SPSS课程设计
利用spss课程设计
利用spss课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握SPSS软件的基本操作和数据分析方法，培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：使学生了解SPSS软件的界面布局和功能模块，掌握数据导入、数据编辑、变量视图和数据视图的基本操作；掌握描述性统计、参数检验、非参数检验、相关分析、回归分析等数据分析方法。
2.技能目标：培养学生能够独立完成SPSS数据分析任务，具备处理和分析实际数据的能力，能够根据数据分析结果给出合理的结论。
3.情感态度价值观目标：培养学生对统计学学科的兴趣和好奇心，提高学生运用统计学知识解决实际问题的意识，培养学生的团队协作能力和创新精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括SPSS软件的基本操作和数据分析方法。
具体安排如下：1.SPSS软件基本操作：介绍SPSS软件的界面布局、数据导入、数据编辑、变量视图和数据视图等基本操作。
2.描述性统计分析：包括频数分布、描述性统计量、图表绘制等方法。
3.参数检验：包括t检验、方差分析、卡方检验等方法。
4.非参数检验：包括秩和检验、威尔科克森符号秩检验等方法。
5.相关分析：包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关等方法。
6.回归分析：包括线性回归、多元回归等方法。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过讲解SPSS软件的基本操作和数据分析方法，使学生掌握相关理论知识。
2.讨论法：学生针对实际案例进行讨论，培养学生的思考和分析问题的能力。
3.案例分析法：分析实际案例，引导学生运用SPSS软件进行数据分析，提高学生的实践能力。
4.实验法：安排实验课，让学生亲自动手操作SPSS软件，巩固所学知识。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：选用《SPSS统计分析与应用》作为主讲教材，辅助以其他相关教材和参考书。
SPSS在教育统计中的应用课程设计
SPSS在教育统计中的应用课程设计课程背景SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个非常著名的统计分析软件，它可以对数据进行描述性统计、卡方检验、t检验、方差分析、回归分析等各种统计分析操作。
在教育统计学中，SPSS是一个非常重要的工具，通过使用SPSS，可以对学生的学术成绩、教育评估等方面进行深入分析和研究。
本课程设计旨在帮助学生掌握SPSS在教育统计中的应用技能。
通过本课程的学习，学生将会了解SPSS软件的基本操作和统计学基础知识，并通过实例进行实际操作和分析。
课程目标1.熟悉SPSS软件的基本操作；2.了解SPSS中常用的统计学基础知识；3.通过实例了解SPSS在教育统计中的应用场景；4.培养学生SPSS应用技能和数据分析能力。
课程大纲第一课：SPSS基本操作•SPSS软件介绍及安装；•SPSS数据输入及数据格式化；•SPSS数据清理及缺失值处理；•SPSS数据存储及导入导出。
第二课：SPSS统计学基础知识•数据类型及度量；•描述性统计方法；•假设检验及其应用；•方差分析及回归分析。
第三课：SPSS在教育统计中的应用案例分析•学生成绩分析；•教学质量评估；•教育投入产出分析。
第四课：课程实践及总结•给定数据集进行数据分析和报告撰写；•课程总结及SPSS技能提升建议。
教学方法本课程采用案例教学、讲解、实践操作等多种教学方法，旨在帮助学生更好的理解和掌握SPSS这一工具在教育统计中的应用。
考核方式1.课堂练习（30%）：课堂进行选择题和简答题的测试；2.作业（30%）：由老师发放SPSS数据集或需求文档要求学生完成，要求学生熟练使用SPSS完成数据处理和分析报告撰写；3.期末考试（40%）：以SPSS案例模拟题为主。
参考文献1.张曙红. (2013). SPSS教程[M]. 北京：高等教育出版社.2.邢凯. (2015). 教育统计学研究方法[M]. 北京：北京大学出版社.3.吕爱锋, 王宏松. (2015). 教育数据分析与SPSS应用[M]. 北京：高等教育出版社.总结SPSS是一个非常重要的统计分析软件，在教育统计学中具有不可替代的地位。
spss主成分分析课程设计
