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1、SPSS统计软件应用报告册2015-2016学年第I学期班级：学号：姓名：试验老师：学时：2周目录1.试验一SPSS的数据管理2.试验二描述性统计分析3.试验三均值检验4.试验四相关分析5.试验五方差分析6.试验六统计图7.试验七因子分析8.试验八聚类分析9.试验九回来分析10.试验十判别分析I1.试验十非参数检验试验一SPSS的数据管理一、试驶目的1 .熟识SPSS的菜单和窗口界面，物识SPSS各种参数的设置；2 .驾驭SPSS的数据管理功能。二、试验内容与步IIh1、定义SPSS数据结构.下表是某高校的一个问卷调查,要求将问卷调查结果表示成spss可识别的数据文件,利用spss软件进行分析
2、和处理.练习I创建数据文件的结构，即数据文件的变量和定义变量的属性.表1高校老师基木状况调查表问题备选答案1姓名2性别3年龄4学历5工作年月6职称7本年度教学工作量(课时)4(1)专科(2)本科(3)硕士(4)博士(5)博士后6(1)助教(2)讲师(3)副教授(4)敕授7(1)0*120(2)120240(3)240320(4)320480(5)480以上8本年度公开发表论文数9本年度您的科研经费总额(万元)10.您认为学校对科研人员每年的科研成果要求是否合理(1)合理(2)不合理(3)无所谓11您最常用的全文期刊数据席的名称(多选，限选2个)(Dcnki(2)万方(3)SPringer1.i
3、nk(4)EBSCO12您对学校科研管理部门的工作（D特别满足（2）满足（3）一般是否满足（4）不满足试验步象（1）首先SSPS统计分析软件，（2）然后新建一个文件，点击左下角“变量视图”，（3）然后依据所给表格创建字段，如“姓名”、“性别”等.在输入每个名称字段时，（4）对其类型和宽度等限制条件按要求分别限制指即可。试结果与分析I试验结果如下图最终建成了所要的表格.2、高校提前录用名单的确定某高校今年对部分考生实行单独出题、提前录用的招生模式.现有20名来自国内不同省市的考生报考该校，7个录用名额.见数据文件Cooputasav.该校制定了如下录用原则：（1）文化课成果由数学、语文、英语和综
4、合四门成果组成.文化课成果制定最低录用分数线，400分.（2）个人档案中若有“不良记录”，不予录用。（3）对西部考生和少数民族考生，赐予加分实惠.少数民族考生加20分，西部考生加10分.（4）对参与过省以上竞赛并取得三等奖以上名次的考生，每项加10分.（5）文化课成果和加分总和构成综合分，录用综合排名为前7名的学生.练习：利用SPSS软件，综合利用所学，给出成果排名的操作步骤.试验步骤：（1）计算文化课总成果：打开数据文件COoPUte.sav.变量计算：点击“转换”一“计算变量”，定义变量总分，目标变量中的值设为“总分”，数字表达式设置“语文+数学+英语+综合”，单击“确定”按钮.(2)筛选
5、出400分以上并且没有不良记录的学生:双击“不良记录”，在弹出的对话框中选择“假如条件满足则”单选按钮并单击if按钮，在弹出的对话框中，设置“不良记录=0&总分=400”的推断条件，单击“接着”，最终单击“确定”.(3)计算西部考生和少数名族加分项，“转换”一“计算”，选择“总分”,if条件中设置“民族=2or民族=3or民族=4，“数字表达式”中“总分”+20；If条件中设Jt“民族=5”“数字表达式中”设置总分+10(4)点击“数据”一“排序个案”,将“总分”进行排序依次为降序的排序.最终所得的表格为结果.最终，将未选定的字段删除后，得到了所选的学生字段.试验结果与分析：试验结果如下图：试
6、验二描述性统计分析一、试验目的利用SPSS进行描述性统计分析。要求驾驭频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（DeSCriPliVeS过程）、交叉列联表分析（Crosstabs过程）。二、试验内容：1、打开数据文件dscriptivs.sav是从某校选取的3个班级共16名学生的体检列表，要求以班级为单位列表计算年龄，体重和身高的统计量，包括极差，最小最大值，均值，标准差和方差。给出操作步骤和分析结果.试验步骤：（1）首先，打开“分析”选项栏，然后，点击“报告”，（2）选择个案汇总，将“年龄、身高、体重”字段放进变量组，将“班级”放进“分组变量”之中.然后点确定.（3）在统计量中选择
