管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告
管理统计spss数据管理-实验报告
管理统计spss数据管理-实验报告数据管理⼀、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.对CCSS案例数据的数据管理操作（1）打开“计算变量”对话框，设定⽬标变量名为TS3，数字表达式为“1”，确定后即建⽴该新变量，取值为1.如下图所⽰。
（2）再次打开“计算变量”对话框，更改数字表达式为“2”，单击“如果”按钮，设定筛选条件为“S3>=35&S3<=54”,如下图所⽰。
（3）选择“转换”并选中“重新编码为不同变量”菜单项，将S3年龄选⼊“数字变量—>输出变量”列表框中,在“名称”⽂本框中输⼊新变量名TS3并单击“更改”按钮。
如下图所⽰。
“重新编码到其他变量：旧值和新值”对话框（4）该窗⼝为对连续变量进⾏分组合并的代码窗⼝（5）可视离散化过程选择“转换”—>“可视离散化”菜单项之后，打开的对话框要求⽤户选择希望进⾏离散化的变量，选择完毕后单击“继续”按钮，则系统会对相应的变量进⾏数值扫描，打开相应的窗⼝以后，然后根据⾃⼰的需求设定变量的值。
“可视化封装”对话框“⽣成分割点”对话框2．针对SPSS⾃带数据Employee data.sav进⾏的练习（1）根据变量bdate⽣成⼀个新变量“年龄”，⾸先选择“转换”—>“计算变量”菜单项之后，将计算变量窗⼝的⽬标变量设为“年龄”，并将数字表达式设定为“2013-XDATE.YEAR(bdate)”，函数组栏选中“抽取⽇期”，最后点击“确定”就⽣成了该新变量“年龄”。
统计学原理SPSS实验报告
实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。
实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。
单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。
图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。
启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。
同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。
多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。
打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。
SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。
先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。
命名为mydata并保存在桌面。
如图1-4所示。
图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
选择的数据源见表1。
步骤5：数据准备。
激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。
实验报告2——基于SPSS的假设检验、方差分析、非参数检验
中央财经大学实验报告实验项目名称假设检验、方差分析、非参数检验所属课程名称统计学实验类型设计型、综合型实验实验日期2014年4月成绩实验报告数据准备。
从500个人中随机抽取大约30%。
1、用SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验。
（以下假设检验中限制性水平设为5%）（1）计算总体中上月平均工资95%的置信区间（分析→描述统计→探索）。
下表为SPSS软件进行对“平均工资”变量进行描述统计分析所得。
从表中可以直接得到95%置信区间为【2118.79，2277.21】统计量标准误（元）均值2198.00 40.083均值的 95% 置信区间下限2118.79上限2277.215% 修整均值2202.96中值2200.00方差241002.685标准差490.920极小值800极大值3700范围2900四分位距600偏度-.042 .198（2）检验能否认为总体中上月平均工资等于2000元。
（单个样本t检验）根据题目要求，这里采用双侧假设。
零假设和备择假设为：H0=2000，H1≠2000。
由上表得，p=0.000<0.05=α，所以，拒绝原假设，即可以认为中体中上月平均工资不等于2000元（3）检验能否认为男生的平均工资大于女生。
（两个独立样本t检验）检验的零假设和备择假设为：H0：男生的平均工资不大于女生H1：男生的平均工资大于女生如上表所示，方差检验的p值等于0.092>0.05，因此不拒绝方差相等的原假设，认为男女平均工资的方差相等。
所以t检验选取方差相等的一列，其中双侧检验的p值为0.000，因此右侧检验的p值为0.000/2=0.000<0.05(显著性水平)，所以拒绝原假设，因此认为男生的平均工资大于女生。
（4）一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。
检验这一假说。
（匹配样本t检验）。
H0：μ1-μ2≤0；H1：μ1>μ2双侧检验的p值为0.932，，因此右侧检验为0.466>0.05。
实验三 假设检验的SPSS实现
实验三假设检验的SPSS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）：12.3 12.8 12.4 12.1 12.7(1) 求总体直径95%的置信区间。
