统计分析spss实验报告
spss实验报告,心得体会
spss实验报告,心得体会篇一:SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级:统计0801班学号:1304080116 姓名: 宋磊指导老师:胡朝明2010.9.8一、实验目的:1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作;2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;3、熟悉描述性统计图的绘制方法;4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求:1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除;数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并1掌握其SPSS的实现(频数，均值，标准差，中位数，众数，极差)。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析，相关分析)。
三、实验内容:1、使用SPSS进行数据的录入，并保存: 职工基本情况数据:操作步骤如下:打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口(Data View)中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示:输入后的数据为:将上述的数据进行保存:单击保存即可。
2、读取上述保存文件:选择菜单File--Open—Data;选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口:选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一2个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示:篇二:SPSS相关分析实验报告本科教学实验报告(实验)课程名称:数据分析技术系列实验实验报告学生姓名:一、实验室名称:二、实验项目名称:相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。
spss分析实验报告
SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。
步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。
选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。
确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。
步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。
步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。
在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。
该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。
步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。
SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。
通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。
根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。
步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。
步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。
在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。
通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。
结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。
统计分析spss实验报告
3.在 Test Variable 中选择“ a”,在 Grouping Variable 中选择“b”然后 Define groups 单击 “OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析： 输出结果为：
Group Statistics b a 1 2 N 10 10 Mean 2.1118E3 1.9390E3 Std. Deviation 122.91442 156.99469 Std. Error M可知，40 个样本的平均值为 1.3650，标准差为 0.41358，均值的标准误差为 0.06539 由表 2 可知，t 的统计观测值为 20.109，自由度为 39，t 统计值的显著性概率 p 值等于 0.000<α=0.05， 所以拒绝原假设，认为冰箱返修率大于 1.1%,即认为由于近年来企业生产的冰箱出现了一定的系统因 素而导致质量出现了问题。
Compare Means
One-Way ANOVA
3.从左侧列表框中选择观测变量（指标） ，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Dependent List 框 内。 从左侧列表框中选择因素变量，通过中间的移动按钮移入到右侧的 Factor 框内。 单击“OK” 。得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Sig. F a Equal assumed Equal variances variances .318 Sig. .580 t 2.741 df 18 Mean Std. Error Difference Lower Upper
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
spss描述统计实验报告
spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言：在社会科学研究中，统计分析是不可或缺的工具之一。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种广泛使用的统计软件，为研究人员提供了强大的数据处理和分析功能。
本实验报告旨在通过使用SPSS进行描述统计分析，探讨某一特定数据集的统计特征，以及对结果的解读。
实验设计：本次实验所使用的数据集是一份关于学生学业成绩的调查数据。
该数据集包含了学生的性别、年龄、家庭背景、学习时间等多个变量。
我们将使用SPSS对这些变量进行描述统计分析，以了解学生学业成绩的整体情况。
数据处理与分析：首先，我们导入数据集并浏览其整体情况。
通过查看数据的前几行和变量的属性，我们可以对数据集的结构和内容有一个初步的了解。
接下来，我们将使用SPSS的描述统计功能对各个变量进行分析。
1. 性别分布：通过对性别变量进行频数统计，我们可以得到男女生的人数分布。
根据统计结果，男生人数为300，女生人数为250。
这一结果可以帮助我们了解该样本的性别比例，为后续分析提供参考。
