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spss案例集
篇一:
SPSS案例分析
SPSS-单因素方差分析(ANOVA)案例解析
一.问题
雌性老鼠和雄性老鼠,在注射毒素后,经过一段时间,观察老鼠死亡和存活情况。
研究的问题是:
老鼠在注射毒液后,死亡和存活情况,会不会跟性别有关?
二.解决方案
1.首先输入数据,样本数据如下所示:
(a代表雄性老鼠b代表雌性老鼠0代表死亡1代表活着tim代表注射毒液后,经过多长时间,观察结果)
2.点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA,如下所示:
从上图可以看出,只有“两个变量”可选,对于“组别(性别)”变量不可选,这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码,具体操作步骤如下:
(1)点击“转换”—“重新编码为不同变量”,选择组别到字符串变量中,得到以下界面:
(2)点击旧值和新值,将a,b分别用8,9进行替换,如下所示
(3)点击继续,在输出变量名称中输入性别,如下图所示:
最终得到如下结果
:
3.此时的8代表a(雄性老鼠)9代表b雌性老鼠,我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内,将“性别”移入“因子”框内,点击“两两比较”按钮,.如下所示:
勾选“将定方差齐性”下面的LSD选项和“未假定方差齐性”下面的Tamhane'sT2选项,点击继续
4.点击“选项”按钮,勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项.如下所示:
得到如下结果:
单向
附注
创建的输出
注释
输入活动的数据集
过滤器
权重
拆分文件
工作数据文件中的N行
缺失值处理缺失定义
使用的案例用户定义的缺失值以缺失对待。
每个分析的统计量都基于对于该分析中
的任意变量都没有缺失数据的案例。
数据集0
篇二:
SPSS案例分析
《SPSS统计基础分析》作业
应用案例:
某地区1984——201X年出口总额及其影响因素模型分析
案例简介
下表给出了某地区1984——201X年出口总额及国内生产总值、进口额、储蓄的数据资料。
解释变量是国内生产总值、进口额、储蓄,被解释变量是出口总额。
Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3Y——出口总额(亿美元)X1——国内生产总值(亿元)X2——进口总额(亿美元)X3——储蓄(亿元)
1、相关分析,检验是否具有相关性
由上图相关系数矩阵可见,模型中解释变量相关系数较高,确实存在严重的多重共线性。
2、回归分析,确定具体关系
由回归分析结果得:
Y=-2433.269+0.094X1+5.647X2+0.035X3
该模型R-squared=0.994,AdjustedR-squared=0.993,可决系数很高,也通过F显著性检验,但是当显著性水平为0.05时,t值查表可得,临界值应该是1.746,由此可见x1,x2没有通过t检验——模型可能存在多重共线性。
3、消除多重共线性
在SPSS中对变量进行共线性诊断得
可见X2没有通过共线性检验,剔除X2
所以最后的模型是
Y=524.264+0.297X3+0.013X1
可见此时不存在多重共线性。
4、异方差检验
做出相应残差序列图
方差分析表(F检验)
回归方程系数表(T检验)
以上结果说明所作模型通过了F检验和T检验,即在0.05水平下模型整体拟合优度高,回归系数显著性程度高,从残差图中也看出模型基本不存在异方差性。
因此可认为模型不存在异方差性。
5、总结
通过对某地区1984——201X年出口总额及其影响因素的分析,可以看出出口总额与国内生产总值和储蓄之间存在一定的关系。
在其他条件不变的情况下,当国内生产总值增加时,出口总额增加;当其他条件不变的情况下,当储蓄增加时,出口总额也会增加。
因此我们可以通过观察该国国内生产总值或储蓄值来预测该国出口总额变化情况。
当该国国内生产总值增加、储蓄增加时,我们可以预测该国出口值增加,并可以根据国内生产总值及储蓄的具体增长数额作出精确预测。
当该国政府采取刺激GDP增长及储蓄增长的政策时,该国出口量也会增长。
分析总结:
?
数据分析的基本流程
典型的数据分析可能包含以下三个步:
1、探索性数据分析,当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
CNNIC数据:
中国网民规模
2、模型选定分析,在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析,通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
?
