华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验-(1)剖析
多元统计分析实验指导书——实验一均值向量和协方差阵检验
实验一SPSS软件的基本操作与均值向量和协方差阵的检验【实验目的】通过本次实验，了解SPSS的基本特征、结构、运行模式、主要窗口等，了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法,对SPSS有一个浅层次的综合认识。
同时能够掌握对均值向量和协方差阵进行检验。
【实验性质】必修，基础层次【实验仪器及软件】计算机及SPSS软件【实验内容】1.操作SPSS的基本方法(打开、保存、编辑数据文件)2.问卷编码3.录入数据并练习数据相关操作4.对均值向量和协方差阵进行检验，并给出分析结论。
【实验学时】4学时【实验方法与步骤】1.开机2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS3.认识SPSS数据编辑窗、结果输出窗、帮助窗口、图表编辑窗、语句编辑窗4.对一份给出的问卷进行编码和变量定义5.按要求录入数据6.练习基本的数据修改编辑方法7.检验多元总体的均值向量和协方差阵8.保存数据文件9.关闭SPSS，关机。
【实验注意事项】1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。
2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。
3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。
4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。
5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。
【上机作业】1.定义变量：试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。
表1学号姓名性别生日身高（cm）体重（kg）英语（总分100分）数学（总分100分）生活费（$代表人民币）200201 刘一迪男1982.01.12 156.42 47.54 75 79 345.00 200202 许兆辉男1982.06.05 155.73 37.83 78 76 435.00 200203 王鸿屿男1982.05.17 144.6 38.66 65 88 643.50 200204 江飞男1982.08.31 161.5 41.68 79 82 235.50 200205 袁翼鹏男1982.09.17 161.3 43.36 82 77 867.00 200206 段燕女1982.12.21 158 47.35 81 74200207 安剑萍女1982.10.18 161.5 47.44 77 69 1233.00 200208 赵冬莉女1982.07.06 162.76 47.87 67 73 767.80 200209 叶敏女1982.06.01 164.3 33.85 64 77 553.90 200210 毛云华女1982.09.12 144 33.84 70 80 343.00200211 孙世伟男1981.10.13 157.9 49.23 84 85 453.80200212 杨维清男1981.12.6 176.1 54.54 85 80 843.00男1981.11.21 168.55 50.67 79 79 657.40 200213 欧阳已祥200214 贺以礼男1981.09.28 164.5 44.56 75 80 1863.90200215 张放男1981.12.08 153 58.87 76 69 462.20200216 陆晓蓝女1981.10.07 164.7 44.14 80 83 476.80200217 吴挽君女1981.09.09 160.5 53.34 79 82200218 李利女1981.09.14 147 36.46 75 97 452.80200219 韩琴女1981.10.15 153.2 30.17 90 75 244.70200220 黄捷蕾女1981.12.02 157.9 40.45 71 80 253.00要求：1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。
spss上机实验报告范文
spss上机实验报告范文华东理工大学2022–２017学年第二学期《多元统计学》实验报告实验名称实验１数据整理与描述统计分析专业姓名学号组名/组号实验时间实验地点指导教师实验目的/要求2、熟练应用SPＳS输出描述统计量和绘制统计图。
实验内容1、对“eｍpｌoyeｅdata.ａｖ”进行数据整理，并分别给出三种工作类别(ｊobcat）的薪水（alａry）的描述统计量(均值、方差等)。
2、对第１章的习题４进行描述统计分析。
实验总结教师批阅：实验成绩：教师签名:日期:实验报告正文:实验１.1数据整理(一)对“employeedaｔa．aｖ”进行数据整理观察量排序(ｂaeｄoncｕrrent ｓalａry)变量值排序（baｓeｄoｎcurreｎtｓalarｙ: rａlary）计算新的变量(ｉncrementaｌａlａry＝cｕrrｅｎｔalary- begiｎningalary）拆分数据文件（baｓedongendｅr）结论：Tｈere ａre215femalｅemｐloyeeｓand ２５9maleｅmｐloyｅｅ.分类汇总(breａkｖariabｌe: geｎder; funcｔion:mｅaｎ）结论：Theaverａge currenｔalarｙoｆfemaｌei2６０３1．９2.Ｔheavｅｒagecurrentaｌary ofmaleiｓ4１441.7８.(二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量实验２.２描述统计分析1)样本均值矩阵结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。