spss 主成分分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解主成分分析的基本概念、原理和应用场景；2. 掌握运用SPSS软件进行主成分分析的操作步骤；3. 学会解释主成分分析结果，提取关键信息；4. 了解主成分分析在现实生活中的具体应用。
技能目标：1. 能够独立运用SPSS软件进行主成分分析的实操；2. 能够结合实际数据，运用主成分分析对多变量数据进行降维；3. 能够通过主成分分析结果，发现数据中的潜在规律和联系；4. 能够运用主成分分析为决策提供科学依据。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，提高数据素养；2. 培养学生的团队协作意识和沟通能力；3. 增强学生运用所学知识解决实际问题的自信心；4. 使学生认识到数据在现实生活中的重要作用，培养学生的数据伦理观念。
课程性质：本课程为高年级统计学或数据分析相关课程，以实践操作为主，注重培养学生的动手能力和实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的统计学基础，对数据分析有一定了解，对SPSS软件有一定操作经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，强调操作技能的培养，提高学生的实际应用能力。
通过本课程的学习，使学生能够独立运用主成分分析解决实际问题，并在此过程中形成正确的情感态度价值观。
二、教学内容1. 主成分分析基本概念与原理：- 定义及作用- 数学模型与算法- 主成分选择标准2. SPSS软件操作步骤：- 数据预处理- 主成分分析操作流程- 结果解读与输出3. 主成分分析应用实例：- 实际数据案例选取- 案例分析与讨论- 案例报告撰写4. 教学内容的安排与进度：- 第一周：主成分分析基本概念与原理学习；- 第二周：SPSS软件操作步骤讲解与实操；- 第三周：主成分分析应用实例分析与讨论；- 第四周：总结与巩固，撰写案例分析报告。
教材章节关联：1. 主成分分析基本概念与原理：《统计学》（或相关教材）中关于多元统计分析的章节；2. SPSS软件操作步骤：《SPSS实用教程》（或相关教材）中关于主成分分析的章节；3. 主成分分析应用实例：结合现实生活中的实际问题，选取教材中的案例或自编案例。
SPSS统计分析实例精选课程设计
SPSS统计分析实例精选课程设计一、课程简介本课程主要介绍SPSS统计分析实例，旨在帮助学生了解SPSS软件的使用和统计分析方法，在日常生活中更好地应用数据分析解决问题。
该课程内容包括数据收集、数据预处理、描述性统计、推论性统计方法的应用以及结果报告。
二、课程目标1.学习SPSS软件的基本操作方法；2.掌握数据预处理方法；3.熟练运用描述性统计方法；4.熟悉推论性统计方法，包括假设检验、方差分析、线性回归等；5.能够撰写合适的结果报告。
三、教学内容及进度安排内容学习目标课时1 SPSS入门学习SPSS软件的基本操作方法掌握数据收集与预处理方法2 数据收集与预处理3 描述性统计方熟练运用描述性统计方法，包括频率分布、中心课内容学习目标时法性指标和离散性指标掌握假设检验方法4 推论性统计方法I学习方差分析方法5 推论性统计方法II学习线性回归方法6 推论性统计方法III7 结果报告撰写学习撰写合适的结果报告四、教学方法本课程采用理论讲解和实践操作相结合的教学方法，包括教师授课、案例分析和实践操作。
教师授课通过讲解理论知识，让学生了解数据分析研究的基本概念和应用方法。
案例分析为学生提供相关的应用案例，让学生在分析数据的过程中更直观、更深入地理解数据分析应用。
实践操作则是学生通过SPSS软件对应用案例进行分析，从而加深对数据分析应用的理解。
五、教学教材主要教材：1.《SPSS研究方法与应用》(第二版)，王勇著，高等教育出版社；2.《SPSS从入门到精通》(第三版)，陈鸿智著，机械工业出版社。
参考教材：1.《统计分析方法与应用》(第三版)，胡传文著，高等教育出版社；2.《高等数学》(第二版)，冯显明著，高等教育出版社。
六、考核方式1.课堂表现：口头发言、思维活跃度、作业情况等；2.实验报告：选定真实数据，进行SPSS实验，并提交实验报告；3.期末考试：对本课程的理论知识进行测试。
结语本课程旨在将SPSS统计分析方法与实际应用相结合，帮助学生掌握经济学、金融学、市场营销、社会学以及其他相关专业的数据分析技巧，为今后的研究奠定良好的基础。
利用spss做生存分析课程设计
