相关分析和一元线性回归分析SPSS报告
相关分析和一元线性回归分析S P S S报告
Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析：
选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。
一、相关分析
1.作散点图
普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图
从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。
2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数
把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果：
Correlations
普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇)
普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998**
Sig. (2-tailed) .000
N 14 14
高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000
N 14 14
**. Correlation is significant at the level (2-tailed).
两相关变量的Pearson相关系数=，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P值=，小于显着性水平，应拒绝原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显着。
3.求两变量之间的相关性
选择相关系数中的全部，点击确定：
Correlations
(万人) (篇)
Kendall's tau_b (万人) Correlation Coefficient **
Sig. (2-tailed) . .
N 14 14
(篇) Correlation Coefficient **
Sig. (2-tailed) . .
N 14 14
Spearman's rho (万人) Correlation Coefficient **
Sig. (2-tailed) . .
N 14 14
(篇) Correlation Coefficient **
Sig. (2-tailed) . .
N 14 14
**. Correlation is significant at the level (2-tailed).
注解：两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Kendall相关系数=，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。
两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Spearman相关系数=，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。
4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数
将所求变量移至变量，将控制变量移至控制中，选中显示实际显着性水平，点击确定：
Correlations
普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇)
普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998**
Sig. (2-tailed) .000
N 14 14 高等学校发表科技论文数量Pearson Correlation .998** 1
注解: 两相关变量（普通高校毕业生数和发表论文数）的偏相关系数=，呈正相关；对应的偏相关系数双侧检验p值0，小于显着性水平，应拒绝原假设（两变量之间不具有相关性），即普通高校毕业生数与发表论文数之间相关性显着。
二、一元线性回归
从前面的相关分析可以看出普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量呈高度正相关关系，所以，下面对这两个变量做一元线性回归分析。
1.建立回归方程
点击选项，选中使用F的概率，如上图所示。点击继续，确定：
Variables Entered/Removed b
Model Variables
Entered
Variables
Removed Method
1 (篇)a. Enter
a. All requested variables entered.
b. Dependent Variable: (万人)
此图显示的是回归分析方法引入变量的方式。
此图是回归方程的拟合优度检验。
注解：上图是回归方程的拟合优度检验。
第二列：两变量（被解释变量和解释变量）的相关系数R=.
第三列：被解释变量（毕业人数）和解释变量（发表科技论文数）的判定系数R 2=是一元线性回归方程拟合优度检验的统计量；判定系数越接近1，说明回归方程对样本数据的拟合优度越高，被解释变量可以被模型解释的部分越多。
第四列：被解释变量（毕业人数）和解释变量（发表科技论文数）的调整判定系数R 2=。这主要适用于多个解释变量的时候。
第五列：回归方程的估计标准误差=.
注解：回归方程的整体显着性检验—回归分析的方差分析
第二列：被解释变量（毕业人数）的总离差平方和=
，被分解为两部分：回归平方和=；剩余平方和=.
F 检验统计量的值=，对应概率的P 值=，小于显着性水平，应拒绝回归方程显着性检验的原假设（回归系数与0不存在显着性差异），结论：回归系数不为0，被解释变量（毕业人数）与解释变量（发表科技论文数）的线性关系是显着的，可以建立线性模型。
注解：回归方程的回归系数和常数项的估计值，以及回归系数的显着性检验。 第二列：常数项估计值=；回归系数估计值=.
第三列：回归系数的标准误差=
第四列：标准化回归系数=.
第五、六列：回归系数T检验的t统计量值=，对应的概率P值=，小于显着性水平，拒绝原假设（回归系数与0不存在显着性差异），结论：回归系数不为0，被解释变量（毕业人数）与解释变量（发表科技论文数）的线性关系是显着的。
于是，回归方程为：
y i=+
2.回归方程的进一步分析
（1）在统计量中选中误差条图的表征，水平百分之95.
点击继续，然后点击确定,输出每个非标准化回归系数的95%置信区间:
选中统计量中的描述性，点击继续，然后确定，输出变量的均值、标准差相关系数矩阵和单侧检验概率值：
Descriptive Statistics
Mean
Std.
Deviation N
(万人) 14
(篇) 14
Correlations
(万人) (篇)
Pearson Correlation (万人) .998
(篇) .998
Sig. (1-tailed) (万人) . .000
(篇) .000 .
