spss统计软件Word文档格式.docx

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4-2 

分析人均住房面积的分布情况，并对本市户口和外地户口家庭进行比较

4-3 

对人均住房面积计算基本统计量，并分别对本市户口和外地户口家庭进行比

较

4-4 

分析人均住房面积是否存在不均衡现象

4-5 

分析本市与外地户口家庭对“未来三年是否打算买房”是否持相同态度

4-6 

影响老年人购买养老保险的因素

4-7 

分析不同工作单位性质人员购买商业养老保险的原因

4-8 

分析各类地区财产保险业务的保费收入占全部业务保费收入的比例情况

5-1 

推断家庭人均住房面积的平均值是否为20平方米

5-2 

目前保险公司从业人员受高等教育的程度与年轻化的程度进行推断

5-3 

推断本市户口总体与外地户口总体家庭人均住房面积的平均值是否有显注差异

5-4 

保险公司具有高等教育水平的员工比例的均值是否有显著差异

5-5 

减肥茶是否具有显著效果

6-1 

广告形式和地区是否商品的销售额产生影响进行分析

及地区和销售额之间关系等

6-2 

在6-1的基础上进一步研究究竟哪种广告形式的作用明显，哪种不明显？

以

6-3 

对广告形式、地区及广告形式和地区的交互作用是否对商品销售有影响进行分析

6-4 

在6-3的基础上进一步尝试建立非饱和模型，并进行均值比较分析，控制变量交互作用的图形分析

6-5 

三种不同饲料对生猪体重增加的影响

7-1 

心脏病猝死

7-2 

产品合格率

7-3 

儿童身高

7-4 

耐压设备工作是否正常 

电缆数据

7-5 

某工程用加以两种不同的工艺生产同一种产品。

。

（使用寿命.sav）

7-6 

希望对北京、上海、成都、广州四个城市的周岁儿童的身高进行比较分析。

（多城市儿童身高.sav）

7-7 

分析学生在学习统计学课程前后对统计学重要性的认知程度。

（统计学学习.sav）

7-8 

为检验某种新的训练放大是否有助于提高跳远运动员的成绩。

（训7-9练成绩.sav）

7-9 

为比较是那种促销形式对商品销售的影响。

（促销方式.sav）

7-10 

收集到15名乘客对三家航空公司是否满意的数据。

（航空公司.sav）

7-11 

有6名歌手参加比赛，4名评委进行评判评分。

（评委打分.sav）

8-1 

分析与打算购买的住房面积间存在怎样的统计关系

8-2 

计算相关系数

8-3 

偏相关分析

2-3纵向合并

基本操作步骤

数据→合并文件→添加个案

将所需合并的数据选入相应位置，即可得“纵向合并后的数据.sav”

其简单形式如下，具体请看上面sav格式数据

（1）在数据编辑窗口中打开职工数据文件

（2）选择菜单：

【数据】—【合并文件】—【添加个案】

（3）将【非成对变量】框中的变量选中放到【新的活动数据集中的变量】框中，点击确定，

2-4横向合并

数据→合并文件→添加变量

将所需合并的数据选入相应位置，即可得“横向合并后的数据.sav”

（1）在数据编辑窗口打开职工数据文件

【数据】—【合并文件】—【添加变量】

（3）将【已排除的变量】框中的zgh选入【关键变量】框中

（4）选择按照排序文件中的关键变量匹配个案选项中的两个文件都提供个案，点击确定

基本操作步骤：

【数据】—【排列个案】→【选入（职称降序），（基本工资升序）】→【确定】

做后的数据见职工数据3-1.sav

【数据】→【排列个案】→【选入（户口状况A）,（现在面积A）】→【确定】 

A代表升序

做后的数据见职工数据3-2.sav

3-3公式题（依据职称级别计算实发工资）

操作步骤：

选择【转换】→【计算变量】→左边目标变量为sfgz，右边公式选算数（Abs）→输入括号→点基本工资，再点箭头→减号“-”→点失业保险，再点箭头→点“乘号”→系数（要乘的系数）→选择左下角【如果】→点职称，再点箭头→点等于号，填4→再点【继续】→【确定】。

即可得到结果。

希望仅对本市户口的家庭住房状况进行分析，因此只选择本市户口的住房样本。

希望对全部样本的70%的数据进行分析，因此应采用随机选取中的近似选取方法进行抽样。

【数据】→【选择个案】→【如果条件满足】→（输入户口状况=1）→【确定】

做后的数据见职工数据3-4.sav

3-5分析被调查家庭中有多少比例的家庭对目前的住房满意且近几年不准备购买住房

【转换】→【对个案值内的计数】——在【目标变量】内输入（gs）→【目标标签】内输入（住房满意且不准备买房）→【变量】选入（住房满意、未来三年）→【定义值】内输1，点击添加→【确定】

