SPSS上机实验报告
SPSS上机实验报告一
1.数据文件的建立。
打开SPSS,在数据编辑器的变量视图中，输入变量的属性特征，如Name,Width,Decinmal等。
以习题一为例，输入为下：返回数据编辑库，数据视图，直接录入数据。
习题一的数据表如下：点击Save，输入文件名将文件保存。
2.数据的整理数据编辑窗口的Date可提供数据整理功能。
其主要功能包括定义和编辑变量、观测量的命令，变量数据变换的命令，观测量数据整理的命令。
以习题一为例，将上图中的数据进行整理，以GDP值为参照，升序排列。
数据整理后的数据表为：整理后的数据，可以直观看出GDP值的排列。
3、频数分析。
以习题一为例(1).单击“分析→描述统计→频率”(2)打开“频率”对话框，选择GDP为变量(3)单击“统计量”按钮，打开“统计量”对话框.选择中值及中位数。
得到如下结果：（4）单击“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，选择GDP（亿元），输出为统计量。
结果如下：4、探索分析以习题2为例子：（1）单击“分析→统计描述→频率”，打开“频率”对话框，选择“身高”变量。
（2）选择统计量，分别选择百分数，均值，标准差，单击图标。
的如下结果：（3）单击“分析→统计描述→探索”，选择相应变量变量，单击“绘制”，选择如下图表，的如下结果：从上述图标可以看出，除了个别极端点以外，数据都围绕直线上下波动，可以看出，该组数据，在因子水平下符合正态分布。
4．交叉列联表分析：以习题3,原假设是吸烟与患病无关备择假设是吸烟与患病有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应变量变量，单击精确，并选择“统计量”按钮，选择“卡方”作为统计量检验，然后单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数。
得出分析结果如下：分析得出卡方值为7.469,，自由度是1，P值为0.004<0.05拒绝原假设，故有大于95%的把握认为吸烟和换慢性气管炎有关。
习题4：原假设是性别与安全性能的偏好无关备择假设是性别与安全性能的偏好有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应行列变量然后选择“统计量”按钮，以“卡方”作为统计量检验.单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数单击“确定”，得出分析结果如下：分析得出卡方值为19自由度是4，P值为0.001<0.05拒绝原假设，故有99.9%的把握认为性别与安全性能的偏好有关5实验作业补充。
spss 上机实验报告
spss 上机实验报告
《SPSS上机实验报告》
在当今社会，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于科研、商业、教育等领域。
本次
实验旨在通过SPSS软件进行数据分析，以探讨数据的规律性和相关性，为进一步的研究和决策提供科学依据。
实验一：描述性统计分析
首先，我们对所收集到的数据进行了描述性统计分析。
通过SPSS软件，我们得出了数据的平均值、标准差、最大值、最小值等指标，从而对数据的分布情况
有了更清晰的了解。
这些统计指标为我们提供了数据的基本特征，为后续的分
析奠定了基础。
实验二：相关性分析
接下来，我们利用SPSS软件进行了相关性分析。
通过相关系数的计算，我们发现了数据之间的相关程度，并得出了相关性显著性检验的结果。
这些分析为我
们揭示了数据之间的内在联系，为我们理解数据背后的规律性提供了重要线索。
实验三：多元回归分析
最后，我们进行了多元回归分析，以探讨不同自变量对因变量的影响程度。
通
过SPSS软件的模型拟合和显著性检验，我们得出了各个自变量的回归系数，并对模型的拟合程度进行了评估。
这些结果为我们提供了对因变量影响因素的深
入理解，为我们在实际应用中进行预测和决策提供了重要参考。
通过以上实验，我们不仅掌握了SPSS软件的基本操作技能，还深入了解了数据分析的方法和原理。
我们相信，通过不断地学习和实践，我们将能够更加熟练
地运用SPSS软件进行数据分析，为科研和实践工作提供更加准确和可靠的数据支持。
SPSS上机实验报告就此结束。
spss 上机实验报告
spss 上机实验报告SPSS上机实验报告引言：SPSS（统计软件包，Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域的数据分析和研究中。
本文将对SPSS上机实验进行报告，介绍实验目的、实验设计、数据处理和结果分析等内容。
实验目的：本次实验旨在通过使用SPSS软件，掌握数据的输入、清洗、分析和可视化等基本操作，以及利用SPSS进行常见统计分析的方法。
实验设计：本次实验使用了一份虚构的调查问卷数据，包含了参与者的性别、年龄、教育程度、收入水平以及对某产品的满意度等指标。
通过对这些指标进行分析，我们可以了解不同因素对满意度的影响。
数据处理：首先，我们需要将数据导入SPSS软件中。
通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“导入数据”，然后选择数据文件并进行导入。
导入后，我们可以查看数据的整体情况，包括变量的名称、类型、取值范围等。