每股收益(某1）的均值为-0．0９12;净资产收益率(某２）的均值为-0.0378;总资产报酬率(某3)的均值为－０.02９４；销售净利率（某4)的均值为-0．４284;主营业务增长率(Ｘ5)的均值为0．6334;净利润增长率(某6）的均值为0.7797.2）协方差阵结论:矩阵共六行六列，显示了每股收益(某1）、净资产收益率(某2)、总资产报酬率（某3)、销售净利率(某4）、主营业务增长率(某5)和净利润增长率(某6）的协方差。
华东理工大学《多元统计分析与SPSS应用实验》实验报告2
华东理工大学《多元统计分析与SPSS应用实验》实验报告2 班级学号姓名开课学院商学院任课教师任飞成绩实验报告：实验2.1 熟悉One---Sample T Test 功能（1）选用Employee data.sav 文件中的变量，Analyze→Compare Means→One---Sample T Test，将salary作为Test因变量，test值分别取34000、35000、34419、24000，作均值检验。
如图实验结果：1.Test Value=34000：双尾概率P=0.593>α=0.05，故接受原假设，说明样本salary均值与假设值34000无显著性差异；2.Test Value=35000：双尾概率P=0.460>α=0.05，故接受原假设，说明样本salary均值与假设值35000无显著性差异；3.Test Value=34419：双尾概率P=0.999>>α=0.05，故接受原假设，说明样本salary均值与假设值35000不仅无显著性差异，而且接近样本均值。
4.Test Value=24000：双尾概率P=0.00<<α=0.05，故接受原假设，说明样本salary均值与假设值24000显著性差异。
(2). 仍选用Employee data.sav 文件中的变量，先作10%的随机抽样，然后将salary作为Test因变量，test 值取34419，作均值检验。
随机抽样：data→select cases→random sample of cases→sample→approximately 10%→Continue→OK实验结果（部分原始数据序号被划掉）：再均值检验过程：Analyze →Compare Means →One---Sample T Test，将salary作为Test因变量，test 值取34419，所得实验数据结果如下图所示：双尾概率P=0.284>α=0.05，故接受原假设，说明随机抽样样本的salary均值与假设值34419无显著性差异。
多元统计分析 判别分析(方法+步骤+分析 总结)
判别分析：实验步骤：1.在SPSS窗口中选择：分析-分类-判别，将变量导入自变量框中，group导入分组变量中，选择定义范围，最小为1最大为3，并选择一起输入自变量，点击继续2.点击统计量，描述性中选择“均值”，“单变量”和”Box”，选择函数系数中的“Fisher”“未标准化”，矩阵中选择“组内相关”，点击继续3.点击分类点击继续4.点击“保存”，三个框均选中，点击继续5.点击确定实验结果分析：1.表1 组统计量看各个总体在均值等指标上的值是否接近，若接近说明各类之间在该指标差异不大表2表3 汇聚的组内矩阵若自变量之间存在高度相关，则判别分析价值不大，但并不严格，允许出现一定的相关表4 协方差矩阵的均等性的箱式检验检验结果p值>0.05时，说明协方差矩阵相等，可以进行bayes检验表7由表7可知，两个Fisher 判别函数分别为1123456212345674.99 1.861 1.6560.8770.7980.098 1.57929.4820.867 1.1550.3560.0890.0540.69y XX X X X X y X X X XX X =--+-+++=--+--++表8 结构矩阵该表是原始变量与典型变量（标准化的典型判别函数）的相关系数，相关系数的绝对值越大，说明原始变量与这个判别函数的相关性越强由表9可知各类别重心的位置，通过计算观测值与各重心的距离，距离最小的即为该观测值的分类。
表10 给出贝叶斯判别函数系数第一类：11234565317.2143.9153.190.153.011.0189.3F X X X X X X =--+-+++2. 将各样品的自变量值代入上述三个Bayes 判别函数，得到函数值。
比较函数值，哪个函数值比较大就可以判断该样品判入哪一类。
《多元统计分析分析》实验报告
《多元统计分析分析》实验报告2012 年月日学院经贸学院姓名学号实验实验成绩名称一、实验目的（一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现.（二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释.二、实验内容以教材例题7.2为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图）1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名)将表7.2数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1：图1点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2：图2：然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）：图3完成数据输入2、具体操作分析过程：（1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归：在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）：图4将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）：然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“D.W”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。