利用spss做生存分析课程设计一、教学目标本课程的目标是使学生掌握生存分析的基本概念、方法和应用，能够熟练使用SPSS软件进行生存分析，并能够对生存数据分析结果进行解释和报告。
具体的学习目标包括：1.理解生存分析的基本概念，包括生存时间、事件发生时间和风险比等。
2.掌握生存分析的基本方法，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
3.熟悉SPSS软件中进行生存分析的操作方法和步骤。
4.能够使用SPSS软件进行生存时间的收集和整理。
5.能够使用SPSS软件进行生存分析，包括Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型。
6.能够对生存分析结果进行解释和报告，包括生存曲线、风险比、显著性检验等。
情感态度价值观目标：1.培养学生对生存数据分析的兴趣和主动性，提高学生对数据分析的敏感性和判断力。
2.培养学生对数据的尊重和诚实的态度，要求学生在数据分析中严谨、客观、公正。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括生存分析的基本概念、方法和SPSS软件的应用。
具体的教学大纲如下：1.生存分析概述：介绍生存分析的基本概念、定义和应用领域。
2.Kaplan-Meier法：介绍Kaplan-Meier生存曲线及其计算方法，包括生存时间和事件发生时间的收集和整理。
3.Cox比例风险模型：介绍Cox比例风险模型的基本原理和计算方法，包括风险比、显著性检验等。
4.SPSS软件操作：介绍SPSS软件中进行生存分析的操作方法和步骤，包括数据输入、生存分析命令和结果输出。
三、教学方法本课程的教学方法采用讲授法、案例分析法和实验法相结合的方式。
具体方法如下：1.讲授法：通过教师的讲解和演示，向学生传授生存分析的基本概念、方法和SPSS软件的操作技巧。
2.案例分析法：通过分析具体的生存分析案例，使学生能够将理论知识与实际应用相结合，提高学生的分析能力和判断力。
3.实验法：通过实验操作，使学生能够亲自动手进行生存分析，培养学生的实践能力和操作技能。
spssmodeler课程设计
spssmodeler课程设计一、教学目标本课程旨在通过SPSS Modeler的学习，让学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和技巧，培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：使学生了解数据挖掘的基本概念、类型和流程；掌握SPSS Modeler的界面操作和功能；了解常见数据挖掘算法原理及应用。
2.技能目标：培养学生使用SPSS Modeler进行数据预处理、模型构建、模型评估和结果解释的能力；能够针对实际问题，选择合适的数据挖掘方法和技术进行分析和解决。
3.情感态度价值观目标：培养学生热爱数据分析、勇于探索和创新的精神；使学生认识到数据挖掘在科学研究和实际工作中的重要性，提高学生运用数据挖掘技术服务社会的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.SPSS Modeler概述：介绍SPSS Modeler的基本功能、界面操作和数据类型。
2.数据预处理：讲解数据清洗、数据转换和数据规整等预处理技术。
3.数据挖掘方法：介绍关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、降维分析等方法。
4.模型评估与优化：讲解模型评估指标、模型验证方法以及模型优化策略。
5.实际应用案例：分析实际问题，运用数据挖掘技术进行问题分析和解决。
三、教学方法为提高教学效果，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解基本概念、原理和方法，使学生掌握数据挖掘的基础知识。
2.案例分析法：分析实际案例，让学生学会将数据挖掘技术应用于解决实际问题。
3.实验法：安排上机实验，让学生动手操作，培养实际操作能力。
4.讨论法：课堂讨论，激发学生思考，培养学生分析问题和解决问题的能力。
四、教学资源为实现教学目标，我们将提供以下教学资源：1.教材：选用《SPSS Modeler数据分析与应用》作为主要教材，辅助讲解数据挖掘的基本概念、方法和技巧。
2.参考书：推荐《数据挖掘：概念与技术》等参考书籍，供学生深入研究。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等多媒体资料，丰富课堂教学形式。
