统计分析与SPSS应用
四川师范大学数学与软件科学学院
实验报告
课程名称：统计分析与SPSS的应用
指导教师：吕王勇
班级：2008级7班
学号：2008060738
姓名：王梅
总成绩：______________
数学与软件科学学院实验报告
实验编号：一实验项目__数据文件的建立与管理
一、实验目的及要求
实验目的：
熟练掌握建立数据文件的步骤，能解决数据文件结构建立中的细节问题。
实验要求：
熟练掌握建立数据文件的步骤，能解决数据文件结构建立中的细节问题。
二、实验内容
进入SPSS程序菜单窗口，新建一个数据文件，按照要求定义数据文件结构，录入数据。
三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页)
1.，进入SPSS程序菜单窗口
2，新建一个数据文件
3，按照要求定义数据文件结构
4，录入数据。
实验报告附页
四、实验结果分析与评价(该部分不够填写.请填写附页)
注:实验成绩等级分为(90-100分)优,(80-89分)良,(70-79分)中,(60-69分)及格,(59分)不及格
数学与软件科学学院实验报告
实验编号：二实验项目__数据文件的基本加工和处理
一、实验目的及要求
实验目的：
熟练掌握数据文件的整理、加工熟练掌握数据的分组。
实验要求：
熟练掌握数据文件的整理、加工熟练掌握数据的分组。
二、实验内容
练习题4题：将“学生成绩表一.sav”和“学生成绩表二.sav”进行横向合并。练习题6题
三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页)
1.分别把“学生成绩表一.sav”和“学生成绩表二.sav”排序。
2．打开“学生成绩表一.sav”.
3.选择菜单：DATE——MERGE FILE——ADD V ARIABLES
4.选择“学生成绩表二.sav”,以学号为关键变量进行横向合并。
5.把合并后的文件保存并命名为“学生成绩”。
实验报告附页
四、实验结果分析与评价(该部分不够填写.请填写附页)
数学与软件科学学院实验报告
实验编号：二实验项目__数据文件的基本加工和处理_
一、实验目的及要求
实验目的：
熟练掌握数据文件的整理、加工熟练掌握数据的分组。
实验要求：
熟练掌握数据文件的整理、加工熟练掌握数据的分组。
二、实验内容
第三章练习题1题，2题
三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页)
1题
2题
实验报告附页
四、实验结果分析与评价(该部分不够填写.请填写附页)
1题实验结果：
2题实验结果：
数学与软件科学学院实验报告
实验编号：三实验项目__ SPSS基本统计分析
一、实验目的及要求
实验目的：
熟悉计算基本描述统计量，熟练进行变量的频数分析、多选项分析，熟练制作统计报表。
实验要求：
熟悉计算基本描述统计量，熟练进行变量的频数分析、多选项分析，熟练制作统计报表。
二、实验内容
第四章第1题，2题
三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页) 1题
2题
实验报告附页
四、实验结果分析与评价(该部分不够填写.请填写附页) 1题实验结果：
2题实验结果：
数学与软件科学学院实验报告
实验编号：四实验项目__ SPSS的参数检验一、实验目的及要求
实验目的：
熟练掌握t检验及其结果分析。
实验要求：
熟练掌握t检验及其结果分析。
二、实验内容
案例5-1，5-4，5-5
三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页) 案例5-1
H0：人均住房面积的平均值为20平方米
案例5-4
H0:μ1=μ2
案例5-5
H0:减肥茶无显的减肥作用
研究生应用统计学论文
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目：浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名：王震宇 指导老师： 学号：
浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词：spss 主成分分析统计学 （一）主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现再F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。 （二）主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,)，Ra i=λi a i，R为相关系数矩阵，λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 （三）在城市经济效益的评价中，设计的指标往往很多。为了简化系统结构，抓住经济效益评价中的主要问题，我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年)，其中样品数n=35,变量数p=5。
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广东海洋大学 统计分析与spss 的应用实习报告 姓名： 班级： 学号： 学院（系）职业技术学院专业名称会计电算化使用班级102实习地点软件七室起止时间2012.12.3—2012.12.14路敷设各类管资料腐跨接线槽口不盒处，调试全部高料试卷验；工作；设备与验方设备于调试试卷技在最大障高行自动绝动作资料试于差