选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9）其他选项按软件默认。
最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）图5 图6图7图8图9回归分析输出结果：的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析），如果不需要对变量做标准化处理就选“协方差矩阵”；“输出”中的两项都选，要求输出没有旋转的因子解（主成分分析必选项）和碎石图（用图形决定提取的主成分或因子的个数）；“抽取“下，默认的是基于特征值（大于1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息，因为标准化后的变量方差为1，因子或者主成分作为提取的综合变量应该至少代表1个变量的信息），也可以自选提取的因子个数（即第二项），本例中做主成分回归，选择提取全部可能的3个主成分，所以自选个数填3。
华东理工大学多元统计分析与SPSS应用实验 (5)
华东理工大学2013—2014 学年第二学期《多元统计分析与SPSS应用》实验报告5 班级学号姓名开课学院商学院任课教师任飞成绩实验报告：5.11、打开例题5.1.sav文件，，如图5.1.1所示依次Analyze→Classify→Hierarchical Cluster,将x1，x2选入Variable框中图5.1.12、单击Statistics，选择Proximity Matrix，Cluster Membership中选择Range of Solutions，依次输入6,12，如图5.1.2，单击Method，Cluster Method为默认组间平均链锁法，单击Interval选项，激活右侧的参数框，单击下拉箭头，共有8个选项，选择Euclidean distance（欧式距离），如图5.1.3，单击Continue，单击Plots，选择Dendrogram，如图5.1.4单击Continue，选择OK得到结果图5.1.2图5.1.3图5.1.4图5.1.5距离矩阵图5.1.6凝聚状态表图5.1.7类成员聚类表图5.1.8树形图结果分析：本次聚类分析采取变量之间距离的计算用欧式距离，类与类之间的距离采用组间平均链锁法，将21个样本分成6~12组比较，图5.1.5为距离矩阵，给出了各样本之间的欧式距离；图5.1.6为凝聚状态表，第一列表示聚类分析的第几步，第二、三列表示本步骤中哪两个个案或者小类聚成一类。
第四列是个案距离或者小类距离。
第五列、第六列表示参与本步骤聚类的是个案还是小类，0表示个案，非零表示小类，具体数字表示第几步生成的小类。
第七列标志本步骤的结果将在第几步中用到。
图5.1.7为类成员聚类表，给出了分别聚成6~12的最终聚类结果，例如当指定聚类成6类时，1,2聚为一类，3~6聚为一类，7~10聚为一类，11~15聚为一类，16~20聚为一类。
图5.1.8为聚类树形图，既给出了聚类过程，也给出对应相应类与类之间的距离。
多元统计分析判别分析(方法步骤分析总结)
判别分析：实验步骤：1. 在SPSS窗口中选择：分析-分类-判别，将变量导入自变量框中，group 导入分组变量中，选择定义范围，最小为1最大为3，并选择一起输入自变量，点击继续2. 点击统计量，描述性中选择“均值”，“单变量”和”Box”，选择函数系数中的“Fisher”“未标准化”，矩阵中选择“组内相关”，点击继续3. 点击分类点击继续4. 点击“保存”，三个框均选中，点击继续5. 点击确定实验结果分析：1. 表1 组统计量看各个总体在均值等指标上的值是否接近，若接近说明各类之间在该指标差异不大表2组均值的均等性的检验Wilks 的 Lambda F df1 df2 Sig. 0岁组死亡概率.997 .019 2 12 .981 1岁组死亡概率.990 .063 2 12 .939 10岁组死亡概率.645 3.301 2 12 .072 55岁组死亡概率.438 7.690 2 12 .007 80岁组死亡概率.174 28.557 2 12 .000由表中看到第一二六个指标的sig值很大，说明拒绝原假设，在总体间差异不大表3 汇聚的组内矩阵若自变量之间存在高度相关，则判别分析价值不大，但并不严格，允许出现一定的相关表4 协方差矩阵的均等性的箱式检验检验结果 p值>0.05时，说明协方差矩阵相等，可以进行bayes检验表5由表5看出，函数1的特征值很大，对判别的贡献大表6表7给出非标准化的典型判别函数系数典型判别式函数系数函数1 20岁组死亡概率-1.861 -.8671岁组死亡概率 1.656 1.155 10岁组死亡概率-.877 -.356 55岁组死亡概率.798 -.089 80岁组死亡概率.098 .054平均预期寿命 1.579 .690 (常量) -74.990 -29.482由表7可知，两个Fisher判别函数分别为表8 结构矩阵结构矩阵函数1 20岁组死亡概率.008* -.001 80岁组死亡概率.288 -.388* 55岁组死亡概率.149 -.199* 10岁组死亡概率.098 .106* 1岁组死亡概率.007 .104* 平均预期寿命-.036 .091*该表是原始变量与典型变量（标准化的典型判别函数）的相关系数，相关系数的绝对值越大，说明原始变量与这个判别函数的相关性越强表9 组重心处的函数由表9可知各类别重心的位置，通过计算观测值与各重心的距离，距离最小的即为该观测值的分类。
多元统计分析原理与基于spss的应用
多元统计分析原理与基于SPSS的应用1. 引言多元统计分析是统计学中的重要分支，用于研究多个变量之间的关系和模式。
在实际应用中，SPSS是一个流行的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以用于多元统计分析。
本文将介绍多元统计分析的原理，并探讨如何利用SPSS进行实际应用。
2. 多元统计分析概述多元统计分析是一种从多个维度考察数据的统计方法。
