SPSS基本统计分析实验报告

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统计学实验SPSS实习报告

统计学实验SPSS实习报告实验报告二实验项目：描述性统计分析实验的目的：1。

掌握数据集中趋势和离中趋势分析方法2.熟悉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：（1)Frequencies过程（2)Descriptives过程（3)Expiore 过程（4)Croostabs过程一、数据和输入与保存频率[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav实验数据的统计量数目为21 实际检验统计量数目为21 全部检验。

统计量时间分组N 有效21缺失0该组检验是我根据软件数据，依据年限的不同分为了一共4组数据的时间分组数据，从而大大的减少了数据的分析复杂性。

最后得出的时间分组的表格如下。

时间分组频率百分比有效百分比累积百分比有效1980以下 3 14.3 14.3 14.31980到1990 10 47.6 47.6 61.91990到1995 5 23.8 23.8 85.71995以上 3 14.3 14.3 100.0合计21 100.0 100.0描述统计分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav有表格可以看出数据数目一共21个有小数据21个，其中极小值为1.00极大值为4.00.均值为2.3810.我们是以时间分组的一组描述数据量，既可以得出下列的数据分析表格。

如下为数据的执行命令。

EXAMINE VARIABLES=时间分组/PLOT BOXPLOT STEMLEAF/COMPARE GROUPS/STATISTICS DESCRIPTIVES/CINTERVAL 95/MISSING LISTWISE/NOTOTAL.数据的游览分析[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav描述统计量标准误时间分组均值 2.3810 .20090均值的 95% 置信区间下限 1.9619上限 2.80005% 修整均值 2.3677中值 2.0000方差.848标准差.92066极小值 1.00极大值 4.00范围 3.00四分位距 1.00偏度.387 .501峰度-.456 .972 时间分组时间分组 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf3.00 1 . 000.00 1 .10.00 2 . 0000000000.00 2 .5.00 3 . 00000.00 3 .3.00 4 . 000Stem width: 1.00Each leaf: 1 case(s)CROSSTABS/TABLES=时间分组 BY 消费性支出（元）/FORMAT=AVALUE TABLES/CELLS=COUNT/COUNT ROUND CELL.交叉表[数据集1] E:\案例数据资料\数据集\第五章\5.1陕西省城市居民消费状况研究\数据集\陕西省城市居民消费状况研究.sav计数最后实验总结：在该组的实验中，我们利用的是spss软件来实现的一系列的数据分析与统计，我们选择的是数据中以自己独立的时间分组来实现数据的整理以及一系列的数据处理，最后得出了上面的一系列内容，这次实验内容我学到了很多，也从中学习到了spss软件的实际操作。

spss统计学软件实验报告

西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。

实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。

实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。

★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。

图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。

在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。

在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。

图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。

一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。

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：在社会科学研究中，统计分析是不可或缺的工具之一。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种广泛使用的统计软件，为研究人员提供了强大的数据处理和分析功能。

