SPSS软件及应用实验报告
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2010.9.8一、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1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一2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相关分析实验报告本科教学实验报告(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。
spss统计软件及其应用报告实验四
实验四方差分析开课实验室：年月日姓名成绩年级专业学号1221116实验小组成员指导教师侯艳红一、实验内容（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)（二）多因素方差分析(Univariate过程)（三）协方差分析(Univariate过程)二、实验目的学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)实验内容：某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
排污口 1 2 3 4大肠杆菌数量9,12,7,5 20,14,18,12 12,7,6,10 23,13,16,21 实验步骤：1．建立数据文件。
定义变量名：编号、大肠杆菌数量和排污口的变量名分别为x1、x2、x3，之后输入原始数据。
2. 选择菜单“Analyz e→Compare Means→One-way ANOV A”，弹出单因素方差分析对话框。
从对话框左侧的变量列表中选择变量”大肠杆菌数量”，使之进入“Dependent List”列表框；选择“排污口”进入“Factor”框。
3．选择进行各组间两两比较的方法。
单击“Post Hoc”，弹出“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”。
在“Equal Variances Assumed”复选框组中选择LSD.4．定义相关统计选项以及缺失值处理方法。
单击“Options”按钮，弹出“One-Way ANOV A: Options”对话框。
在“Statistics”复选框组选择Descriptive 和Homogeneity-of-variance.同时选中“Means plot”复选框。
5．单击“OK”按钮，执行单因素方差分析，得到输出结果。
（二）多因素方差分析(Univariate过程)实验内容:某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单位面积内大肠杆菌数量如下表所示，请检验它们是否有差别。
SPSS上机实验报告一
1.数据文件的建立。
打开SPSS,在数据编辑器的变量视图中，输入变量的属性特征，如Name,Width,Decinmal等。
以习题一为例，输入为下：返回数据编辑库，数据视图，直接录入数据。
习题一的数据表如下：点击Save，输入文件名将文件保存。
2.数据的整理数据编辑窗口的Date可提供数据整理功能。
其主要功能包括定义和编辑变量、观测量的命令，变量数据变换的命令，观测量数据整理的命令。
以习题一为例，将上图中的数据进行整理，以GDP值为参照，升序排列。
数据整理后的数据表为：整理后的数据，可以直观看出GDP值的排列。
3、频数分析。
以习题一为例(1).单击“分析→描述统计→频率”(2)打开“频率”对话框，选择GDP为变量(3)单击“统计量”按钮，打开“统计量”对话框.选择中值及中位数。
得到如下结果：（4）单击“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，选择GDP（亿元），输出为统计量。
结果如下：4、探索分析以习题2为例子：（1）单击“分析→统计描述→频率”，打开“频率”对话框，选择“身高”变量。
（2）选择统计量，分别选择百分数，均值，标准差，单击图标。
的如下结果：（3）单击“分析→统计描述→探索”，选择相应变量变量，单击“绘制”，选择如下图表，的如下结果：从上述图标可以看出，除了个别极端点以外，数据都围绕直线上下波动，可以看出，该组数据，在因子水平下符合正态分布。
4．交叉列联表分析：以习题3,原假设是吸烟与患病无关备择假设是吸烟与患病有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应变量变量，单击精确，并选择“统计量”按钮，选择“卡方”作为统计量检验，然后单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数。
得出分析结果如下：分析得出卡方值为7.469,，自由度是1，P值为0.004<0.05拒绝原假设，故有大于95%的把握认为吸烟和换慢性气管炎有关。
习题4：原假设是性别与安全性能的偏好无关备择假设是性别与安全性能的偏好有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应行列变量然后选择“统计量”按钮，以“卡方”作为统计量检验.单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数单击“确定”，得出分析结果如下：分析得出卡方值为19自由度是4，P值为0.001<0.05拒绝原假设，故有99.9%的把握认为性别与安全性能的偏好有关5实验作业补充。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
spss实验报告
SPSS实验报告
一、实验目的
明确SPSS提供了哪几种参数检验方法，掌握SPSS单样本t检验、两独立样本t检验和两配对样本t检验的基本思想，能够利用概率P-值以及置信区间进行统计决策，并掌握其数据组织方式和具体操作。
二、实验题目
1、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：