统计分析与s p s s的应用实习报告 学院(系)职业技术学院专业会计电算化班级102 学生姓名学号实习地点软件七室201 实习要求： 1、掌握spss软件的使用基础和数据文件的建立和管理操作； 2、掌握spss数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组等预处理功能操作； 3、掌握spss的频数分析、计算基本描述统计量、多选项分析、比率分析等基本统计分析操作及解读； 4、掌握spss的参数检验操作及解读； 5、掌握spss的方差分析操作及解读； 6、了解spss的非参数检验操作及解读； 7、掌握spss的相关分析操作及解读； 8、掌握spss的一元线性回归分析操作及解读，了解其它回归分析。 实习目的： 本实习是《统计学原理》课程的实习环节。统计学是社会科学与管理学各专业的基础课程，重点介绍定量研究社会经济现象的基本方法。本课程是为具备一定统计学基础知识的高年级本科生和专科生开设的。通过实习掌握spss软件的统计分析功能和操作技能，把统计分析的基本原理和方法通过spss软件来实现，并能对结果进行解读，主要包括如下内容：SPSS 软件使用基础、用SPSS 进行描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关回归分析等。 实习时间： 2012.12.3—2012.12.14 实习地点：软件七室 实习内容： 本次实习中老师主要对以下六个方面的内容进行较为详细地讲解和我们进行了相应内容的操作。 1、数据文件的建立和管理 建立SPSS数据文件首先应了解SPSS数据文件的特点、数据的组织形式的基本方式和相关概念，这样才能建立一个完整且全面的数据环境，服务于以后的数据分析工作。数据
SPSS软件的应用——多元统计分析
多元统计分析 学院:理学与信息科学学院 专业班级:信息与计算科学 2012级01 班 姓名:韩祖良（20125991) 指导教师:王敏会 2015 年6月1日
作业1 方差分析 三组贫血患者的血红蛋白浓度（%，X1）及红细胞计数（万/mm3，X2）如下表： A组B组C组 X1 X2 X1 X2 X1 X2 3.9 210 4.8 270 4.4 250 4.2 190 4.7 180 3.7 305 3.7 240 5.4 230 2.9 240 4 170 4. 5 245 4.5 330 4.4 220 4.6 270 3.3 230 5.2 230 4.4 220 4.5 195 2.7 160 5.9 290 3.8 275 2.4 260 5.5 220 3.7 310 3.6 240 4.3 290 5.5 180 5.1 310 2.9 200 3.3 300 要求： 1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果， 另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。 2、检验三组贫血患者的指标x1,x2间是否有显著差异，进行多元方差分析。如 果有显著差异，分析三组患者间x1指标是否有显著差异，x2指标是否有显 著差异？ 3、最后进行两两比较，给出更具体的分析结果。 4. 画出三组患者x1,x2两指标的均值图。 答：1．将所需分析数据输入到SPSS中，首先判断各总体是否服从正态分布：对文件进行拆分：数据→拆分文件→按组组织输出→确定。然后进行正态性检验：文件→描述统计→探索，在绘制对话框中，选择按因子水平分组和带检验的正态图，最后单击确定按钮。最后得出结果如图（1），（2），（3）所示： 表（1）
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
《统计分析与S P S S的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求： 1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。 3）绘制各类的科研指标的均值对比图。 4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离，组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。大约聚成4类。 步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果： 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后，在EXCEL中建立工作表。 选中数据列，点击“插入”菜单→拆线图……
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第 2 章第7 题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。 分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄 地 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市200 70.9 70.9 70.9 Valid 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业 户 4 1.4 1.4 64.9
种果菜专业 10 3.5 3.5 68.4 户 工商运专业 34 12.1 12.1 80.5 户 退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁146 51.8 51.8 53.2 Valid 35~50 岁91 32.3 32.3 85.5 50 岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0
统计分析与SPSS的应用考试
《统计分析软件》试（题）卷 班级姓名学号 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.”
（2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。 男生数学的均值为82.25高于女生的均值78.5。女生的的标准差7.09930高于男生的标准差3.77492。 2.
3.
