管理统计学SPSS数据的报表呈现 实验报告

数据的报表呈现
1、实验目的与要求
1.熟悉表格的基本框架及类型。

2.掌握各种统计表的制做过程。

3.熟悉表格编辑的相关操作。

二、实验内容提要
1.题目A3的标准统计报表制作
CCSS项目每月都会生成固定格式的统计表格,下图为对题目A3的固定表格格式,行标题首先为A3选项的占比,随后为题目感受值的均数,列标题则为受访月份。

请用SPSS的制表模块实现该表格。

明显好转14.014.8 6.315.5
略有好转31.023.729.335.1
基本不变42.337.546.443.9
略有变差 6.712.88.9 3.3
明显变差 3.310.29.2.0
说不清/
2.7 1.0.0 2.1
拒答
感受值122.8110.0107.2131.4
2.题目A3a的标准统计报表制作
下图所示为CCSS项目报告中题目A3a的固定表格格式,列标题仍然为受访月,行标题则分别为多选题A3a的乐观与悲观答案的列响应百分比,在其上方则分别对乐观与悲观的应答比例进行了小计,注意小计汇总指标为应答人数百分比。

要求用SPSS的制表模块实现该表格。

200704200712200812200912
导致家庭经济情况改
81.151.050.483.3
善原因
改善:收入相关45.231.432.774.2
改善:就业状况相关7.9 2.6 3.6 1.1
改善:投资相关15.88.3 3.0 2.2
改善:家庭开支相关 5.1 3.9 4.2 2.2
改善:政策/宏观经
4.0.9 2.4 2.2
济
导致家庭经济情况恶
18.954.653.916.7
化的原因
恶化:收入相关7.9 6.117.3 5.6
恶化:就业状况相关 5.1 5.27.7 2.2
恶化:投资相关.6.4 6.0.0
恶化:家庭开支相关8.540.622.67.9
恶化:政策/宏观经
.0.4.6 2.2济相关
三、实验步骤
1. 题目A3的标准统计报表制作
在SPSS软件中打开CCSS数据,选择分析→表-→设定表格菜单项,打开表生成器操作界面,然后将A3拖到列项,Qa3拖到A3的下面,time拖到行项,再对变量隐藏标签,在摘要变量的统计量项里设置变量均值显示形式,最后选择输出表的形式,如下:
2. 题目A3a的标准统计报表制作
3. 在SPSS软件中打开CCSS数据,在分析→设定多重响应集将两个A3a设置为多重响应集并命名为TA3a,选择分析→表→设定表格菜单项,打开表生成器操作界面,将TA3a拖到列中,并在摘要统计量中设为列响应%,将time拖到行项,将变量的标签隐藏,然后选中TA3a,再分类汇总中设置小计,在表中默认列输出,
四、实验结果与结论。

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spss分析实验报告

spss分析实验报告

SPSS分析实验报告引言SPSS(统计包括社会科学)是一种常用的统计分析软件,广泛应用于社会科学领域的数据分析。

本文将以“step by step thinking”为思维导向,详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。

步骤一:数据导入首先,我们需要将实验数据导入SPSS软件中。

打开SPSS软件,点击“文件”菜单,并选择“导入数据”。

选择数据文件所在位置,并按照指示完成数据导入过程。

确认数据导入完成后,我们可以开始进行下一步分析。

步骤二:数据清洗在进行实验数据分析之前,我们需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和可靠性。

数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。

通过点击SPSS软件中的“数据”菜单,我们可以找到相应的数据清洗工具,并按照指示进行操作。

步骤三:描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。

在SPSS软件中,我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。

该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量,为后续的分析提供参考。

步骤四:检验假设在进行实验数据分析时,我们通常需要检验某些假设是否成立。

SPSS软件提供了多种假设检验工具,如t检验、方差分析等。

通过点击“分析”菜单,并选择相应的假设检验工具,我们可以输入所需的参数,并进行假设检验。

根据检验结果,我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。

步骤五:相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数,并绘制相应的相关图表。

通过相关性分析,我们可以了解变量之间的线性关系,并得出相关系数的显著性程度。

步骤六:回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。

在SPSS软件中,我们可以使用“回归”工具进行回归分析。

通过输入自变量和因变量,并进行回归分析,我们可以得到回归方程和相关统计指标,进而进行预测和解释。

结果解读根据以上分析步骤,我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。

spss描述统计实验报告

spss描述统计实验报告

spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言:在社会科学研究中,统计分析是不可或缺的工具之一。

