应用统计学 --SPSS统计分析
应用统计学实验报告（spss软件）
应⽤统计学实验报告（spss软件）我国31个省市⾃治区第三产业发展状况分析（数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值⼀、因⼦分析1.考察原有变量是否适合进⾏因⼦分析为研究全国各地区第三产业的发展状况，现⽐较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市⾃治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，⾦融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。
由于涉及的变量较多，直接进⾏地区间的⽐较分析⾮常繁琐，因此⾸先考虑采⽤因⼦分析⽅法减少变量个数，之后再进⾏⽐较和综合评价。
表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很⾼，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因⼦，适合做因⼦分析。
表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。
如果显著性⽔平a为0.5，由于概率p⼩于显著性⽔平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进⾏因⼦分析。
2.提取因⼦⾸先进⾏尝试性分析。
根据原有变量的相关系数矩阵，采⽤主成分分析法提取因⼦并选取特征根值⼤于1的特征根。
表1-2（a）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（a）显⽰了所有变量的共同度数据。
第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采⽤主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1。
第⼆列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。
可以看到，所有变量的绝⼤部分信息（⼤于84%）可被因⼦解释，这些变量的共同度均较⾼，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因⼦提取的总体效果不理想。
重新指定特征根的标准，指定提取两个因⼦，结果如下：表1-2（b）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（c）因⼦解释变量原有变量总⽅差的情况表1-2（c）中，第⼀列是因⼦编号，第⼆列到第四列（第⼀组数据项）描述了初始因⼦解的情况，第五列到第七列（第⼆组数据项）描述了因⼦解的情况。
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
SPSS统计分析简明教程
It is applicable to work report, lecture and teaching
Courseware template
SPSS统计分析简明教程
On the evening of July 24, 2021
主要内容
n 1 SPSS统计软件介绍 n 2 SPSS统计软件基本功能 n 3 利用SPSS进行统计描述 n 4 利用SPSS进行统计检验
n 在统计过程进行后，SPSS会自动生成一系列数 据表，SPSS提供了图形生成工具将结果可视化。
n 5 保存和导出分析结果
n 利用SPSS的输出功能导出分析结果
On the evening of July 24, 2021
Courseware template
2 SPSS统计软件基本功能
n SPSS统计分析的基本操作
n 利用Transform->Computer进行计算 n 将SPSS的输出图形导出为*.htm, *.jpg,
*.bmp等
On the evening of July 24, 2021
Courseware template
3 SPSS统计描述
n 统计描述方法，是研究简缩数据并描述这些 数据的统计方法。
n Transform->Computer计算总分
On the evening of July 24, 2021
Courseware template
2 SPSS统计软件基本功能
n SPSS统计分析的基本过程
n 3 统计分析
n 按研究的要求和数据的情况确定统计分析方法， 然后对数据进行统计分析。
n 4 统计结果可视化
统计分析与SPSS的应用第四版课程设计
统计分析与SPSS的应用第四版课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学生掌握统计方法和SPSS软件的应用，能够熟练运用统计工具进行数据分析和统计推断，具备利用SPSS软件进行数据处理、描述性统计、方差分析、回归分析等能力，为学生今后从事科研工作和实践提供坚实的基础。
