spss统计软件实习报告
常用统计软件实习报告
姓名：***** 学号：********** 班级：统计****
练习1：
(1)步骤 (1)打开“数据1.sav”,以“销售额”为综述变量，“部门”和“职务”为分组变量。
(2)单击菜单Analyze→Reports→OLAP Cubes，打开OLAP Cubes对话框，从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Summary Variables方框中；选择“部门”和“职务”，移入Grouping Variable方框中。
(3) 单击Statistics按钮，弹出OLAP Cubes：Statistics对话框中，从Cell Statistics 统计量列表中，移出系统默认的Sum、 Percent of Total Sum和Percent of Total N这三个默认的统计量，从Statistics框中，选择Median移入Cell Statistics列表框中。（4）为了在表中对比分析部门和职务对销售额造成的差异，对输出的表格进行转置，双击刚生成的表格，将它激活；在弹出的PivotingTrays1对话框，将分组变量“职务”和“部门”从Layer托盘拖动到下方的Row托盘上，单击PivotingTrays1对话框中的关闭按钮。单击OK按钮，输出个案综述分析结果
由表可以得出：部门和职位决定了销售额的高低.在同一部门当中,职务越高，销售额金额越高；不同部门进行比较可以发现，各个部门的销售额从大到小依次为财务部门，电脑服务部门，研发部门，其他部门。
（2）步骤(1)打开“数据1.sav”,以“销售额”为综述变量，“部门”和“职务”为分组变量。
(2)单击Analyze→Reports→Case Summaries，打开个案综述分析对话框。从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Summary Variables方框中；选择“部门”和“职务”，移入Grouping Variable方框中。由于输出的分组综述表，并不需要显示个案列表，因此不要选择左下角的Display cases复选框。
(3) 单击Statstics按钮。在统计量对话框中，从左侧的统计量列表框中选择Mean、Median和Standard Deviation移入右侧的Cell Statistics方框中，其中Number of Cases 是默认的统计量。单击Continue按钮，回到个案综述对话框。单击OK按钮，输出个案综述分析结果
由表可以得出：研发部门的销售额是由减少到上升的变化趋势；电脑服务部门销售额是由上升到减少的变化趋势；财务部门的销售额由减少到增加再到减少的趋势；其他部门呈现由增加到减少趋势，说明职务和部门对销售金额的影响并不是独立的。
（3）步骤打开“数据1.sav”,单击Analyze→Compare Means→Means，打开Means(均值分析)对话框。把变量“销售额”移入Dependent List (因变量列表框)中，“部门”为Independent List的第一层变量，“公司规模”为Independent List的第二层变量单击OK 按钮，输出分析结果。
由表可以得出：各个部门的销售额从大到小依次为财务部门，电脑服务部门，研发部门，其他部门。
公司规模对销售金额也有明显的影响，规模越大，销售额越高
练习2：
（1）步骤
打开“数据 1.sav”单击Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies，弹出Frequencies对话框，将变量“部门“移入Variable方框中取消右下方的“Display frequency tables”选项。单击Statisitcs按钮，弹出Statisitcs对话框。勾选Central Tendency 栏中的Mean、Median、Mode这三个集中趋势统计量；勾选Dispersion栏中的Std Deviation、Range这两个离散趋势统计量；勾选Distribution栏中的Skewness和Kurtosis。单击Continue按钮，返回到频数分析对话框单击Charts按钮，在Chart对话框中，单击Chart type 中的Histograms(直方图)，并且勾选其下方的With normal curve(带有正态曲线的直方图)，单击Continue按钮，返回到频数分析对话框。单击OK按钮，输出分析结果。
由表可以得出：销售人员经常联系的客户所在部门是电脑服务部门，其次是研发部门和财务部门。
（2）
由图可以得出：饼状图中直观的展现出各种职务的人员的销售金额，最大的是高级管理人员；普通雇员还有低级管理人员在图中所占比例大小基本相等；最小的是公司老总。
(3)步骤：打开“数据1.sav”。利用Descriptive对变量“销售额”进行分析。单击Analyze →Descriptive Statistics→ Descriptives，弹出Descriptives对话框。从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Variable方框中
单击Options按钮，选择Mean取消离散趋势统计量中默认的Minimum和Maximum，只保留 Std Deviation，单击Continue按钮，返回到描述性分析对话框。单击OK按钮，输出结果
由表可以得出：输出结果中的统计量表显示变量“销售额”的样本容量n=70，其中有效数据70个，没有缺失数据(missing＝0)。，标准差std deviation为103.93940偏度skewness 为5.325，峰度kurtosis为34.292 ,虽然偏度为正值，有点右偏趋势，峰度为正值，峰值稍低于正态分布的峰值，但是这两个分布形态趋势统计量都趋近于0，而且没有大于它们对应标准差的2倍，说明变量“销售额”可能还是接近正态分布的。
练习3：
（1）步骤：打开“数据2.sav”，单击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，弹出探索性分析对话框。从左侧变量列表框中选择“月消费金额”，移入到Dependent List 方框中。单击Statistics按钮，在统计量对话框中，勾选Outliers（离群值）和Percentiles （分位数），单击Continue按钮，返回到探索性分析对话框。单击Plots按钮，在图形对话框中，勾选Descriptive栏中的Histogram；勾选Normality plots with test，输出正态检验统计量及其相应的图形。单击Continue按钮，返回到探索性分析对话框，单击OK按钮，输出分析结果。