7、“范围、最小值、，大值、平均值、标准差和方差”，点击“接着”,最终点击“确定”即可.试验结果与分析I结果如图有所得的结果可知，1班的年龄均值为14.2、最大值为15、小值为13、标准差为0.873,以此类推.所以Ah3班的平均年龄量大，1班的最小，而3班对应的体重值最大而且身高量高.2、某医生用国产峡嘀硝胺治疗十二指肠溃痛，以甲M咏孤作比照组，问两种方法治疗效果有无差别处理愈合未愈合合计哄喃硝肢54862甲IK咪胭442064合计9828126(提示：由于此处给出的干腌是频数表，因此在建立数据集时可以干腌输入三个变量一一行变量、列变和指示每个格子中频数的变量，然后用!eightCases对话框
8、指定频数变量，最终调用Crosstabs过程进行X2检验.假设三个变量分别名为R、C和%则数据集结构和吩咐如下)：RCW1.001.0054.001.oO2.0044.002.001.008.002.002.0020.00M一一-(11-CU1=JhM11JI二P，值计央力R故值82无无香CRfI82无无8右WWfI82无无8着b(D首先，输入如下的表格,完成后如图然后输入数值，进行一下操作：(2)分析一描述统计交叉表格，然后点Statistics(数据分析)，(3)在选项中勾选卡方、相关性、相关系数和伽玛，点确定后得出结果.试验结果与分析：得试验结果如下由结果得，p=0.013,假如默认=0
9、.05时，所以拒绝原假设，味嘀硝胺治疗十二指肠溃扬，以甲作比照组，两种方法治疗效果有显著差别.试胎三均值检验一、试臆目的学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以与成时样本的均值检验。二、试验内容：1、一个生产高性能汽车的公司生产直径为322E的圆盘制动闸。公司的质量限制部门随机抽取不同机器生产的制动同进行检验.共4台机器，每台机器抽取16支产品.见数据文件ttestl.sav,要求检验每个机器生产的产品均值和322在90%的置信水平下是否有显著差异.试验步骤：（1）首先，点击数据，选择拆分文件，然后分组方式按与其编号.（2）录入数据文件后，点击“分析”选项卡，选中“比较平均值”，选单侧检殴，将
10、置信区间设置为90%,确定后即可得出结果.试验结果与分析I由表2可得，四台机器生产的制动闸直径在90%显着性水平下，双尾显着性分别为0.597、0.00a、0.522和0.019,因为第一个和第三个大于0.5,不能拒绝原假设；而其次个和第四个小于0.5,所以拒绝原假设.综上所述，第一台和第三台所生产的产品没有显著差异而其次台和第四台机器生产的产品有显著差异。2、在体育课上记录14名学生乒乓球得分的数据，男女各7名.数据如下:男；82.0080.0085.0085.0078.0087.0082.00女：75.0076.0080.0077.0080.0077.0073.00比较在置信度为95%的状
11、况下男女生得分是否有显著差别.试验步骤；（1）录入数据文件，（2）点击“分析”选项卡，选中“比较平均值”，选独立检验，将得分作为变量，将性别作为分组变量，（3）将置值区间设置为95%,确定后即可得出结果.试验结果分析：由上表可知，t统计量的观测值为3.829,对应的概率p值为0.002,即在95%的置信水平下拒绝原假设，所以男女生的乒乓球得分有显著差异.3、某医疗结构针对具有家族心脏病史的病人研发了一种新药.为了检验这种新药的疗效是否显著，对16位病人进行为期半年的视察测试，测试指标为运用该药之前和之后的体重以与甘油三胎的水平的改变.见数据文件ptest.sav.试验步电(1录入数据文件后，点
12、击“分析”选项卡，选中“比较平均值”，(2、选配对检验，将得分作为变量，(3、如下图设确定后即可得出结果.试验结果与分析：由结果可得，服药前后的甘油三脂的p值为0.249,大于0.05所以不能拒纶原假设，即服药前后甘油三酯的水平没有有显著性改变；同理，服药前后的体重的P值为0.OOa小于0.05所以不能拒绝原假设服药前体重于服药后体篁有显着差异。试验四相关分析一、试验目的学习利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析。二、试验内容：1、打开数据文件CorreIateI.sav,要求分析汽车价格(PriCe)和汽车的燃油效率(mpg)之间是否存在线性关系o试睑步Ilh1、打开数据文件，点击分
