管理同学SPSS描述统计分析实验报告
管理统计spss数据管理-实验报告
数据管理
一、实验目的与要求
1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。
2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。
3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。
二、实验内容提要
1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作
2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。
（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”
（2）根据jobcat分组计算salary的秩次
（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总
（4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a
三、实验步骤
1. 数据管理操作
（1）年龄变量s3的分组
（2）重新编码到其他变量
（3）可视化封装
（4）排序个案
（5）选择个案
2.（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”
（2）根据jobcat分组计算salary的秩次
（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总
c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a
四、实验结果与结论
通过本次实验，使我了解了很多，在SPSS中，数据文件的管理功能基本上刚都集中在“转换”“数据”俩个菜单中，其中前者主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量，变量取值重编码，而后者的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并等，
还有转换菜单中的个案排序等，这些在SPSS中都不可或缺。
SPSS数据文件的建立和管理实验报告
第二题：
1.先打开常用软件里的SPSS 11.5 for Windows.exe,在Variable View中根据题目输入相关数据,如下图所示
2.在Data View中根据题目输入相关数据,结果如下图所示
3.对这个表格进行保存,并且命名为“减肥产品.sav”
3.选中“Match cases on key variables in sorted files”，将“学号”放入“Key Variables”中，结果如下所示
第二题：
因为题中要求将数据文件转换为EXCEL文件,所以通过【File】→【Save As】可实现
输入文件名“减肥产品”，再修改保存类型，选择EXCEL保存类型，即可得到升序排列，结果如下图所示
3.对第一个表格进行保存，并且命名为“学生成绩一.sav”
4.重新打开一个表格，在Variable View中根据题中要求输入数据，如下图所示
5.在Data View中先输入数据,再选中“学号”一列，选择升序排列，结果如下图所示
表1学生语文成绩
学号
1
3
4
5
8
9
10
2
6
7
姓名
张三
李四
王燕
赵宇
白艳
王洁
李丽
成功
孙昌
章建
语文成绩
89
76
87
65
97
74
82
90
67
88
表2学生数学成绩
学号
1
2
3
8
9
7
6
5
4
10
姓名
张三
成功
管理统计实验报告心得(3篇)
第1篇一、实验背景随着我国经济的快速发展，企业面临着激烈的市场竞争。
为了提高企业的管理水平和决策能力，统计学在企业管理中的应用越来越广泛。
为了使同学们更好地掌握管理统计的基本理论和方法，我们开展了管理统计实验课程。
通过本次实验，我对管理统计有了更深入的了解，以下是我对本次实验的心得体会。
二、实验目的1. 掌握管理统计的基本理论和方法；2. 熟悉SPSS等统计软件的使用；3. 培养同学们分析问题和解决问题的能力；4. 提高同学们的数据处理和分析能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理：通过查阅相关资料，收集实验所需的数据，并对数据进行整理和清洗。
2. 描述性统计：运用SPSS软件对数据进行分析，包括计算均值、标准差、方差等指标，并绘制直方图、频率分布图等。
3. 推断性统计：运用假设检验、相关分析、回归分析等方法对数据进行推断和分析。
4. 统计图表制作：运用SPSS软件制作各种统计图表，如柱状图、折线图、散点图等，以直观地展示数据分析结果。
5. 实验报告撰写：根据实验内容，撰写实验报告，对实验过程、结果和结论进行总结。
四、实验心得1. 理论与实践相结合：通过本次实验，我深刻体会到理论知识和实践操作的重要性。
在实验过程中，我不仅巩固了管理统计的基本理论，还学会了如何运用SPSS 等统计软件进行数据分析。
2. 数据处理与分析能力提升：在实验过程中，我学会了如何对数据进行收集、整理、清洗和分析。
这对我今后的学习和工作具有很大的帮助。
3. 团队合作意识增强：本次实验要求我们分组进行，每个小组负责不同的实验内容。
在实验过程中，我们相互协作，共同解决问题，提高了团队协作能力。
4. 分析问题与解决问题的能力提高：在实验过程中，我们遇到了很多问题，如数据缺失、异常值处理等。
通过查阅资料、讨论和请教老师，我们成功地解决了这些问题，提高了分析问题和解决问题的能力。
5. 对管理统计的深入理解：通过本次实验，我对管理统计有了更深入的理解。
管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告
数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。
2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。
3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。
二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图，并考察其是否服从正态分布。
2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择直方图组，将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的横轴框中，④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框，随后单击下方的应用按钮。
2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框，②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中，③在变量列表中找到index1，将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中，⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别3.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组，将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡，选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中，城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数，单击应用按钮⑦单击确定按钮4．用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组，将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，选中类别分类轴，在属性对话框的分类选项卡中，在排序依据下拉列表框中选择统计选项，在方向下拉列表框中选择降序选项，单击应用按钮4.5．用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势5.①选择图形->图表构建程序菜单项，打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组，将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组（设置颜色）框中，然后再双击该框，再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形，然后双击图形进入编辑状态，将均值连续轴刻度范围修改为85~105，小数位数更改为0四、实验结果与结论。
