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SPSS实验报告7

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《统计分析软件》实验报告 实验序号：B0901153-7 实验项目名称：判别分析 学 号 姓 名 专业、班级 实验地点 指导教师 时间 一、实验目的及要求 掌握判别分析的主要内容和方法。 二、实验设备（环境）及要求 微型计算机，SPSS、EViews等统计分析软件 三、实验内容与数据来源 实验内容与数据来源自《SPSS实验上机题》 四、实验步骤与结果 ①打开SPSS,在变量视图中设置数据，在数据视图中输入数据，如下图 ②点击“分析”，将鼠标光标移动到“分类”，单击选择“系统聚类”，弹出“系统聚类分析”对话框，将“国民生产总值”、“固定资产投资”和“社会从业人员”都选中为“变量”，单击“统计量”，点选“单一方案”，在“聚类数”中输入“3”，单击“绘制”，勾选“树状图”,单击“保存”，点选“单一方案”，在“聚类数”中输入“3”，其他保持默认，单击“确定”按钮。如下图 案例处理汇总a,b 案例 有效 缺失 总计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 30 100.0 0 .0 30 100.0 a. 平方 Euclidean 距离 已使用 b. 平均联结（组之间） 聚类表 阶 群集组合 系数 首次出现阶群集 下一阶 群集 1 群集 2 群集 1 群集 2 1 28 29 13162.162 0 0 8 2 4 19 15744.441 0 0 9 3 23 27 30839.130 0 0 13 4 13 17 39746.136 0 0 7 5 14 26 65419.714 0 0 6 6 7 14 122036.621 0 5 9 7 1 13 143475.792 0 4 20 8 20 28 146663.155 0 1 11 9 4 7 258542.747 2 6 12 10 2 24 278950.155 0 0 12 11 20 25 341706.674 8 0 22 12 2 4 516788.142 10 9 15 13 23 30 805083.081 3 0 22 14 3 16 931059.352 0 0 24 15 2 21 1154113.675 12 0 17 16 10 15 1320658.078 0 0 26 17 2 5 1489989.904 15 0 23 18 8 12 1710406.629 0 0 20 19 6 22 2006659.606 0 0 21 20 1 8 2833624.811 7 18 23 21 6 9 3880070.876 19 0 24 22 20 23 4515566.657 11 13 25 23 1 2 8599164.652 20 17 25 24 3 6 9456868.131 14 21 27 25 1 20 22163704.562 23 22 28 26 10 18 26069673.502 16 0 29 27 3 11 36700324.451 24 0 28 28 1 3 78283014.249 25 27 29 29 1 10 3.822E8 28 26 0

群集成员 案例 3 群集 1 1 2 1 3 2 4 1 5 1 6 2 7 1 8 1 9 2 10 3 11 2 12 1 13 1 14 1 15 3 16 2 17 1 18 3 19 1 20 1 21 1 22 2 23 1 24 1 25 1 26 1 27 1 28 1 29 1 30 1 ③从上图中可以看出，将以上30个省市自治区分成发达地区、次发达地区和不发达地区三类： 发达地区：江苏、山东、广东； 次发达地区：河北、辽宁、上海、浙江、河南、四川； 不发达地区：北京、天津、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、福建、江西、湖南、广西、海南、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 ④点击“分析”，将鼠标光标移动到“分类”，单击选择“判别”，弹出“判别分析”对话框，将之前保存的分组变量选入，将“国民生产总值”、“固定资产投资”和“社会从业人员”都选中为“自变量”，单击“定义范围”，最小值中输入“1”，最大中输入“3”，单击“统计量”，在函数系数中勾选“Fisher”和“未标准化”，单击“分类”,在“输出”中勾选“个案结果”和“不考虑该个案时的分类”,单击“保存”，勾选“预测组成员”和“组成员概率”，其他保持默认，单击“确定”按钮。如下图

