spss实验报告

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。

SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。

本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。

步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。

打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。

选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。

确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。

步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。

通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。

步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。

在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。

该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。

步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。

SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。

通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。

根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。

步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。

SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。

通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。

步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。

在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。

通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。

结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。

spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。

本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。

二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。

其中，变量包括A、B、C等。

2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。

首先，我们载入数据集到SPSS软件中。

然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。

接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。

3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。

在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。

我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。

此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。

设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。

4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。

我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。

如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。

此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。

5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。

如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。

同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。

三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。

我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。

这表明随着A的增加，B也会相应增加。

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。

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）。

《市场调研》SPSS上机实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过运用 SPSS 软件对市场调研数据进行分析，掌握数据分析的基本方法和流程，提高对市场现象的理解和洞察能力，为决策提供科学依据。

二、实验内容1、数据录入与整理首先，将收集到的市场调研数据录入到 SPSS 软件中。

在录入过程中，需要确保数据的准确性和完整性。

同时，对数据进行初步的整理，如缺失值处理、异常值检查等。

2、描述性统计分析运用 SPSS 中的描述性统计分析功能，计算数据的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。

3、相关性分析通过相关性分析，探究不同变量之间的线性关系。

例如，研究产品价格与销售量之间是否存在显著的相关性。

4、假设检验根据研究问题提出假设，并运用 SPSS 进行 t 检验、方差分析等，以验证假设是否成立。

5、因子分析运用因子分析对多个相关变量进行降维，提取主要的公共因子，以便更简洁地描述数据结构。

6、聚类分析通过聚类分析将样本数据分为不同的类别，以便发现潜在的市场细分群体。

三、实验步骤1、打开 SPSS 软件，新建数据文件。

2、将收集到的数据按照变量的定义依次录入到数据文件中。

3、选择“分析”菜单中的相应功能，如“描述统计”、“相关性”、“假设检验”等，进行相应的数据分析。

4、根据分析结果，解读数据所反映的市场现象和规律。

四、实验数据本次实验使用的是一份关于消费者对某品牌手机满意度的市场调研数据。

数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买渠道、使用体验等方面的信息。

五、实验结果与分析1、描述性统计分析结果通过描述性统计分析，我们得到了消费者年龄的均值为 30 岁，中位数为 28 岁，标准差为 8 岁。

这表明消费者年龄分布较为均匀，主要集中在 20 40 岁之间。

2、相关性分析结果产品价格与销售量的相关性分析结果显示，两者之间存在显著的负相关关系（r ＝－065，p ＜ 005），即价格越高，销售量越低。

spss对数据进行相关性分析实验报告SPSS数据相关性分析实验报告一、引言数据相关性分析是一种用统计方法来研究变量之间关系的方法。

SPSS作为一种常用的统计软件，具有丰富的功能和灵活性，能够对数据进行多角度的分析和解读。

本报告旨在利用SPSS对一组样本数据进行相关性分析，并通过报告的形式详细介绍分析的步骤和结果。

二、实验设计和数据采集本次实验选取了一个包括X变量和Y变量的数据集，通过观察这两个变量之间的相关关系，探究它们之间是否存在一定的线性关系。

三、数据清洗与统计描述在进行相关性分析之前，需要对数据进行清洗和统计描述。

首先，通过观察数据的分布情况，检查是否存在异常值。

如果出现异常值，可以采取删除或者替换的方式进行处理。

其次，计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，了解数据的基本特征。

四、Pearson相关系数分析Pearson相关系数是一种常用的衡量两个变量之间的相关性的方法。

它的取值范围在-1到1之间，接近于1表示正相关，接近于-1表示负相关，接近于0则表示无相关性。

在SPSS中，进行Pearson相关系数分析非常简便。

五、Spearman相关系数分析Spearman相关系数是一种非参数检验方法，用于观察变量之间的单调关系。

相比于Pearson相关系数，它对于异常值的鲁棒性更强。

在SPSS中，可以选择Spearman相关系数分析来研究数据集中的变量之间的关系。

六、结果分析与讨论经过Pearson相关系数和Spearman相关系数的分析，我们得出如下结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。