二、课程内容第一章统计学概述1.统计学的定义和应用领域2.统计学的基本概念和方法3.统计学的发展历程第二章数据描述1.数据的基本性质2.数据的分类和整理3.数据的图形表示4.数据的统计描述第三章概率分布和假设检验1.概率的基本概念和性质2.常用的概率分布及其特点3.假设检验的基本概念和方法4.假设检验的类型和步骤第四章单因素方差分析1.方差分析的基本概念和方法2.单因素方差分析的步骤和原理3.单因素方差分析的应用案例第五章多因素方差分析1.多因素方差分析的基本概念和方法2.两因素方差分析的步骤和原理3.三因素方差分析的应用案例第六章回归分析1.回归分析的基本概念和方法2.简单线性回归的步骤和原理3.多元回归的应用案例第七章 SPSS数据处理和分析1.SPSS软件基本操作和界面介绍2.SPSS数据导入和整理3.SPSS数据描述性统计分析4.SPSS方差分析与回归分析三、实验教学本课程采取理论与实践相结合的教学模式，将理论部分和实验部分结合起来，通过实验来加深学生对于方法和原理的理解，提高应用能力。
实验一、数据描述统计通过给出实验数据，让学生使用Excel软件对数据进行整理和描述性统计，并对数据进行可视化呈现。
实验二、方差分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行单因素和多因素方差分析，并对方差分析结果进行解释和分析。
实验三、回归分析通过给出实验数据，让学生使用SPSS软件对数据进行回归分析，并对回归分析结果进行解释和分析。
四、考核方式本课程考核采取综合评价方式，包括平时表现、实验报告、课堂测试和期末论文等，其中实验报告和期末论文为重要考核内容，具体比例如下：•平时表现：10%•实验报告：40%•课堂测试：20%•期末论文：30%五、参考资料1.大学生统计学（第4版），陈希孺、刘兴红、周卫平，中国人民大学出版社，2018年2.计量经济学——基础篇，吴敬琏，高等教育出版社，2013年3.SPSS统计分析技巧——基于大学生调查数据分析（第2版），李崇烈、叶嘉安、蔡孟策，清华大学出版社，2016年。
北语2024春季《SPSS统计分析与应用》完美答案文档
北语2024春季《SPSS统计分析与应用》
完美答案文档
介绍
本文档旨在提供北语2024春季学期《SPSS统计分析与应用》课程的完美答案。
以下是该课程的相关内容。
课程概述
《SPSS统计分析与应用》是一门针对统计软件SPSS的应用课程。
通过研究本课程，学生将掌握SPSS软件的基本操作和常用统计分析方法，以及如何应用这些方法来解决实际问题。
课程目标
- 熟练掌握SPSS软件的基本操作
- 理解常用的统计分析方法，如描述统计、t检验、方差分析等- 学会如何应用SPSS软件进行数据处理和分析
- 掌握数据可视化和报告撰写的基本技巧
课程内容
1. SPSS软件介绍和安装
2. 数据输入和清洗
3. 描述统计分析
4. t检验
5. 方差分析
6. 相关分析
7. 回归分析
8. 数据可视化和报告撰写
研究建议
- 认真听课并参与课堂讨论
- 理解每个统计分析方法的原理和应用场景
- 多进行实践操作，熟练掌握SPSS软件的使用
- 阅读相关的统计学和研究方法的教材和参考书籍- 与同学进行讨论和互助，共同解决问题
考试准备
- 复课堂讲授的知识点和案例分析
- 完成课后题和作业
- 制作复笔记和思维导图
- 参考相关的统计学教材和参考书籍
- 进行模拟考试和答题练
结语
通过研究《SPSS统计分析与应用》，你将能够灵活应用SPSS 软件进行数据处理和统计分析，为你未来的研究和工作提供有力支持。
祝你在本课程中取得优异的成绩！。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第一章--概述PPT课件
学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计 学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用 和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标 即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分 析目标。 如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费 行为
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二、正确地收集数据 即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区 特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
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窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
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三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
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4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的 完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程 序--> 点【运行】（Run ）
学习使用SPSS进行数据分析和统计
学习使用SPSS进行数据分析和统计在今天的数字化时代，数据统计和分析已经成为各个领域不可或缺的技能和技术。
