spss统计软件期末作业

第三题：

解：选取85%的样本：数据———>选择个案———>随机个案样本———>大约85%

（1）思路：先按储蓄目的分组，再对户口进行拆分，最后做频率统计

步骤：先按储蓄目的分组：转换，重新编码为其他变量，选中目的一，输出变量名称设为“储蓄目的分组”，点击更改，新值与旧值，按1———>1，2———>2······这样设置完成，继续，最后确定。

对户口进行拆分：数据，拆分文件，比较组，选中户口，确定。

频率分析：分析，描述分析，频率，选入目的一，将图表设为条形图，然后点击确定。

输出结果如下：

分析：从表格中，我们能够看见城镇户

口和农村户口的储户的不同储蓄目的所占百分比数量，而从条形图上我们能够更直观的看见各种百分比的高低多少。

取消拆分文件操作。

（2）思路：该问题列联表的行变量为户口，列变量为未来收入状况，在列联表中输出各种百分比、期望频数、剩余、标准化剩余，显示各交叉分组下频数分布柱形图，并利用卡方检验方法，对城镇和农村储户对该问题的态度是否一致进行分析。

步骤：分析，描述分析，交叉表，行设为户口，列设为未来收入情况，

点击确定，得到下表：

分析：原假设是：城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”持相同的态度，由于卡方检验中，p=0.017<0.05拒绝原假设,认为行列变量之间相关,户口对未来收入看法有影响,即城镇储户和农村储户有不同的态度。

（3）思路：数据分组，将存（取）款金额重新分成五组，五组区间分布为，少于500元，500－2000元，2000－3500元，3500－5000元，5000元以上。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。

利用SPSS的频数分析计算所有样本的存（取）款金额的四分位数；然后，按照年龄段对数据进行拆分（Split file）并重新计算分位数，分别得到不同年龄段的储户的存（取）款金额的四分位数。

步骤：转换，重新编码为其他变量，选中存（取）款金额，名称设为“存款金额分组”，更改，旧值与新值按如下设置

继续，确定。

分析，描叙分析，频率，选中存款金额分组，图标，直方图，在直方图上显示正态曲线。继续，确定。得图如下：

数据，拆分文件，选取年龄，比较组，确定。

分析，描述分析，频率，选取存（取）款金额，统计量———>四分位，继续，确定。如下图：

得到结果如下：

分析：分位数是变量在不同分位点上的取值。分位点在0－100之间，四分位即是各年龄段的储户的存款金额在0，25%，50%，75%，100%各点的取值，从表中中可以清晰地看见各年龄段的差异。

第十一题：

思路：先选择出从1981年至2000年的数据，然后绘制教育支出和年人均可支配收入两者的散点图，观察散点图发现两变量之间呈非线性关系，再尝试选择二次、三次曲线、复合函数和幂函数，指数函数模型，利用曲线估计进行本质线性模型分析。其中，教育支出为被解释变量，年人均可支配收入为解释变量。

步骤：数据，选择个案，基于时间或个案全距，从第4到第23个个案，

绘制散点图：图形，旧对话框，散点/点状，简单分布，将Y变量设为教育支出，X变量设为年人均可支配收入。确定，得到如下图形：

分析：从上图中，可以看出，该图可能是二次，三次，指数，幂函数，复合函数的图像，故作曲线拟合。

曲线拟合：分析，回归，曲线估计，按如下设置好对话框，

点击确定，得如下图形：

分析：SPSS自动完成模型的参数估计，并输出回归方程显著性检验的F值和概率p值、判定系数R2等统计量。根据“模型汇总和参数估计值”表格，可以判断出各种曲线与散点图的拟合程度（匹配程度），比较Ｒ方和Ｆ的值来看，复合函数和指数函数的拟合度最高。观察曲线图，可以清楚地看出，拟合程度最好的也是指数函数和复合函数，两者都已经重合为一条曲线了。

第十二题：

思路：先将数据输入（变量视图定义变量，再用数据视图输入数据），根据

所得数据进行K—Means聚类分析。数据输入：（1）定义变量

（2）输入数据：

K—Means聚类分析：

（1）指定聚类数目K

（2）有系统默认K个初始聚类中心

（3）根据距离最近原则进行分类

（4）重新确定K个类中心

分析，分类，K—均值聚类，然后按如下操作

分别点击迭代，保存，选项得到上面的三个会话框，按照会话框设置。完成上述操作后，确定，得到以下的图表：

分析：初始聚类中心表：第二类的各指数几乎都是最有的，第一类次之，第三类最不理想。

迭代历史记录：展示3个类中心每次迭代时的偏移情况。

最终聚类中心：展示第二类几乎各指数依然都是最有的，第一类次之，第三类还是

最不理想的。

ANOVA ：展示物理，语文，历史，英语的指数的均值在3类中的差异是显著的，而数

学与化学并不显著。

每个聚类中的案例数：展示三个类的成员情况。

第五题：

(1)

思路及步骤： 定义一个分组变量为g roup1 ( 即在变量视图 中/名称列中的第一行输入g roup1,并设置小数的值为0) , 该变量表示因子A 的3 个不同水平, 其值1, 2, 3 分别表示A 1 , A 2 ,A 3 . 定义一个变量为data ( 即在变量视图中名称列中的第二行输入data) , 定义另一个分组变量为g roup2 ( 即在变量视图中名称列中的第三行输入g roup2, 并设置小数的值为0) ,该变量表示因子B 的四个不同水平, 其值1, 2, 3, 4 分别表示B 1 , B 2 , B 3 , B 4 . 按照行的顺序( 即先输入A 1 行的数据, 然后输入A 2 行的数据, 依此类推) 依次输入SPSS