管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告
一、实验目的
学会利用SPSS软件实现假设检验，进一步掌握基本的统计分析方法，分析数据，并能从分析结果中得出结论。
二、实验内容
A组亲子关系满意度得分和B组亲子关系满意度得分，利用SPSS软件进行独立样本t 检验。
三、实验步骤
1. 导入数据
打开SPSS软件，选择“打开”命令，导入数据文件。本实验中，我们选择脚本文件将数据文件输入SPSS软件中。
2. 数据描述性统计
选择“描述性统计”命令进行数据描述统计。在这里，我们可以查看平均值、中位数、标准差等数据。我们注意到A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。
3. 独立样本方差齐性检验
选择“独立样本T检验”命令进行方差齐性检验。在弹出窗口中选择两个样本变量，
此时可看到独立样本T检验窗口出现。
我们选择“T检验”下方的“选项”命令，进入“选项”界面设置参数类型。在参数
类型界面中，我们选择“不等方差”选项，因为本实验中两组样本数据的方差不相等。
此时，选择“1”作为样本A，选择“2”作为样本B，然后点击“OK”按钮。SPSS将
输出方差齐性的Levene's Test结果，P=0.426>0.05，说明两个样本数据方差齐性假设成立。
在已经设置好参数类型的独立样本T检验对话框里，点击“OK”按钮，SPSS将输出独立样本平均值、标准误、t值、自由度、P值等结果。
这里我们注意到，P值为0.034<0.05，故可以拒绝原假设，认为A组和B组的亲子关
系满意度得分有显著差异。
5. 结果分析
通过数据描述统计和独立样本T检验，我们可以得出以下结论：
A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。两组样本数据方差齐，A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。
四、实验结论
本实验通过SPSS软件实现了假设检验，分析研究对象的两个样本数据在亲子关系满意度方面的显著性差异，并得出结论：A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。这个结果对于家庭亲子关系的改善和提升有十分重要的参考价值。
管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告
假设检验的S P S S实现 一、实验目的与要求 1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。 2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。 3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。 二、实验内容提要 1.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是 2.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题表2所示，试比较两批电子器材的电阻是否 3. 配对t检验的实质就是对差值进行单样本t检验，要求按此思路对例课本进行重新分析，比较其结果和配对t检验的结果有什么异同。 4．一家汽车厂设计出3种型号的手刹，现欲比较它们与传统手刹的寿命。分别在传统手刹，型号I、II、和型号III中随机选取了5只样品，在相同的试验条件下，测量其使用寿命（单位：月），结果如下：传统手刹： 型号I ： 型号II ： 型号III ： （1）各种型号间寿命有无差别 （2）厂家的研究人员在研究设计阶段，便关心型号III与传统手刹寿命的比较结果。此时应当考虑什么样的分析方法？如何使用SPSS实现？ 三、实验步骤 为完成实验提要1.可进行如下步骤
1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添加到检验变量，点击确定。 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 zhijin g 5 .2881 .1288 单个样本检验 检验值 = 0 t df Sig.(双 侧) 均值差值差分的 95% 置信区 间 下限上限 zhijin g 4 .000 为完成实验提要2.可进行如下步骤 新建一个数据，在变量视图中输入dianzu和pici，然后再数据视图中录入数据，
SPSS实验报告(2)
湖北汽车工业学院SPSS实验报告 姓名：潘勇 专业：工商管理（汽车营销） 班级：T1053-1 学号：20100530104
目录 一、S PSS的数据管理 (01) 二、描述性统计分析 (04) 三、均值检验 (07) 四、相关分析 (09) 五、因子分析 (11) 六、聚类分析 (17) 七、回归分析 (21) 八、实验总结 (23)
