SPSS实验报告材料91487
历史上最牛的SPSS软件实验报告（稍微改一下就可以用了）
历史上最⽜的SPSS软件实验报告（稍微改⼀下就可以⽤了）历史上最⽜的SPSS实验报告⼀、实验⽬的1.熟悉SPSS的菜单和窗⼝界⾯，熟悉SPSS 各种参数的设置；掌握SPSS的数据管理功能。
2. 利⽤SPSS进⾏描述性统计分析。
3. 学习利⽤SPSS进⾏单样本、两独⽴样本以及成对样本的均值检验。
4. 学习利⽤SPSS进⾏单因素⽅差分析、多因素⽅差分析和协⽅差分析。
5. 运⽤因⼦分析⽅法分析数据6.运⽤聚类分析⽅法分析数据7. 运⽤⼀元线性回归与多元线性回归进⾏预测⼆、实验内容1.统计分析离不开数据，因此数据管理是SPSS的重要组成部分。
详细了解SPSS的数据管理⽅法，将有助于⽤户提⾼⼯作效率。
SPSS的数据管理是借助于数据管理窗⼝和主窗⼝的File、Data、Transform等菜单完成的。
2. 频数分析、交叉列联表分析3. 单样本T检验、双样本T检验、成对样本T检验4. 两变量的相关分析、偏相关分析、距离分析5. SPSS操作、因⼦分析6. SPSS操作、聚类分析7. 1spss操作、⼀元线形回归、多元线性回归三、实验习题1、定义spss数据结构。
下表是某⼤学的⼀个问卷调查，要求将问卷调查结果表⽰成spss可识别的数据⽂件，利⽤spss软件进⾏分析和处理。
练习：创建数据⽂件的结构，即数据⽂件的变量和定义变量的属性。
表1 ⼤学教师基本情况调查表问题备选答案1姓名2 性别3年龄4学历5 ⼯作年⽉6职称7本年度教学⼯作量（课时）4（1）专科（2）本科（3）硕⼠（4）博⼠（5）博⼠后6 （1）助教（2）讲师（3）副教授（4）教授论⽂数9 本年度您的科研经费总额（万元）10.您认为学校对科（1）合理（2）不合研⼈员每年的科研成果要求是否合理理（3）⽆所谓 11 您最常⽤的全⽂期刊数据库的名称（多选，限选2个）（1）cnki （2）万⽅（3）SpringerLink （4）EBSCO 12 您对学校科研管理部门的⼯作是否满意（1）⾮常满意（2）满意（3）⼀般（4）不满意结果：2、打开数据⽂件descriptives.sav，是从某校选取的3个班级共16名学⽣的体检列表，要求以班级为单位列表计算年龄，体重和⾝⾼的统计量，包括极差，最⼩最⼤值，均值，标准差和⽅差。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
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。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
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实验报告完整版
SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72从图看出，sig=0.002，小于0.05，因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。
第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。
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。
统计分析与SPSS的应用实习报告
广东海洋大学统计分析与SPSS的应用实习报告学院（系）专业名称使用班级实习地点起止时间姓名：班级：学号：统计分析与SP SS的应用实习报告学院(系) 专业班级学生姓名学号实习地点实习要求：1、掌握SPSS 软件使用基础；2、熟练使用 SPSS 进行描述统计、频数分析；3、使用SPSS进行参数估计，假设检验；4、使用SPSS进行方差分析；5、使用SPSS进行相关分析——包括相关图和相关系数；6、使用SPSS进行一般的回归分析——理解模型的选定、估计、系数及方程的显著性检验、简单的残差分析、预测。
