社会统计学与spss应用
青岛农业大学实验报告
姓名
年级
专业
学号
课程名称社会统计学与spss应用
指导教师
所在学院人文社科学院
完成日期2012-6-12
一、实验目的
熟练掌握spss的基本操作及运用
二、实验内容
1.操作要求
（1）、根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（date9），运用spss绘制饼状图说明武汉市初中生独生子女和非独生子女(a4)的分布状况。
（2）、根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（date9）,绘制武汉市初中生家庭总体经济状况的累计频数图。
（3）、根据武汉市初中生日常行为状况调查的数据（date9），将节假日与父母聊天的时间（11）以半个小时为组距进行分组，并绘制新生成的分组的直方图。
2.实验步骤
（1）A、依次单击“分析”、“描述统计”、“频率”如下图
然后屏幕上会产生下图中的“频率（Ｆ）”对话框
B、单击“你是独生子女吗（a4）”选择要分析的变量，并单击中间箭头将其放置在“变量（V）”框中。
C．单击“图表（ｃ）”产生“频率：图表”对话框。然后选择饼图。点击“继续”，返回上一层。单击“确定”生成下图。
然后屏幕上会产生下图中的“频率（Ｆ）”对话框
B、单击“你是独生子女吗（a4）”选择要分析的变量，并单击中间箭头将其放置在“变量（V）”框中。C．单击“图表（ｃ）”产生“频率：图表”对话框。然后选择条形图。点击“继续”，返回上一层。单击“确定”生成下图。
（3）、A、以此单击”N “转换”“重新编码为不同的变量（r）”
产生下图对话框。
B、在“名称”中输入“b2”，在“标签”中输入“与父母聊天时间分组”，然后单击“更改”，生成下图。
C、单击“旧值和新值（o）…”，弹出下图对话框，进行分组区间的设置。
D、设置完毕后，返回上一级对话框，单击确定，提交运行。
E、在变量视图下将新生成的“b2”进行修改。单击“标签”与“253”交叉的单元格弹出如下图的对话框。
F、在对话框中以此输入与分组相对应的标签。单击确定。
G、以此单击“图形（G）”、“旧对话框（L）”、“直方图”，弹出下图中“直方图（H）”对话框。
H、将新生成的“B2”选定在“变量（V）”中，单击“标题”，弹出上图中“标题”对话框，将题目中要求的标题输入在“第一行”，点击“继续”。
I、单击上图中“确定”，生成下图，新直方图生成。
研究生应用统计学论文
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名：王震宇 指导老师： 学号：
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词：spss 主成分分析统计学 （一）主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 （二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 （三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。
【免费下载】统计分析与SPSS的应用
广东海洋大学 统计分析与spss 的应用实习报告 姓名： 班级： 学号： 学院（系）职业技术学院专业名称会计电算化使用班级102实习地点软件七室起止时间2012.12.3—2012.12.14路敷设各类管资料腐跨接线槽口不盒处，调试全部高料试卷验；工作；设备与验方设备于调试试卷技在最大障高行自动绝动作资料试于差
统计分析与s p s s的应用实习报告 学院(系)职业技术学院专业会计电算化班级102 学生姓名学号实习地点软件七室201 实习要求： 1、掌握spss软件的使用基础和数据文件的建立和管理操作； 2、掌握spss数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组等预处理功能操作； 3、掌握spss的频数分析、计算基本描述统计量、多选项分析、比率分析等基本统计分析操作及解读； 4、掌握spss的参数检验操作及解读； 5、掌握spss的方差分析操作及解读； 6、了解spss的非参数检验操作及解读； 7、掌握spss的相关分析操作及解读； 8、掌握spss的一元线性回归分析操作及解读，了解其它回归分析。 实习目的： 本实习是《统计学原理》课程的实习环节。统计学是社会科学与管理学各专业的基础课程，重点介绍定量研究社会经济现象的基本方法。本课程是为具备一定统计学基础知识的高年级本科生和专科生开设的。通过实习掌握spss软件的统计分析功能和操作技能，把统计分析的基本原理和方法通过spss软件来实现，并能对结果进行解读，主要包括如下内容：SPSS 软件使用基础、用SPSS 进行描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关回归分析等。 实习时间： 2012.12.3—2012.12.14 实习地点：软件七室 实习内容： 本次实习中老师主要对以下六个方面的内容进行较为详细地讲解和我们进行了相应内容的操作。 1、数据文件的建立和管理 建立SPSS数据文件首先应了解SPSS数据文件的特点、数据的组织形式的基本方式和相关概念，这样才能建立一个完整且全面的数据环境，服务于以后的数据分析工作。数据
张小山 《社会统计学与SPSS应用》课后答案
