spss上机报告2(优选.)
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。
SPSS实验报告二
SPSS实验报告二实验目的：掌握方差分析、相关分析和回归分析的基本操作；掌握其中相关的问题检验；读懂输出结果并进行合理分析。
第一题：利用外来工数据，完成下列问题：（1）使用t检验，比较（目前从事行业中）制造业和服务业的总体平均年龄是否有显著差异；分析——比较均值——独立样本t检验——检验变量（年龄）——分组变量（所从事的行业）——定义组（制造业和服务业）——确定P<0.05 拒绝原假设，认为（目前从事行业中）制造业和服务业的总体平均年龄有显著差异。
（2）使用多因素方差分析研究教育程度和月收入对家庭花费(V2_2c)，说明两个因素的影响是否显著，有没有显著的交互作用；分析——一般线性模型——单变量——因变量（选择家庭花费V2-2c）——固定因子（选择教育程度月收入）——确定（3）如果因素影响显著而交互作用不显著，建立非饱和模型，并利用多重比较比较（snk）各因素水平的高低；分析——一般线性模型——单变量——因变量（选择家庭花费V2-2c）——固定因子（选择教育程度月收入）——模型（设定选择V1-3 V2-1到模型M框）——继续——绘制——水平轴（V2-1）——单图（V1-3）——添加——继续——两两比较（将V1-3 V2-1指向两两比较检验框P）——勾选s-n-k——保存——勾选预测值（未标准化）——残差（标准化）——诊断（Cook距离）——继续——选项——勾选（描述统计方差齐性检验）——继续——确定从家庭花费和教育程度来看，大学及以上学历的群体比初高中及中专学历的群体家庭花费要多出很多。
因此，可得出教育程度越高,家庭花费越多。
而从家庭花费和月收入来看,800元以下及801到2000元收入的群体家庭花费并不会随着收入的增加而有很大的增幅；但2001到3000元及3000元以上的收入群体的家庭花费会随之增幅很大。
因此，大体可得出收入越高的群体家庭花费越多。
第二题：应用waste.sav数据，研究固体垃圾排放量与宾馆、餐饮业用地、零售业用地、运输、批发企业用地、金属制造业用地、工业企业用地的关系。
SPSS上机实验报告二
SPSS 上机实验报告二实验目的：通过理论学习后，学会使用SPSS 软件得到集中量数和差异量数并进行分析实验器材：SPSS13.O 版，SPSS11.5版实验内容（步骤及结果）：一、集中量数点击“Analyze ”到“Descriptive Statistics ”到“ Frequencies...” ，选定变量 ，打开Statistics 对话框中，点选Central Tendency 下面有关的复选框，即会得到平均数、中数、中位数、总和等集中量。
统计量30300014.000014.0000a 13.00b 420.00有效缺失N 均值中值众数和性别年龄利用分组数据进行计算。
a. 存在多个众数。
显示最小值b. 统计量303000160.63046.147161.100a 46.200a 157.9b 33.8b 4818.91384.4有效缺失N 均值中值众数和身高（厘米）体重（千克）利用分组数据进行计算。
a. 存在多个众数。
显示最小值b.二、差异量数点击“Analyze ”到“Descriptive Statistics ”到“ Frequencies...” 在对话框中选定变量 ，点击"options..."，点击对话框中Dispersion 下面的有关复选框，就会得到标准差、方差、全距等差异量数。
Stati s ti c s千克63048.53047.5007.020749.290-.386.302-.386.59528.430.158.544.00047.50051.00054.50055.400Valid Mi s singNMean Medi a n Std. Deviation Variance SkewnessStd. Error of Skewness Kurtosi sStd. Error of Kurtosis Range Mi n imum Maximum 2550607580Percenti l esStati s ti c s厘米760162.718161.7506.736345.377-.294.276.529.54532.1144.0176.1158.150161.750164.500168.000169.000Valid Mi s singNMean Medi a n Std. Deviation Variance SkewnessStd. Error of Skewness Kurtosi sStd. Error of Kurtosis Range Mi n imum Maximum 2550607580Percenti l es三、实验分析对不同性别不同年龄的青少年身高体重进行比较Ca s e S u m mar e s156047515503781446386161541616134331115772742173161304160144637816154752741612561735046391579492176154516805001645401530580141416597951029166250500015304017615806892323342323771441660570169058517005101651580172050161616864584169005700165151017205857307749126983893541411648055053216510510014463781761585521464379867570207181580473161047116204701643381440381212160158426751615047001440381643473303794297312345N Me a n Me d a n Mi n m u m Ma x m u m V a a n c e S u mT o a 1312345N Me a n Me d a n Mi n m u m Ma x m u m V a a n c e S u mT o a 1412345N Me a n Me d a n Mi n m u m Ma x m u m V a a n c e S u mT o a 15N Me a n Me d a n Mi n m u m Ma x m u m V a a n c e S u m T o a 年龄男12345N Me a n Me d a n Mi n m u m Ma x m u m V a a n c eT o a 13年龄女性别厘米千克通过使用SPSS软件，对数据进行分析一目了然，容易做出比较，但是实验中得到的数据难免会出现一定的误差四、参考文献<<现代心理与教育统计学>>。
