SPSS作业
统计学 SPSS作业
频率统计量XB性别MRC月消费金额N 有效126 126缺失0 0频率表XB性别频率百分比有效百分比累积百分比有效 A.男65 51.6 51.6 51.6A.女61 48.4 48.4 100.0合计126 100.0 100.0MRC月消费金额频率百分比有效百分比累积百分比有效 A.300元-400元 1 .8 .8 .8B.401元-600元9 7.1 7.1 7.9C.601元-1000元77 61.1 61.1 69.0D.1000元以上39 31.0 31.0 100.0合计126 100.0 100.0通过以上交叉表可知，男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比游程检验 2XB性别NL年龄检验值a 1.48 19.59案例 < 检验值65 70案例 >= 检验值61 56案例总数126 126Runs 数8 35Z -10.017 -5.112渐近显著性(双侧) .000 .000a. 均值从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48，,SPSS计算出游程数分别共有1和8，表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59，而不是原先的中位数20，导致游程增加到46和35.可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556，低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。
因此拒绝H0，所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。
分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验，用于判别两总体方差是否为齐性方差，这里的检测结果为F=10.975，P=0.006，因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。
相关性控制变量NL年龄YYMRC月消费金额NL年龄相关性 1.000 .显著性（双侧）. .df 0 15YY 相关性. 1.000显著性（双侧）. .df 15 0在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵，可见两者的偏相关系数为1。
工作文档SPSS第六章作业
第六章习题习题6-4．1、问题分析：分析题目中的数据，发现影响用力肺活量的控制变量只有一个，即组别，则采取单因素方差分析进行分析数据。
2、整理数据，将数据分成两列，一列为肺活量，一为组别，进行单因素方差分析，简要步骤为：Analyze -->Compare Means -->One-Way ANOVA -->Options-->Post Hoc-->Contrast3、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1)关于方差是否相等的检验结果及相伴概率值表格1：检验方差是否相等的相伴概率值根据数据得出，相伴概率值大于0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，符合方差分析的前提条件，这组数据适合进行单因素方差分析。
2)关于组别之间的显著性差异的大致判断从结果看出，0.000.相伴概率小雨显著性水平0.05，表示拒绝零假设，也就是3个组当中至少有一个组和其他两个组有明显的区别，也可能3个组之间都存在显著地区别。
另外，3个组的离差平方和为12.381，其中控制变量不同水平造成的组间平方和为10.919，随机变量造成的组内平方和为1.462，在组间平方和中，能线性解释平方和10.804，不能线性解释平方和为0.115。
3)各组别之间的相互影响大小观察LSD法多重比较的结果得知，3个叙别之间的相伴概率都小雨显著性水平，说明3个组之间都存在显著性差别。
4)各组观察变量均值的折线图：4、结论：三个组矿工之间的用力肺活量存在显著性差别习题6-5．1、问题分析：分析题目中的数据，发现数据适合协方差分析，则采取协方差分析进行分析数据。
零假设：H0：个水平没有显著性差异，若相伴概率小雨0.05，则拒绝零假设2、协方差分析简要步骤为：Analyze -->General Linear Model-->Univariate-->Options-->Model -->Contrast-->Plots3、结果分析：根据上述步骤，整理得出如下数据：1)关于各组个案的个数值表格2：各组个案的个数0 61 6根据数据得出，组别06，组别二的个案数为62)控制变量对观察变量的独立部分作用观察数据得知：相伴概率大于0.05，说明不同治疗方法（不同组别）对病人血压没有造成显著的影响。
SPSS作业(1-5章)3.27
第一章 SPSS概述1. SPSS有哪些主要窗口？它们的作用和特点各是什么？2. SPSS有哪三种主要使用方式？各自的特点是什么？3. .sav，.spo，.sps分别是哪类文件的扩展名？4.在SPSS的输出窗口中应如何操作才能将不同的分析结果保存到不同的文件中？5.SPSS的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中？统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中？6.利用SPSS进行数据分析的一般基本步骤是什么？第二章SPSS数据文件的建立和管理1. SPSS中有哪两种基本数据组成方式？各自的特点和应用场合是什么？2. 在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？3你认为SPSS数据窗口与Excel工作表在基本操作方式和数据组织方式方面有什么异同？4.先自己建立两个数据文件：“学生成绩一.sav”和“学生成绩二.sav”，分别存放关于学生学号、性别、和若干门课程成绩的数据，然后将这两个数据文件横向合并，形成一个完整的数据文件。
6根据P18案例2-2建立数据文件，要求完整的数据结构。
7针对当前社会或社会关心的热点问题，以小组形式设计一份调查问卷并进行调查。
试在SPSS中录入所获得的调查数据形成一份SPSS数据文件。
其中，变量的类型应包括字符型和数字型，变量的计量尺度应包括定距型、定类型和定序型。
如果调查资料中存在缺失数据，应在SPSS数据文件的建立过程中进行必要的定义说明。
第三章SPSS数据的预处理1.利用数据筛选功能，将住房状况调查.sav生成两个文件，其中第一个文件存储户口为“外地户口”且家庭收入在10000-15000之间的数据；第二个文件存储按简单随机抽样抽取的70%的样本数据2.利用住房状况调查.sav 将其按家庭收入（升序）、现住面积（升序）、计划面积（降序）进行多重排序。
3.利用学生成绩表.sav 对每个学生计算得优课程数和得良课程数，并按得优课程数进行降序排列。
spss作业
八、上机作业
1、自学报告分析的各项命令。
2、以“职工数据.sav”为例，要求用基本统计分析完成以下任务：（1）求出性别、工资等级的频次分布表，并用工资等级做条形图、饼形图。
表2 性别表
求工资的均值、中位数、众数、最大值、最小值、标准差、四分位数、十分位数，并用工资做带正态曲线的
F r e q u e n c y
表3 工资的各种数值表
平均值 中位数 众数 标准差 峰度 偏度 最小值 最大值 四分位
数
十分位
数 3130
3100
1800
1073
201
970
1500 5000 1500
1800
F r e q u e n c y
分性别求工资的标准分。
表4 Descriptive Statistics(a)
表5 Descriptive Statistics(a)
3、依据“保险市场调查”数据，对变量q13a、q13b、q13c进行多选项分析，了解人们购买商业养老保险的原因。
①定义多选项变量集
②多选项频数分析
③以工作单位性质（q34）和购买商业养老保险的原因为变量，进行列联表分析。
SPSS操作实验作业1(附答案)
SPSS操作实验 (作业1)作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。
然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。