分析案例处理摘要 未加权案例 N 百分比 有效 30 83.3 排除的 缺失或越界组代码 0 .0 至少一个缺失判别变量 0 .0 缺失或越界组代码还有至少一个缺失判别变量 6 16.7

合计 6 16.7 合计 36 100.0 组统计量 Average Linkage (Between Groups) 有效的 N（列表状态） 未加权的 已加权的 1 国民生产总值 21 21.000 固定资产投资 21 21.000 社会从业人员 21 21.000 2 国民生产总值 6 6.000 固定资产投资 6 6.000 社会从业人员 6 6.000 3 国民生产总值 3 3.000 固定资产投资 3 3.000 社会从业人员 3 3.000 合计 国民生产总值 30 30.000 固定资产投资 30 30.000 社会从业人员 30 30.000

特征值 函数 特征值 方差的 % 累积 % 正则相关性 1 10.306a 99.0 99.0 .955 2 .108a 1.0 100.0 .313 a. 分析中使用了前 2 个典型判别式函数。

Wilks 的 Lambda 函数检验 Wilks 的 Lambda 卡方 df Sig. 1 到 2 .080 65.733 6 .000 2 .902 2.673 2 .263

标准化的典型判别式函数系数 函数 1 2 国民生产总值 1.375 -1.386 固定资产投资 .399 1.002 社会从业人员 -.966 .999 结构矩阵 函数 1 2 国民生产总值 .836* .139 固定资产投资 .710* .704 社会从业人员 .448 .488* 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。 *. 每个变量和任意判别式函数间最大的绝对相关性

组质心处的函数 Average Linkage (Between Groups) 函数 1 2 1 -1.694 -.108 2 1.880 .594 3 8.099 -.434 在组均值处评估的非标准化典型判别式函数

组的先验概率 Average Linkage (Between Groups) 先验 用于分析的案例 未加权的 已加权的 1 .333 21 21.000 2 .333 6 6.000 3 .333 3 3.000 合计 1.000 30 30.000

分类函数系数 Average Linkage (Between Groups) 1 2 3 国民生产总值 -6.527E-7 .002 .006 固定资产投资 .001 .003 .004 社会从业人员 .009 -.011 -.062 (常量) -3.150 -15.119 -62.884

典型判别式函数系数 函数 1 2 国民生产总值 .001 -.001 固定资产投资 .000 .001 社会从业人员 -.007 .007 (常量) -2.934 -1.395 非标准化系数

