SPSS基本统计分析.docx
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SPSS基本统计分析
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告
实验课程名称:
统计软件及应用
专业
工商管理
班级学号
08092136
姓名
余泽飞
成绩
实验地点
G804
实验性质:
演示性验证性综合性设计性
实验项目
名称
基本统计分析
指导
教师
李晓辉
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算,进行标准化Z分数及其线形转换,统计表、统计图的显示。
二、实验内容及步骤
(一)实验一频数分析
题目:
下表为某班16位学生的身高数据,对其进行频数分析。
表学生身高
1
男
170.00
2
女
173.00
3
女
169.00
4
男
155.00
5
女
174.00
6
女
178.00
7
男
156.00
8
女
171.00
9
男
150.00
10
男
157.00
11
女
177.00
12
男
160.00
13
女
169.00
14
男
154.00
15
女
172.00
16
女
180.00
操作步骤:
1、按Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies顺序逐一单击鼠标键,打开Frequencies频数分布对话框,如下图。
在左侧的源变量框中选择身高(cm)【height】变量进入右侧的Variable(s)框中。
2、选择Displayfrequencytables复选项,将显示频数分布表。
3、选择Statistics…按钮,打开Frequencies:
Statistics对话框,如下图。
在对话框中确定将要在输出结果中出现的统计量。
这里选中PercentileValues中的Quartiles复选项。
选中Distribution栏的Skewness和Kurtosis复选项,以便对数据进行正态性检查。
4、单击Charts按钮,打开Charts对话框,选择Histograms项,输出直方图,并选择Withnormalcurve复选项,输出正态曲线,如下图。
5、单击Format按钮,打开Format对话框,选择AscendingValues,按变量值升序排列,如下图。
6、最后在Frequencies主对话框中,按OK按钮,提交运行。
(二)实验二计算基本描述统计量
题目:
测量18台笔记本电脑重量,见下表,对其进行描述性统计量分析。
数据文件为18台笔记本电脑重量表.sav。
表18台笔记本电脑重量表
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
重量
1.75
1.92
1.59
1.85
1.83
1.68
1.89
1.70
1.79
序号
10
11
12
13
14
15
16
17
18
重量
1.66
1.80
1.83
2.05
1.91
1.76
1.88
1.83
1.79
操作步骤与过程:
1、按“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptive”顺序,如下图1,打开Descriptive对话框,如下图2。
图1
图2
2、将变量“重量”移入Variable栏中,作为待分析的变量。
3、选择SaveStandardizedvaluesasvariable复选项,对变量进行标准化产生相应的Z分值,并作为新变量保存在当前数据窗口中。
其变量名为响应变量名加前缀Z。
如重量所对应的新变量名为“Z重量”。
4、选择Option按钮,打开Option对话框,选择Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range、S.E.mean、Variablelist项,再按Continue按钮,如下图。
5、最后在主对话框中选中OK按钮,提交运行。
(三)实验三交叉分组小的频数分析
题目:
为研究某地区住房的家庭住房条件和购房意向,进行问卷调查。
调查内容包括被调查者的性别、职业、年龄、家庭的月收入、常住人口数、现住房面积、购房意向等问题。
现调查了2000分问卷数据。
分析本市户口和外地户口家庭对“未来三年是否打算买房”是否持相同的态度。
操作步骤与过程:
1、打开数据文件,如下图;
2、选择菜单:
Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs。
3、把“户口状况”移入Row(s)框中,“未来三年”移入Column(s)框中,选择Displayclusteredbarchaarts选项。
如下图。
4、按Cells按钮,选择观测频数按钮Observed。
如下图。
5、按Format按钮,选择Ascending,表示以行变量取值的升序排列。
如下图。
6、选择Statistics按钮,再在其对话框中选择Chi-Square选项。
如下图。
7、在主对话框中按OK按钮。
弹出实验结果。
三、实验结论
(一)实验一频数分析
输出的实验结果:
表1
表2
图1
实验结果分析说明:
输出结果如上面表1、表2和图1所示。
表1是基本统计量表,从中可以看出,身高变量的观测两书为16;缺失值为0;偏度值为
—0.367其值为负,有一个较长的左尾;偏值的标准误为0.564;峰度值为—1.33其值为负,
说明身高变量有一个低于标准正态的峰;峰度的标准误为1.091;身高变量百分位数的值分
别是:
25%的分位点是156.25cm、中位点是169.5cm、75%的分位点是173.75cm。
表2是频数分布表,包括以下几个部分:
身高变量值的频数、身高变量值所占百分比、合
法值所占百分比、累计百分比和合计。
图1是身高变量带有正态曲线的直方图,从图中可以看出数据的分布明显与标准正态曲
线有别,这与偏度、峰度值的结果一致。
此图有个较长的左尾和一个较低的风。
从此直方图中亦可以看出,SPSS将身高变量精确地等距分组,分成了7组。
(二)实验二计算基本描述统计量
输出的实验结果:
表1
实验结果分析说明:
表1中,可以看到各种统计量的值,包括观测值、算术和、平均数、均值标准误和标准
差。
打开原数据窗口,可以看到多了一列“Z重量”,这是重量的Z分值,如下图1所示,
可以将其保存以致以后作其他分析。
(三)实验三交叉分组下的频数分析
输出的实验结果:
表1
表2
图1
实验结果分析说明:
表1表明:
首先,在所调查的2880样本中(有113个样本因缺失值而被剔除),2712户为本市户口,168户为外地户口,分别占总样本的94.2%和5.8%,可见本市户口占多数;未来三年不准备买
房、准备买房的样本数分别为2161和719,各占总样本的75%和25%,不准备买房的占较
大比例。
其次,对不同户口状况进行分析。
在本市户口(2712)中,未来三年不打算买房和打算
买房的样本数分别为2052和660,各占总样本(2712)的75.7%和24.3%,不打算买房的
仍占较大比例,但打算买房的比例低于总体比例(25%);在外地户口(168)中,未来三年
不打算买房和打算买房的样本数分别为109和59,各占总样本(168)的64.9%和35.1%,
未来三年不打算买房的仍占较大比例,但打算买房的比例高于总体比例(25%)。
最后,对不同的看法进行分析。
在未来三年不打算买房的样本(2161)中,本市户口和
外地户口的家庭数是2052和109,分别占总样本(2161)的95.0%和5.0%,比例相差较为
悬殊;在未来打算买房的样本(719)中,本市户口和外地户口家庭数分别为660和59,分
别占总样本(719)的91.8%和8.2%,比例差距扔较大。
但应注意的是,由于本市户口和
外地户口的样本量本身存在较大的悬殊,因此这里的分析是存在一定的问题的。
这些分析可见图1中得到的直观印证。
表2中,第一列为检验统计量名称,第二列是各检验统计量的观测值,第三列是自由度
,第四列是大于等于各检验统计量观测值的概率P-值。
其中,第一列是卡方检验的结果。
根据上述卡方检验的基本步骤和决策方式可知,本检验的原假设是:
本市户口和外地户口对
未来三年是否买房的看法是一致的。
如果显著性水平α设为0.05,由于卡方的概率P-值
小于α,因此应拒绝原假设,认为本市户口和外地户口对未来三年是否买房的看法是
不一致的。
这种不一致主要体现在打算买房的比例在本市户口中低于比例,而外地户
口则高于总体比例。
脚注a表明,该分析中期望频数小于0的单元格数为0,最小的
期望频数为41.94,适合卡方检验。
另外表2中还输出了似然比卡方(LikelihoodRatio)和线性相关卡方(Linear-by
LinearAssociation)。
似然比卡方的数学定义为:
T=2∑f0lnf0/fe
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