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SPSS实验报告
《统计分析与spss勺应用》
实验报告
班级:
090911
学号:
09091141
姓名:
律江山
评分:
南昌航空大学经济管理学院
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告
实验课程名称:
统计分析与SPSS勺应用
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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(交叉分组下的频数分析)
指导教师
周小刚
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(包括实验案例及基本操作步骤)
(1)实验案例:
居民储畜存款。
(2)基本步骤:
1、单击菜单选项analyze—descriptivestatistics—crosstabs
2、选择行变量到row(s)框中,选择列变量到column(s)框中
3、选择dispiayclusteredbarcharts选项,指定绘制各变量交叉分
组下的频数分布棒图。
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)实验结论:
较大部分储户认为在未来收入会基本不变,收入会增加的比例高于会减少的比例;城镇
储户中认为
收入会增加的比例咼于会减少的比例,但农村储户恰恰相反;可见城镇和农村储户在对该冋题的看法上存在分歧。
城镇户口较内存户口收入有明显的增加,但未来收入减少的比例差距不大。
其中二者未来收入大部分基本保持不变。
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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
参数检验(两独立样本T检验)
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握利用SPSS进行单样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验的基本方法,并能够解释软件运行结果。
利用来自两个总体的独立样本,推断两个总体的均值是否存在显着差异。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)
(1)实验案例;居民储畜存款
(2)实验步骤;1、单击菜单analyze—comparemeanLindependent—samplettest;
2、选择实验变量到testariable(s)框;
3、选择总体标志变量到groupingvariable框中;
4、单击definegroups定义两总体的标志值。
5、两独立样本t检验的option选项含义与单体样本t检验的相同。
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)实验结论:
t统计量的观测值为0.879,对应的双尾概率P值为0.380.如果显着性水平a为0.05,由于概率P的值大于0.05,不能拒绝零假设,即城镇储户和农村储户一次存款金额的平均值无显着差异。
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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
方差分析(多因素方差分析)
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析的基本方法,并能够解释软件运行结果。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)
(1)实验案例:
对不同广告形式在不同地区的广告效果(销售额)进行评估
(2)实验步骤:
1、选择菜单Analyze—>GeneralLinearModel-Univeriate,
2、指定观测量到DependentVariable框中
3、指定固定效应的控制变量到FixedFactor(s)框中,指定随机效应的
控制变量到RandomFactory(s)框中。
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)
实验结论:
以广告形式和地区为控制变量,销售额为观测变量,其中零假设为不同广告形式没有
售额产生显着影响,不同地区的销售额没有显着差异;广告形式和地区对销售额没有产生显着的响。
案例:
为验证某批产品的一级品是否低于90%现从该批产品中随机抽取23个样品进行检测并得到
检测结果数据,其中1表示一级品,0表示非一级品。
、提出原假设:
一级品率不低于0.9基本操作步骤:
选择菜单analyze—nonparametrictests—binomial
将待检验变量选到testvariablelist中
在test框中输入二项分布的检验概率值0.9
单样本K-S检验
①
②
③
3:
案例:
利用收集到的21名周岁儿童身高的样本数据,利用K-S方法检验周岁儿童身高的总体是否与正态分布有显着差异。
提出原假设:
周岁儿童的身高的总体分布与正态分布无显着差异。
基本操作步骤:
1选择菜单analyze—nonparametrictests—1-samplek-s
2J将待检验的变量周岁儿童的身高选到testvariablelist中
3在检验分布按钮(testdistributen)中选择normal正态分布
4:
:
变量值随机性检验
案例:
为检验某耐压设备在某段时间内工作是否持续正常,测试并记录该时间段内各个时间点的设
备耐压的数据,用游程检验方法对这批数据惊醒分析。
(如果耐压数据的变动是随机的,可认为该设
备工作一直正常,否则认为不正常。
提出原假设:
该设备在这段时间内工作是基本正常的。
基本操作步骤:
1选择菜单analyze—nonparametrictests—runs
2将耐电压值选择到testvariablelist(待检验变量)中
3在cutpoint中确定计算游离数的分界值,选择median样本的中位数作为分界值
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)
(1)卡方分布检验
实验结论:
分析解释:
死亡日期表中第一列是日期,第二列是实际的各个日期死亡的人数,第三列是期望的死
亡人数,最后一列是两者的差距。
图中可知,概率P值大于显着性水平,因此接受原假设,即:
心脏病人猝死人数与日期的关系基本
是2.8:
1:
1:
1:
1:
1:
1
(2)二项分布检验实验结论
分析解释:
图中说明,样本合格有19件,合格的概率是0.8,概率值P为0.193,大于显着性水平0.05,因此接受原假设,即:
一级品率不低于0.9、
(3)单样本K-S检验实验结论
图中表明:
数据的均值为71.8574,标准差为3.9785,最大绝对差值为0.204,最大正值为0.204,最小负值为一0.119概率P值为0.344,大于显着性水平0.05,接受原假设,即:
周岁儿童的身高的总体分布与正态分布无显着差异。
(4)变量值随机性检验实验结论:
分析解释:
图中表明,输出的结果是,检验值为204.55,小于和大于检验值得样本各10个,
游程数为13,概率P为0.491,大于显着性水平0.05,因此,接受原假设,即认为该设备在这段时间内工作是基本正常的
