SPSS实验心得体会
SPSS学习心得体会
篇一：spss学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，spss 也只是听说过，从来没有学过。
一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。
老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。
结合软件和书上的例子，实战一下，发现spss的功能相当强大。
最后总结出这篇报告，以巩固所学。
spss，全称是statistical product and service solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。
spss具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。
具体到管理方面，spss也是一个进行数据分析和预测的强大工具。
这门课中也会用到amos软件。
关于spss的书，很多都是首先介绍软件的。
这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。
所以，我学习的重点是卡方检验和t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是t检验这一部分。
由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。
结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。
不过现在弄懂了。
这部分很有用的是t检验。
t检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。
spss统计分析实习心得
spss统计分析实习心得spss统计分析实习心得6篇当在某些事情上我们有很深的体会时，应该马上记录下来，写一篇心得体会，这样能够培养人思考的习惯。
怎样写好心得体会呢？下面是小编为大家整理的spss统计分析实习心得，希望对大家有所帮助。
spss统计分析实习心得1此次的实习为我深入社会，体验生活提供了难得的机会，让我在实际的社会活动中感受生活，了解在社会中生存所应该具备的各种能力。
利用此次难得的机会，我努力工作，严格要求自己，虚心向财务人员和统计人员请教，认真学习会计理论和统计理论，学习法律、法规等知识，利用空余时间认真学习一些课本内容以外的相关知识，掌握了一些基本的统计技能，从而意识到我以后还应该多学些什么，加剧了紧迫感，为真正跨入社会施展我们的才华、走上工作岗位打下了基础，也为自己以后的工作和生活积累了更多丰富的知识和宝贵的经验。
今年的实习是在陶瓷生产企业。
在领导们的正确领导下，我所在的企业生产的产品销往中国各地以及海外，深受广大用户一致好评。
由统计局的业务指导，本着以积极主动、认真负责的工作态度，做好工作。
在工作中：首先在思想上认识工作的重要性、责任性，推进统计工作向经济社会发展搞好统计;其次在工作力度上，以谋划工作机制，夺取统计工作的进展，赋予工作效率，以认清职任、明确任务、提高工作效率;然后在业务技术上，搞好经济产业的统计测算。
就以经济产业发展的价值计量、增长率的提高，均为做到数出有据的统计准则。
我的实习经历如下：紧紧围绕本职工作的要求，以有序的工作机制，抓住工作中的重点、难点。
在理清工作思路的基础上侧重于工作中的三抓：抓重统计基础、抓重统计测算、抓重统计调查，促使统计工作得到有条不紊地开展。
抓重统计基础、力求质量提高。
抓重统计基础是搞统计工作的首要之举，也是体现了统计业务技术得到有序进行，更是为数据质量提供正确依据。
就工作要求，力求抓重统计员的业务技术和工作基础。
在工作基础的要求上：一是抓住统计网点;二是抓重产业播种量的构成;三是抓重产业样本定量基础。
spss描述性统计分析实验总结(3篇)
spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理，比方抽样分析，方差分析等，经过这段时间的学习我学到了许多，把握了许多应用软件方面的学问，真正地学与实践相结合，加深学问把握的同时也熬炼了操作力量，回忆整个学习过程我也有许多体会。
统计学是比拟难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次试验课我都坚持按时到试验室，试验期间仔细听教师讲解，看教师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教教师和同学，有时也跟同学商议找到更好的解决方法。
几次试验课下来，我感觉我的力量的确提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观看系统的数据，进展量化的分析、总结，并进而进展推断和猜测，为相关决策供应依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，仔细学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多把握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的试验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程原来就很感兴趣，经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做试验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法，这样做可以加深我的记忆。