本实验报告旨在通过使用SPSS进行描述统计分析，探讨某一特定数据集的统计特征，以及对结果的解读。

实验设计：本次实验所使用的数据集是一份关于学生学业成绩的调查数据。

该数据集包含了学生的性别、年龄、家庭背景、学习时间等多个变量。

我们将使用SPSS对这些变量进行描述统计分析，以了解学生学业成绩的整体情况。

数据处理与分析：首先，我们导入数据集并浏览其整体情况。

通过查看数据的前几行和变量的属性，我们可以对数据集的结构和内容有一个初步的了解。

接下来，我们将使用SPSS的描述统计功能对各个变量进行分析。

1. 性别分布：通过对性别变量进行频数统计，我们可以得到男女生的人数分布。

根据统计结果，男生人数为300，女生人数为250。

这一结果可以帮助我们了解该样本的性别比例，为后续分析提供参考。

2. 年龄分布：对年龄变量进行描述统计，我们可以得到该样本的年龄分布情况。

平均年龄为20.5岁，标准差为1.8岁。

这些统计指标可以帮助我们了解样本的年龄分布情况，以及年龄的变异程度。

3. 家庭背景：通过对家庭背景变量进行频数统计，我们可以得到各个家庭背景类别的人数分布。

统计结果显示，家庭背景为农村的学生人数为150，城市的学生人数为400。

这一结果有助于我们了解样本中不同家庭背景的分布情况。

4. 学习时间：对学习时间变量进行描述统计，我们可以得到学生每天学习的平均时间和标准差。

统计结果显示，学生每天平均学习时间为3.5小时，标准差为1.2小时。

这些统计指标可以帮助我们了解学生学习时间的整体情况，以及学习时间的变异程度。

结果解读：通过对以上变量的描述统计分析，我们可以得到一些关于学生学业成绩的初步认识。

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。

统计学SPSS实验报告

实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班日期2013年1 月7日成绩一、实验目的通过上机练习，掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS，进行假设检验和区间估计。

二、实验内容1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。

如：指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整2. 做出分组条图（变量自选，但变量至少要有三个）。

3. 利用case summary过程做出报表（变量自选）。

4. 对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）。

5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验（变量自选，参数自定）。

6. 自选相关变量作一元线性回归分析，含散点图。

三．实验步骤1、定义指数及编辑直方图(1) 运行SPSS11.0(2) 在Data View窗口输入数据，同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure(3) 计算本年出生占总人口之比：Transform→Compute→Target Variable(ratio)→NumericExpression ：RND(birth / people * 100) →OK(5) 在DATA窗口：制作直方图Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK(6)编辑直方图：鼠标双击直方图进入直方图编辑界面>1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK2、制作分组条图（1）Graphs→Bar→Clustered→Category Axis（选ratio）→Define Clustered By（选province）→Other Summary Function（选birth）→Change Summary→（2）鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes3、Case Summaries过程Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables（选ratio，province）→Statistics（选Minimum，Maximum，Range，Mean）→×Display Cases→OK4、对变量作区间估计Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables（选ratio）→Test Value=0→Options →Confidence Interval=95.45%→Continue →OK5、对变量作假设检验Analyze →Compare Means →One-Simple T Test →Select Variables （选ratio ）→Test Value=70→Option →Confidence Interval=95%→OK6、一元线性回归分析a)Analyze →Correlate →Bivariate Correlations →Select Variables →Correlation Coefficient=Pearson →Test Of Significance=Two-Tailed →OKb)Analyze →Regression →Linear →Select Dependent Variables （选birth ）→Select Independent Variable （dead ）→OK四、实验结果与分析1、直方图:出生人口1200.01100.01000.0900.0800.0700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.00.054321Std. Dev = 325.58 Mean = 522.8N = 27.0012112241342312、分组条图 :RATIO16.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00Mean 出生人口140012001000800600400200江西辽宁内蒙古宁夏青海山东山西陕西四川西藏新疆云南浙江3、case summary 报表:SummarizeCase Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalN Percent N Percent N Percent 出生人口 * 省 * 年底总人口27100.0%.0%27100.0%Case Summaries出生人口省年底总人口Mean Minimum Maximum Range 安徽5957 756.5400 756.54 756.54 .00 Total 756.5400 756.54 756.54 .00 福建3693 416.2000 416.20 416.20 .00 Total 416.2000 416.20 416.20 .00 甘肃2560 308.4800 308.48 308.48 .00 Total 308.4800 308.48 308.48 .00 广东10441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 Total 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 广西4610 651.3900 651.39 651.39 .00 Total 651.3900 651.39 651.39 .00 贵州3479 485.6700 485.67 485.67 .00 Total 485.6700 485.67 485.67 .00 海南869 127.8300 127.83 127.83 .00 Total 127.8300 127.83 127.83 .00 河北7194 951.0500 951.05 951.05 .00 Total 951.0500 951.05 951.05 .00 河南9405 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 Total 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 黑龙江3833 281.7300 281.73 281.73 .00 Total 281.7300 281.73 281.73 .00 湖北5728 593.4200 593.42 593.42 .00 Total 593.4200 593.42 593.42 .00 湖南6570 860.6700 860.67 860.67 .00 Total 860.6700 860.67 860.67 .00 吉林2747 217.2900 217.29 217.29 .00 Total 217.2900 217.29 217.29 .00 江苏7869 765.6500 765.65 765.65 .00 Total 765.6500 765.65 765.65 .00 江西4462 612.1900 612.19 612.19 .00 Total 612.1900 612.19 612.19 .00 辽宁4375 292.2500 292.25 292.25 .00 Total 292.2500 292.25 292.25 .00 内蒙古2472 229.9000 229.90 229.90 .00 Total 229.9000 229.90 229.90 .00 宁夏633 89.5100 89.51 89.51 .00 Total 89.5100 89.51 89.51 .00 青海563 84.1100 84.11 84.11 .00 Total 84.1100 84.11 84.11 .00 山东9588 1117.0000 1117.00 1117.00 .00 Total 1117.0000 1117.00 1117.00 .00山西3574 381.7000 381.70 381.70 .00 Total 381.7000 381.70 381.70 .00 陕西3735 363.4200 363.42 363.42 .00 Total 363.4200 363.42 363.42 .00 四川8045 718.4200 718.42 718.42 .00 Total 718.4200 718.42 718.42 .00 西藏301 47.5600 47.56 47.56 .00 Total 47.5600 47.56 47.56 .00 新疆2185 349.3800 349.38 349.38 .00 Total 349.3800 349.38 349.38 .00 云南4602 602.8600 602.86 602.86 .00 Total 602.8600 602.86 602.86 .00 浙江5447 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 301 47.5600 47.56 47.56 .00 563 84.1100 84.11 84.11 .00633 89.5100 89.51 89.51 .00869 127.8300 127.83 127.83 .002185 349.3800 349.38 349.38 .002472 229.9000 229.90 229.90 .002560 308.4800 308.48 308.48 .002747 217.2900 217.29 217.29 .003479 485.6700 485.67 485.67 .003574 381.7000 381.70 381.70 .003693 416.2000 416.20 416.20 .003735 363.4200 363.42 363.42 .003833 281.7300 281.73 281.73 .004375 292.2500 292.25 292.25 .004462 612.1900 612.19 612.19 .004602 602.8600 602.86 602.86 .004610 651.3900 651.39 651.39 .005447 559.4100 559.41 559.41 .005728 593.4200 593.42 593.42 .005957 756.5400 756.54 756.54 .006570 860.6700 860.67 860.67 .007194 951.0500 951.05 951.05 .007869 765.6500 765.65 765.65 .008045 718.4200 718.42 718.42 .009405 1083.4600 1083.46 1083.46 .009588 1117.0000 1117.00 1117.00 .0010441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00Total 522.7552 47.56 1167.30 1119.744、对某变量作置信水平为95.45%的区间估计（变量自选）T-TestOne-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error MeanRATIO 27 11.8148 2.57259 .49510 One-Sample TestTest Value = 0t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLower UpperRATIO 23.864 26 .000 11.8148 10.7971 12.8325 说明：收入支出比在置信水平为95.45%下的估计区间为：(10.7971, 12.8325).5、对某变量作显著性水平为5%的假设检验（变量自选参数自定）。