实验一——SPSS的数据管理 一、实验目的：熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数 的设置；掌握SPSS的数据管理功能 二、实验内容：高校提前录取名单的确定 某高校今年对部分考生采取单独出题、提前录取的招生模式。 现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录取名额。 见数据文件compute.sav. 该校制定了如下录取原则：（1）文 化课成绩由数学、语文、英语和综合四门成绩组成。文化课 成绩制定最低录取分数线：400分。 （2）个人档案中若有“不良记录”，不予录取。 （3）对西部考生和少数民族考生，给予加分优惠。少数民族 考生加20分，西部考生加10分。 （4）对参加过省以上竞赛并取得三等奖以上名次的考生，每 项加10分。 （5）文化课成绩和加分总和构成综合分，录取综合排名为前 7名的学生。 三、实验过程： 1)打开数据表“compute.Sav”选“数据”菜单的“选择个 案”命令项，弹出对话框。选择“如果条件满足”单选按纽， 点击“如果”钮，弹出对话框，输入条件：数学+语文+英语+ 综合>=400 and 不良记录=0单击“继续”按纽。在“输出” 栏选择“删除未选定个案”项，淘汰掉总分小于400，有不良
管理统计学 假设检验的SPSS实现 实验报告
管理统计学假设检验的SPSS实现实验报告 一、实验目的 学会利用SPSS软件实现假设检验，进一步掌握基本的统计分析方法，分析数据，并能从分析结果中得出结论。 二、实验内容 A组亲子关系满意度得分和B组亲子关系满意度得分，利用SPSS软件进行独立样本t 检验。 三、实验步骤 1. 导入数据 打开SPSS软件，选择“打开”命令，导入数据文件。本实验中，我们选择脚本文件将数据文件输入SPSS软件中。 2. 数据描述性统计 选择“描述性统计”命令进行数据描述统计。在这里，我们可以查看平均值、中位数、标准差等数据。我们注意到A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。 3. 独立样本方差齐性检验 选择“独立样本T检验”命令进行方差齐性检验。在弹出窗口中选择两个样本变量， 此时可看到独立样本T检验窗口出现。 我们选择“T检验”下方的“选项”命令，进入“选项”界面设置参数类型。在参数 类型界面中，我们选择“不等方差”选项，因为本实验中两组样本数据的方差不相等。 此时，选择“1”作为样本A，选择“2”作为样本B，然后点击“OK”按钮。SPSS将 输出方差齐性的Levene's Test结果，P=0.426>0.05，说明两个样本数据方差齐性假设成立。 在已经设置好参数类型的独立样本T检验对话框里，点击“OK”按钮，SPSS将输出独立样本平均值、标准误、t值、自由度、P值等结果。 这里我们注意到，P值为0.034<0.05，故可以拒绝原假设，认为A组和B组的亲子关 系满意度得分有显著差异。
5. 结果分析 通过数据描述统计和独立样本T检验，我们可以得出以下结论： A组的平均得分是3.91，标准差为0.951；B组的平均得分是3.60，标准差为1.029。两组样本数据方差齐，A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。 四、实验结论 本实验通过SPSS软件实现了假设检验，分析研究对象的两个样本数据在亲子关系满意度方面的显著性差异，并得出结论：A组和B组的亲子关系满意度得分有显著差异，P值为0.034<0.05。这个结果对于家庭亲子关系的改善和提升有十分重要的参考价值。
SPSS实验报告一
《统计分析与spss的应用》 实验报告 一 一、数据来源及说明 本次试验报告数据来源于1991年美国社会变迁普查（1991 u.s. general social survey）。在这次试验研究的是美国居民幸福感状况，分析性别、种族和地区之 间的差异对幸福感的影响。研究个案为1991年美国社会变迁普查的1517个个案，主要变量 为sex、race、region、happy这四个。二、统计分析结果（1）整体幸福感 表1 general happiness 有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na 频率 467 874 165 1504 13 1517 百分比 30.8 57.5 10.9 99.1 .9 100.0 有效百分比 31.1 58.0 11.0 100.0 累计百分比 31.1 58.0 11.0 100.0 图 1 general happiness的直方图 表2 关于general happy的统计量 （2）按性别分析幸福感 表3 不同性别的幸福感 respondent’s sex male female 有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na 频率 206 374 53 633 3 635 261 498 112 871 10 881 百分比 32.4 58.8 8.3 99.5 .5 100 29.6 56.5 12.7 98.9 1.1 100.0 有效百分比 32.5 59.1 8.4 100.0 30.0 57.2 12.9 100.0 图2 分性别幸福箱图 （3）按种族分析幸福感 表 4 不同人种的幸福感 race of respondent white black other 有效缺失合计有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na very happy pretty happy not too happy 合计 na 百分比 32.4 57.8 9.3 99.4 .6 100.0 22.5 56.9 19.1 98.5 1.5 100.0 24.5 53.1 18.4 95.9 4.1 100.0 有效百分比 32.6 58.1 9.3 100.0 22.9 57.7 19.4 100.0 25.5 55.3 19.1 100.0 图3分人种幸福感箱图 （4）按地区分析幸福感 表5 不同地区的幸福感 region of the united states 有效缺失合计有效缺失合计有效缺失合计 very happy pretty happy not too happy 合计 na
SPSS实验报告
SPSS实验报告 1. 研究背景 在社会科学研究中，统计数据分析是常用的方法之一。SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的数据分析软件，被广泛应用于调查问卷分析、统计描述、假设检验等研究领域。本实验旨在通过使用SPSS进行数据分析，验证一个特定假设，并从中得出相关结论。 2. 实验设计 本实验采用随机控制实验设计。共有两组参与者，分别为实验组和对照组，每组30人。实验组接受特定训练，对照组不接受任何干预。两组参与者在训练前和训练后进行一项任务的成绩测试，通过比较两组的成绩差异，验证训练对该任务的影响。 3. 数据收集 参与者被要求完成一项挑战性任务，并记录他们在任务中的成绩。任务成绩被量化为一个连续变量。为保证可靠性，实验组和对照组的参与者被随机分配，并采取了盲目测试的方法，测试者不知道个体属于哪个组。 4. 数据分析 在SPSS软件中，首先导入数据，然后进行描述性统计分析，包括计算整体样本和各组的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标。
然后使用t检验进行假设检验，比较实验组和对照组的成绩有无显著差异。最后，进行相关分析，探究任务成绩与其他自变量之间的关系。 5. 结果 在描述性统计分析中，整体样本的均值为X，标准差为S，最小值为min，最大值为max。实验组的均值为X1，标准差为S1，对照组的均值为X2，标准差为S2。t检验的结果显示，实验组和对照组在任务成绩上存在显著差异（t(58) = t值, p < 0.05），实验组的成绩显著高于对照组。相关分析表明，任务成绩与参与者的年龄、性别和受教育程度之间存在一定的相关性。 6. 讨论与结论 本实验利用SPSS软件对实验数据进行了分析，结果支持了研究假设。通过对实验组和对照组的比较，我们发现特定训练对任务成绩有积极影响。此外，我们还发现任务成绩与参与者的年龄、性别和受教育程度之间存在一定的关联。这些结果有助于进一步了解影响任务成绩的因素，并为相关领域的进一步研究提供了参考。 7. 实验的局限性与建议 在本实验中，我们只针对了一个特定的任务。未来的研究可以拓展到其他任务，并进一步探索不同因素对任务成绩的影响。此外，由于实验设计和样本选择的局限性，结果可能不具有普遍性，因此需要更多的研究来验证。 8. 结语
管理统计学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、针对CCSS案例数据的数据管理操作 1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。图1， 图1 1.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，
图2 图3 1.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，
图4 单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图， 图5 结果显示如下，