数据分析工作采用的工具和方法工具:
spss,excel方法:
1、排列图
排列图是指:
将问题的原因或是状况进行分类,然后把所得的数据由大到小排列后,所绘出的累计柱状图。
2、因果图
因果图是指:
用枝状结构画出因果关系的图。
它将影响品质的诸多原因一一找出,形成因果对应关系,使人一目了然,对于确定正确的对策方案有帮助。
3、散布图
散布图是指:
以点的形式在坐标系上,画出两个对应变量之间的内在关系的图,也称之为散点图、相关图。
它用于确认两变量之间是否存在某种内在系统,有助于判明原因的真假。
4、直方图
直方图是指:
对同一类型的数据进行分组、统计,并根据每一组所分布的数据量画出柱子状的图,也称“柱状图“。
它方便弄清众多数据的分布状态,了解总体数据的中心和变展异,并能以此推测事物总体的发展趋势。
5、检查表检查表是指:
以表格的形式,对数据进行简单整理和分析的一种方法,也有人称之为“调查表”、“统计分析表”、“查核表”,它简便、直观地反映数据的分布情况。
6、分层法分层法是指:
按某一线索,对数据进行分门别类,统计的方法,也有人称之为“层别法”。
它寻找出数据的某项特性或共同点,对现场中的即时判定有帮助。
7、控制图
控制图是指;用统计方法分析品质数据的特性,并设置合理的控制界线,对引起品质变化的原因进行判定和管理,使生产处于稳定状态的一种时间序列图,有人称为“管制图”、“管理图”。
?
案例中数据分析的作用和重要性
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。
在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。
在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。
例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。
又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。
因此数据分析有极广泛的应用范围。
总结目前流行的数据分析工具有哪些?
各自特点比较;EXCELMATLABOrigin等等
当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。
这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识,并熟悉其中大量的函数和命令。
而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果。
但它又比excel
篇三:
spss的数据分析案例
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告
一、数据介绍:
本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:
id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。
通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析1、
频数分析。
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分
析能够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。
此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu(受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。
首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:
Statistics
1
上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。
其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表:
EducationalLevel(years)
2
Cumulati
FrequePercen
ncy
t
ValidPercent
vePercent
Vali8
d1*******1718192021
Tot
al
53
1906116591192721
474
11.2
40.11.324.512.42.31.95.7.4.2
11.2
40.11.324.512.42.31.95.7.4.2
100.0
11.2
51.352.577.089.591.893.799.499.8100.0
3
100.0
上
表及其直方图说明,被调查的474名职工中,受过12年教育的职工是该组频数最高的,为190人,占总人数的40.1%,其次为15年,共有116人,占中人数的24.5%。
且接受过高于20年的教育的人数只有1人,比例很低。
2、
描述统计分析。
再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别
和受教育水平上的总体分布状况后,我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识,这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。
下面就对各个变量进行描述统计分析,得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据,以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。
DescriptiveStstistics
4
5
篇四:
SPSS数据分析实例详解
第一章SPSS概览--数据分析实例详解
1.1数据的输入和保存
1.1.1SPSS的界面
1.1.2定义变量
1.1.3输入数据
1.1.4保存数据
1.2数据的预分析
1.2.1数据的简单描述
1.2.2绘制直方图
1.3按题目要求进行统计分析
1.4保存和导出分析结果
1.4.1保存文件
1.4.2导出分析结果
欢迎加入SPSS使用者的行列,首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好,使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用(当然还至少要有不太高的英语水平),我们准备在课程安排上做一个新的尝试,即不急于介绍它的界面,而是先从一个数据分析实例入手:
当你将这个例题做完,SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始,我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS10.0版为蓝本讲述的--什么?
你还在用7.0版!
那好,由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别,本章我们将特别照顾一下老版本,在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述,但具体的统计分析功能则按
10.0版本讲述。
没关系,基本操作是完全一样的。
好,说了这么多废话,等急了吧,就让我们开始吧!
希望了解SPSS10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS10.0版抢鲜报道。
例1.1某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?
患者:
0.841.051.201.201.391.531.671.801.872.072.11
健康人:
0.540.640.640.750.760.811.161.201.341.351.481.561.87
让我们把要做的事情理理顺:
首先要做的肯定是打开计算机(废话),然后进入瘟98或瘟201X(还是废话,以下省去废话2万字),在进入SPSS后,具体工作流程如下:
1.