由图表可得：本例中sig都小于常用的显著性水平0.05，就拒绝变量服从正态分布的假设，因此变量“月消费金额”明显不服从正态分布。
直方图显示变量“月消费金额”的众数集中在左侧，有一个比较长的向右的尾巴，变量服从右偏分布。
（2）步骤：单击常用工具栏中的Dialog Recall按钮，在弹出的对话框中选择Explore，回到探索性分析对话框中，从左侧变量列表框中选择“客户是否流失”，将它移入Factor List 方框中，单击OK按钮，输出结果中分别显示客户是否流失yes和客户是否流失no的探索性分析结果。
有图表分析可得：正态检验表(test of normality)显示，客户流失yes和no的K-S 统计量和S-W统计量说对应的显著性水平对小于0.01.一次在1%显著性水平下，拒绝正态分布的假设
直方图显示变量“客户流失yes”和“客户流失no”的众数集中在左侧，有一个比较长的向右的尾巴，变量“月消费金额”服从右偏分布。
练习4：步骤：打开“数据3.sav”，单击Analyze→Compare Means→Independent Samples t test，弹出独立样本均值检验对话框。将变量“激励效果”移入到test variable方框中。将变量“激励方法”移入Grouping variable方框中，单击Define Group按钮，弹出定义
组对话框，在Group1和Group 2后的文本框中分别输入0和1。双击该检验表，在SPSS Viewer 窗口中，单击Pivot→Pivoting Trays，弹出Pivoting Trays对话框。将下方Rows托盘中的Assumptions图标拖动到Layer托盘中，关闭Pivoting Trays对话框。从Layer右侧的下拉列表框中选择Equal Variance assumed，得到方差齐次条件下的两个独立样本均值检验结果。
由表分析可得：统计量表同样显示两组变量的样本容量、均值、标准差和抽样平均误差，A 法的业绩增长率为17.1043%，高于B法的业绩增长率。两组样本的标准差相差不大。
由表分析可得：在本例中， Levene统计量为0.121，对应的显著性水平Sig.=0.734，大
于常用的显著性水平0.05，接受这两组变量方差相等的假设，使用托盘转置的方法，只
显示方差相等时t检验的结果。
由表分析可得：接下来可以观察到t检验统计量为1.637，自由度为12，t统计量对应的显著性水平Sig＝0.128，大于常用的显著性水平0.05，接受两组样本均值相等的假定，也就是说A法和B法的激励业绩增长效果不存在显著差别。
练习5：
（1）步骤打开“数据4.sav”单击Graph →Legacy Dialogs →Scatter,弹出Scatter/Dot对话框，单击Simple Scatter按钮，选择简单散点图，再单击Define 按钮，弹出Simple Scatterplot对话框。
在Simple Scatterplot对话框中，选择“进出口总额”作为因变量，移入Y Axis(纵坐标)方框下；选择“地区生产总值”作为自变量，移入X Axis(横坐标)方框下，单击OK 按钮，生成简单散点图。双击刚创建好的散点图，在弹出的SPSS Chart Editor编辑器中，单击Element菜单中的Add Fit line at Total按钮，生成带有拟合直线的散点图。
从散点图中可以看出两个变量之间大体呈现线性趋势，接下来使用线性相关分析和建立线性回归模型是比较合适的。
（2）步骤：单击Analyze→Correlate→Bivariate，弹出双变量相关系数对话框，将两个
变量移入Variable方框中，单击OK按钮，输出相关系数矩阵。
（3））单击Transform→compute,生成两个变量的对数变量lny和lnx，绘制lnx和lny散点图,步骤同上
相关系数表显示两个变量lnx和lny的相关系数为0.979，其对应的显著性水平Sig为0.000，小于显著性水平0.05，拒绝两个变量相关系数r=0的假设，变量“lnx”和“lny”线性相关显著。比较得知，lny和lnx的线性相关程度强于变量“进出口总额”和“地区生产总值”线性相关程度
（4）步骤打开“数据4.sav”单击Analyze→Regression→Linear，弹出线性回归对话框。变量“lny”是因变量，将它移入Dependent方框中，变量“lnx”是自变量，将它移入Independent方框中。单击Plots按钮，在Line Regression：Plots对话框中，从左侧的变量列表框中，选择ZRESID(标准化残差)为纵坐标变量，移入Y方框中，选择Dependent(因变量)为横坐标变量,移入X方框中，在Standardized Residual Plots(标准化残差图)栏中，
选择Histogram和Normal probability plot，单击Continue按钮，回到线性回归对话框。单击Save按钮，弹出Linear Regression：save(保存变量)对话框，分别勾选Predicted Values栏和Residual栏中的Unstandardized复选框，因变量的未标准化预测值和残差将作为新变量保存到原文件中。单击Continue按钮，回到线性回归对话框。单击OK按钮，输出线性回归
由系数表知进出口总额对地区生产总值的的一元线性回归模型表达式为：
i
i X Y ?ln 376.1257.6?ln +-=
练习六
个人体会心得: spss 是我们专业接触的第一个统计软件,功能强大,虽然对它很多的输出结果还不会做出解释,但是随着学习的深入,这将使我们的一个好帮手,帮助我们完成很多的任务。
在SPSS 学习中,对它的认识由浅入深，循序渐进,实践中遇到的各种问题逐个攻克,学习这种在日常工作中有价值的分析方法，使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作;掌握这种高级的技能,对我们工作就业提供了竞争优势。
在做综合报告的时候，借着前面的讲解，后面的综述还是比较好做的，比较棘手的是输出结果的解释，有的时候是上网搜的，有的时候是看以前的习题，翻翻书，实在不行了只能问同学，其实大家都不太懂这个，才刚刚接触专业课程，还不能轻松的对输出结果进行解释，但是以后我们一定会掌握好这个软件的。
