SPSS数据统计分析(复习)
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
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。
如何使用SPSS作数据分析
如何使用SPSS作数据分析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领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件，并对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤：1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式，可以是从Excel、csv等格式导入，也可以手动输入数据。
3. 导入数据后，检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理，比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型，确保每个变量的类型正确，比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名，并添加变量标签，便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能，如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤：1. 运行SPSS软件，打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行描述统计分析的变量，并选择所需的统计指标，如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算，SPSS将输出所选变量的描述统计结果，包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度，常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤：1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行相关性分析的变量，并选择所需的相关系数方法。
[高中教育]第四章 SPSS基本统计分析
![[高中教育]第四章 SPSS基本统计分析](https://img.taocdn.com/s3/m/64438e47443610661ed9ad51f01dc281e53a569b.png)
4.1.4 频数分析的应用举例
大学生择业量表： 分析目的一：对大学生择业量表中的性别，
年级，专业等根本情况进行分析。 分析目的二：对大学生择业量表的总分进
行统计分析。 步骤1: 对总分进行分组； 步骤2：对分组后的变量进行频数分析。
农村户口
29.1%
户口
城镇户口
70.9%
现役军人 金融机构
退役人员
工商运专业户
种果菜专业户 种粮棉专业户 一般农户
职业
国家机关
商业服务业
文教卫生 公交建筑业 经营性公司
学校
❖ 4.1.4.3 储户一次存〔取〕款金额的分布分析
大于5000
5000
500
小于500
结果解释
Statistics
❖ 众数〔Mode〕：众数〔mode〕是一组观察 值中出现频率最高的那个观察值；假设为分 组资料，众数那么是出现频率最高的那个组 段。
❖ 众数作为反映集中趋势的指标，从概念上容 易理解，如反映疾病的高发年龄或年龄段。 众数的使用也有很好的普遍性，还可用于非 连续性资料。缺点是假设数据出现假设干个 相同的频率的数据或组段，众数难以确定。 另外，众数也没有充分利用样本观察值的全 部信息。
V alid 国 家 机 关 商业服 务业 文教卫 生 公交建 筑业 经营性 公司 学校 一般农 户 种粮棉 专业户 种果菜 专业户 工商运 专业户 退役人 员 金融机 构 现役军 人 Total
职业
F requency 24 54 18 15 18 15 35 4 10 34 17 35 3 282
❖标准误〔Standard Error of Mean〕:均值的 标准误差是描述样本均值与总体均值之间平均 差异程度的统计量。
广东开放大学 形考《数据统计分析(SPSS)》
第一章测试题：1、SPSS数据文件的扩展名是____。
BA. .spvB. .savC. .sasD. .sps2、SPSS输出文件的扩展名是____。
