1、市场营销调研上机实验报告 上机实验报告课程名称： 市场营销调研 上机项目： 数据处理与分析学生姓名： XXX 专业班级：XXXXXXXXXXXXX学 号： XXXXXXXXXXX 指导教师： XXXXX 上机时间： 2013年12月3日 上机地点： XXXXXXXX 实验一：SPSS数据文件整理和描述性统计分析一、实验目的：运用SPSS软件对采集的数据或者通过调查问卷收集的信息进行数据处理和分析：一是用SPSS读取现成数据，二是用SPSS录入数据资料；掌握描述性统计分析的方法，包括频数分析、描述性分析、探索分析、列联表分析等常用方法。二、实验平台：PC机，WindowsXP/2000及以上操作
2、系统，SPSS软件。三、实验内容和步骤：1.用SPSS读出所给数据资源data02-01和数据data02-02。（1）打开SPSS程序，单击“文件”选择“打开” “数据”，弹出文件选择窗口，选择“data02-01”进入，依次点击左下方的“变量视图”和“数据视图”，如图所示：图1-1 data02-01变量视图图1-2 data02-01数据视图读取数据data02-02操作步骤和读取数据data02-01一样，数据data02-02如图所示：图1-2data02-02变量视图图1-2data02-02数据视图2.调查问卷中单选题、复选题与开放式问题的输入。打开SPSS程序，单击“文件”选择
3、“新建” “数据”，弹出数据变量窗口，根据市场营销调研作业调查问卷中单选题、复选题与开放式问题进行数据的录入。单选题的数据录入，如图图1-3所示：图1-3单选题的数据录入 依次完成对复选题与开放式问题的输入，如图1-4所示：图1-4复选与开放题的数据录入3.问卷编码综合性训练（小组问卷） 在问卷数据输入中，对于单选题直接输入，对于复选题相应的将变量录入，赋值，如手机的功能要求方面，将变量“上网”用“0”和“1”相应的赋上值标签，0=未选择，1=选择等，对于开放式的问题在数据的录入方面，我们要对所提出问题的回答进行分类整理在进行数据的录入，我们的开放中问题是“你理想中的手机是什么样的？”对于回答
4、的整理，我们将它分为7类，1=质量，2=品牌，3=功能等，我们问卷数据的录入如下图1-5和图1-6所示：图1-5小组问卷数据变量图1-6小组问卷数据录入4.录入数据资料（表12-5美国家庭汽车保有量调研原始数据）图1-7美国家庭汽车保有量调研原始数据录入5.描述性分析（1）频数分析针对输入的关于美国家庭汽车保有量调研数据当中的“家庭收入”作频数分析，进行分析。打开“美国家庭汽车保有量调研原始数据”，点击“图形” “旧对话框” “条形图” ，弹出条形图对话窗口，点击“定义”，选中“家庭收入”放到“类别轴”，点击“确定”，如图1-8所示“家庭收入”分析结果如下：图1-8美国家庭收入频数分析 从图中
5、我们可以看到，美国家庭收入分布在137百万到1042百万之间大体上人数都在1人，其中少数出现在2到3人。（2）描述性分析针对输入的关于美国家庭汽车保有量调研数据当中的“家长受教育年数”进行描述性分析。打开“分析” “描述统计” “描述”，弹出描述性窗口，将“家长受教育年数”放入变量，点击“选项”，相应的选择分析的量，点击“继续”，点击“确定”，如图1-9所示：描述统计量N全距极小值极大值均值标准差方差家长受教育程度501161711.762.0164.064有效的 N （列表状态）50图1-9美国家长受教育程度分析从描述统计量表中我们可以看出，家长受教育程度样本为50，最少受教育年为6年，最长
6、受教育年为17年，同时平均受教育年约为12年，其样本距离均值在2个标准差左右。（3）列联表分析 针对输入的关于美国家庭汽车保有量调研数据当中的“汽车保有量”和“家庭规模”进行列联表分析。打开“分析” “描述统计” “交叉表”，弹出交叉表窗口，将“家庭规模”和“汽车保有量”分别放入行和列，点击“统计量”，相应的选择分析的量，点击“继续”，点击“确定”，如图1-10所示：汽车保有量合计12家庭人口2家庭人口 中的 %85.7%14.3%100.0%汽车保有量 中的 %27.3%33.3%28.0%3家庭人口 中的 %90.0%10.0%100.0%汽车保有量 中的 %40.9%33.3%40.0%
7、4家庭人口 中的 %87.5%12.5%100.0%汽车保有量 中的 %31.8%33.3%32.0%合计家庭人口 中的 %88.0%12.0%100.0%汽车保有量 中的 %100.0%100.0%100.0%图1-10家庭人口* 汽车保有量 交叉制表 从列联表中可以看出针对家庭人口与汽车保有量之间的关系中，家庭规模对汽车保有量有很强的关系，大家庭必须要拥有多辆车。详细上机实验内容（截图和文字部分的数据分析）四、实验结果（实验结果及数据分析已插入内容中。） 实验二：均值过程、t检验、非参数检验和方差分析一、实验目的：理解参数检验的基本原理，能用SPSS软件对样本进行检验，熟练掌握实验步骤，并
8、能对样本是否来自均值不同的总体判别。二、实验平台：PC机，WindowsXP/2000及以上操作系统，SPSS软件。三、实验内容和步骤：1.均值过程和t检验。（1）均值过程分析(分析2-1.sav中的数据资料)打开“分析” “比较均值” “均值”，弹出均值窗口，将“投保人的性别”和“过去5年的事故数”分别放入“自变量列表”和“因变量列表”，点击“选项”，选择相应的参考值，点击“继续”，最后“确定”，结果如图2-1所示：过去5年的事故数投保人性别均值N标准差男1.982501.608女1.472501.412总计1.725001.533 图2-1均值过程分析图 从图中我们可以看出在样本为500的
