spass软件与统计分析实验报告
统计分析软件实训报告
一、引言随着社会经济的快速发展，数据已成为现代社会的重要资源。
统计分析作为数据分析的重要手段，在各个领域都发挥着重要作用。
为了提高自己的数据分析能力，我参加了统计分析软件实训课程。
通过本次实训，我对统计分析软件的功能和使用方法有了更加深入的了解，以下是对本次实训的总结报告。
二、实训目的1. 熟练掌握统计分析软件的使用方法；2. 提高数据分析能力，学会运用统计分析方法解决实际问题；3. 培养团队协作精神，提高沟通与表达能力。
三、实训内容本次实训主要使用SPSS软件进行统计分析。
实训内容主要包括以下几个方面：1. 数据录入与整理；2. 描述性统计分析；3. 假设检验；4. 相关性分析；5. 回归分析；6. 多元统计分析。
四、实训过程1. 数据录入与整理在实训过程中，我们首先学习了如何将数据录入SPSS软件。
通过示例数据，我们了解了数据录入的基本操作，包括变量的定义、数据录入、数据保存等。
接着，我们学习了如何对数据进行整理，包括变量的筛选、数据的排序、数据的合并等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是统计分析的基础。
我们学习了如何计算均值、标准差、方差、最大值、最小值等统计量，并掌握了如何使用SPSS软件绘制直方图、饼图、散点图等图表，以便直观地展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是统计分析的核心内容之一。
我们学习了如何进行单样本t检验、双样本t检验、方差分析等，并通过实例分析了这些检验方法在数据分析中的应用。
4. 相关性分析相关性分析用于研究变量之间的线性关系。
我们学习了如何计算相关系数，并掌握了如何使用SPSS软件进行皮尔逊相关分析和斯皮尔曼等级相关分析。
5. 回归分析回归分析是研究变量之间依赖关系的常用方法。
我们学习了如何进行一元线性回归、多元线性回归等，并通过实例分析了这些回归模型在数据分析中的应用。
6. 多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
我们学习了如何进行因子分析、聚类分析、主成分分析等，并通过实例分析了这些分析方法在数据分析中的应用。
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。
优秀SPSS统计软件实验报告
编号：20 12 -20 13 学年第 1 学期湖北汽车工业学院SPSS统计软件实验报告 实验课程名称 SPSS 软件实训专业班级 T1053-_6学号 20109530850学生姓名罗莉实验指导教师徐康，彭娟娟实验一：1、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。
实验二1、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。
分析：均值 标准差 方差 极值 最小值 最大值 年龄 16.06 1.526 2.329 5 13 18 体重 55.6250 9.47892 89.850 32 38 70 身高 163.6875 9.03857 81.696 31 149 180实验三2、在体育课上记录14名学生乒乓球得分的数据，男女各7名。
数据如下：男：82.00 80.00 85.00 85.00 78.00 87.00 82.00女：75.00 76.00 80.00 77.00 80.00 77.00 73.00比较在置信度为95%的情况下男女生得分是否有显著差别分析：“Levene’s test for equality of variances”l列方差齐次性检验结果：F值为0.622，显著性概率为0.445，因此两组方差不显著那么应该从“equal vari ances assumed”行读取数值，T值是3.829结论：男女得分显著实验四、打开数据文件pcorrelation.sav，对身高、体重和肺活量进行变量距离分析。
选相似性测度。
进行结果解释。
分析：在体重作为控制变量的条件下，身高和肺活量的偏相关为0.246，概率P值为0.199，在显著水平为0.05的情况下，身高和肺活量呈正线性相关。
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）。
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）专业名称使用班级实习地点起止时间姓名：班级：学号：统计分析与SP SS的应用实习报告学院(系) 专业班级学生姓名学号实习地点实习要求：1、掌握SPSS 软件使用基础；2、熟练使用 SPSS 进行描述统计、频数分析；3、使用SPSS进行参数估计，假设检验；4、使用SPSS进行方差分析；5、使用SPSS进行相关分析——包括相关图和相关系数；6、使用SPSS进行一般的回归分析——理解模型的选定、估计、系数及方程的显著性检验、简单的残差分析、预测。
实习目的：本课程从加强基础、培养学生动手能力、提高素质的教学目标出发，建立一个科学的、合理的统计分析与SPSS的应用这一实验教学课程体系。
使学生通过本课程实验教学，不只是加深理解和巩固所学理论知识，而且更能切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。
