吉林财经大学《SPSS统计软件应用》实验报告

实验四方差分析开课实验室：年月日姓名成绩年级专业学号1221116实验小组成员指导教师侯艳红一、实验内容（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)（二）多因素方差分析(Univariate过程)（三）协方差分析(Univariate过程)二、实验目的学习利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）（一）单因素方差分析(One-Way ANOVA过程)实验内容：某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌落数如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。

排污口 1 2 3 4大肠杆菌数量9,12,7,5 20,14,18,12 12,7,6,10 23,13,16,21 实验步骤：1．建立数据文件。

定义变量名：编号、大肠杆菌数量和排污口的变量名分别为x1、x2、x3，之后输入原始数据。

2. 选择菜单“Analyz e→Compare Means→One-way ANOV A”，弹出单因素方差分析对话框。

从对话框左侧的变量列表中选择变量”大肠杆菌数量”，使之进入“Dependent List”列表框；选择“排污口”进入“Factor”框。

3．选择进行各组间两两比较的方法。

单击“Post Hoc”，弹出“One-Way ANOVA: Post Hoc Multiple Comparisons”。

在“Equal Variances Assumed”复选框组中选择LSD.4．定义相关统计选项以及缺失值处理方法。

单击“Options”按钮，弹出“One-Way ANOV A: Options”对话框。

在“Statistics”复选框组选择Descriptive 和Homogeneity-of-variance.同时选中“Means plot”复选框。

5．单击“OK”按钮，执行单因素方差分析，得到输出结果。

（二）多因素方差分析(Univariate过程)实验内容:某城市从4个排污口取水，经两种不同方法处理后，检测大肠杆菌数量，单位面积内大肠杆菌数量如下表所示，请检验它们是否有差别。

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统计软件实训报告第一篇：SPSS统计软件实训报告一、实训目的SPSS统计软件实训课是在我们在学习《统计学》理论课程之后所开设的一门实践课。

其目的在于，通过此次实训，使学生在掌握了理论知识的基础上，能具体的运用所学的统计方法进行统计分析并解决实际问题，做到理论联系实际并掌握统计软件SPSS的使用方法。

，二、实训时间与地点：时间：2012年1月9日至2012年1月13日地点：唐山学院北校区A座502机房三、实训要求：这次实训内容为上机实训，主要学习SPSS软件的操作技能，以及关于此软件的一些理论和它在统计工作中的重要作用。

对我们的主要要求为，运用SPSS软件功能及相关资料来完成SPSS操作，选择有现实意义的课题进行计算和分析，最后递交统计分析报告，加深学生对课程内容的理解的。

我们小组的研究课题是社会消费品零售总额的分析。

四、实训的主要内容与过程：此次实训，我大概明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分组、计算、合并、增加、删除以及录入数据；学会了如何计算定基发展速度、环比发展速度等动态数列的计算；明白了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；最大的收获是学会了如何运用SPSS软件对变量进行相关分析、回归分析和计算平均值、T检验和假设性检验。

通过这次试训，我基本上掌握了SPSS软件的主要操作过程，也学会了运用SPSS软件进行各种数据分析。

这些内容，也就是我们SPSS统计软件实训的主要内容。

四、实训结果与体会五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。

看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。

高老师在对统计理论及SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。

我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。

西安邮电大学统计软件实习报告书系部名称：经济与管理学院营销策划系学生姓名：陈志强专业名称：商务策划管理时间：2012年5月21日至2012年5月25日实习内容：熟悉和学习SPSS软件，包括1.基本统计实验（均值、中位数、众数、全距、方差与标准差、四分位数、十分位数、频数、峰度、偏度）；2均值比较和T检验（均值比较、单一样本T检验、两独立样本T检验和两配对样本T检验）；3.相关分析（二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析、距离相关分析）；4.回归分析（一元线形回归和多元线形回归）。

实习目的：掌握SPSS基本的统计描述方法，可以对要分析的数据的总体特征有比较准确的把握，从而为以后实验项目选择其他更为深入的统计分析方法打下基础。

实习过程：实验1：二元定距变量的相关分析★研究问题：某工厂生产多种产品，分别对其进行两标准评分，评分结果如下表，现在要研究这两个标准之间是否具有相关性。

★实现步骤『步骤1』在“Analyze”菜单“Correlate”中选择Bivariate命令，如图3-1所示。

图3-1 选择Bivariate Correlate 菜单『步骤2』在弹出的如图3-2所示Bivariate Correlate对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“标准1”和“标准2”变量，单击按钮使这两个变量进入Variables框。

在Correlation Coefficients框中选择相关系数，本例选用Pearson项。

在Test of significance框中选择相关系数的双侧（Two-tailed）检验，检验两个变量之间的相关取向，也就是从结果中来得到是正相关还是负相关。