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)作为一种广泛使用的统计软件,为研究人员提供了强大的数据处理和分析功能。

本实验报告旨在通过使用SPSS进行描述统计分析,探讨某一特定数据集的统计特征,以及对结果的解读。

实验设计:本次实验所使用的数据集是一份关于学生学业成绩的调查数据。

该数据集包含了学生的性别、年龄、家庭背景、学习时间等多个变量。

我们将使用SPSS对这些变量进行描述统计分析,以了解学生学业成绩的整体情况。

数据处理与分析:首先,我们导入数据集并浏览其整体情况。

通过查看数据的前几行和变量的属性,我们可以对数据集的结构和内容有一个初步的了解。

接下来,我们将使用SPSS的描述统计功能对各个变量进行分析。

1. 性别分布:通过对性别变量进行频数统计,我们可以得到男女生的人数分布。

根据统计结果,男生人数为300,女生人数为250。

这一结果可以帮助我们了解该样本的性别比例,为后续分析提供参考。

2. 年龄分布:对年龄变量进行描述统计,我们可以得到该样本的年龄分布情况。

平均年龄为20.5岁,标准差为1.8岁。

这些统计指标可以帮助我们了解样本的年龄分布情况,以及年龄的变异程度。

3. 家庭背景:通过对家庭背景变量进行频数统计,我们可以得到各个家庭背景类别的人数分布。

统计结果显示,家庭背景为农村的学生人数为150,城市的学生人数为400。

这一结果有助于我们了解样本中不同家庭背景的分布情况。

4. 学习时间:对学习时间变量进行描述统计,我们可以得到学生每天学习的平均时间和标准差。

统计结果显示,学生每天平均学习时间为3.5小时,标准差为1.2小时。

这些统计指标可以帮助我们了解学生学习时间的整体情况,以及学习时间的变异程度。

结果解读:通过对以上变量的描述统计分析,我们可以得到一些关于学生学业成绩的初步认识。

统计学SPSS实验报告

统计学SPSS实验报告

实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班日期2013年1 月7日成绩一、实验目的通过上机练习,掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS,进行假设检验和区间估计。

二、实验内容1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。

如:指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整2. 做出分组条图(变量自选,但变量至少要有三个)。