AA. .spvB. .savC. .sasD. .sps3、在SPSS中，语法窗口中的SPSS程序的文件扩展名是____。
DA. .spvB. .savC. .sasD. .sps4、以下哪两个窗口是SPSS最基本的窗口？ AA. 数据编辑器窗口、结果查看器窗口B. 数据编辑器窗口、语法窗口C. 语法窗口、结果查看器窗口D. 数据编辑器窗口、状态输出窗口5、在SPSS中，SPSS为用户提供几种基本运行方式，以下哪种不属于SPSS的基本运行方式？ BA. 完全窗口菜单方式B. 批处理命令方式C. 程序运行方式D. 混合运行方式6、在SPSS中，进行数据分析应遵循数据分析的一般步骤，以下哪个不属于利用SPSS进行数据分析的一般步骤? BA.SPSS数据的准备B.SPSS数据的解释与注释C.SPSS数据的加工处理D.SPSS数据的分析7、在SPSS中，编写和提交SPSS程序是在SPSS的哪个窗口中完成的？ CA. SPSS数据编辑器窗口B. SPSS结果查看器窗口C. SPSS语法窗口D. 以上都不对8、在SPSS中， SPSS活动数据集是指的什么？ AA. SPSS的当前数据集B. SPSS数据集0C. SPSS数据集1D. 以上都不对第二章测试题：1、在SPSS软件中，以下哪个不属于SPSS变量类型? AA.浮点型B.数值型C.字符串型D.日期型2、在SPSS软件中，对于变量名标签哪个说法是正确的? BA.不可用中文，总长度可达120个字符B.可用中文，总长度可达120个字符C.可用英文，总长度不超过20个字符D.不可用英文，总长度不超过20个字符3、在SPSS软件中，依据变量的计量尺度将变量分为以下哪种? AA.数值型变量、定序型变量、定类型变量B.数值型变量、字符型变量、字符串型变量C.浮点型变量、字符型变量、字符串型变量D.数值型变量、字符型变量、定类型变量4、在SPSS中，能够将数据编辑器窗口中的数据保存成以下哪些格式的数据文件? CA.SPSS文件格式、Word文件格式、文本文件格式等B.SPSS文件格式、Excel文件格式、PPT文件格式等C.SPSS文件格式、Excel文件格式、文本文件格式等D.SPSS文件格式、Word文件格式、PPT文件格式等5、在SPSS中，能够直接打开以下哪些类型的数据文件? BA.SPSS格式文件、Excel格式文件、SAA格式文件等B.SPSS格式文件、Excel格式文件、SAS格式文件等C.SPSS格式文件、PPT格式文件、SAS格式文件等D.SPSS格式文件、SLA格式文件、SAS格式文件等6、在SPSS中，如果需要使用到几个SPSS数据文件中的数据，比较便捷的方法是什么? CA.将SPSS数据文件中的数据复制过来B.使用MIN函数C.将几个SPSS数据文件纵向或横向合并D.使用SUM函数7、试对以下问卷进行编码，并录入所选择的答案（加下划线为所选的答案）。
SPSS成绩分析数据统计
全班成绩分析一、计算平均值，标准差分析首先计算出班级外语期中和外语期终的平均值。
我们从上表可以看出，参加考试的人数为53人。
外语期中的平均分为95.98（SD=3.091），期末的平均分为90.51，标准差分别为3.091和3.916.1.外语期中的分析：期中的平均值加上1.5个标准差，大约为100，如果整个年级有人的分数为100，因此他非常优秀，因为他比整个年级的95%的学生优秀，我们注意到有学生得到了100，因此他是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.091为91.34，因此如果有同学低于这个分数，相对其他同学，说明他要继续努力了。
2.英语期末的分析：期末的平均值+1.6个标准差=96.384分，我们注意到有学生拿到96，因此，这学生比全年级95%的分数要高，因此次学生是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.916=84.636，因此说明分数在84.636的学生需要努力了。
一般说来老师出的试卷如果特别好的情况下，学生可以考过分数可以超过加上三个标准差，而一般的试卷，学生能过1.5到2个标准差，我们注意到当我们加入标准差最低1.5时，基本已经到了最大值，说明试卷不太科学，学生考试的分数集中度太高。
