spss期末应用小论文.docx
- 文档编号:29329508
- 上传时间:2023-07-22
- 格式:DOCX
- 页数:18
- 大小:431.74KB
spss期末应用小论文.docx
《spss期末应用小论文.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《spss期末应用小论文.docx(18页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
spss期末应用小论文
SPSS期末论文
姓名
班级
学号
2012年11月
NBA球员技术统计分析报告
【摘要】:
一年一度的NBA赛季让全世界的篮球迷为之疯狂,NBA赛事之所以如此受欢迎,最主要的原因在于NBA球员高超的球技。
球队中灵魂人物的个人发挥能够直接影响其球队的成败。
因而对他们的技术统计与分析是一件十分重要的事情。
《NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森11个赛季技术统计表》下载自NBA中文官方网站c:
\,具有可信度。
NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森11个赛季技术统计表
NBA球员
球队
赛季
场次
首发
平均每场上场时间(分钟)
平均每场投篮命中率
平均每场三分球命中率
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
1996-1997
71
6
15.5
0.4170
0.3750
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
1997-1998
79
1
26.0
0.4280
0.3410
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
1998-1999
50
50
37.9
0.4650
0.2670
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
1999-2000
66
62
38.2
0.4680
0.3190
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2000-2001
68
68
40.9
0.4640
0.3050
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2001-2002
80
80
38.3
0.4690
0.2500
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2002-2003
82
82
41.5
0.4510
0.3830
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2003-2004
65
64
37.6
0.4380
0.3270
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2004-2005
66
66
40.7
0.4330
0.3390
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2005-2006
80
80
41.0
0.4500
0.3470
科比-布莱恩特
洛杉矶湖人
2006-2007
12
12
39.1
0.4600
0.3180
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-1997
76
74
40.1
0.4160
0.3410
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-1998
80
80
39.4
0.4610
0.2980
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-1999
48
48
41.5
0.4120
0.2910
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2000
70
70
40.8
0.4210
0.3410
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2001
71
71
42.0
0.4200
0.3200
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2002
60
59
43.7
0.3980
0.2910
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2003
82
82
42.5
0.4140
0.2770
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2004
48
47
42.5
0.3870
0.2860
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2005
75
75
42.3
0.4240
0.3080
阿伦-艾弗森
费城76人
1996-2006
72
72
43.1
0.4470
0.3230
阿伦-艾弗森
费城76人
2006-2007
12
12
43.8
0.4160
0.2340
平均每场罚球命中率
平均每场进攻次数
平均每场防守次数
平均每场助攻次数
平均每场抢断次数
平均每场盖帽次数
平均每场失误次数
平均每场犯规次数
平均每场得分
0.8190
0.7
1.2
1.3
0.69
0.32
1.58
1.44
7.6
0.7940
1.0
2.1
2.5
0.94
0.51
1.99
2.28
15.4
0.8390
1.1
4.2
3.8
1.44
1.00
3.14
3.06
19.9
0.8210
1.6
4.7
4.9
1.61
0.94
2.76
3.33
22.5
0.8530
1.5
4.3
5.0
1.68
0.63
3.24
3.26
28.5
0.8290
1.4
4.1
5.5
1.48
0.44
2.79
2.85
25.2
0.8430
1.3
5.6
5.9
2.21
0.82
3.51
2.66
30.0
0.8520
1.6
3.9
5.1
1.72
0.43
2.63
2.71
24.0
0.8160
1.4
4.5
6.0
1.30
0.80
4.09
2.64
27.6
0.8500
0.9
4.4
4.5
1.84
0.38
3.13
2.91
35.4
0.8350
0.8
4.0
5.2
1.33
0.17