（2）是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm ?2.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？A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137 B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，要求按此思路对上题进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。
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。
單一樣本統計資料N 平均數標準偏差標準錯誤平均值直径 5 12.4600 .28810 .12884單一樣本檢定檢定值= 12.3T df 顯著性（雙尾）平均差異95% 差異數的信賴區間下限上限直径 1.242 4 .282 .16000 -.1977 .5177为完成实验提要2.可进行如下步骤2.1 新建一个数据，在变量视图中输入电阻和批次，然后再数据视图中录入数据，分析——比较均值——独立样本T检验（分组选批次，输入1,2）确定群組統計資料批次 N平均數 標準偏差 標準錯誤平均值电阻1 7 .14171 .003773 .001426 27.13886.002610.000986会根据方差齐性检验结果选择T 检验中结果中有用的信息。
为完成内容提要3.需进行如下步骤：3.1. 方法一：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差值，数字表达式为A 组 – B 组，点击确定。
统计学spss实验报告
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。
spss管理统计课程设计参数估计与假设检验
S P S S管理统计课程设计参数估计与假设检验-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN实验名称：实验二实验要求：1、撰写实验报告。
每个操作要写出实验步骤，及操作结果2、要求电子版实验报告，用文件名“学号+实验二”保存，学期结束打印上交。
三、实验步骤及结果：一、利用数据“CH4CH8茎叶箱方差工资性别岗位300余”进行参数估计。
1．分别对“一线工人”当前工资的均值进行点估计、区间估计。
1.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—explorer，弹出小窗口，将“当前工资”送入右框中的“dependent list”中，将“工作类型”放入“factor list”中，如图1.113）点击statistics按钮出现如图1.12,此框中可输入1-α的值，如95%，为其置信度，点击continue返回。
4）点击OK。
图1.11 explore 对话框图1.12统计量设置窗口1.2实验结果：如图1.13和图1.14，由图1.13得知其点估计为mean：31888.6，“一线工人”当前工资的均值的区间估计为（30470.2, 33306.9），其中lower bound表示置信区间的下限，upper bound表示置信区间的上限。
图1.13图1.14统计量描述2.“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工的比例。
2.1实验步骤1）启动SPSS，调入样本值2）依次点击analyze—descriptive statistics—frequencies，点击左边框中的变量“工作类型”并用中间的箭头放入右边的框中，如图2.11所示，3）再点击OK图：1.21 频次分析模块主窗口2.2实验结果：如图2.22所示，可知“一线工人”、“科以上干部”、“一般机关员工”分别占总职工比例中的77.9% ,7.1% ,15.0%。
统计分析与spss的应用实验报告
统计分析与spss的应用实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告引言：统计分析是一种重要的数据处理和解释工具，它在科学研究、商业决策和社会调查等领域具有广泛的应用。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和友好的用户界面，使得统计分析变得更加简便和高效。
本实验报告将介绍统计分析与SPSS的应用实验，通过实际案例，探讨统计分析在实际问题中的应用和SPSS的使用方法。
实验目的：本实验旨在通过使用SPSS软件，对某公司销售数据进行统计分析，以探究不同因素对销售额的影响，并提出相应的建议。
实验设计：本实验选取了某公司过去一年的销售数据作为研究对象，包括销售额、广告投入、促销活动和竞争对手销售额等变量。
通过对这些变量进行统计分析，我们可以了解它们之间的关系，并找出对销售额影响最大的因素。
实验步骤：1. 数据导入：首先，我们需要将实验所需的数据导入SPSS软件中。
在导入过程中，我们需要注意数据的格式和结构，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：在进行统计分析之前，我们需要对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换等。
通过清洗数据，我们可以提高数据的质量和可靠性。
3. 描述性统计分析：通过对数据进行描述性统计分析，我们可以了解数据的分布情况和基本统计特征，如均值、标准差和分位数等。
