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spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
spss实验报告,心得体会篇一:SPSS实验报告SPSS应用——实验报告班级:统计0801班学号:1304080116 姓名: 宋磊指导老师:胡朝明2010.9.8一、实验目的:1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作;2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
掌握常用统计图(线图、条图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;3、熟悉描述性统计图的绘制方法;4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求:1、数据的录入，保存，读取，转化，增加，删除;数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并1掌握其SPSS的实现(频数，均值，标准差，中位数，众数，极差)。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析，相关分析)。
三、实验内容:1、使用SPSS进行数据的录入，并保存: 职工基本情况数据:操作步骤如下:打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口(Data View)中录入数据，此时变量名默认为var00001,var00002,…,var00007,然后在Variable View窗口中将变量名称更改即可。
具体结果如下图所示:输入后的数据为:将上述的数据进行保存:单击保存即可。
2、读取上述保存文件:选择菜单File--Open—Data;选择数据文件的类型，并输入文件名进行读取，出现如下窗口:选定职工基本情况.sav文件单击打开即可读取数据。
3、对上述数据新增一个变量工龄，其操作步骤为将当前数据单元确定在某变量上，选择菜单Data—Insert Variable，SPSS自动在当前数据单元所在列的前一列插入一2个空列，该列的变量名默认为var00016，数据类型为标准数值型，变量值均是系统缺失值，然后将数据填入修改。
结果如下图所示:篇二:SPSS相关分析实验报告本科教学实验报告(实验)课程名称:数据分析技术系列实验实验报告学生姓名:一、实验室名称:二、实验项目名称:相关分析三、实验原理相关关系是不完全确定的随机关系。
1.数据文件的建立。
打开SPSS,在数据编辑器的变量视图中，输入变量的属性特征，如Name,Width,Decinmal等。
以习题一为例，输入为下：返回数据编辑库，数据视图，直接录入数据。
习题一的数据表如下：点击Save，输入文件名将文件保存。
2.数据的整理数据编辑窗口的Date可提供数据整理功能。
其主要功能包括定义和编辑变量、观测量的命令，变量数据变换的命令，观测量数据整理的命令。
以习题一为例，将上图中的数据进行整理，以GDP值为参照，升序排列。
数据整理后的数据表为：整理后的数据，可以直观看出GDP值的排列。
3、频数分析。
以习题一为例(1).单击“分析→描述统计→频率”(2)打开“频率”对话框，选择GDP为变量(3)单击“统计量”按钮，打开“统计量”对话框.选择中值及中位数。
得到如下结果：（4）单击“分析→描述统计→探索”，打开“探索”对话框，选择GDP（亿元），输出为统计量。
结果如下：4、探索分析以习题2为例子：（1）单击“分析→统计描述→频率”，打开“频率”对话框，选择“身高”变量。
（2）选择统计量，分别选择百分数，均值，标准差，单击图标。
的如下结果：（3）单击“分析→统计描述→探索”，选择相应变量变量，单击“绘制”，选择如下图表，的如下结果：从上述图标可以看出，除了个别极端点以外，数据都围绕直线上下波动，可以看出，该组数据，在因子水平下符合正态分布。
4．交叉列联表分析：以习题3,原假设是吸烟与患病无关备择假设是吸烟与患病有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应变量变量，单击精确，并选择“统计量”按钮，选择“卡方”作为统计量检验，然后单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数。
得出分析结果如下：分析得出卡方值为7.469,，自由度是1，P值为0.004<0.05拒绝原假设，故有大于95%的把握认为吸烟和换慢性气管炎有关。
习题4：原假设是性别与安全性能的偏好无关备择假设是性别与安全性能的偏好有关操作如下：单击“分析→统计描述→交叉表”，打开“交叉表”对话框，选择相应行列变量然后选择“统计量”按钮，以“卡方”作为统计量检验.单击“单元格”按钮，选择“观测值”和“期望值”进行计数单击“确定”，得出分析结果如下：分析得出卡方值为19自由度是4，P值为0.001<0.05拒绝原假设，故有99.9%的把握认为性别与安全性能的偏好有关5实验作业补充。