3.50
3.08
24.1
0.7020
1.5
2.6
7.5
2.07
0.32
4.43
3.07
23.5
0.7290
1.1
2.6
6.2
2.20
0.31
3.05
2.50
22.0
0.7510
1.4
3.5
4.6
2.29
0.15
3.48
2.04
26.8
0.7130
1.0
2.8
4.7
2.06
0.07
3.29
2.31
28.4
0.8140
0.7
3.1
4.6
2.51
0.28
3.34
2.07
31.1
0.8120
0.7
3.8
5.5
2.80
0.22
3.95
1.70
31.4
0.7740
0.8
3.4
5.5
2.74
0.16
3.49
1.82
27.6
0.7450
0.7
3.0
6.8
2.40
0.10
4.35
1.81
26.4
0.8350
0.7
3.3
7.9
2.40
0.12
4.59
1.87
30.7
0.8140
0.6
2.6
7.4
1.94
0.14
3.44
1.68
33.0
0.8780
0.6
2.4
7.1
2.00
0.08
4.25
1.33
31.7
根据以上数据,运用SPSS统计软件,运用各个统计方法对NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森进行技术分析,并对他们进行比较。
实现以下目标:
1.数据输入与整理
数据视图:
定义视图:
2.交叉分组下的频数分析(对两人平均每场上场时间进行频数分析)
数据文件中增加一个变量scsj。
值标签
将变量分组
Crosstabs
Chi-square
输出1
输出2
分析:
从输出1中看出,阿伦-艾弗森平均每场上场时间在10-40(分钟)的频数为1,在40-50(分钟)的频数为10;科比-布莱恩特平均每场上场时间在10-40(分钟)的频数为7,在40-50(分钟)的频数为4;两人平均每场上场时间在10-40(分钟)的频数为8,在40-50(分钟)的频数为14。
从输出2中看出,交叉分组下的频数分析卡方检验结果的相伴概率为0.008,小于显著性水平0.05,故拒绝原假设,认为两人的平均每场上场时间
存在显著性差异。
但从下标中b.超过20%的期望频数小于5,所以需要似然率卡方检验的方法进行修正,似然率卡方检验结果的相伴概率为0.005,小于显著性水平0.05,故拒绝原假设,认为两人的平均每场上场时间存在显著性差异。
3.基本描述统计量(用基本描述统计量的计算结果对两人技术进行分析比较)
实现按NBA球员拆分,comparegroupsAnalyze→DescriptiveStatistics→Descriptives
输出结果放在同一张表中。
输出3
分析:
从输出3中看出,科比-布莱恩特的平均每场投篮命中率、平均每场三分球命中率和平均每场罚球命中率的均值均比阿伦-艾弗森高,但标准差有高有底,
说明在投篮方面科比-布莱恩特比阿伦-艾弗森发挥出色,但稳定程度高低不定。
对数据求标准化z得分,发现无小于-3或大于+3的值,说明数据没有不均衡现象,说明两人的发挥都比较稳定。
4.单样本t检验(检验科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值是否为2.7)
Analyze→CompareMeans→One-SampleTTest。
实现按NBA球员拆分,输出结果放在同一张表中。
输出4
分析:
从输出4中得,阿伦-艾弗森单样本假设的相伴概率为0.001,小于显著性水平0.05,故拒绝原假设,认为阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值与2.7有显著性差异;科比-布莱恩特单样本假设的相伴概率为0.773,大于显著性水平0.05,故接受原假设,认为科比-布莱恩特平均每场犯规次数的均值与2.7无显著性差异。
5.两独立样本t检验(科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数比较)
去拆分,
Analyze→CompareMeans→Independent-SampleTtest。
输出5
分析:
从输出5中看出,两独立样本F检验结果的相伴概率为0.893,大于显著性水平0.05,故接受原假设,认为阿伦-艾弗森与科比-布莱恩特平均每场犯规次数的方差无显著性差异;两独立样本t检验结果的相伴概率为0.003,小于显著性水平0.05,故拒绝原假设,认为阿伦-艾弗森与科比-布莱恩特平均每场犯规次数的均值有显著性差异。
6.单因素方差分析(用单因素方差分析,分析科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场防守次数对平均每场得分有无显著影响)
按球员拆分
Analyze→CompareMeans→One-wayANOVA
ANOVA
VAR00002
VAR00003
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
BetweenGroups
405.214
3
135.071
6.058
.023
WithinGroups
156.074
7
22.296
Total
561.287
10
2
BetweenGroups
11.128
1
11.128
.873
.374
WithinGroups
114.668
9
12.741
Total
125.796
10
输出10
分析:
从输出10中看出,科比-布莱恩特单因素方差分析结果的相伴概率为0.023,小于显著性水平0.05,故拒绝零假设,认为科比-布莱恩特的平均每场防守次数对平均每场得分有显著影响;阿伦-艾弗森单因素方差分析结果的相伴概率为0.374,大于显著性水平0.05,故接受假设,认为阿伦-艾弗森的平均每场防守次数对平均每场得分无显著影响。
7.相关分析(研究平均每场三分球命中率与平均每场得分之间是否具有较强的线性关系)
去拆分
Analyze→Correlate→Bivariate
输出10
输出11
分析:
从输出10中看出,平均每场三分球命中率与平均每场得分之间不具有较强的线性关系;从输出11中看出,相关分析的相伴概率为0.329,大于显著性水平0.05,故接受原假设,认为平均每场三分球命中率与平均每场得分之间不具有较强的线性关系。
两种方法得到结果一致。
8.偏相关分析(以平均每场失误次数为控制变量,研究平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系)
---PARTIALCORRELATIONCOEFFICIENTS---
Controllingfor..V15
V17V9
V171.0000.3626
(0)(19)
P=.P=.106
V9.36261.0000
(19)(0)
P=.106P=.