在实验教学中，同时加强对学生进行科学素质和良好的实验室工作习惯的训练，培养学生的时间意识，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才奠定良好的基础。
实习时间：实习地点：实习内容：（对实习过程的描述）实习体会：成绩指导教师日期注:请用A4纸书写，不够另附纸。
第页，共页※打印时删除后面的内容实习报告撰写的要求（一）实习报告内容组成：实习报告应包括题目和正文两方面内容。
（二）实习报告撰写内容要求1、题目：实习报告题目应该简短、明确、有概括性；字数要适当。
如有特殊要求，可加注副标题。
2、正文：正文一般包括序言、实习内容与过程、实习心得体会与收获几部分组成。
（三）实习报告撰写规范1、实习报告按规定要求，用计算机打印。
汉字必须使用国家公布的规范字。
纸张选用A4。
2、使用计算机完成实习报告，必须按照如下统一格式打印：（1）封页内容一律按照统一封面的样张式样打印，必须正确无误。
（2）题目和标题：①实习报告题目为3号黑体字，可以分为1或2行居中打印。
spss描述统计实验报告
spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而得出结论并做出预测。
本实验旨在利用SPSS软件对实验数据进行描述统计分析，以探究数据的特征和规律。
实验设计本实验选取了一组包括性别、年龄、身高和体重等信息的样本数据，共计100个样本。
通过SPSS软件对这组数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、频数分布等指标，以便对样本数据进行全面的了解。
结果分析首先，我们对样本数据中的性别进行了频数分布分析。
结果显示，样本中有55%的男性和45%的女性，性别分布相对均衡。
接着，我们对年龄、身高和体重等连续变量进行了均值和标准差的分析。
结果显示，样本的平均年龄为30岁，标准差为5岁；平均身高为170厘米，标准差为8厘米；平均体重为65公斤，标准差为10公斤。
这些数据表明样本中的年龄、身高和体重分布较为集中，且具有一定的变异性。
结论通过对样本数据的描述统计分析，我们得出了对样本特征和规律的初步认识。
样本中男女比例相对均衡，年龄、身高和体重分布较为集中且具有一定的变异性。
这些结果为我们进一步的数据分析和研究提供了重要参考。
总结SPSS软件作为一种强大的数据分析工具，可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而深入了解数据的特征和规律。
本实验利用SPSS对样本数据进行了描述统计分析，得出了对样本特征和规律的初步认识，为后续的研究工作奠定了基础。
希望本实验能够对SPSS软件的应用和描述统计分析方法有所启发，为相关研究工作提供参考。
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。
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。
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告
统计分析软件应用SPSS-主成分分析实验报告本实验采用SPSS软件搭配PCA算法，运用主成分分析（Principal Component Analysis）对数据建模，从而对原始数据进行数据挖掘，挖掘出其内在关联性及约束条件。
1.实验介绍主成分分析分析的数据主要是离散（或连续）的变量矩阵，它是将一组变量转换成一组新的变量，称为主成分，这些新变量有不同程度的解释能力，可以代表输入变量的内在趋势。
2.实验方法以SPSS软件中的主成分分析为例，具体进行主成分分析如下：（1）通过点击“分析”菜单栏的“统计方法”按钮打开对话框；（2）在统计方法中选择“主成分分析”；（3）选择变量；（4）设置相关的参数，其中的设置包括是否对输入变量进行标准化或是与原来输入变量一样不标准化等；（5）然后点击“OK”运行。
3.实验结果运行之后，SPSS软件就会给出主成分分析的结果，其主要内容有：载荷矩阵、方差表、方差序列图、因子得分表。
4.载荷矩阵载荷矩阵主要是列出每个原始变量与主成分的相关性，矩阵中的值代表相关系数，是两个变量之间的变化关系，相关系数的大小代表其相关性。
5.方差表方差表包括每个主成分的方差以及其贡献率，贡献率表示每个成分在总方差中所占的比重，通过该表可以较好地分析出因子各自所占方差比重。
6.方差序列图方差序列图是指把所有主成分的方差按从高到低的顺序排列，从而构成的图形，它可以清晰地展示每个成分的贡献率。
7.因子得分表因子得分表主要是列出每个观测值在每个主成分上的因子得分，利用因子得分可以更精确地表征观测值的差异，从而更好地挖掘出内在的数据关联。
5.结论本实验使用SPSS软件中的主成分分析对数据进行建模，分析出数据内在的关联关系。
通过矩阵载荷分析、方差表、方差序列图以及因子得分表等计算出来的数值，可以观察出原始变量间的内在关联，从而发现其内在的趋势，从而实现数据挖掘。
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。