3. 利用case summary过程做出报表(变量自选)。

4. 对某变量作置信水平为95.45%的区间估计(变量自选)。

5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验(变量自选,参数自定)。

6. 自选相关变量作一元线性回归分析,含散点图。

三.实验步骤1、定义指数及编辑直方图(1) 运行SPSS11.0(2) 在Data View窗口输入数据,同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure(3) 计算本年出生占总人口之比:Transform→Compute→Target Variable(ratio)→NumericExpression :RND(birth / people * 100) →OK(5) 在DATA窗口:制作直方图Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK(6)编辑直方图:鼠标双击直方图进入直方图编辑界面>1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK2、制作分组条图(1)Graphs→Bar→Clustered→Category Axis(选ratio)→Define Clustered By(选province)→Other Summary Function(选birth)→Change Summary→(2)鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes3、Case Summaries过程Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables(选ratio,province)→Statistics(选Minimum,Maximum,Range,Mean)→×Display Cases→OK4、对变量作区间估计Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables(选ratio)→Test Value=0→Options →Confidence Interval=95.45%→Continue →OK5、对变量作假设检验Analyze →Compare Means →One-Simple T Test →Select Variables (选ratio )→Test Value=70→Option →Confidence Interval=95%→OK6、一元线性回归分析a)Analyze →Correlate →Bivariate Correlations →Select Variables →Correlation Coefficient=Pearson →Test Of Significance=Two-Tailed →OKb)Analyze →Regression →Linear →Select Dependent Variables (选birth )→Select Independent Variable (dead )→OK四、实验结果与分析1、直方图:出生人口1200.01100.01000.0900.0800.0700.0600.0500.0400.0300.0200.0100.00.054321Std. Dev = 325.58 Mean = 522.8N = 27.0012112241342312、分组条图 :RATIO16.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00Mean 出生人口140012001000800600400200江 西 辽 宁 内蒙古宁 夏 青 海 山 东山 西 陕 西四 川西 藏 新 疆云 南 浙 江3、case summary 报表:SummarizeCase Processing SummaryCasesIncludedExcludedTotalN Percent N Percent N Percent 出生人口 * 省 * 年底总人口27100.0%.0%27100.0%Case Summaries出生人口省年底总人口Mean Minimum Maximum Range 安徽5957 756.5400 756.54 756.54 .00 Total 756.5400 756.54 756.54 .00 福建3693 416.2000 416.20 416.20 .00 Total 416.2000 416.20 416.20 .00 甘肃2560 308.4800 308.48 308.48 .00 Total 308.4800 308.48 308.48 .00 广东10441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 Total 1167.3000 1167.30 1167.30 .00 广西4610 651.3900 651.39 651.39 .00 Total 651.3900 651.39 651.39 .00 贵州3479 485.6700 485.67 485.67 .00 Total 485.6700 485.67 485.67 .00 海南869 127.8300 127.83 127.83 .00 Total 127.8300 127.83 127.83 .00 河北7194 951.0500 951.05 951.05 .00 Total 951.0500 951.05 951.05 .00 河南9405 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 Total 1083.4600 1083.46 1083.46 .00 黑龙江3833 281.7300 281.73 281.73 .00 Total 281.7300 281.73 281.73 .00 湖北5728 593.4200 593.42 593.42 .00 Total 593.4200 593.42 593.42 .00 湖南6570 860.6700 860.67 860.67 .00 Total 860.6700 860.67 860.67 .00 吉林2747 217.2900 217.29 217.29 .00 Total 217.2900 217.29 217.29 .00 江苏7869 765.6500 765.65 765.65 .00 Total 765.6500 765.65 765.65 .00 江西4462 612.1900 612.19 612.19 .00 Total 612.1900 612.19 612.19 .00 辽宁4375 292.2500 292.25 292.25 .00 Total 292.2500 292.25 292.25 .00 内蒙古2472 229.9000 229.90 229.90 .00 Total 229.9000 229.90 229.90 .00 宁夏633 89.5100 89.51 89.51 .00 Total 89.5100 89.51 89.51 .00 青海563 84.1100 84.11 84.11 .00 Total 84.1100 84.11 84.11 .00 山东9588 1117.0000 1117.00 1117.00 .00 Total 1117.0000 1117.00 1117.00 .00山西3574 381.7000 381.70 381.70 .00 Total 381.7000 381.70 381.70 .00 陕西3735 363.4200 363.42 363.42 .00 Total 363.4200 363.42 363.42 .00 四川8045 718.4200 718.42 718.42 .00 Total 718.4200 718.42 718.42 .00 西藏301 47.5600 47.56 47.56 .00 Total 47.5600 47.56 47.56 .00 新疆2185 349.3800 349.38 349.38 .00 Total 349.3800 349.38 349.38 .00 云南4602 602.8600 602.86 602.86 .00 Total 602.8600 602.86 602.86 .00 浙江5447 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 559.4100 559.41 559.41 .00 Total 301 47.5600 47.56 47.56 .00 563 84.1100 84.11 84.11 .00633 89.5100 89.51 89.51 .00869 127.8300 127.83 127.83 .002185 349.3800 349.38 349.38 .002472 229.9000 229.90 229.90 .002560 308.4800 308.48 308.48 .002747 217.2900 217.29 217.29 .003479 485.6700 485.67 485.67 .003574 381.7000 381.70 381.70 .003693 416.2000 416.20 416.20 .003735 363.4200 363.42 363.42 .003833 281.7300 281.73 281.73 .004375 292.2500 292.25 292.25 .004462 612.1900 612.19 612.19 .004602 602.8600 602.86 602.86 .004610 651.3900 651.39 651.39 .005447 559.4100 559.41 559.41 .005728 593.4200 593.42 593.42 .005957 756.5400 756.54 756.54 .006570 860.6700 860.67 860.67 .007194 951.0500 951.05 951.05 .007869 765.6500 765.65 765.65 .008045 718.4200 718.42 718.42 .009405 1083.4600 1083.46 1083.46 .009588 1117.0000 1117.00 1117.00 .0010441 1167.3000 1167.30 1167.30 .00Total 522.7552 47.56 1167.30 1119.744、对某变量作置信水平为95.45%的区间估计(变量自选)T-TestOne-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error MeanRATIO 27 11.8148 2.57259 .49510 One-Sample TestTest Value = 0t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLower UpperRATIO 23.864 26 .000 11.8148 10.7971 12.8325 说明:收入支出比在置信水平为95.45%下的估计区间为:(10.7971, 12.8325).5、对某变量作显著性水平为5%的假设检验(变量自选参数自定)。