第二章 随机现象与基础概率 练习题： 1.从一副洗好的扑克牌（共52张，无大小王）中任意抽取3张，求以下事件的概率： （1） 三张K ； （2） 三张黑桃； （3） 一张黑桃、一张梅花和一张方块； （4） 至少有两张花色相同； （5） 至少一个K 。 解：（1）三张K 。 设：1A ＝“第一张为K ” 2A ＝“第二张为K ” 3A ＝“第三张为K ” 则()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝432525150 ??＝ 1 5525 若题目改为有回置地抽取三张，则答案为 ()123P A A A = 444525252?? 1 2197 = （2）三张黑桃。 设：1A ＝“第一张为黑桃” 2A ＝“第二张为黑桃” 3A ＝“第三张为黑桃” 则()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131211525150??＝ 11 850 （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块。 设：1A ＝“第一张为黑桃” 2A ＝“第二张为梅花” 3A ＝“第三张为方块” 则 ()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131313 525150 ??＝0.017
注意，上述结果只是一种排列顺序的结果，若考虑到符合题意的其他排列顺序，则最终的结果为：0.017×6＝0.102 （4）至少有两张花色相同。 设：1A ＝“第一张为任意花色” 2A ＝“第二张的花色与第一张不同” 3A ＝“第三张的花色与第一、二张不同” 则()1P A ＝ 5252＝1 ()21/P A A ＝5213521--＝39 51 312(/)P A A A ＝5226522--=26 50 () 123P A A A ＝1-123()P A A A ＝3926115150?? -?? ??? ＝0.602 （5）至少一个K 。 设：1A ＝第一张不为K 2A ＝第二张不为K 3A ＝第三张不为K 则()1P A ＝ 52452- ()21 /P A A ＝51452- 312(/)P A A A ＝504 52 - () 123P A A A ＝1-123()P A A A ＝4847461525150?? -?? ??? ＝0.217 2.某地区3/10的婚姻以离婚而告终。问下面两种情况的概率各是多少： （1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异； （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 解：（1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异。 ()1()P A P A =-=3 110 - ＝0.7 （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 ()()()P AB P A P B =＝ 33 1010 ?＝0.09 3.某班级有45%的学生喜欢打羽毛球，80%学生喜欢打乒乓球；两种运动都喜欢的学生有30%。现从该班随机抽取一名学生，求以下事件的概率： （1）只喜欢打羽毛球； （2）至少喜欢以上一种运动；
SPSS软件的应用——多元统计分析
多元统计分析 学院:理学与信息科学学院 专业班级:信息与计算科学 2012级01 班 姓名:韩祖良（20125991) 指导教师:王敏会 2015 年6月1日
作业1 方差分析 三组贫血患者的血红蛋白浓度（%，X1）及红细胞计数（万/mm3，X2）如下表： A组B组C组 X1 X2 X1 X2 X1 X2 3.9 210 4.8 270 4.4 250 4.2 190 4.7 180 3.7 305 3.7 240 5.4 230 2.9 240 4 170 4. 5 245 4.5 330 4.4 220 4.6 270 3.3 230 5.2 230 4.4 220 4.5 195 2.7 160 5.9 290 3.8 275 2.4 260 5.5 220 3.7 310 3.6 240 4.3 290 5.5 180 5.1 310 2.9 200 3.3 300 要求： 1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果， 另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。 2、检验三组贫血患者的指标x1,x2间是否有显著差异，进行多元方差分析。如 果有显著差异，分析三组患者间x1指标是否有显著差异，x2指标是否有显 著差异？ 3、最后进行两两比较，给出更具体的分析结果。 4. 画出三组患者x1,x2两指标的均值图。 答：1．将所需分析数据输入到SPSS中，首先判断各总体是否服从正态分布：对文件进行拆分：数据→拆分文件→按组组织输出→确定。然后进行正态性检验：文件→描述统计→探索，在绘制对话框中，选择按因子水平分组和带检验的正态图，最后单击确定按钮。最后得出结果如图（1），（2），（3）所示： 表（1）
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：
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离，组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。 步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果： 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。 选中数据列，点击“插入”菜单→拆线图……
统计分析与SPSS的应用考试
《统计分析软件》试（题）卷 班级姓名学号 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.”
