SPSS实验报告
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2009级1班雍荣2009165106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: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87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。
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。
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期末综合实验报告
SPSS期末综合实验报告姓名：学号：成绩：（附：本实验报告基于SPSS 20.0）一、用“SUMMARIZE CASES”作一个分组比较【1】点击【分析】——【报告】——【个案汇总】菜单项，弹出“摘要个案”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：个案汇总N性别城市学历男北京188 上海221 广州228 Total 637女北京190 上海166 广州154 Total 510从上表可以看出，上海市和广州市的男性比例要高于女性，而在北京市方面，男女之间则差别不大，但同时也要考虑到抽样调查数据中男性和女性的绝对数的大小不同。
二、对某一个变量“选择个案（select）”进行频数分析【1】点击【分析】——【描述统计】——【频率】菜单项，弹出“频率”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：城市频数百分比（%）北京上海广州Total 378 33.0 387 33.7 382 33.3 1147 100.0从上表可以看出，在抽样调查的数据当中，样本中北京市的被调查者有378人，占总数的33.0%，样本中上海市的被调查者有387人，占总数的33.7%，样本中广州市的被调查者有382人，占总数的33.3%，因此，在误差允许的范围内，可以认为抽样是相对均匀的。
三、对某一个变量进行重新分组（recode）【1】点击【转换】——【重新编码为不同变量】，弹出“重新编码为不同变量”对话框，设置如下：【2】点击【更改】后，如上图，点击【旧值和新值】，弹出如下对话框，依次设置如下：【3】点击【继续】——【确定】可得如下效果，变量视图：四、对某两个定类变量进行卡方检验【1】点击【分析】——【描述统计】——【交叉表】菜单项，弹出“交叉表”对话框，如图所示：【2】在“行”列表框中选入“家庭收入2级Ts9”；在“列”列表框中选入“是否拥有家用轿车O1”，如图所示：【3】单击【单元格】，弹出“单元显示”对话框，选中“行百分比”复选框；如图：【4】单击【继续】，再单击【统计量】，弹出“统计量”对话框，选中“卡方”复选框，如图：【5】单击【继续】——【确定】，得到输出结果，整理后得三线表，如下：Ⅰ交叉表：家庭收入2级 * 是否拥有家用轿车Crosstabulation是否拥有家用轿车有没有家庭收入2级Below 48,000Count% within 家庭收入2级32 3039.6% 90.4%Over 48,000Count 225 429% within 家庭收入2级34.4% 65.6% TotalCount 257 732% within 家庭收入2级26.0% 74.0%Ⅰ由交叉表可知低收入家庭中只有9.6%拥有轿车，而中高收入家庭中有34.4%拥有轿车，样本数据差异明显，但该差异是否具有统计学意义尚需检验，卡方检验结果如下表。
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
《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实验报告4
专业
班级学号
姓名
成绩
实验地点
实验性质：演示性验证性综合性设计性
实验项目
名称
单样本非参数检验
指导
教师
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行非参数检验的基本方法。包括卡方(Chi-Square)检验；二项分布(Binomial)检验；游程(Runs)检验；单样本(l-Sample)K-S检验。
3、案例7-3收集到21名周岁儿童身高的样本数据，分析周岁儿童身高的总体是否服从正态分布。该案例原假设为周岁儿童身高的总体服从正态分布，备择假设为周岁儿童身高的总体不服从正态分布。
4、案例7-4采用游程检验方法对电缆数据进行分析，如果耐压数据的变动是随机的，可认为该设备工作一直正常，否则认为该设备有不能正常工作的现象。该案例原假设为耐压数据的变动随机；该设备工作一直正常，备择假设为该设备在这段时间内没有正常工作。
二、实验内容(实验案例)
1、案例7-1收集心脏病人死亡日期的样本数据，推断其总体分布是否与理论分布相吻合。该案例原假设为心脏病人死亡日期总体分布与理论分布相吻合，备择假设为心脏病人死亡日期总体分布与理论分布不相吻合。
2、案例7-2从某批产品中随机23个样品，根据抽样结果验证该批产品的一级品率是否为90%。该案例原假设为该批产品的一级品率为90%，备择假设为该批产品的一级品率不为90%。
出结果：
2、分析解释：
①案例7-1由表可知概率值0.256大于给定的显著性水平0.05，表明实际分布与理论分布无显著差异，即心脏病猝死人数与日期的关系基本是2.8︰1︰1︰1︰1︰1︰1。
②案例7-2由表可知得出的概率值0.193大于给定的显著性水平0.05，因此不应拒绝原假设，认为一级品率与0.9的差异不显著，也即说明该批产品的一级品率大致为90%。
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实验报告
一、实验目的
掌握运用SPSS软件对给定样本进行非参数统计推断，探索单个样本分布及不同分组样本分布的差异性.