通过相关系数的计算，结果显示相关系数为0.8，说明二者之间具有较强的线性相关性。

这一结果与我们的研究假设相吻合，证明了X变量对Y变量的影响。

七、实验结论通过SPSS对数据进行相关性分析，我们得出结论：X变量与Y变量之间存在显著的正相关关系。

这一结论进一步加深了对于变量之间关系的理解，为后续的研究提供了参考。

《统计实习》SPSS实验报告姓名：学号：班级：会计二班实验报告二实验项目：描述性统计分析实验目的：1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法；2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别..实验内容及步骤一、数据输入案例：对6名男生和6名女生的肺活量的统计;数据如下：1.打开SPSS软件;进行数据输入：通过打开数据的方式对XLS的数据进行输入其变量视图为：二、探索分析进行探索分析得出如下输出结果：浏览由上表可以看出;6例均为有效值;没有记录缺失值得情况..由上表可以看出;男女之间肺活量的差异;男生明显优于女生;范围更广;偏度大.. 男男 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 342.00 1 . 892.00 2 . 02Stem width: 1000Each leaf: 1 cases女女 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf2.00 1 . 233.00 1 . 568 1.00 2 . 0Stem width: 1000Each leaf: 1 cases三、频率分析进行频率分析得出如下输出结果：由上图可知;分析变量名：肺活量..可见样本量N为6例;缺失值0例; 1500以下的33％;1500-2000男生33％女生50％;2000以上女生16.7％;男生33％..四、描述分析进行描述分析得出如下输出结果：由上图可知;分析变量名：工资;可见样本量N为6例;极小值为男1342女1213;极大值为男2200女2077;说明12人中肺活量最少的为女生是1213;最多的为男生有2200;均值为1810.50/1621.33;.标准差为327.735/325.408;离散程度不算大..五、交叉分析实验报告三实验项目：均值比较实验目的：.学习利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验..实验内容及步骤（一）描述统计案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效;对15位肥胖者进行为期半年的观察测试;测试指标为使用该药之前和之后的体重..编号 1 2 3 4 5服药前198 237 233 179 219服药后192 225 226 172 214编号 6 7 8 9 10服药前169 222 167 199 233服药后161 210 161 193 226编号11 12 13 14 15服药前179 158 157 216 257服药后173 154 143 206 249输入SPSS建立数据..由上图可知;结果输出均值、样本量和标准差..因为选择了分组变量;所以三项指标均给出分组及合计值;可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较..由上表可知;在显著性水平为0.05时;服药前后的概率p值为小于0.05;拒绝零假设;说明服药前后的体重有显著性变化（二）单样本T检验进行单样本T检验分析得出如下输出结果：由上表可以知;单个样本统计量分析表;的基本情况描述;有样本量、均值、标准差和标准误;单样本t检验表;第一行注明了用于比较的已知总体均值为14;从左到右依次为t值t、自由度df、P值Sig.2-tailed、两均值的差值Mean Difference、差值的95%可信区间..由上表可知：t=34.215;P=0.000<0.05..因此可以认为肺气肿的总体均值不等于0.（三）双样本T检验案例：研究某安慰剂对肥胖病人治疗作用;用20名患者分组配对;测得体重如下表;要求测定该安慰剂对人的体重作用是否比药物好..进行双样本T检验得出如下输出结果：T检验成对样本统计量均值N 标准差均值的标准误对 1 安慰剂121.80 10 11.419 3.611 组药物组111.80 10 10.185 3.221 由上图可知;对变量各自的统计描述;此处只有1对;故只有对1..此处进行配对变量间的相关性分析配对t检验表;给出最终的检验结果;由上表可见P=0.001;故可认为安慰剂组和药物组对肥胖病人的体重有差别影响实验报告四实验项目：相关分析实验目的：1.学习利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归..实验内容及步骤（一）两变量的相关分析案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效;对15位肥胖者进行为期半年的观察测试;测试指标为使用该药之前和之后的体重..编号 1 2 3 4 5服药前198 237 233 179 219服药后192 225 226 172 214编号 6 7 8 9 10服药前169 222 167 199 233服药后161 210 161 193 226编号11 12 13 14 15服药前179 158 157 216 257服药后173 154 143 206 249进行相关双变量分析得出如下输出结果：相关性相关系数系数表..变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的..每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果;共分为三列;分别是相关系数、P值和样本数..由于这里只分析了两个变量;因此给出的是2*2的方阵..由上表可见;服药前和服药后自身的相关系数均为1of course;而治疗前和治疗后的相关系数为0.911;P<0.01（二）偏相关分析偏相关已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据;如表所示..