（2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。 男生数学的均值为82.25高于女生的均值78.5。女生的的标准差7.09930高于男生的标准差3.77492。 2.
3.
优共有4人，良具有12人中有4人。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：<1> (1) (2)
张小山社会统计学与spss应用》课后答案
第二章随机现象与基础概率练习题： 1.从一副洗好的扑克牌（共52张，无大小王）中任意抽取3张，求以下事件的概率：（1）三张K； （2）三张黑桃； （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块； 123121312525150850 （3）一张黑桃、一张梅花和一张方块。 A＝“第一张为黑桃” 设： 1 A＝“第二张为梅花” 2 A＝“第三张为方块” 3
则 ()()()()123121312//P A A A P A P A A P A A A =＝ 131313 525150 ??＝0.017 注意，上述结果只是一种排列顺序的结果，若考虑到符合题意的其他排列顺序，则最终的结果为：0.017×6＝0.102 （4）至少有两张花色相同。 设：1A ＝“第一张为任意花色” 2A ＝“第二张的花色与第一张不同” 3A ＝“第三张的花色与第一、二张不同” 2. （（2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 解：（1）某对新婚夫妇白头偕老，永不离异。 ()1()P A P A =-=3 110 - ＝0.7 （2）两对在集体婚礼上结婚的夫妻最终都离婚了。 ()()()P AB P A P B =＝ 33 1010 ?＝0.09 3.某班级有45%的学生喜欢打羽毛球，80%学生喜欢打乒乓球；两种运动都喜欢的学生有30%。现从该班随机抽取一名学生，求以下事件的概率：
（1）只喜欢打羽毛球； （2）至少喜欢以上一种运动； （3）只喜欢以上一种运动； （4）以上两种运动都不喜欢。 解： 设：A ＝“喜欢打羽毛球” B ＝“喜欢打乒乓球” （1）只喜欢打羽毛球： 4. （ （ 0.337= 5. 解：设： 6. 投掷5颗骰子，恰好获得4个面相同的概率是多少？ 解：设： 445456C p q -?= 4511115 666666 C ??????=0.019 第四章 数据的组织与展示 练习题： 1.有240个贫困家庭接受调查，被问及对政府的廉租房政策是否满意，有180个家庭
多元统计分析(最终版)
题目：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。（注：要对方差齐性进行检验） 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 根据上述题目，分析结果如下。 一、相关理论概述 F检验与方差齐性检验 在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F 检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。 但是，方差齐性检验也可以在F检验结果为多个样本所属总体平均数差异显著的情况下进行，因为F检验之后，如果多个样本所属总体平均数差异不显著，就不必再进行方差齐性检验。本文分析数据采用后一种方法，即先F检验再方差齐次性检验。
二、从单因子方差角度分析 （一）在假定相对湿度不变的情况下分析 1、假定相对湿度恒为40%，分析不同温度对粘虫发育历期的影响。如下表： 温度℃ 重复 25 27 29 31 1 100. 2 90.6 77.2 73.6 2 103. 3 91.7 85.8 73.2 3 98.3 94.5 81.7 76. 4 4 103.8 92.2 79.7 72. 5 Ti 405. 6 369 324.4 295.7 T 2 i 164511.36 136161 105235.36 87438.49 在本例中，r=4，m=4, n=16 ， =1394.7, = 123413.4696 T 2 /n=(1394.7)2/ 16=121574.2556 (式1） （ 式2） （式3） S E =S T -S A =1839.214-1762.297=76.917 （式4） 数据的方差分析表见表1. 表1 粘虫发育历期方差分析表 粘虫发育历期 （相对湿度40%） 来源 平方和 df 均方 F 显著性 组间 1762.297 3 587.432 91.646 .000 组内 76.917 12 6.410 总数 1839.214 15 分析表1可知，F 0.05(3，12)=3.49，F 值=,91.646，F>F 0.05，P=0.000<0.05,说明在相对湿度为40%时，不同温度对粘虫发育历期有显著影响。同时，在方差齐次性检验中P=0.304>0.05,说明方差齐次性显著，如下表。以下方差齐次性检验于此类同，限于篇幅，直接得出结果，方差齐性检验 粘虫发育历期 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.351 3 12 .304 相关程序源代码附录如下：DATASET ACTIV ATE 数据集0. ONEW AY 粘虫发育历期 BY X2 /STA TISTICS HOMOGENEITY =493346.2105/4-121574.2556=1762.297 =123413.4696-121574.2556=1839.214
spss统计分析实习心得3篇
spss统计分析实习心得3篇五天的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。 小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T 检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。 SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探
究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。 学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于EXCEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS 软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。
SPSS在统计学中的应用
