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(完整版)SPSS软件教程实验报告——大学生恋爱观调查报告

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《社会统计软件教程》

实验报告

班级：

姓名： 2 学号：

大学生恋爱观问卷调查与SPSS分析

一、实验目的与要求

1、实验目的

通过上机实验，使学生掌握统计学的基本原理、问卷的设计与调查，熟悉统计软件SPSS操作过程，能对统计软件SPSS的输出结果进行分析。

通过使用统计软件SPSS，加强学生对统计思想的理解，并提高解决实际问题的能力。

通过上机实验，指导学生设计调查问卷、深入社会调查访问，学会搜集第一手资料，掌握调查技巧和数据汇总、整理、分析方法，培养和锻炼学生创新与实践能力，为进一步学习其他相关课程奠定扎实的基础。

通过上机实验，希望能有助于提高学生设计调查问卷、采集数据和处理调查数据的基本能力，培养学生熟练掌握SPSS统计软件的基本操作，获得对实际数据进行统计和分析的能力，使学生能够撰写出规范的统计分析报告。

2、实验要求

要求学生理论联系实际，初步掌握运用统计方法解决实际问题的能力和运用统计软件SPSS处理数据的能力。

第一，确定调查方案、设计调查问卷、收集数据，并录入SPSS；要求学生熟悉SPSS操作环境，能够进行SPSS的窗口操作，并熟练掌握问卷变量的定义、数据的输入；

第二，利用SPSS，对问卷进行描述性统计分析或探索性统计分析，解释输出结果，写出相应3 的结论；

第三，利用SPSS，对问卷进行多选项分析，解释输出结果，写出相应的结论；

第四，利用SPSS，对问卷进行列联表分析，解释输出结果，写出相应的结论；

第五，利用SPSS，对问卷进行参数检验（T-TEST、单因素方差分析）或非参数检验，解释输出结果，写出相应的结论；

第六，利用SPSS，对问卷进行相关分析或回归分析，熟悉相关分析过程的软件操作过程，解释输出结果，写出相应的结论。

二、实验环境

硬件环境：微机 软件环境：SPSS11.5及SPSS16.0。

三、实验类型

综合性实验

第一部分 实验内容

1、 探索性分析:是否谈恋爱与每天上自习时间的关系

（一）操作步骤

1．打开数据文件“问卷.sav”。

2．选择Transform→Recode→Into different variables,打开重新编码对话框。

从左侧选择q13“您现在是否谈恋爱”进入Numeric Variable,定义新的变量名q13_1,标题是”是否谈恋爱”。 4

3.选择Old and new Values,如下图定义新变量. 其它选项采用系统默认状态。

4.选择Continue,点击OK,提交运行。

5.选择Analyze→Descriptive Statistics→Explore,如下图将选项选入相应List。 5

6.上述选项做完以后，单击OK 按钮，提交运行。

（二）输出结果与分析

6

Stem-and-Leaf Plots

7

Boxplot

（三）结果分析：

⑴集中趋势指标：首先可以看出62位没有恋爱的同学平均每天的自习时间是2.121小时，去掉两侧各5%的极端值后，截尾均数是2.078，中位数是2.000小时，其中，均数、截尾均数和中位数应当基本相同，因此从上述指标及可推测数据应当是符合对称分布的；37位谈恋爱的同学每天的平均自习时间是2.081小时，去掉两侧各5%的极端值后，截尾均数是2.047，中位数是2.000，也符合对称分布。

⑵离散趋势分析：没谈恋爱的同学自习的标准差是1.2102，最大值是5，最小值是0，两者差即全距5小时；谈恋爱的同学自习的标准差是1.0834，最大值是5.0，最小值是0，两者差即全距5小时.