实习目的：本课程从加强基础、培养学生动手能力、提高素质的教学目标出发，建立一个科学的、合理的统计分析与SPSS的应用这一实验教学课程体系。
使学生通过本课程实验教学，不只是加深理解和巩固所学理论知识，而且更能切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。
在实验教学中，同时加强对学生进行科学素质和良好的实验室工作习惯的训练，培养学生的时间意识，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才奠定良好的基础。
实习时间：实习地点：实习内容：（对实习过程的描述）实习体会：成绩指导教师日期注:请用A4纸书写，不够另附纸。
第页，共页※打印时删除后面的内容实习报告撰写的要求（一）实习报告内容组成：实习报告应包括题目和正文两方面内容。
（二）实习报告撰写内容要求1、题目：实习报告题目应该简短、明确、有概括性；字数要适当。
如有特殊要求，可加注副标题。
2、正文：正文一般包括序言、实习内容与过程、实习心得体会与收获几部分组成。
（三）实习报告撰写规范1、实习报告按规定要求，用计算机打印。
汉字必须使用国家公布的规范字。
纸张选用A4。
2、使用计算机完成实习报告，必须按照如下统一格式打印：（1）封页内容一律按照统一封面的样张式样打印，必须正确无误。
（2）题目和标题：①实习报告题目为3号黑体字，可以分为1或2行居中打印。
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CENTRAL SOUTH UNIVERSITYSPSS实验报告学生王强学号4303110516指导教师邵留国学院商学院专业工商1101实验一、数据集实验目的：掌握基本的统计学理论，学会使用SPSS录入数据，建立SPSS数据集。
实验容：1.3：三十名儿童身高、体重样本数据如下表所示。
建立SPSS数据集。
三十名儿童身高、体重样本数据131415男男男141414168.0164.5153.050.044.058.0282930女女女151515158.0158.6169.044.342.851.1实验步骤：步骤一：启动SPSS。
步骤二：选择文件，新建，数据，如图。
步骤三：切换到变量视图，定义变量。
其中，性别变量需要设置值标签。
如图所示。
步骤四：切换到数据视图，按照次序依次输入数据。
步骤五：保存数据。
实验结果：实验二：统计量描述实验目的：（1）结合图表描述掌握各种描述性统计量的构造原理及其应用。
（2）熟练掌握运用SPSS进行统计描述的基本技能。
实验容：大学生在校期间的各门课程考试成绩，尽管在学生与学生之间、院系之间、男女生之间以及不同的课程之间，都存在着各种各样的差异，但整体上的分布状况还是有规律可循的。
今有两个学院共1040名男女生的统计学和经济学期末考试成绩数据，储存在SPSS数据文件中，文件名：lytjcj.sav。
试运用图表描述与统计量描述的方法，对此数据展开尽可能全面和深入的描述与分析。
实验步骤：步骤一：打开SPSS数据，文件名：lytjcj.sav。
如图。
步骤二：点击“分析”中的“描述统计”，选择“频率”，如图所示。
步骤三：弹出一个“频率”对话框，如图。
步骤四：将“统计成绩”和“经济成绩”拖入“变量”框中，点击确定。
实验结果：实验三：参数估计实验目的：（1）掌握单样本总体均值区间估计。
（2）掌握总体均值差区间估计。
（3）熟练掌握相关的SPSS操作。
实验容：某地区的一位针对老年人市场的电视节目赞助商，希望了解老年人每周看电视的时间，因为这个信息对电视节目设计以及广告策略和广告数量的制定有着重要的参考价值。
赞助商决定开展这项有关老年人看电视时间情况的抽样调查，但由于经费的限制，样本容量只能限制在200以，并认为95%置信度是可以接受的。
实验步骤：步骤一：由总体中抽取容量为100的样步骤二：对老年人总体平均每周看电视时间做出95%的置信区间。