学习使用SPSS进行数据分析和统计，可以帮助我们更加深入地了解数据，同时也可以为我们解决问题和做出决策提供帮助。
一、SPSS的基本概念和用途SPSS全称是“Statistical Product and Service Solutions”，是一种统计分析软件。
它可以用来对数据进行分析、建模和预测，支持多种数据类型，包括文本、数字、日期等。
同时，SPSS也提供了各种图表和报表来展示数据分析结果，方便我们更好地理解和使用数据。
二、SPSS的基本功能和操作1. 数据输入和清洗：在使用SPSS进行数据分析之前，我们需要将数据输入到SPSS中并进行数据清洗。
数据输入可以通过手动输入、复制粘贴、导入文件等方式实现，数据清洗则可以通过数据筛选、去重、去除缺失值等方式实现。
2. 数据分析和统计：SPSS提供了丰富的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析等。
我们可以根据不同的数据类型和研究需求选择不同的统计方法。
3. 图表展示和报表输出：SPSS提供了多种图表和报表样式，可以很方便地将统计结果展示出来。
我们可以使用SPSS自带的报表或自定义报表来实现。
三、学习SPSS的途径和方法1. 在线课程和教程：通过网络搜索“SPSS入门教程”或“SPSS在线课程”，可以找到很多教程和课程资源来学习SPSS的基本操作和分析方法。
例如，在Coursera和edX等平台上，有很多SPSS课程可供选择。
2. 书籍和教材：学习SPSS最基础的方法是通过购买SPSS的官方教材并进行学习。
SPSS出版了一些很好的教材，例如《SPSS统计分析方法》和《SPSS数据分析入门与进阶》等。
同时，也有其他基础统计学分析的书籍可以参考。
3. 工作中的实践：SPSS的使用需要结合实际问题进行操作，因此在工作中实践是很重要的学习途径。
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• 曲线拟合效果图
主成分分析
AnalyzeData ReductionFactor （分析） （降维） （因子分析）
主成分分析界面
Variables：选入 进入主成分分析 的变量
Descriptives：原始变量的描述统计和初始的分析结果 Extraction：选择不同的提取公因子的方法和控制提取结果的依据 Rotation：选择因子旋转的方法
• Statistics：选择要输出的统计量 • Plots：绘图 • Save：指定要保存到数据窗口的新变量
• Options：设置模型拟合标准和缺失值处 理方式
回归结果
Model Summary
模型概要：
Model 1
R .975a
R Sq uare .951
Adjusted R Sq uare .942
曲线拟合界面
• Dependent：因变量 • Independents：自变量 • Models：选择曲线类型
不同模型表示
曲线拟合分析结果
模型概述与参数估计表
Model Summary and Parameter Estimates Dependent Variable: 工 业 增 加 值 Equation Quadratic Cubic Exponential R Square .982 .999 .942 Model Summary F df1 279.343 2 5677.436 3 179.530 1 df2 10 9 11 Sig . .000 .000 .000 Constant 28791.899 11802.427 10822.646 Parameter Estimates b1 b2 -7585.419 1067.275 4752.173 -1056.409 .166 b3 101.128
Scores：计算因子得分
Options：选择对应的输出项
保存主成分变量
Scores选项： 勾选 Save as variables、Display factor score coefficient matrix
主成分分析结果
总方差分解表
Component 1 2 3 4 Total 1.532 1.026 .886 .557 Total Variance Explained Initial Eigenvalues % of Variance Cumulative % 38.293 38.293 25.644 63.937 22.150 86.087 13.913 100.000 Extraction Sums of Squared Loading s Total % of Variance Cumulative % 1.532 38.293 38.293 1.026 25.644 63.937
Measure:
Euclidean Distance
垂直冰柱图
聚类树形图
上机作业
• 142页 7.7 习题 1，2，3
• 184页 10.5 习题 1、3
（只需完成主成分方法）
• 要求对模型结果进行分析
4 .711 .094 .000
a. Convergence achieved due to no or small chang e in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is .000. The current iteration is 3. The minimum distance between initial centers is 2.654.