管理同学SPSS描述统计分析 实验报告
描述统计分析一、实验目的与要求1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。
2。
掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。
二、实验内容提要1．根据CCSS_Sample 。
sav 数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。
2．根据SPSS 自带数据Employee data 。
sav,分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况,并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系. 三、实验步骤根据CCSS_Sample.sav 数据在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。
在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。
描述统计量 S0。
城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京S3. 年龄37818 65 36。
43 13。
129 有效的 N （列表状态） 378200上海S3。
年龄 387 18 65 37.76 13。
674 有效的 N （列表状态） 387300广州S3。
年龄38218 65 34。
87 11。
544 有效的 N （列表状态) 382根据SPSS 自带数据Employee data 。
sav在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。
性别分析表 Gender频率百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 21645.6 45。
6 45。
6 Male258 54.4 54。
4 100。
0 合计474100。
0100.0受教育程度分析表Educational Level （years)频率百分比有效百分比累积百分比有效8 53 11.2 11。
2 11。
2 12 190 40.1 40。
1 51.314 6 1.3 1.3 52.515 116 24。
5 24.5 77。
016 59 12。
4 12.4 89。
517 11 2。
3 2.3 91。
818 9 1。
9 1。
spss统计学软件实验报告
西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。
实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。
实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。
★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。
图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。
在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。
在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。
图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。
一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。
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。
spss统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。
通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。
最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。
接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。
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描述统计分析
一、实验目的与要求
1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。
2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。
二、实验内容提要
1．根据CCSS_Sample.sav 数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。
2．根据SPSS 自带数据Employee data.sav ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。
三、实验步骤
根据CCSS_Sample.sav 数据
在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。
在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。
描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京
S3. 年龄
378
18 65 36.43 13.129 有效的 N （列表状态） 378
200上海
S3. 年龄 387 18 65 37.76 13.674 有效的 N （列表状态） 387
300广州
S3. 年龄
382
18 65 34.87 11.544 有效的 N （列表状态） 382
根据SPSS 自带数据Employee data.sav
在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。
性别分析表 Gender
频率
百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216
45.6 45.6 45.6 Male
258 54.4 54.4 100.0 合计
474
100.0
100.0
受教育程度分析表
Educational Level (years)
频率
百分比
有效百分比 累积百分比 有效 8 53 11.2 11.2 11.2 12 190 40.1 40.1 51.3 14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16
59 12.4 12.4 89.5 17
11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2
100.0
合计
474
100.0
100.0
少数民族分析表
Minority Classification
频率
百分比
有效百分比 累积百分比 有效 No
370 78.1 78.1 78.1 Yes
104 21.9 21.9 100.0
合计
474
100.0
100.0
2.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。
合计53 190 6 116 59 11 9 27 2 1 474
3. 选择数据下的分类汇总，分析受教育程度和工资之间的关系，将受教育程度添加到分组
变量中，将工资添加到变量摘要中，将数据集名称记为a，点击确定。
四、实验结果与结论。