SPSS实验报告(一)

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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实习报告

spss实习报告篇一：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XX级1班雍荣 XX165106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: GROUP 2: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。

此时SPSS的数据管理窗口如下所示：3.输入数据首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了；其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据；第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。

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软件实验报告01

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；掌握SPSS的数据管理功能。

2. 利用SPSS进行描述性统计分析。

3. 学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。

4. 学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。

5. 运用因子分析方法分析数据6.运用聚类分析方法分析数据7.运用一元线性回归与多元线性回归进行预测二、实验内容1.统计分析离不开数据，因此数据管理是SPSS的重要组成部分。

详细了解SPSS的数据管理方法，将有助于用户提高工作效率。

SPSS的数据管理是借助于数据管理窗口和主窗口的File、Data、Transform等菜单完成的。

2. 频数分析、交叉列联表分析3. 单样本T检验、双样本T检验、成对样本T检验4. 两变量的相关分析、偏相关分析、距离分析5. SPSS操作、因子分析6. SPSS操作、聚类分析7. 1spss操作、一元线形回归、多元线性回归三、实验习题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。

表1 大学教师基本情况调查表结果：2、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。

结果：【分析】根据实验结果和图表分析可知：3个班级16名学生的年龄，体重和身高的统计量分析总结如下：1、极差：年龄为5 体重为32.00 身高为31.002、最小值：年龄为13 体重为38.00 身高为149.003、最大值：年龄为18 体重为70.00 身高为180.004、均值：年龄为16.06 体重为55.6250 身高为163.68755、标准差：年龄为1.526 体重为9.47892 身高为9.038576、方差：年龄为2.329 体重为89.850 身高为 81.06963、一个生产高性能汽车的公司生产直径为322mm的圆盘制动闸。

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spss实验报告

3.在 Test Variable 中选择“ a”,在 Grouping Variable 中选择“b”然后 Define groups 单击 “OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析：输出结果为：
Group Statistics b a 1 2 N 10 10 Mean 2.1118E3 1.9390E3 Std. Deviation 122.91442 156.99469 Std. Error M可知，40 个样本的平均值为 1.3650，标准差为 0.41358，均值的标准误差为 0.06539 由表 2 可知，t 的统计观测值为 20.109，自由度为 39，t 统计值的显著性概率 p 值等于 0.000<α=0.05，所以拒绝原假设，认为冰箱返修率大于 1.1%,即认为由于近年来企业生产的冰箱出现了一定的系统因素而导致质量出现了问题。
Compare Means
One-Way ANOVA
3.从左侧列表框中选择观测变量（指标），通过中间的移动按钮移入到右侧的 Dependent List 框内。从左侧列表框中选择因素变量，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Factor 框内。单击“OK” 。得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. F a Equal assumed Equal variances variances .318 Sig. .580 t 2.741 df 18 Mean Std. Error Difference Lower Upper

实验一SPSS报告

实验一SPSS报告实验一一元线性回归分析一、实验目标与要求本实验的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括:(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。

(3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。

(4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。

(5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。

, 参数α、β的估计, 回归模型的检验方法:回归系数β的显著性检验(t,检验);回归方程显著性检验(F,检验)。

二、实验原理1(相关分析的统计学原理相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。

用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2(回归分析的统计学原理相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。

回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。

其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。

回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型如下:y,,，,x，,x，？，,x，, i01i12i2kiki在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数:ˆˆˆˆy,,，,x，,x，？，,x，e i01i12i2kiki回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。

如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。

回归模型的检验包括一级检验和二级检验。

一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验;二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。

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(20200623015657)

统计分析软件课程期末案例分析作业性别及职称对工资的影响因素分析--- 基于有序选择模型的实证分析员兵帅学院商学院、专业：会计学、学号：20133150144、邮箱: yunbingshuai@一、研究背景亚当斯密《国富论》中说：“一国国民每年的劳动，本来就是供给他们每年消费的一切生活必需品和便利的源泉。