SPSS实验实验课程专业统计软件应用上课时间学年学期周（年月日—日）学生姓名学号所在学院指导教师第五章第一题通过样本分析，结果如下图One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean 成绩27 77.9312.111 2.331One-Sample TestTest Value = 70t df Sig. (2-tailed)Mean Difference 95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩 3.400 26.0027.926 3.13 12.72从图看出，sig=0.002，小于0.05，因此本班平均成绩与全国平均成绩70分有显著性差异。
第五章第二题通过独立样本分析，结果如下图Group Statistics成绩N Mean Std. Deviation Std. Error Mean成绩1=男10 84.0011.528 3.6450=女10 62.9018.454 5.836Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Independent Samples TestLevene's Test forEquality of Variances t-test for Equality of MeansF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper成绩Equalvariancesassumed1.607.221 3.06718.007 21.100 6.881 6.64435.556Equalvariancesnotassumed3.06715.096.008 21.100 6.881 6.44235.758在显著性水平为0.05的情况下，t统计量的概率p为0.007，故拒绝零假设，既两样本的均值不相等，既男女生成绩有显著性差异。
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
主成分分析、因子分析实验报告--SPSS主成分分析、因子分析实验报告SPSS一、实验目的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis，FA）是多元统计分析中常用的两种方法，旨在简化数据结构、提取主要信息和解释变量之间的关系。
本次实验的目的是通过使用 SPSS 软件对给定的数据集进行主成分分析和因子分析，深入理解这两种方法的原理和应用，并比较它们的结果和差异。
二、实验原理（一）主成分分析主成分分析是一种通过线性变换将多个相关变量转换为一组较少的不相关综合变量（即主成分）的方法。
这些主成分是原始变量的线性组合，且按照方差递减的顺序排列。
主成分分析的主要目标是在保留尽可能多的数据信息的前提下，减少变量的数量，从而简化数据分析和解释。
（二）因子分析因子分析则是一种探索潜在结构的方法，它假设观测变量是由少数几个不可观测的公共因子和特殊因子线性组合而成。
公共因子解释了变量之间的相关性，而特殊因子则代表了每个变量特有的部分。
因子分析的目的是找出这些公共因子，并估计它们对观测变量的影响程度。
三、实验数据本次实验使用了一份包含多个变量的数据集，这些变量涵盖了不同的领域和特征。
数据集中的变量包括具体变量 1、具体变量 2、具体变量 3等，共X个观测样本。
四、实验步骤（一）主成分分析1、打开 SPSS 软件，导入数据集。
2、选择“分析”＞“降维”＞“主成分分析”。
3、将需要分析的变量选入“变量”框。
4、在“抽取”选项中，选择主成分的提取方法，如基于特征值大于1 或指定提取的主成分个数。
5、点击“确定”，运行主成分分析。
（二）因子分析1、同样在 SPSS 中，选择“分析”＞“降维”＞“因子分析”。
2、选入变量。
3、在“描述”选项中，选择相关统计量，如 KMO 检验和巴特利特球形检验。
4、在“抽取”选项中，选择因子提取方法，如主成分法或主轴因子法。
spss描述统计实验报告SPSS描述统计实验报告引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而得出结论并做出预测。
本实验旨在利用SPSS软件对实验数据进行描述统计分析，以探究数据的特征和规律。
实验设计本实验选取了一组包括性别、年龄、身高和体重等信息的样本数据，共计100个样本。
通过SPSS软件对这组数据进行描述统计分析，包括均值、标准差、频数分布等指标，以便对样本数据进行全面的了解。
结果分析首先，我们对样本数据中的性别进行了频数分布分析。
结果显示，样本中有55%的男性和45%的女性，性别分布相对均衡。
接着，我们对年龄、身高和体重等连续变量进行了均值和标准差的分析。
结果显示，样本的平均年龄为30岁，标准差为5岁；平均身高为170厘米，标准差为8厘米；平均体重为65公斤，标准差为10公斤。
