SPSS实验报告
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软件实验报告
spss软件实验报告SPSS软件实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的数据分析与研究。
本文将以某实验数据为例，介绍SPSS软件在实验数据处理与分析中的应用。
一、实验背景与目的本次实验旨在研究某新产品在市场上的受欢迎程度。
为了达到这一目的，我们收集了一组来自不同年龄段的消费者对该产品的满意度数据，并使用SPSS软件对这些数据进行统计分析。
二、数据收集与处理我们通过随机抽样的方式从不同地区的消费者中收集了100份有效问卷。
每份问卷包含了消费者的年龄和对产品的满意度评分。
在数据收集完成后，我们使用SPSS软件将这些数据导入，并进行数据清洗和预处理。
数据清洗过程包括去除重复数据、缺失值处理和异常值处理。
SPSS软件提供了丰富的数据清洗功能，例如可以通过删除重复观测值、插补缺失值或通过均值替代等方法来处理异常数据。
经过数据清洗后，我们得到了一份干净的数据集，可以进行后续的统计分析。
三、数据描述统计分析在进行进一步的分析之前，我们首先对数据进行描述统计分析，以了解数据的基本情况。
SPSS软件提供了丰富的描述统计功能，包括计算均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过SPSS软件的描述统计功能，我们发现该产品的平均满意度评分为4.5分，标准差为0.8分，最高评分为5分，最低评分为3分。
这些统计指标为后续的数据分析提供了基础。
四、数据分析与结果为了进一步探究不同年龄段消费者对该产品的满意度差异，我们使用SPSS软件进行了方差分析（ANOVA）。
通过SPSS软件的方差分析功能，我们得到了以下结果：不同年龄段消费者对该产品的满意度存在显著差异（F=6.27, p<0.05）。
进一步的事后比较分析发现，年龄在30岁以下和50岁以上的消费者对该产品的满意度显著高于其他年龄段的消费者。
五、结论与建议通过本次实验，我们使用SPSS软件对一组消费者满意度数据进行了处理与分析。
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因子分析实验报告
SPSS因子分析实验报告一、实验目的本次实验旨在运用 SPSS 软件进行因子分析，以探索和简化数据结构，发现潜在的因子，并对变量之间的关系进行深入理解。
通过因子分析，我们希望能够提取主要的公共因子，解释数据中的大部分变异，为进一步的数据分析和决策提供有价值的信息。
二、实验数据来源本次实验所使用的数据来源于具体数据来源。
该数据集包含了具体变量描述等多个变量，共样本数量个观测值。
这些数据反映了数据所涉及的研究对象或领域的相关情况。
三、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了初步的检查和清理。
检查了数据中是否存在缺失值，并对缺失值进行了适当的处理（如删除含缺失值的观测、用均值或中位数插补等）。
同时，对数据进行了标准化处理，以消除量纲的影响，使不同变量在相同的尺度上进行比较。
2、适用性检验在进行因子分析之前，需要对数据进行适用性检验，以确定数据是否适合进行因子分析。
常用的检验方法包括巴特利特球形检验（Bartlett's Test of Sphericity）和 KMO 检验（KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy）。
巴特利特球形检验的原假设是相关系数矩阵为单位矩阵，即变量之间相互独立。
如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，表明变量之间存在相关性，适合进行因子分析。
KMO 检验用于评估变量之间的偏相关性。
KMO 值越接近 1，表明数据越适合进行因子分析；一般认为，KMO 值大于 06 时适合进行因子分析。
3、提取因子根据适用性检验的结果，确定可以进行因子分析后，使用主成分法（Principal Component Analysis）或主轴因子法（Principal Axis Factoring）等方法提取因子。
在提取因子时，需要确定提取因子的个数。
常用的确定因子个数的方法有特征值准则（Eigenvalue Criterion）和碎石图（Scree Plot）。
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。
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：
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第六章方差分析一实验目的1．理解方差分析的概念、原理及作用;2．掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法;3．结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用。
二方差分析的原理方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个：（1）随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作w SS ，组内自由度w df ;（2）实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。
用变量在各组的均值与总均值之偏差的总平方和表示，记作b SS ，组间自由度b df 。
三实验过程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实验步骤：第1步分析：由于有一个因素（小麦），而且是4种饲料。
故不能用独立样本T 检验（仅适用两组数据），这里可用单因素方差分析；第2步数据的组织：分成两列，一列是试验田的产量（output），另一列是小麦品种（breed）（A、B、C、D）；第3步方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同品种的小麦产量)的总体服从方差相等的正态分布。
其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。
因此必须对方差相等的前提进行检验。
从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA，将小麦产量（output）选入dependent list框中，将品种（breed）选入factor框中，点开Options，选中Homogeneity of variance test（方差齐性检验），点开post hoc multiple comparisons，将significance level的值在两次实验时分别设置为0.01和0.05。
如下图所示：实验结果及分析：在0.05的显著性水平下不同小麦的等齐性检验：假设是方差相等，从上表可看出Sig.=0.046>0.05，说明应该方差齐性检验的H接受H假设。