优共有4人，良具有12人中有4人。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：<1> (1) (2)
多元统计分析(最终版)
题目：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。（注：要对方差齐性进行检验） 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 根据上述题目，分析结果如下。 一、相关理论概述 F检验与方差齐性检验 在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F 检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。 但是，方差齐性检验也可以在F检验结果为多个样本所属总体平均数差异显著的情况下进行，因为F检验之后，如果多个样本所属总体平均数差异不显著，就不必再进行方差齐性检验。本文分析数据采用后一种方法，即先F检验再方差齐次性检验。
二、从单因子方差角度分析 （一）在假定相对湿度不变的情况下分析 1、假定相对湿度恒为40%，分析不同温度对粘虫发育历期的影响。如下表： 温度℃ 重复 25 27 29 31 1 100. 2 90.6 77.2 73.6 2 103. 3 91.7 85.8 73.2 3 98.3 94.5 81.7 76. 4 4 103.8 92.2 79.7 72. 5 Ti 405. 6 369 324.4 295.7 T 2 i 164511.36 136161 105235.36 87438.49 在本例中，r=4，m=4, n=16 ， =1394.7, = 123413.4696 T 2 /n=(1394.7)2/ 16=121574.2556 (式1） （ 式2） （式3） S E =S T -S A =1839.214-1762.297=76.917 （式4） 数据的方差分析表见表1. 表1 粘虫发育历期方差分析表 粘虫发育历期 （相对湿度40%） 来源 平方和 df 均方 F 显著性 组间 1762.297 3 587.432 91.646 .000 组内 76.917 12 6.410 总数 1839.214 15 分析表1可知，F 0.05(3，12)=3.49，F 值=,91.646，F>F 0.05，P=0.000<0.05,说明在相对湿度为40%时，不同温度对粘虫发育历期有显著影响。同时，在方差齐次性检验中P=0.304>0.05,说明方差齐次性显著，如下表。以下方差齐次性检验于此类同，限于篇幅，直接得出结果，方差齐性检验 粘虫发育历期 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.351 3 12 .304 相关程序源代码附录如下：DATASET ACTIV ATE 数据集0. ONEW AY 粘虫发育历期 BY X2 /STA TISTICS HOMOGENEITY =493346.2105/4-121574.2556=1762.297 =123413.4696-121574.2556=1839.214
SPSS在统计学中的应用
SPSS基础之一：数据挖掘与统计学应用 数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支，而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体，而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据，以期得到确定的目的；数据挖掘往往已有数据库，而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽，但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此？五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词：统计学数据挖掘知识发现摘要： 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM（数据挖掘）是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科，它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词，但该领域对商业，工业，及科学研究都有极大的影响，且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系，但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释，并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响，但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛，每年都要积累大量的数据，运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”，“时间序列”“聚集”，“分类”，“估值”等这几类. 据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告，其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率（Compound Annual Growth Rate）为32.4%，其中亚太地区为26.6%，并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标，但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其
实验5多元统计分析spss
青岛农业大学 多元统计分析实验报告 姓名：庞云杰 学号：20155653 班级：信计1502 指导老师：徐英 2017年11月28日
多元统计分析实验课：实验五 实验题目主成分分析 实验目的了解SPSS软件，掌握SPSS软件处理主成分分析的基本操 作 实验地点及时间信息楼127机房，周二8-9节 实验内容 1. 了解SPSS软件及常用功能； 2．了解主成分分析的原理； 3．掌握SPSS软件处理主成分分析的操作过程和技巧。 实验习题 1．题目简述：中国大陆31个省（市、区）2008年第三产业综合发展水平的主成分分析与评估。选取了人均地区生产总值（元）、人均第三产业增加值（元）、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、第三产业就业人员比重、城镇化水平（%）、第三产业固定资产投资比重八项指标，具体数据见附件。 根据以上数据分析结果对全国31个地区的第三产业综合发展水平进行综合评价，并整理实验报告。 解答如下： 2.（1）首先对原始数据作标准化处理，然后计算标准化后的各指标之间的相关系数矩阵； （标准化过程：点击分析—描述统计—描述； 相关系数矩阵过程：点击分析—相关—双变量然后确定。） 相关性 Zscore: 人均地区生产总值/ 元Zscore: 人均第三 产业增加 值/元 Zscore: 第二产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 占GDP的比 重/% Zscore: 第三产业 就业人员 比重/% Zscore: 城镇化水 平/% Zscore: 第三产业固 定资产投资 比重/% Zscore: 人均地区生产总值/元Pearson 相关性 1 .933**.037 .532**.760**.930**-.005 显著性 （双侧） .000 .844 .002 .000 .000 .980 N 31 31 31 31 31 31 31
多元统计分析整理版.