这些数据表明样本中的年龄、身高和体重分布较为集中，且具有一定的变异性。
结论通过对样本数据的描述统计分析，我们得出了对样本特征和规律的初步认识。
样本中男女比例相对均衡，年龄、身高和体重分布较为集中且具有一定的变异性。
这些结果为我们进一步的数据分析和研究提供了重要参考。
总结SPSS软件作为一种强大的数据分析工具，可以帮助研究人员对数据进行描述统计分析，从而深入了解数据的特征和规律。
本实验利用SPSS对样本数据进行了描述统计分析，得出了对样本特征和规律的初步认识，为后续的研究工作奠定了基础。
希望本实验能够对SPSS软件的应用和描述统计分析方法有所启发，为相关研究工作提供参考。
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
本实验使用spss 17.0软件，针对50个被试者，使用一元线性相关回归分析预测变
量X和Y的关系。
一、实验目的
通过一元线性相关回归分析，预测50个被试者的被试变量X（会计实操次数）和被试变量Y（综合评价分）之间的关系，来检验变量X是否能够预测变量Y的值。
二、实验流程
（2）数据收集：通过收集50个被试者的实际实操次数与综合评价分，建立反映这两
者之间关系的一元线性回归方程。
（3）数据分析：通过SPSS软件的一元线性相关回归分析预测变量X和Y的关系，使
用R方值进行检验研究结果的显著性。
以分析变量X对于变量Y的影响程度。
三、实验结果及分析
1.回归分析结果如下所示：变量X的系数b = 0.6755，t = 7.561，p = 0.000，说
明变量X和被试变量Y之间存在着显著的相关关系；R方值为0.941，说明变量X可以较
好地预测变量Y。
2.可以得出一元线性回归方程为：Y=0.67×X+5.293，其中，b为系数，X是自变量，Y是因变量。
四、结论
（1）50个被试者实际实操次数与综合评价分之间存在着显著的相关性；
（2）变量X可以较好地预测变量Y，R方值较高；。
实验报告
实验目的: 通过上机操作, 熟练掌握spss相关知识。
实验内容:
（一）1、首先将表格导入到spss中, 出现如下图结果：
2.选择: 分析——描述统计—频率, 出现如下图的表格,
, /
3、将V1导入到变量中, 然后点击统计量, 出现如下图的表格, 在表格中, 点击, 均值、中位数、四分位数, 标准差。
点击继续, 就完成第一题, 出现下图的结果。
以上就是第一题的结果。
（二）
1.首先将表格导入到spss中, 如下图:
2.从上表中, 可知, 方法A要比B.C的只都要高, 可见平均值要高于B.C, 就应该对这三组进行平均值, 方差的计算进行比较。
选择: 分析——描述统计——描述, 出现如下图的表格:
将方法A.B.C分别导入到变量中, 然后点击选项这个按钮, 出现如下图的表格进行选择:
可以选择标准差, 最大值, 最小值, 均值, 然后点击继续, 则会出现结果, 通过对结果进行对比, 选择方案。
由图可知, 方法A的平均值高于B、C, 而且最小值也都大于B、C的最大值, 可知A的组装优越于B、C, 即使标准差大于B, 稳定性稍微差于B, 但总体上组装的结果要比B好, 所以要选择方案A。
实验报告课程名称：统计分析软件（SPSS）学生实验报告一、实验目的及要求二、实验描述及实验过程（一）、利用SPSS绘制统计图1、打开“职工数据.sav”，调用Graphs 菜单的Bar功能，绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料的数量大小。
弹出Bar Chart定义选项。
2、在定义选项框的下方有一数据类型栏，大多数情形下，统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在定义选项框的上方有3种直条图可选：Simple为单一直条图、Clustered 为复式直条图、Stacked为堆积式直条图，本实验选单一直条图。
3、点击Define钮，弹出Define Clustered Bar: Summaries for groups of cases对话框，在左侧的变量列表中选基本工资点击按钮使之进入Bars Represent栏的Other summary function选项的Variable框，选性别/文化程度/职称点击按钮使之进入Category Axis框。
1.点击analyze中的Descriptive Statistics选择frequencies，弹出一个frequencies对话框，选中基本工资和年龄拖入Variable(s)列2.点击statistics选择相应的统计量（例如：Mean,.median,mode等）3.点击continue ,点击OK。
