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spss实验报告
spss实验报告SPSS实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和分析功能，能够帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息。
本篇文章将以实验报告的形式，介绍一项使用SPSS进行数据分析的实验，并展示分析结果及其相关讨论。
实验目的：本实验旨在探究不同睡眠时间对学生记忆力的影响。
通过收集一组学生的睡眠时间数据，并使用SPSS进行统计分析，我们希望得出关于睡眠时间和记忆力之间的关系的结论。
实验设计：我们在实验中随机选择了100名大学生作为研究对象。
通过给予他们不同的睡眠时间，我们分为三组：短睡眠组（每晚睡眠时间不超过5小时）、正常睡眠组（每晚睡眠时间为7-8小时）和长睡眠组（每晚睡眠时间超过9小时）。
然后，我们进行了一项记忆力测试，测试对象需要记住一组单词，并在一定时间后进行回忆。
最后，我们使用SPSS对数据进行分析，以确定睡眠时间与记忆力之间的关系。
数据收集与处理：在实验中，我们首先记录了每位学生的睡眠时间，然后进行了记忆力测试并记录了他们的得分。
将这些数据输入SPSS软件中进行处理，我们得到了每个组的平均记忆力得分以及相应的标准差。
实验结果：通过SPSS的数据分析功能，我们得出了以下结果：- 短睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
- 正常睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
- 长睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
讨论与结论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：1. 短睡眠时间对学生的记忆力有负面影响。
短期内睡眠不足可能导致记忆力下降，学生在记忆任务上的表现较差。
2. 正常睡眠时间是保持良好记忆力的关键。
睡眠时间在7-8小时之间的学生表现出较好的记忆能力。
3. 长睡眠时间对学生的记忆力也有负面影响。
过长的睡眠可能导致学生感到疲倦和困乏，从而影响他们的记忆能力。
SPSS统计实验-课程实验报告
课程实验报告专业年级09教育管理课程名称教育统计与测量指导教师黄照旭学生姓名石畅学号200915441006 实验日期2011年10月12日实验地点二教2-9 实验成绩教务处制2011 年10 月12日实验项目名称SPSS教育统计实验实验目的及要求熟悉SPSS界面及一般操作，能够熟练运用SPSS软件进行相关分析、t检验、方差分析、一元线性回归分析实验内容对老师提供的数据按要求使用SPSS软件进行分析，并解释输出结果。
实验步骤一、分析题目，输入数据；二、对数据进行分析；三、得出结果，填写实验报告实验环境SPSS18.0中文版软件实验结果与分析实验一：相关系数课程A 课程B Spearman 的rho 课程A 相关系数相关系数 1.000 .657*Sig.（双侧）（双侧） . .020 N 12 12 课程B 相关系数相关系数 .657* 1.000 Sig.（双侧）（双侧） .020 . N 12 12 *. 在置信度（双测）为在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。
时，相关性是显著的。
说明P值=0.02<0.05，说明在置信度为0.05时，课程A与课程B相关；P值=0.02>0.01，说明在置信度为0.01时，不相关。
不相关。
实验二：单个样本统计量N 均值均值 标准差标准差 均值的标准误均值的标准误VER 20 75.2500 2.95359 .66044 单个样本检验检验值检验值 = 72 t df Sig.(双侧) 均值差值均值差值差分的差分的 95% 置信区间置信区间下限下限 上限上限VER 4.921 19 .000 3.25000 1.8677 4.6323 说明：由于P的值=0.00<0.05,所以山区成年男子的脉搏均数与该地成年男子有显著性差异。
实验三：T 检验检验组统计量学生学生 N 均值均值 标准差标准差 均值的标准误均值的标准误自尊总分自尊总分干部干部 10 34.1000 6.93542 2.19317 非干部非干部10 33.4000 6.81828 2.15613 说明：通过T 检验可知，方差齐性检验可知，方差齐性独立样本检验方差方程的方差方程的 Levene 检验检验均值方程的均值方程的 t 检验检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值均值差值 标准误差值 差分的95%置信区间置信区间下限下限自尊总分假设方差相等假设方差相等 .009 .927 .228 18 .823 .70000 3.07553 假设方差不相等.228 17.995 .823 .70000 3.07553 说明：由于P 的值=0.823>0.05，接受原假设，所以学生干部与非学生干部自尊水平没有显著性差异。
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。
spss实验报告
初始
提取
a1
1.000
.928
a2
1.000
.738
a3
1.000
.900
a4
1.000
.872
a5
1.000
.901
a6
1.000
.867
a7
1.000
.919
a8
1.000
.907
a9
1.000
.965
a10
1.000
.939
提取方法：主成份分析。
由表可知，从提取一列看，各个变量的共同度都比较大，说明变量空间转化为因子空间时，保留比较多的信息，因此，因子分析的效果显著。
70.9000
9.90454
3.13209
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
差分的95%置信区间
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
下限
上限
成绩
假设方差相等
.071
.793
2.570
18
.019
11.10000
4.31908
2.02595
20.17405
假设方差不相等
图7-1
结果如下：
描述性统计量
均值
标准差
N
平时成绩
75.15
10.664
20
高考成绩
20.15
4.891
20
相关性
平时成绩
高考成绩
平时成绩
Pearson相关性
1
.824**
显著性（双侧）
.000
SPSS试验报告
》SPSS的应用《统计分析与实验报告090911 班级：学号：09091141
姓名：律江山评分：
南昌航空大学经济管理学院