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告 统计学SPSS实验报告 引言： 统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中都扮演着重 要的角色。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统 计分析软件，它提供了丰富的数据处理和分析工具，广泛应用于社会科学、医学、市场调研等领域。本实验旨在通过使用SPSS软件，对一组数据进行统计分析，并得出相关结论。 方法： 本实验采用了一组假想数据，包含了100位学生的考试成绩和他们的学习时间。首先，我们使用SPSS软件导入数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。然后，我们进一步进行了相关性分析和回归分析，以探索学习时间与考试成绩之 间的关系。 结果： 在描述性统计分析中，我们计算了学生们的平均学习时间和考试成绩的平均值、标准差等指标。结果显示，学生们的平均学习时间为3小时，考试成绩的平均 值为80分，标准差分别为1小时和10分。这些数据为后续的分析提供了基础。接下来，我们进行了相关性分析，以确定学习时间与考试成绩之间的相关性。 通过SPSS软件的相关性分析功能，我们计算了学习时间和考试成绩之间的皮尔逊相关系数。结果显示，学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系（r = 0.8, p < 0.001）。这意味着学习时间越长，考试成绩越高。 进一步地，我们进行了回归分析，以确定学习时间对考试成绩的影响程度。通
过SPSS软件的回归分析功能，我们建立了一个线性回归模型，将学习时间作为自变量，考试成绩作为因变量。结果显示，学习时间对考试成绩有显著的预测 作用（F(1, 98) = 100, p < 0.001）。回归方程为：考试成绩 = 70 + 10 * 学习时间。这意味着每多学习1小时，考试成绩将提高10分。 讨论： 通过本实验的统计分析，我们得出了以下结论：学习时间与考试成绩之间存在 显著的正相关关系，学习时间对考试成绩有显著的预测作用。这与我们的假设 相符，也与先前的研究结果一致。这表明，学生们在备考期间应该增加学习时间，以提高他们的考试成绩。 然而，我们也要注意到，本实验存在一些限制。首先，我们使用的是假想数据，而不是真实的数据。因此，我们的结论可能不适用于实际情况。其次，我们只 考虑了学习时间对考试成绩的影响，而没有考虑其他可能的因素，如个人能力、学习方法等。因此，我们的结论只能部分解释考试成绩的变化。 结论： 本实验通过使用SPSS软件，对一组假想数据进行了统计分析。结果显示，学习时间与考试成绩之间存在显著的正相关关系，并且学习时间对考试成绩有显著 的预测作用。这为学生们提高考试成绩提供了一定的指导，但我们也要注意到 实验的限制，进一步的研究仍然有待进行。统计学和SPSS软件的应用对于我们理解和解释数据具有重要意义，帮助我们做出更准确的判断和决策。
统计学原理SPSS实验报告
实验一：用SPSS绘制统计图 实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图） 对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。 实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等） 操作过程： 步骤1：启动SPSS。单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。 图1-1 启动SPSS
图1-2 选择数据源界面 步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件 步骤3：数据的输入。打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。命名为mydata并保存在桌面。如图1-4所示。 图1-4 数据的输入 步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。选择的数据源见表1。 步骤5：数据准备。激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RA TE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
spss实验报告
试验3：统计推断 一、试验目的与要求 1.熟悉点估计概念与操作方法 2.熟悉区间估计的概念与操作方法 3.熟练掌握T检验的SPSS操作 4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题 二、试验原理 1.参数估计的基本原理 2.假设检验的基本原理 实验3-1 实验数据 实验结果 /TESTVAL=65 /MISSING=ANALYSIS /VARIABLES=英语成绩 从表中可以得出，英语成绩区间估计（置信度为95%）为（.37，9.23）。点估计是.035。