二、期中语文的直方图、单样本语文中期One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test语文期中N 53Normal Parameters a,b Mean 79.60 Std. Deviation 4.486Most Extreme Differences Absolute .101 Positive .082 Negative -.101Kolmogorov-Smirnov Z .732Asymp. Sig. (2-tailed) .657a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.我们从图中看到数据分布比较均匀；从单样本K-S检验中发现Asymp. Sig. (2-tailed)的检验结果为0.657>0.05，说明差异不显著，曲线是正态分布的态。
SPSS数据统计分析基础教程及界面导览
SPSS数据统计分析基础教程及界面导览SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的数据统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、市场调研等领域。
本文将为您介绍SPSS的基础教程及界面导览，旨在帮助您快速了解SPSS的使用方法和功能。
一、SPSS的安装和启动在进行SPSS的数据统计分析之前，首先需要将SPSS软件安装到您的计算机上。
安装步骤可以按照软件提供的说明进行，一般都比较简单。
安装完成后，可以通过桌面上的快捷方式或者在开始菜单中找到SPSS，点击启动该软件。
二、SPSS的界面导览SPSS的界面分为菜单栏、工具栏、数据视图和输出视图等主要部分。
以下将对这些部分进行简要介绍。
1. 菜单栏菜单栏位于软件的顶部，包含了各种菜单选项，用于进行数据导入、数据处理、统计分析、图形展示等操作。
通过点击不同的菜单选项，可以进一步选择相关的功能和操作。
2. 工具栏工具栏位于菜单栏的下方，包含了常用的工具按钮，用于快速进行一些常用操作。
例如，您可以通过工具栏上的“打开”按钮来导入数据文件，通过“保存”按钮保存分析结果等。
3. 数据视图在数据视图中，您可以查看和编辑数据表格。
数据表格按照行和列组织，每一行代表一个观察单位，每一列代表一个变量。
您可以在表格中输入数据值，也可以通过复制粘贴、导入文件等方式导入数据。
4. 输出视图输出视图用于展示统计分析的结果。
当您进行数据分析之后，SPSS 会自动生成相应的输出结果，并以表格、图形等形式展示出来。
您可以通过输出视图来查看和导出这些结果。
三、SPSS的基础教程1. 数据导入在SPSS中导入数据的方法有多种，比如从Excel表格中导入、从文本文件导入等。
您可以通过菜单栏中的“文件”选项来选择相应的导入方式，并按照提示操作完成导入。
2. 数据清洗在进行数据统计分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。
您可以使用SPSS提供的功能来处理缺失值、异常值等数据问题，确保数据的准确性和可靠性。
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1.从某厂第一季度生产的电子元件中抽取了部分样品测量他们的电阻（单位：欧姆），数据资料在小测l.sav '中。
按质量规定，元件的额定电阻为0.140欧姆，假定元件的电阻服从正态分布。
判断这批产品的质量是否合格。
从上表单样本数据统计量表中可以得测试电阻值的样品有35个，均值为0.1423，标准差为0.00426，均值标准误为 0.00072从单样本检验表中可以看出：t统计量的值为3.174,自由度为34,均值差值为0.00229,95%的置信区间（0.0008,0.0037 ），相伴概率为0.003，远小于显著性水平 0.05，说明假设成立，也就是说这批产品的质量与0.140欧姆有显著性差异，说明这批产品的质量是不合格的。
”假设方差相等”所对应的一行数据是在方差无显著性差异条件下的各统计量的值, ----- ”假设方差不相等"所对应的下面一行数据是在方差有显著性差异条件下的各统计量的值2、甲乙两台测时仪同时测量两靶间子弹飞行的时间，测量结果在小测2.sav中，假定两台仪器测量的结果服从正态分布，设显著性水平为0.05，问两台仪器的测量结果有无显著差异Levene检验主要用来检验原假设条件是否成立，（即:假设方差相等和方差不相等两种情况）如果SIG>0.05,证明假设成立，不能够拒绝原假设，如果SIG<0.05,证明假设不成立，拒绝原假设。
在组数据统计表中可以得到第 1组有6个样本，均值为12.8883 ,标准差是0.72256，均值标准误为0.29498 ;第二组有7个样本，均值是13,标准差是0.5870均值标准误是0.22189 ； 在独立样本检验表中可以得出F 的统计量的值为1.028，相伴概况为 0,332，远大于显著性水平0.05，说明这两组数据的方差之间不存在显著差别，所以适合采用独立样本T 检验。