分类处理摘要 已处理的 36 已排除的 缺失或越界组代码 0 至少一个缺失判别变量 6 用于输出中 30 Fisher 的线性判别式函数 按照案例顺序的统计量

案例数目 实际组 最高组 第二最高组 判别式得分 预测组 P(D>d | G=g) P(G=g | D=d) 到质心的平方 Mahalanobis 距离 组 P(G=g | D=d) 到质心的平方 Mahalanobis 距离 函数 1 函数 2 p df 初始 1 1 1 .525 2 .951 1.289 2 .049 7.236 -.810 .604 2 1 1 .602 2 .995 1.014 2 .005 11.426 -1.131 -.942 3 2 2 .864 2 1.000 .292 1 .000 15.588 2.243 .193 4 1 1 .831 2 .999 .370 2 .001 14.666 -1.947 .445 5 1 1 .494 2 .929 1.409 2 .071 6.538 -.675 .501 6 2 2 .319 2 .984 2.283 1 .016 10.485 .939 1.776 7 1 1 .883 2 .995 .248 2 .005 10.895 -1.407 .300 8 1 1 .767 2 .999 .532 2 .001 15.346 -2.037 .536 9 2 2 .079 2 .997 5.084 1 .003 16.961 2.126 -1.647 10 3 3 .950 2 1.000 .103 2 .000 43.478 8.407 -.342 11 2 2 .025 2 .947 7.356 3 .053 13.107 4.589 .451 12 1 1 .394 2 .869 1.863 2 .131 5.655 -.498 .549 13 1 1 .468 2 .905 1.520 2 .095 6.037 -.462 -.149 14 1 1 .850 2 .992 .326 2 .008 9.996 -1.265 .268 15 3 3 .055 2 1.000 5.819 2 .000 33.188 7.491 1.901 16 2 2 .534 2 .996 1.254 1 .004 12.556 1.406 1.609 17 1 1 .398 2 .850 1.845 2 .150 5.318 -.338 -.038 18 3 3 .050 2 1.000 5.973 2 .000 54.428 8.400 -2.859 19 1 1 .933 2 .996 .139 2 .004 11.116 -1.347 -.244 20 1 1 .370 2 1.000 1.990 2 .000 23.857 -2.704 -1.093 21 1 1 .931 2 .998 .144 2 .002 12.253 -1.604 .260 22 2 2 .138 2 .562 3.961 1 .438 4.460 -.022 1.181 23 1 1 .623 2 1.000 .947 2 .000 21.229 -2.666 -.157 24 1 1 .983 2 .998 .034 2 .002 12.744 -1.651 .070 25 1 1 .285 2 1.000 2.511 2 .000 25.374 -2.817 -1.226 26 1 1 .800 2 .998 .446 2 .002 13.441 -1.786 .554 27 1 1 .621 2 1.000 .952 2 .000 21.264 -2.618 -.423 28 1 1 .361 2 1.000 2.040 2 .000 24.045 -2.722 -1.100 29 1 1 .398 2 1.000 1.841 2 .000 23.898 -2.759 -.949 30 1 1 .812 2 1.000 .417 2 .000 18.160 -2.336 -.030 交1 1 1 .243 3 .918 4.172 2 .082 9.012

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统计学原理SPSS实验报告

统计学原理SPSS实验报告

实验一：用SPSS绘制统计图实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图）对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。

实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等）操作过程：步骤1：启动SPSS。

单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。

图1-1 启动SPSS图1-2 选择数据源界面步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。

启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。

同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。

多数功能通过从菜单中选择完成。

图1-3 空白的SPSS数据文件步骤3：数据的输入。

打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。

SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。

先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。

命名为mydata并保存在桌面。

如图1-4所示。

图1-4 数据的输入步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。

直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。

选择的数据源见表1。

步骤5：数据准备。

激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。

RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。

步骤6：选Graphs菜单的Bar...过程，弹出Bar Chart定义选项框（图1-5）。

spss实验报告

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一、实验目的
明确SPSS提供了哪几种参数检验方法，掌握SPSS单样本t检验、两独立样本t检验和两配对样本t检验的基本思想，能够利用概率P-值以及置信区间进行统计决策，并掌握其数据组织方式和具体操作。

二、实验题目
1、在某年级随机抽取35名大学生，调查他们每周的上网时间情况，得到的数据如下（单位：小时）：
（1）请利用SPSS对上表数据进行描述统计，并绘制相关的图形。

（2）基于上表数据，请利用SPSS给出大学生每周上网时间平均值的９５％的置信区间。

2、如果将第2章第9题的数据看做来自总体的随机样本，试分析男生和女生的课程平均分是否存在显著差异。

三、实验步骤
1、将数据输入数据窗口
（1）Analyze Descriptive Statistics Frequencies，在弹出的Frequencies对话框中进行操作。

（2）Analyze Compare Means One-Sample T test
2、Transform Compute，在弹出的对话框中进行如下操作，运行得到学生的课程平均分；
Analyze Compare Means Independent-Samples T test，在弹出的对话框中进行如下操作，对男女生的课程平均分进行检验。

3、Analyze Compare Means Paired-Samples T test
四、实验结果
1、（1）
（2）
2、
3、。

SPSS实验报告

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重庆邮电大学课程报告2016 - 2017 学年第2 学期课程名称：《数据分析方法与实训》姓名：XX学号：*******XXX班级：0104150X专业：信息工程指导教师：**2017年7 月2 日(1)基于前述操作，继续在myzy.sav中完成以下任务：①分别绘制语文、数学、外语成绩的箱体图，并对箱体图的输出结果进行解释。