spss结课课程设计
spss结课课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握SPSS软件的基本操作流程，包括数据录入、编辑与管理。
2. 学生能掌握SPSS中常用的统计分析方法，如描述性统计、t检验、方差分析等，并理解其适用条件。
3. 学生能运用SPSS软件对实际问题进行数据统计分析，并得出有效结论。
技能目标：1. 学生能独立操作SPSS软件，完成数据导入、清洗及分析的全过程。
2. 学生能通过SPSS软件分析结果，正确解读统计图表，并撰写分析报告。
3. 学生能运用所学知识，发现并解决实际问题，具备一定的数据分析和解决能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到数据统计分析在现实生活中的重要性，增强对统计学科的兴趣和热情。
2. 学生在学习过程中，培养合作意识，学会与他人分享和交流统计分析的经验和心得。
3. 学生能以客观、严谨的态度对待数据，形成科学的数据分析观念，提高数据素养。
本课程旨在帮助学生将所学的统计理论知识与实际操作相结合，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。
针对高中年级学生的特点，课程设计注重培养学生的动手操作能力和实际应用能力，使学生在学习过程中充分体会数据统计分析的乐趣和价值。
在教学过程中，教师需关注学生的个体差异，鼓励学生积极参与讨论和交流，确保课程目标的实现。
二、教学内容1. SPSS软件概述与安装：介绍SPSS软件的基本功能、特点和适用范围，指导学生完成软件的安装与基本设置。
2. 数据录入与管理：学习如何将数据导入SPSS，进行数据清洗、变量设置和数据处理等操作。
3. 描述性统计分析：讲解并练习使用SPSS进行频数分析、描述性统计量计算、图表绘制等。
- 教材章节：描述性统计分析- 内容列举：均值、标准差、方差、频数分布表、直方图等。
4. 假设检验与推论统计：学习t检验、方差分析等假设检验方法，掌握SPSS 操作步骤，并解读分析结果。
- 教材章节：假设检验与推论统计- 内容列举：单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析等。
SPSS统计分析高级教程课程设计 (2)
SPSS统计分析高级教程课程设计课程说明本课程旨在进一步深入学习SPSS统计分析软件的使用，了解其高级功能和应用场景，掌握使用SPSS进行复杂数据分析的技能。
课程内容包括：SPSS数据清洗、数据转换、数据整合、数据可视化、因子分析、聚类分析、多元回归分析等高级操作。
通过实践案例和实际数据分析案例，学习如何利用SPSS进行高级数据分析，并解决实际业务问题。
课程大纲第1周：SPSS数据清洗•SPSS数据导入和检查•缺失值处理•异常值处理•数据重编码第2周：SPSS数据转换•变量计算•变量逻辑运算•变量分组第3周：SPSS数据整合•数据合并•数据堆叠•数据变形•数据格式化第4周：SPSS数据可视化•直方图•散点图•箱线图•折线图•曲线图第5周：SPSS因子分析•因子分析基本原理•因子数确定•因子旋转•因子载荷解释第6周：SPSS聚类分析•聚类分析原理•聚类方法选择•聚类结果解释•聚类结果可视化第7周：SPSS多元回归分析•多元回归分析基本原理•反向选择方法•局部加权回归第8周：综合实战案例•结合实际业务场景，使用SPSS进行数据分析和可视化教学方法•以讲授和案例分析为主，强化理论与实践的结合；•利用网络资源进行互动交流，提供答疑服务；•提供基础知识的学习资料和实践案例；•每周布置课外习题、在线测试等，自助式学习。
考核方式•课程结课考核为上机实操，根据实操难度评分；•实操占总成绩80%，学习笔记占20%。
教学资源•Traswin 《SPSS高级教程》•陈晨《SPSS数据挖掘实战》•SPSS Statistics 26 用户手册参考文献1.Field, A. Discovering statistics using IBM SPSS Statistics.Sage publications, 2018.2.IBM Corporation. IBM SPSS statistics for Windows, version26.0. Armonk, NY: IBM Corp, 2019.3.Shu, L., & Wang, L. (2020). The application of SPSSstatistical software in medical data analysis. Journal of Physics: Conference Series, 1526(3), 032095.结语本课程是SPSS统计分析软件的高级教程，适合已经掌握SPSS基本操作技能和统计学基础知识的学习者进一步提高SPSS数据分析的应用能力，解决实际业务问题。