13、析一相关一双变量，2、选择其中的FUIIefficiency和PriCeinthousands放入变量一栏，相关系数选pearson,3、然后在标记显著性相关处打勾.最终点击确定按钮即可.试验结果与分析：由计算结果可知，汽车价格的均值为27.339075、标准差为14.35163、燃油效率的均值为23.84、标准差为4.283。通过相关性分析，汽车价格和汽车的燃油效率的相关系数为492,由显著性p近似为零可知，当显著水平为0.05或0.01时都应拒绝原假设，而表中相关系数的两个星号()即表示显著性水平a为0.01时可拒绝原假设.又因为皮尔森相关系数为负数，综上所述，汽车价格与燃油效率反向影响。
14、2、打开数据文件PCorrelation.sav,对身高、体重和肺活量进行变量距离分析。选相像性测度。进行结果说明。试验步SIh1、打开相应的数据文件，选择“分析”一“相关”一“距离”，2、将“身高”、“体重”和“肺活量”放进变量栏，3、计算距离选择个案间、测量选择相像性.试验结果与分析：通过试验分析可得，身高和体重的相关性为0.735,相关程度较高；身高和肺活量的相关性为0.581,中度相关：肺活量和体值的相关性系数为0.61b相关性为中度相关.3、打开数据文件distance,sav,文件是利用三种不同的仪器对匕机的10只叶片的半径分别进行了测量。要求对10只叶片进行距离分析。用Eucli
15、deandistance.5进行结果说明。试航步S1.(1)打开对应的数据文件，点击分析一相关一距离.将三次测分别放进变景栏.计算距离选择变量间，测量选择相像性，然后点击确定即可.试验结果与分析：通过所得的结果可以分析出:第十个叶片与第七个叶片欧几里得宜线距寓最大，为1.454,所以二者最不相像：第六个叶片与第七个叶片欧几里得直线距离最小，为0.170,所以二者最为相像.试验五、方差分析一、试验目的学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。二、试验内容一位在一家大公司工作的心理学家做一项试验，以评价背景音乐对于秘书打字效率的影响。他在众多的秘书中选择了个由七个人组成的随机
16、样本。给每个秘书放三种背景音乐：无音乐、占典音乐和激烈的摇滚乐，然后对她们进行标准的打字测验，以测验她们的打字速度并在出现打字错误时给以惩处。对于每个参与试验的秘书，随机化指定放听音乐的依次，其得分越高，表现越好，数据如下表，试问三种背景音乐对打字的得分有无影响？（要求：将表格的数据输入到SPSS统计软件中，命名为Shiyan.sav文件,并进行方差分析）试验步骤；1、首先，定义变量，然后对应表格输入数据，如下图.2、然后，点击分析一比较平均值一单因素，进入如图界面，因变量列表出3、选择音乐组别，因子处选择打字得分.4、最终点击确定即可.试验结果与分析f上表是音乐类型对秘书打字得分的单因素方差
17、分析的结果，可以看到，观测变意音乐组别的总离差平方和为14；F统计火的观测值=0.599,对应的概率P值为0.791,所以不能拒绝原假设，即认为不同音乐类型对秘书的打字得分没有显著影响.试验六、统计图一、试验目的学会利用SPSS绘制各种统计图形二、试验内容1、下面的表分别表示某企业1991年T995年5年中各季度安排完成和实际完成的产量（单位:万吨）数据资料，请画出5年内卷季度实际数的线形图。年份一季度二季度三季度四季度安排数实际数安排数实际数安排数实际数安排数实际数1914121821181820209117.518.417.520.41620182119921817.22019.82019
18、.22222.520212525199316.516.817.719.6199418.419.220.520.8199520.525.822.521.5试吸步骡:(1)首先，定义变加，按要求建好表(2)然后点击图形一旧对话框一折线图一多线线图一勾选个案摘要，确定(3)如下图选择各组值。试验分析I得出的五年内每季度的实际数线图如上图所示，由上图可知，从1991年第一季度起先到1995第四季度，每年的第一季度实际数最小，年内实际数会有波折，一般其次季度上升第三季度下降再到第四季度上升.2,某地20家企业的状况如卜丁编号部门全部制类型年产值(万元)职工人数(人)年工资总额(万元)1工国有2805.5
19、81235812.632业国有1265.40605435.603交集体256.5010568.584通个体26.882014.005商集体560.00223156.076业国有800.50568256.747交国有2580.98890854.408通个体125.456565.169工个体590.60148130.24业国有950.00325268.1310工集体1556.00485394.20业个体950.00354257.9011邮国有335.0010582.43电集体2455.08680639.2012商股份制1780.58646471.25业国有2500.00485486.9813交国有
