SPSS实习报告

SPSS实习报告

《SPSS》实习报告

专业：地理信息系统

班级：

学号:

姓名:

2015年6 月27日

一、实习目的：

1. 了解SPSS数据管理与数据分析两大功能。

2. 掌握SPSS的各项操作。

3. 熟悉SPSS应用的领域。

二、实习内容：

1. 连续变量相关分析

2. 偏相关

3. 距离相关分析

4. 因子分析

5. 一元回归分析

6. 多元回归分析

7. 曲线回归分析

8. 时序分析

三、实习过程：

1. 连续变量相关分析：

1.1 数据准备：

1.2 在进行相关分析时，散点图是重要的工具，分析前应先做散点图，以初步确定两个变量间是否存在相关趋势，该趋势是否为直线趋势，以及数据中是否存在异常点。否则可能的出错误结论。

1.3依次单击Graphs—Scatterplot：

1.4 依次单击Analyze—Correlate—Bivariate，打开Bivariate Correlations对话框。

1.5 单击Options：

1.6 Pearson相关系数距阵：

2. 偏相关：

2.1 数据准备：

2.2 选择Analyze—Correlate—Partial：

2.3 结果如下：

3. 距离相关分析

3.1 数据准备：

3.2 选择Analyze—Correlate—Distances：

3.3 结果如下：

4. 因子分析：

4.1 数据准备。激活数据管理窗口，定义变量名：分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按顺序输入相应数值，建立数据库。

4.2 统计分析。选择[Analyze]=>[Data Reduction]=>[Factor]，显示的[Factor Analysis]。

4.3 单击变量描述：

4.4 单击因子提取：

4.5 结果分析：

4.6 因子旋转：使因子负荷在新的坐标系中能按列向0或1两极分化，以便得到一个更简单的易于解释的结构。

4.7 结果可以看出，在第一个公共因子上，X2、X4 和X5 有大的正负荷，而X1 和X3 的负荷很小，这个因子可解释为福利条件因子。在第二个公共因子上，X1 和X3 有大的正负荷，X4 有较小的正负荷，而X2 和X5 只有很小的负荷，这个因子可解释为人口因子。

4.8 因子得分：对公共因子的取值进行估计，计算各个样本的公共因子得分。在公共因子的空间中，按照各个样本的因子得分值标出其对应的位置。

4.9 结果如下：

5. 一元回归分析：

5.1 数据输入：可支配收入（x）,消费支出（y）

5.2 选择主菜单

[Analyze]=>[Regression]=>[Linear]

5.3 结果分析：

6. 多元回归分析：

6.1 数据输入：

6.2 选择主菜单

[Analyze]=>[Regression]=>[Linear]

6.3 结果分析;

7. 曲线回归分析: 7.1 数据准备：

7.2 选择主菜单[Analyze]=>[Regression]=>[Curve Estimation(曲线估计)]

7.3 在主对话框中单击[Save]

7.4 结果分析：

8. 时序分析：

8.1 数据准备：