spss统计学实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除spss统计学实验报告篇一：统计学spss实验报告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：x11.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.00x21.001.001.001.002.002.002.002.003.003.003.003 .004.004.004.004.005.005.005.005.00Y75.0069.0063.00 52.0057.0051.0067.0061.0076.00100.0085.0061.0077.00 90.0080.0076.0075.0077.0087.0057.002.006.004.006.003.006.001.007.002.007.00 4.007.003.007.001.008.002.008.00 4.008.003.008.001.009.002.009.00 4.009.003.009.001.0010.002.0010.00 4.0010.003.0010.001.0011.002.0011.00 4.0011.001.0012.002.0012.00 4.0012.003.0012.001.0013.002.0013.004.0013.003.0011.003.0013.001.0014.002.0014.004.0014.003.0014.001.0015.002.0015.004.0015.003.0015.001.0016.002.0016.004.0016.003.0016.0060.0062.0052.0076.0033.0070.0033.0081.0079 .0075.0069.0063.0073.0040.0060.0094.00100.0064.0061 .0054.0061.0040.0070.0068.0067.0066.0087.0068.0051. 0041.0065.0065.0063.0061.0058.0065.0083.0075.0050.0079.0076.0064.0044.002.0017.004.0017.003.0017.001.0018.002.0018.004.0018.003.0018.001.001.002.001.004.001.003.001.001.002.002.002.004.002.003.002.001.003.002.003.004.003.003.003.001.004.002.004.004.004.00 3.004.001.005.002.005.00 4.005.003.005.001.006.002.006.00 4.006.003.006.001.007.002.007.00 4.007.003.007.001.008.002.008.00 4.008.003.008.001.009.002.009.00 4.009.003.009.0073.0050.0045.0075.0074.0062.0058.0068.0054. 0058.0041.0075.0078.0082.0044.0083.0079.0078.0086.0 066.0083.0087.0075.0066.0074.0070.0075.0076.0069.00 77.0063.0070.0068.0068.0052.0086.0075.0061.0061.006 2.0065.0055.0043.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.001.002.004.003.0010.0010.0010.0010.0011.0011.0011.0011.0012.0012.0012.0012.0013.0013.00 13.0013.0014.0014.0014.0014.0015.0015.0015.0015.001 6.0016.0016.0016.0017.0017.0017.0017.0018.0018.0018.0018.0088.0070.0076.0069.0056.0053.0070.0043.0086. 0073.0077.0051.0084.0079.0042.0060.0077.0066.0071.0 052.0078.0065.0065.0055.0080.0081.0078.0052.0062.00 57.0037.0045.0070.0065.0083.0060.00x1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。
SPSS统计软件实验报告实验三
表明：Sig=0.240在显著水平为0.05下接受，即可以出厂。
实验结果报告与实验总结：
单一样本T检验，用于检验单个变量的均值与假设检验值(给定的常数)之间是否存在差异。
独立样本T检验，用于检验对于两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值或中心位置是否一样。如果两组样本彼此不独立，应使用配对T检验（Paired -Sample T Test）。如果想比较的变量是分类变量，应使用Crosstabs功能。
配对检验结果表明t为4.210，自由度为7，显著值为0.004，差别具高度显著性意义，即饲料中缺乏维生素E对鼠肝中维生素A含量有影响。
4.录入数据后，analyze->nonparametric tests->1-sample k-s，频数选入test variable list，再选uniform，得到结果：
–与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体分布.