实验结果：实验四、单样本T检验实验目的：（1）掌握单样本总体均值检验。
（2）掌握总体均值差检验。
（3）熟练掌握相关的SPSS操作。
实验容：某城市甲乙两家最大的商场，最近各自都在采取自认为最奏效的手段，积极开展促销活动，而且都自认为取得了好于竞争对手的促销效果。
如何评价两家商场促销效果的优劣？这里有一个比较客观的评价标准：两家商场各自顾客群体中的每一位成员，如果都认为自己比预先的打算多支出了消费额，那么，哪一家商场的顾客群体所多支出的消费额多，就应当认为哪一家商场的促销效果更好一些。
请对两家商场促销效果的高低做出科学的统计推断。
实验步骤：步骤一：分别由两个总体中抽取容量为100的样本。
方法同实验三。
步骤二：描述统计量。
操作如图。
步骤三：对两家商场各自的促销效果总体均值给出95%的估计区间。
实验结果：实验五、两个独立样本T检验实验目的：（1）掌握两个独立样本总体均值检验。
（2）掌握总体均值差检验。
（3）熟练掌握相关的SPSS操作。
实验容：某对外汉语教学中心进行了一项汉语教学实验，同一年级的两个平行班参与了该实验。
两个班分别采用两种不同的教学方式学习40个生字，其中一班采用的是集中识字的方式，即安排外国留学生在学习课文以前集中学习生字，然后再学习课文；二班采用的是分散识字的方式，即安排留学生一边学习课文一边学习生字。
为了考察两种教学方式对生字读音的记忆效果是否有影响，教学效果是否有差异，分别从一班和二班随机抽取了20名学生，要求他们对40个学过的汉字进行注音，每注对一个得1分，注错不得分。
从而获得了两个独立样本的数据。
此数据包含学生编号（NUM）、成绩（SCORE）、班级（CLASS）3个变量的40个观测。
其中，班级为定类型变量，一班的取值标签为1，二班的取值标签为2（参见数据集“data7-1.sav”）。
试根据此数据评价两种教学方式的优劣。
实验步骤：步骤一：打开“分析”下的“比较均值”，选择“独立样本T检验”。
步骤二：在弹出的“独立样本T检验”中，将成绩拖入“检验变量”框中，将CLASS拖入分组变量中。
步骤三：单击定义组，在弹出的定义组对话框中分别输入“1”、“2”。
实验结果：实验六、配对样本T检验实验目的：（1）掌握配对样本总体均值检验。
（2）掌握总体均值差检验。
（3）熟练掌握相关的SPSS操作。
实验容：为研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某健身机构对35名肥胖志愿者进行了减肥效果跟踪调研。
首先，将其喝减肥茶以前的体重记录下来，三个月后再依次将这35名志愿者喝茶后的体重记录下来。
从而获得了一个配对样本数据集。
该数据集包含喝茶前体重(hcq)、喝茶后体重（hch）两个变量的35个观测。
每个观测的两个变量下的观测值都是出自同一个被测试者（参见数据集“data8-1.sav”）。
试通过这两组数据的对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥效果。
实验步骤：步骤一：打开“分析”下的“比较均值”，选择“配对样本T检验”。
步骤二：在弹出的“配对样本T检验”中，将“喝茶前体重”和“喝茶后体重”一起拖入“成对变量”中。
步骤三：单击确定，得到实验结果。
实验结果：实验七、简单线性回归实验目的：（1）准确理解简单线性回归分析的方法原理（2）熟练掌握SPSS简单线性回归分析及曲线估计的基本技能（3）合理运用回归分析方法解决现实中的问题。
实验容：一家市场调查公司经常为各类厂商提供有关消费者行为的数据分析报告。
在最近的一项研究课题中，厂商所关注的焦点是不同收入阶层的消费者采用信用卡进行支付的数额有多大。
市场调查公司技术人员认为，信用卡支付数额受多种因素影响，除收入因素外，家庭成员人数或许也是一个影响因素。
