知识运用到实践中。
学习了统计学软件SPSS，有力的将理论知识与实践联系在一起，并且进一步掌握了理论知识；其次，通过老师对普查与政府统计机构的讲解，使我对统计的了解更加深刻。
这次认识实习可以说是理论与实践的联系，校园与社会的联系，使我了解社会统计工作的轮廓，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。
使同学们对统计工作的过程和SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，增强了学生职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，使学生获得业务和思想双丰收。
现在我将近期的实习的过程感受汇总如下：SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。
" 我觉得我们可以在全校范围内把SPSS 作为数据分析工具进行推广，向学生提供日常工作需要的有价值的分析技术。
如果我们的学生能够掌握这种高级技术，他们毕业后就能够轻易地应付来信息社会和商业世界的挑战。
通过这次在实验室的认识实习，我们不仅对SPSS这套统计软件有了初步的认识，而且掌握了一些基本的SPSS的操作，但更重要的是，我学会了如何去学习一种操作软件，如何去理解统计学这门学科。
近两周的计算机实习，使我对统计学有了更深刻的理解，并且更加深刻的体会到了一位统计工作人员所必备的严谨的态度和一丝不苟的精神。
spss实训报告3
spss实训报告3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第一章：入门操作数据的输入建立字段——输入数字——保存（分别在data view和variabe view下处理）数据的简单描述（n，最大值，最小值，平均值，方差）Descriptive Statistics→Descriptives→选择变量→ok（分组描述方法：Data→Split File→选择分组指标→ok→再进行上面分析）绘制直方图Graphs→Histogram→选择变量→ok统计分析（两个样本的均值比较-t检验）Analyze→Compare Mean→Independent-Samples T test→选择变量和分组变量→设置分组变量值→ok（结果如下）Independent Samples TestLevene's T est for Equality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t df Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the DifferenceLower Upperx Equal variances assumed .032 .860 2.524 22 .019 .43629 .17288 .07777 .79482Equal variances not assumed 2.524 21.353 .020 .43629 .17286 .07716 .79542（1）方差齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。
F=MS组间/MS误差=（处理因素的影响+个体差异带来的误差）/个体差异带来的误差（2）统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率，即P=sig=0.860,sig越接近1越齐（3）df为自由度df=n-2=24-2=22(4) ?=0.05第二章：数据文件的处理data和transform菜单的应用Transforms(1)compute过程（赋值，条件赋值）新建自变量→transforms/compute→赋值一个→再制造条件if(2)count过程（定义缺失值，变量范围）Transforms/count→define values→定义缺失值，range变量范围(3)recode过程（根据原条件得到新的变量）Transforms/recode→different variable→填写新变量名→选择自变量→change→old and new values→定义条件和new values(4)rank cases过程（分组排序）Transforms/rank cases→选择自变量和分组变量DATA(1)sort case过程（排序）Data/sort