⑶分布特征分析：没有恋爱的数据的偏度系数是a=0.653，峰度系数是b=0.309，表示数据右偏，且形状比正态分布的峰要稍陡峭。恋爱者的数据的偏度系数是a=0.628，峰度系数是b=0.541，表示数据右偏，且形状比正态分布8 的峰要陡峭。

2、 多选项分析：选择恋爱对象的主要因素分析

（一）操作步骤

1．打开数据文件“问卷.sav”

2．选择Analyze→ Multiple Response→ Define Variable Sets，再进行如下操作定义多选项变量集。

3．定义好后点Add, 然后关闭当前对话框。

Ⅰ、频数分析：

1. 选择Analyze→ Multiple Response→Frequencies进行频数分析。

2. 将左侧的$q9选人右侧，点击OK，提交运行。 9

（二） 输出结果与分析

（三）结果分析

这道多选题限选三项，由上表可得，比例从高到低排在前三项的分别是“人品好”78.0%，“和自己志趣相投”53.0%，“能力好”42.0%，大学生谈恋爱对经济状况的考虑较少，大多是以人品定位自己的对象。

在大学生人群中，把理想爱人的条件转向注重有内涵，注重人品，是普遍的一个大趋势。在本次调查中，男、女生均把“人品”作为了第一要素，而经济状况等已不再是择偶的主要因素。这反映了广大同学成熟的爱情心理。

Ⅱ、列联表分析：选择恋爱对象的主要因素与性别之间的关系分析

1.选择Analyze→ Multiple Response→Crosstabs进行列联表分析。

2.将多选项选入Rows，影响因素性别选入Columns,并定义变量集Define Ranges,范围是1到2，continue。

3. 上述选项做完以后，单击OK 按钮，提交运行。 10

（二） 输出结果与分析

（三）结果分析

其中，我们可以看到男、女生的一些不同：对于相貌的要求，男生18/46要高于女生16/54；而对于知识能力的要求方面，女生35/54又要比男生7/46看中的多。

但是从总的方面来说，当代的大学生在恋爱问题上是非常理性的，而且愈加趋向于成熟化。这些变化的方向无疑是社会所期望的，而且对于大学生本身来说是非常有意义的。

3、 列联表分析：大学生谈恋爱时对相貌看重程度与性别关系的分析

（一）操作步骤

1、打开数据文件“问卷.sav”。 11 2、选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs,将“相貌的选择”和“性别”分别输入到Row和Column。

3、选择Cells，Counts框组：选中复选框Expected：Continue；

4、点击Statistics：复选框Chi-square：Continue

5、上述选项做完以后，单击OK 按钮，提交运行。

（二） 输出结果与分析

12

（三）结果分析：

原假设：男女生在选择朋友是对相貌的看重程度没有差别

备择假设：男女生在选择朋友是对相貌的看重程度有差别

X2=4.845，P值=0.184>0.05,不能拒绝原假设，所以性别在男女生选择对象相貌的看重程度没有差别。

22%男生和21%女生选择“虽然知道相貌不重要，但还是想尽量找个漂亮的”，可见，相貌在男女生选择对象的时间仍然占着很重要的部分.

4、 单个样本的非参数假设检验——二项检验

分析背景：《中国青年报》近日发表文章，据调查大学生谈恋爱的人数为四成以上，为验证其数据是否真实，用样本数据进行非参数检验。

（一）操作步骤

1．打开数据文件“问卷.sav”。

2．选择Transform→Recode→Into different variables,打开重新编码对话框。

从左侧选择q13“您现在是否谈恋爱”进入Numeric Variable,定义新的变量名q13_1,标题是”是否谈恋爱”。

3.选择Old and new Values,如下图定义新变量. 其它选项采用系统默认状态。 13

4.选择非参数假设检验的单个样本的二项检验.Analyze→Nonparametric Tests→Binomial,将q13_1题选入Test Variable List, Test Proportion:0.60。（《中国青年报》前不久在有关大学生恋爱的四成以上）

5．上述选项做完以后，单击OK 按钮，提交运行。

（二） 输出结果与分析

Binomial Test否62.6.6.382a是38.41001.0Group 1Group 2Total是否谈恋爱CategoryNObservedProp.Test Prop.Asymp. Sig.(1-tailed)Based on Z Approximation.a.