N (万人) 14 14
(篇) 14 14
（2）残差分析
选中统计量中的个案诊断，所有个案，点击继续，然后确定：
从上表可以看出，第8例的残差和标准化残差最大。
【实验报告】SPSS相关分析实验报告
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0.0000.01，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 0.0000.01，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=0.0000.01，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0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。
spss多元回归分析报告案例
企业管理 对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例 改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总 收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。
一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元），X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率，X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数，X6：居民消费占收入比重（%）。 Y：消费率(%)X1:总收入 （亿元） X2：人口增 长率(‰） X3：居民消 费价格指 数增长率 X4：少儿抚 养系数 X5：老年抚 养系数 X6：居民消 费比重（%） 1995 1997 200039 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
SPSS实验报告_线性回归_曲线估计
《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号：2013111104000614 班级：2013 应用统计 姓名： 日期： 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院
一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系，但可以通过变量转化为线性关系，并可最终进行线性回归分析，建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系，而且也无法通过变量转化为线性关系，最终无法进行线性回归分析，建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型，所用的变换既有自变量的变换，也有因变量的变换。 乘法模型： 123y x x x βγδαε= 其中α，β，γ，δ 都是未知参数，ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++
上式具有一般线性回归方程的形式，因而用多元线性回归的方法来处理。然而，必须强调指出的是，在求置信区间和做有关试验时，必须是2ln (0,)n N I εδ: ， 而不是2n N I εδ:（0，） ,因此检验之前，要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系，证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经济增长的影响机理。所有这些研究都极少将劳动、资本、和能源建立在一个模型中来研究三个因素对经济增长的作用方向和作用大小。 现从我国能源消费、全社会固定资产投资和就业人员的实际出发，假定生产技术水平在短期能不会发生较大变化，经济增长、全社会固定资产投资、就业人员、能源消费可以分别采用国内生产总值、全社会固定资产投资总量、就业总人数、能源消费总量进行衡量，并假定经济增长与能源消费、资本和劳动力的关系均满足C-D 生产函数。 问题中的C-D 生产函数为： Y AK L E αβγ= 式中：Y 为GDP ，衡量总产出；K 为全社会固定资产投资，衡量资本投入量；L 为就业人数，衡量劳动投入量；E 为能源消费总量，衡量能源投入量；A,α，β， γ 为未知参数。根据C-D 函数的假定，一般情形α，β，γ均在0和1之间，但当α，β，γ中有负数时，说明这种投入量的增长，反而会引起GDP 的下降，当α，β，γ中出现大于1的值时，说明这种投入量的增加会引起GDP 成倍增加，这在经济学现象中都是存在的。 以我国1985—2004年的有关数据建立了SPSS 数据集，参见
SPSS相关分析报告实验报告材料
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。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。
1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze \ Descriptive Statistics \ Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（Current Salary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。
Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。
多元线性回归SPSS实验报告
回归分析基本分析： 将毕业生人数移入因变量，其他解释变量移入自变量。在统计量中选择估计和模型拟合度，得到如图 注解：模型的拟合优度检验：
第二列：两变量（被解释变量和解释变量）的复相关系数R=0.999。 第三列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的判定系数R2=0.998。 第四列：被解释向量（毕业人数）和解释向量的调整判定系数R2=0.971。在多个解释变量的时候，需要参考调整的判定系数，越接近１，说明回归方程对样本数据的拟合优度越高，被解释向量可以被模型解释的部分越多。 第五列：回归方程的估计标准误差＝9.822 回归方程的显著性检验-回归分析的方差分析表 F检验统计量的值=776.216，对应的概率p值=0.000，小于显著性水平0.05，应拒绝回归方程显著性检验原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为：回归系数不为0，被解释变量(毕业生人数)和解释变量的线性关系显著，可以建立线性模型。 注解：回归系数的显著性检验以及回归方程的偏回归系数和常数项的估计值第二列：常数项估计值=-544.366；其余是偏回归系数估计值。
第三列：偏回归系数的标准误差。 第四列：标准化偏回归系数。 第五列：偏回归系数T检验的t统计量。 第六列：t统计量对应的概率p值；小于显著性水平0.05，拒接原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数部位0，被解释变量与解释变量的线性关系是显著的；大于显著性水平0.05，接受原假设（回归系数与0不存在显著性差异），认为回归系数为0被解释变量与解释变量的线性关系不显著的。 于是，多元线性回归方程为： y=-544.366+0.032x1+0.009x2+0.001x3-0.1x5+3.046x6 回归分析的进一步分析： 1.多重共线性检验 从容差和方差膨胀因子来看，在校学生数和教职工总数与其他解释变量的多重共线性很严重。在重新建模中可以考虑剔除该变量
spss软件分析异常值检验实验报告
实验五:残差分析 【实验目的】 （1）通过残差检验，掌握残差分析的方法 （2）异常值检验 【仪器设备】 计算机、spss软件、何晓群《实用回归分析》表和表的数据 【实验内容、步骤和结果】 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据如表1，其中y表示货运总量（亿吨）x1表示工业总产值（亿元）x2表示农业总产值（亿元）x3表示居民非商业支出（亿元） 表1. 对表1数据用spss软件进行分析得以下各表