它可以帮助研究者发现多个变量之间的模式和关联，从而提供更深入的分析和理解。
常见的多元统计分析方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。
2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种减少数据集维度的方法，它可以将大量的变量转化为少数几个主成分。
通过主成分分析，可以发现数据中的主要模式和结构，从而简化数据集和分析过程。
2.2 因子分析因子分析是一种确定变量之间潜在关系的方法。
它可以帮助研究者发现共同的因素或维度，并解释变量之间的相关性。
因子分析可用于降维或构造新的变量，进而减少数据集的复杂性。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将观测对象分组或分类的方法。
它可以通过计算对象之间的相似性或距离，将它们划分为不同的类别。
聚类分析可帮助研究者发现数据中的隐藏结构，并进行进一步的分析和解释。
2.4 判别分析判别分析是一种预测变量类别的方法。
它可以根据已知类别的样本数据，建立预测模型并进行分类。
判别分析可用于识别不同群体或类别之间的差异，并进行进一步的推断和预测。
3. 多元统计分析的应用场景多元统计分析可以应用于各种领域，如市场调研、社会科学、医学研究等。
以下是一些常见的应用场景：•市场调研：通过主成分分析和因子分析，可以帮助企业确定消费者需求和消费行为的主要影响因素。
•社会科学：聚类分析可用于对人群进行社会分类，从而提供对人群特征和行为的深入理解。
•医学研究：判别分析可以应用于医学诊断，预测患者是否患有某种疾病或疾病的严重程度。
4. 基于SPSS的多元统计分析应用示例SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种多元统计分析方法和工具。
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华东理工大学2013—2014 学年第二学期
《多元统计分析与SPSS应用》实验报告1 班级学号姓名
实验报告：
实验1.0安装步骤与要点：
一、步骤：
1.打开文件夹课件/SPSS/setup.exe.
2.在弹出窗口中选择install SPSS,按照提示顺序单击“Next>”,“Yes”.
3.可以用Browse浏览更改存放目录
4.输入name,serial number，其中serial number 可以从SPSS文件下SN.txt中获取，为“12345”
5.单击“Next>”,选择“Typical”，再单击“Next>”
6.选择“Personal installation”,单击“Next>”
7.从SN.txt文件中复制“”到方框中，单击“Update”
8.再输一遍“”,再次单击“Update”，单击“Next>”
9.出现下图，再单击“Next>”
10.进入安装
11.单击“Next>”
12.单击“Finish”，完成安装
二、要点：安装过程中只需要按照提示步骤，将程序按装在指定文件夹中，其关键关键步骤在于获取SN.txt 文件夹中的序列号，根据SN.txt中的英文提示操作。
实验1.1
1、观察量排序：对观察量“Salary”进行升序排序，如下图：
结果：
3.变量排序：按照gender男、女分组（若gender变量值0代表女性，1代表男性），对“Salary”求秩。
得到
From New
variable variable Label
-------- -------- -----
SALARY RSALARY RANK of SALARY by GENDER
将数据按照“rsalary”和“gender”排序，可以比较清楚地看出分组排序情况
Cases编号小于等于258的为女性排至结果，大于258的为男性排秩结果。
4.拆分数据文件
单击“Data”-“Split Files”，若选择“Analyze all cases，do not create groups”，则分析所有个案，但不创建分组，不进行拆分。
若选择“Compare groups”，进行分组比较，选择“Employment Category”
结果：
描述性统计分析输出
Descriptive Statistics
若选择“Organize output by groups”，输出结果分开组织。
描述性统计分析输出
Descriptive Statistics(a)
a Employment Category = Clerical
Descriptive Statistics(a)
a Employment Category = Custodial
Descriptive Statistics(a)
a Employment Category = Manager
4.分类汇总
单击“Data”-“Aggregate”，选择“Employment Category”为分类变量，“Educational Level”、“Current Salary”、“Beginning Salary”为汇总变量。
输出aggr.sav文件，查看得结果：
5.选择观测量
单击“Data”-“Select”，选择“All Cases”，则选择全部个案，数据编辑窗口个案没有发生变化。
选择“If condition is satisfied”，单击“If”，然后选择取女性受教育年限超过10年的观测量。
对filter_$排序，可以清楚地得到Cases编号2小于等于239为不满足条件数据，而大于等于240为所需满足educ>10且gender=0的数据。
若选择“Random Sample of cases”为随机选取数据，例如选择“Approximately 20%”，即随机选取20%的数据。
若选择“Based on time or case range”，择制定范围选取个案。
操作与上述类似。
若选择“Use filter”，过滤变量，变量下的0值或者缺失值将被过滤。
例如，把变量“filter_$”过滤。
结果：
实验收获
通过自己的操作，基本掌握观察量排序、变量值的排秩、数据拆分、分类汇总、观测量选择等基本操作。