SPSS分层聚类(R型)实验报告
《统计信息应用软件》上机试验指导书(SPSS)
《统计信息应用软件上机实验指导书》（编写人李灿）湖南商学院信息系2005-4-10编写说明为了方便教师教学，提高学生运用统计信息应用软件的能力，以更好的适应信息社会对现代化定量分析人才的需求，为社会培养现代化的高级专门人才，以及更好地配合统计信息应用软件课程的案例教学改革，我在教学的过程中精心编写了此本《统计信息应用软件》上机试验指导书（SPSS12.0统计软件）。
在编写的过程中得到了信息系领导龚曙明教授、欧阳资生博士以及统计学教研室各位老师的支持，在此我表示感谢。
由于时间仓促，本人水平有限，错误之处敬请各位专家学者指正，本人邮箱：xlican@。
李灿2004．3目录试验一、数据统计处理 (3)试验二、单变量频率分配分析 (4)试验三、T-TEST过程 (6)试验四、聚类分析 (9)试验五、因子分析 (14)试验六、判别分析..........................................17. 试验七、多元方差分析 (21)试验一、数据统计处理试验目的：通过上机试验，使学生掌握数据统计处理基本原理，熟悉数据文件的处理，具体包括数据的输入、数据变量的定义、数据资料的统计处理等软件操作过程，能对软件输出结果进行分析。
实验题目：某班进行其中考试成绩分析，首先输入全班36人的学号、性别、数学、无力、化学、外语和语文成绩，如表1所示：存为aa.sys文件，现按以下要求操作。
（1（2）计算个人平均成绩，按平均分从大到小进行排序，挑选出学习成绩最好、最差的3个同学。
（3）求这5门课的平均成分和标准差。
（4）将各门成绩按5级分类（优、良、中、及格和不及格）贴标签，求其频数分布，查看哪一分数段人最多。
（5）将数学和物理成绩做一散点分布图。
（6）将数据文件、输出结果和图形分别存盘保存。
试验二、单变量频率分配分析试验目的：通过上机试验，使学生掌握频率分配分析基本原理，熟悉频率分配分析软件操作过程，能对软件输出结果进行分析。
SPSS分层聚类(R型)实验报告
青海大学财经学院
实验报告
实验项目名称SPSS分层聚类（R型）所属课程名称SPSS
实验类型验证型实验
实验日期2009-12-3
班级
学号
姓名
成绩
附件一：数据信息
附件二：变量聚类的相关系数矩阵附件三：聚类的凝聚过程表
附件四：聚为三类的冰柱图
附件五：变量聚类的树形图
表二变量聚类的相关系数矩阵
近似矩阵
案例矩阵文件输入
销售量S（千副）平均价格P
（英镑）
广告费用E（千英
镑）
平均日照H（小
时）
销售量S（千副） 1.000 -.922 .964 .973 平均价格P （英
镑）
-.922 1.000 -.885 -.851 广告费用E（千英镑）.964 -.885 1.000 .923 平均日照H（小时）.973 -.851 .923 1.000 图一聚为三类的冰柱图
图二变量聚类的树形图。
SPSS数据的聚类分析
如何实现聚类？
---聚类分析的基本思想和方法
➢ 1、什么是聚类分析？
• 聚类分析： 是根据“物以类聚”的道理，对样品或指 标进行分类，使得同一类中的对象之间的相似性比与其 他类的对象的相似性更强的一种多元统计分析方法。
• 聚类分析的目的：把相似的研究对象归成类；即：使类 内对象的相似性最大化和类间对象的差异性最大化。
2023/5/3
4
zf
以系统聚类法为例
凝聚式
分解式
2023/5/3
5
zf
二、相似性度量
➢ 1、相似性的度量指标：
• 相似系数：性质越接近的变量或样品，它们的相似系数 越接近于1或-1，而彼此无关的变量或样品它们的相似系 数则越接近于0，相似的为一类，不相似的为不同类；
• 距离：变量或样本间的距离越近，说明其相似性越高， 应归为一类；距离越远则说明相似性越弱，应归为不同 的类。
为什么这样 分类？
20有23何/5/好3 处？
因为每一个类别里面的人消费方式都不一样，需要针对不同的 人群，制定不同的关系管理方式，以提高客户对公司商业活动的 参与率。 挖掘有价值的客户，并制定相应的促销策略：对经常购买酸奶 的客户；对累计消费达到12个月的老客户。
针对2潜在客户派发广告，比在大街上乱发传单命中率更高 ，成本z更f 低！
Dpq min d (xi , x j )
2023其/5/中3 ，d(xi,xj)表示点xi∈
Gp和xj
1∈4
zf
Gq之间的距离
以当前某个样本与 已经形成的小类中 的各样本距离中的 最小值作为当前样 本与该小类之间的
距离。
例1：为了研究辽宁省5省区某年城镇居民生活消费的 分布规律，根据调查资料做类型划分
最新《SPSS统计软件应用》实验报告册