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天津理工大学
课程名称：SPSS统计分析
设计题目：大学生生活费收支状况的分析与设计
姓名：墨霖学号：0000000000
系别：经济与管理系专业班级：物流1302班
开始日期：2015年 9 月 7日完成日期：2015年 12月 1 日
指导教师：王辉成绩评定等级（分数）
天津理工大学
课程设计任务书
班级：13物流2班姓名：墨霖学号：00000000
本表附在课程设计说明书的目录之后。
天津理工大学
课程设计成绩评定表
班级：13物流2班姓名：墨霖学号：00000000
本表附在课程设计任务书之后。
用SPSS对大学生生活费收支状况的分析与设计
摘要
步入大学的校门，就意味着我们不仅要在学习上学会独立，日常生活的各个方面也要学会独立，而日常生活离不开资金的开支，怎么样合理地安排父母给予我们有限费用的主力消费和消费的引导。
大学生目前的消费情况和消费观念，不仅会影响自己日后的生活工作，而且对未来社会消费文化的构造也会产生重要的影响。
大学生的生活费，这是需要我们在大学的生活中慢慢探讨并学会理财的。
作为大学生，我们是社会的消费者中的一个特殊的群体，有着自己独特的消费意识和特点，同时也是未来消费者。
采用spss软件对大学生生活费收支状况进行分析将会极大地方便读者了解到大学生的消费情况。
在以下数据中，分别对大学生性别、来自哪里、每个月的生活费来源、每个月出去逛街或玩的情况及每个月的生活费等进行了分析，可以看出生活费与很多方面都有着影响。
关键词：大学生；消费观；生活费
目录
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第一章原始数据的整理与录入如下
经过对大学生生活费收支状况调查与分析，得到如图所示62个数据。
由这些原始数据可以粗略知道生活费的来源与去向、网购与吃饭等存在的一定关系。
如下截图：
图大学生生活费收支状况调查格式设置
图大学生生活费收支状况调查基本信息
第二章统计图的制作与编辑
条形图
为了解大学生每月生活费从哪里来，对大学生每月生活费来源分析，制作成条形图结果如下：
表大学生每月生活费来源的分析
图大学生每月生活费来源条形图
从条形图可以看出大学生每月生活费的来源主要是家人给的人数最多，其次为做其他所得，做兼职的人数最少。
为了解大学生每月生活费的多少，对大学生每月的生活费进行分析，得到如下所示：
表对大学生每月生活费的分析
图大学生每月生活费直方图
由直方图可以得知大学生每月生活费多少主要集中在1000或1000以上，700~800之间的人数最少，但其中也有很多在500~600和900~1000之间。
为了解大学生生活费从哪里来而对大学生生活费的来源进行统计分析，得到如下饼状图:
图对每月生活费来源分析的饼状图
由饼图对大学生生活费的来源分析可知家里给的有42人；做兼职赚的有8人；其他的有12人。
第三章基础统计分析
对性别进行频数分析，并作出条形图
表性别频数表
图性别分析条形图图
由表及图可知，男生人数为25人，女生人数为37人。
求每月和朋友出去玩逛街的均值、最大值、最小值、标准差
对每月和朋友出去玩逛街次数进行分析如表所示：
表对出去玩逛街次数的分析
由表可以看出，大学生的出去玩逛街次数均值、最大值、最小值、标准差分别为、5、1、。
求大学生每月生活费的均值、标准差、众数，并结合正态曲线的直方图进
行分析
为了解大学生每月生活费多少的分布情况，分析如下：
表大学生生活费多少的分析
图对大学生生活费分析的正态曲线直方图
由表及图可以得知大学生的生活费均值为，标准差为，众数为，由制成的直方图可以看大学生生活费值主要比较分散，每月生活费最多的频率为20左右，是1000元或以上；其次是频率为15左右，是900~1000元。
分性别求和朋友出去玩逛街次数最大值、最小值、平均值和标准差
为了解大学生和朋友出去玩逛街次数不同性别的情况，进行如下分析：
表分性别对玩逛街的分析
表分性别对玩逛街的分析
由表可知男性每月和朋友出去玩逛街次数的最大值、最小值、平均值和标准差分别为9次以上、0次、、；女性每月和朋友出去玩逛街次数的最大值、最小值、平均值和标准差分别为9次以上、0次、、；男女性总的出去玩逛街次数的最大值、最小值、平均值和标准差分别为9次以上、0次、、。