接下来，我们对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。
例如，我们可以检查是否有缺失值，如果有，可以选择删除或填充缺失值。
此外，还可以进行异常值检测，排除数据中的异常观测点。
结果分析：在数据清洗完成后，我们可以进行统计分析。
首先，我们可以计算各个变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大最小值等，以了解数据的分布情况。
通过点击菜单栏的“分析”选项，选择“描述性统计”，然后选择需要计算的变量即可。
接着，我们可以进行相关性分析，以探究不同因素之间的关系。
通过点击菜单栏的“分析”选项，选择“相关”或“回归”等选项，然后选择需要分析的变量。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的线性关系，并进行进一步的分析。
另外，我们可以进行T检验或方差分析等统计检验，以比较不同组别之间的差异。
通过点击菜单栏的“分析”选项，选择“比较均值”或“方差分析”等选项，然后选择需要比较的变量和组别。
统计检验可以帮助我们判断不同组别之间是否存在显著差异。
spss软件上机实训报告8页word
上机实训报告前言中国汽车行业现状中国车市异军突起，北汽控股收购萨博整车平台等技术、保时捷收购不成反被收购大众收购保时捷49.9%股份、长安与中航合并央企首例汽车业重组诞生长安跻身前三甲、中国汽车2009第1000万辆在一汽隆重下线、汽车振兴规划细则公布1.6升及以下排量减收购置税、吉利收购沃尔沃。
据中国汽车工业协会(下称“中汽协”)发布的数据显示，去年国内汽车销售了1364.48万辆，同比增幅46.15%，中国确定成为全球第一大汽车市场，将昔日霸主美国远远甩在身后，美国去年销量为1043万辆。
由于今年政府依然实施刺激汽车消费的购置税优惠、汽车下乡补贴等政策，国内车企普遍预测，2019年国内汽车销量增幅约为15%。
，根据主要汽车企业制订的最新产销计划和目标，2019年国内汽车销量有望达到1600万辆，接近美国金融危机爆发前的每年汽车销量。
其中，上汽预计今年销量可达300万辆，北汽预计为170万辆，广汽为72万辆，比亚迪为80万辆，华晨为45万辆，吉利为40万辆。
中汽协公布的数据称，2009年国内汽车销量1364.48万辆，同比增长46.15%。
其中乘用车销量为1033.13万辆，同比增长52.93%。
商用车销量331.35万辆，同比增长28.39%。
与2019年相比，不仅乘用车市场取得惊人增长，商用车也走出谷底。
2009年国内销量前十位的汽车公司分别是上汽、一汽、东风、长安、北汽、广汽、奇瑞、比亚迪、华晨和吉利，上述十家企业共销售汽车1189.33万辆，占汽车销售总量的87%。
一个易见的事实是，国内汽车市场上目前仍是在排队加价销售状态中。
实训概述一、实训目的（1）掌握SPSS中基本的数据处理方法；（2）学会使用SPSS进行单变量多选题次数分布表的制作，能以此方式独立完成相关作业。
二、实训要求1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解统计表和统计图的制作方法；已阅读本次实训指导书，了解SPSS中相关的统计命令。
统计学spss上机实验报告
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所示的选择数据源界面。
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“我的文件”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功能，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。
步骤5：数据准备。
步骤6：选Graphs菜单的Bar过程，弹出Bar Chart定义选项。
在定义选项框的下方有一数据类型栏，系统提供3种数据类型：Summaries for groups of cases：以组为单位体现数据；Summaries of separate variables：以变量为单位体现数据；Values of individual cases：以观察样例为单位体现数据。
SPSS统计软件实训报告
SPSS统计软件实训报告第一篇：SPSS统计软件实训报告一、实训目的SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。
其目的在于，通过此次实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。
，二、实训时间与地点：时间：2012年1月9日至2012年1月13日地点：唐山学院北校区A座502机房三、实训要求：这次实训内容为上机实训，主要学习SPSS软件的操作技能，以及关于此软件的一些理论和它在统计工作中的重要作用。
对我们的主要要求为，运用SPSS软件功能及相关资料来完成SPSS操作，选择有现实意义的课题进行计算和分析，最后递交统计分析报告，加深学生对课程内容的理解的。
我们小组的研究课题是社会消费品零售总额的分析。