1、主成分分析的目的是什么？ 主成分分析是考虑各指标间的相互关系，利用降维的思想把多个指标转换成较少的几个相互独立的、能够解释原始变量绝大部分信息的综合指标，从而使进一步研究变得简单的一种统计方法。它的目的是希望用较少的变量去解释原始资料的大部分变异，即数据压缩，数据的解释。常被用来寻找判断事物或现象的综合指标，并对综合指标所包含的信息进行适当的解释。 2、主成分分析基本思想？ 主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标。同时根据实际需要从中选取几个较少的综合指标尽可能多地反映原来的指标的信息。 设p 个原始变量为 ，新的变量(即主成分) 为 ， 主成分和原始变量之间的关系表示为 ? 3、在进行主成分分析时是否要对原来的p 个指标进行标准化？SPSS 软件是否能对数据自动进行标准化？标准化的目的是什么？ p 21p x x x ，，， 21p ，21p y y y ，，， 21
需要进行标准化，因为因素之间的数值或者数量级存在较大差距，导致较小的数被淹没，导致主成分偏差较大，所以要进行数据标准化； 进行主成分分析时SPSS可以自动进行标准化； 标准化的目的是消除变量在水平和量纲上的差异造成的影响。 求解步骤 ?对原来的p个指标进行标准化，以消除变量在水平和量纲上的影响 ?根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 ?求出协方差矩阵的特征根和特征向量 ?确定主成分，并对各主成分所包含的信息给予适当的解释 版本二：根据我国31个省市自治区2006年的6项主要经济指标数据，表二至表五，是SPSS的输出表，试解释从每张表可以得出哪些结论，进行主成分分析，找出主成分并进行适当的解释：（下面是SPSS的输出结果，请根据结果写出结论） 表一：数据输入界面 表二：数据输出界面a）
Spss统计分析论文 (2)
SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
1.2 抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 1.3 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。
(完整版)多元回归分析中变量的选择——SPSS的应用毕业论文
毕业论文 题目多元回归分析中的变量选取 ——SPSS的应用 院（系）数学与统计学院 专业年级 2010级统计学 指导教师职称副教授
多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用 殷婷 摘要 本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现，同时通过对两组数据的实证分析，来研究统计学中多元回归分析中的变量选取，让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究，一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析，对数据进行处理的方法进行总结，找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点，最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议。 关键词：统计学 SPSS 变量的选取多元回归分析 Abstract
In this paper, not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country's financial income. In this paper, through two empirical to select data from different extent research using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through the SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software. Keywords: Statistical SPSS The selection of variables multiple regression analysis 目录 摘要 (1) 英文摘要 (1) 引言 (3) 第一章回归分析 (3) 1.1自变量的选择 (4)
应用spss对部分公司的财务状况做因子分析-论文
应用数理统计课程小论文
应用spss对部分公司的财务状况做因子分析 [摘要]spss是一套有效的统计工具软件，做数据统计方面表现出优秀的性能。 公司财务状况是决定公司发展战略的关键因素。本文运用spss软件对部分公司的财务状况做了因子分析。 [关键字] spss 财务分析因子分析 [正文] 1.问题的提出 在各个领域的研究中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。 企业为了生存和竞争需要不断的发展,通过对企业的成长性分析我们可以预测企业未来的经营状况的趋势。公司本期成长能力综合说明公司成长能力处于的发展阶段,本期公司在扩大市场需求,提高经济效益以及增加公司资产方面都取得了极大的进步,公司表现出非常优秀的成长性。提请分析者予以高度重视,未来公司继续维持目前增长态势的概率很大。从行业部看,公司成长能力在行业中处于一般水平,本期公司在扩大市场,提高经济效益以及增加公司资产方面都略好于行业平均水平,未来在行业中应尽全力扩大这种优势。在成长能力中,净利润增长率和可持续增长率的变动,是引起增长率变化的主要指标。 2.因子分析的一般模型 设原始变量：X1,X2,X3,….Xm 主成分：Z1,Z2,…Zn. 则各个因子与原始变量的关系为：
统计学课程论文——spss
运用Spss统计软件分析试卷 摘要：考试是衡量教育效果的一个必不可少的手段,本文通过spss在试卷统计分析中的应用,为每个教育工作者提供了一种新的试卷分析方法。 关键词：spss 难度分析区分度分析和效度分析。 引言： 随着社会的发展，教育受到的关注程度越来越高，教育事业是一个国家、一个民族振兴的基石，而考试是评价教学效果的一种必不可少的手段。如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要.Spss是一种在社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，本文运用Spss软件，通过难度、区分度、信度、效度等指标，对一高校某班的37份试卷进行了分析，并且提出改进方法，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的水平，从而达到科学指导教学的目的。 1．试卷结构 本试卷主要有两部分组成：客观性试题与主观性试题.其中客观性试题是35分，主观性试题是65分。（见表1） 表1 分值分布表 2．试卷分析 2．1．原始数据输入 2．1．1．数据定义 在Spss软件中，点击Variable view标签，在Name标题下定义:学号、题号、总成绩.其中学号名为x，题号名分别为如上表所示q1等，总成绩名定义为total.在Type标题下定义各个项目的类型，其中学号定义为String类型，长度为3，题号和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。 2.1.2数据录入 点击DataView标签，将共计37份试卷按照各题得分情况输入Spss，得到如下表格:
