spss實驗報告心得體會(SPSS相關分析實驗報告)
spss實驗報告心得體會
spss實驗報告心得體會
篇一：SPSS實驗報告
SPSS應用——
實驗報告
班 級：統(tǒng)計0801班
學 號：1304080116
姓 名： 宋 磊
指導老師：胡 朝 明
一、實驗目的：
1、熟悉SPSS操作系統(tǒng)，掌握數據管理界面的簡單的操作；
2、熟悉SPSS結果窗口的常用操作方法，掌握輸出結果在文字處理軟件中的使用方法。掌握常用統(tǒng)計圖（線圖、條圖、餅圖、散點、直方圖等）的繪制方法； 3、熟悉描述性統(tǒng)計圖的繪制方法；
4、熟悉描述性統(tǒng)計圖的一般編輯方法。掌握相關分析的操作，對顯著性水平的基本簡單判斷。
二、實驗要求：
1、數據的錄入，保存，讀取，轉化，增加，刪除；數據集的合并，拆分，排序。 2、了解描述性統(tǒng)計的作用，并掌握其SPSS的實現（頻數，均值，標準差，中位數，眾數，極差）。
3、應用SPSS生成表格和圖形，并對表格和圖形進行簡單的.編輯和分析。 4、應用SPSS做一些探索性分析（如方差分析，相關分析）。
三、實驗內容：
1、使用SPSS進行數據的錄入，并保存： 職工基本情況數據：
操作步驟如下：
打開SPSS軟件，然后在數據編輯窗口（Data View）中錄入數據，此時變量名默認為var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中將變量名稱更改即可。具體結果如下圖所示：
輸入后的數據為：
將上述的數據進行保存：
單擊保存即可。 2、讀取上述保存文件：
選擇菜單File--Open—Data；選擇數據文件的類型，并輸入文件名進行讀取，出現如下窗口：
選定職工基本情況.sav文件單擊打開即可讀取數據。
3、對上述數據新增一個變量工齡，其操作步驟為將當前數據單元確定在某變量上，選擇菜單Data—Insert Variable，SPSS自動在當前數據單元所在列的前一列插入一個空列，該列的變量名默認為var00016，數據類型為標準數值型，變量值均是系統(tǒng)缺失值，然后將數據填入修改。結果如下圖所示：
篇二：SPSS實驗報告
描述性統(tǒng)計分析
一、實驗目的
1. 進一步了解掌握SPSS專業(yè)統(tǒng)計分析軟件，能更好地使用其進行數據統(tǒng)計分析。
2. 學習描述性統(tǒng)計分析及其
在SPSS中的實現，內容具體包括基本描述性統(tǒng)計量的定義及
計算﹑頻率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。 3. 復習權重等前章的知識。 二﹑實驗內容 題目一
打開數據文件“data4-5.sav”，完成以下統(tǒng)計分析：
（1）計算各科成績的描述統(tǒng)計量：平均成績、中位數、眾數、標準差、方差、極差、最大值和最小值；
（2）使用“Recode”命令生成一個新變量“成績段”，其值為各科成績的分段：90～100為1，80～89為2，70～79為3，60～69為4，60分以下為5，其值標簽設為：1-優(yōu)，2-良，3-中，4-及格，5-不及格。分段以后進行頻數分析，統(tǒng)計各分數段的人數，最后生成條形圖和餅圖。 1．解決問題的原理
因為問題涉及各科成績，用描述性分析，第二問要先進行數據分段，其后利用頻數分析描述統(tǒng)計量并可以生成條形圖等。 2.實驗步驟 針對第一問
第1步打開數據 菜單選擇：“文件→打開→數據”，將“data4-8.sav”導入。 第2步 文件拆分 菜單選擇：“數據→拆分文件”，打開“分割文件”對話框，點擊比較組按鈕，將“科目”加入到“分組方式”列表框中，并確定。
第3步 描述分析設置：
（1） 選擇菜單：“分析→ 描述統(tǒng)計 → 描述”，
打開“描述性”對話框，將“成績””加入到“變量”列表框中。
打開“選項”對話框，選中如下圖中的各項。
點擊“繼續(xù)”按鈕。
（4）回到“描述性”對話框，點擊確定。 針對第二問
第1步 頻率分析設置：
（1） 選擇菜單：“分析→ 描述統(tǒng)計 → 頻率”，
（2） 打開“頻率（F）”對話框，點擊“合計”。再點擊“繼續(xù)”按鈕.