20、775.00354272.58通股份制3305.001015912.0014工国有498.08202139.20业国有965.58246159.9515工业16交通17工业18工业19商20业邮电工业工业商业交通请画出各部门年工资总额的直条构成线图。试验步Oh(I)首先，定义变量，分别将部门和年工资总额作为定义变量，然后输入数据，(2)然后点击分析一项量限制一帕累托图一筒洁帕JR托图，勾选个案组的计数或和，然后出现如上图的界面，条的特征勾选变量和，(3)分别将年工资总和与部门如图所示添加.最终点击确定即可.试验结果分析：由所得的图表可得，工业部门的年工资总额最高，占各部门年工资总额约50%,其
21、次是邮电、交通，而商业所占比例最少，约15%试验七，因子分析一、试验目的：运用因子分析方法分析数据二、试验内容：下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为Xl至X7,请对该资料进行因子分析。XlX2X3X4X5X6X73.763.660.545.289.7713.744.788.594.991.3410.027.5010.162.136.226.4.529.842.172.731.097.577.287.0712.661.792.100.829.037.082.5911.764.546.221.285.513.981.306.925.337.302.403.270.6
22、20.443.367.638.848.398.747.003.3111.683.534.761.129.649.491.0313.5713.1318.522.359.731.331.009.879.8711.063.708.592.981.179.177.859.912.627.125.493.689.722.643.431.194.693.012.175.982.763.552.015.511.341.275.814.575.383.431.661.611.572.801.782.093.725.905.761.558.845.407.501.979.849.271.5113.609.021
23、2.671.758.394.922.5410.053.965.241.434.944.381.036.686.499.062.817.232.301.777.794.395.372.279.467.311.0412.0011.5816.182.429.555.354.2511.742.773.511.054.944.524.508.071.792.101.298.213.082.429.103.754.661.729.416.445.1112.502.453.100.91试步骤:(1)Ir先定义变量，按要求建好表格(2)然后点击分析一降维因子分析，然后在弹出的表格里面依次将XlX7选择进入变量
24、栏，(3)在描述栏，统计量勾选单变描述性、原始分析结果；相关性矩阵勾选系数和KMO(4)抽取、旋转、得分、选项也类似勾选即可。最终点击确定即可.试验结果与分析I试验结果如下图，(1) 表1是原有变:的相关系数矩阵，可以看到，有不少相关系数较高，但也有一些很低，各变量线性关系不是特殊强，因此不适合做因子分析.(2) 由表2可知，Bartlett检验统计量的观测值为326.285,相应的概率P值接近0,所以应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异.而KMo值为0.321,0.389,所以体重与体衰面积有显著关系.(4)由于体重与体表面积没有显著关系，所以要在次进行体重与体表面积的回来分析。
25、(5)由上图可知，体重与体表面积的回来方程为：Y=O.229+2.661试验十：判别分析一、试验目的：运用判别分析进行分类预料二、试验内容：为探讨舒张期血压和血浆胆固醉对冠心病的作用，某医师测定了50-59岁冠心病人15例和正常人16例的舒张压和胆固酹指标，结果如下，试作判别分析，建立判别函数以便在临床中用于筛选冠心病人。编号冠心病人组编号正常人组舒张压胆固kPammol/1.xlx2醇舒张压胆固醇kPammol/1.xlx219.865.18110.662.07213.333.73212.534.45314.663.89313.333.0649.337.1049.333.94512.805.