由上表可知复相关系数R=，决定系数R方=，由决定系数看出回归方程的显著性不高，接下来看方差分析表3 由表3知F值为较小，说明x1、x2、x3整体上对y的影响不太显著。 表4系数 模型非标准化系数标准系数 t Sig. B标准误差试用版 1(常量).096 x1.385.100 x2.535.049 x3.277.284
表4系数 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准 误差 试用版 1 (常量) .096 x1 .385 .100 x2 .535 .049 x3 .277 .284 回归方程为 123348.280 3.7547.10112.447y x x x =-+++
图1.学生化残差
差 残差: 对数据用spss进行分析得 表6异常值的诊断分析
数据不存在异常值.绝对值最大的删除学生化残差为SDR=,因而根据学生化删除残差诊断认为第6个数据为异常值.其中中心化杠杆值,cook距离为位于第一大.因此第6个数据为异常值. 对何晓群《实用回归分析》表的数据进行残差分析 原始数据为 : 表个啤酒品牌的广告费用和销售量
回归分析实验报告
实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日
一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
spss相关分析实验报告
实验五相关分析实验报关费 一、实验目的： 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容： 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这 种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果， 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置， 选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析：
表1
五、实验结果及其分析：
分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。
相关分析和一元线性回归分析SPSS报告
用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析： 选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图 普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图 从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。 2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果： Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 两相关变量的Pearson相关系数=0.0998，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P 值=0.000，小于显着性水平0.05，应拒绝原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显着。 3.求两变量之间的相关性
选择相关系数中的全部，点击确定： Correlations (万人) (篇) Kendall's tau_b (万人) Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed) . . N 14 14 Spearman's rho (万人) Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed) . . N 14 14 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 注解：两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Kendall相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Spearman相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 将所求变量移至变量，将控制变量移至控制中，选中显示实际显着性水平，点击确定： Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14
spss相关分析实验报告
实验五相关分析实验报关费 一、实验目得: 学习利用s pss对数据进行相关分析（积差相关、肯德尔等级相关）、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容: 某班学生成绩表 1 如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析与肯德尔等级相关分 析. 2.在控制物理成绩不变得条件下，做数学成绩与英语成绩得相关分析（这 种情况下得相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中得相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析—相关—双变量，弹出窗口，在对话框得变量列表中选变量 “数学成绩"、“物理成绩” ,在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）与肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择,选择标准差与均值.单击确定,得出输出结果,对结果进 行分析解释。 2.选择分析一相关一偏相关，弹出窗口，在对话框得变量列表选变量数学 成绩”、“英语成绩”,在控制列表选择要控制得变量“物理成绩”以 在控制物理成绩得影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分析； 在“显著性检验”框中选双侧检验,单击确定，得出输出结果,对结果 进行分析解释． 3.选择分析一描述统计-交叉表，弹出窗口,对交叉表得行与列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩.然后对统计量进行设置, 选择相关性,点击继续-确定,得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析:
囲戏变量相关0 变旻(Y)： 歹物理戍悄 相关浆勤 0 Pearson 叼兰endsll 的tau-b(K) J Spearman 叼标记SL苦性徇关(E) I ?―I粘址妃)][賞Jt? ][ ■備~ [ 鹽 ,丘示渎际說曹性水半(D 确定 ]|殆贴(E) H St賣(B)][ 取禱选顶(2)… 农孝号 /其 语威纽 显著性检验 双侧檢勉I) 单侧檢验(D 选他…]
SPSS实现一元线性回归分析实例
SPSS实现一元线性回归分析实例 2009-12-14 15:31 1、准备原始数据。为研究某一大都市报开设周日版的可行性，获得了34种报纸的平日和周日的发行量信息(以千为单位)。数据如图1所示。 SPSS17.0 图1 2、判断是否存在线性关系。制作直观散点图： （1）SPSS：菜单Analyze/Regression/linear Regression,如图2所示：
图2 （2）打开对话框如图3 图3
图3中，Dependent是因变量，Independent是自变量，分别将左栏中的sunday选入因变量，daily选入自变量，newspaper作为标识标签选入case labels. (3)点击图3对话框中的plots按钮，如图4所示： 图4 将因变量DEPENTENT 选入Y:，自变量 ZPRED 选入X: continue 返回上级对话框。单击主对话框OK.便生成散点图如图5所示：