四、实训的主要内容与过程：此次实训，我大概明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分组、计算、合并、增加、删除以及录入数据；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；明白了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。
通过这次试训，我基本上掌握了SPSS软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。
这些内容，也就是我们SPSS统计软件实训的主要内容。
四、实训结果与体会五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。
看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。
高老师在对统计理论及SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。
我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
spss上机实验报告
spss上机实验报告I. 实验目的本实验旨在通过使用SPSS软件进行数据分析，加深对SPSS软件的理解和掌握，巩固和深化统计分析的基础知识。
II. 实验内容本实验使用了SPSS软件对一组数据进行了统计分析。
数据包括了100名学生的语文成绩、数学成绩、英语成绩、性别和年龄等信息。
实验内容如下：1. 数据导入和检查将数据文件导入SPSS软件中，并对数据进行检查，排除异常数据。
2. 数据描述性统计分析使用SPSS软件对数据进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差等统计指标的计算。
3. 方差分析使用SPSS软件对数据进行方差分析，分析不同性别和年龄段学生的语文、数学和英语成绩之间的差异。
III. 实验结果1. 数据导入和检查数据文件成功导入SPSS软件中，并且通过检查，排除了部分异常数据。
2. 数据描述性统计分析经过计算，该组数据的语文平均分为75.3分，数学平均分为78.6分，英语平均分为80.2分，标准差分别为8.5、7.9、6.8。
3. 方差分析通过方差分析，发现女生的语文成绩平均值显著高于男生，F(1,98)=10.76,p<0.01；年龄在18岁以下的学生数学成绩平均值显著高于18岁以上的学生，F(1,98)=3.94, p<0.05；年龄在18岁以上的学生英语成绩平均值显著高于18岁以下的学生，F(1,98)=6.19,p<0.05。
IV. 结论通过本实验，我们进一步掌握了SPSS软件的使用技巧，并且运用统计学基础知识对一组数据进行了分析，得出了有意义的结论。
在以后的学习和工作中，我们将会更加熟练地使用SPSS软件，为我们的研究和工作提供更多的支持和帮助。
《市场调研》SPSS上机实验报告
《市场调研》SPSS上机实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过运用 SPSS 软件对市场调研数据进行分析，掌握数据分析的基本方法和流程，提高对市场现象的理解和洞察能力，为决策提供科学依据。
二、实验内容1、数据录入与整理首先，将收集到的市场调研数据录入到 SPSS 软件中。
在录入过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行初步的整理，如缺失值处理、异常值检查等。
2、描述性统计分析运用 SPSS 中的描述性统计分析功能，计算数据的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
3、相关性分析通过相关性分析，探究不同变量之间的线性关系。
例如，研究产品价格与销售量之间是否存在显著的相关性。
4、假设检验根据研究问题提出假设，并运用 SPSS 进行 t 检验、方差分析等，以验证假设是否成立。
5、因子分析运用因子分析对多个相关变量进行降维，提取主要的公共因子，以便更简洁地描述数据结构。
6、聚类分析通过聚类分析将样本数据分为不同的类别，以便发现潜在的市场细分群体。
三、实验步骤1、打开 SPSS 软件，新建数据文件。
2、将收集到的数据按照变量的定义依次录入到数据文件中。
3、选择“分析”菜单中的相应功能，如“描述统计”、“相关性”、“假设检验”等，进行相应的数据分析。
4、根据分析结果，解读数据所反映的市场现象和规律。
四、实验数据本次实验使用的是一份关于消费者对某品牌手机满意度的市场调研数据。
数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买渠道、使用体验等方面的信息。
五、实验结果与分析1、描述性统计分析结果通过描述性统计分析，我们得到了消费者年龄的均值为 30 岁，中位数为 28 岁，标准差为 8 岁。
这表明消费者年龄分布较为均匀，主要集中在 20 40 岁之间。
2、相关性分析结果产品价格与销售量的相关性分析结果显示，两者之间存在显著的负相关关系（r ＝－065，p ＜ 005），即价格越高，销售量越低。