（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。
（2）基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的９５％的置信区间。
2、如果将第2章第9题的数据看做来自总体的随机样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异。
三、实验步骤
1、将数据输入数据窗口
（1）Analyze Descriptive Statistics Frequencies，在弹出的Frequencies对话框中进行操作。
（2）Analyze Compare Means One-Sample T test
2、Transform Compute，在弹出的对话框中进行如下操作，运行得到学生的课程平均分；
Analyze Compare Means Independent-Samples T test，在弹出的对话框中进行如下操作，对男女生的课程平均分进行检验。
3、Analyze Compare Means Paired-Samples T test
四、实验结果
1、（1）
（2）
2、
3、。
管理里统计学SPSS软件基本窗口熟悉 实验报告
SPSS软件基本窗口熟悉
一、实验目的与要求
1.了解SPSS软件的基本构成。
2.熟悉SPSS软件的启动与退出。
3.掌握常用窗口的操作。
二、实验内容提要
1. SPSS基本操作界面的熟悉
2. SPSS基础设置的操作
三、实验步骤
1、首先打开windows系统, 在“开始”菜单中找到IBM SPSS Statistics组, 选择其中
的启动项IBM SPSS Statistics 20, 就会启动IBM SPSS Statistics 20, 这时你就很清楚地看到spss的基本操作界面, 同时可以根据需求对各个窗口进行操作。
若退出该软件, 则选择“文件”→“退出”菜单项, 或直接关闭窗口, 即可退出Spss。
2、Spss是多窗口软件, 用时最多四种, 下面只做简要说明。
3、数据窗口
首先找到菜单栏, 点击分析→描述统计→频率, 在里面选着合适的一项点击, 最后确定即可。
2、输出窗口
点击主窗口上方的“分析—→频率“, 可以在结果窗口中看到想要分析的数据的结果
结果如下图: 4、语法窗口
5、脚本窗口
四、实验结果与结论
通过spss基本操作界面的熟悉和基础设置的操作, 目前我已熟悉了本软件的基本操作界面和基础设置的操作, 发现SPss这个软件有一定的优势和劣势。
这为我以后的学习打下了一定的基础。
在上述的4类窗口都可以同时打开多个数据文件, 或多个结果文件, 也就
是说实际工作中使用的窗口数可以远远多于4个。
而此时spss系统对数据窗口、输出窗口都是使用工作名称来进行定位的。
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实验报告完整版
SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72从图看出，sig=0.002，小于0.05，因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。
第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPSS软件及应用实验报告关于男性裤子尺寸影响因素的研究本报告主要是通过搜集了影响男性裤子尺寸的9个因素，分别是腰围、腹围、直档1、直档2、全浪、大腿根围、膝盖围、臀围、裤长，一共测量了250组数据。
旨在通过因子分析，利用降维思想，把多指标转化为少数几个综合指标，并分析得到的主因子的含义。
本报告主要研究的问题如下：（1）对数据进行描述性统计，并按照尺寸换算将厘米换算成尺寸，对数据按照腰围这一指标进行分组，编制频数分布表，并绘制频数分布的直方图；（2）使用单样本K-S检验对腰围换算成尺寸后的数据进行非参数检验，验证是否服从正态分布；（3）对数据进行因子分析，并对因子的含义进行分析。
问题1：根据腰围对所有的样本进行分组，分组结果见附录。
所搜集的腰围数据范围是[62.5,107],根据一尺约为33.3厘米,换算成尺寸范围是一尺九——三尺二，不足的四舍五入。
得到结果如下：尺寸频率百分比有效百分比累积百分比有效 1.9 2 .8 .8 .82.0 13 5.2 5.2 6.02.1 27 10.8 10.8 16.82.2 43 17.2 17.2 34.02.3 52 20.8 20.8 54.82.4 34 13.6 13.6 68.42.5 26 10.4 10.4 78.82.6 27 10.8 10.8 89.62.7 6 2.4 2.4 92.02.8 7 2.8 2.8 94.82.9 10 4.0 4.0 98.83.0 1 .4 .4 99.23.1 1 .4 .4 99.63.2 1 .4 .4 100.0总计250 100.0 100.0表1 尺寸频数分布表图1 频数分布直方图从表1可以看出有82.8%的男性腰围在二尺一和二尺六之间，从表2发现所调查的男性腰围均值为2.37，标准差为0.237，并且近似服从正态分布。
问题2：对腰围换算成尺寸后的数据进行使用单样本K-S检验时，选择方法是正态分布，检验结果如下：单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验尺寸数字250正态参数a,b平均值 2.366标准偏差.2368最极端差分绝对.158正.158负-.073检验统计.158渐近显著性（双尾）.000ca. 检验分布是正态分布。
b. 根据数据计算。
c. Lilliefors 显著性校正。
表2 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验描述统计数字平均值标准偏差最小值最大值(X)尺寸250 2.366 .2368 1.9 3.2表3 腰围的简单描述统计表2给出了单样本Kolmogorov-Smirnov检验的相关统计量。