Spss 的实习也是我们开始认识统计开始熟悉统计的过程，少部分东西在统计学原理上已经学过了，很多还没有学到，等学过之后我想我们就能很轻松地对结果进行解释了。
应用统计spss分析报告
应用统计spss分析报告
学生姓名：肖浩鑫学号：31407371 一、实验项目名称：实验报告（三） 二、实验目的和要求 （一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显著性检验； （二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验，利用回归方程进行估计和预测； （三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归； 三、实验内容 1. 从某一行业中随机抽取12家企业，所得产量与生产费用的数据如下： 企业编号产量（台）生产费用（万元）企业编号产量（台）生产费用（万元） 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 （1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。 （2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进行检验（），并说明二者之间的关系强度。
2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 地区人均GDP（元）人均消费水平（元） 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 （1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。 （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 （3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。（4）检验回归方程线性关系的显著性（）（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，数据如下：
SPSS实验报告(一)
SPSS实验报告(一)
湖南涉外经济学院 实验报告 课程名称：应用统计软件分析（SPSS） 专业班级： 姓名 学号： 指导教师： 职称：副研究员 实验日期： 2016.4.19 成绩评定指导教 师 签字 签字 日期
学生实验报告实验序号 一、实验目的及要求 实验目的 通过本次实验，使学生熟练掌握转换菜单和数据菜单的具体功能及操作，熟练应用两个菜单中的计算变量、重新编码、选择个案、个案排序、分类汇总等几个主要过程 实验要求 能够根据相关要求选用正确的过程对变量或者文件进行管理和操作，得到结果，并能对得出的结果进行解释。 二、实验描述及实验过程 实验描述一、下载数据（以下情况选一种）： （一）分地区（31个省市区）环境污染治理投资数据（2014年） 环境污染治理投资总额(亿元)，城市环境基础设施建设投资额(亿元) ，城市燃气建设投资额(亿元) ，城市集中供热建设投资额(亿元)，城市排水建设投资额(亿元)，城市园林绿化建设投资额(亿元)，城市市容环境卫生建设投资额(亿元)
工业污染源治理投资(万元) 建设项目“三同时”环保投资额(亿元) （二）分地区（31个省市区）经济发展总体数据（2014年） 国民总收入，国内生产总值，第一产业增加值，第二产业增加值，第三产业增加值，人均国内生产总值，人口总量，城镇失业率，基尼系数等 (三)各省市房地产开发2014年相关数据 投资额，房地产开发企业个数，从业人员数，收入，税金，利润，资产，负债，平均销售价格，等等。 （四）各省市科技2014年相关数据 包括GDP，研发投入，研发投入强度（研发投入/GDP），R&D研发人员，专利授权数，发明专利授权量。 （五）查找相关行业（钢铁行业、水泥行业、医药制造、工程机械、汽车制造业、旅游酒店行业、航空、电子商务企业等）上市公司2015年度数据。包括销售收入、利润、固定资产净值、总资产利润率、营业利润率、销售净利率、净资产收益率、流动比率、资产负债率、主营业务收入增长率、营收账款周转率、存货周转
SPSS实验报告
SPSS实验报告要求 1、为减小文字工作量，提升实验报告要求，每次上课只需要选择一个实验写报告即可，最终上交的实验报告统一命名为实验一、二……六。每个实验下面有超过二个小实验的，只需选择二个定实验报告。 2、实验报告统一使用WORD文档，建议使用宋体五号字，统一装订后，第十八周周五上午交。 3、实验报告参照以下模板
SPSS统计分析与应用 实验报告 班级：社会工作13 学号： 姓名： 学期：2015－2016学年第二学期
实验一建立与编辑数据文件 实验时间：2016-5-26 地点：实验楼2栋4楼 一、实验目的 1、理解数据文件的原理和方法； 2、 3、 二、实验内容 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 三、实验步骤 1、建立数据文件 简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 2、选择个案 简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 四、实验结果 1、建立数据文件 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 2、选择个案 ****************************************************************************
SPSS大作业-环境保护
当代大学生对全球气候变化 认知程度的研究 摘要：随着我国经济建设的飞速发展,人们向大自然排放的有害物质与日俱增,环境问题日益严重。环境污染问题不仅影响我国人民的生存环境和生存质量,也危害人民的身体健康,在环境污染中城市环境污染已经成为制约社会发展的重要问题。本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷，采用SPSS statistics软件分析采样数据，得到频率表以及考虑性别的交叉表。本文考虑性别、城乡等差异，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究当代大学生对环境污染问题认知程度的差异。 关键字：性别；气候变化；差异；SPSS 一、研究背景 我国改革开放30多年的经济发展迅速，主要是以粗放式发展为主要模式。由此而带来的就是高增长、高能耗、高排放的三高企业，我国是发展中国家，在经济发展的过程中，政府对环境破坏的监管不力，睁一眼闭一眼，所以我国改革开放30年快速发展以牺牲能源、破坏环境为代价的，尤其我国的经济发展又极不平衡，主要是以城市主力军，这样城市的环境恶化就很严重。同样，农村人口环境保护意识淡薄，农村环境恶化也不可小觑，我国高速发展的近几十年来，环境的恶化程度逐年增加，应该引起政府环保部门的重视。 环境污染对人们的生活影响越来越严重，我们现在出门看到的最打眼的一景就是戴口罩的人越来越多，人们越来越感受到空气污染对