这些统计指标可以帮助我们对数据有一个初步的认识。
4. 相关性分析：在本实验中，我们将进行相关性分析，以探究不同因素之间的相关性。
通过计算相关系数，我们可以判断变量之间的线性关系强度和方向，从而了解它们之间的相互作用。
5. 回归分析：为了进一步研究不同因素对销售额的影响，我们将进行回归分析。
通过建立回归模型，我们可以估计不同因素对销售额的贡献程度，并进行显著性检验，以确定哪些因素对销售额具有统计显著性影响。
实验结果：经过数据分析和统计建模，我们得到了以下结果：1. 广告投入和促销活动对销售额有显著正向影响，说明增加广告投入和促销活动可以提高销售额。
统计学SPASS实验报告
科技与艺术学院经管系实验报告实验名称：线性回归分析实验地点： 13号机房实验时间： 2019年5月28日星期二系（部）经管系专业经济学班级 17经济1学生姓名余仕英学号 Xn17710121指导老师张丽娟4.实验结果分析：最后我们经过操作，得到的实验结果如下表1所示表 1相关性数学成绩语文成绩数学成绩Pearson 相关性10.586显著性（双侧）0.075 N1010语文成绩Pearson 相关性0.5861显著性（双侧）0.075N1010结论：根据上表1数据显示，得知p=0.075>α，所以不拒绝原假设，说明两个变量之间不具有相关性，即语文成绩与数学成绩没有相关性，两者之间不存在相关关系。
图1案例2 相关系数值解读相关性微弱程度1.实验目的：检验投资总额、收入、文化程度、年龄之间是否存在相关性。
2.提出假设：原假设：H0:ρ=0 没有相关性备择假设：H1：ρ≠0 有相关性3.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“双变量”，然后以“投资总额、收入、文化程度、年龄”为变量。
第二步，选择计算相关数据的方法，三选一，此处的数据为顺序型，故我们选择Spearman方法。
如下图2所示。
第三步，根据本次的数据文件，我们此次在显著性检验当中应选择“双侧检验”。
第四步，勾选“标记显著性相关”。
图 2内容二偏相关1.实验目的：检验商业投资、地区经济增长、旅游区号、游客增长速度之间是否存在偏相关。
2.实验步骤：第一步，打开spss，选定相应的文件，然后在菜单栏选择“相关分析”—“偏相关”，然后以“游客增长速度”为控制变量，以“地区增长、商业投资、旅游区号”为变量。
如下图3所示。
第二步，“选项”——勾选“零阶相关系数”——点击“继续”。
第三步，勾选“双侧检验”——“显示实际显著性水平”——“确定”。
图 3内容三自变量与因变量之间的线性关系1.实验目的：检验自变量与因变量之间是否具有线性相关关系，即检验价格、收入是否影响人均食品支出。
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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
2.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
3. 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：
型号I ：
型号II ：
型号III ：
（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
zhijin
g
5 .2881 .1288
单个样本检验
检验值 = 0
t df Sig.(双
侧) 均值差值差分的 95% 置信区
间
下限上限
zhijin
g
4 .000
为完成实验提要2.可进行如下步骤
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 .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：
.打开，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。
经过比较，差值相同，因此配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验
为完成内容提要4，可进行如下步骤
4.首先将数据录入SPSS中
建立变量视图
建立数据视图
.针对题目4（1），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号到因子，再点两两比较→SNK →确定
寿命
型号N alpha = 的子集
1 2
Student-Newman-Keuls a 传统手刹 5
型号II 5
型号I 5
型号III 5
显着性.606
将显示同类子集中的组均值。
a. 将使用调和均值样本大小 = 。
由S-N-K分析，传统手刹与型号I、型号II、型号III无显着性差别，它们与型号III有显着性差别。
.针对题目4（2），可进行如下操作：
分析→比较均值→单因数方差分析，在单因数方差分析选着寿命到因变量列表，型号到因子，再点两两比较→LSD →确定
多重比较
因变量: 寿命
(I) 型号(J) 型号均值差
(I-J) 标准误显着性95% 置信区间
下限上限
LSD 传统手刹
型号I .347
型号II .437
型号III *.000 型号I
传统手刹.347
型号II .4600 .866
型号III *.000 型号II
传统手刹.437
型号I .866
型号III *.000 型号III
传统手刹*.000
型号I *.000
型号II *.000
*. 均值差的显着性水平为。
由LSD知：传统手刹与型号III的显着性差异为，它小于，故它们有差异。
四、实验结果与结论。