2. 年龄分布：对年龄变量进行描述统计，我们可以得到该样本的年龄分布情况。
平均年龄为20.5岁，标准差为1.8岁。
这些统计指标可以帮助我们了解样本的年龄分布情况，以及年龄的变异程度。
3. 家庭背景：通过对家庭背景变量进行频数统计，我们可以得到各个家庭背景类别的人数分布。
统计结果显示，家庭背景为农村的学生人数为150，城市的学生人数为400。
这一结果有助于我们了解样本中不同家庭背景的分布情况。
4. 学习时间：对学习时间变量进行描述统计，我们可以得到学生每天学习的平均时间和标准差。
统计结果显示，学生每天平均学习时间为3.5小时，标准差为1.2小时。
这些统计指标可以帮助我们了解学生学习时间的整体情况，以及学习时间的变异程度。
结果解读：通过对以上变量的描述统计分析，我们可以得到一些关于学生学业成绩的初步认识。
spss统计分析报告
Spss统计分析实验报告一．实验目的：通过统计分析检验贫血患儿在接受新药物与常规药物之后血红蛋白增加量的情况，得出两者疗效是否存在差异，并且可以判断那种药物疗效好。
二．实验步骤例题：某医院用某种新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分为2 组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）如下，问新药与常规药物的疗效有别差别？新药24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 组常规14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 药物组解题：1）根据题意，我们采用独立样本T检验的方法进行统计分析。
提出：无效假设H0：新药物与常规药物的疗效没有差别。
备择假设HA：新药物与常规药物的疗效有差别。
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“药组”，“血红蛋白增加量”，之后在数据视图中输入数据，其中新药组定义为组1，常规药物组定义为组 2. 保存数据。
3）在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较变量——独立样本T检验——将“血红蛋白增加量变量”导入“检验变量”，——将“药组变量”导入“分组变量”——定义组1为新药组，组2为常规药物组——单击选项将置信度区间设为95%，输出分析数据如下：表1：组统计量药组N 均值标准差均值的标准误血红蛋白增加量新药组10 23.6000 7.22957 2.28619常规药组10 20.9000 4.22821 1.33708表2：独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值标准误血红蛋白增加量假设方差相等 1.697 .209 1.019 18 .321 2.70000 2假设方差不相等 1.019 14.512 .325 2.70000 24)输出结果分析由上述输出表格分析知：接受新药物组和常规药物组的均值分别为23.6000，20.900，接受新药物增加的血红蛋白量的均值大于接受常规药物的，所以说新药物的疗效可能比常规药物好。
spss统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。
通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。
最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。
接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。
spss描述性统计分析实验总结(3篇)
spss描述性统计分析实验总结(3篇)为期半个学期的统计学试验就要完毕了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进展处理，比方抽样分析，方差分析等，经过这段时间的学习我学到了许多，把握了许多应用软件方面的学问，真正地学与实践相结合，加深学问把握的同时也熬炼了操作力量，回忆整个学习过程我也有许多体会。
统计学是比拟难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次试验课我都坚持按时到试验室，试验期间仔细听教师讲解，看教师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教教师和同学，有时也跟同学商议找到更好的解决方法。
几次试验课下来，我感觉我的力量的确提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观看系统的数据，进展量化的分析、总结，并进而进展推断和猜测，为相关决策供应依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，仔细学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多把握一门学科，对自己对社会都有好处。
几次的试验课，我每次都有不一样的体会。
个人是理科出来的，对这种数理类的课程原来就很感兴趣，经过书本学问的学习和试验的实践操作更加加深了我的兴趣。
每次做试验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不遗忘操作方法，这样做可以加深我的记忆。
依据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对学问和技能的真正以及把握更久的把握。
就拿最近一次试验来说吧，我们做的是“平均进展速度”的问题，这是个比拟简单的问题，但是放到软件上进展操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做试验的时候难免会有许多问题。
不惊奇的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验教师讲完我们就差不多把握了，但是这次好像遇到了大麻烦，由于内容比拟多又是一些没接触过的东西。
spss数据分析实验报告
统计分析与spss的应用
一、实验目的
学会用spss作基本统计量的计算、绘制常用的统计图形以及用多选项分析进行数据分析。
二、实验原理
运用spss软件对各省市经济进行统计分析，绘制相应的统计图表进行分析。
三、实验内容及步骤
实验内容：以各地区各项经济支出为数据，运用相关分析方法对数据进行分析。
实验步骤：
1.将数据导入到spss软件中，文件类型是EXCEL文档；
2.打开spss软件，在页面上方点击分析，找到降维，点击因子分析；
3.导入各项数据；
4.在因子分析：描述统计，选中统计量的原始分析结果与相关矩阵
的系数，点击继续；
5.在因子分析：抽取，方法选择主成分，分析选择线性相关矩阵，
输出全选，抽取选择第一个；
6.在因子分析：旋转，在方法栏选中最大方差法，输出项全选；
7.在因子分析：选项，在缺失值中选中按列表排除个案；
8.然后得到一些统计图表；
四、实验器材
计算机中spss软件
五、实验结果分析
数据的公因子方差
解释的总方差
碎石图
成分矩阵及旋转成分矩阵
旋转空间的成分图
六、实验结论
Spss在数据分析方面提供了强大的能力，可以快速地进行相关分析，重点在于分清数据的公因子方差、碎石图、旋转空间的成分图。
七、实验总结及心得
Spss有着强大的相关分析功能，在使用spss的同时一定要与统计学的知识理论联系在一起，理清每种统计方法的含义，看懂各种统计表。
spss描述统计实验报告
spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而得出结论并做出预测。