依据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。
就拿最近一次试验来说吧，我们做的是“平均进展速度”的问题，这是个比拟简单的问题，但是放到软件上进展操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做试验的时候难免会有许多问题。
不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了，但是这次好像遇到了大麻烦，由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。
spss实习心得（精选5篇）
spss实习心得（精选5篇）spss实习心得篇1学习SPSS在教育统计中的应用一、什么是SPSS?为什么要学习SPSS?新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触到SPSS这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道SPSS是一套统计软件，就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么?分析什么?我一无所知，尤其是看到老师推荐的《SPSS在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解为用SPSS软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我当初的想法未免有点简单与无知。
下面就来让我们了解一下SPSS。
SPSS软件是一组专业的、通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。
它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。
SPSS软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在WINDOWS XP、WIN7系统环境下， SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据(如Dbase，Excel，Lotus等)。
我为什么要学习SPSS呢?其实很简单，一方面，做为一名研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。
另一方面，根据对AECT94定义的理解，教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。
因此，要深入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才可能使这门学科达到真正完善的地步。
教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。
这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次数时，就能体现统计平均规律。
spss实习报告心得范文3篇实习报告
spss实习报告心得范文3篇当我还是大学生的时候，我有概率统计和数学分析的基础，但是我从来没有接触过任何应用统计分析的东西。
SPSS只是听说过，从未听说过。
我一直认为在一起学习很难。
在这个学期开始的时候，我没有仔细看老师给的英语教材，也没有在课后收集相关的资料。
因此，我觉得有点难学，而且总是感到困惑。
老师说期末考试是提交学习报告，然后我从图书馆借了一些教材并检查了一些材料。
我发现许多问题很明显。
结合软件和书籍中的例子，实战表明SPSS是相当强大的最后，对本报告进行总结，以巩固我们所学到的知识。
SPSS，全称是统计产品和服务解决方案，是“统计产品和服务解决方案”软件。
它是IBM推出的用于统计分析、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的一系列软件产品和相关服务的总称，也是世界公认的三大数据分析软件之一。
SPSS具有强大的统计分析功能、友好的操作界面以及与其他软件良好的交互作用等特点。
它广泛应用于经济管理、医疗保健、自然科学等各个领域。
在管理方面，SPSS也是一个强大的数据分析和预测工具。
本课程还将使用AMOS软件。
许多关于SPSS的书籍首先介绍了软件这个软件很容易安装，我安装了190，尽管是200有一些变化和优化，但是主体是相同的，它们都是可视化界面，易于使用。
因此，本文研究的重点是卡方检验、t检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的应用范围、应用价值、计算方法、结果的解释和表达。
第一部分是测试由于参数检验的基础不牢固，这部分也是第一次接触到应用统计学。
我对许多事情都不确定，比如原始假设的缺省值是多少。
结果出来后，仍然不清楚是接受还是拒绝最初的假设。
但是现在我明白了这部分对测试非常有用当样本数量较少且样本取自正常人群并比较平均样本数量时，使用t检验。
还要求两个样本的总体方差相等。
如果总体平均数U已知，则可以获得样本平均数和样本的标准差。
样本来自正常或接近正常的人群t检验分为单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。
spss实训心得体会范文