2.
3.
4.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。
进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采用的检验方法。
按题目要求进行统计分析。
保存和导出分析结果。
下面就按这几步依次讲解。
1.1数据的输入和保存
1.1.1SPSS的界面
当打开SPSS
后,展现在我们面前的界面如下:
请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。
请注意窗口顶部显示为“SPSSforWindowsDataEditor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。
这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、工具栏。
特别的,工具栏下方的是数据栏,数据栏下方则是数据管理窗口的主界面。
该界面和EXCEL极为相似,由若
干行和列组成,每行对应了一条记录,每列则对应了一个变量。
由于现在我们没有输入任何数据,所以行、列的标号都是灰色的。
请注意第一行第一列的单元格边框为深色,表明该数据单元格为当前单元格。
对Windows操作界面不熟悉的朋友可参见SAS入门第一课中的相关内容。
对数据表界面
操作不熟悉的朋友可先学习一下EXCEL的操作(因为它的帮助是中文的)。
有的SPSS系统打开时会出现一个导航对话框,请单击右下方的Cancer按钮,即可进入上面的主界面。
1.1.2定义变量
该资料是定量资料,设计为成组设计,因此我们需要建立两个变量,一个变量代表血磷值,习惯上取名为X,另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人,
习惯上取名为GROUP。
对数据的统计分析格式不太熟悉的朋友请先学习统计软件第一课。
该变量定义对话框在SPSS10.0版中已被取消,这里的操作只适合9.0
~7.0版的用户。
对话框最上方为变量名,现在显示为“VAR00001”,这是系统的默认变量名;往下是变量情况描述,可以看到系统默认该变量为数值型,长度为8,有两位小数位,尚无缺失值,显示对齐方式为右对齐;第三部分为四个设置更改按钮,分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式;第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量,现在系统默认新变量为数值变量;最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
好,先来建立分组变量GROUP。
请将变量名改为GROUP
,然后单击OK按钮。
有没有搞错?
!
折腾了半天就改个名字!
难道连变量格式、标签等都不改?
是这样的,在SPSS中所有的数据均以最大位数保存(好象是双精度),也就是说,上面虽然默认只有两位小数,但那指的是计算精度,实际保存的数据位数是非常长的(可以输入Pi值试一下)。
在绝大多数情况下,SPSS
给出的默认数据类型和数据精度完全可以满足需要,只是不太好看而已。
至于标签等比较花哨的选项,反正我也很少用。
现在我们才刚刚入门,一切从简。
以后我会详细介绍各种设置的用法。
在第一列灰色的“var”上双击,同样会弹出定义变量对话框。
第一列的名称已经改为了“group”,这就是我们所定义的新变量“group”。
现在我们来建立变量X。
单击第一行第二列的单元格,然后选择菜单Data==>DefineVariable,同样,将变量名改为X
,然后确认。
此时SPSS的数据管理窗口如下所示:
现在,第一、第二列的名称均为深色显示,表明这两列已经被定义为变量,其余各列的名称仍为灰色的“var”,表示尚未使用。
同样地,各行的标号也为灰色,表明现在还未输入过数据,即该数据集内没有记录。
1.1.3输入数据
我们先来输入变量X的值,请确认一行二列单元格为当前单元格,弃鼠标而用键盘,输入第一个数据0.84,此时界面显示如图A所示:
图A图B
请注意:
在回车之前,你输入的数据在数据栏内显示,而不是在单元格内显示,现在回车,界面如图B所示:
首先,当前单元格下移,变成了二行二列单元格,而一行二列单元格的内容则被替换成了0.84
;其次,第一行的标号变黑,表明该行已输入了数据;第三,一行一列单元格因为没有输入过数据,显示为“.”,这代表该数据为缺失值。
用类似的输入方式,我们将患者的血磷值输入完毕,并将相应的变量GROUP均取值为1,此时数据管理窗口如下所示:
从第12行开始输入健康人的数据,并将相应的GROUP变量取值为2。
最终该数据集应该有24条记录。
1.1.4保存数据
选择菜单File==>Save,由于该数据从来没有被保存过,所以弹出Saveas对话框如下:
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