自己身心健康的威胁，据统计，世界儿童死亡80%是由于空气污染导致的，这个数字让人触目惊心。 环境污染很大因素是由于企业恣意排放污染物，但在日常生活中，民众的环保意识与环保行为对生活污染——尤其是随处可见的污染——有较大的影响。性别、年龄等不同，对气候变化认知程度也会存在差异。本文考虑到男女性别的差异、城乡区别，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究不同性别对环境污染问题认知程度的差异。 二、研究方法及样本描述 （一）研究方法 本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷调查的方法，与2014年5月在西安交通大学进行问卷调查。调查面向西安交大本科生以及研究生，最终获得有效问卷431份。 （二）样本特征描述 431位被访者中，女性209位，占48.5%；男性222位，占51.5%。如图1所示，样本主要来自大一、大二以及大三群体，总共381位，占88.4%；大四毕业生以及研究生占11.6%。被访者所读专业性质也有较大差别，文科生178位，占41.3%；工科生人数122位，占28.3%；理科生108位，占比25.1%，如表1所示。
多元统计学SPSS实验报告一
华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析
教师批阅：实验成绩： 教师签名: 日期： 实验报告正文： 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary） 2.变量值排序（based on current salary : rsalary） 3.计算新的变量（incremental salary=current salary - beginning salary）
4.拆分数据文件（based on gender） 结论：There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论：The average current salary of female is . The average current salary of male is . （二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。 每股收益（X1）的均值为；净资产收益率（X2）的均值为；总资产报酬率（X3）的均值为；销售净
利率（X4）的均值为；主营业务增长率（X5）的均值为；净利润增长率（X6）的均值为. 2）协方差阵 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增长率（X5）和净利润增长率（X6）的协方差。 3）相关系数 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益 （X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬 率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增 长率（X5）和净利润增长率（X6）之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4）矩阵散点图
spss期末作业
吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616
1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中
单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：
从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。
条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：
分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示
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。
《spss统计软件》练习题库及答案
华中师范大学网络教育学院 《SPSS统计软件》练习题库及答案(本科) 一、选择题（选择类） (A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是： A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases (C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是： A Sort Cases； B Select Cases； C Compute； D Categorize Variables — (C)3、Transpose菜单的功能是： A 对数据进行分类汇总； B 对数据进行加权处理； C 对数据进行行列转置； D 按某变量分割数据 (A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=，说明： A. 按照显著性水平，拒绝H0，说明三种城市的平均身高有差别； B. 三种城市身高没有差别的可能性是； C. 三种城市身高有差别的可能性是； 、 D. 说明城市不是身高的一个影响因素 (B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是：A 家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异； B 服用某种药物前后病情的改变情况； C 服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异； D性别和年龄对雇员薪水的影响 二、填空题（填空类） 6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况：如果两数据库变量相同，是_观测对象__的合并；如果不同，则是_变量__的合并。 