求生活费来源的峰度、偏度，对照带正态曲线的直方图理解结果
为了解大学生每月生活费来源的分布情况，分析如下：
表生活费来源的峰度、偏度分析
图对生活费来源分析的正态曲线直方图
由表可以看出每月生活费来源的偏度和峰度分别为和，由图可以看出含有正态曲线的直方图稍微右偏且为常态峰。
第四章均值比较与T检验
均值分析
对大学生出去玩逛街次数与每月生活费分析，平均值进行分析如下：
表均值分析
表分性别及每月生活费对逛街次数的分析
由上表可知每月生活费分别为500~600元，700~800元，900~1000元，1000元或以上；每月和朋友出去玩逛街的均值和标准差分别,和,和，和,和；总的平均数和标准差为:和。
单一样本T检验
将每月生活费的来源与生活费800的比较，分析大学生生活费是否与800有显着性差别进行分析如下：
表生活费的平均标准差值
表对生活费的T值检验
由表可知将每月生活费的来源与生活费800的相比，得到的样本T值为，而接受原假设的接受域为至，由此可以得出T值未落入接受域，即可得出结论大学生的平均生活费标准未达到800。
独立样本T检验
为了了解每月生活费多少与性别是否有影响而进行独立样本T检验进行分析如下:
表分性别对生活费的分析
表独立样本T检验
由表可以看到sig值为，比设置的显着性水平5%大，说明应该看第二行，此时第二行的原假设为男女生活费有显着性差别。
此时T值为，接受域的范围为—，T值未落入接受域，拒绝原假设。
即可说明男女生活费没有显着性差别。
配对样本T检验
将性别与来自哪里进行配对比较如下：
表配对样本统计量
表成对样本相关系数
表成对样本相关检验
由表可以得性别的平均值为，标准差为；来自哪里的平均值为，标准差为。
由表可知当性别与来自哪里配对比较时T值为，而原假设的接受域为—，说明T值未落入接受域，即可
说明性别与来自哪里有显着性差别。
单因素方差分析
表单因素方差分析
表是网购对于每月生活费影响的单因素方差分析结果。
可以看到：如果考虑地区的单因素的影响，则是国生活费的总变差（）中不同网购的可解释的变差为，抽样误差引起的变差为，它们的方差分别为和，相处所得的F统计量的观测值为，对应的概率P-值近似为。
如果显着性水平为，由于概率P-值大于显着性水平α为，所以应接受原假设，认为不同网购对生活费的平均值没有产生显着影响。
第五章相关分析
两变量相关分析
将网购花费与食堂吃饭花费进行相关分析如下：
图网购花费与吃饭花费的相关分析
表网购花费与吃饭花费的相关分析
由图可以看出网购花费与吃饭花费具有一定的联系。
由表可知网购花费与吃饭花费的相关系数为，小于，具有极弱相关关系。
偏相关分析
对每月生活费多少在性别的影响下，与每月和朋友出去玩逛街几次进行偏相关分析如下：
表偏相关分析
由表可以看出每月生活费多少与每月和朋友出去玩逛街几次的偏相关系数为，不具有相关的关系，即可说明每月生活费多少在性别的影响下和在每月和朋友出去玩逛街几次不具有一定的相关性。
第六章一元线性回归分析
为了了解吃饭花费与网购花费进行了一元线性回归分析如下：
图一元线性回归分析
表拟合优度
表 ANOVAb值
表系数值
由散点图可以看出，吃饭花费与网上花费具有极弱的线性关系。
由表可以看出拟合优度R方为，即两个变量之间具有弱相关的关系。
由表可以看出拟合方程的常数为，X 的系数为，即拟合的直线方程为Y=+ 。
参考文献
[1] 王伏虎主编，《SPSS在社会经济分析中的应用》，中国科学技术大学出版社，2009年；
[2] 李心愉袁城主编，《应用经济统计学(第二版)》，北京大学出版社，2004年；
附录
大学生生活费收支状况调查问卷1.请问您的性别是
1）男2）女
2.您所在的年级
1）大一2）大二3）大三4）大四5）其他
3.请问您来自哪里
1）城镇2）农村
4.请问您每个月的生活费是从哪里来的
1）家人给的2）做兼职赚的3）社会补贴4）其他
5.请问您一个月和朋友出去玩或者逛街多少次
1）0 2）3次以下3）3~5次4）6~8次5）9次以上
6.请问您一个月的生活费是多少
1）500~600元2）700~800元3）900~1000 4）1000元或以上
7.请问你每个月网购的花费是多少
1）300 2）400 3）500 4）600
8.一般情况下，您去超市购物的花费是多少
1）50 元2）100元3）150 4）其他
9.您通常在什么情况下选择消费
1）尝试新品2）想买就买3）满足自己的消费欲望4）非常需要此物品5）其他10.请问您每个月在食堂吃饭的花费
1）350 2)450 3)550 4)650 5）其他。