t 的统计量为-0.772，自由度为11，95%的置信区间，(01.07881,0.51834)，相伴概率为 0.456，远大 于显著性水平0.05，假设成立，不能拒绝原假设，说明这2台仪器的测试结果没有显著性差异。
3、分别从甲乙两厂生产的同规格的前轮轮胎中随机抽取 10只，将它们配对安装在 10辆汽车的左右轮上，行驶相同的里程之后，测得各只轮胎磨损的数据在 小测3.sav ”中，试用配对样本T 检验过程检验两种轮胎的耐磨性之间的差异。
从上表的成对样本数据统计表中可以看出：左轮胎磨损量的举止为 614.2，有10个样本，标准差是119。
644，均值的标准误为 37.834;右轮胎磨损量均值为 568.9，有10个样本，标准差 为99.31，均值的标准误为 31.405 ；成对样本相关系数表看出：x1和x2的相关系数为08.9%，相关性很高在成对样本检验表中可以发现：t 的统计量为3.343，自由度为9，95%的置信区间 (8.82633,45.77367)，相伴概率为 0.009,远小于显著性水平 0.05，说明左右轮胎的耐磨性有显著性差异。
对4个服务行业（航空公司-1、零售业-2、酒店业-3和汽车制造业-4）的服务质量进行评估。
评价数据见小测l.sav ”。
scumT&st of llomoqeneityntVariances从上表可以看出 4个服务行业的服务质量的相伴概率大于显著性水平0.05.说明这组数据适合进行单因素方差分析。
ANOVAscores方差检验的F值为11.644，相伴概率为0.00，小于显著性水平，表示拒绝零假设，也就是说明4个服务行业中至少有一行业和其他行业有明显的区别，也就是会所四个服务行业的服务质量存在明显的差异、Multiple ComparisonsThe mean difference is significant at the 0 05 level.航空公司-1、零售业-2、酒店业-3和汽车制造业-4这是LSD法多重比较的结果。
可以看出hotel和areways、hotel和retailing、hotel和auto、retailing 和auto之间的相伴概率小于显著性水平，说明他们之间都存在显著差别。
Retailing和areway、auto和areways之间的相伴概率大于 0.05，他们之间没有显著性差异评估某种型号的电池质量。
分别从A、B C三个工厂生产的同种型号电池中各随机抽取5只电池为样本，经试验得到其寿命（小时）如下表所示。
显著性为0.218，大于显著性水平0.05，可以认为各个组总体方差是相等的，因此这组数据适合进行单因素方差分析。
方差检验的F值为12.447,相伴概率为0.001，小于显著性水平 0.05.表示拒绝零假设，也就是说这三组数据中至少有一组和其他两组有明显的区别Multipl e ComparisonsLSD法多重比较结果可以的看出：工厂A和工厂B的相伴概率为0.002，工厂B和工厂C的相伴概率为0.001，都低于显著性水平0.05，说明工厂 A与工厂B的电池寿命存在显著性差异。
工厂A和工厂C的相伴概率为0.515，大于显著性水平 0.05，说明A和B厂的电池寿命不存在显著性差异、【多因素】试分析不同包装及口味对某饮料销售水平的影响。
在20家超市一天的销售数据见 小测3.sav ”。
LL37瓦man o弟命时40Leuane's Test al Equality of ErrorVariances3鋪澤暮即细片包装类刖+口呻第一个表是【主体间因子】表，可以看出各个控制变量水平下观察到的个案的个数。
第二个表是【误差方案等同性的 Levene检验】表中i看出相伴概率为0.335，大于显著性水平0.05，因此认为各个组总体方差相等的，满足方差齐次性检验的前提条件。
Tests of Between Subjects Effectsa. R Squared = 353 (Adjusted R Squared = .232}【主体间效应的检验】表看出不同口味的离差平方和为2420,均分为2420,自由度为1，F的统计量为8.067,相伴概0.012小于显著性水水平 0.05，而包装类贡献的离差平方和为 180,均方为280，自由度1，F的统计量为0.600，相伴概率为0.45大于显著性水平0.05.因此说明不同口味对超市的销售量有显著性的影响，而不同包装对销售量却没有显著性影响。