7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断，在分析时可以产生二维或多维列联表，在统计推断时能进行卡方检验的菜单是_ Crosstabs __。 % 8、One-Samples T Test过程用于进行样本所在总体均数___与__已知总体均数_的比较。 三、名词解释（问答类） 9、Repeated Measures：重复测量的方差分析，指的是一个因变量被重复测量好几次，从而同一个个体的几次观察结果间存在相关，这样就不满足普通分析的要求，需要用重复测量的方差分析模型来解决。 10、Chi-Square test：卡方检验，它是非参数检验的一种方法，来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本，可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同（都是25%），或者是否符合我们所给出的一个比例（如分别为10%、30%、40%和20%）。 四、简答题（问答类） 11、用SPSS对数据进行分析的基本流程是什么 答：（1）、将数据输入SPSS，并保存； { （2）、进行必要的预分析（分布图、均数标准差等的描述等），以确定应采用的检验方法； （3）、按题目要求进行统计分析； (4)、保存和导出分析结果。 12、对数据进行方差分析时，Univariate菜单和Multivariate菜单最大的区别是什么 答：当因变量只有一个时，使用Univariate菜单，当因变量不止一个时，使用Multivariate菜单。 13、简述SPSS打开其它格式数据的几种方法 答：(1)、直接打开：选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快捷工具栏上的打开按钮； (2)、使用数据库查询打开：选择菜单File==>Open Database==>New Query，根据向导打开数据； (3)、使用文本向导读入文本文件：选择菜单File==>Read Text Data ） 14、指定数据按某个变量进行排序需要用到哪个菜单
SPSS实验报告.pdf
专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 浙江万里学院实验报告 课程名称：2011/2012学年第二学期统计实验 实验名称：备择实验专业班级：金融105-106姓名：叶美君1219胡志晖1206黄世杰1208崔 迦楠1175 实验日期：2012.3.29 成绩： 教师：
专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 一、实验目的：统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。 本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示， 描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。 二、实验内容: 1.表 2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。 表2.7 某班16位学生的身高数据 学号性别身高（cm ）学号性别身高（cm ） 1 M 170 9 M 150 2 F 17 3 10 M 157 3 F 169 11 F 177 4 M 15 5 12 M 160 5 F 174 13 F 169 6 F 178 14 M 154 7 M 156 15 F 172 8 F 171 16 F 180 三、实验过程: 1、输入某班级16位学生的身高数据。 2、然后选择分析，描述统计，频率，并选择统计量。
spss课后作业答案
SPSS课后作业 第一章 1-1、spss的运行方式有几种？分别是什么？ 答：SPSS的运行方式有三种，分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。1-2、SPSS中“DataView”所对应的表格与一般的电子处理软件有什么区别？ 答：与一般电子表格处理软件相比，SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性：（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征；（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值；（4）数据文件是一张长方形的二维表。 第二章 2-1、在SPSS中可以使用那些方法输入数据？ 答：SPSS中输入数据一般有以下三种方式：（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。 2-2、对于缺失值，如何利用SPSS进行科学替代？ 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令，弹出Replace Missing Values 对话框。先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New Variable(s)”框中，这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。最后选择合适的替代方式即可。 2-3、在计算数据的加权平均数时，如何对变量进行加权？ 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。其中， Do not weight cases项表示不做加权，这可用于取消加权；Weight cases by 项表示选择1个变量做加权。 2-4、如何对变量进行自动赋值？ 答：变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在一个新的变量中。