二、实验的软硬件环境要求
三、硬件环境要求：
基于Windows操作平台的单机，不需要网络。
使用的软件名称、版本号以及模块：
Windows操作平台的SPSS，SPSS for Windows.
四、实验相关理论或原理：
2
-检验、K-S检验、游程检验、配对检验等。
五、实验内容和原始数据
问题1. 利用附件1中的数据，判断心脏病突发死亡时间在一周内是否均匀的；
问题2. 利用附件2中的数据，探索原件的寿命的分布情况；
问题3. 利用附件3中的数据，判断该抽样样本的随机性；
问题4. 利用附件4中的数据，判断四中不同肾上腺激素剂量对医疗效果的影响是否存在差异；
问题5. 利用附件5中的数据，判断两种饲料效果是否存在显著差异，那种效果更优；
问题6. 利用附件6中的数据，判断各裁判打分是否具有一致性（公平性）。
七、实验步骤和结果
1 针对问题1：
（1）首先实用SPSS中的频数分析进行直观判断，结果图如下：
从图可以发现周1发病概率明显多于其他时间。
下面我们利用SPSS中的卡方检验进行量化分析（判断），结果如下：
综合上述可知，一周内死亡时间是不均匀的，且周一居多。
SPSS实验报告二
SPSS实验报告二实验目的：掌握方差分析、相关分析和回归分析的基本操作；掌握其中相关的问题检验；读懂输出结果并进行合理分析。
第一题：利用外来工数据，使用多因素方差分析研究教育程度和月收入对家庭花费(V2_2c)，（1）说明两个因素的影响是否显著，有没有显著的交互作用；Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable: 家庭花费(已婚)a R Squared = .441 (Adjusted R Squared = .412)由于F V2_1, F V1_3,的概率P-值小于显著性水平，所以拒绝原假设，认为不同教育程度和月收入下的家庭花费总体均值存在显著差异。
同时，由于F V2_1 * V1_3的概率P-值大于显著性水平，因此不应拒绝原解释，可以认为不同教育程度和月收入没有对家庭收费产生显著的交互作用，不同教育程度的任何月收入对家庭花费都将不产生显著影响。
（2）如果因素影响显著而交互作用不显著，建立非饱和模型，并利用多重比较比较（snk）各因素水平的高低；主体间效应的检验因变量:家庭花费(已婚)源III 型平方和df 均方 F Sig.校正模型 1.906E8 6 31762386.473 32.143 .000截距 5.022E8 1 5.022E8 508.270 .000V1_3 12486468.828 2 6243234.414 6.318 .002V2_1 1.150E8 4 28751561.520 29.097 .000误差 2.480E8 251 988144.995总计 1.608E9 258校正的总计 4.386E8 257a. R 方 = .435（调整 R 方 = .421）从上表中分析得出V2_1即不同的月收入水平对家庭花费产生了显著的影响，进一步可对各水平间的均值进行比较。
家庭花费(已婚)Student-Newman-Keuls a,b,c月收入N子集1 2 3800元以下7 1232.14801－1200 69 1421.421201－2000 87 1776.542001－3000 51 2362.333000元以上44 3809.95 Sig. .145 1.000 1.000 已显示同类子集中的组均值。
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》实验报告实验一
广东金融学院实验报告课程名称：社会科学统计软件SPSS应用
附四
4.1分析某班级学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间是否存在显著性差异。
4.1.1 实验过程：
输入数据：
图4-1-1 输入数据
图4-1-2 选择变量
4.1.2实验结果：
下面为
从结果输出表中可以看出，在置信区间95%，其0.584>0.5，拒绝原假设，说明学生的高考数学成绩和全国的平均成绩70之间存在显著性差异。
4.2分析A、B两所高校大一学生的高考数学成绩之间是否存在显著性差异
4.2.1实验过程
图4-2-1 输入数据
图4-2-2 选择独立样本T检验
4.2.2
从上表可以看出，在95%的置信区间上，0.423>0.05,可以认为拒绝原假设。
两所高校大一学生的高考数学成绩之间存在显著性差异。