本实验旨在利用SPSS软件对实验数据进行描述统计分析，以探究数据的特征和规律。
实验设计本实验选取了一组包括性别、年龄、身高和体重等信息的样本数据，共计100个样本。
通过SPSS软件对这组数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、频数分布等指标，以便对样本数据进行全面的了解。
结果分析首先，我们对样本数据中的性别进行了频数分布分析。
结果显示，样本中有55%的男性和45%的女性，性别分布相对均衡。
接着，我们对年龄、身高和体重等连续变量进行了均值和标准差的分析。
结果显示，样本的平均年龄为30岁，标准差为5岁；平均身高为170厘米，标准差为8厘米；平均体重为65公斤，标准差为10公斤。
这些数据表明样本中的年龄、身高和体重分布较为集中，且具有一定的变异性。
结论通过对样本数据的描述统计分析，我们得出了对样本特征和规律的初步认识。
样本中男女比例相对均衡，年龄、身高和体重分布较为集中且具有一定的变异性。
这些结果为我们进一步的数据分析和研究提供了重要参考。
总结SPSS软件作为一种强大的数据分析工具，可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而深入了解数据的特征和规律。
本实验利用SPSS对样本数据进行了描述统计分析，得出了对样本特征和规律的初步认识，为后续的研究工作奠定了基础。
希望本实验能够对SPSS软件的应用和描述统计分析方法有所启发，为相关研究工作提供参考。
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5.8单因素方差分析
假设 分别表示三种促销方式下的销售额
提出假设 =
用SPSS统计软件求解该问题：
（一）步骤：
1.在数据编辑器中建立变量并输入上述各项数据。
实验内容：
P515.1;5.2；5.4；5.8
实验结果（实验体会）：
自己写出输出结果，空间不够再加一页，画出表格方框。
P51
5.1单样本均值检验
原假设H0：μ 1.1%
备择假设H1：μ>1.1%
用SPSS统计软件求解该问题：
（一）步骤：
1.在数据编辑器中建立变量并输入上述各项数据。
2.依次选择菜单项：AnalyzeCompareMeansOne-SampleT Testຫໍສະໝຸດ One-Sample Test
Test Value = 0.05
t
df
Sig. (2-tailed)
Mean Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Lower
Upper
返修率
20.109
39
.000
1.31500
1.1827
1.4473
5.4配对样本均值检验
假设 表示饮用前的体重与饮用后的体重的差额。
原假设H0：
备择假设H1：
用SPSS统计软件求解该问题：
（一）步骤：
1.在数据编辑器中建立变量并输入上述各项数据。
2.依次选择菜单项：AnalyzeCompareMeans Paired_Samples T Test
3.在Paired Variables中选择“饮用前”和“饮用后”两个选项。单击“OK”。得到对结果的分析表。
Mean Difference
Std. Error Difference
95% Confidence Interval of the Difference
Lower
Upper
a
Equal variances assumed
.318
.580
2.741
18
.013
172.80000
63.05180
40.33309
5.2独立样本均值检验
假设 表示原管理模式的生产线产量， 表示新管理模式的生产线产量
原假设H0：
备择假设H1：
用SPSS统计软件求解该问题：
（一）步骤：
1.在数据编辑器中建立变量并输入上述各项数据。
2.依次选择菜单项：AnalyzeCompareMeansIndependent SamplesTest
3.在TestVariable中选择“a”,在Grouping Variable中选择“b”然后Define groups单击“OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
输出结果为：
Group Statistics
b
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
a
1
10
2.1118E3
Lower
Upper
Pair 1
饮用前-饮用后
6.20000
8.96979
2.31599
1.23270
11.16730
2.677
14
.018
由表1可以看出，饮用减肥茶后体重有明显的下降
由表2可以看出，饮用减肥茶前后的相关系数到达了0.845，说明相关性很强。对应的统计值的显著性概率p=0.000<α=0.05，说明二者有显著的正线性相关关系。
122.91442
38.86895
2
10
1.9390E3
156.99469
49.64608
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equality of Means
F
Sig.
t
df
Sig. (2-tailed)
（二）结果分析：
输出结果为：
Paired Samples Statistics
Mean
N
Std. Deviation
Std. Error Mean
Pair 1
饮用前
77.9333
15
11.68923
3.01815
饮用后
71.7333
15
16.30279
4.20936
Paired Samples Correlations
305.26691
Equal variances not assumed
2.741
17.020
.014
172.80000
63.05180
39.78427
305.81573
表1中内容包括：均值，数据个数，标准离差和均值的标准误差。
表2中F值为0.318，对应的统计值的显著性概率值为0.580>α，所以接受原假设，可以认为两总体方差无显著差异。因为p-值为0.013小于0.05，所以在5%的显著性水平下拒绝原假设，认为两总体的均值有显著差异，即新的管理模式和传统的管理模式对生产线产量有显著差异。
N
Correlation
Sig.
Pair 1
饮用前&饮用后
15
.845
.000
Paired Samples Test
Paired Differences
t
df
Sig. (2-tailed)
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
95% Confidence Interval of the Difference
由表1可知，40个样本的平均值为1.3650，标准差为0.41358，均值的标准误差为0.06539
由表2可知，t的统计观测值为20.109，自由度为39，t统计值的显著性概率p值等于0.000<α=0.05，所以拒绝原假设，认为冰箱返修率大于1.1%,即认为由于近年来企业生产的冰箱出现了一定的系统因素而导致质量出现了问题。
3.在TestVariable中选择“ 返修率”选项。并在Test _Value中写0.05单击“OK”得到对结果的分析表。
（二）结果分析：
输出结果为：
One-Sample Statistics
N
Mean
Std. Deviation
Std. Error Mean
返修率
40
1.3650
.41358
.06539
国际商学院实验报告
专业班级：姓名：____ 学号：__成绩：________
课程名称：经济统计分析
指导教师：王淑芬
实验项目：用SPSS统计分析软件进行统计假设检验及方差分析
实验日期：
本课程共___次实验
本次实验为第_1_次
实验目的：
1.单样本均值检验
2.、独立样本均值检验
3、配对样本均值检验
4、单因素方差分析