spss 实训心得体会范文【篇一： spss 实训个人总结表】数信系学生项目实训个人总结表数学与信息工程系年月日【篇二：实习总结spss 】实习总结这次实习使用的是spss17.0版本的软件，通过这次实习，我了解到 spss 具有完整的数据输入、编辑、统计分析、图形制作等功能。
平日课下进行统计调查技能培训的时候，分析数据所用的软件是excel 。
虽然使用excel 可以对数据进行透视、分类、筛选以及计算相关系数等，但是这些操作都需要自己每一步每一步的进行手动操作，而使用spss 软件在对数据进行整理时，只需对软件某选项内设置变量条件，系统便自动的进行整理。
通过这次spss 实习，我又入门了一项非常实用的软件，会为以后统计分析提供多一种的选择。
下面我会从以下四方面分别阐述这次实习的收获与总结。
做问卷调查根据指导老师的安排，我需要独自完成 6 份《广东高校在校大学生消费使用数码产品情况》的调查问卷。
去广工、广财听宣讲会并且在那里做了两份问卷调查，剩下的 4 份是以电子版的形式做的问卷调查。
在做问卷调查的过程中，为了保证问卷的有效性和准确性，我会认真审核每一份问卷是否填写完整以及前后是否合逻辑。
在我的六份问卷调查中，比较容易出现问题的主要在每天使用数码产品的时间，也是在做问卷调查中叮嘱最多的。
这都是值得的，因为保证问卷的客观和有效是后面做统计分析的基础。
这次实训是全班合作完成问卷，如果是一个人完成30 几份的问卷，那么真是一项不容小觑的任务。
spss 入门操作这一部分主要是根据老师编制的指导书展开。
spss 入门操作主要涉及到数据的输入、描述统计分析、假设检验、相关与回归分析。
针对每一项都有专门的案例以及相应的练习。
个人认为最难的是假设检验这一块，因为《统计学原理》是在之前的学期学习的，统计分析的原理基本上都记不起来，对于输出假设检验结果对问题进行分析方面问题比较大。
我自己也回去看了相应的统计学原理，有一定的了解后，进行实操也比较顺利。
spss心得体会5篇最新汇总
spss心得体会5篇最新汇总SPSS是统计产品与服务解决方案的简称，为IBM公司的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。
下面给大家带来一些关于spss心得，希望对大家有所帮助。
spss心得1spss的许多菜单均可进行描述性统计分析，许多统计过程也都提供描述性统计指标的输出。
在独特样本T检验、方差分析、因子分析等许多分析过程中。
spss自定义表模块也可以产生大部分的描述性统计指标。
1.频率:该过程将产生频数表，也可以输出频数分布的条形图、饼图或者直方图。
2.描述:该过程进行一般性的统计描述。
它可以输出均值、均值的标准误、方差、标准差、范围、最大值、最小值、峰度和偏度。
3.探索:该过程用于对数据的探索性分析。
4.交叉表:该过程完成分类数据的统计描述和一般的统计检验。
5.比率:输出两个尺度变量比率的描述性统计量。
6.pp图:用于绘制尺度变量的pp图。
7.QQ图:用于绘制尺度变量的QQ图，以判断该变量是否服从正态分布。
在spss中选择【分析】—【描述统计】—【频率】在spss中选择【分析】—【描述统计】—【描述】在spss中选择【分析】—【描述统计】—【探索】在spss【设定表】菜单中也可以输出大部分的描述性统计分析指标。
选择【分析】—【表】—【设定表】。
描述性统计分析除了应用数量指标外，还可以应用条形图、饼图、帕累托图、直方图、箱图、茎叶图等统计图形。
在【分析】—【描述统计】—【频率】子菜单下的“图表”选项，可以选择绘制条形图、饼图和直方图。
(1)条形图给出相应每一类的频率，长方形的高度，与类的频率或者相对频率成比例。
(2)帕累托图是按照从高到底顺序排列条形图的长方形条后形成的一种特殊条形图，最高的长方形在左边。
(3)饼图把一个整圆分成几份，每一份代表一个类，每份中心角与类相对频率成比例。
直方图直方图和条形图十分类似，应用于连续型数据，表现在图形上直方图的各个正方形条之间没有任何间隔。
spss实验报告心得体会
spss实验报告心得体会spss实验报告心得体会篇一：SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级：统计0801班学号：1304080116姓名：宋磊指导老师：胡朝明一、实验目的：1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作；2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图（线图、条图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法；3、熟悉描述性统计图的绘制方法；4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求：1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并掌握其SPSS的实现（频数，均值，标准差，中位数，众数，极差）。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的.编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析（如方差分析，相关分析）。
三、实验内容：1、使用SPSS进行数据的录入，并保存：职工基本情况数据：操作步骤如下：打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口（Data View）中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示：输入后的数据为：将上述的数据进行保存：单击保存即可。