教师评语：
实验过程记录（含：基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）：
1.（1）录入数据后，analyze—compare means—means，打开对话框，身高选入dependent list，性别选入independent list,得到结果：
Mean
性别
身高(厘米)
男
161.680
女
155.860
Total
（转下页）
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
频数
N
10
Uniform Parametersa
Minimum
66
Maximum
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，广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域。
本实验报告旨在通过使用SPSS软件对一组数据进行分析，深入探讨统计学的应用。
数据收集和描述统计分析：为了进行本次实验，我们收集了一组关于学生数学成绩的数据。
数据包括学生的年龄、性别、家庭背景、每周学习时间以及数学考试成绩等。
首先，我们对数据进行了描述统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差和频率分布等。
根据描述统计分析的结果，我们发现学生的平均年龄为19.5岁，标准差为1.2岁。
男女生的比例大致相等，分别占总样本的48%和52%。
家庭背景方面，大多数学生（60%）来自中等收入家庭。
在每周学习时间方面，学生的平均学习时间为25小时，标准差为5小时。
最后，数学考试成绩的平均分为80分，标准差为10分。
相关性分析：接下来，我们使用SPSS进行相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
我们选择了学习时间和数学成绩作为研究对象。
通过计算皮尔逊相关系数，我们发现学习时间和数学成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.7, p < 0.01）。
这意味着学生每增加1小时的学习时间，数学成绩将提高0.7个标准差。
回归分析：为了进一步研究学习时间对数学成绩的影响，我们进行了回归分析。
我们将学习时间作为自变量，数学成绩作为因变量。
通过回归分析，我们得到了以下回归方程：数学成绩 = 60 + 0.5 * 学习时间。
这意味着学生每增加1小时的学习时间，数学成绩将增加0.5分。
方差分析：除了学习时间，我们还对家庭背景对数学成绩的影响进行了方差分析。
我们将家庭背景分为三个类别：低收入、中等收入和高收入。
通过方差分析，我们发现不同家庭背景之间的数学成绩存在显著差异（F = 5.2, p < 0.05）。
SPSS数据统计软件实验报告
SPSS数据统计软件实验报告SPSS数据统计软件实验报告专业信息与计算科学班级级班组别指导教师姓名同组人实验时间2018****年**月**日实验地点实验名称方差分析实验目的通过对数据的分析，使其掌握用方差分析的方法来比较数据。
实验仪器：1、支持IntelPentiumⅢ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有Windows98/2000/XP操作系统及SPSS软件。
2、了解SPSS软件的特点及系统组成，在电脑上操作SPSS软件。
实验内容、步骤及程序：一、1.实例内容：下表给出销售方式对销售量的对比试验数据，利用单因素方差分析来分析不同的销售方式对销售量的影响。
2.实例操作：Step01打开对话框。
打开数据文件,选择菜单栏中的【分析】|【比较均值】|【单因素 ANOVA】命令,弹出【单因素ANOVA检验】对话框。
Step02选择因变量。
在候选变量列表框中选择【销售量】变量作为因变量,将其添加至【因变量列表】列表框中。
Step03选择因变量。
在候选变量列表框中选择【销售方式】变量,将其添加至【因子】文本框中。
Step04定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击【单因素ANOVA检验】对话框【选项】，在弹出的对话框选中【方差同质性检验】、【平均值图】复选框，然后单击【继续】。
Step05事后多重比较。
单击【单因素ANOVA检验】对话框【事后比较】，在弹出图中选中Bonferroni复选框，然后单击【继续】。
Step06对组间平方和进行线性分解并检验。
单击【单因素ANOVA检验】对话框【对比】，弹出图的对话框选中【多项式】，将【等级】设为【线性】，单击【继续】返回【单因素ANOVA检验】的对话框。
Step07单击【确定】，输出分析结果。