（3）打開“圖表”對話框，選中“條形”
復選框，點擊“繼續(xù)”按鈕。
（4）回到“頻率（F）”對話框，點擊確定。
（5）重復步驟（1）（2）把步驟（3）改成打開“圖表”對話框，選中“餅圖” 復選框，點擊“繼續(xù)”按鈕。
再回到“頻率（F）”對話框，點擊確定。 三、實驗結果及分析
統(tǒng)計量
成績 語文
N
有效 缺失
均值 中值 眾數 標準差 方差 極小值 極大值 百分位數
25 50 75
數學
N
有效 缺失
均值 中值 眾數 標準差 方差 極小值 極大值 百分位數
25 50 75
英語
N
有效 缺失
均值 中值
60a
SPSS相關分析實驗報告
SPSS相關分析實驗報告
篇一：spss對數據進行相關性分析實驗報告
實驗一
一.實驗目的
掌握用spss軟件對數據進行相關性分析，熟悉其操作過程，并能分析其結果。
二.實驗原理
相關性分析是考察兩個變量之間線性關系的一種統(tǒng)計分析方法。更精確地說，當一個變量發(fā)生變化時，另一個變量如何變化，此時就需要通過計算相關系數來做深入的定量考察。P值是針對原假設H0：假設兩變量無線性相關而言的。一般假設檢驗的顯著性水平為0.05，你只需要拿p值和0.05進行比較：如果p值小于0.05，就拒絕原假設H0，說明兩變量有線性相關的關系，他們無線性相關的可能性小于0.05；如果大于0.05，則一般認為無線性相關關系，至于相關的程度則要看相關系數R值，r越大，說明越相關。越小，則相關程度越低。而偏相關分析是指當兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔除，只分析另外兩個變量之間相關程度的過程，其檢驗過程與相關分析相似。 三、實驗內容
掌握使用spss軟件對數據進行相關性分析，從變量之間的相關關系，尋求與人均食品支出密切相關的因素。
(1)檢驗人均食品支出與糧價和人均收入之間的相關關系。
a.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
b.在spssd的菜單欄中選擇點擊， 彈出一個對話窗口。
C.在對話窗口中點擊ok,系統(tǒng)輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入之間的相關系數為0.921，t檢驗的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間顯著相關。人均食品支出與糧食平均單價之間的相關系數為0.730，t檢驗的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關。
(2)研究人均食品支出與人均收入之間的偏相關關系。
讀入數據后：
A.點擊系統(tǒng)彈出一個對話窗口。
B.點擊OK，系統(tǒng)輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入的偏相關系數為0.8665，顯著性概率p=0.000<0.01，說明在剔除了糧食單價的影響后，人均食品支出與人均收入依然有顯著性關系，并且0.8665<0.921，說明它們之間的顯著性關系稍有減弱。 通過相關關系與偏相關關系的比較可以得知：在糧價的影響下，人均收入對人均食品支出的影響更大。
三、實驗總結
1、熟悉了用spss軟件對數據進行相關性分析，熟悉其操作過程。
2、通過spss軟件輸出的數據結果并能夠分析其相互之間的關系，并且解決實際問題。
3、充分理解了相關性分析的應用原理。
實驗二
一、實驗目的.
掌握用spss軟件對數據進行分析，用K-S檢驗單一樣本是否來自某一特定分布，熟悉其操作過程，并能分析其結果。
二、實驗原理
K-S檢驗方法能夠利用樣本數據推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分布，是一種擬合優(yōu)度的檢驗方法，適用于探索連續(xù)型隨機變量的分布。單樣本K-S檢驗的原假設是：樣本來自得總體與指定的理論分布無顯著差異，SPSS的理論分布主要包括正態(tài)分布、均勻分布、指數分布和泊松分布等。 它的假設檢驗問題： H0:樣本所來自的總體分布服從某特定分布
H1:樣本所來自的總體分布不服從某特定分布
k-s檢驗是一種非常實用的檢驗數據分布的方法，應該熟練掌握。
二.實驗內容
用k-s檢驗“回歸人均食品支出”數據中的人均收入服從什么分布，并且了解k-s檢驗的操作過程和原理。
A.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
B.點擊nonparametric tests
1-sample k-s,系統(tǒng)彈出一個對話窗口。
C.點擊OK，系統(tǒng)輸出結果，如下表。
在上面有四個檢驗，Test1是檢驗這組數據是否服從標準正態(tài)分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.140>0.05,接受零假設，即這組數據服從標準正態(tài)分布。Test2是檢驗這組數據是否服從均勻分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從均勻分布。Test3是檢驗這組數據是否服從指數分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從指數分布。Test4是檢驗這組數據是否服從泊松分布，從表中可看出T檢驗的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從泊松分布。
三、實驗總結
k-s檢驗方法是以樣本數據的累計頻數分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。
篇二：SPSS相關分析實驗報告
實驗報告
學生姓名：
一、實驗室名稱：
二、實驗項目名稱：
相關分析
三、實驗原理
相關關系是不完全確定的隨機關系。在相關關系的情況下，當一個或幾個相互聯系的變量取一定值得時候，與之相應的另一變量的值雖然不確定，但它仍然按照某種規(guī)律在一定的范圍內變化。
按照數據度量的尺度不同，相關分析的方法也不同，連續(xù)變量之間的相關性常用Pearson簡單相關系數測定；定序變量的相關系數常用Spearman秩相關系數和Kendall秩相關系數測定；定類變量的相關分析要使用列連表分析法。
四、實驗目的
理解相關分析的基本原理，掌握在SPSS軟件中相關分析的主要參數設置及其含義，掌握SPSS軟件分析結果的含義及其分析。
五、實驗內容及步驟
實驗內容：以雇員表為例，共有474條數據，運用相關分析方法對變量間的相關關系進行分析。
1）分析性別與工資之間是否存在相關關系。
2）分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。
實驗要求：掌握相關分析方法的計算思路及其在SPSS環(huán)境下的操作方法，掌握輸出結果的解釋。
1. 分析性別與工資之間是否存在相關關系。
分析：性別屬于定類變量，是離散值，因使用卡方檢驗。 Step1.操作為Analyze Descriptive Statistics Crosstabs
Step2.將性別（Gender）和收入（Current Salary）分別移入Rows列表框和Columns列表框。
Step3.單擊Statistics按鈕，在彈出的子對話框中選中默認的Chi-square，進行卡方檢驗。退回到主對話框，單擊ok。
2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。
分析：教育程度為定序變量，工資為連續(xù)變量，可使用Spearman和Kendall秩相關系數檢驗。
Step1. 用散點圖初步判斷二變量的相關性，操作為Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,選擇Simple Scatter，教育程度為自變量，工資為因變量，做散點圖。