spss上机报告2
统计分析软件（spss）实验报告结论：根据单因素方差分析得出这五种推销方法不存在显著性差异。
练习3_2（3）销售量日期周一到周三周四到周五周末地区一500060004000 600080007000400030005000地区二700080008000 500050006000500060004000地区三300020004000 600060005000800090006000结论：如果显著性水平α为0.05，由于有关日期和地区的F值大于显著性水平α，所以不同地区和不同日期对于该商品没有显著性影响。
同时，由于F日期·F地区小于显著性水平α，所以可以认为不同地区和日期对于该商品销售产生交互作用。
4.在全部的2044个样本中，很不满意579个，不满意1153个，满意224个，很满意88个。
所以，如果不同年龄段人群对该商品的满意状况分布一致的话，存在很不满意：不满意：满意：很满意＝579：1153：224：88.使用非参数检验中的卡放检验来分别检验青年、中年、老年人群是否服从以上比例。
首先进行加权个案，之后进行卡放检验。
青年结论：显著性水平0.000小于0.005，认为青年人满意程度水平不与总体趋势相同。
中年：结论：显著性水平0.000小于0.005，认为中年人满意程度水平不与总体趋势相同。
老年结论：显著性水平0.003小于0.005，认为老年人满意程度水平不与总体趋势相同。
5.相关性客户满意度得分综合竞争力得分客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864**显著性（双尾）.000N 15 15综合竞争力得分Pearson 相关性.864** 1显著性（双尾）.000N 15 15**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
结论：因为相关系数为0.864，大于0.8，所以客户满意度与加权竞争力之间存在较强的正相关关系。
6.相关性人均香烟消耗量1930年每百万男子中死于肺癌的人数人均香烟消耗量1930年Pearson 相关性 1 .737**显著性（双尾）.010N 11 11每百万男子中死于肺癌的人数Pearson 相关性.737** 1 显著性（双尾）.010N 11 11**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本 --------------------- 方便更改赠人玫瑰，手留余香。
统计分析软件（spss）实验报告
运行结果：
练习3_1
结论：根据单因素方差分析得出这五种推销方法不存在显著性差异。
练习3_2
（3）
销售量日期
周一到周三周四到周五周末
地区一 5000
6000
4000 6000
8000
7000
4000
3000
5000
地区二7000
8000
8000 5000
5000
6000
5000
6000
4000
地区三 3000
2000
4000 6000
6000
5000
8000
9000
6000
结论：如果显著性水平α为0.05，由于有关日期和地区的F值大于显著性水平α，所以不同地区和不同日期对于该商品没有显著性影响。
同时，由于F日期·F地区小于显著性水平α，所以可以认为不同地区和日期对于该商品销售产生交互作用。
4.
在全部的2044个样本中，很不满意579个，不满意1153个，满意224个，很满意88个。
所以，如果不同年龄段人群对该商品的满意状况分布一致的话，存在很不满意：不满意：满意：很满意＝579：1153：224：88.
使用非参数检验中的卡放检验来分别检验青年、中年、老年人群是否服从以上比例。
首先进行加权个案，之后进行卡放检验。
青年
结论：显著性水平0.000小于0.005，认为青年人满意程度水平不与总体趋势相同。
中年：
结论：显著性水平0.000小于0.005，认为中年人满意程度水平不与总体趋势相同。
老年
结论：显著性水平0.003小于0.005，认为老年人满意程度水平不与总体趋势相同。
5.
相关性
客户满意度得分综合竞争力得分
客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864**
显著性（双尾）.000
N 15 15
综合竞争力得分Pearson 相关性.864** 1
显著性（双尾）.000
N 15 15
**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
结论：因为相关系数为0.864，大于0.8，所以客户满意度与加权竞争力之间存在较强的正相关关系。
6.
相关性
人均香烟消耗量
1930年每百万男子中死于肺癌的人数
人均香烟消耗量1930年Pearson 相关性 1 .737**
显著性（双尾）.010
N 11 11
每百万男子中死于肺癌的人
数
Pearson 相关性.737** 1
显著性（双尾）.010
N 11 11
**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
结论：因为相关系数为0。
737，所以香烟消耗量与肺癌死亡率之间存在较强的正相关关系。
7.
结论：；从趋势线中可以看出，销售价格与销售额之间存在负相关关系，销售价格与家庭收入存在负相关关系，销售额与家庭收入存在正相关关系。
如果图形不能清晰的展示变量间关系，应先排除奇异点后再进行拟合。
相关性
销售额销售价格
销售额Pearson 相关性 1 -.933**
显著性（双尾）.000
N 10 10
销售价格Pearson 相关性-.933** 1
显著性（双尾）.000
N 10 10
**. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。
练习4_4
如上图所示，通过散点图，被解释变量poli与chi有一定的线性相关关系，但是图形的拟合效果并不是很好
分析讨论：
在方差分析的过程中，应先进行数据处理，排除奇异点，方差分析中不同的方法有不同的效果。
而在回归分析中，应选择不同的方法，画出散点图，择其最优进行，并对数据进行预测。
相关系数以数值的方式很精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度。
回归分析侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，通过散点图得到回归线形状的感性认知，并确定数学函数----回归模型。
在回归模型的建立中我们更加可以认识到数据之间的关系与变化规律。
精品word.
最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本 --------------------- 方便更改
赠人玫瑰，手留余香。