(Coefficient/(D.F.)/2-tailedSignificance)
"."isprintedifacoefficientcannotbecomputed
输出12
分析:
从输出12中看出,偏相关分析结果的相伴概率为0.106,大于显著性水平0.05,故接受假设,认为以平均每场失误次数为控制变量,平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系不显著。
9.线性回归分析(用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程)
(用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程)
Data-selectcases先筛选出科比——布莱恩特
Analyze→Regression→Linear
输出13
输出14
输出15
输出16
输出17
分析:
从输出13中看出,本次多元分析回归分析采用的是逐步筛选法,且回归系数显著性F检验的相伴概率值小于0.05的自变量引入了回归方程,大于0.1的自变量剔除了回归方程。
自变量进入回归方程的次序是:
平均每场上场时间。
从输出17中看出,科比-布莱恩特的平均每场得分的最终线性回归方程为
平均每场得分=0.901*平均每场上场时间。
10.曲线回归分析(用曲线回归分析法分析科比-布莱恩特的平均每场得分)
MODEL:
MOD_1.
_
Independent:
V7
DependentMthRsqd.f.FSigfb0b1b2b3
V17LIN.25093.00.117-70.332209.155
V17QUA.770813.43.003-4386.519633.2-21819
9V17CUB.771813.45.003-2962.29973.17-16414
Notes:
9Tolerancelimitsreached;somedependentvariableswerenotentered.
输出18
输出19
分析:
从输出18中看出,线性模型的相伴概率为0.117,大于显著性水平0.05,故接受原假设,认为线性模型的方程不显著;二次曲线与三次曲线的相伴概率均为0.003,小于显著性水平0.05,故拒绝原假设,认为线性模型的方程显著;且三次的曲线拟合度最高,因此选定三次曲线模型。
具体模型是:
平均每场得分=-2962.2+9973.17*平均每场投篮命中率-16414*平均每场投篮命中率^3
【实验结果】:
1.数据输入与整理
定义视图:
2.频数分析(对两人平均每场上场时间进行交叉分组下的频数分析,以球员和上场时间为变量)
分析:
3.基本描述统计量(用基本描述统计量的计算结果对两人技术进行分析比较,输出两位球员的平均每场投篮命中率、平均每场三分球命中率、平均每场罚球命中率)(提示:
先按NBA球员拆分,输出结果放在同一张表中。
)
分析:
4.单样本t检验(检验科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值是否为2.7)(提示:
先按NBA球员拆分,输出结果放在同一张表中。
)
分析:
5.两独立样本t检验(科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数比较)
分析:
6.单因素方差分析(用单因素方差分析,分别分析科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场防守次数对平均每场得分有无显著影响)
7.相关分析(研究平均每场三分球命中率与平均每场得分之间是否具有较强的线性关系)
分析:
8.偏相关分析(以平均每场失误次数为控制变量,研究平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系)
分析:
9.线性回归分析(用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程)
10.曲线回归分析(用曲线回归分析法分析科比-布莱恩特的平均每场得分与平均每场投篮命中率之间的关系)
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- spss 期末 应用 论文