②分别绘制语文、数学、外语成绩的茎叶图，并对茎叶图的输出结果进行解释。

③分别绘制语文、数学、外语成绩的Q-Q图，并对Q-Q图的输出结果进行解释。

箱体图操作方法：1)在SPSS中打开yyyy.sav，处于“数据视图”状态。

2)利用【分析】——【描述统计】——【探索】命令。

3)变量“数学”从左侧列表移到右侧的“因变量列表”中；4)变量“姓名”从左侧列表移到右侧“标注个案”中；5)在“探索”对话框中，单击右侧【绘制】；6)在“探索.图”对话框中，从左上角的“箱图”选中【不分组】，“描述性”选中【茎叶图】，单击【继续】，【确定】。

操作结果：图1.1关于语文的数据分析图1.2关于语文的箱体图输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为84.50。

箱体部分对应四分位间距，箱体外无数据说明分值较为集中，无异常值（异常值被定义为小于Q1－1.5IQR或大于Q3＋1.5IQR的值）图1.3关于数学的数据分析图1.4关于数学的箱体图输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为82.00。

距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值，“张一81”、“张一79”等为极端值。

图1.5关于外语的数据分析图1.6关于外语的箱体图输出结果分析：矩形中部的横线表明，语文的中位数为825.00。

距离箱体很远的被标记“*”号的为极端值，“张一75”、“张一73”等为极端值。

观测值位于触手之外但3倍箱体之内的个案位奇异值，标记为“o”，“张一71”、“张一17”为奇异值。

三个科目的茎叶图如下：图1.7语文图1.8数学图1.9外语输出结果分析：“Frequency”:频数，“Stem”:茎，“Leaf”:叶子。

spss数据文件的预处理实验报告

spss数据文件的预处理实验报告

spss数据文件的预处理实验报告spss实习报告一、教学实验时间与地点：时间：年 1月9日至年1月13日地点：二、实训目的：SPSS统计数据软件教学实验课就是在我们在自学《统计学》理论课程之后所开办的一门课堂教学课。

通过教学实验，并使学生在掌控了理论知识的基础上，能够具体内容的运用所学的统计数据方法展开统计分析并化解实际问题，努力做到理论联系实际并掌控统计数据软件SPSS的采用方法。

通过对SPSS软件的自学和运用，增进对统计学科学知识的介绍和运用及对课程内容的认知,培育学生的自我非政府能力和动手能力。

三、实训的内容与要求教学实验的内容包含两个方面：个人教学实验和小组教学实验。

1、个人实训：（1）个人教学实验内容学习SPSS软件文件的建立、管理以及统计数据的录入；学习结合统计数据进行统计分组并会制作统计图和统计表；学习结合统计数据进行初步统计描述分析、计算相关指标；学习结合统计数据运用统计分析软件对一元线性回归模型进行分析并能解释输出结果。

每天记录实训日志、实训结束后撰写一篇实训报告。

（2）小组教学实验任务小组通过查找自己感兴趣的研究资料并经过讨论确定实训的题目和方向，自己动手实训变量，选择反映社会经济现象发展趋势的数据作为该实训的基础内容，能应用SPSS软件对所选题目进行统计分析并完成专题分析报告。

2、教学实验建议：围绕实训课题和统计方法的要求，有目的、有步骤的进行调查研究，获取统计资料，并加以整理；对所收集与整理的资料，运用选好的统计数据方法加以分析，建议资料整理、排序与叙述均在计算机上操作方式顺利完成；实训报告以书面形式完成，字数不少于字，要求文字分析、数据计算与运用、统计图或统计表相结合，图文并茂。

四、教学实验的过程：经过这几天的实训，我基本明白了SPSS软件的基本操作流程，也掌握了如何利用SPSS处理数据并绘制图表；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；了解了如何进行频数分析、描述分析、探索分析以及作图分析；其中我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。