spss统计实验报告

spss统计实验报告

spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言:SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。

本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例,展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。

一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。

通过对一组学生进行调查,收集他们的学习时间和成绩数据,然后使用SPSS进行统计分析,以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。

二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象,通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。

学习时间以每周学习小时数为单位,成绩以百分制表示。

通过这种方式,我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。

三、数据处理与清洗在进行统计分析之前,我们需要对数据进行处理和清洗,以确保数据的准确性和一致性。

首先,我们检查数据是否存在缺失值或异常值。

如果发现有缺失值或异常值,我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。

其次,我们对数据进行变量命名和编码,以便后续的分析和解释。

最后,我们对数据进行了简单的描述性统计,包括计算平均值、标准差和分布情况等。

四、数据分析与结果在进行数据分析时,我们首先进行了相关性分析,以确定学习时间和成绩之间的关系。

通过SPSS的相关性分析功能,我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。

结果显示,学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系(r=0.75,p<0.01),即学习时间越长,成绩越好。

接下来,我们进行了回归分析,以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。

通过SPSS的线性回归功能,我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。

回归分析的结果显示,学习时间对成绩的解释程度为56%,即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。

此外,回归模型的显著性检验结果也显示,该模型的回归系数是显著的(p<0.01)。

spss描述统计实验报告

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spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。

它可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析,从而得出结论并做出预测。

本实验旨在利用SPSS软件对实验数据进行描述统计分析,以探究数据的特征和规律。

实验设计本实验选取了一组包括性别、年龄、身高和体重等信息的样本数据,共计100个样本。

通过SPSS软件对这组数据进行描述统计分析,包括均值、标准差、频数分布等指标,以便对样本数据进行全面的了解。

结果分析首先,我们对样本数据中的性别进行了频数分布分析。

结果显示,样本中有55%的男性和45%的女性,性别分布相对均衡。

接着,我们对年龄、身高和体重等连续变量进行了均值和标准差的分析。

结果显示,样本的平均年龄为30岁,标准差为5岁;平均身高为170厘米,标准差为8厘米;平均体重为65公斤,标准差为10公斤。

这些数据表明样本中的年龄、身高和体重分布较为集中,且具有一定的变异性。

结论通过对样本数据的描述统计分析,我们得出了对样本特征和规律的初步认识。

样本中男女比例相对均衡,年龄、身高和体重分布较为集中且具有一定的变异性。

这些结果为我们进一步的数据分析和研究提供了重要参考。

总结SPSS软件作为一种强大的数据分析工具,可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析,从而深入了解数据的特征和规律。

本实验利用SPSS对样本数据进行了描述统计分析,得出了对样本特征和规律的初步认识,为后续的研究工作奠定了基础。

希望本实验能够对SPSS软件的应用和描述统计分析方法有所启发,为相关研究工作提供参考。

统计学spss实验报告

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统计学spss实验报告《统计学SPSS实验报告》在统计学领域,SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,它能够帮助研究人员对数据进行分析和处理。