（三）结果分析：

原假设：大学生谈恋爱的比例≥40%

备择假设：大学生谈恋爱的比例＜40% 14 N=100, 单尾P值等于0.382>0.05,所以不能拒绝原假设，大学生谈恋爱的比例在四成以上。

可见，大学校园内谈恋爱已经是很普遍的现象。大学生谈恋爱对我们现在的学生来说，并不是什么新奇的事情，而且大学生谈恋爱的比例也在逐年增加，这不得不引起我们足够的重视。面当今的大学校园，以及这些未来的祖国栋梁，他们对自己的爱情究竟报以什么样的态度，这是我们都很期待的。这也是我们此次调查大学生恋爱观的问题的初衷。

5、 相关分析：恋爱期间在对方身上的花费与每月生活费之间的关系

（一）操作步骤

1、打开数据文件“问卷.sav”

2、选择Graphs→Scatter Plot→选择Simple,点击Define,制作散点图，做进一步观察。

15

3、选择Analyze→Correlate(相关)→Bivariate（双变量），打开双变量相关分析对话框，

从左侧的源变量中选择“您每月的生活费用大约是__元”和“你恋爱期间每个月在对方身上的花费大约是___元”进入Variable 窗口。其它选项采用系统默认状态。

4、选择相关系数。Correlation Coefficient 是相关系数的选项栏，选择Pearson（皮尔逊相关系数）；确定显著性检验类型，在Test of Significance 选择Two-tailed（双尾检验）；

确定输出相关系数的显著性水平，选中Flag significant Correlations。

5、 选择输出的统计量，单击Options 打开对话框，选择Means and standard deviations 选项和Cross- product deviations and covariances 选项。

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spss分析实验报告

spss分析实验报告

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。如果回归方程的系数显著且符号为正，说明睡眠时间对学习成绩有正向影响。

【精品】spss实验报告

【精品】spss实验报告

【精品】spss实验报告

本报告主要研究了SPSS实验的结果。通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。

首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。收集的数据将交给SPSS模型进行处理。

其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。根据数据的性质，进行了适当的数据转换。

第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。

然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。

最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。

总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。

恋爱实习报告

恋爱实习报告

一、实习背景

随着我国社会经济的快速发展，人们的生活水平不断提高，恋爱观念也在不断发生变化。为了更好地了解恋爱现象，提高大学生的恋爱素质，我校组织了一次恋爱实习活动。本次实习旨在通过实地观察、访谈等方式，了解恋爱现象在大学生群体中的表现，为大学生提供恋爱指导，帮助他们树立正确的恋爱观。

二、实习目的

1. 了解大学生恋爱现象的现状及特点；

2. 分析大学生恋爱中的心理、行为及价值观；

3. 为大学生提供恋爱指导，帮助他们解决恋爱中的问题；

4. 提高大学生的恋爱素质，促进其全面发展。

三、实习过程

1. 实习前期准备

在实习开始前，我们进行了充分的准备工作。首先，我们对实习内容进行了详细的规划，明确了实习的目标、任务和步骤。其次，我们查阅了大量相关资料，对恋爱现象进行了初步了解。最后，我们分组进行了讨论，明确了各自的分工和职责。

2. 实习过程

（1）实地观察

我们选取了校园内多个地点进行实地观察，包括教室、食堂、图书馆、操场等。通过观察，我们发现大学生恋爱现象主要集中在教室、食堂和操场等公共场合。在观察过程中，我们注意到以下特点：

①恋爱行为普遍存在，但形式多样。有的学生牵手、拥抱，有的则通过手机进行交流；

②恋爱行为具有一定隐蔽性，部分学生选择在私密场合进行；

③恋爱行为具有一定的规律性，如早晨、傍晚等时间段。

（2）访谈 我们选取了10名大学生进行访谈，了解他们在恋爱中的心理、行为及价值观。访谈结果显示：

①大学生对恋爱持积极态度，认为恋爱有助于情感交流、性格成长；

②大学生在恋爱中注重情感投入，但部分学生存在功利心理；

③大学生在恋爱中存在一定程度的焦虑和困惑，如如何处理恋爱与学业的关系、如何选择合适的伴侣等。

3. 实习总结

通过本次实习，我们深入了解了大学生恋爱现象的现状及特点，分析了大学生恋爱中的心理、行为及价值观，为大学生提供了恋爱指导。

四、实习成果

1. 完成了一份关于大学生恋爱现象的调查报告；

spss实验报告

spss实验报告

SPSS实验报告

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）：

24 17 26 29 38

6 28 44 39 8

30 17 26 32 40

10 20 27 43 33

15 30 28 35 26

47 25 17 26 45

16 36 29 37 15

（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。

3、以下是对促销人员进行培训前后的促销数据：

培训前 440 500 580 460 490 480 600 590 430 510 320 470

培训后 620 520 550 500 440 540 500 640 580 620 590 620

试分析该培训是否产生了显著效果。

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。