case→选择变量→选择升序和降序（2）transpose(变量和记录的置换，即变量变成记录，记录变成变量）（3）restructure过程（重复测量模型中应用）Data/restructure→选择变换模型→选择ID变量（区分个体的变量）和index变量（区分次数变量）→ok(4)merge files过程（批量加载数据）纵向合并：添加新的自变量data→merge files→add cases (*表示当前数据集变量，+表示需加的数据集变量）横向合并：添加变量行data→merge files→add variables(5)aggregate过程（数据分类汇总）（6）split file(分组处理）技术技巧（1）二项分布累计概率Data/transform/compute→填入新变量名→functions中选择cdf.binom(q,n,p)(p是实际发生数，n总样本数，p总体发生数）第三章：SPSS统计绘图功能详解条图的通用界面由于不同图形的绘图对话框有相当强的共性，下面我们通过一个简单的例子来看看绘图菜单的大致界面是怎么样的，通过这个例子大家可以举一反三。
SPSS统计软件实训报告
SPSS统计软件实训报告一、引言SPSS（Statistical Product and Service Solutions）统计软件是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和统计研究领域。
本报告旨在总结并分析在SPSS实训课程中所学到的基本操作和统计分析方法。
二、实训内容在SPSS统计软件实训中，我们学习了以下主要内容： 1. SPSS软件的安装和介绍； 2. 数据输入和修改； 3. 数据清洗和处理； 4. 描述性统计分析； 5. 参数检验和非参数检验； 6. 方差分析； 7. 相关分析； 8. 回归分析等。
三、实训过程1. SPSS软件的安装和介绍我们首先安装了SPSS统计软件，并对其界面和基本功能进行了介绍。
SPSS软件提供了直观的用户界面，可以进行数据输入、数据处理和统计分析等操作。
2. 数据输入和修改为了方便后续的统计分析，我们学习了数据的输入和修改方法。
在SPSS软件中，我们可以手动输入数据，也可以从Excel等其他文件中导入数据。
此外，我们还学习了如何修改数据，包括添加变量、删除变量、重命名变量等操作。
3. 数据清洗和处理在实际应用中，数据往往存在一些错误或缺失。
为了保证统计分析的准确性，我们需要对数据进行清洗和处理。
SPSS软件提供了一系列的数据清洗工具，如删除重复数据、替换缺失值、筛选数据等。
4. 描述性统计分析描述性统计分析是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
我们学习了如何计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计量。
通过绘制直方图、箱线图等图表，我们可以对数据的分布进行可视化展示。
5. 参数检验和非参数检验参数检验和非参数检验是统计分析中常用的两种方法，用于判断样本间差异是否显著。
我们学习了t检验、方差分析、卡方检验等方法，并通过SPSS软件进行了实际操作。
6. 方差分析方差分析是用于比较三个或三个以上样本均值是否存在显著差异的方法。
我们学习了单因素方差分析和多因素方差分析，并通过SPSS软件进行了实际分析。
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唐山学院专题分析报告题目：我国居民人均可支配收入与影响因素分析系 别：_________________________ 实 训 名 称：_________________________ 班 级：_________________________ 姓 名 学 号：________________________ 指 导 教 师：_________________________2015年7月10日经济管理系 14营销高 爱 青 边 丽 洁 SPSS 统计软件实训摘要：改革开放以来，我国发生了翻天覆地的变化，取得了举世瞩目的成就。
其中，经济体制改革步伐迈得最大，成就也最大。
而收入分配制度作为经济体制改革的一个重要组成部分，一直积极稳妥推进，基本形成了以按劳分配为主体、多种分配方式并存，按劳分配与按生产要素分配相结合的收入分配格局，分配制度改革不断取得新进展，城乡居民收入来源日益多样化，极大地调动了各方面的积极性、主动性和创造性，推动了经济持续快速健康发展，国民普遍从改革发展中得到了实惠、分享了经济发展的成果，我国居民人均可支配收入逐年增加。
