spss统计软件实习报告

常用统计软件实习报告

姓名：***** 学号：********** 班级：统计****

练习1：

(1)步骤 (1)打开“数据1.sav”,以“销售额”为综述变量，“部门”和“职务”为分组变量。

(2)单击菜单Analyze→Reports→OLAP Cubes，打开OLAP Cubes对话框，从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Summary Variables方框中；选择“部门”和“职务”，移入Grouping Variable方框中。

(3) 单击Statistics按钮，弹出OLAP Cubes：Statistics对话框中，从Cell Statistics 统计量列表中，移出系统默认的Sum、 Percent of Total Sum和Percent of Total N这三个默认的统计量，从Statistics框中，选择Median移入Cell Statistics列表框中。（4）为了在表中对比分析部门和职务对销售额造成的差异，对输出的表格进行转置，双击刚生成的表格，将它激活；在弹出的PivotingTrays1对话框，将分组变量“职务”和“部门”从Layer托盘拖动到下方的Row托盘上，单击PivotingTrays1对话框中的关闭按钮。单击OK按钮，输出个案综述分析结果

由表可以得出：部门和职位决定了销售额的高低.在同一部门当中,职务越高，销售额金额越高；不同部门进行比较可以发现，各个部门的销售额从大到小依次为财务部门，电脑服务部门，研发部门，其他部门。

（2）步骤(1)打开“数据1.sav”,以“销售额”为综述变量，“部门”和“职务”为分组变量。

(2)单击Analyze→Reports→Case Summaries，打开个案综述分析对话框。从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Summary Variables方框中；选择“部门”和“职务”，移入Grouping Variable方框中。由于输出的分组综述表，并不需要显示个案列表，因此不要选择左下角的Display cases复选框。

(3) 单击Statstics按钮。在统计量对话框中，从左侧的统计量列表框中选择Mean、Median和Standard Deviation移入右侧的Cell Statistics方框中，其中Number of Cases 是默认的统计量。单击Continue按钮，回到个案综述对话框。单击OK按钮，输出个案综述分析结果

由表可以得出：研发部门的销售额是由减少到上升的变化趋势；电脑服务部门销售额是由上升到减少的变化趋势；财务部门的销售额由减少到增加再到减少的趋势；其他部门呈现由增加到减少趋势，说明职务和部门对销售金额的影响并不是独立的。

（3）步骤打开“数据1.sav”,单击Analyze→Compare Means→Means，打开Means(均值分析)对话框。把变量“销售额”移入Dependent List (因变量列表框)中，“部门”为Independent List的第一层变量，“公司规模”为Independent List的第二层变量单击OK 按钮，输出分析结果。

由表可以得出：各个部门的销售额从大到小依次为财务部门，电脑服务部门，研发部门，其他部门。

公司规模对销售金额也有明显的影响，规模越大，销售额越高

练习2：

（1）步骤

打开“数据 1.sav”单击Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies，弹出Frequencies对话框，将变量“部门“移入Variable方框中取消右下方的“Display frequency tables”选项。单击Statisitcs按钮，弹出Statisitcs对话框。勾选Central Tendency 栏中的Mean、Median、Mode这三个集中趋势统计量；勾选Dispersion栏中的Std Deviation、Range这两个离散趋势统计量；勾选Distribution栏中的Skewness和Kurtosis。单击Continue按钮，返回到频数分析对话框单击Charts按钮，在Chart对话框中，单击Chart type 中的Histograms(直方图)，并且勾选其下方的With normal curve(带有正态曲线的直方图)，单击Continue按钮，返回到频数分析对话框。单击OK按钮，输出分析结果。

由表可以得出：销售人员经常联系的客户所在部门是电脑服务部门，其次是研发部门和财务部门。

（2）

由图可以得出：饼状图中直观的展现出各种职务的人员的销售金额，最大的是高级管理人员；普通雇员还有低级管理人员在图中所占比例大小基本相等；最小的是公司老总。

(3)步骤：打开“数据1.sav”。利用Descriptive对变量“销售额”进行分析。单击Analyze →Descriptive Statistics→ Descriptives，弹出Descriptives对话框。从左侧的变量列表框中选择“销售额”，移入Variable方框中

单击Options按钮，选择Mean取消离散趋势统计量中默认的Minimum和Maximum，只保留 Std Deviation，单击Continue按钮，返回到描述性分析对话框。单击OK按钮，输出结果

由表可以得出：输出结果中的统计量表显示变量“销售额”的样本容量n=70，其中有效数据70个，没有缺失数据(missing＝0)。，标准差std deviation为103.93940偏度skewness 为5.325，峰度kurtosis为34.292 ,虽然偏度为正值，有点右偏趋势，峰度为正值，峰值稍低于正态分布的峰值，但是这两个分布形态趋势统计量都趋近于0，而且没有大于它们对应标准差的2倍，说明变量“销售额”可能还是接近正态分布的。

练习3：

（1）步骤：打开“数据2.sav”，单击Analyze→Descriptive Statistics→Explore，弹出探索性分析对话框。从左侧变量列表框中选择“月消费金额”，移入到Dependent List 方框中。单击Statistics按钮，在统计量对话框中，勾选Outliers（离群值）和Percentiles （分位数），单击Continue按钮，返回到探索性分析对话框。单击Plots按钮，在图形对话框中，勾选Descriptive栏中的Histogram；勾选Normality plots with test，输出正态检验统计量及其相应的图形。单击Continue按钮，返回到探索性分析对话框，单击OK按钮，输出分析结果。