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S P S S上机实验报告Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT实验名称：频数分布实验目的和要求：绘制频数分布表、频数分布直方图并分析集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标实验内容：绘制频数分布表和频数分布直方图并分析实验记录、问题处理：绘制频数分布表销售额频率百分比有效百分比累积百分比有效1112111222211121111221 合计30频数分布直方图集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标统计量销售额N有效30缺失0均值实验结果分析：从统计量表可以看出有效样本数有30个，没有缺失值。
平均销售额是，标准差为。
从频数分布表可以看出样本值、频数占总数的百分比、累计百分比。
从带正态曲线的直方图可以看出销售额集中在110实验名称：列联表 成绩：实验目的和要求：绘制频数表、相对频数表并进行显着性检验和关系强度分析实验内容：绘制频数表、相对频数表并分析实验记录、问题处理：满意度* 性别 交叉制表性别合计男性女性满意度 不满意计数19 8 27 满意度 中的 %% % % 性别 中的 % % % % 总数的 % % % % 一般计数23 21 44 满意度 中的 % % % % 性别 中的 % % % % 总数的 % % % % 满意计数12 17 29 满意度 中的 % % % % 性别 中的 % % % % 总数的 % % % % 合计计数54 46 100 满意度 中的 %% % % 性别 中的 % % % % 总数的 %%%%卡方检验值 df 渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方 2 .090 似然比 2 .085 线性和线性组合1.031均值的标准误 中值 众数 标准差 方差 偏度 偏度的标准误 .427峰度 峰度的标准误 .833全距 极小值 极大值 和a. 存在多个众数。
显示最小值有效案例中的 N 100a. 0 单元格%) 的期望计数少于 5。
最小期望计数为。
对称度量值近似值 Sig.φ.220 .090按标量标定Cramer 的 V .220 .090有效案例中的 N 100a. 不假定零假设。
b. 使用渐进标准误差假定零假设。
实验结果分析：从卡方检验看出sig>,不显着。
所以男生女生对满意与否评价没有差异实验名称：方差分析成绩：实验目的和要求：单因子方差分析、多因子方差和协方差分析实验内容：进行单因子方差分析并输出方差分析表、显着性检验及解释结果、多因子方差和协方差分析并输出方差分析表和协方差分析表、显着性检验及解释结果。
实验记录、问题处理：单因子方差分析分析——比较均值，单因素——键入销售额为因变量，键入促销力度为因多因子方差分析分析——一般线性模型，单变量——键入店内促销和赠券状态为固定因子，销售额为因变量——两两比较打钩L检验，选项方差齐性检验打钩，协方差分析分析——一般线性模型，单变量——键入店内促销和赠券状态为固定因子，销售额为因变量，键入客源排序为协变量——两两比较打钩L检验，实验结果分析：单因子：组间显着性为，小于，显着影响。
多因子：店内促销和赠券状态显着性分别都为，小于，显着影响。
但是店内促销和赠券状态交互作用的显着性为，大于，不显着。
协方差：经协变量客源排序的显着性为，对销售额影响不显着。
店内促销的显着性为，小于，对销售额影响显着。
赠券状态的显着性为，小于，对销售额影响显着。
店内促销和赠券状态的交互作用显着性为，大于，对销售额影响不显着实验名称：相关分析成绩：实验目的和要求：计算Pearson相关系数和简单相关系数并分析实验内容：计算Pearson相关系数和简单相关系数并分析实验记录、问题处理：分析——相关，双变量——添加收、家庭人口、受教育程度、汽车保有量实验结果分析：1、收入对受教育年数，相关系数为，显着性为，小于，所以收入和受教育年为正向相关，且相关性很强。
2、收入对汽车保有量，相关系数为，显着性为，小于，所以收入对汽车保有量为正向相关。
3、家庭人口对汽车保有量，相关系数为，显着性为，小于，所以收入对汽车保有量为正向相关，且相关性很强。
4、受教育年数对收入，相关系数为，显着性为，小于，所以受教育年数对收入为正想相关，且相关性很强。
实验名称：回归分析成绩：实验目的和要求：掌握简单回归模型和多元回归分析的SPSS操作方法实验内容：检验简单回归模型、绘制散点图、输出回归结果并分析、残差分析；检验多元回归分析模型、输出回归结果并分析及残差分析。
实验记录、问题处理：（一）简单回归实验结果分析：R方为，拟合优度一般。
P值sig显着表达式：销售额=促销水平（二）多元线性回归残差28 总计292 回归 2 .000c 残差27 .990总计29a. 因变量: 销售额b. 预测变量: (常量), 店内促销。
c. 预测变量: (常量), 店内促销, 赠券状态。
系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1(常量) .817 .000店内促销.378 .0002 (常量) .727 .000 店内促销.222 .000 赠券状态.363 .000a. 因变量: 销售额实验结果分析：R方在第二次拟合达到，说明模型的拟合的情况非常好方差分析表显示P值sig<，说明模型非常显着。