《SPSS统计软件应用》实验报告册20 15 - 20 16 学年第 1 学期班级： T1353-3 学号： 20130530305 姓名：徐云授课教师：薛昌春实验教师：薛昌春实验学时：一周实验组号：目录1.实验一 SPSS的数据管理2.实验二描述性统计分析3.实验三均值检验4.实验四相关分析5.实验五因子分析6.实验六聚类分析7.实验七回归分析8.实验八判别分析实验一 SPSS的数据管理一、实验目的1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置；2．掌握SPSS的数据管理功能。
二、实验内容：1、定义spss数据结构。
下表是某大学的一个问卷调查，要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件，利用spss软件进行分析和处理。
练习：创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性。
实验步骤：（1）打开SPSS 软件，新建一张date数据表；（2）打开 variable view 界面，对相应的变量数据进行属性设置；（3）打开 date view界面，输入数据，点击保存；实验结果及分析：略2 、高校提前录取名单的确定某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。
现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录取名额。
见数据文件compute.sav. 该校制定了如下录取原则：（1）文化课成绩由数学、语文、英语和综合四门成绩组成。
文化课成绩制定最低录取分数线：400分。
（2）个人档案中若有“不良记录”，不予录取。
（3）对西部考生和少数民族考生，给予加分优惠。
少数民族考生加20分，西部考生加10分。
（4）对参加过省以上竞赛并取得三等奖以上名次的考生，每项加10分。
（5）文化课成绩和加分总和构成综合分，录取综合排名为前7名的学生。
练习：利用spss软件，综合利用所学，给出成绩排名的操作步骤。
实验步骤：（1）打开给的原数据文件；（2）执行 date/select case 命令，打开select case对话框，选择 if condiction is satisfatied ，输入“(数学 + 语文 + 英语 + 综合) >= 400 and 不良记录 = 0”，点击continue。
spss的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文SPSS 的数据分析报告范文一、引言在当今的信息时代，数据成为了决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为企业的发展、学术研究以及社会问题的解决提供有力的支持。
本报告将以具体数据集名称为例，运用 SPSS 软件进行数据分析，旨在揭示数据背后的有价值信息。
二、数据来源与背景（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于具体的收集途径，如问卷调查、数据库等。
共收集了具体数量个样本，涵盖了相关的变量或指标。
（二）背景介绍这些数据是为了研究研究的主题或问题而收集的。
例如，可能是为了了解消费者的购买行为、员工的工作满意度，或者是某种疾病的发病因素等。
三、数据预处理（一）数据清理首先，对数据进行了初步的清理工作。
检查并处理了缺失值，对于少量的缺失值，采用了具体的处理方法，如均值填充、删除等；对于存在异常值的数据，通过具体的判断方法和处理方式进行了处理。
（二）数据编码对分类变量进行了编码，将其转换为数字形式，以便于后续的分析。
例如，将性别变量编码为 0 和 1，分别代表男性和女性。
（三）数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，对部分数据进行了标准化处理，使得各个变量在相同的尺度上进行比较和分析。
四、描述性统计分析（一）集中趋势计算了各个变量的均值、中位数和众数。
例如，年龄变量的均值为具体数值，中位数为具体数值，众数为具体数值，从而了解数据的中心位置。
（二）离散程度通过计算标准差、方差和极差，来描述数据的离散程度。
例如，收入变量的标准差为具体数值，方差为具体数值，极差为具体数值，反映了收入的分布范围。
（三）分布形态绘制了直方图和箱线图，观察数据的分布形态。
例如，成绩变量呈现出近似正态分布，而工作时间变量则呈现出偏态分布。
五、相关性分析（一）变量之间的相关性计算了各个变量之间的皮尔逊相关系数，以判断变量之间的线性关系。
结果发现，变量 A 与变量 B 之间存在显著的正相关关系（r ＝具体数值，p ＜ 005），而变量 C 与变量 D 之间则不存在显著的相关性（p ＞ 005）。
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于 SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院：xxx 学院年级专业班： xxx 班学生姓名：xxx 学号： 015完成时间：2016 年 x 月 x 日开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期成绩教师签名批阅日期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。