SPSS基础之一：数据挖掘与统计学应用 数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支，而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体，而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据，以期得到确定的目的；数据挖掘往往已有数据库，而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此？五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词：统计学数据挖掘知识发现摘要： 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（数据挖掘）是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词，但该领域对商业，工业，及科学研究都有极大的影响，且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系，但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释，并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响，但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”，“时间序列”“聚集”，“分类”，“估值”等这几类. 据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告，其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率（Compound Annual Growth Rate）为32.4%，其中亚太地区为26.6%，并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第9章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第9章SPSS的线性回归分析 1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。 选择fore和phy两门成绩体系散点图 步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。 接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑
→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。但回归直线的拟合效果都不是很好。 2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？ 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。 3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？ 检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。 主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
实验5多元统计分析spss
青岛农业大学 多元统计分析实验报告 姓名：庞云杰 学号：20155653 班级：信计1502 指导老师：徐英 2017年11月28日
多元统计分析实验课：实验五 实验题目主成分分析 实验目的了解SPSS软件，掌握SPSS软件处理主成分分析的基本操 作 实验地点及时间信息楼127机房，周二8-9节 实验内容 1. 了解SPSS软件及常用功能； 2．了解主成分分析的原理； 3．掌握SPSS软件处理主成分分析的操作过程和技巧。 实验习题 1．题目简述：中国大陆31个省（市、区）2008年第三产业综合发展水平的主成分分析与评估。选取了人均地区生产总值（元）、人均第三产业增加值（元）、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、第三产业就业人员比重、城镇化水平（%）、第三产业固定资产投资比重八项指标，具体数据见附件。 根据以上数据分析结果对全国31个地区的第三产业综合发展水平进行综合评价，并整理实验报告。 解答如下： 2.（1）首先对原始数据作标准化处理，然后计算标准化后的各指标之间的相关系数矩阵； （标准化过程：点击分析—描述统计—描述； 相关系数矩阵过程：点击分析—相关—双变量然后确定。） 相关性 Zscore: 人均地区生产总值/ 元Zscore: 人均第三 产业增加 值/元 Zscore: 第二产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 就业人员 比重/% Zscore: 城镇化水 平/% Zscore: 第三产业固 定资产投资 比重/% Zscore: 人均地区生产总值/元Pearson 相关性 1 .933**.037 .532**.760**.930**-.005 显著性 （双侧） .000 .844 .002 .000 .000 .980 N 31 31 31 31 31 31 31
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 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。 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。 航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次） 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 （1）用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。（2）检验回归系数的显著性（）。 （3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果： 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 （1）完成上面的方差分析表。 （2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？
社会统计学与spss应用练习题
应用练习题spss社会统计学与 2011—2012学年第二学期 《社会统计学与SPSS应用》练习题 一、单项选择题 1．只能把研究对象分类，即只能决定研究对象是同类或是不同类的，具有＝与≠的数学属性，例如：性别，民族等变量，该类变量是（A） A.定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.定比变量 2．根据上题内容，在操作SPSS软件时，在Measure选项中选择正确的是（B）A.