而利用SPSS统计软件对其进行静态、动态以及相关与回归等实证分析，并由此建立了一次回归分析的模型。
最后通过模型得出我国居民人均可支配收入与工资水平的相关关系。
关键字：中国经济发展水平人均可支配收入线性回归分析一、选题目的与意义：2014 年，面对复杂多变的国际环境和艰巨繁重的国内发展改革稳定任务，党中央、国务院团结带领全国各族人民，牢牢把握国内外发展大势，坚持稳中求进工作总基调，全力推进改革开放，着力创新宏观调控，奋力激发市场活力，努力培育创新动力，国民经济在新常态下平稳运行，结构调整出现积极变化，发展质量不断提高，民生事业持续改善，实现了经济社会持续稳定发展。
我国居民人均可支配收入突破2万元实际增长8%。
通过对我国居民人均可支配收入进行分析，找到阻碍其收入增长的因素，从而为其今后我国居民人均可支配收入稳步、快速增长提供有建设性的意见。
二、数据来源及分析（一）静态分析1.利用SPSS软件对2014年全国31省市居民人均可支配收入做描述系统性分析。
2014年我国居民人均可支配收入表（原始数据）表一描述统计分析过程：具体包括分配数列的编制，直方图的绘制和统计指标的计算与分析人均可支配收入描述统计表可支配收入15907 1 3.2 3.2 35.5 16538 1 3.2 3.2 38.7 16647 1 3.23.2 41.9 16734 1 3.2 3.2 45.2 16796 1 3.2 3.2 48.4 17404 1 3.2 3.2 51.6 17476 1 3.2 3.2 54.8 17520 1 3.2 3.2 58.1 17622 1 3.2 3.2 61.3 18283 1 3.2 3.2 64.5 18352 1 3.2 3.2 67.7 20559 1 3.2 3.2 71.0 20864 1 3.2 3.2 74.2 22820 1 3.2 3.2 77.4 23331 1 3.2 3.2 80.6 25685 1 3.2 3.2 83.9 27173 1 3.2 3.2 87.1 28832 1 3.2 3.2 90.3 32658 1 3.2 3.2 93.5 44489 1 3.2 3.2 96.8 45966 1 3.2 3.2 100.0Total31100.0100.0图一可支配收入分布图经过组距分组编制统计分布数列表一、绘制直方图。
图一：从中可以看出：可支配收入在10000元～20000元的地区比较多，而可支配收入在其他范围内的地区较少。
从图一可以看出可支配收入高的地区比较少，可支配收入低的地区分布比较零散。
因此通过分析可以看出2014年可支配收入总额分布呈右偏分布，说明可支配收入低的地区较多，即提高该地区的居民可支配收入，如：黑龙江，山西，云南等省份，应大力发展当地经济发展水平，使高可支配收入的地区占到较高的百分比，以提高当地的经济发展水平。
以求将我国的人均可支配收入提升一个阶段，从而改变可支配收入高的地区的稀少的局面。
具体来说：1.北京、上海、广东等经济发达的大省份可支配收入额明显突出。
2.可支配收入分布在东西部出现了明显的差异，东部的上海的可支配收入几乎是西部西藏可支配收入的4倍多。
3.我国居民的可支配收入额与当地经济发展水平密切相关，随着中国经济的发展和居民收入的提高，经济发达的地区，可支配收入额与经济发展水平呈正相关。
4.南北地区之间有明显的差异，南方省份的居民可支配收入高于北方地区。
频数分布表2.聚类分析使用系统聚类法结果如下此表说明了各数据按照最短距离结组的过程。
使用平均联接（组间）的树状图* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * *Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+14 15 16 13 111217181920232421222526272829303191078564312此图说明了31个省市的可支配收入按照距离的远近先结成了4个小类，1、2小类又结成了一个中类，3、4小类，有结成一个中类，最后结成了2个大类。
（二）1994-2014年我国居民人均可支配收入的动态分析表六表六1.折线图图二1994年-2014年我国居民人均可支配收入线图从图中可以看出我国居民人均可支配收入近些年的增长趋势：总体上呈上升趋势，受国内外因素的影响，1998年增幅比较小。
