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SPSS实验报告62564
SPSS软件应用实验报告
工业大学人文学院
140906班成昊
20142823
实验报告1
一、实验目的:
掌握SPSS基本统计分析基本操作
二、实验容:
1、根据上面的数据,制作茎叶图,并计算出均值和标准差,验证数据是否服从正态分布。
2、按规定:
销售收入在125万元以上为先进企业,115~125万元为良好企业,105~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。
三、实验步骤;利用分析>描述性统计>探索,结果如下:
描述性統計資料
統計資料
標準錯誤
产品销售额
平均數
116.08
2.440
95%平均數的信賴區間
下限
111.14
上限
121.01
5%修整的平均值
115.89
中位數
115.50
變異數
238.122
標準偏差
15.431
最小值
87
最大值
150
範圍
63
內四分位距
21
偏斜度
.233
.374
峰度
-.316
.733
常態檢定
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
統計資料
df
顯著性
統計資料
df
顯著性
产品销售额
.100
40
.200*
.983
40
.800
*.這是true顯著的下限。
a.Lilliefors顯著更正
产品销售额Stem-and-LeafPlot
FrequencyStem&Leaf
2.008.78
3.009.257
9.0010.033455788
11.0011.
7.0012.0003567
5.0013.05678
2.0014.26
1.0015.0
Stemwidth:
10
Eachleaf:
1case(s)
分组
次數
百分比
有效的百分比
累積百分比
有效
先进企业
11
27.5
27.5
27.5
良好企业
11
27.5
27.5
55.0
一般企业
9
22.5
22.5
77.5
落后企业
9
22.5
22.5
100.0
總計
40
100.0
100.0
四、实验结果分析:
1、均值为116.08、标准差为15.431,正态分布的检验K-S值为0.1,Sig.值为0.983>0.05,因此数据服从正态分布。
2、对40个企业分组后先进企业占总体比重27.5%良好企业占总体比重27.5%一般企业占总体比重22.5%落后企业占总体比重22.5%先进企业和良好企业占总体比重较大,一般企业和落后企业占总体比重较小。
实验报告2
一、实验目的:
掌握列联表(定类变量与定类变量)基本操作
二、实验容:
1、A、B车间对厂长的满意程度是否有显著差异
2、如果有计算 τ 系数
三、实验步骤:
首先建立数据库录入数据,然后运用分析>描述性统计>交叉表格进行列联表分析,做卡方检验,结果如下:
车间*对厂长的满意度交叉列表
計數
对厂长的满意度
總計
满意
不满意
车间
车间A
30
10
40
车间B
20
20
40
總計
50
30
80
卡方測試
數值
df
漸近顯著性(2端)
精確顯著性(2端)
精確顯著性(1端)
皮爾森(Pearson)卡方
5.333a
1
.021
持續更正b
4.320
1
.038
概似比
5.412
1
.020
費雪(Fisher)確切檢定
.037
.018
線性對線性關聯
5.267
1
.022
有效觀察值個數
80
a.0資料格(0.0%)預期計數小於5。
預期的計數下限為15.00。
b.只針對2x2表格進行計算
有方向性的測量
數值
漸近標準錯誤a
大約Tb
大約顯著性
名義變數對名義變數
Lambda(λ)
對稱
.143
.070
1.865
.062
车间相依項
.250
.119
1.865
.062
对厂长的满意度相依項
.000
.000
.c
.c
Goodman及Kruskaltau
车间相依項
.067
.055
.022d
对厂长的满意度相依項
.067
.055
.022d
a.未使用虛無假設。
b.正在使用具有虛無假設的漸近標準誤。
c.無法計算,因為漸近標準誤等於零。
d.基於卡方近似值
四、实验结果分析:
此数据为2*2列联表,且n>40,因此用连续校正卡方检验的值ContinuityCorrection为4.320,对应的Sig.值为0.038,小于0.05,可以认为车间同厂长的满意情况是相关的,相关的 τ 系数为0.067
实验报告3
一、实验目的:
掌握参数估计与假设检验方法的操作
二、实验容:
上面的数据是否证明了先参加实践对提高平均测试分数的效果显著
三、实验步骤:
用配对样本t检验,原假设为方案A和方案B对平均测试的成绩不存在差异。
首先运用数据探测做正态分布检验,得到结果如下表:
常態檢定
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
統計資料
df
顯著性
統計資料
df
顯著性
方案A
.142
10
.200*
.941
10
.561
方案B
.261
10
.051
.882
10
.137
*.這是true顯著的下限。
a.Lilliefors顯著更正
通过上表可以看出,方案A和方案B的p值均大于0.05,表明数据均服从正态分布。
满足配对样本t检验的前提假定条件,然后利用分析>比较平均值>配对样本t检验进行分析,结果如下:
成對樣本檢定
程對差異數
T
df
顯著性(雙尾)
平均數
標準偏差
標準錯誤平均值
95%差異數的信賴區間
下限
上限
對組1
方案A-方案B
-5.000
11.333
3.584
-13.107
3.107
-1.395
9
.196
四实验结果分析:
通过上表可以看出t=-1.395,Sig.=0.196>0.05,所以,不能拒绝原假设,方案A和方案B对平均测试的成绩不存在差异。
实验报告4
一、实验目的:
掌握方差分析方法的操作
二、实验容:
利用多因素方差分析方法,分析不同地区和不同日期对该商品
的销售量是否产生了显著影响?