图5 从以上散点图可看出，二者变量之间关系趋势呈线性关系。 2、回归方程 菜单Analyze/Regression/linear Regression， 在图3对话框的右边单击statistics如图6所示：
图6 regression coefficient回归系数，estimates估计值，confidence intervals level:95%置信区间，model fit拟合模型。点击continue返回主对话框，单击OK.结果如图7、图8所示： 图7 图7中第一个图是变量的输入与输出，从图下的提示可知所有变量均输入与输出，没有遗漏。图7中的第二图是模型总和R值，R平方值，R调整后的平方值，及标准误。
SPSS对主成分回归实验报告
《多元统计分析分析》实验报告 2012 年月日学院经贸学院姓名学号 实验 实验成绩名称 一、实验目的 （一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现. （二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释. 二、实验内容 以教材例题为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图） 1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名) 将表数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1： 图1 点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2： 图2： 然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）： 图3
完成数据输入 2、具体操作分析过程： （1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归： 在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）： 图4 将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）： 然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9） 其他选项按软件默认。最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）
SPSS实验报告材料91487
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY SPSS实验报告 学生王强 学号4303110516 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
13 14 15 男 男 男 14 14 14 168.0 164.5 153.0 50.0 44.0 58.0 28 29 30 女 女 女 15 15 15 158.0 158.6 169.0 44.3 42.8 51.1 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。
完整word版,SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用K-Mean法把31省分成3类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：
生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示： 2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示：
得出结论： 3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。
迭代历史记录a 迭代 聚类中心内的更改 1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10 1.288 7.815E-5 .148 初始聚类中心 聚类 1 2 3 食品支出 7776.98 3052.57 5790.72 衣着支出 1794.06 1205.89 1281.25 居住支出 2166.22 1245.00 1606.27 家庭设备及服务支出 1800.19 612.59 972.24 医疗保健支出 1005.54 774.89 617.36 交通和通信支出 4076.46 1340.90 2196.88 文化与娱乐服务支出 3363.25 1229.68 1786.00 其它商品和服务支出 1217.70 331.14 499.30 总消费支出 23200.40 9792.66 14750.02
相关分析和回归分析SPSS实现
相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析与回归分析，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的显着性检验（t－检验）； 回归方程显着性检验（F－检验）。 二、试验原理 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，对参数与模型进行检验与判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： 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： 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与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与二级检验。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，具体又可以分为拟与优度评价与显着性检验；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。 三、试验演示内容与步骤 1．连续变量简单相关系数的计算与分析 在上市公司财务分析中，常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益与托宾Q值4个指标来衡量公司经营绩效。本试验利用SPSS对这4个指标的相关性进行检验。操作步骤与过程： 打开数据文件“上市公司财务数据(连续变量相关分析).sav”,依次选择“【分析】→【相关】→【双变量】”打开对话框如图，将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内。其他均可选择默认项，单击ok提交系统运行。 图5.1 Bivariate Correlations对话框 结果分析： 表给出了Pearson简单相关系数，相关检验t统计量对应的p值。相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显着性水平下显着。从表中可以看出，每股收益、净资产收益率与总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上，对应的p值都接近0，表示3个指标具有较强的正相关关系，而托宾Q值与其他3个变量之间的相关性较弱。 表5.1 Pearson简单相关分析 Correlations 每股收益 率净资产 收益率 资产收益 率 托宾Q 值 每股收益率Pearson Correlation 1 .877(* *) .824(**)-.073 Sig. ..000.000.199
SPSS相关分析报告案例讲解要点