”一个劳动者的工资，要用来养家糊口，因此对于它的研究至关重要。

职工工资的增长逐渐成为一个热点话题，在百度中输入“职工工资”，你会得到非常多相关报道，工资协商制、工资拖欠、工资保障机制也成为学术界人士争相研究的焦点。

而也是随着职工工资的增长，其他的一些问题，诸如个税征收、社会保障机制改革等接踵而来。

因此，研究好职工工资的影响因素，对于预测工资走向，安排生产生活，体制改革等有积极意义。

影响工资的因素有很多，在此我们主要选性别和职称这两个因素来研究，从该研究中发现更深层次的原因，这就是本问研究的主要目的二、研究方法、数据来源和变量选择本文选取了不同员工的性别、职称、工资等数据，以分析性别、职称对职工员工工资的影响,三、实验描述及实验过程（一）实验描述一、针对数据职工数据•绘制统计图1•生成年龄和基本工资的统计图2•生成职称和基本工资的统计图3•生成文化程度和基本工资的统计图二、针对数据职工数据•求出描述性统计量（如均值，方差，标准差等）三、进行一元回归分析四、进行多元回归分析㈡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 Ba 申-Represan 栏的Othe 頑'summary fun ction4、点击Titles 钮，弹出Titles 对话框，在Title 栏内输入“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DefineClustered Chart: Summaries for groups of cases 对话框，再点击 OK 钮即完成。

SPSS第1次实验报告

□认真 □良好 □一般 □比较差
本次实验的过程情况
□很好 □较好 □一般 □比较差
对实验结果的展示
□很好 □良好 □一般 □比较差
文档书写符合规范程度

□很好 □良好 □一般 □比较差
成绩
指导教师签名
刘静静
日期 2016.4.19
第 1 次实验报告实验项目名称： 1、了解SPSS软件的主要窗口和功能，学习数据文件的基本操作。 2、描述性统计分析—频数、描述、探索、列联表 (1) 了解SPSS主要窗口和功能的笔记
1. 数据的合并：横向合并时要先把关键变量进行升序排列 2. 数据的拆分：比较组和按组织输出的选择对数据的结果没有区
5. 探索性描述统计分析：
1) 数据的分布特征
2) 正态分布检验
3) 方差齐性检验（进行T检验之前，应该事先确定两组数据的方差是
否相同；不同时要进行方差分析和数据转换（？），再分析）
4) Levene检验：计算出[各个观测值-组内均值]，进行单因素分析；如
果显著性水平小于0.05，就有理由拒绝方差相同的假设。
表2 南北方年平均温度正态性检验
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
地域统计量 df Sig. 统计量 df Sig.
年平均温度南方 .156
12 .200* .950 12 .635
北方 .116
21 .200* .957 21 .452
成绩评定：
该生对待本次实验的态度
图2 实验截图
(2) 了解描述性统计分析的笔记
1. 标准误（S.E.）是置信区间，通常有 S.E. Mean
2. 偏度Skewness 反映了函数曲线尾部的相对长度

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。

统计学原理SPSS实验报告

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）。

SPSS综合实验报告

综合试验前提：某中学对两个实验班进行了为期一个月的写作培训，聘请了两位风格迥异的老师对学生进行培训。

实验一班的老师偏向于从词、句着手，加强同学们的写作水平。

而实验二班的老师则偏向于从文章入手，向同学们分析文章特色，解释文章构思。

我们从两个实验班分别随机抽选了20名同学（共40名），进行了三次作文测试。

（最高分为50分。

）我们得到了以下的数据，对这些数据进行一系列的分析，得到我们需要的资料。

问题1：统计量描述内容：对第一次成绩进行统计量描述：（一）：对40名同学的作文成绩进行整体的统计量描述：【注解】：样本量为40.最小值为11，最大值为40，均值为29.30，标准差为7.673.（二）：对各班级学生作文成绩的统计量描述：【注解】：试验一班有20个数据量，最小值为11，最大值为40.均值为26.95，标准差为8.236.试验二班有20个数据量，最小值为19，最大值为40，均值为31.65，标准差为6.434.问题2：单样本t检验学校要求学生的作文成绩要达到人均30分。

以此来判断两个老师是否完成自己的教学任务。

对第一次作文成绩进行分析：内容：对样本进行单样本t检验，得到：One-Sample Statistics【注解】：样本个数为40.平均的作文成绩为：29.30，标准差为：7.673，均值的标准误为：1.213。