地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响。
三、实验步骤:
运用分析>一般线性模型>单变量进行分析。
首先进行总体方差是否相等的方差齐性检验。
Levene's錯誤共變異等式檢定a
因變數:
销售量
F
df1
df2
顯著性
.508
8
18
.835
檢定因變數的錯誤共變異在群組內相等的空假設。
a.設計:
截距+地区+日期+地区*日期
通过上表可以看出,Sig.=0.835>0.05,所以,总体方差相等,接着看方差分析的检验结果:
主旨間效果檢定
因變數:
销售量
來源
第III類平方和
df
平均值平方
F
顯著性
局部Eta方形
修正的模型
80074074.074a
8
10009259.259
10.810
.000
.828
截距
811259259.259
1
811259259.259
876.160
.000
.980
地区
3851851.852
2
1925925.926
2.080
.154
.188
日期
5629629.630
2
2814814.815
3.040
.073
.252
地区*日期
70592592.593
4
17648148.148
19.060
.000
.809
錯誤
16666666.667
18
925925.926
總計
908000000.000
27
校正後總數
96740740.741
26
a.R平方=.828(調整的R平方=.751)
四、结果分析:
通过上表可以看出,地区对应的F=2.08,Sig.=0.154>0.05,日期对应的F=3.04,Sig.=0.073>0.05,可见,地区和日期单独对销售量都没有显著影响,地区*时间对应的F=19.06,Sig.=0.000<0.05,所以,地区和日期的交互作用对销售量有影响。
实验报告5
一、实验目的:
掌握相关分析方法的操作
二、实验容:
以下是对五百名文化程度代际流动的抽样调查,试求父辈文化和子辈文化之间是否有差异。
三、实验步骤:
Kendallt相关分析。
原假设为子辈文化和父辈文化之间不存在着等级相关。
运用分析>相关>双变量进行分析,结果如下:
相关系数
父辈文化程度
子辈文化程度
Kendall的tau_b
父辈文化程度
相关系数
1.000
.594**
Sig.(双侧)
.
.000
N
500
500
子辈文化程度
相关系数
.594**
1.000
Sig.(双侧)
.000
.
N
500
500
**.在置信度(双测)为0.01时,相关性是显著的。
四实验结果分析:
通过上表可以看出,Kendall’stau_b=0.594,对应的Sig.=0.000<0.05,拒绝原假设,可以认为子辈文化和父辈文化之间存在着等级相关。
实验报告6
一、实验目的:
掌握非参数检验方法的操作
二、实验容:
某地某一时期出生40名婴儿,其中女婴12名,男婴28名。
这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例是否相同
三、实验步骤:
单样本二项分布检验。
原假设为这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例相同,运用分析>非参数检验>二项式进行分析,结果如下:
二项式检验
类别
N
观察比例
检验比例
渐近显著性(双侧)
婴儿性别
组1
男
28
.70
.50
.017a
组2
女
12
.30
总数
40
1.00
a.基于Z近似值。
四实验结果分析:
通过上表可知,40名婴儿中男婴28名,占70%,女婴12名,占30%。
SPSS自动计算精确概率Sig.值为0.017,小于0.05,拒绝原假设,可以认为这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例不同,男婴要多于女婴。
实验报告7
一、实验目的:
掌握非参数检验方法的操作
二、实验容:
用非参数检验的方法检验工厂规模与信息传递是否有关。
三、实验步骤:
两独立样本的曼-惠特尼U检验。
原假设为工厂规模与信息传递无关,运用分析>非参数检验>两个独立样本进行分析,结果如下:
检验统计量b
信息传递
Mann-WhitneyU
5.000
WilcoxonW
15.000
Z
-1.246
渐近显著性(双侧)
.213
精确显著性[2*(单侧显著性)]
.286a
a.没有对结进行修正。
b.分组变量:
厂规模
四实验结果分析:
由上表可知,U=5,因为是小样本,看精确概率值Sig.为0.286,大于0.05,不应该拒绝原假设,可以得出工厂规模与信息传递无关。
实验报告8
一、实验目的:
掌握非参数检验方法的操作
二、实验容:
分析三个班级成绩的中位值是否存在显著差异。
三、实验步骤:
多个独立样本的Median检验。
原假设为三个班级成绩的中位值没有显著差异。
运用分析>非参数检验>K个样本独立检验进行分析,结果如下:
检验统计量b
成绩
N
45
中值
75.00
卡方
9.474a
df
2
渐近显著性
.009
a.0个单元(.0%)具有小于5的期望频率。
单元最小期望频率为6.3。
b.分组变量:
班级
四实验结果分析:
通过上表可知,X^2=9.474,df=2,Sig.值为0.015,小于0.05,拒绝原假设,因此可以认为广告对商品促销起作用。
实验报告9
一、实验目的:
掌握非参数检验方法的操作
二、实验容:
各考官评分的一致性如何
三、实验步骤:
多个相关样本的Kendall协同系数检验。
原假设为各个考官的评分不一致,运用分析>非参数检验>K个相关样本进行分析,结果如下:
检验统计量
N
5
KendallWa
.621
卡方
27.967
df
9
渐近显著性
.001
a.Kendall协同系数
四实验结果分析:
通过上表可知,Kendall’sW=0.621,Sig.值为0.001,小于0.05,拒绝原假设,可以认为各个考官的评分具有一致性。
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- SPSS 实验 报告 62564
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