（三）、用SPSS做回归分析（一元线性回归）1.点击Graphs 选择Scatter/dot2.选择simple scatter 点击Define3.将基本工资这个变量输入Y-Axis ,将年龄输入X-Axise4.点击OK ，结果如图5.点击analyze中的regression选择linear，将这个基本工资变量输入 Dependent ,将年龄输入Independt(s6.点击OK（四）、用SPSS做回归分析（多元线性回归）1、在“Analyze”菜单“Regression”中选择Linear命令2、在弹出的菜单中所示的Linear Regression对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择基本工资，将年龄，职称，文化程度添加到Dependent框中，表示该变量是因变量。
第二章一、实验目的：1.掌握SPSS数据文件的建立2.掌握从其他数据文件导入数据3.掌握SPSS数据文件的合并4.掌握SPSS数据的预处理二、实验内容：实验题目一一、实验步骤：1、将数据录入spss软件2、对性别分组，打开V alues3、在V alue中输入1，Label中输入男，点击OK；月收入和教育程度的分组方法与上述过程相同，实验步骤分别如下实验题目二一、实验步骤：1、将数据复制入Excel，保存2、打开SPSS，点击打开，并作如下设置选择录入数据的Excel文件，打开，即可完成导入实验题目三一、实验步骤1、打开SPSS软件，将数据录入2、点击Transfrom，作如下选择3、点击old and new values，做如下设置4、点击Continue，完成第三章一、实验目的：1. 掌握常见统计图的创建与编辑2. 掌握常见交互图的创建与编辑二、实验内容：实验题目一一、实验步骤：1、点击Graphs，根据要求做出图形2、点击Bar，作如下设置3、点击OK，得出结果4、其他图形制作方法相似，结果如下图实验题目二一、实验步骤：1、打开SPSS ，录入数据2、选择Boxplot 作图3、作如下设置：4、点击OK，得到如下结果5、散点图步骤相似，选择6、得到如下结果第4章一、实验目的1. 熟悉对样本数据描述的基本统计指标2. 使用 SPSS 计算基本统计指标二、实验内容实验题目一一、实验步骤1、打开数据文件“data4-5.sav”2、作如下选择3、点击Statistics，选入如下参数4、点击Continue——OK5、得如下结果6、分组选择过程如上章相同，作图结果如下实验题目二一、实验步骤1、 打开数据文件“data4-6.sav”2、 选择做出茎叶图和箱图，结果如下3、考察身高、体重、胸围正态性，结果分别如下图实验题目三一、实验步骤1、打开SPSS数据文件“data4-7.sav”2、作如下选择3、作如下设置4、点开Statistics，选择sum5、点击OK，得出结果第5章一、实验目的1. 掌握用 SPSS 进行参数估计的方法2. 掌握用 SPSS 进行假设检验（T 检验）二、实验内容实验题目一一、实验步骤：1、打开SPSS，录入以下数据2、作如下选择，点击3、点击进入，作如下设置4、得出如下结果5、结果分析经分析，0.02<0.05，故有显著差异实验题目二实验步骤：1、打开SPSS，录入以下数据2、做如下选择3、作如下设置4、点击Grouping V ariable，作如下设置5、完成，得如下结果6、结果分析，经分析，0.221》0.05，故无显著差异实验题目三一、实验步骤：1、打开SPSS，录入以下数据2、作如下选择3、打开Paired-Samples T Test，作如下设置4、得到结果如下5、结果分析，经分析，0.00《0.05，故有显著差异第6章一、实验目的1、理解方差分析的概念、原理及作用2、掌握用 SPSS 进行单因素、双因素及协方差分析的方法3、结合参考资料了解方差分析的其它方法及作用二、实验内容实验题目一一、实验步骤：1、打开数据文件为data6-4.sav2、点击如下菜单3、作如下设置4、点击OK，得如下结果5、结果分析，在显著性水平0.05下，由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.01<0.05，所以有显著性差异，在显著性水平0.01下，由于组间比较的相伴概率Sig.（p值）=0.01<0.01，所以无显著性差异。
实验题目二一、实验步骤：1、打开数据文件为data6-5.sav2、点击如下菜单3、点击进入，作如下设置4、点击得到结果如下5、结果分析，在显著性水平0.05下，0.99》0.05，没有显著差异实验题目三一、实验步骤：1、打开数据文件为data6-6.sav2、点击如下菜单3、点击进入，作如下设置4、点击OK，得到如下结果实验题目四一、实验步骤：1、打开数据文件为data6-7.sav2、点击如下菜单3、点击进入，作如下设置4、点击OK，得到如下结果5、结果分析，摆放位置0.253<0.05,无显著影响；商品包装0.646>0.05，有显著影响；摆放位置和商品包装综合影响，因为0.00<0.05，所以无显著影响。
实验题目五一、实验步骤：1、打开数据文件为data6-8.sav2、点击如下菜单3、点击进入，作如下设置4、点击OK得到如下结果第7章一、实验目的：1．领会参数检验与非参数检验的适用情况2．掌握用 SPSS 进行非参数检验的方法二、实验内容：实验题目一一、实验步骤：1、打开数据文件data7-11.sav2、点击如下菜单3、点击进入，作如下设置4、点击OK，得到如下结果5、结果分析，不满足题设的比例实验题目二一、实验步骤：1、打开数据文件data7-12.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK，得到如下结果5、结果分析，尼纶纤维度是否与正态分布相吻合第8章一、实验目的1．理解相关分析的概念、原理及在统计中的作用; 2．掌握用 SPSS 进行两个变量间的相关分析; 3．掌握用 SPSS 进行偏相关分析;4．掌握用 SPSS 进行距离分析。