注：x表示学生学号；q1是选择题、q2是判断题、q3是填空题、q4是名词解释、
q5是简答题、q6是论述题、total表示总分 2.2基本统计分析 由表2中的原始数据，运行菜单:Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies得到表3统计频数表和图1分数段的分布.其中mean（平均数）为70.388；std.deviation（标准差）为18.5184；variance（方差）为342.9313；运用Spss统计软件分析试卷 2.3难度分析 试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率.计算公式为：P=1-Mean/Score，其中P为难度值，Mean为均值，Score为该题的满分值.在Spss中单击Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives，将除total以外的字段全部选择入Variable(s)中，得到各题的均值见表4. 表4 各题平均分表
Spss统计分析论文
S p s s统计分析论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，，学生返校。 (2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。 (5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。
统计分析与SPSS应用_期末作业
统计分析与SPSS的应用 摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。 一：原始数据：10级市场营销2班成绩 分析一：综测成绩四分位数 上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。
分析二：综测成绩直方图 上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。 分析三：综测成绩的基本统计量分析 上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称
为平峰分布。 分析四：各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。
(整理)基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究.
基于SPSS的多元统计分析三种算法的实例研究 摘要 本文主要应用多元统计中的多元回归分析模型、因子分析模型、判别分析模型解决三个有关经济方面的问题，从而能更深的理解多元统计分析这门课程，并熟悉SPSS软件的一些基本操作。 关键词：多元回归分析，因子分析，判别分析，SPSS
第一章 多元线性回归分析 1.1 研究背景 消费是宏观经济必不可少的环节，完善的消费模型可以为宏观调控提供重要的依据。根据不同的理论可以建立不同的消费函数模型，而国内的许多学者研究的主要是消费支出与收入的单变量之间的函数关系，由于忽略了对消费支出有显著影响的变量，其所建立的方程必与实际有较大的偏离。本文综合考察影响消费的主要因素，如收入水平、价格、恩格尔系数、居住面积等，采用进入逐步、向前、向后、删除、岭回归方法，对消费支出的多元线性回归模型进行研究，找出能较准确描述客观实际结果的最优模型。 1.2 问题提出与描述、数据收集 按照经济学理论，决定居民消费支出变动的因素主要有收入水平、居民消费意愿、消费环境等。为了符合我国经济发展的不平衡性的现状，本文主要研究农村居民的消费支出模型。文中取因变量Y 为农村居民年人均生活消费支出（单位：元），自变量为农村居民人均纯收入X 1（单位：元）、商品零售价格定基指数X 2（1978年的为100）、消费价格定基指数X 3（1978年的为100）、家庭恩格尔系数X 4（%）、人均住宅建筑面积X 5（单位：m 2）。本文取1900年至2009年的数据（数据来源：中华人民共和国国家统计局网公布的1996至2010年中国统计年鉴）列于附录的表一中。 1.3 模型建立 1.3.1 理论背景 多元线性回归模型如下： εββββ+++++=p p X X X Y ...... 22110 Y 表示因变量，X i （i=1，…，p ）表示自变量，ε表示随机误差项。 对于n 组观测值，其方程组形式为 εβ+=X Y 即
应用统计论文
应用统计学课程论文 农民人均生活收入及消费支出的线性回归分析 工程管理091 陈佳09133101 摘要：SPSS是Statistics Package for Social Science(社会科学统计软件包)的缩写。它在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用。在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了线性回归分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。 关键词：农民人均收入消费支出线性回归分析 1.我国农民人均收入与消费支出背景分析 我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。 我国农业和农村经济发展已经进入了新的阶段，一些支撑农村经济老的经济增长点作用在减弱，如何继续保持农民收入不断增长，是摆在我们面前的重要课题。随着加入WTO这种新形势，我们应着眼于对农业和农村经济结构进行战略性调整，为农业和农村经济发展开拓新的领域，为农民收入增长寻求新的来源。 随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。 2.我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析 下表是出自《中国统计年鉴—2008》这一资料性年刊，它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2007年经济、社会各方面的统计数据，用以探究我国农村居民消费结构及其趋势。 表1农村居民家庭基本情况[1]单位：元 平均每人年收入（元）平均每人年支出（元） 1990 629.79 903.47 1995 2337.87 2138.33