B. C.
D. 左50%3．针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，新生婴儿男女性别比一直在右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这说明新生婴儿性别状况属于（D）。随机现象 D. A.非统计现象 B.统计现象 C.非随机现象左新生婴儿男女性别比一直在针对出生婴儿性别状况的多年调查发现，50%4．右摆动，但是对于某个家庭而言，是生男孩还是生女孩却具有偶然性。这体现）。新生婴儿性别状况具有（D必然性 D.随机性 A.确定性 B.因果
性 C.．为调查不同年龄段群体对某商品的偏好程度，把年龄划分为：婴幼儿、青少5 年、成年、中年、老年，那么，年龄划分违背了变量取值的原则。（B）差异D.整体C.互斥B.完备A. C）6．下列哪类变量能用折线图表示其分布状况？（虚拟变量定类变量 B.定序变量 C.定距变量 D.A. 。7．下列某变量取值状况的累积图，其中正确的表现形式是（B） ．B A． ．CD． 2相同，图1较之图2的密度曲线向左8．下两图是正态分布密度曲线，两图的σ移了一些，这说明（C）。
图图≥ D.μμ＜ C.μμ =μB.μμ＞A.μ22112 112 2 1 ）C（如下所示首先应该操作步骤的是对于多选项分析而言，软件中，SPSS 在．9． A. B.Freque
多元统计分析整理版.
1、主成分分析的目的是什么？ 主成分分析是考虑各指标间的相互关系，利用降维的思想把多个指标转换成较少的几个相互独立的、能够解释原始变量绝大部分信息的综合指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法。它的目的是希望用较少的变量去解释原始资料的大部分变异，即数据压缩，数据的解释。常被用来寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行适当的解释。 2、主成分分析基本思想？ 主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。同时根据实际需要从中选取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。 设p 个原始变量为 ，新的变量(即主成分) 为 ， 主成分和原始变量之间的关系表示为 ? 3、在进行主成分分析时是否要对原来的p 个指标进行标准化？SPSS 软件是否能对数据自动进行标准化？标准化的目的是什么？ p 21p x x x ，，， 21p ，21p y y y ，，， 21
需要进行标准化，因为因素之间的数值或者数量级存在较大差距，导致较小的数被淹没，导致主成分偏差较大，所以要进行数据标准化； 进行主成分分析时SPSS可以自动进行标准化； 标准化的目的是消除变量在水平和量纲上的差异造成的影响。 求解步骤 ?对原来的p个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响 ?根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 ?求出协方差矩阵的特征根和特征向量 ?确定主成分，并对各主成分所包含的信息给予适当的解释 版本二：根据我国31个省市自治区2006年的6项主要经济指标数据，表二至表五，是SPSS的输出表，试解释从每张表可以得出哪些结论，进行主成分分析，找出主成分并进行适当的解释：（下面是SPSS的输出结果，请根据结果写出结论） 表一：数据输入界面 表二：数据输出界面a）
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基 本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：
Spss统计分析论文 (2)
SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
1.2 抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 1.3 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。