二、实验内容实验题目一一、实验步骤：1、打开数据文件data8-5.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK得到如下结果运行结果及分析：运行结果见表。
表中给出了3个变量两两之间的Pearson相关系数（Pearson Correlation）、双侧显著情况检验概率（Sig.(2-tailed)）和数据组数（N）。
脚注内容显示相关分析结果在0.01的水平上显著。
另外，从表中可以看出，花瓣长和花枝长的数据具有很强的相关性。
而双侧检验的显著性概率均小于0.05，因此否定零假设（零假设是变量之间不具有相关性），认为相关系数不为零，变量之间具有相关性。
实验题目二一、实验步骤：1、打开数据文件data8-6.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK得到如下结果实验题目三一、实验步骤：1、打开数据文件data8-7.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK得到如下结果5、结果分析，经分析，8-3-变量之间具有相关性。
实验题目四一、实验步骤：1、打开数据文件data8-8.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置，分析销量与价格关系4、得到如下结果5、重复以上操作，分析销量与广告费用之间的关系6、得到如下结果7、重复以上操作，分析销量与日照时间之间的关系8、得到如下结果实验题目五一、实验步骤：1、打开数据文件data8-9.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK，得到如下结果第9章一、实验目的1．理解回归分析的概念、原理及在统计中的作用; 2．掌握用SPSS进行线性回归、曲线回归的方法;3．根据线性回归、曲线回归等方法探索其它回归方法。
二、实验内容实验题目一一、实验步骤：1、打开数据文件data9-5.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK得到如下结果并分析输出的是被引入或从回归方程中被剔除的变量，这里选用是的Enter 方法，表示全部进入。
从这部分结果看出相关系数R=0.983,判定系数R2=0.966。
说明样本回归方程的代表性强。
这是方差分析表，是对回归方程进行显著性检验的情况。
从结果看，相伴概率Sig.<0.05，说明自变量x 与因变量y 之间确有线性关系。
这是对回归系数的分析。
从两系数的相伴概率来看>0.05，说明不具有显著性意义，说明回归系数不是显著的，实验题目二一、实验步骤：1、打开数据文件data8-8.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK得到如下结果，分析步骤同上题实验题目三一、实验步骤：1、打开数据文件data9-6.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK，得到如下结果5、其中，契合度最好的为Logistic曲线，图形如下第12章一、实验目的1．理解时间序列分析的概念、原理及在统计中的作用;2．掌握用SPSS 进行可靠性分析。
二、实验内容实验题目一一、什么是信度和效度？(1)效度效度指的是量表是否真正反映了我们希望测量的东西。
一般来说，有4种类型的效度：内容效度、标准效度、结构效度和区分效度。
内容效度是一种基于概念的评价指标，其他三种效度是基于经验的评价指标。
如果一个量表实际上是有效的，那么我们希望上述4种指标都比较满意。
(2) 信度是指测量的一致性。
信度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功能在于检验测量本身是否稳定。
制作完成一份量表或问卷后，首先应该对该量表进行信度分析，以确保其可靠性和稳定性，以免影响问卷内容分析结果的准确性。
实验题目二二、信度分析包括哪几种，其区别和联系是什么？信度分析包括内在信度分析和再测信度分析，内在信度也称为内部一致性，用以衡量组成量表题项的内在一致性程度如何。
常用的检测方法是Cronbach'sα系数法和分半（Split-half）系数法；同一个测验项目，对同一组人员进行前后两次测试，两次测试所得分数的相关系数即为再测信度。
它反映两次测验结果有无变动，也就是测验分数的稳定程度，故又称为稳定性系数实验题目三一、实验步骤：1、打开数据文件data12-3.sav2、点击如下菜单3、点击作如下设置4、点击OK，得到如下结果。