从表中可以看出单样本K-S检验z统计量值为0.158，渐进显著性水平为0小于0.05，应该是拒绝原假设，认为男性腰围不服从正态分布。
虽然250个样本可以认为是大样本数据，但是就全国人数来说还是太少了。
该数据是来自2015年燕山大学的部分男生，所以出现这样的结果很可能是样本数据太少。
不过也有可能是男性腰围确实不服从正态分布，因为现在还没人针对这一课题进行研究。
问题3：将数据导入SPSS，在菜单栏中依次单击“分析”—>“降维”—>“因子分析”，得到结果如下：KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
.850Bartlett 的球形度检验上次读取的卡方1643.806自由度36显著性.000表4 KMO 和巴特利特检验上表给出了KMO 和巴特利特检验的结果，其中KMO的值越接近1表示越适合做因子分析，从该表可以得到KMO的值为0.850，表示适合做因子分析。
Bartlett 的球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，显著性p值为0.000小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，即变量之间存在相关关系，适合做因子分析。
公因子方差初始值提取腰围 1.000 .889腹围 1.000 .813直裆1 1.000 .717直裆2 1.000 .733全浪 1.000 .509大腿根围 1.000 .828膝盖围 1.000 .725臀围 1.000 .880裤长 1.000 .494提取方法：主成份分析。
表5 公因子方差表5给出了每个变量共同度的结果。
该表左侧表示每个变量可以被所有因素所能解释的方差，右侧表示变量的共同度。
从该表可以得出，因子分析的变量共同度都比较高，表示变量中的大部分信息均能够被因子所体现，说明因子分析是有效的。
总方差解释组件初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积 % 总计方差百分比累积 % 总计方差百分比累积 %1 4.711 52.340 52.340 4.711 52.340 52.340 4.418 49.091 49.0912 1.878 20.864 73.204 1.878 20.864 73.204 2.170 24.112 73.2043 .709 7.880 81.0844 .591 6.569 87.6535 .346 3.840 91.4936 .307 3.410 94.9027 .214 2.382 97.2848 .142 1.582 98.8669 .102 1.134 100.000提取方法：主成份分析。
表6 总方差解释表6给出了因子贡献率的结果。
该表中左侧部分为初始特征值，中间为提取的主因子结果，右侧为旋转后的主因子结果。
“合计”指因子的特征值，其中只有前两个因子的特征值大于1，并且前两个因子的特征值之和占总特征值的73.204%，因此提取前两个因子作为主因子。
成分矩阵a组件1 2腰围.893 -.304腹围.855 -.286直裆1 .565 .631直裆2 .301 .801全浪.623 .347大腿根围.893 -.176膝盖围.845 -.106臀围.927 -.144裤长.118 .693提取方法：主成份分析。
a. 已提取 2 个成分。
表7 成分矩阵旋转后的成分矩阵a组件1 2腰围.943 -.001腹围.902 .004直裆1 .332 .779直裆2 .028 .856全浪.479 .529大腿根围.902 .120膝盖围.834 .171臀围.924 .161裤长-.110 .694提取方法：主成份分析。
旋转方法：Kaiser 标准化最大方差法。
aa. 旋转在 3 次迭代后已收敛。
表8 旋转后的成分矩阵表7给出了未旋转的因子载荷。
从该表可以得到利用主成分方法提取的两个主因子的载荷值。
为了方便解释因子含义，需要进行因子旋转。
表8给出了旋转后的因子载荷值，其中旋转方法是Kaiser标准化的正交旋转法。
通过因子旋转，各个因子有了比较明确的含义。
表9 碎石图表9给出了特征值的碎石图，通常该图显示大因子的陡峭程度和剩余因子平缓的尾部之间明显的中断。
一般选取的主因子在非常陡峭的斜率上，而在平缓斜率上的因子对变异的解释能力非常小。
从该图可以看出前两个因子都处在非常陡峭的斜率上，而从第三个因子开始斜率开始变得平缓，因此选择前两个因子作为主因子。
成分得分系数矩阵组件1 2 腰围 .231 -.092 腹围 .221 -.086 直裆1 .005 .357 直裆2 -.077 .425 全浪 .066 .217 大腿根围 .210 -.028 膝盖围 .188 .004 臀围 .211 -.010 裤长 -.095 .357 提取方法：主成份分析。
旋转方法：Kaiser 标准化最大方差法。
组件评分。
表10 成分得分系数矩阵通过成分得分系数矩阵可以看出，每个因子只有部分指标的因子载荷较大，因此可以根据上表对指标进行分类。
在第一个因子上因子载荷较大的有腰围、腹围、大腿根围、膝盖围和臀围，此类可以命名为胖瘦因子；在第二个因子上因子载荷较大的有直裆1、直裆2、全浪、裤长，此类命名为高矮因子。
由表10可得两个因子f 1、f 2的线性组合如下（腰围、腹围、直档1、直档2、全浪、大腿根围、膝盖围、臀围、裤长分别用x 1、x 2、x 3、x 4、x 5、x 6、x 7、x 8、x 9来表示）：11234567890.2310.2210.0050.0770.0660.210.1880.2110.095f x x x x x x x x x =++-++++-21234567890.0920.0860.3570.4250.2170.0280.0040.010.357f x x x x x x x x x =--+++-+-+ 按以上2个线性组合计算因子得分，以各因子的方差贡献率占2个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得到各人裤子尺寸的综合得分，即：12(52.3420.864)/73.204f f f =+。