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 S P S S相关分析实验报 告 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】 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。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze \ Descriptive Statistics \ Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（Current Salary）分别移入Rows列表框和Columns列表框。 Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。 2. 分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1. 用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,选择Simple Scatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。 散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能 《统计实习》SPSS实验报告 实验报告二 实验项目：描述性统计分析 实验目的： 1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法； 2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。 实验内容及步骤 一、数据输入 案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计，数据如下： 1.打开SPSS软件，进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入 其变量视图为： 二、探索分析 进行探索分析得出如下输出结果：浏览 由上表可以看出，6例均为有效值，没有记录缺失值得情况。 由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。 男 男 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2.00 1 . 34 2.00 1 . 89 2.00 2 . 02 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 女 女 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2.00 1 . 23 3.00 1 . 568 1.00 2 . 0 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 三、频率分析 进行频率分析得出如下输出结果： 由上图可知，分析变量名：肺活量。可见样本量N为6例，缺失值0例， 1500以下的33％，1500-2000男生33％女生50％，2000以上女生16.7％，男生33％。 四、描述分析 进行描述分析得出如下输出结果： 由上图可知，分析变量名：工资，可见样本量N为6例，极小值为男1342女1213，极大值为男2200女2077，说明12人中肺活量最少的为女生是1213，最多的为男生有2200，均值为1810.50/1621.33，.标准差为327.735/325.408，离散程度不算大。 五、交叉分析 实验报告一、步骤： 本实验运用的是spss19.0中文版。 1.输入数据 2.画散点图 输出结果为： 3.回归分析 二、输出结果： 表一描述性统计量 均值 标准 偏差 N y 2.850 1.4347 10 x 762.00 379.746 10 表二相关性 y x Pearson 相关性y 1.000 .949 x .949 1.000 Sig. （单侧）y . .000 x .000 . N y 10 10 x 10 10 由上表可得 x与y的相关系数为0.949，在置性水平为0.05下，y与x显著相关。 表三输入／移去的变量b 模型输入的变量移去的变量方法 1 x a. 输入 a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: y 表四模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1 .949a.900 .888 .4800 a. 预测变量: (常量), x。 由上图知该回归方程的标准误差是0.4800 由图中的R 方知决定系数是0.900 表五Anova b 模型平方和df 均方 F Sig. 1 回归16.68 2 1 16.682 72.396 .000a 残差 1.843 8 .230 总计18.525 9 a. 预测变量: (常量), x。 b. 因变量: y 由ANOVA方差分析图知，此模型的回归平方和是16.682，残差平方和是1.843，总平方和是18.525；三者自由度分别为：1,8,9；回归平方和与残差平方和的平 均平方和依次为16.682,0.23；此模型的F 检验值为72.396. 表六系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 的 95.0% 置信区间 B 标准 误差 试用版 下限 上限 1 (常量) .118 .355 .333 .748 -.701 .937 x .004 .000 .949 8.509 .000 .003 .005 a. 因变量: y 由上图知 （1）.回归方程为0.1180.004y x ∧∧ =+ （2）.回归系数的区间估计，在置信度为95%下，01ββ∧ ∧ 和的置信区间分别为（-0.701,0.937），（0.003,0.005）。 （3）.10.004β∧ =，其标准误差为0，t 检验值是8.509，在显著性检验下看出y 与x 是显著相关的。 三、残差图 将spss 输出的残差作出相应的散点图如下： 从残差图上看出，残差是围绕0e =随机波动，从而模型的基本假设是满足的。 SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的： 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量，来研究上海房价的变动因素。 实验变量： 以年份、商品房平均售价（元/平方米）、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法：多元线性回归分析法 软件：spss19.0 操作过程： 第一步：导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK. 第二步： 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ，Dependent（因变量）选择商品房平均售价，Independents（自变量）选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率；Method 选择Stepwise. 进入如下界面： 2.点击右侧Statistics，勾选Regression Coefficients（回归系数）选项组中的Estimates；勾选Residuals（残差）选项组中的Durbin-Watson、Casewise diagnostics默认；接着选择Model fit、Collinearity diagnotics；点击Continue. 3.点击右侧Plots，选择*ZPRED（标准化预测值）作为纵轴变量，选择DEPENDNT（因变量）作为横轴变量；勾选选项组中的Standardized Residual Plots（标准化残差图）中的Histogram、Normal probability plot；点击Continue. 4.点击右侧Save，勾选Predicted Vaniues（预测值）和Residuals（残差）选项组中的Unstandardized；点击Continue.SPSS相关分析实验报告定稿版
《统计实习》SPSS实验报告
应用回归分析实验报告
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