调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。
调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。
请利用这些资料，分析以下问题。
问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。
问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。
要求：直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改）对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。
于作业布置后，1周内上交本次作业计入期末成绩答案问题一操作过程1.打开数据文件作业。
同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。
2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对话框。
在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。
3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字“5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。
接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。
再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
4.单击【图表】按钮，勾选【直方图】和【显示正态曲线】复选框，即直方图中附带正态曲线。
再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
最后，单击【确定】按钮，操作完成。
SPSS简单的练习作业
在上图中，分别显示了两两广告形式下销售额均值检验的结果。在SPSS中全部采用了LSD方法中的分布标准误，因此各种方法的前两列计算结果完全相同。表中第三列是检验统计量观测值在不同分布中概率值p，可以发现各种方法在检验敏感度上市存在差异的。以报纸广告与其他三种广告形式的两两检验结果为例，如果显著性水平α=0.05，在LSD方法中，报纸广告和广播广告的效果没有显著性差异，p值为0.412，与宣传品和体验均有显著性差异，概率p值分别是0.00，接近和0.021；但是在其他三种方法中，报纸广告只与宣传品广告存在显著性差异，而与体验无显著性差异。表中第一列星号的含义是，在显著性水平α=0.05的情况下，相应两总体的均值存在显著性差异，与第三列的结果相对应。
实验一SPSS的方差分析、相关分析与线性回归分析………………………17
1.单因素方差分析的基本操作……………………………………………17
2.单因素方差分析进一步分析的操作……………………………………18
作业一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
实验一SPSS数据文件的建立和管理、数据的预处理
【实验目的】
【实验结果与分析】
以上结果是广告形式对销售额的单因素方差的分析结果。可以看到，观测变量销售额的总离差平方和为26169.306；如果仅考虑“广告形式”单个因素的影响，则销售额总变差中，广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差（平均变差）分别为1955.361和145.023，相除所得的F统计量的观测值为13.483，对应的概率p值近似为0。如果显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同广告形式对销售产生显著影响，它对销售额的影响效应不全为0。
SPSS期末大作业-完整版
SPSS期末大作业-完整版第1题：基本统计分析1分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。
其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。
1、基本思路：（1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。
此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。
分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。
（2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。
操作步骤：（1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。
在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。
存取款金额1频率百分比有效百分比累积百分比有效1.00 82 34.6 34.6 34.62.00 76 32.1 32.1 66.73.00 104.2 4.2 70.94.00 22 9.3 9.3 80.25.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0（2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。
统计量存(取)款金额20岁以下N有效1 缺失0百分位数25 50.00 50 50.00 75 50.0020~35岁N有效131缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 5000.0035~50岁N有效73缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 4500.0050岁以上N有效32缺失0 百分位数25 525.0050 1000.0075 2000.00结果及结果描述：频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
spss作业完整版
均值比较与样本T检验1、（1）执行Transform—>Replace Missing Varies,将“机械化程度”移入NewVariables中，在Method中选择Mean of nearby points，单击change，单击OK提交系统。
（2）执行analyze->compare means->mean，将“户主年龄”、“文化程度”、“家庭人口”和“家庭总收入”移入 indenpendent List,将“机械化程度”移入dependent list（3）单击options,选择statistics for first layer 下的 anova table and eta, 单击 continue（4）单击ok数据分析：缺失值由3.8代替，所以用无任何机械代替。
年龄：显著性水平Sig.=0.572>0.05，说明不同户主年龄的机械化程度没有显著的差异。
文化程度：显著性水平Sig.=0.453，说明不同文化程度的机械化程度没有显著性差异；家庭人口：Sig.=0.625，说明不同家庭人口数的机械化程度没有显著性差异；家庭总收入：Sig.=0.139，说明不同家庭收入的农户的机械化程度没有显著性差异。
2、（1）执行analyze->compare means->independent-sample T Test（2）将“效果”移入test variables 框内（3）将“方法”移入grouping variables框内，单击define groups按钮，并在group1和group2框中分别输入有效值，单击continue （4）单击ok数据分析：显著性Sig.=0.128,所以在0.05的显著性水平上，两种激励方法的效果没有有显著差异。
3、（1）执行analyze->compare means->paird sample T Test，将“方案1”“方案3”移入paired variables（2）单击ok（3）以同样的方法比较“方案2”“方案3”数据分析：方案1与方案3的检验中,Sig.=0.044，说明方案1与方案3有显著性差异，所以均值相等的0假设不成立。