几种小麦的方差检验结果（如下）：组间平方和为2263.482，自由度（df）为3，均方为754.494；组内平方和为744.715，自由度为12，均方为62.060,；F统计量为12.518。
由于组间比较的相伴概率Sig(P值)=0.001<0.05，故应拒绝H假设（四种小麦的产量无显著性差异），说明四种小麦的产量有显著性差异。
在0.01的显著水平下：假设（四种小麦产量无显著性差在等齐性检验中Sig.=0.46>0.01,所以接受H假设（四种小麦异），组间比较的相伴概率Sig(P值)=0.001<0.01, 故应拒绝H的产量无显著性差异），说明四种小麦的产量有显著性差异。
因此，在显著性水平0.05和0.01下，四种不同小麦的产量有显著性差异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6.18A 33 38 36 40 31 35B 32 40 42 38 30 34C 31 37 35 33 34 30D 29 34 32 30 33 31实验步骤：第1 步分析：由于有一个因素（轮胎），而且是4种饲料。
故不能用独立样本T 检验（仅适用两组数据），这里可用单因素方差分析；第2 步数据的组织：分成两列，一列是轮胎（tyre），另一列是里程（mileage）；第3步：方差相等的齐性检验：由于方差分析的前提是各个水平下(这里是不同类型轮胎的寿命)的总体服从方差相等的正态分布。
其中正态分布的要求并不是很严格，但对于方差相等的要求是比较严格的。
因此必须对方差相等的前提进行检验。
从SPSS的数据管理窗口中选择analyze—compare means—One-Way ANOVA，将轮胎（tyre）选入dependent list框中，将里程（mileage）选入factor框中，点开Options，选中Homogeneity of variance test（方差齐性检验），点开post hoc multiple comparisons，将significance level的值设置为0.05。
实验结果及分析：假设是方差相等，从上表可看出从上面两个表可以看出：方差齐性检验的HSig.=0.50>0.05，说明应该接受H假设。
组间平方和为77.500，自由度（df）为3，均方为25.833；组内平方和为216.333，自由度为20，均方为10.817；2.388。
由于组间比较的相伴概率Sig(P值)=0.99>0.05，故应接受H假设（四种轮胎的寿命无显著性差异），说明四种轮胎的寿命无显著性差异。
如果想进一步了解空间是哪种和其他组有显著性的均值差别（即哪种轮胎更好），就需要在多个样本均值间进行两两比较。
单击 Post Hoc 按钮，打开击 Post Hoc 按钮，打开One-Way ANOVA:Post Hoc MultipleComparisions 对话框，如图所示。
在其中可以选择一种或几种比较分析的方法。
输出结果为：从上面分析我们可以看出，B型轮胎相比于A、C、D、要好，D型轮胎的寿命最短。
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B1 B2 B3A1 5,6,4 6,8,7 4,3,5A2 7,8,8 5,5,6 3,6,4A3 3,2,4 6,6,5 8,9,6实验步骤：第1 步分析：需要研究不同教学方法和不同性别对数学成绩的影响。
这是一个多因素(双因素)方差分析问题。
第2 步按Analyze|General Linear Model|Univariate 的步骤打开Univariate 对话框。
并将“销量”变量移入Dependent Variable 框中，将“包装”和“摆放位置”移入Fixed Factor(s)中，如图：第3 步单击Options，由于方差分析的前提上方差相等，故应进行方差齐性检验，选中“Homogeneity tests”；第4 步。
打开Univariate:Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means 对话框，在其中选出需要进行比较分析的对话框，这里选“组别”，再选择一种方差相等时的检验模型和不相等时的检验模型；第5 步选择建立多因素方差分析的模型种类。
打开Model 对话框，本例用默认的Full factorial模型。
这种模型将观察变量总的变异平方和分解为多个控制变量对观察变量的独立部分、多个控制变量交互作用部分以及随机变量影响部分。
第6 步以图形方式展示交互效果。
如果各因素间无交互效果，则各个水平对应的图形应近于平行，否则相交。
点开Plots,选择两个变量之交互作用，如图：第7 步对控制变量各个水平上的观察变量的差异进行对比检验。
选择Contrasts 对话框，对两种因素均进行对比分析，方法用Simple 方法，并以最后一个水平的观察变量均值为标准。
（选择Contrasts 方式后需单击Change 进行确认）第8 步运行结果及分析。
实验结果及分析：分组描述：方差齐性检验结果：是对销量进行方差齐性检验的结果，可以看出方差无显著差异，应用前面的LSD 方法的结果如下：多因素方差分析及交互检验：该表是进行多因素方差分析的主要部分，由于指定建立饱和模型，因此总的离差平方和分为3个部分：多个控制变量对观察量的独立作用、交互作用及随机变量的影响。
关于多个控制变量的独立作用部分。
不同包装贡献离差平方和为0.963，均方0.481 不同摆放位置贡献离差平方和为3.185，均方为1.593，这说明摆放位置比包装影响大。
从相伴概率来看，都小于0.05，说明两者均有影响。
关于多个控制变量的交互作用部分，这里组别与性别的交互作用的离差平方和为61.259，均方为15.315，F 值与相伴概率为14.259 和0.000。
表明它们的交互作用对观察结果造成了显著影响。
Error 部分是随机变量影响部分。
上图是包装变量的均值比较结果，可以看第1，2 组与第3 组比较的均值差异均显著。
下图是摆放位置变量的均值比较结果，可以看第1，2 组与第3 组比较的均值差异均显著。
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）表序号氮肥量钾肥量树苗初高生长量序号氮肥量钾肥量树苗初高生长量1 少0 4.5 1.85 10 多0 6.5 2.152 少0 6 2 11 多0 6 1.993 少04 1.6 12 多0 6.5 2.064 少12.5 6.5 2 13 多12.5 4 1.935 少12.5 7 2.04 14 多12.56 2.16 少12.5 5 1.91 15 多12.5 5.5 2.157 少25 7 2.4 16 多25 5 4.28 少25 5 4.25 17 多25 6 2.39 少25 5 2.1 18 多25 5.5 4.25实验步骤：第1 步分析：入学成绩肯定会对最后成绩有所影响，这里着重分析不同教学方法的影响，就应该将生长量的影响去除。
就应该用到协方差分析。
第2 步按以下步骤analyze|general linear model|univariate，将树苗初高为协变量，并按以下设置：第3 步其它设置与多因素方差分析大同小异。