本实验报告将介绍使用SPSS进行统计分析的过程和结果。

实验目的:本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行统计分析,包括描述统计、相关分析和回归分析,以验证数据的相关性和预测能力。

实验步骤:1. 数据导入:首先将实验所需的数据导入SPSS软件中,确保数据格式正确。

2. 描述统计:对数据进行描述统计分析,包括均值、标准差、最大值、最小值等。

3. 相关分析:通过SPSS进行相关分析,探究变量之间的相关性。

4. 回归分析:进行回归分析,验证变量之间的预测能力。

实验结果:1. 描述统计结果显示,样本的平均值为X,标准差为X,最大值为X,最小值为X。

2. 相关分析结果表明,变量A与变量B之间存在显著的正相关关系(r=0.7,p<0.05)。

3. 回归分析结果显示,变量A对变量B的预测能力较高(R²=0.5,p<0.05)。

结论:通过SPSS软件的统计分析,我们得出了以下结论:变量A与变量B之间存在显著的正相关关系,并且变量A对变量B具有较高的预测能力。

这些结果为我们提供了对数据的深入理解和有效的预测能力。

总结:SPSS软件作为一种强大的统计分析工具,能够帮助研究人员对数据进行全面的统计分析。

通过本实验,我们深入了解了SPSS软件的使用方法和统计分析过程,为今后的研究工作提供了重要的参考和指导。

通过本次实验报告,我们对SPSS软件的统计分析能力有了更深入的了解,也为我们今后的科研工作提供了重要的参考和指导。

希望本实验报告能够对读者有所启发和帮助。

管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告

假设检验的S P S S实现一、实验目的与要求1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。

2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。

3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。

二、实验内容提要1.从一批木头里抽取5根,测得直径如下(单位:cm),是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm12.3 12.8 12.4 12.1 12.72.比较两批电子器材的电阻,随机抽取的样本测量电阻如题表2所示,试比较两批电子器材的电阻是否相同(需考虑方差齐性的问题)A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.1413. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验,要求按此思路对例课本13.4进行重新分析,比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。

4.一家汽车厂设计出3种型号的手刹,现欲比较它们与传统手刹的寿命。

分别在传统手刹,型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品,在相同的试验条件下,测量其使用寿命(单位:月),结果如下:传统手刹: 21.2 13.4 17.0 15.2 12.0型号 I : 21.4 12.0 15.0 18.9 24.5型号 II : 15.2 19.1 14.2 16.5 24.5型号 III : 38.7 35.8 39.3 32.2 29.6(1)各种型号间寿命有无差别?(2)厂家的研究人员在研究设计阶段,便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。

此时应当考虑什么样的分析方法?如何使用SPSS实现?三、实验步骤为完成实验提要1.可进行如下步骤1.在变量视图中新建一个数据,在数据视图中录入数据,在分析中选择比较均值,单样本t检验,将直径添加到检验变量,点击确定。

单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误zhijing5 12.460 .2881 .1288单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限zhijing96.708 4 .000 12.4600 12.102 12.818为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据,在变量视图中输入dianzu和pici,然后再数据视图中录入数据,选择分析,描述统计,探索,在勾选带检验的正态图,以及未转换,点击确定方差齐性检验Levene 统计量df1 df2 Sig.dianzu 基于均值.653 1 12 .435 基于中值.607 1 12 .451 基于中值和带有调整后的 df.607 1 11.786 .451 基于修整均值.691 1 12 .422为完成内容提要3.需进行如下步骤:3.1.打开pairedt.sav,在变量视图中添加差值,选择转换的计算变量,在目标变量智能光添加chazhi,数字表达式为after – before,点击确定。

统计分析软件SPSS实验报告

实验报告课程名称:统计分析软件(SPSS)学生实验报告一、实验目的及要求二、实验描述及实验过程(一)、利用SPSS绘制统计图1、打开“职工数据.sav”,调用Graphs 菜单的Bar功能,绘制直条图。