实验3-2 T-TEST GROUPS=性别('男' '女')/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=成绩/CRITERIA=CI(.95). 组统计量 性别N 均值标准差均值的标准误 成绩男18 81.28 10.369 2.444 女14 76.29 11.432 3.055 分别给出不同总体下的样本容量、均值、标准差和平均标准误。从表中可以看出，平均成绩男为 相等）下，F=0.647，因为其P-值大于显著性水平，即：Sig.=0.428>0.05，说明不能拒绝方差相等的原假设，接受两个总体方差是相等的假设。因此男女生英语成绩之差95％的区间估计为[-2.898, 12.882]。 T-test for Equality of Means 为检验总体均值是否相等的t 检验，由于在本例中，其P-值大于显著性水平，即：Sig.=0.206>0.05，因此不应该拒绝原假设，也就是说男女生英语成绩没有显著差异。
试验4：方差分析 一、试验目标与要求 1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理 2．掌握方差分析的过程。 3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。 二、试验原理 方差分析也是一种假设检验，它是对全部样本观测值的变动进行分解，将某种控制因素下各组样本观测值之间可能存在的由该因素导致的系统性误差与随即误差加以比较，据以推断各组样本之间是否存在显著差异。若存在显著差异，则说明该因素对各总体的影响是显著的。 方差分析有3个基本的概念：观测变量、因素和水平。观测变量是进行方差分析所研究的对象；因素是影响观测变量变化的客观或人为条件；因素的不同类别或不通取值则称为因素的不同水平。在上面的例子中，农作物的产量和商品的销量就是观测变量，作物的品种、施肥种类、商品价格、广告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一个或多个离散型的分类变量。 根据观测变量的个数，可将方差分析分为单变量方差分析和多变量方差分析；根据因素个数，可分为单因素方差分析和多因素方差分析。在SPSS中，有One－way ANOV A( 单变量－单因素方差分析) 、GLM Univariate（单变量多因素方差分析）；GLM Multivariate （多变量多因素方差分析），不同的方差分析方法适用于不同的实际情况。本节仅练习最为常用的单因素单变量方差分析。 实验４－１ 单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较。检验由单一因素影响的一个分析变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义。并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的多重比较。主要采用One-way ANOV A过程。 采用One-way ANOV A过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程。若对被观测对象的试验不是随机分组的，而是进行的重复测量形成几个彼此不独立的变量，应该用Repeated Measure菜单项，进行重复测量方差分析，条件满足时，还可以进行趋势分析。 实验数据 实验结果 单向 ANOVA 成绩 平方和df 均方 F 显著性
spss统计学实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除spss统计学实验报告 篇一：统计学spss实验报告 spss实验报告 一．实验目的 1.掌握spss的基本操作，能够熟练应用spss进行基本的统计分析。 2.在用spss对具体实例进行分析的基础上能对结果进行正确的解释。 3.在对spss基本操作熟练的情况下，进一步自学spss 更强大的分析能。 二．实验要求 1.掌握如何通过spss进行数据的获取和管理，包括数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。 2.了解描述性统计的作用，并掌握其spss的实现（频
数，均值，标准差，中位数，众数，极差）。 3.应用spss生成表格和图形，并对表格和图形进行简 单的编辑和分析。 4.应用spss做一些探索性分析（如方差分析，相关分析） 三．实验内容 （一）.问题的提出 对不同广告方式和不同地区对某商品销售额影响进行 分析。 在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据，分析广告形式和地区是否影响商品销售额。自变量为广告方式（x1）和地区(x2)，因变量为销售额(Y)。 涉及地区18个，每个地区抽取样本8个,共有案例144个。 具体数据如下： x1 1.00 2.00 4.00 3.00 1.00
2.00 4.00 3.00 1.00 2.00 4.00 3.00 1.00 2.00 4.00 3.00 1.00 2.00 4.00 3.00x21.001.001.001.002.002.002.002.003.003.003.003 .00 4.004.004.004.00 5.005.005.005.00Y75.0069.0063.00 52.0057.0051.0067.0061.007 6.00100.0085.0061.007 7.00 90.0080.0076.0075.0077.0087.0057.00 2.006.00 4.006.00 3.006.00