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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
相关分析
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行相关分析的基本方法,包括简单相关分析、偏相关分析和其它相关系数的计算。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)
1、选择菜单Analyze-fCorrealatefBivariate,
2、选择参加计算相关系数的变量到variables框。
3、在CorrelationCoefficents框中选择计算哪种相关系数。
4、在Testofsignificance框中选择输出相关系数检验的双尾概率p值还是单尾概
率P值
5、选中Flagsignificaneeofcorrelations选项表示分析结果中除显示统计检验的
概率P值以外,还输出星号标记,以表明变量间的相关性是否显着:
不选中则不输出星号标记。
6、在Opyions按钮中的Statistics选项中,选中Cross-productdeviationsandcovariances表示输出各变量的离差平方和、样本方差、两变量的叉积离差和协方差。
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)实验结论:
立项课题总数,投入具有高级职称的人年数以及论文数之间都有较强的线性关系,且投入具有高级职称的人年数以及论文数之间的线性关系最强。
立项课题数会受到这些因素的影响。
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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
回归分析
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握在SPSS软件中进行多元线性回归分析方法和曲线参数的估计方法。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)
1、选择采单AnalyzefRegressionfLiner,于是出现如图所示窗口
2、选择被解释变量进入Dependent框
3、选择一个或多个解释变量变量进入Independent框
4、在Method框中选择回归分析中解释变量的筛选策略。
其中,Enter表示所选变量强行进入回归方程,是SPSS默认的策略方法,通常用在一元线性回归分析中;Remove表示从回归方程中剔除所选变量;Stepwise表示逐步筛选策略;Backward表示向后筛选策略;Forward表示向前师选策略。
5、第三和第四步中确定的解释变量及变量筛选策略可放置在不同的块中。
通常在回归分析
中有不只一组的待加入方程的解释变量和相应的筛选策略,可以单击Next和Previous按钮
设置多组解释变量和变量筛选策略并放置在不同的块中。
6、选择一个变量作为条件变量到SelectionVariable框中,并单击Rule按钮给疋一个判
断条件。
7、在CaseLabels框中指疋哪个变量作为样本数据点的标识变量,该变量的值将在回归分析的输出图形中。
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)
立项课程总数与投入高级职称的人年数间的简单相关系数为0.994,与论文数间的简单
相关系数为0.887.它们的相关系数检验的概率值都接近于0<0.05,即认为两总体存在线性相关。
立项课题总数将受投入高级职称的人年数和论文数的正向影响。
在投入高级职称的人年数作为控制变量的条件下,课题总数和论文间的偏相关为-0.1398呈积弱的负相关关系,说明上年发表的论文数对当年立项课题数的线性影响非常弱
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
成绩
实验地点
G805实验性质:
演示性验证性综合性设计,
性
实验项目名称
聚类分析(层次聚类)
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行聚类分析的方法,并能对实验结果进行解释。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)
案例:
31个省市自治区小康和现代化指数的K-Means聚类分析
1.选择选项
输出结果:
下面是描述性统计量:
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)
K-Means聚类分析的结果与层次聚类分析相比略有差异,黑龙江从下游省份中分离出来,被划入中有省份。
这是有两类分析思路上的差异造成的。
可见,层次聚类分析中样本所属类一旦确定就不会在改变,而在K-Means聚类分析中类的归属是不断调整的。
南昌航空大学经济管理学院学生实验报告
实验课程名称:
统计分析与SPSS的应用
专业
经济学班级学号09091141姓名
律江山
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
因子分析
指导教师
周小刚
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行因子分析的方法,并能对实验结果进行解释。
二、实验内容及步骤(包括实验案例及基本操作步骤)案例:
研究全国各地区年人均收入的差异性和相似性。
1.导入数据,选择菜单Analyse—DateReduction—Factor出现如下窗口:
2单击Descriptives按钮选中intialsolution和KMOandbartlett'stestofsphericity
3.单击Extraction按钮选中
三、实验结论(包括SPSS俞出结果及分析解释)
1、考察原有变量是否适合进行因子分析。
此图是原有变量的相关系数矩阵。
可以看到,大部分的县官系数都较高,个变量城建哦强的线性关系,能够从中提取公共因子,适合进行因子分析。
巴特利特泅渡检验统计量的观测值为182.913,相应的概率p接近0.同时,kmo值为0.882,
根据kaiser给出了kmo度量标准可知原有变量适合进行因子分析。
2、提取因子。
因子分析的初始了解,显示了所有变量的共同读数据。
港澳台经济单位,集体单位以及外商投资经济单位等变量的绝大部分信息可被因子分析解释,这些变量的信息丢失较少。
但是联营经济单位、其他经济单位两个单位的信息丢失的比较严重。
因此本因子提取的总体效果并不理想。
各个变量信息丢失较少,因此本次因子分析的总体效果较理想。
因子旋转后,累计方差比没有改变,也就是没有影响原有变量的共同度,但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差,改变了各个因子的方差贡献,使得因子更易于解释。
实验结果:
计算公式为:
F=0.43594F1+0.42923F2,人均年收入较高的省市有北京、上海、广东、浙江、天津、福建和江苏等,他们多数与经济文化中心或南部沿海地区。
人均年收入较低的省市由内家古、山西、黑龙江等,他们多属于内陆或西北部边缘地区。
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