直条图用直条的长短来表示非连续性资料的数量大小。

弹出Bar Chart定义选项。

2、在定义选项框的下方有一数据类型栏,大多数情形下,统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。

在定义选项框的上方有3种直条图可选:Simple为单一直条图、Clustered 为复式直条图、Stacked为堆积式直条图,本实验选单一直条图。

3、点击Define钮,弹出Define Clustered Bar: Summaries for groups of cases对话框,在左侧的变量列表中选基本工资点击按钮使之进入Bars Represent栏的Other summary function选项的Variable框,选性别/文化程度/职称点击按钮使之进入Category Axis框。

1.点击analyze中的Descriptive Statistics选择frequencies,弹出一个frequencies对话框,选中基本工资和年龄拖入Variable(s)列2.点击statistics选择相应的统计量(例如:Mean,.median,mode等)3.点击continue ,点击OK。

(三)、用SPSS做回归分析(一元线性回归)1.点击Graphs 选择Scatter/dot2.选择simple scatter 点击Define3.将基本工资这个变量输入Y-Axis ,将年龄输入X-Axise4.点击OK ,结果如图5.点击analyze中的regression选择linear,将这个基本工资变量输入 Dependent ,将年龄输入Independt(s6.点击OK(四)、用SPSS做回归分析(多元线性回归)1、在“Analyze”菜单“Regression”中选择Linear命令2、在弹出的菜单中所示的Linear Regression对话框中,从对话框左侧的变量列表中选择基本工资,将年龄,职称,文化程度添加到Dependent框中,表示该变量是因变量。

管理统计学SPSS数据管理 实验报告(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】数据管理一、实验目的与要求1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。

2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。

3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。

二、实验内容提要1.自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作2.针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

(1)根据变量bdate生成一个新变量“年龄”(2)根据jobcat分组计算salary的秩次(3)根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总(4)生成新变量grade,当salary<20000时取值为d,在20000~50000范围内时取值为c,在50000~100000范围内取值为b,大于等于100000时取值为a三、实验步骤1、针对CCSS案例数据的数据管理操作1.1.计算变量,输入TS3到目标变量,在数字表达式中输入3,把任意年龄段分成三个组20-30设为1组,1-40设为2组41-50设为3组。

图1,图11.2.对已有变量的分组合并,在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮,原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮,系统打开“重新编码到其他变量:旧值和新值”,如下图2,图2图31.3.可视离散化,选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量,单击继续,如下图4,图4单击“生成分割点”,设定分割点数量为10,宽度为5,第一个分割点位置为18,单击“应用”,如下图,图5结果显示如下,图62.针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

2.1.根据变量bdate生成一个新变量“年龄”,选择“转换”->”计算变量”,如下图,图7结果显示如下,图82.2.根据jobcat分组计算salary的秩次,图9结果显示如下,图102.3.根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总图11结果显示如下,图122.4.生成新变量grade,当salary<20000时取值为d,在20000~50000范围内时取值为c,在50000~100000范围内取值为b,大于等于100000时取值为a图13结果显示如下,图14 四、实验结果与结论。

管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告

数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。

2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。

3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。

二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图, 并考察其是否服从正态分布。

2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框, ②在图库中选择直方图组, 将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1, 将其拖入画布的横轴框中, ④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框, 随后单击下方的应用按钮。

2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框, ②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中, ③在变量列表中找到index1, 将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中, ⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组, 将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡, 选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中, 城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数, 单击应用按钮⑦单击确定按钮4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组, 将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形, 然后双击图形进入编辑状态, 选中类别分类轴, 在属性对话框的分类选项卡中, 在排序依据下拉列表框中选择统计选项, 在方向下拉列表框中选择降序选项, 单击应用按钮3.5. 用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势①选择图形->图表构建程序菜单项, 打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组, 将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组(设置颜色)框中, 然后再双击该框, 再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形, 然后双击图形进入编辑状态, 将均值连续轴刻度范围修改为85~105, 小数位数更改为0四、实验结果与结论。

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