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）。

spss数据分析实验报告

统计分析与spss的应用
一、实验目的
学会用spss作基本统计量的计算、绘制常用的统计图形以及用多选项分析进行数据分析。

二、实验原理
运用spss软件对各省市经济进行统计分析，绘制相应的统计图表进行分析。

三、实验内容及步骤
实验内容：以各地区各项经济支出为数据，运用相关分析方法对数据进行分析。

实验步骤：
1.将数据导入到spss软件中，文件类型是EXCEL文档；
2.打开spss软件，在页面上方点击分析，找到降维，点击因子分析；
3.导入各项数据；
4.在因子分析：描述统计，选中统计量的原始分析结果与相关矩阵
的系数，点击继续；
5.在因子分析：抽取，方法选择主成分，分析选择线性相关矩阵，
输出全选，抽取选择第一个；
6.在因子分析：旋转，在方法栏选中最大方差法，输出项全选；
7.在因子分析：选项，在缺失值中选中按列表排除个案；
8.然后得到一些统计图表；
四、实验器材
计算机中spss软件
五、实验结果分析
数据的公因子方差
解释的总方差
碎石图
成分矩阵及旋转成分矩阵
旋转空间的成分图
六、实验结论
Spss在数据分析方面提供了强大的能力，可以快速地进行相关分析，重点在于分清数据的公因子方差、碎石图、旋转空间的成分图。