spss统计学实验报告
spss统计学实验报告 SPSS统计学实验报告 引言 统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件。本文将通过一项实验报告，展示SPSS在统计学研究中的应用。 实验目的 本次实验的目的是研究不同年龄段的人口对某商品的购买意愿。通过统计分析，我们希望了解不同年龄段的人口对该商品的态度和购买意愿是否存在显著差异。实验设计 我们从不同年龄段的人群中随机选取了200名被试者，他们分别属于18-25岁、26-35岁、36-45岁和46-55岁四个年龄段。我们设计了一份问卷调查，包括 了关于该商品的态度和购买意愿的问题。被试者需要根据自己的实际情况进行 回答。 数据收集与处理 通过问卷调查，我们获得了每位被试者的年龄、性别、对该商品的态度和购买 意愿等数据。接下来，我们使用SPSS软件对这些数据进行了处理和分析。 数据分析 首先，我们使用SPSS计算了各个年龄段的平均购买意愿得分，并绘制了柱状图以便直观地比较各个年龄段之间的差异。结果显示，18-25岁年龄段的平均购 买意愿得分最高，而46-55岁年龄段的平均得分最低。 接着，我们进行了方差分析（ANOVA）以确定不同年龄段之间的购买意愿是否
存在显著差异。结果表明，不同年龄段之间的购买意愿存在显著差异（F = 3.78, p < 0.05）。进一步的事后比较（post hoc comparison）显示，18-25岁年龄段 和26-35岁年龄段之间的差异是显著的（p < 0.05），而其他年龄段之间的差异 则不显著。 讨论与结论 通过本次实验，我们发现不同年龄段的人口对该商品的购买意愿存在显著差异。具体而言，年龄较小的人群更倾向于购买该商品。这可能是由于不同年龄段的 人口对商品特性、需求和消费习惯存在差异所致。 然而，本次实验存在一些限制。首先，样本容量较小，可能不足以代表整个人口。其次，我们仅考虑了年龄因素，而未考虑其他潜在的影响因素，如收入、 教育水平等。因此，未来的研究可以进一步扩大样本容量，并探索更多可能的 影响因素。 总结 本次实验通过SPSS软件对不同年龄段的人口对某商品的购买意愿进行了统计分析。结果显示，不同年龄段之间的购买意愿存在显著差异，年龄较小的人群更 倾向于购买该商品。然而，本次实验仅是初步探索，还有许多待进一步研究的 问题。统计学和SPSS软件的应用将继续在各个领域发挥重要作用，为研究者们提供有力的数据支持。
统计学spss实验报告
统计学spss实验报告 《统计学SPSS实验报告》 在统计学领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它能够帮助研究人员对数据进行分析和处理。本实验报告将介绍使用SPSS进行统计分析的过程和结果。 实验目的： 本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行统计分析，包括描述统计、相关分析和回归分析，以验证数据的相关性和预测能力。 实验步骤： 1. 数据导入：首先将实验所需的数据导入SPSS软件中，确保数据格式正确。 2. 描述统计：对数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、最大值、最小值等。 3. 相关分析：通过SPSS进行相关分析，探究变量之间的相关性。 4. 回归分析：进行回归分析，验证变量之间的预测能力。 实验结果： 1. 描述统计结果显示，样本的平均值为X，标准差为X，最大值为X，最小值为X。 2. 相关分析结果表明，变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（r=0.7， p<0.05）。 3. 回归分析结果显示，变量A对变量B的预测能力较高（R²=0.5，p<0.05）。结论： 通过SPSS软件的统计分析，我们得出了以下结论：变量A与变量B之间存在
显著的正相关关系，并且变量A对变量B具有较高的预测能力。这些结果为我 们提供了对数据的深入理解和有效的预测能力。 总结： SPSS软件作为一种强大的统计分析工具，能够帮助研究人员对数据进行全面的 统计分析。通过本实验，我们深入了解了SPSS软件的使用方法和统计分析过程，为今后的研究工作提供了重要的参考和指导。 通过本次实验报告，我们对SPSS软件的统计分析能力有了更深入的了解，也为我们今后的科研工作提供了重要的参考和指导。希望本实验报告能够对读者有 所启发和帮助。
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。
spss实训报告4
实训报告 实验课程名称SPSS软件实训 系（部）年级专业班学生姓名学号 开课时间至学年第学期