4.3 研究一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩是否有显著变化。
4.3.1实验过程
图4-3-1 选择配对样本T检验
4.3.2实验结果
从上表可以看出，培训前后的均值变化情况，数学1=72.944<数学2=84.7778；化学1=82.3333<化学2=89.9444；明显提高了。
从上表可以看出，在95%的置信区间上，概率分别为0.046<0.05，0.032<0.05,可以认为接受原假设，一个班同学在参加了暑期数学、化学培训班后，学习成绩不存在显著变化。
SPSS的参数检验实验报告
1先做出甲，乙两种安眠药效果的表格。
2选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【Paired—Samples T Test】，选择“甲种”、“乙种”变量到【Paired Variables】。
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题结果
第二题结果
2选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【One—Sample T Test】,选择“英语成绩”变量到【Test Variable】框中，选择【Test Value】值为75。
第二题（1）：
1先做出10位病人服用甲，乙两种安眠药效果的表格。
2选择菜单：【Analyze】→【Compare Means】→【Independent—Samples T Test】，将“延长时间”选入【Test Variables】框中，将“病人”选入【Grouping Variables】。
2、某制药厂为分析该厂生产的甲、乙两种安眠药的疗效，将20个失眠病人分成两组，每组10人，两组病人分别服用甲、乙两种安眠药做对比试验，测得试验结果如下：
表3服用甲、乙两种安眠药的延长睡眠时间
安眠药
病人
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
甲种
1.9
0.8
1.1
0.1
-0.1
4.4
5.5
1.6
4.6
3.4
乙种
0.7
-1.6
实验报告
姓名
学号
专业班级
课程名称
统计分析与SPSS的应用源自实验室成绩指导教师
实验名称
SPSS的参数检验
一、实验目的：
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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描述性统计分析一、实验目得1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件,能更好地使用其进行数据统计分析。
2.学习描述性统计分析及其在SＰＳS中得实现,内容具体包括基本描述性统计量得定义及计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。
3.复习权重等前章得知识。
二﹑实验内容题目一打开数据文件“dａｔa４-5、sａｖ”,完成以下统计分析:(1）计算各科成绩得描述统计量:平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值与最小值;(2)使用“Ｒecodｅ”命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩得分段:90～１０0为1,８０～89为２,７0~7９为3,６０~6９为4,６０分以下为5，其值标签设为:１－优，2-良,3-中,4－及格,5-不及格。
分段以后进行频数分析,统计各分数段得人数,最后生成条形图与饼图。
１.解决问题得原理因为问题涉及各科成绩,用描述性分析，第二问要先进行数据分段,其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。
2、实验步骤针对第一问第1步打开数据菜单选择：“文件→打开→数据”,将“daｔａ4-8、sav”导入。
第2步文件拆分菜单选择:“数据→拆分文件”,打开“分割文件”对话框,点击比较组按钮,将“科目”加入到“分组方式”列表框中,并确定。
第3步描述分析设置:（1）选择菜单:“分析→描述统计→描述”,打开“描述性”对话框,将“成绩””加入到“变量”列表框中。
打开“选项”对话框，选中如下图中得各项。
点击“继续”按钮。
(4）回到“描述性”对话框,点击确定。