试分析温度与河水流量之间的相关关系..观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温1 0.50 0.10 -8.802 0.30 0.10 -11.003 0.40 0.40 -2.404 1.40 0.40 6.905 3.30 2.70 10.606 4.70 2.40 13.907 5.90 2.50 15.408 4.70 3.00 13.509 0.90 1.30 10.0010 0.60 1.80 2.7011 0.50 0.60 -4.8012 0.30 0.20 -6.00由上表可见控制月平均雨量之后;“月平均流量”与“月平均气温”的相关系数为0.365;P=0.27;P>0.05;因此“月平均流量”与“月平均气温”不存在显著相关性..（三）距离分析案例：植物在不同的温度下的生长状况不同;下列是三个温度下的植物生长编号10度20度30度1 12.36 12.4 12.182 12.14 12.2 12.223 12.31 12.28 12.354 12.32 12.25 12.215 12.12 12.22 12.16 12.28 12.34 12.257 12.24 12.31 12.28 12.41 12.3 12.46近似值（四）线性回归分析已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据;如表所示..试分析关系..观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温1 0.50 0.10 -8.802 0.30 0.10 -11.003 0.40 0.40 -2.404 1.40 0.40 6.905 3.30 2.70 10.606 4.70 2.40 13.907 5.90 2.50 15.408 4.70 3.00 13.509 0.90 1.30 10.0010 0.60 1.80 2.7011 0.50 0.60 -4.8012 0.30 0.20 -6.00进行线性回归分析得出如下输出结果：回归由表可知;是第一个问题的分析结果..这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的情况记录;由于只引入了一个自变量;所以只出现了一个模型1在多元回归中就会依次出现多个回归模型;该模型中身高为进入的变量;没有移出的变量; 这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的情况记录;由于只引入了一个自变量;所以只出现了一个模型在多元回归中就会依次出现多个回归模型;该模型中身高为进入的变量;没有移出的变量..模型汇总模型R R 方调整R方标准估计的误差1 .855a .732 .705 .6117a. 预测变量: 常量; 月平均流量..拟合模型的情况简报;显示在模型中相关系数R为0.855;而决定系数R2为0. 732;校正的决定系数为0.705;说明模型的拟合度较高..Anovab模型平方和df 均方 F Sig.1 回归10.208 1 10.208 27.283 .000a残差 3.741 10 .374总计13.949 11a. 预测变量: 常量; 月平均流量..b. 因变量: 月平均雨量这是所用模型的检验结果;可以看到这就是一个标准的方差分析表从上表可见所用的回归模型F值为27.283;P值为.00a;因此用的这个回归模型是有统计学意义的;可以继续看下面系数分别检验的结果..由于这里所用的回归模型只有一个自变量;因此模型的检验就等价与系数的检验;在多元回归中这两者是不同的..包括常数项在内的所有系数的检验结果..用的是t检验;同时还会给出标化/未标化系数..可见常数项和身高都是有统计学意义的残差统计量a极小值极大值均值标准偏差N 预测值.526 3.113 1.292 .9633 12残差-.6337 1.1358 .0000 .5832 12标准预测值-.795 1.890 .000 1.000 12标准残差-1.036 1.857 .000 .953 12a. 因变量: 月平均雨量图表（五）曲线回归分析某地1963年调查得儿童年龄岁与体重的资料试拟合对数曲线..进行曲线回归分析得出如下输出结果：实验报告五实验项目：聚类分析和判别分析实验目的：1.学习利用SPSS进行聚类分析和判别分析..实验内容及步骤（一）系统聚类法为确定老年妇女进行体育锻炼还是增加营养会减缓骨骼损伤;一名研究者用光子吸收法测量了骨骼中无机物含量;对三根骨头主侧和非主侧记录了测量值;结果见教材表..：主侧桡骨桡骨主侧肱骨肱骨主侧尺骨尺骨受试者编号1 1.103 1.052 2.139 2.238 0.873 0.8722 0.842 0.859 1.873 1.741 0.590 0.7443 0.925 0.873 1.887 1.809 0.767 0.7134 0.857 0.744 1.739 1.547 0.706 0.6745 0.795 0.809 1.734 1.715 0.549 0.6546 0.787 0.779 1.509 1.474 0.782 0.5717 0.933 0.880 1.695 1.656 0.737 0.8038 0.799 0.851 1.740 1.777 0.618 0.6829 0.945 0.876 1.811 1.759 0.853 0.77710 0.921 0.906 1.954 2.009 0.823 0.765输入SPSS建立数据..进行系统聚类分析得出如下输出结果：聚类快捷聚类研究儿童生长发育的分期;调查名1月至7岁儿童的身高cm、体重kg、胸围cm 和资料..求出月平均增长率%;判别分析对某企业;搜集整理了10名员工2009年第1季度的数据资料..