Standardized Coefficients Beta .798 .278
t 1.136 10.096 3.522
Sig . .280 .000 .005
a. Dependent Variable: 偏 好
曲线拟合
• 单击AnalyzeRegressionCurve Estimation 进入曲线拟合分析界面
保存k-means聚类变量
Save 选项：
勾选 Cluster membership
k-means输出结果
Initial Cluster Centers Cluster
初始类中心
1 REGR factor score 1 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1 1.66127 -1.02717
SPSS软件主要功能
• 数据管理
包括定义变量属性、复制数据、定日日期、插入变量、汇总数据、 拆分数据等
• 数据转换
包括计算变量、计数、创建时间序列、替换缺失值和随机数字种子
• 统计分析
主要的统计方法和模型包括描述性统计、参数检验、回归分析、数
据降维、时间序列分析等
• 绘图
能绘制35种以上常用的统计图形
2 -.034 .924 -.243 .248
uhj 特征向量！
Extraction Method: Principal Component Analysis.
主成分分析结果
a Component Matrix
因子载荷矩阵
被 引 次 数 载 文 量 引 证 期 刊 标 注 “国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 ”
最终各类中心
REGR factor score 1 for analysis 1 REGR factor score 2 for analysis 1
Final Cluster Centers Cluster 1 .64250 -.66704 2 1.56761 1.23760 3 -.62024 -.64349 4 -.72392 1.05171
2 2.10173 2.04377
3 -1.30583 -.89410
4 -1.07178 1.74996
a Iteration History
每次迭代 各类中心变化
Iteration 1 2 3
1 1.001 .114 .000
Chang e in Cluster Centers 2 3 .967 .830 .000 .100 .000 .000
聚类总结
Number of Cases in each Cluster Cluster 1 2 3 4 11.000 4.000 11.000 9.000 35.000 .000
Valid Missing
绘制散点图选项
定义Y轴
定义X轴 此处放置聚类变量
此处放置数据标签
Options： 勾选 Display chart with case labels
工具栏
数据视图区
变量视图区
单击此处打开数 据文件
打开数据文件
“打开文件” 对话框
在此选择 文件类型
线性回归分析
AnalyzeRegressionLinear （分析） （回归） （线性回归）
线性回归分析界面
• Dependent：因变量 • Independents：自变量 • Method：变量筛选方式
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Score Coefficient Matrix Component
因子得分参数表
1 被 引 次 数 载 文 量 引 证 期 刊 标 注 “国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 ” .512 .067 .524 .335
Component 1 .784 .102 .802 .513 2 -.035 .948 -.249 .254
h uhj 相关系数！
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted.
因子载荷图
查看主成分变量
应用统计学
——SPSS统计分析
SPSS简介
• SPSS是由美国斯坦福大学的三位研究生于 20世纪60年代末研制，同时成立了SPSS公 司，并于1975年在芝加哥组建了SPSS总部。
• Statistical Product and Service Solutions • 公司主页:
方差分析：
Reg ression Residual Total
a. Predictors: (Constant), 价 格 ,质 量 b. Dependent Variable: 偏 好
Coefficientsa
回归系数：
Model 1
(Constant) 质 量 价 格
Unstandardized Coefficients B Std. Error .535 .471 .976 .097 .251 .071
主成分变量
绘制散点图
GraphsScatter/Dot… （绘图） （散点图）
绘制散点图选项
定义Y轴
定义X轴
此处放置数据标签
Options： 勾选 Display chart with case labels
主平面图
k-means聚类方法
AnalyzeClassifyK-means Cluster
参考书
• 数据分析与SPSS应用 高祥宝，董寒青著，清华大学出版社 • SPSS for Windows统计分析
卢纹岱著，电子工业出版社
• SPSS for Windows统计分析教程
李志辉等著，电子工业出版社
• SPSS界面 • 回归分析
x3 0
y3
y2
y1
x2
• 主成分分析
• 聚类分析
x1
SPSS主界面
Std. Error of the Estimate .76180