One-Sample Test注解：t检验统计量=-0.577，自由度df=N-1=39，双侧概率P值（sig）=0.567，显著性水平a=0.05。

因为P值大于a，所以由此可以得，不能拒绝原假设。

即：人均作文成绩30分在95%的置信度下不存在显著性差异。

结论：两个实验班的作文成绩已经达到了学校所要求的人均30分。

所以两个老师都完成了自己的教学任务。

问题3：两个独立样本t检验为了教学水平的提高，学校决定对两班的第一次作文成绩进行调查，得到提高写作质量的最佳途径。

分析两种不同的教学方法是否存在差异内容：（一）：对两个实验班的成绩进行描述性分析，分别得到了两个班的平均值，标准注解：实验一班的样本平均值为：26.95，实验二班的样本平均成绩为：31.65。

SPSS单个样本T检验实验报告(一)

2、由附件二同样可以看出，对于第二批和第三批元件，显著性概率分别为0.130与0.265均大于0.05,所以接受原假设，认为这两批元件的电阻与额定值无显著差异，即认为产品合乎质量要求；
3、综上，第一批元件不符合质量要求，第二、三批元件符合质量要求。
五、自评及问题
掌握了单样本t检验的基本原理和spss实现方法，熟悉SPSS软件操作和方法。通过检验得出结论的真否，能够更快更简单的检验数据，对数据的检验让我很快的了解该数据的代表性。
六、成绩
七、指导教师
田劲松
附件一、
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
第一批元件样本电阻值
15
.14值
20
.14115
.003249
.000726
第三批元件样本电阻值
30
.13907
.004495
.000821
附件二、
单个样本检验
检验值= 0.14
4、检验值为0.14，置信区间默认为95%，点击确定。
四、实验结果及分析
附件一：单个样本统计量表，给出了各个样本的均值，标准差和均值的标准误；
附件二：单个样本检验表，给出了各个样本的t值(t)、自由度(df)、P值(Sig.双尾)、均值差值、差值的95%可信区间
1、附件二——单个样本检验表中，第一批元件样本双尾T检验的显著性概率（Sig.(双侧)）, Sig.=0.012<0.05,说明第一批元件的平均电阻与额定电阻值0.140有显著的差异。
差分的95%置信区间
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
下限
上限
第一批元件样本电阻值
2.898
14

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。

SPSS上机实验报告

SPSS上机实验报告一、引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的研究中。

本实验旨在通过使用SPSS软件进行数据分析，掌握SPSS的基本操作和数据分析方法。

本报告将介绍实验的目的、方法、结果和讨论，并对实验过程中的问题进行总结和分析。

二、实验目的1.掌握SPSS软件的基本操作；2.熟悉数据导入、数据清洗和数据整理的方法；3.学习使用SPSS进行描述性统计、频率分析、相关分析等数据分析方法；4.训练对实验结果进行合理解读和分析。

三、实验方法1.数据收集：本实验使用公开数据集进行分析。

数据集为包含1000个样本的数据集，其中包含了身高（Height）、体重（Weight）和性别（Gender）三个变量。

数据以Excel文件的形式存储。

2.数据导入：打开SPSS软件，选择“打开文件”功能，导入Excel文件。

3.数据清洗：对于身高（Height）和体重（Weight）两个变量，检查是否有缺失值和异常值，如果有则进行删除或修正。

4.数据整理：对于性别（Gender）变量，将其转换为数值型变量（例如1表示男性，2表示女性），以便后续分析。

5.数据分析：进行描述性统计，计算身高和体重的均值、标准差、最大值和最小值，了解数据的整体情况。

进行频率分析，计算性别的分布情况，并绘制柱状图展示。

进行相关分析，计算身高和体重之间的相关系数，了解二者之间的关系。

四、实验结果1.描述性统计：身高的均值为170.5cm，标准差为10.2cm，最大值为190cm，最小值为150cm；体重的均值为65kg，标准差为8.5kg，最大值为80kg，最小值为50kg。

2.频率分析：男性占样本的50%，女性占样本的50%。

柱状图展示了男女性别在样本中的分布情况。

3.相关分析：身高和体重之间的相关系数为0.8，表示二者有较强的正相关关系。

《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。