口味类别和包装类别的交互作用的相伴概率为0.067，大于显著性水平0.05，说明它们之间的交互作用对销售量造成的影响不显著。
Custom Hypothesis Tests #1Test ResultsCustom Hypothesis Tests #2Test ResultsEstimated Marginal MeansQdriii Mean【二元定距相关性分析】分析f相关f双变量卜数学与物理相伴概率为山曲小于QU日有显著性的楣关fb相黄亲数大于山8,说明有高歴正相关英富和旳理和用帰相圣盍H 忙仁二㈡汴显芒性”【二元定序相关系分析】某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据, 对产量的偏相关。
如下表所示。
现求降雨量表中上半部分输出的是变量两两之间的Pears on简单相关系数，产量”和降雨量”的相关性系数为0.981，双侧检验的相伴概率为0.000。
表中下半部分偏相关分析的输出结果，在剔除温度”变量的影响条件下，产量”和降雨量”的相关性系数为0.780,双侧检验的相伴概率为0.013。
可见，简单相关系数和偏相关系数相比，前者有夸大的成分，后者更符合实际。
【偏相关分析】【距离分析】【回归】【一般线性回归】练习1:为了检验美国电力行业是否存在规模经济，特收集了1955年145家美国电力企业的总成本（T。
、产量（Q）、工资率（PL）及资本租赁价格（PK）的数据，见练习l.sav。
试以工资率为y因变量，以产量为x自变量，对工资率和产量做简单线性回归分析。
LAll rec|ueste(j variables enteredbi. Dependent Variable： PL13Predictors' (Con start), Qti. Dependenrt Variable: PL第一个是输入/移去的变量表：模型汇总表中看出：R值为0.171，R方为0.029，调整后的R方为0.023，反应了因变量工资率和自变量产量之间没有线性回归关系。
bb. Dependent variable: PL5从ANOVA表方差分析表中可以看出：相伴概率为0.039，说明因变量和自变量之间有显著性系数表中可以看出：常量为 1.943，回归系数为1.385*10（ -5次方）。
回归系数的相伴概率为 0.39小于0.05该回归方差有意义：Residuals Statistics'HistogramDependent Variable: PLMesn = -1.67E-15Std. Dev. =0 997N= 1451-2-1 o 1Regression Standardized Residual练习2:现有1992年~2006年国家财政收入和国民生产总值的数据如下表所示,请研究国家财政收入x和国民生产总值y之间的线性关系。
5b. Dependent Variable: S內生書总值(单位：E 元)a Predictors: （Constant）,0 Dependent Variable'g内主产总倍（单位；乜元》模型汇总表中可以看出：R值为0.989, R方为0.979，调整后的R方为0.977,表明了因变量国家财政收入和自变量国民生产总值之间的具有高度线性关系ba. Predictors: （Constant）,M收入t单位：亿元）h-D即endfint Variable:国内生产总值（单位：忆元）a Dependent Variable-f从ANOVA表中看出回归的相伴概率为0,小于显著性水平 0.05，反应了因变量和自变量之间具有显著性的线性回归关系从系数表中可以看出：该回归模型的常量是24949，回归系数是 4.962，回归系数的相伴概率为0,说明回归于0有显著差别改回归方程有意义最终的回归方程是：y=26949.902+4.962xbMinimum Maximunn Mean Stc Deviation N PrscJitted Value44234 535219279C00101000.03352909.GG05 15Residual-17311 03529095 7676OiOOO7B38.0288 16Std. Predicted Value-1 073 2 235.000 1 0Q0 15Std. R&cldual-2.129 1.116000.Q64 15a.Histogram【多元回归】练习1现有某地区1973~1990年水稻总产量y和水稻播种面积 x1、化肥使用量x2、生猪存栏数x3以及水稻扬花期降雨量 x4的数据资料练习l.sav ”试分析水稻总产量与对它具有显著影响的因素之间的关系。