3.实例结果及分析變異數同質性測試销售量Levene統計資料df1df2顯著性.346.793给出了方差齐性检验的结果。
从该表可以得到Levene方差齐性检验的P值为0.793,与显著性水平0.05相差大,因此基本可以认为样本数据之间的方差是非齐次的。
统计分析资料报告软件SPSS实验资料报告材料
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实验过程与步骤（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。
4、点击Titles钮，弹出Titles对话框，在Title栏输入“不同性别的基本工资状况”/“不同职称的基本工资状况”/“不同文化程度的基本工资状况”，点击Continue钮返回Define Clustered Chart: Summaries for groups of cases对话框，再点击OK钮即完成。
（二）、用SPSS求描述性统计量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。
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。
统计分析与SPSS应用实验报告
统计分析与SPSS的应用---实验报告姓名：班级：学号：数据视图变量视图1.单样本的T 检验单个样本统计量N均值 标准差 均值的标准误肺活量(ml)4512999.27768.86036.204对肺活量的检验，由表可知451个人的平均肺活量为2999.27ml ，标准差为768.860ml ， 均值的标准误为36.204。
检验值为3000，T 的检验值为-.020，自由度是450，双侧检验结果是0.984，是大于0.05的，所以，接受原假设，认为在显著性水平a=0.05时，肺活量的均值为30000ml2.单样本的K-S 检验描述性统计量N均值 标准差 极小值极大值负荷时间(sec)451671.4681.667472898单个样本检验检验值 = 3000t dfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限 上限肺活量(ml)-.020450.984-.732-71.8870.42 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验负荷时间(sec)N451正态参数a,,b均值 671.46 标准差81.667 最极端差别 绝对值 .088 正 .088 负-.058 Kolmogorov-Smirnov Z 1.859 渐近显著性(双侧).002对负荷时间的K-S 检验，数据均值为671.46，标准差为81.667，最大绝对差为0.088，K-S 检测值为1.859，渐近显著性(双侧)值为0.002，小于0.05，所以，拒绝原假设，认为在显著性水平a 为0.05时，负荷时间的总体分布与正态分布有显著差异。
3.游程检验描述性统计量N均值标准差极小值极大值性别451.55.4981游程检验性别检验值a 1 案例 < 检验值 203 案例 >= 检验值 248 案例总数 451 Runs 数 230 Z.547 渐近显著性(双侧) .584a. 中值3.相关分析描述性统计量均值 标准差 N肺活量(ml) 2999.27 768.860 451 心律(b/m)83.519.474451a. 检验分布为正态分布。
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。
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Spass16.0与统计数据分析实验报告实验课程：专业统计软件运用上课时间： 2012 学年上学期 16 周（ 2012 年 06 月 04 日—07日）姓名：花满楼学号： 2010201101班级： 0301008班学院：经济管理学院上课地点：经管实验室五楼指导教师：刘进第六章实验一实验1及目的1. 某农场为了比较4种不同品种的小麦产量的差异，选择土壤条件基本相同的土地，分成16块，将每一个品种在4块试验田上试种，测得小表亩产量（kg）的数据如表6.17所示（数据文件为data6-4.sav），试问不同品种的小麦的平均产量在显著性水平0.05和0.01下有无显著性差异。