为此他们就“年收入（美元）”、“家庭成员人数”和“信用卡支付数额（美元）”3个变量采集了一个容量为50的样本数据，如下表所示：40 66 51 25 48 27 33 65 63 42 21 44 37 62 21 55 42 41 243341234621563727334847644110420842192477251442144965441224482995417156783623530130204828555262642229393539542327266130224666623234214362722454537038904705415735793890297231214183373041272921460342733067307448205149实验步骤：步骤一：建立散点图。
步骤二：在弹出的简单散点图对话框中，将信用卡支付额拖入Y轴框中，将年收入拖入X框中。
步骤三：单击确定，得到散点图。
步骤四：根据散点图建立线性回归方程。
步骤五：在弹出的线性回归对话框中，将年收入拖入自变量，将信用卡支付额拖入因变量。
单击确定。
实验结果：实验八、多元线性回归分析实验目的：（1）准确理解多元线性回归分析的方法原理（2）熟练掌握SPSS多元线性回归分析及曲线估计的基本技能（3）合理运用回归分析方法解决现实中的问题。
实验容：大家都知道，软饮料需求受价格、人均收入和季节的影响。
因此，可以用经验数据（时间序列数据或截面数据）建立回归方程对需求进行估计，从而针对不同的收入人群、在不同的季节制定不同的生产和销售计划。
数据集“data13-1.sav”列出的是美国48个邻近州的截面数据。
此数据集包含州（z）、罐/(人·年)（Y）、6罐装饮料价格（P）、收入/人（I）、平均气温（T）5个变量的48条观测。
罐/(人·年)（Y）是每年每人的软饮料需求量，6罐装饮料价格（P）是6罐装饮料的价格，收入/人（I）是人均年收入，平均气温（T）是平均气温，这4个变量均为数值型变量。
下面以每年每人的软饮料需求量为因变量，以6罐装饮料的价格、人均收入、平均气温为自变量建立多元线性回归模型，来研究三种影响因素对因变量的影响程度，估计解释变量发生变化时，软饮料需求的变动。
实验步骤：步骤一：单击“分析”下的“回归”，选择“线性”。
步骤二：在弹出的线性对话框中，将“罐”拖入因变量对话框中，将“6罐装饮料价格”“收入”“平均气温”拖入自变量框中。
步骤三：单击确定。
实验结果：实验九：曲线估计实验目的：（1）准确理解曲线估计的方法原理。
（2）熟练掌握SPSS曲线估计的基本技能。
（3）合理运用曲线估计解决现实中的问题。
实验容：税收收入模型的设计和建立是近几年新的尝试，这适合我国以流转税为主体的税制结构。
由于个别年份税收收入受一些政策性因素、行政性和不可预见性因素的影响，所以在建立模型来分析各种因素对税收收入的影响机理和影响程度时，不仅要使模型预测的结果能准确反映税收收入实际，而且要使模型预测体系能对经济、政策变化所造成的税收收入变动进行精确的动态模拟分析，从而为税收管理和政府决策提供科学依据。
综观国外关于税收收入预测的研究可知，不同学者从不同的视角关注税收收入问题，并构建了多种预测模型。
有的从税收自身角度建立模型，预测税收收入，有的从社会经济因素与税收收入关系角度来建立模型，预测税收收入，预测模型多种多样、差异很大。
但以时间因素为外生变量建立曲线模型来预测税收收入的文献相对较少，用各种曲线模型比较税收预测精度的研究就更少了。
本实验利用1985－2004年的税收收入数据建立曲线模型来预测我国2005年、2006年税收收入，比较预测误差，最终构建一种预测误差最小的曲线模型作为税收收入预测模型，力求为税收理论研究与税收工作实践提供一个有效工具。
本数据集包含年度（n）和税收收入现值（y）2个变量的20个观测。
为体现税收收入的时间效应，在本数据集中，将1985－2004年这20年的数据按时间1，2，…，20排序（参见数据集“data14-1.sav”）。
实验步骤：步骤一：单击“分析”下的“回归”，选择“曲线估计”。
步骤二：如图，将“税收收入现值”拖入因变量框中，将“年度”拖入个案标签框中。
步骤三：单击确定。
实验结果：。