针对第二问第1步频率分析设置:（1）选择菜单:“分析→描述统计→频率”，（2）打开“频率(Ｆ)”对话框，点击“合计”。
再点击“继续”按钮、(3)打开“图表”对话框,选中“条形”复选框,点击“继续”按钮。
(4）回到“频率(F)”对话框，点击确定。
(5)重复步骤(1)（2)把步骤(3）改成打开“图表”对话框,选中“饼图”复选框,点击“继续”按钮。
再回到“频率（Ｆ)”对话框，点击确定。
三、实验结果及分析描述统计量科目Ｎ全距极小值极大值均值标准差方差语文成绩１5 ７９１9 ９８６7、８７21、73８４72、552 有效得N (列表状态) １5数学成绩15 71 2４95 ５５、８7 24、34８５92、８38 有效得 N (列表状态）15英语成绩15 76 15 9１５7、８０2２、697 5１5、171 有效得Ｎ (列表状态）15统计量成绩语文N 有效１5缺失０均值67、８7中值７3、00众数60a标准差21、738方差472、５５2极小值19极大值98百分位数2５6０、0050 73、0０75 ８3、０0数学Ｎ有效15缺失0均值55、8７中值49、00众数37标准差2４、348方差592、838极小值2４极大值９5百分位数25 36、0050 ４9、0075 81、00英语N 有效１5缺失0均值５7、80中值５6、00众数5６标准差22、697方差515、１7１极小值1５极大值91百分位数25 34、00５0 56、0０75 7８、00a、存在多个众数。
显示最小值成绩段科目频率百分比有效百分比累积百分比语文有效优３20、０20、0 20、0 良 1 6、7 6、7 ２６、7中 4 ２6、７26、7 ５3、3及格 4 26、7 ２6、7 80、0不及格 3 ２0、0 20、0 1０0、0合计15 100、0 100、0数学有效优 1 6、7 6、7 6、7 良 3 2０、0 ２0、0 2６、７中 2 13、3 13、３４0、０不及格９60、0 6０、0 100、０合计15 100、0 10０、0英语有效优 2 1３、3 13、3 １3、3 良 1 ６、７６、7 20、0中２13、３13、3 3３、3及格 2 １3、3 13、3 46、7不及格8 5３、3 53、３100、０合计１5 100、0 100、0语文成绩得平均成绩为67、87,中位数就是73、众数6０、标准差21、73８、方差472、552、极差9８-19=79、最大值9８与最小值1９;各分数段人数:语文90~1０0为3，80～8９为1，70～79为4,６0~69为4,６0分以下为3，数学90～100为1,80～８9为3,70~7９为2,60～69为0，60分以下为9,英语９0～１00为２,80~89为1，70~79为2,60~６９为2,60分以下为９,生成条形图与饼图如截图所示题目二1.打开数据文件“dａta4－6、sａv”,完成以下统计分析：(1)对身高进行考察,分析四分位数、计算上奇异值、上极端值、下奇异值与下极端值，并生成茎叶图与箱图；（2)考察身高、体重与胸围得正态性。
针对第一问１、解决问题得原理探索性分析第1步打开数据菜单选择:“文件→打开→数据”，将“data４－９、ｓav”导入。
第２步探索分析设置:（1）选择菜单“分析→描述统计→ 探索”,打开“探索”对话框，,将“身高”字段移入“因变量列表”。
(2)打开“统计量”对话框,选中“描述性”及“M-估计量”选项;(3)打开“探索:图”对话框,选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验得正态图”等选项。
打开“探索:选项”,选中“按列表排除个案”选项针对第二问与第一问得方法相似也可用探索性分析第1步探索分析设置：（1)选择菜单“分析→描述统计→ 探索”，打开“探索”对话框,，将“体重”字段移入“因变量列表”。
(2）打开“统计量”对话框，选中“描述性”及“M－估计量”选项;（３)打开“探索:图”对话框，选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验得正态图”等选项。
打开“探索:选项”,选中“按列表排除个案”选项第２步探索分析设置:(1)选择菜单“分析→ 描述统计→ 探索”，打开“探索”对话框,,将“胸围”字段移入“因变量列表”。
（2)打开“统计量”对话框,选中“描述性”及“Ｍ-估计量”选项;（3)打开“探索:图”对话框,选中“按因子水平分组”、“茎叶图”、“带检验得正态图”等选项。
打开“探索：选项”,选中“按列表排除个案”选项3、结果及分析从上得茎叶图可以更加详细地分析身高数据。
从上得箱图可以分析变量“身高”得四分位数。