七、实验总结及心得
Spss有着强大的相关分析功能，在使用spss的同时一定要与统计学的知识理论联系在一起，理清每种统计方法的含义，看懂各种统计表。

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。

spss统计分析实习心得3篇（精选5篇）

spss统计分析实习心得3篇（精选5篇）第一篇：spss统计分析实习心得3篇spss统计分析实习心得3篇五天的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。

小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T检验，得出结论报告。

结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。

通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。

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。

电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。

我也深刻体会到了这点。

前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。

而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。

经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。

学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。

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。

SPSS实验报告

SPSS实验报告SSPSS软件应用实验报告长春工业大学人文学院1４090６班一、实验目得:掌握SＰSS基本统计分析基本操作ﻩ二、实验内容:１、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服从正态分布。

2、按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,１1５～1２5万元为良好企业,１０５~115万元为一般企业,1０5万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。

三、实验步骤;利用分析＞描述性统计〉探索,结果如下:描述性統計資料統計資料標準錯誤产品销售额平均數1１６、082。

440９5％平均數得信賴區間下限１１1、１4上限1２1。

０15％修整得平均值1１5。

89中位數115。

5０變異數2３8.122標準偏差15、４３1最小值87最大值150範圍６３內四分位距21偏斜度。

23３。

37４峰度—、316。

73３常態檢定Kolｍoｇoｒov—SmirnovaSｈaｐiro—Ｗilk統計資料df顯著性統計資料dｆ顯著性产品销售额.100４０、２00*.9８340.800*、這就是true顯著得下限。

a、Lilliefoｒs顯著更正产品销售额Stｅm－aｎd-LeafPloｔＦrｅquｅncyStｅm&Ｌeａｆ2、008、783.009。

2579、00１０.０334５578８11.０011、7、００1２、0003５６７５.0013.０56７82。

０014、261。

001５.Ｓteｍwidtｈ:10Eachleaf:1casｅ(s)分组次數百分比有效得百分比累積百分比有效先进企业112７、5２7.5２7。

５良好企业１１２7、527。

5５5。

0一般企业922.52２、５77。

5落后企业92２。

522.51０0、０總計4０１00、0100.0四、实验结果分析:1、均值为116。

08、标准差为１5。

431,正态分布得检验K－S值为0.1,Siｇ。

值为０。

spss实验报告一,二

实验报告
实验目的: 通过上机操作, 熟练掌握spss相关知识。

实验内容:
（一）1、首先将表格导入到spss中, 出现如下图结果：
2.选择: 分析——描述统计—频率, 出现如下图的表格,
, /
3、将V1导入到变量中, 然后点击统计量, 出现如下图的表格, 在表格中, 点击, 均值、中位数、四分位数, 标准差。

点击继续, 就完成第一题, 出现下图的结果。

以上就是第一题的结果。

（二）
1.首先将表格导入到spss中, 如下图:
2.从上表中, 可知, 方法A要比B.C的只都要高, 可见平均值要高于B.C, 就应该对这三组进行平均值, 方差的计算进行比较。

选择: 分析——描述统计——描述, 出现如下图的表格:
将方法A.B.C分别导入到变量中, 然后点击选项这个按钮, 出现如下图的表格进行选择:
可以选择标准差, 最大值, 最小值, 均值, 然后点击继续, 则会出现结果, 通过对结果进行对比, 选择方案。

由图可知, 方法A的平均值高于B、C, 而且最小值也都大于B、C的最大值, 可知A的组装优越于B、C, 即使标准差大于B, 稳定性稍微差于B, 但总体上组装的结果要比B好, 所以要选择方案A。

spss统计学实验报告

spss统计学实验报告SPSS统计学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，而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件。