26、49510.664.45610.664.09610.664.92710.664.4579.333.68813.333.63810.662.77913.335.96910.663.211013.335.701010.665.021112.006.19H10.403.941214.664.01129.334.921313.334.011310.662.691412.803.631410.662.431513.335.961511.203.42169.333.63（I）试舱步骤：定义变量，将箱号定义为字符串，定义组别为字符串,舒张压和胆固醇定义为数值型.（2）选择菜单栏一分析判别（3）将组别放到分组
27、变量中，舒张压和胆固薛放入自变量中.（4）点击定义范围，量小为1最大为2,（5）然后点击方法，在弹出的界面里选择相应的判别方法.（6）在统计量和分类中分别勾选相应的值。（7）最终点击确定.试验结果与分析f(1)由上表可知，典型相关性系数为0.744,故类别差异很明显.(2)又因为卡方统计量的显著性为0.000a,故拒绝原假设，所以判别实力是显著的一(3)由标准化典型区分函数系数可知，判别函数为：Y=O.884X-H).823(4)由分类结果可知，在冠心病人组，有12个冠心病人、3个正常人，而正常人组，有3个冠心病人、13个正常人.试验十一非参数检验一、试验目的学习利用SPSS进行卡方检验、分布
28、检验等非参数检验.二、试验内容种产品有两种不同的工艺生产方法，那他们的运用寿命分别是否相同？产品工艺和系统运用寿命数据如下图：试验步骤：(I)首先，按要求定义变量并输入数据(2)点击数据一加权个案，将运用寿命进行加权(3)点击分析一斗少数检验一旧对话框一卡方(4)在检验变量列表添加运用寿命(5)点击选项，统计点击描述性，最终点击确定.试验结果与分析I(1)由上表可知，U、Z统计量分别为4、-2.777,由于样本小与30,故为小样本，U统计量更加精确.由于精确显著性P为0.004a,设显著性水平为0.05时，拒纶原假设，即认为两种工艺产品运用寿命的分布存在显著差异.（2）由上表可知，踏度和低头跨
29、度分别为10和6,由于该样本为小样本,分别输出了在零假设成立下大于或等于H统计量观测值的精确概率值，未解除极端值时为0.084,解除极端值时为0.100,设显著水平为0.05时，不能拒绝零假设，即两种工艺下产品运用寿命的分布无显着差异.（3）由上表可知，两种工艺之下，产品运用寿命的JR计概率的最大肯定差为0.732,其观测值的概率p值为0.037.若显著性水晶为0.05时，拒绝原假设，认为两种产品的寿命分布存在显著差异。（4）两种工艺下产品的运用寿命秩的游程数为6,依据游程计算的Z统计量观测值为-1.059,对应的单侧概率p的值为0.149,设显著性水平为0.05时，不能拒绝原假设，即认为两种工艺下产品寿命的分布无显著差异.（5）综上所述，不同方法对同一批数据的分析，其结论可能不尽相同，说明分析的过程中对数据进行反贪的探究性分析是极为必要的，同时也说明白分析的过程中应留意不同方法侧就点上的差异性.课程设计总结：试验中遇到的问题与解决方法、心得体会等等.（不少于600字，手写总结）