具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量，将它添加到Variable -> New Name框中，然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称，单击New Name 按钮，将新的变量名添加到上面的框中。从Recode Starting from框中有两个选项中选择一个，然后单击OK按钮，即可完成自动赋值运算。 3-1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：一组数据的分布特征可以从平均数、中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、偏度等方面描述。 3-2、简述众数、中位数和均值的特点及应用场合。 答：均值是总体各单位某一数量标志的平均数。平均数可应用于任何场合，比如在简单时序预测中可用一定观察期内预测目标的时间序列的均值作为下一期的预测值。中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数的作用与算术平均数相近，也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中，中位数就等于算术平均数。在数列中出现了极端变量值的情况下，用中位数作为代表值要比用算术平均数更好，因为中位数不受极端变量值的影响。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据。它主要用于定类（品质标志）数据的集中趋势，当然也适用于作为定序（品质标志）数据以及定距和定比（数量标志）数据集中趋势的测度值。 3-3、
SPSS调查报告期末作业
S P S S调查报告期末作业 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 ---------------------------------------- -线----------------------------------- -- - --
上表表明，5中不同年级形式下共有80个样本，大一的均值最高，大二的均值次之，接着，大四的均值排第三，而大三的均值是最低的。由于在录入数据当中，选择调查问卷中选项A“是”，身边有请人带过课的同学，则录为1:；选择调查问卷中选项B“否”，身边没有请人带过课的同学，则录为2。所以，均值的结果表明，数值越大，则身边出现代课同学越少，数值越小，则表明身边出现的代课同学越多。因此，大三中的代课同学是最多的，大四次之，大二次之，大一最少。 上表表明，不同年级下代课情况的方差齐性检验值为，概率为,。如果显着性水平为，由于概率值大于显着性水平，不应拒绝零假设，认为不同年级下代课情况的总体方差无显着差异，满足方差分析的前提要求。 上表分别显示了两两不同年级下代课情况均值检验的结果。通过两两比较，最终可以得出，大一的均值>大二的均值>大三的均值，大四的均值大小情况不能确定，基本上得出的结论与实际情况相符。 五、建议 在以上对数据的分析过程当中，我们提到了逃课现象严重，收费代课行为愈发普遍的原因，这里稍微再做一下总结。原因如下： a.一些专业课程，教学内容循规蹈矩，考试题目照本宣科，无法引起学生兴趣； b.学校管理有较大漏洞，上课学生中“替身”大量潜伏而不知； c.学生自身自制力不够，容易受到外界的影响，不能静心学习； d.社会就业压力大，导致学生青睐于早点实习； 针对以上这些导致收费代课产生的原因，我想提出几点建议： （一）学校在专业设置、教师的互动性教学、知识的创新性和灵活体现、教学管理体系建设等诸多方面，都应反思，并采取一定的措施。高校则应该实行自主办学措施，在课程设置、专业方向设置上应当有自我特色。与其大张旗鼓地对“收费代课”现象进行大力批判，还不如放开手来，从根本上指导学生如何学会自主学习，如何利用有限的学习时间。倘若不加以反思，做出课程设置、教师互动性教学的改进，而是纯粹地一味加强考勤管理，必然会扼杀一部分学生的学习积极性，“人在心不在”的上课状态恐怕也难以培养出符合时代需求的大学生。 (二)学生应该分清楚学习和工作的不同意义，学习是一种能力的提高过程。大学生应当学会对自己的现在以及未来负责。大学四年，是相当宝贵的青春年华。我们年轻，我们活动，但是这些都不应该成为我们虚度时间，不学习的理由。调查结果中显示，大三的收费代课现象是最为严重的，这样的结果确实应该引起学生的重视了。我们都知道，大三是专业学习的主要一年，很多的专业课都在大三进行安排。可是大三的同学的不认真学习专业课，选择请人代课，这不是明显浪费了学习专业课的机会吗所以，这里，我想提醒本部的同学们，要合理地定位自己的身份与任务，不要在该学习的阶段去实习或娱乐。另外，也要明确自己上大学的初衷，不要因为大学生活的闲适，而慢慢丢失了自己的理想。 （三）政府要给大学生提供公平的就业环境，打击不规范的就业行为，消除掉大学生的就业焦虑。为大学生就业，提供更加全面完整的服务系统，让大学生在大学期间安心学
spss实验报告最终版本
实验课程专业统计软件应用 上课时间2012 学年 1 学期15 周（2012 年12 月18日—28 日） 学生姓名李艳学号2010211587 班级0331002 所在学院经济管 上课地点经管3 楼指导教师胡大权理学院
实验内容写作 第六章 一实验目的 1、理解方差分析的基本概念 2、学会常用的方差分析方法 二实验内容 实验原理：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：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 根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题。 第5题：为了寻求适应某地区的高产油菜品种，今选5个品种进行试验，每一种在4块条件完全相同的试验田上试种，其他施肥等田间管理措施完全一样。表 6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量，根 据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显著水平0.05下有无显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是控制变量对另一个观测变量的影响，而且是5个品种，所以不宜采用独立样本T检验，应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正 态分布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进 行检验。