2、读取上述保存文件：选择菜单File--Open—Data；选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口：选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示：篇二：SPSS实验报告描述性统计分析一、实验目的1. 进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件，能更好地使用其进行数据统计分析。
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SPSS实验心得体会
在老师的指导下，用SPSS完成了实验四有关两变量相关性分析，偏相关分析，一元线性回归分析，一元线性回归分析四大实验内容。
首先打开数据文件“3-4身体素质”数据，点击“图形→旧对话框→散点图→简单分布”，把身高做为Y轴，体重做为X轴，拟合线选择线性，置信区间无。
得出散点图。
从散点图可以明显看出，从身高和体重的散点图中可以看出身高和体重存在线性相关关系，可以进行线性相关分析。
然后选择“分析”→“相关”→“双变量”命令，弹出“双变量相关”对话框。
选择进行相关分析的变量。
在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。
设定显著性检验的类型。
在“显著性检验”选项组中，选择“双尾检验”。
选择相关统计量的输出和缺失值的处理方法。
单击“双变量相关性”对话框中“选项”按钮，在“统计量”选项组中选中“均值和标准差”，也就是输出变量的均值和标准差，然后选中“叉积偏差和协方差”。
在分析出的描述性统计量表格中，参与相关分析三个变量的样本数各有213，身高均值为166.69，体重均值为56.49，性别均值为1.68。
标准差分别为7.703，9.370，.469。
然后打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“相关”→“偏相关”命令，弹出“偏相关”对话框。
选择进行偏相关分析的变量和控制变量。
在左侧选择“身高”和“体重”变量，将其添加到右侧的“变量”框中。
然后选中“性别”将其移入“控制”变量列表。
设置显著性检验的类型，选择“双尾检验”。
选择是标记显著性相关。
选择相关统计量的输出。
单击“偏相关”中的“选项”按钮，选中“均值和标准差”以及“零阶相关系数”。
在分析出的描述性统计量表格中，参与偏相关分析的两个变量各有213个样本数据。
身高、体重、性别的均值和标准差分别是166.69，56.49，1.68 和7.703，9.370，.469。
从相关性表格中可以看出，不控制性别时身高和体重的相关系数为0.771，显著性水平为0.000，小于0.01。
控制性别后身高和体重的相关系数为0.545，显著性水平也为0.000.所以身高和体重的相关关系为高度正相关。
接着打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“回归”→“线性”命令，选择进行简单线性回归分析的变量。
在左侧的列表框中选择“体重”变量，移入右侧的“因变量”框中。
选中“身高”，并使其进入“自变量”列表框。
单击“统计量”按钮，弹出“线性回归：统计量”，线性回归选项选择使用F的概率，选择默认值，使用均值替换。
模型汇总图中显示的是一元线性回归模型的拟合情况。
相关系数R为0.771，反映的是自变量与因变量之间的密切程度，其值在0～1之间，越大越好。
决定系数（判定系数）R²为0.594，调整的R²为0.592。
可见，模型的拟合效果很理想。
系数表中回归归方程的系数是各个变量在回归方程中的系数值，Sig值表示回归系数的显著性，越小越显著，一般将其与0.05进行比较，如果小于0.05，即为显著、有统计学意义。
本例中常数项对应的系数其t检验的Sig值为0.000，自变量总收入的t 检验的Sig值为0.000。
都具有显著的统计意义。
得出线性回归方程：体重=-99.812（常量）+身高*0.938。
最后打开数据文件“3-4身体素质”，选择“分析”→“回归”→“线性”命令，选择进行简单线性回归分析的变量。
在左侧的列表框中选择“体重”变量，移入右侧的“因变量”框中。
选中“身高和性别”，并使其进入“自变量”列表框。
单击“统计量”按钮，弹出“线性回归：统计量”，线性回归选项选择使用F的概率，选择默认值，使用均值替换。
模型汇总图中显示的是一元线性回归模型的拟合情况。
相关系数R为0.793，反映的是自变量与因变量之间的密切程度，其值在0～1之间，越大越好。
决定系数（判定系数）R²为0.629，调整的R²为0.626。
可见，模型的拟合效果很理想。
系数表中回归归方程的系数是各个变量在回归方程中的系数值，Sig值表示回归系数的显著性，越小越显著，一般将其与0.05进行比较，如果小于0.05，即为显著、有统计学意义。
本例中常数项对应的系数其t检验的Sig值为
0.000，自变量总收入的t检验的Sig值为0.000。
都具有显著的统计意义。
得出体重线性回归方程=-50.745（常量）+身高*0.698+性别*（-5.435）。
这节课感觉得到了升华，了解的内容更多了，还需要好好消化一番，才能真正的来理解其中的深刻含义，实验过程中也遇到了很多问题，老师的速度还是有些快的，稍不留神，你就不知道讲到哪了，所以必须全身贯注，不能开小差，这种分析数据的应用也许在将来工作了也会用到，很庆幸自己学到了这方面的知识。