图3-2 Bivariate Correlate对话框选中Flag significations correlations选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。

一个星号表示当用户指定的显著性水平为0.05时，统计检验的相伴概率值小于等于0.05，即总体无显著性相关的可能性小于等于0.05；两个星号表示当用户指定的显著性水平为0.01时，统计检验的相伴概率值小于等于0.01，即总体无显著线形相关的可能性小于等于0.01。

spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。

本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。

一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。

通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。

二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。

学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。

通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。

三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。

首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。

如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。

其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。

最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。

四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。

通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。

结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。

接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。

通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。

回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。

此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。

《SPSS统计软件应用》报告册20 - 20 学年第学期班级：学号：姓名：实验教师：学时：目录：实验一、SPSS数据文件的建立和管理 (3)实验二、数据预处理 (5)实验三、基本统计分析 (8)实验四、参数检验 (11)实验五、方差分析 (15)实验六、非参数检验 (21)实验七、相关分析 (25)实验八、回归分析 (30)实验九、聚类分析 (36)实验十、因子分析 (43)实验一、SPSS数据文件的建立和管理一、实验目的了解SPSS的基本操作环境，理解SPSS进行数据分析的基本步骤，掌握SPSS数据录入与编辑的方法，掌握SPSS的数据管理的相关功能。

二、实验内容大学生基本情况调查问卷1、性别 A.男 B.女2、您现在是大学几年级？A.大一 B.大二 C.大三 D.大四3、您所在学院？4、您的出生日期？5、在大学里，您是否学习过双语课程? A.是 B.否6、您参加了学校哪些社团？（多选）A.文艺社团B.体育社团C.读书社団D.公益社团E.创业社团7、您本学期选修课的门数？A.0 B.1 C.2 D.3 E.4门以上8、您的月平均消费？A.300元以下B.300-400C.400-500D.500-600E.600以上9、您对自己在大学里的表现满意程度如何？A.非常满意B.比较满意C.满意D.不太满意E.不满意10、您认为最受欢迎的老师应该具有哪些特点？要求：根据问卷建立SPSS数据文件，文件名为：大学生基本情况调查问卷.sav。

至少录入2条数据。

三、实验关键步骤1、定义变量图1.1变量视图窗口2、录入数据图1.2 录入数据窗口3、保存数据保存路径及文件名如下：图1.3保存数据四、结果分析（手写）实验二、数据预处理一、实验目的掌握利用SPSS的“数据”菜单和“转换”菜单提供的相关功能实现数据的预处理，为后续的数据分析做准备。

二、实验内容某年级确定学生奖学金等级，制定了如下规则：1、学生如果有违纪，不能获得奖学金。

spss实习报告心得范文3篇_实习报告spss实习报告心得【1】本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。

一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。

老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。

结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。

最后总结出这篇报告，以巩固所学。

SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。

SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。

具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。

这门课中也会用到AMOS软件。

关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。

这个软件易于安装，我装的是19。

0的，虽然20。

0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。

所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。

首先是T检验这一部分。

由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。

结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。

不过现在弄懂了。

这部分很有用的是T检验。

T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。

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。

常用统计软件实习报告姓名:***** 学号:********** 班级:统计****练习1:(1)步骤 (1)打开“数据1、sav”,以“销售额”为综述变量,“部门”与“职务”为分组变量。

(2)单击菜单Analyze→Reports→OLAP Cubes,打开OLAP Cubes对话框,从左侧得变量列表框中选择“销售额”,移入Summary Variables方框中;选择“部门”与“职务”,移入Grouping Variable方框中。

(3) 单击Statistics按钮,弹出OLAP Cubes:Statistics对话框中,从Cell Statistics 统计量列表中,移出系统默认得Sum、 Percent of Total Sum与Percent of Total N这三个默认得统计量,从Statistics框中,选择Median移入Cell Statistics列表框中。

(4)为了在表中对比分析部门与职务对销售额造成得差异,对输出得表格进行转置,双击刚生成得表格,将它激活; 在弹出得PivotingTrays1对话框,将分组变量“职务”与“部门”从Layer托盘拖动到下方得Row托盘上, 单击PivotingTrays1对话框中得关闭按钮。

单击OK 按钮,输出个案综述分析结果由表可以得出:部门与职位决定了销售额得高低、在同一部门当中,职务越高,销售额金额越高;不同部门进行比较可以发现,各个部门得销售额从大到小依次为财务部门,电脑服务部门,研发部门,其她部门。

（2）步骤(1)打开“数据1、sav”,以“销售额”为综述变量,“部门”与“职务”为分组变量。

(2)单击Analyze→Reports→Case Summaries,打开个案综述分析对话框。

从左侧得变量列表框中选择“销售额”,移入Summary Variables方框中;选择“部门”与“职务”,移入Grouping Variable方框中。