第四步多重比较分析 通过上面的步骤，只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显著性差异，如果要想进一步了解究竟那 个品种与其他的有显著性均值差别等细节问题，就需要单击上图中的两两比较按钮。 第五步运行结果及分析 多重比较结果表：从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。 第6题：某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命，如表 6.21所示。其中每种轮胎应用在随选择的6种汽车上，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。 第一步分析 由于考虑的是一个控制变量对另一个控制变量的影响，而且是4种轮胎，所以不宜采用独立样本T 检验，应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据。 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正态分 布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检 验。选择菜单“分析”—均值比较—单因素ANOVA。
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”。
SPSS调查报告 - 期末作业
---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。
二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。
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： 204 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
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data4-8.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； 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15 1 2.2 2.2 2.2 19 1 2.2 2.2 4.4 24 1 2.2 2.2 6.7 28 1 2.2 2.2 8.9 30 1 2.2 2.2 11.1 32 2 4.4 4.4 15.6 33 1 2.2 2.2 17.8 34 1 2.2 2.2 20.0 36 1 2.2 2.2 22.2 37 2 4.4 4.4 26.7 43 1 2.2 2.2 28.9 49 1 2.2 2.2 31.1 50 1 2.2 2.2 33.3 55 1 2.2 2.2 35.6
SPSS调查报告期末作业
广东财经大学答题纸（格式二） 课程数据处理技术与SPSS 20 15 —20 16学年第1学期 成绩评阅人 评语: （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课” 现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。
二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面, 帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷， 回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。
管理同学spss描述统计分析实验报告
描述统计分析 一、实验目的与要求 1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。 2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。 二、实验内容提要 1．根据数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。 2．根据SPSS 自带数据Employee ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。 三、实验步骤 根据数据 在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。 在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。 描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京 S3. 年龄 378 18 65 有效的 N （列表状态） 378 200上海 S3. 年龄 387 18 65 有效的 N （列表状态） 387 300广州 S3. 年龄 382 18 65 有效的 N （列表状态） 382 根据SPSS 自带数据Employee 在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。 性别分析表 Gender 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216 Male 258 合计 474 受教育程度分析表
Educational Level (years) 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 8 53 12 190 14 6 15 116 16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 合计 474 少数民族分析表 Minority Classification 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 No 370 Yes 104 合计 474 2.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。