2010年后增长速度加快，每年间增幅较大，而且，2012年我国居民人均可支配收入的增长速度是这几年中最快的。
此时，我国应稳定物价，适当维持经济增长速度，实施积极的货币政策。
2.指标分析表七我国居民人均可支配收入指标分析计算表公式：%01.21%01.1021349628844121=-=-=-=naoanx元元元0.1207212.3496-28844==-=naoana分析：1994-2014年的21个季度里，我国居民人均可支配收入每年以1207元的增长量，以年均值2.01%的速度在增长，在此期间我国居民人均可支配收入在1994-2014年的21年里保持较为平稳的增长，居民人均可支配收入的环比增长速度基本保持在11.19%，虽然1998年和2008年金融危机的影响持续不断，但我国凭借自身优势和政策，不断发展，居民人均可支配收入逐年不断上升。
3.长期趋势分析如果以时间为自变量t，净利润为因变量y设立一元线性回归方程：yt=a+bt，若重新定义时间的取值择优运用最小平方法进行一元回归分析，结果如下：从统计分析结果可知：回归模型为yt=-3561.185+2.066t（三）我国居民人均可支配收入与居民工资收入水平之间的相关与回归分析表八我国居民人均可支配收入与居民工资收入水平情况1.相关分析均可支配收入在工资水平中的大体分布。
也可以看出我国居民人均可支配收入与居民工资收入水平之间也存在高度相关。
2.回归分析我国居民人均可支配收入Y与居民工资收入X的一元线性回归分析。
变量选择和说明：被解释变量即自变量，居民工资收入(X)；解释变量即因变量：居民人均可支配收入(Y)；Y=F X Linear Regression（线性回归分析）结果如下：（1）相关分析Model Summary相关分析表中看到相关系数为1.000，表明两个变量存在高度正相关，判定系数为0.999，表明居民人均可支配收入的总变差有99.9%是由居民工资收入水平决定的。
表九相关分析表（2）回归方程的检验如果先假定我们建立的回归模型是线性是不显著的，从表十方差分析表中可以看出，F=35329.361,若F的临界值为5.317655，F>F临界值，则拒绝原假设，表明回归方程高度显著，另外，从表中也可以看出P值=0.000<0.05，这都说明我们的假设是不成立的，因此表明回归方程高度显著，即居民人均可支配收入对居民工资收入水平有高度显著的线性影响。
表十方差分析表（3）回归系数的的检验同理，我们假定所设立的回归系数是不显著的，即b=0，通过回归系数的显著性检表可以看出，回归系数的P=0.000<0. 05，说明回归系数与0有显著性差异，故应该出现在回归方程中，可得回归方程为Y=-3561.185+2.066X 。
表十一回归分析表在实际中经常运用线性回归模型，对我国居民人均可支配收入与居民工资收入水平之间的密切关系进行研究分析，并推断两者之间关系的发展趋势。
研究结果显示，居民工资收入水平是影响净利润的重要原因，而居民工资收入增加和居民人均可支配收入增加之间存在显著的因果关系，居民人均可支配收入对居民工资收入存在着显著的影响关系。
提出了提高居民工资收入，促进居民人均可支配收入的增长。
三、分析结论通过前面我们对我国居民人均可支配收入数据的描述统计、动态分析和相关与回归分析，可以得到如下结论：1.居民收入水平与工资的多少有着十分紧密的关系，随着我国综合经济水平的发展与提高，工资逐渐提高，而收入水平随之上升。
说明我国居民人均收入水平与工资呈正相关。
城市及省份的经济发展水平不一样，人均可支配的收入也不一样，这和各地发展速度以及人口数量息息相关。
说明经济发达地区，可支配收入额与经济发展水平呈正相关，北京、上海、广东等经济发达省份可支配收入明显突出。
应该综合各种因素考虑分析数据。
2.通过描述统计表分析得出:我国居民人均收入在1994年至2000年之间，工资变化较稳定。
在2001年至2006年之间，人均可支配收入额增长速度上升，但基数小，总体上变化不大。
在2007年至2014之间，在前几年的基础上，人均可支配收入迅速提高，增加至28844元。
因此，我国在发展经济的同时，应该逐步逐年的提高工资的水平，工资是收入的主要组成部分。
3.从1994年至2014年的折线图中可以看出:随着国家经济的发展，城乡居民工资的增加，中国居民人均可支配收入也不断增加，但在1998年和2001年受经济发展趋势的影响，1998年至2001年，人均可支配收入额增长缓慢。
总而言之国民经济状况、居民工资状况、人均收入状况大体呈正比。
综上所述，我国经济快速发展，人民工资不断提高，可支配收入越来越多，家庭越快来越富裕。