做后的数据见职工数据3-5.sav

3-6分析本市户口与外地户口家庭目前人均住房面积的平均值是否有较大差异，未来购买住房的平均值是否有较大差异

【数据】→【分类汇总】→在【分类变量】选入（户口状况）→【变量摘要】选入（人均面积）（计划面积）→点击个案数→点击【创建只包含汇总变量的新数据集】→在【数据名称】内写入（N_BREAK）→【确定】

见3-6.sav

【转换】——【重新编码为不同变量】——在【数字变量->

输出变量】选入（人均面积）——【名称】输入（mj）——在【标签】内输入（分组后的人均变量）——点击【范围，从最低到值】输入（9.9）——在【新值】输入

（1）——点击【添加】——在【范围】内填入（10）到（19.9）——在【新值】内输入

（2）——点击【添加】——在【范围】内填入（20）到（29.9）——在【新值】内输入（3）——点击【添加】——在【范围，从值到最高】内输入（30）——在【新值】内输入（4）——点击【添加】——【确定】

见3-7.sav

SPSS指定加权变量基本操作步骤：

【数据】——【加权个案】——选择（销售量）作为加权变量到【频率变量】中——点击【确定】

操作后数据无变化

4-1分析被调查家庭中户主的从业状况和目前所住房屋的产权情况

选择菜单

【分析】→【描述统计】→【频率】

将（从业状况、房屋产权）选入【变量】框中→在【图表】按钮选择绘制统计图形→这里【图表类型】选择条形图→【图表值】选择频率→在【格式】按钮选择按频数的降序输出→【确定】

可得如下输出结果4-1

4-2分析人均住房面积的分布情况，并对本市户口和外地户口家庭进行比较

（1）首先对数据进行分组参见3-7步骤

（2）对分组后的结果进行频数分析

将（分组后的人均面积）选入【变量】框中，并选中（显示频率表格）→在【图表】按钮选择绘制统计图形→这里【图表类型】选择直方图并选中（在直方图上显示正态曲线）→【确定】

可得下列表格和直方图

表

（1）

分组后的人均面积

频率

百分比

有效百分比

累积百分比

有效

10平米以下

337

11.3

10~20平米

1342

44.8

44.9

56.1

20~30平米

835

27.9

84.0

30平米以上

478

16.0

100.0

合计

2992

缺失

系统

1

.0

2993

（2）利用SPSS的频数分析计算出所用样本的人均面积的四分位数：

然后按照户口状况对数据进行拆分并重新计算分位数，分别得到本市户口与外地户口人均面积的四分位数。

可得下列表格

表

（2）

统计量

人均面积

N

百分位数

25

13.6667

50

19.6250

75

26.6667

由上表可知，25%家庭人均住房面积在13.7平方米以下，50%家庭的人均住房面积在19.6平方米以下，75%的在26.7平方米以下这些数据是表

（1）的进一步细化。

四分位数差也从另一侧面证实了人均住房面积呈一定右偏分布。

表（3）

本市户口

2825

19.4000

外地户口

168

13.4375

21.1250

35.0000

由表（3）可知，本市户口家庭2825户，人均住房面积的四分位数差是13平方米（26.7—13.7）；

外地户口家庭168户，人均住房面积的四分位数差是21.6平方米（35—13.4）。

可见，外地户口家庭的人均住房面积的离散程度高于本市户口，尤其在高数值区。

对人均住房面积计算基本统计量，并分别对本市户口和外地户口家庭进行比较

分析---描述性统计---描述---变量选择“人均面积”

描述统计量

户口状况

全距

极小值

极大值

均值

标准差

峰度

标准误

112.60

2.40

115.00

21.7258

12.17539

8.311

.092

有效的N（列表状态）

97.67

3.33

101.00

26.7165

18.96748

2.121

.373

分析：

本市户口家庭的人均住房面积的均值（21.7平方米）低于外地户口家庭（26.7平方米），外地户口的标准差高于本市户口。

无论本市户口还是外地户口，人均住房面积均呈一定的右偏分布（两个骗赌统计量分别为2.18和1.43），且本市户口的分布其偏斜程度更大；

同时，本市户口和外地户口家庭的人均住房面积均呈尖峰分布（俩个峰度统计量分别为8.3和2.1），且本市户口的分布其陡峭程度更大。

由此可见，本市户口和外地户口中的大部分家庭的人均住房面积都低于各自的平均水平，此时，仅用均值刻画住房状况是不准确的。