实验报告一SPSS基本操作

spss分析实验报告

spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。

本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。

一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。

学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。

二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。

问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。

收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。

三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。

首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。

通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。

其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。

四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。

通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。

五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。

本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。

通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。

如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。

六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。

在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。

通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。

SPSS数据文件的建立和管理实验报告

6.对第二个表格进行保存，并且命名为“学生成绩二.sav”
第二题：
1.先打开常用软件里的SPSS 11.5 for Windows.exe,在Variable View中根据题目输入相关数据,如下图所示
2.在Data View中根据题目输入相关数据,结果如下图所示
3.对这个表格进行保存,并且命名为“减肥产品.sav”
3.选中“Match cases on key variables in sorted files”，将“学号”放入“Key Variables”中，结果如下所示
第二题：
因为题中要求将数据文件转换为EXCEL文件,所以通过【File】→【Save As】可实现
输入文件名“减肥产品”，再修改保存类型，选择EXCEL保存类型，即可得到升序排列，结果如下图所示
3.对第一个表格进行保存，并且命名为“学生成绩一.sav”
4.重新打开一个表格，在Variable View中根据题中要求输入数据，如下图所示
5.在Data View中先输入数据,再选中“学号”一列，选择升序排列，结果如下图所示
表1学生语文成绩
学号
1
3
4
5
8
9
10
2
6
7
姓名
张三
李四
王燕
赵宇
白艳
王洁
李丽
成功
孙昌
章建
语文成绩
89
76
87
65
97
74
82
90
67
88
表2学生数学成绩
学号
1
2
3
8
9
7
6
5
4
10
姓名
张三
成功

统计学原理SPSS实验报告

实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。

实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。

单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。

图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。

启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。

同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。

多数功能通过从菜单中选择完成。

图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。

打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。

SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。

先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。

命名为mydata并保存在桌面。

如图1-4所示。

图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。

直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。

选择的数据源见表1。

步骤5：数据准备。

激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。

RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。

spss分析实验报告

SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。

本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。

步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。

打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。

选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。

确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。

步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。

通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。

步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。

在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。

该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。

步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。

SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。

通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。

根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。

步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。

通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。

步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。

在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。

通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。

结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。

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。

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）。

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS主成分分析、因子分析实验报告SPSS一、实验目的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis，FA）是多元统计分析中常用的两种方法，旨在简化数据结构、提取主要信息和解释变量之间的关系。

本次实验的目的是通过使用 SPSS 软件对给定的数据集进行主成分分析和因子分析，深入理解这两种方法的原理和应用，并比较它们的结果和差异。

二、实验原理（一）主成分分析主成分分析是一种通过线性变换将多个相关变量转换为一组较少的不相关综合变量（即主成分）的方法。

这些主成分是原始变量的线性组合，且按照方差递减的顺序排列。

主成分分析的主要目标是在保留尽可能多的数据信息的前提下，减少变量的数量，从而简化数据分析和解释。

（二）因子分析因子分析则是一种探索潜在结构的方法，它假设观测变量是由少数几个不可观测的公共因子和特殊因子线性组合而成。

公共因子解释了变量之间的相关性，而特殊因子则代表了每个变量特有的部分。

因子分析的目的是找出这些公共因子，并估计它们对观测变量的影响程度。

三、实验数据本次实验使用了一份包含多个变量的数据集，这些变量涵盖了不同的领域和特征。

数据集中的变量包括具体变量 1、具体变量 2、具体变量 3等，共X个观测样本。

四、实验步骤（一）主成分分析1、打开 SPSS 软件，导入数据集。

2、选择“分析”＞“降维”＞“主成分分析”。

3、将需要分析的变量选入“变量”框。

4、在“抽取”选项中，选择主成分的提取方法，如基于特征值大于1 或指定提取的主成分个数。

5、点击“确定”，运行主成分分析。

（二）因子分析1、同样在 SPSS 中，选择“分析”＞“降维”＞“因子分析”。

2、选入变量。

3、在“描述”选项中，选择相关统计量，如 KMO 检验和巴特利特球形检验。

4、在“抽取”选项中，选择因子提取方法，如主成分法或主轴因子法。

SPSS实验报告

SPSS实验报告描述性统计分析⼀、实验⽬的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中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。

3.复习权重等前章的知识。

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；（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，统计各分数段的⼈数，最后⽣成条形图和饼图。

1．解决问题的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，选中如下图中的各项。

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。

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。

《市场调研》SPSS上机实验报告

《市场调研》SPSS上机实验报告市场调研的SPSS上机实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS（社会科学统计软件包）对市场调研数据进行统计分析，从而了解市场状况、消费者需求和行为特征，为企业的市场决策提供数据支持。