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告
实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告实验课程名称：统计分析与SPSS的应用。
SPSS的相关分析实验报告
第三题：
1打开SPSS软件，建立不同地区不同质量原料数据的文件，并保存为“数据二.sav”，如图
2选择菜单：【Analyze】→【Descriptive Statistics】→【Crosstabs】,将“地区”选入行变量，将“原料质量”选入列变量，在Cells和Statistics中选择需要计算的检验方式。
实验报告
姓名
学号
专业班级
课程名称
统计分析与SPSS的应用
实验室
成绩
指导教师
卢彩
实验名称
SPSS的相关分析
一、实验目的：
掌握相关分析、偏相关分析、品质相关分析的基本思想和具体操作，能够解释分析结果的统计意义和实际含义，并掌握其数据组织方式。
二、实验题目：
1.合成纤维的强度与其拉伸倍数有关，测得试验数据如下表所示，
3、一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如下表。检验各地区与原料之间是否存在依赖关系（0.05)
地区
一级
二级
三级
合计
甲地区
52
64
24
140
乙地区
60
59
52
171
丙地区
50
65
74
189
合计
162
188
150
500
4、某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据，如下表。现求降雨量和产量的偏相关系数，并进行检验。
产量
降雨量
温度
150
spss实验报告4
SPSS实验报告4引言SPSS（统计软件包for社会科学）是一种用于统计数据分析的软件工具。
本报告将使用SPSS来分析一组数据，以回答某个特定问题。
数据背景我们收集了一组学生的考试成绩数据，包括他们的性别、年龄和三门科目的成绩。
我们的目标是了解性别和年龄是否对考试成绩有影响。
数据收集我们在一所中学中随机选择了100名学生作为研究对象，并记录了他们的性别、年龄和三门科目的成绩。
数据以电子表格的形式存储，并导入SPSS进行分析。
数据分析步骤1：数据清洗在开始分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。
我们检查了数据是否存在缺失值、离群值或其他异常情况，并进行了相应的处理。
步骤2：描述性统计为了更好地理解数据的分布情况，我们进行了一系列的描述性统计分析。
我们计算了每门科目的平均分、标准差和分位数，并绘制了成绩分布图。
步骤3：性别对成绩的影响我们首先分析了性别对考试成绩的影响。
我们使用SPSS进行了两个独立样本t检验，分别比较男生和女生在每门科目上的成绩差异。
结果显示，在数学科目上，男生的平均成绩显著高于女生；而在语文和英语科目上，两者之间没有显著差异。
步骤4：年龄对成绩的影响接下来，我们分析了年龄对考试成绩的影响。
我们使用SPSS进行了一元方差分析，比较不同年龄组之间的平均成绩差异。
结果显示，年龄对三门科目的成绩均没有显著影响。
结果讨论根据我们的分析结果，我们得出以下结论：1.在这个学生群体中，男生在数学科目上的平均成绩显著高于女生，而在语文和英语科目上，两者之间没有显著差异。
2.年龄对考试成绩没有显著影响。
这些结果可能对学校教育管理和教学改进有一定的启示意义。
学校可以注意到男生在数学科目上的较高成绩，可能需要针对女生的数学学习提供一些额外的支持和帮助。
同时，年龄对考试成绩没有显著影响，这意味着学生的学习能力和表现不一定随着年龄的增长而提高。
结论本研究使用SPSS对一组学生的考试成绩数据进行了分析。
SPSS实验报告
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。
2.学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。
3.复习权重等前章的知识。
⼆﹑实验内容题⽬⼀打开数据⽂件“data4-5.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；（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，其值标签设为：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．解决问题的原理因为问题涉及各科成绩，⽤描述性分析，第⼆问要先进⾏数据分段，其后利⽤频数分析描述统计量并可以⽣成条形图等。
2.实验步骤针对第⼀问第1步打开数据菜单选择：“⽂件→打开→数据”，将“data4-8.sav”导⼊。
第2步⽂件拆分菜单选择：“数据→拆分⽂件”，打开“分割⽂件”对话框，点击⽐较组按钮，将“科⽬”加⼊到“分组⽅式”列表框中，并确定。
第3步描述分析设置：（1）选择菜单：“分析→描述统计→描述”，打开“描述性”对话框，将“成绩””加⼊到“变量”列表框中。
打开“选项”对话框，选中如下图中的各项。
点击“继续”按钮。
（4）回到“描述性”对话框，点击确定。
针对第⼆问第1步频率分析设置：（1）选择菜单：“分析→描述统计→频率”，（2）打开“频率（F）”对话框，点击“合计”。
再点击“继续”按钮.（3）打开“图表”对话框，选中“条形”复选框，点击“继续”按钮。
（4）回到“频率（F）”对话框，点击确定。
（5）重复步骤（1）（2）把步骤（3）改成打开“图表”对话框，选中“饼图”复选框，点击“继续”按钮。
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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。
为某班级16位学生的身高全距为30，极小值为150，极大值为180，均值为166.66，标准差为9.668，方差为93.463，峰度为-1.330，各个分位点的数据如图所示，16个身高数据有14个出现一次，又一个数据
出现2次。
由直方图可以看出某班16位同学的身高成双峰的形态，在150-160的同学较多，在170左右的同学最多，分布并不均匀。
男生女生的身高茎叶图显示出男生身高主要集中在171-174，女生主要集中在155-156，女生的身高明显低于男生。
四、实验心得：
统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。
通过SPSS对数据的分析，方便了我们的生活，使生活中的数据能够迅速、简洁、直观的表达，数据分析工作如果离开统计软件几乎是无
法正常开展。
在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，
是十分必要的。