从上得Ｑ-Ｑ图中可以瞧出,身高、体重、胸围三个变量都很好得服从正态分布。
题目三表4、２２就是对吸烟与患气管炎得调查表,试分析吸烟与患气管炎之间得关系。
(用交叉列联表分析,参见数据文件：data4－1０、saｖ。
）1、解决问题得原理:运用交叉表分析2、实验内容第1步打开数据菜单选择:“文件→打开→数据”，将“data4－１0、sav”导入。
第2步加权设置：菜单选择:“数据→加权个案”,打开“加权个案”对话框，如图设置。
第3步交叉表分析设置:(1)选择菜单:“分析→描述统计→交叉表”,打开“交叉表”对话框,将“就是否吸烟”及“就是否换气管炎”字段分别加入“行(s）”及“列（c)”列表框中。
(2)打开“统计量”对话框，选中“卡方”选项。
（3)打开“单元显示”对话框,选中“观察值”及“四舍五入单元格计数”选项,二者都就是缺省设置。
3实验结果及分析就是否吸烟 * 就是否患气管炎Cｒosｓtabulatｉon综上所示,各种检验方法显著水平都远小于０、0５，所以有理由拒绝“实验准备与评价结果就是独立得”假设,即认为实验准备这一评价指标与评价结果就是相关得。
三、实验心得与体会通过本章例子学习描述性统计分析及其在SPSＳ中得实现，学会了基本描述性统计量得定义及计算、频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析。
深刻体会到了如何计算诸如样本均值等重要得基本统计量,并辅助于SPSS提供得图形功能来分析把握数据得基本特征与数据得整体分布形态,对进一步得统计推断与数据建模工作起到了重要作用。
参数估计与假设检验一、实验目得4.进一步了解掌握ＳPSS专业统计分析软件,能更好地使用其进行数据统计分析。
2、通过样本提供得信息来对总体信息进行估计与推断,如参数估计与假设检验等,从样本得观察或试验结果得特征对总体得特征进行估计与推断。
二、实验内容题目一表5、2０就是某班学生得高考数学成绩,试分析该班得数学成绩与全国得平均成绩70分之间就是否有显著性差异。
(参见数据文件:ｄａta5-16、sav。
）1.解决问题得原理:单样本T检验2、实验步骤第1步打开数据菜单选择：“文件→打开→数据”,将“dａtａ4-16、sa ｖ”导入。
第2步单样本T检验分析设置(1)选择菜单“分析→比较均值→单样本T检验(S）”,打开“单样本T检验”对话框,将变量“成绩”移入“检验变量”列表框,并输入检验值７0。
表5、20 某班学生数学成绩(2）“单样本T检验:选项”对话框,设置置信区间为9５%(缺省为95％),故此处可不设置，及默认。
Oｎe－Ｓａmpｌe ＳtaｔisｔicsＮMean Ｓtｄ、DｅviatiｏｎStd、 Eｒror Mean成绩２7 77、93 12、１11 2、３31Onｅ-Sａmple ＴｅstＴest Vaｌue = ７0ｔdｆSｉｇ、(2-tailｅｄ)ＭeaｎDiffereｎｃe95% Confideｎce Inteｒｖal oｆtｈe DｉfferenceLｏwｅｒUｐpｅr成绩3、4０26 、００2 ７、926 ３、13 １2、72可得到,当置信区间为95%时,显著水平为0、05,从表中可以瞧出,双尾检测概率P值为0、02,小于０、05,故原假设不成立,也就就是说,数学成绩与全国得平均成绩70分之间有显著性差异。
题目二在某次测试中，随机抽取男女学生得成绩各1０名，数据如下:男:99 79 59 89 79 ８9 99８28085女：88５４５6 2３7５65 ７3 5０8065假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%得情况下男女得分就是否有显著性差异。
(参见数据文件:ｄata5－１７、sav。
）1.解决问题得原理:独立样本Ｔ检验2、实验步骤第1步打开数据菜单选择:“文件→打开→数据”,将“data5-17、ｓａv”导入。
第2步独立样本T检验设置:(1)选择菜单“选择→比较均值→独立样本T检验”，打开“独立样本T检验”对话框,将“成绩”作为要进行Ｔ检验得变量,将“性别”字段作为分组变量，定义分组变量得两个分组分别为“1”与“2”。
(2)打开“独立样本Ｔ检验:选项”对话框,具体选项内容及设置与单样本T检验相同，即默认形式，不更改。
Group Sｔａtｉｓtｉcs性别ＮＭｅａｎＳtd、 DｅvｉaｔionＳtd、 ErrorMeaｎ成绩男10 84、0000 11、5277４３、64539 女10 62、9000 18、4５38５5、83５62上表中就是独立样本T检验得均值检验结果。