构建1个10×6维的矩阵职工代号工作产量工作质量工作出勤工砟损耗工作态度工作能力1 9.68 9.62 8.37 8.63 9.86 9.742 8.09 8.83 9.38 9.79 9.98 9.733 7.46 8.73 6.74 5.59 8.83 8.464 6.08 8.25 5.04 5.92 8.33 8.295 6.61 8.36 6.67 7.46 8.38 8.146 7.69 8.85 6.44 7.45 8.19 8.17 7.46 8.93 5.7 7.06 8.58 8.368 7.6 9.28 6.75 8.03 8.68 8.229 7.6 8.26 7.5 7.63 8.79 7.6310 7.16 8.62 5.72 7.11 8.19 8.181、“分析——分类——判别分析”;把“分类”选入“分组变量”;定义范围：最小值1;最大值4;把X1、X2、X3、X4、X5和X6输入“自变量框”;选择“使用逐步式方法”；2、“统计量”中选择“均值”、“单变量ANOVA”、“Fisher”、“未标准化”、“组内相关”；3、“方法”默认设置；4、“分类”中选择“根据组大小计算”、“摘要表”、“不考虑该个案时的分类”、“在组内”、“合并图、分组、区域图”；5、“保存”中选择“预测组成员”、“判别得分”；6、点击确定..得到以下各表和图..特征值函数特征值方差的% 累积% 正则相关性1 1.002a 100.0 100.0 .707a. 分析中使用了前1 个典型判别式函数..函数1工作质量.270工作产量-.831工作出勤-.406工砟损耗 1.415工作态度 1.879工作能力-2.061结构矩阵函数1工砟损耗.541工作出勤.355工作态度.175工作产量.063工作能力-.056工作质量-.050判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排序的变量..典型判别式函数系数函数1工作质量.581工作产量-.830工作出勤-.312工砟损耗 1.248工作态度 2.798工作能力-2.803 常量-6.817非标准化系数组质心处的函数职工代号函数11 -.7312 1.097在组均值处评估的非标准化典型判别式函数分类统计量分类处理摘要已处理的10 已排除的缺失或越界组代码0至少一个缺失判别变量0用于输出中10组的先验概率职工代号先验用于分析的案例未加权的已加权的1 .600 6 6.0002 .400 4 4.000 合计 1.000 10 10.000分类函数系数职工代号1 2工作质量121.299 122.360工作产量-58.894 -60.411工作出勤-14.803 -15.373工砟损耗 3.739 6.020工作态度123.979 129.094工作能力-63.284 -68.407 常量-547.493 -560.691Fisher 的线性判别式函数单独组图表实验报告六实验项目：因子分析和主成分分析实验目的：1.学习利用SPSS进行因子分析和主成分分析..实验内容及步骤（一）因子分析下表资料为15名健康人的7项生化检验结果;6项生化检验指标依次命名为X1至X6;请对该资料进行因子分析..因子分析1．打开导入excle数据2．选择菜单“分析→降维→因子分析” ;弹出“因子分析”对话框..在对话框左侧的变量列表中选除地区外的变量;进入“变量”框;3．单击“描述”按钮;弹出“因子分析: 描述”对话框;在“统计量”中选“单变量描述”项;输出各变量的均数与标准差;“相关矩阵”栏内选“系数”;计算相关系数矩阵;并选“KMO 和 Bartlett’s 球形度检验”项;对相关系数矩阵进行统计学检验;对以上资料进行因子分析：分析——降维——因子分析;确定操作得出描述统计量均值标准差分析 NX1 6.0213 1.23848 15 X2 7.9880 .57340 15 X3 3.9960 1.01195 15 X4 5.5700 1.38699 15 X5 8.3727 .77780 15 X6 8.0247 .68955 15相关矩阵X1 X2 X3 X4 X5 X6相关X1 1.000 .966 .782 .055 .104 .019 X2 .966 1.000 .747 .028 .233 .158X3 .782 .747 1.000 .125 .214 -.024X4 .055 .028 .125 1.000 -.150 .233X5 .104 .233 .214 -.150 1.000 .753X6 .019 .158 -.024 .233 .753 1.000Sig.单侧X1 .000 .000 .423 .356 .473 X2 .000 .001 .461 .202 .287X3 .000 .001 .329 .222 .467X4 .423 .461 .329 .297 .202X5 .356 .202 .222 .297 .001X6 .473 .287 .467 .202 .001KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量.. .460Bartlett 的球形度检验近似卡方64.035 df 15 Sig. .000公因子方差初始提取X1 1.000 .950X2 1.000 .930X3 1.000 .801X4 1.000 .989X5 1.000 .928X6 1.000 .936提取方法：主成份分析..成份矩阵a成份1 2 3X1 .935 -.277 -.021 X2 .954 -.131 -.057 X3 .868 -.218 .030 X4 .107 .059 .987 X5 .389 .839 -.272 X6 .263 .914 .178 提取方法 :主成份..a. 已提取了 3 个成份..旋转成份矩阵a成份1 2 3X1 .975 -.001 .016 X2 .953 .146 -.012 X3 .892 .032 .066 X4 .049 .021 .993 X5 .145 .930 -.205 X6 -.013 .937 .241 提取方法 :主成份..旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法..a. 旋转在 4 次迭代后收敛..成份转换矩阵成份 1 2 31 .958 .281 .0542 -.284 .957 .0533 -.037 -.066 .997 提取方法 :主成份..旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法..。