实验一：SPSS基本操作规程 1、实验目的 掌握SPSS建立数据文件的基本操作 2、实验内容 数据编辑（输入和保存）、数据处理（Transform菜单、Data菜单） 3、预习要求及参考书目 《SPSS统计分析教程》（张文彤主编）第一章至第十章 4、实验步骤 （1）运行SPSS （2）在DATA窗口输入数据 （3）在VARIABLE窗口编辑变量： Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure （4）编辑数据Edit：cut/copy/paste/clear/sort ascending/sort descending/pin select variable （5）熟悉Data菜单：insert variable/insert case/split file/select case/sort case （6）熟悉File菜单部分功能：open database/save as/recently used data （7）熟悉Transform菜单部分功能：compute/random number seed/uniform() 5、实验报告要求 结合指定数据记录操作过程 实验二：统计图和统计报表 1、实验目的 掌握常用统计图和统计报表的制作及输出 2、实验内容 常用统计图、OLAP过程、Case Summaries过程,File菜单的export 3、预习要求及参考书目 《SPSS统计分析教程》（张文彤主编）第一章至第十章 4、实验步骤 a) 打开指SPSS数据文件 b) 在DATA窗口：制作直方图 Graphs→histogram→选定变量→ok c) 编辑直方图： 鼠标双击直方图进入直方图编辑界面> (1) fill pattern/color/bar label style/text/swap axes (2) Chart→axis→interval→custom→define (3) Chart→axis→interval→label→range→orientation
统计学SPSS实验报告
实验名称SPSS的基本操作指导教师贺富强 实验设备一台windows XP系统的计算机学生姓名何瑜莎 软件名称SPSS11.0 专业班级经济1108班 日期2013年1 月7日成绩 一、实验目的 通过上机练习，掌握SPSS11.0建立数据文件的基本操作、常用统计图和统计报表的制作及输出以及如何运用SPSS，进行假设检验和区间估计。 二、实验内容 1. 用两个以上变量编制一个指数,并对取整的指数作直方图,要求对直方图进行适当修改。 如：指数=取整(变量1÷变量2) 两个变量*100取整 2. 做出分组条图（变量自选，但变量至少要有三个）。 3. 利用case summary过程做出报表（变量自选）。 4. 对某变量作置信水平为9 5.45%的区间估计（变量自选）。 5. 对某变量作显著性水平为5%的假设检验（变量自选，参数自定）。 6. 自选相关变量作一元线性回归分析，含散点图。 三．实验步骤 1、定义指数及编辑直方图 (1) 运行SPSS11.0 (2) 在Data View窗口输入数据，同时在Variable View 窗口依次编辑变量的属性 Name-Type-Width-Decimals-Values-Label-Missing-Columns-Align-Measure (3) 计算本年出生占总人口之比：Transform→Compute→Target Variable(ratio)→Numeric Expression ：RND(birth / people * 100) →OK (5) 在DATA窗口：制作直方图 Graphs→Histogram→Variable(出生人口[birth])→OK (6)编辑直方图：鼠标双击直方图进入直方图编辑界面> 1、fill pattern/color/bar label style/text/swap axes 2、Chart→Axis→Interval→OK→Custom→Define→OK 3、Chart→Axis→Interval→OK →Label→Range→Orientation→OK 2、制作分组条图 （1）Graphs→Bar→Clustered→Category Axis（选ratio）→Define Clustered By（选province）→Other Summary Function（选birth）→Change Summary→ （2）鼠标双击条图进入条图编辑界面>→fill pattern/color/bar label style/text/swap axes 3、Case Summaries过程 Analyze→Reports→Case Summaries→Select Variables(选people)→Select Grouping Variables（选ratio，province）→Statistics（选Minimum，Maximum，Range，Mean）→×Display Cases→OK 4、对变量作区间估计 Analyze→Compare Means→One-simple T Test→Select Variables（选ratio）→Test Value=0