最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。
（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。
具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行2012 年指标盈利能力安全能力发展能力资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增率不良贷款率率率增长率率率长率平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % %（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到( 变量 V) 框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc
喀什大学实验报告《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx学院年级专业班： xxx班学生姓名： xxx 学号： XXXX1808015 完成时间： XXXX年x月x日开课时间： XXXX 至 2017 学年第 1 学期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其XXXX 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。
最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。
（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。
具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行XXXX年指标（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。
相关性矩阵每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率相关性资产利润率.383 -.144 -.404 -.359 不良贷款率-.207 -.025 -.009 -.086资产负债率.563 -.166 .105 .494资本充足率-.479 .357 .044 -.392每股收益增长率 1.000 -.366 -.345 .159贷款增长率-.366 1.000 .922 .551存款增长率-.345 .922 1.000 .738总资产增长率.159 .551 .738 1.000显著性（单尾）资产利润率.137 .346 .124 .154 不良贷款率.283 .472 .490 .407资产负债率.045 .323 .386 .073资本充足率.081 .155 .452 .131每股收益增长率.149 .164 .330贷款增长率.149 .000 .049存款增长率.164 .000 .007总资产增长率.330 .049 .007 通过观察原始变量的相关系数矩阵，可以看到，矩阵中存在许多比较高的相关系数，并且大多数变量通过了原假设为相应变量之间的相关系数为0的t假设。
实验3：聚类分析
实验三：聚类分析1、实验内容：层次聚类和K-Means聚类的SPSS操作，聚类分析结果的分析。
2、实验目的：能够运用SPSS软件进行聚类分析，能够分析聚类分析的结果。
3、实验难点：聚类分析结果的分析。
一、层次聚类1、层次聚类（Hierarchical Cluster）：聚类过程是按照一定的层次逐步进行的，也称为系统聚类。
层次聚类是聚类分析方法中使用最多的，它有两种类型：（1）Q型聚类：对样品（Case，也称为个案）进行聚类，使具有相似特征的样品聚集在一起，使差异性较大的样品分离开来，也称为样品聚类。
Q型聚类应用较多。
（2）R型聚类：对变量进行聚类，使具有相似特征的变量聚集在一起，使差异性较大的变量分离开来，也称为变量聚类。
2、SPSS层次聚类的基本操作：SPSS层次聚类功能的启动：Analyze/Classify/Hierarchical Cluster …需注意的是：（1）SPSS的数据文件与输出结果文件是分开的，数据文件扩展名为“.sav”，包括两个页面——Data View和Variable View；输出结果文件扩展名为“.spo”，SPSS 17.0将扩展名改为“.spv”——它不能用低版本的SPSS打开。
（2）SPSS不同本版的操作界面可能略有差异，但不影响分析结果。