表达式：销售额=店内促销*赠券状态实验名称：Logistic回归成绩：实验目的和要求：掌握Logistic回归分析的SPSS操作方法实验内容：估计和检验Logistic回归系数并解释结果。
实验记录、问题处理：得出：分类表a已观测已预测品牌忠诚百分比校正0 1步骤 1 品牌忠诚0 12 31 3 12总计百分比a. 切割值为 .500方程中的变量B , Wals df Sig. Exp (B) 步骤 1a品牌态度.479 1 .008 产品态度.186 .322 .335 1 .563购物态度.590 .491 1 .230常量 1 .010 .000 a. 在步骤 1 中输入的变量: 品牌态度, 产品态度, 购物态度.实验结果分析：结果显示：品牌忠诚=*品牌态度+*产品态度+*购物态度其中品牌态度的sig小于,所以品牌态度与品牌购买正向变化显着。
但是因为产品态度和购物态度的sig大于，所以这两个变量与品牌购买的正向变化不显着实验名称：因子分析成绩：实验目的和要求：掌握因子分析的SPSS操作方法实验内容：KMO和Barlett氏检验；输出碎石图及旋转前后的因子矩阵；各因子的特征值和解释的方差比例；解释因子并命名；计算因子得分。
实验记录、问题处理：步骤处理：分析——降维——因子分析将度量变量键入变量框，选取描述，勾选KMO与bartlett球形度检验选取抽取，勾选碎石图选取旋转，勾选载荷图选取得分，勾选保存变量和因子得分系数矩阵实验结果分析：KMO 值为，sig 值为，适合作因子分析各因子的特征值和解释的方差比例可以在“解释的总方差”中看出，其中我们可以知道，特征值和可以解释方差比例分别是%和%。
因为因子1在预防蛀牙、保护牙根有很大载荷，所以将其命名为保健因子。
因子2在牙齿亮泽、口气清新、富有魅力有很大载荷，所以将其命名为社交因子。
计算因子得分，得保健因子=*预防蛀牙*牙齿亮泽+*保护牙龈*口气清新*不预防坏牙*富有魅力 社交因子=*预防蛀牙+*牙齿亮泽+*保护牙根+*口气清新*不预防坏牙+*富有魅力 实验名称：聚类分析 成绩： 实验目的和要求：掌握分层聚类和K-means 聚类的SPSS 操作方法 实验内容：进行分层聚类和K-means 聚类分析并输出结果。
实验记录、问题处理： 分层聚类： 步骤处理： 分析——分类——系统聚类将度量变量键入变量框，勾选统计量中的聚类成员中的方案范围，并且设置为最小3最大5.旋转成份矩阵a成份 1 2 预防蛀牙 .957 牙齿亮泽 .849 保护牙根 .916 口气清新 .852 不预防坏牙富有魅力 .108 .884提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 3 次迭代后收敛。
成份得分系数矩阵成份1 2预防蛀牙 .366 .083 牙齿亮泽 .358 保护牙根 .362 .026 口气清新 .352 不预防坏牙 富有魅力 .389 提取方法 :主成分分析法。
构成得分。
勾选绘制中的树状图打开保存选项卡，勾选聚类成员中的方案范围，设置最小3最大5* * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * *Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+14 -+16 -+-+10 -+ +-+4 ---+ +-------------+19 -----+ +-------------------+18 -------------------+ |2 -+-------+ +---------+13 -+ | | |5 -+-+ +-----------------------------+ |11 -+ +-+ | |9 ---+ +---+ |20 -----+ |3 -+---------+ |8 -+ | |6 -+-+ +-+ |7 -+ | | | |12 ---+---+ | +-----------------------------------+1 ---+ +---+ |17 -------+ |15 -------------+K均值聚类：步骤处理：分析——分类——K聚类将变量键入变量框， 勾选保存中的聚类成员勾选选项中的是统计量下的三个复选框如图所示：初始聚类中心聚类12购物有趣 7 1 购物导致超支 3 3 购物与就歺结合 7 2 争取最合算交易 4 2 对购物没兴趣 1 6 比较价格省钱44迭代历史记录a迭代 聚类中心内的更改121 2.000.000a. 由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛。
任何中心的最大绝对坐标更改为 .000。
当前迭代为 2。
初始中心间的最小距离为 。
最终聚类中心聚类12购物有趣 5 2 购物导致超支 4 4 购物与就歺结合 5 2 争取最合算交易 4 4 对购物没兴趣 2 5 比较价格省钱54 ANOVA聚类误差FSig.均方df 均方df 购物有趣118.000聚类成员 案例号 聚类距离11 22 3 1 4 1 5 2 6 1 7 1 8 1 9 2 10 2 11 2 121 .85313 2 14 1 15 1 16 2 17 1 18219120 2最终聚类中心间的距离 聚类1 2 12实验结果分析：系统聚类：从聚类表可以知道聚类的具体过程。