二、实验数据实验数据来源于某次市场调研，包括被调查者的基本信息、购买行为、品牌评价等相关数据。

数据共包含500份有效问卷，其中男性被调查者250人，女性被调查者250人。

三、实验步骤1、打开SPSS软件，导入实验数据。

2、对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等指标。

3、进行独立样本T检验，分析男性和女性被调查者在购买行为和品牌评价方面是否存在显著差异。

4、进行相关性分析，探究被调查者基本信息、购买行为和品牌评价之间的相关关系。

5、利用因子分析法，提取影响消费者购买决策的主要因素。

6、根据分析结果，提出针对性的市场策略建议。

四、实验结果1、描述性统计分析结果通过对实验数据进行描述性统计分析，我们得到了被调查者在购买行为和品牌评价方面的基本情况。

具体数据如下：（1）购买行为方面：被调查者在过去一年内购买该类产品的次数集中在1-3次之间，平均每次消费金额集中在50-100元之间。

（2）品牌评价方面：被调查者对目标品牌的认知度较高，平均得分在70-80分之间，对其他竞品的认知度相对较低，平均得分在60-70分之间。

2、独立样本T检验结果在实验数据中，我们将被调查者按照性别进行分类，利用独立样本T检验分析男性和女性在购买行为和品牌评价方面是否存在显著差异。

结果显示，男女在购买行为和品牌评价方面均无显著差异。

21、相关性分析结果通过相关性分析，我们发现被调查者基本信息（如年龄、收入等）与购买行为和品牌评价之间存在一定的相关关系。

具体如下：（1）年龄与购买行为：随着年龄的增长，被调查者购买该类产品的次数逐渐增加。

（2）收入与购买行为：随着收入的增加，被调查者购买该类产品的次数和每次消费金额均有所增加。

SPSS实验报告1

《统计分析软件》实验报告
实验序号：B0901153-1实验项目名称：数据文件建立与管理
学号
姓名
专业、班级
实验地点
指导教师
时间
一、实验目的及要求
实验目的：
（1）了解数据文件的结构，建立正确的SPSS数据文件；
（2）掌握如何对原始数据文件进一步整理和变换的主要方法。
实Байду номын сангаас要求：
（1）熟悉SPSS的工作环境、掌握系统的三种运行方式；
（7）练习数据选取操作，要求随机选取70%的数据。
（8）当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并将结果添加到income变量中。
四、实验步骤与结果
第一次接触SPSS,操作还不够熟练，但是对照老师讲课的ppt和课本上的说明,还是能够进行一些简单的操作。实验步骤和结果见上面的文字和截图。
（2）打开文件data1_1.sav，练习增加一个个案，删除一个个案，增加一个变量、删除一个变量，以及个案和变量的复制、粘贴操作。
（3）将数据文件按性别分组；将数据文件按工资进行组距分组。
（4）查找工资大于40000美元的职工。
（5）按工资进行升序和降序排列，比较升序和降序排列结果有什么不同。
（6）练习数据的分类汇总操作，要求按照性别分类汇总样本的总数。
五、分析与讨论
对SPSS的掌握还不够熟练，还要多多实际操作才能完全掌握，SPSS的数据分析和处理能力较强，功能很强大。多对照老师上课的课件和课本认真操作，争取熟练掌握该软件，掌握一门技能。
六、教师评语
签名：杨超
成绩
（2）熟悉数据窗口的两个界面，自己动手建立一个数据文件，并对数据文件进行主要的编辑操作。

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实验报告

CENTRAL SOUTH UNIVERSITYSPSS实验报告学生姓名王强学号**********指导教师邵留国学院商学院专业工商1101实验一、数据集实验目的:掌握基本的统计学理论,学会使用SPSS录入数据，建立SPSS数据集。

实验内容:1.3:三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。

建立SPSS数据集。

三十名儿童身高、体重样本数据实验步骤：步骤一：启动SPSS。

步骤二：选择文件，新建,数据，如图。

步骤三:切换到变量视图，定义变量。

其中，性别变量需要设置值标签。

如图所示。

步骤四：切换到数据视图，按照次序依次输入数据。

步骤五：保存数据.实验结果：实验二：统计量描述实验目的:(1)结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用.（2)熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。

实验内容：大学生在校期间的各门课程考试成绩，尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间，都存在着各种各样的差异，但整体上的分布状况还是有规律可循的.今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学期末考试成绩数据，储存在SPSS数据文件中，文件名：lytjcj。

sav。

试运用图表描述与统计量描述的方法，对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。

实验步骤:步骤一：打开SPSS数据，文件名：lytjcj.sav。

如图。

步骤二：点击“分析"中的“描述统计",选择“频率",如图所示。

步骤三：弹出一个“频率"对话框，如图。

步骤四:将“统计成绩”和“经济成绩”拖入“变量"框中，点击确定。

实验结果：实验三：参数估计实验目的：（1)掌握单样本总体均值区间估计。

（2)掌握总体均值差区间估计.(3）熟练掌握相关的SPSS操作。

实验内容：某地区的一位针对老年人市场的电视节目赞助商，希望了解老年人每周看电视的时间,因为这个信息对电视节目设计以及广告策略和广告数量的制定有着重要的参考价值。

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。

统计学原理SPSS实验报告

实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。

实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。

单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。

图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。

启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。

同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。

多数功能通过从菜单中选择完成。

图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。

打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。

SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。

先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。

命名为mydata并保存在桌面。

如图1-4所示。

图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。

直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。

选择的数据源见表1。

步骤5：数据准备。

激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RA TE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。

RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。