（数据来源：《SPSS实用统计分析》郝黎仁，中国水利水电出版社）表6.17 小麦产量的实测数据二解决问题1的原理：单因素方差分析实验步骤：1.打开数据文件data6-4.sav2.选择analyze—compare means—one-way ANOVA3.dependent list 框里为产量，factor为品种4.在options中选择homogeneity of variance test和exclude cases analysisby analysis5.在post hoc按钮里选择LSD方法，改变相关系数为0.05和0.016.得出结果三结果分析2.数据分析：在0.05和0.01显著性水平下，H0假设都是：方差相等，从上表中可以看出Sig.=0.046，小于0.05大于0.01，所以在0.05的显著性水平下不接受H0假设，即有显著性差异，但是在0.01的显著性水平下接受H0假设，即无显著性差异。
一实验2及目的2. 某公司希望检测四种类型的轮胎A，B，C，D的寿命（由行驶的里程数决定），见表6.18（单位：千英里）（数据文件为data6-5.sav），其中每种轮胎应用在随机选择的6辆汽车上。
在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异？（数据来源：《统计学（第三版）》，M.R.斯皮格尔，科学出版社）表6.18 四种轮胎的寿命数据二实验内容解决问题2的原理：单因素方差分析实验步骤：1.打开数据文件data6-5.sav2.选择analyze—compare means—one-way ANOVA3.方差相等的齐性检查。
将“历程”、“轮胎”分别移入Dependent List以及Factor。
点击Options按钮，选中Homogeneity of variance test（方差齐性检验），而后运行4.多重分析比较。
在One-way NOVA中单击Post Hoc…按钮，选择LSD方法，显著性水平取0.05，单击 Options按钮，选中Descripive和Means plot，对数据进行整体描绘5.得出结果。
三结果分析1.数据截图2：数据分析：在0.05显著性水平下，H0假设是：方差相等，从上表中可以看出Sig.=0.050，等于于0.05，所以在0.05的显著性水平下接受H0假设，说明没有显著性差异。
一实验3及目的3. 某超市将同一种商品做3种不同的包装（A）并摆放在3个不同的货架区（B）进行销售试验，随机抽取3天的销售量作为样本，具体资料见表6.20。
要求检验：在显著性水平0.05下商品包装、摆放位置及其搭配对销售情况是否有显著性影响。
（数据来源：《应用统计学》耿修林，科学出版社；数据文件：data6-7.sav）表6.20 销售样本资料二实验内容解决问题3的原理：多因素方差分析原理实验步骤：1.分析，需要研究不同包装的产品A和不同货架区对销售量的影响。
这是一个多因素方差分析问题。
2.数据组织，按表6.20的变量名组织成4列数据。
3．变量设置，按Analyze→General LinearModel→Univeariate的步骤打开Univariate对话框。
并将“销售量”变量移入Dependent Variable框中作为观测变量，将“包装（A）”、“货架区（B）”移入Fixed Factor（s）中作为控制变量。
4.设置方差齐性检验，单击Options按钮，由于方差分析要求不同组别数据方差相等，故应进行方差齐性检验，选中“Homogeneity tests5.得出结果。
三结果分析2.数据分析：从上图可以看出，所有的LSD方法的结果中，三组相伴概率Sig.均大于显著性性水平0.05，所以不能拒绝原假设，结果没有显著性影响。
一实验4及目的4. 研究杨树一年生长量与施用氮肥和钾肥的关系。
为了研究这种关系，一共进行了18个样地的栽培实验，测定杨树苗的一年生长量、初始高度、全部实验条件（包括氮肥量和钾肥量）及实验结果（杨树苗的生长量）数据如表6.21，请在显著水平0.05下检验氮肥量、钾肥量及树苗初始高度中哪些对杨树的生长有显著性影响。
（数据来源：《生物数学模型的统计学基础》李勇，科学出版社；数据文件：data6-8.sav）表6.21 杨树栽培试验数据二实验内容解决问题4的原理：多因素方差分析原理实验步骤：1.打开数据源文件data6-8.sav2.变量设置，按Analyze→General LinearModel→Univeariate的步骤打开Univariate对话框。
并将“生长量”变量移入Dependent Variable框中作为观测变量，将“氮肥量”、“钾肥量”、“树苗初高”移入Fixed Factor（s）中作为控制变量。
3.设置方差齐性检验，单击Options按钮，由于方差分析要求不同组别数据方差相等，故应进行方差齐性检验，选中“Homogeneity tests4.得出结果三结果分析1.数据截图2.数据分析：从表格中可以看出，“氮肥量”、“钾肥量”、“树苗初高”的相伴概率Sig.均大于0.05，所以他们对杨树的生长无显著性影响。
第八章实验一实验3及目的3．K.K.Smith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表8.16所示的数据，要求对以上3组数据两两之间进行相关分析，以0.05的显著性水平检验相关系数的显著性。