图1.1 层次聚类分析：添加参与分析的变量注：Cases是对个案（个体、样品）聚类，Variables是对变量聚类。
图1.2 层次聚类分析的Statistics窗口注：Cluster Membership选项中的None表示不输出个案所属的类，Single Solution 表示输出当分成n类（n需输入）时的各个案所属的类，Range of Solution表示输出当分成m至n类（m、n均需输入）时的各个案所属的类。
输入完毕点Continue。
图1.3 层次聚类分析的Plots窗口注：Dendrogram表示输出聚类分析树状图。
SPSS实操4：聚类分析
SPSS实操4：聚类分析我们有时需要对⼀波总体样本进⾏分群，从⽽更好地了解群体之间的差异，通过聚类分析可以帮助我们解决这个问题。
聚类分析在市场细分、⼈群细分等⽅⾯可以给我们很多启发。
聚类分析在SPSS中分为系统聚类、K聚类及两步聚类。
从区别上看，系统聚类、K聚类主要针对的是计量资料，⽽两步具备可同时对计量资料、计数资料进⾏处理。
尽管在⽇常⼯作涉及的问卷中，计数资料涉及得较少，但从结果解读⽅⾯，仍然是两步聚类的解读更为直观。
以两步聚类为例，我们来看⼀个案例：例如：我们想针对⼀波美妆⽤户群体进⾏⼈群细分。
通过两步聚类，我们能够从⼀波样本中划分不同的细分⼈群。
经过本篇⽂章学习，您能够对问卷数据做以下分析：①对总样本进⾏聚类②筛选满⾜不同条件的个案进⾏进⼀步分析（选择个案）两步聚类TIPS：在两步聚类前，⼀定要先清洗数据，因跳转题⽽出现的-3值，要全部清除掉之后再进⾏聚类操作1.分析-分类-两步聚类2.将可能影响到⼈群细分结果的变量选⼊分类变量中连续变量在本次问卷题⽬中未涉及，因此不选这⼀步的变量选择在不确定的情况下，可能需要多次聚类验证，⼀定要选择聚类效果最佳的那⼏个变量这⾥已经根据最佳效果选择好了相关变量3.选项-操作默认若涉及到连续变量，在【要标准化的变量】中，将出现连续变量这⾥未涉及连续变量，因此这⾥未显⽰任何变量4.输出勾选上⽅的图表和表格、创建聚类成员变量5.确定6.结果解读⾸先会出现⼀个简单的图，先来看⼀下这个图显⽰我们输⼊了8个相关变量，聚类为5类我们本次预测质量处在【良好】区间（这⼀步可多试⼏个变量，选择预测质量最好的那次即可）双击这张图，会出现2个视图框左侧还是刚刚的图，右侧则出现了本次5种聚类在总样本的占⽐情况请注意，现在左侧视图默认在【模型概要】我们现在选择【聚类】，会根据预测变量重要性出现⼀张渐变颜⾊的表格逐⼀选择5个聚类所在的列，右侧选择【单元分布】，会显⽰聚类⽐较的结果回到数据视图中，原表格中最后⼀新增了⼀列TSC，显⽰的数值则是根据本次聚类，每个⼈对应在哪个分类的结果。
SPSS的聚类分析实验报告lxk
实验报告
3、实验步骤（最好有截图）：
1.先打开常用软件里的SPSS 11.5 for Windows.exe,在Variable View 中根据题目输入相关数据,如下图所示
2.在Data View中先输入数据,结果如下图所示
3.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
4.选择菜单:【Analyze】→【Classify】→【Hierarchical Cluster】，然后选择参与层次聚类分析的变量两次语文考试的成绩到
【Variable（s）】框中，再选择一个字符型变量“人名”作为标记变
量到【Label Cases by】框中。
5.按“Plots”后进行选择
6.按“Statistics”后进行选择
7.按“Method”后进行选择
8.对第一个表格进行保存，并且命名为“语文水平.sav”，同时保存输出结果
4、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
1.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
2.K-均值法进行聚类分析后的输出结果。
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青海大学财经学院
实验报告
实验项目名称SPSS分层聚类（R型）所属课程名称SPSS
实验类型验证型实验
实验日期2009-12-3
班级
学号
姓名
成绩
附件一：数据信息
附件二：变量聚类的相关系数矩阵附件三：聚类的凝聚过程表
附件四：聚为三类的冰柱图
附件五：变量聚类的树形图
表二变量聚类的相关系数矩阵
近似矩阵
案例矩阵文件输入
销售量S（千副）平均价格P
（英镑）
广告费用E（千英
镑）
平均日照H（小
时）
销售量S（千副） 1.000 -.922 .964 .973 平均价格P （英
镑）
-.922 1.000 -.885 -.851 广告费用E（千英镑）.964 -.885 1.000 .923 平均日照H（小时）.973 -.851 .923 1.000 图一聚为三类的冰柱图
图二变量聚类的树形图。