本文将通过一项实验报告，展示SPSS在统计学研究中的应用。

实验目的本次实验的目的是研究不同年龄段的人口对某商品的购买意愿。

通过统计分析，我们希望了解不同年龄段的人口对该商品的态度和购买意愿是否存在显著差异。

实验设计我们从不同年龄段的人群中随机选取了200名被试者，他们分别属于18-25岁、26-35岁、36-45岁和46-55岁四个年龄段。

我们设计了一份问卷调查，包括了关于该商品的态度和购买意愿的问题。

被试者需要根据自己的实际情况进行回答。

数据收集与处理通过问卷调查，我们获得了每位被试者的年龄、性别、对该商品的态度和购买意愿等数据。

接下来，我们使用SPSS软件对这些数据进行了处理和分析。

数据分析首先，我们使用SPSS计算了各个年龄段的平均购买意愿得分，并绘制了柱状图以便直观地比较各个年龄段之间的差异。

结果显示，18-25岁年龄段的平均购买意愿得分最高，而46-55岁年龄段的平均得分最低。

接着，我们进行了方差分析（ANOVA）以确定不同年龄段之间的购买意愿是否存在显著差异。

结果表明，不同年龄段之间的购买意愿存在显著差异（F = 3.78, p < 0.05）。

进一步的事后比较（post hoc comparison）显示，18-25岁年龄段和26-35岁年龄段之间的差异是显著的（p < 0.05），而其他年龄段之间的差异则不显著。

讨论与结论通过本次实验，我们发现不同年龄段的人口对该商品的购买意愿存在显著差异。

具体而言，年龄较小的人群更倾向于购买该商品。

这可能是由于不同年龄段的人口对商品特性、需求和消费习惯存在差异所致。

然而，本次实验存在一些限制。

首先，样本容量较小，可能不足以代表整个人口。

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基本统计分析实验报告

实验报告18 0 1 1 0 0 1 男19 0 1 1 1 0 0 男20 1 1 0 1 0 0 男三、实验步骤（最好有截图）：第一题：1.打开“职工数据.sav”文件，选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Frequencies】,选择“年龄”、“基本工资”分析变量到【Variable（s）】框中。

选择“Statistics”按钮，选中众数、中位数、均值、极值、极差、四分位点、方差、标准差、斜度、偏度。

按“OK”，把输出的结果进行保存。

2.在【Frequencies】框中按“Charts”按钮，分别做饼图、条形图、直方图。

选择【Graphs】→【Boxplot】→【Summaries of Separate Variables】，分别选中“年龄”、“基本工资”分别做箱形图。

保存结果二。

3.选择菜单:【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Descriptives】，选择“基本工资”，选中“Save standardized values as variables”选项，按“OK”确定保存结果二。

4.选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Crosstabs】，把“职称”作为Row变量，“文化程度”作为Column变量，“性别”作为Layer变量。

确定保存结果三。

第二题：1.先制作20位消费者对6种品牌电视机进行消费满意度调查情况表。

2.选中菜单：【Analyze】→【Multiple Response】→【Define Sets】，选择康佳，长虹，海尔，东芝，创维，海信六个变量到【Variables in Set】框中，选择【Dichotomies】和【Counted value】，在【Name】框中输入多选项变量集的名称，这里输入“set1”，系统会自动在该名字前加字符＄。

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。

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）。

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，它在各个领域中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，它提供了丰富的数据处理和分析工具，广泛应用于社会科学、医学、市场调研等领域。

本实验旨在通过使用SPSS软件，对一组数据进行统计分析，并得出相关结论。

方法：本实验采用了一组假想数据，包含了100位学生的考试成绩和他们的学习时间。

首先，我们使用SPSS软件导入数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。

然后，我们进一步进行了相关性分析和回归分析，以探索学习时间与考试成绩之间的关系。

结果：在描述性统计分析中，我们计算了学生们的平均学习时间和考试成绩的平均值、标准差等指标。

结果显示，学生们的平均学习时间为3小时，考试成绩的平均值为80分，标准差分别为1小时和10分。

这些数据为后续的分析提供了基础。

接下来，我们进行了相关性分析，以确定学习时间与考试成绩之间的相关性。

通过SPSS软件的相关性分析功能，我们计算了学习时间和考试成绩之间的皮尔逊相关系数。

结果显示，学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.8, p < 0.001）。

这意味着学习时间越长，考试成绩越高。

进一步地，我们进行了回归分析，以确定学习时间对考试成绩的影响程度。

通过SPSS软件的回归分析功能，我们建立了一个线性回归模型，将学习时间作为自变量，考试成绩作为因变量。

结果显示，学习时间对考试成绩有显著的预测作用（F(1, 98) = 100, p < 0.001）。

回归方程为：考试成绩 = 70 + 10 * 学习时间。

这意味着每多学习1小时，考试成绩将提高10分。

讨论：通过本实验的统计分析，我们得出了以下结论：学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，学习时间对考试成绩有显著的预测作用。

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。