（数据来源：《统计软件SPSS系列应用实践篇》苏金明，电子工业出版社；数据文件：data8-5.sav）6）以及距离分析（7）实验步骤：1.打开相应数据文件2.运行Analyze—Correlate—bivariate,填好Variables框，选择Pearson相关系数；在test of significance 中选择单尾或者双尾检验，单击options按钮，在打开对话框中选择Means and standard deviations和cross-productdeviation and covariances选项3.运行，得出结果。
三结果分析第3题实验结果图表数据分析：从上面三个图可以看出，Sig.值为0.00和0.002均小于0.05，所以，显著性很明显。
一试验4及目的4. 试确定1962-1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量间的线性相关性，数据如表8.17所示。
（数据来源：《数据统计与管理》1990年第5期，中国商场统计研究会主办；数据文件：data8-6.sav）二实验步骤及内容偏相关分析的步骤：1.打开相应数据文件2. 选择Analyze→Correlate→Partial，指定分析变量和数据变量3.运行，得出结果数据分析：从上图可以看出，Sig.值为0.00小于0.05，所以，线性相关具有显著性。
一试验5及目的5. 某高校抽样得到10名短跑运动员，测出100米的名次和跳高的名次如表8.18，问这两个名次是否在0.05的显著性水平下具有相关性。
（数据来源：《应用统计学：数据统计方法、数据获取与SPSS应用》马庆国，科学出版社；数据文件：data8-7.sav）表8.18 10名运动员的100米及跳高名次二距离分析的步骤：1.打开相应数据文件2.运行按Analyze→Correlate→distance，在computer distances中选择between variables单选框，定义进行变量间的距离分析，在measure中选择dissmilarities,求解其不相似测度；单击measures按钮在interval下拉列表中选择euclidean distances表示计算变量间的欧式距离数据分析：从上图可以看出，两个Sig.值均为0.013均小于0.05，所以，两个名次的线性相关都具有显著性。
第6题实验结果图表数据分析：从上图中可以看出销量与价格的相关系数为-0.772，Sig.为0.005小于0.05，所以二者存在显著的相关性。
同理，销量和广告费用之间也存在显著的相关性。
第7题实验结果图表数据分析：从上表中可以看出1和2和3的差距都比较大，2和3的差距要小些。
第九章实验题目一实验目的3. 合金钢的强度y与钢材中碳的含量x有密切的关系，为了冶炼出符合要求强度的钢，常常通过控制钢水中的碳含量来达到目的，因此需要了解y与x之间的关系，数据如表9.27所示，现对x和y进行一元线性回归分析。
（数据文件为：data9-5.sav）表9.27 碳含量与钢强度数据二实验步骤及内容实验原理：本章实验原理主要为一元线性回归分析（3题）、多元线性回归分析（4题）、曲线估计（5题）一元线性回归分析的实验步骤：1.打开相应数据文件，定义相应变量X、Y2.按Analyze→Regression→Linear的顺序打开对话框，将变量“Y”作为因变量选入Dependent列表框，将变量“X”作为自选变量选入Independent列表框。
3.单击Plots按钮打开对话框，选用DEPENDENT和*ZPRED作图。
并且选择Histogram复选框给出正态曲线和Normal probability plot复选框标出标准化残差的正态概率图。
4.单击Save按钮，打开Linear Regression:Save对话框，在Predicted Values选项组中选择Standardized选项，在Residuals选项组中选择Standard-ized选项，在Distans选项中选择Cook’s和Leverage values两个选项。
5.运行，得出结果。
三结果分析第3题实验数据数据分析：从表格和图形中可以看出，残差满足正态分布，且一元线性拟合优度较高。
一实验4及目的4. 某公司太阳镜销售情况如表8.17，销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系作多元线性回归分析。
（数据文件：data8-8.sav）二实验步骤及内容多元线性回归分析的步骤：1. 打开相应数据文件，定义相应变量X、Y2.按Analyze→Regression→Linear的顺序打开对话框，将变量“Y”作为因变量选入Dependent列表框，将所有的变量“X”作为自选变量选入Independent列表框。