9、数据中，在过去5年发生事故数男性要明显高于女性。（2）单一样本t检验（数据文件06-01.sav0） 打开“分析” “比较均值” “单样本t检验”，弹出窗口， 将“强度”放入到“检验变量”,点击“选项”，设置置信区间为95%，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-2所示。单个样本统计量N均值标准差均值的标准误强度1053.20702.22940.70500单个样本检验检验值 = 0 tdfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限上限强度75.4719.00053.2070051.612254.8018如图2-2单一样本t检验由分析结果，样本在10的情况下，样本均值为53.2070
10、，标准差约为2.23，可知在95%的置信区间为【51.6122，54.8018】，由题目可知，在其区间内，因此可知不拒绝假设，因此用新法炼钢后钢筋的强度没有提高。（3）独立样本t检验（06-05.sav）打开“分析” “比较均值” “独立样本t检验”，弹出窗口， 将“橡胶伸长率”放入到“检验变量”,将“配方类型”放入“分组变量”点击“选项”，设置置信区间为95%，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-2所示。组统计量配方类型N均值标准差均值的标准误橡胶伸长率氧化锌5克9533.11117.991312.66377氧化锌1克10561.800015.389754.86667独立样本检验方差方程
11、的 Levene 检验均值方程的 t 检验差分的 95% 置信区间FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值下限上限橡胶伸长率假设方差相等2.517.131-5.00817.000-28.688895.72846-40.77488-16.60290假设方差不相等-5.17113.806.000-28.688895.54798-40.60381-16.77397图2-2独立样本t检验分析从分析结果可知在用两种配方来做实验的情况下，方差相等或不想等时，t值在95%置信区间外，因此拒绝零假设，即有显著差异。（4）配对样本t检验（06-07.sav）打开“分析” “比较均值” “配对样本t检验
12、”，弹出窗口， 将“正常”和 “附加”,设置“成对变量”点击“选项”，设置置信区间为95%，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-3所示。成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1正常32.111196.827232.27574附加38.888996.153142.05105对 2附加38.888996.153142.05105正常32.111196.827232.27574成对样本相关系数N相关系数Sig.对 1正常 & 附加9.226.558对 2附加 & 正常9.226.558成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)差分的 95% 置信区间均值标准差均值的标准误下限上限对 1正常
13、- 附加-6.777788.089772.69659-12.99613-.55943-2.5138.036对 2附加 - 正常6.777788.089772.69659.5594312.996132.5138.036图2-3从分析图中配对样本t检验从图中看两个配对样本的相关系数，其相关系数大于0小于1，且相等说明其有较强的相关性，同时在95%的置信区间来看，t值分别在其区间，故不拒绝。因此，这两种不同情况下他们在自行车测功机上工作时的每分钟呼吸量有差异。2非参数检验（1） 卡方检验（卡方检验2.sav） 打开“分析” “非参数检验” “卡方”，弹出窗口， 将“新型山地车”和 “人数”,放入检验
14、变量表，点击“选项”，选择“描述”，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-4所示。描述性统计量N均值标准差极小值极大值新型山地车2672.61.73513人数267161.1672.22625202新型山地车观察数期望数残差美观轻便4089.0-49.0经济耐用2589.0-64.0速度型20289.0113.0检验统计量新型山地车人数卡方216.472a216.472adf22渐近显著性.000.000a. 0 个单元 (.0%) 具有小于 5 的期望频率。单元最小期望频率为 89.0。图2-5初期样本数据卡方分析从图中我们可以假设零假设为三种款型受欢迎程度一样，备择假设为三种款型受欢迎程
15、度存在显著差异。从表中检验统计量：卡方经计算约为216.472.选择显著水平为0.005，自由度由上可知为2，查表可知卡方分布为10.597,216.472大于10.597，故拒绝零假设，接受备择假设。当样本发生改变是故，分析结果如图2-6所示。描述性统计量N均值标准差极小值极大值新型山地车2672.61.73513人数267161.1672.22625202新型山地车观察数期望数残差美观轻便246200.046.0经济耐用152200.0-48.0速度型202200.02.0检验统计量新型山地车人数卡方22.120a22.120adf22渐近显著性.000.000a. 0 个单元 (.0%)
16、 具有小于 5 的期望频率。单元最小期望频率为 200.0。从图中我们可以假设零假设为三种款型受欢迎程度一样，备择假设为三种款型受欢迎程度存在显著差异。从表中检验统计量：选择显著水平为0.005，自由度由上可知为2，查表可知卡方分布为22.12,22.12大于10.597，故拒绝零假设，接受备择假设。也就是说美观轻便型的受欢迎程度明显高于其他两类。（2）两独立样本检验（07-13.sav）打开“分析” “非参数检验” “2个独立样本检验”，弹出窗口， 将“型号”和 “行驶里程”,分别放入“分组变量”，“检验变量”表，并定义型号类别，点击“选项”，选择“描述”，点击“继续”，点击“确定”。分析如
17、图2-7所示。描述性统计量N均值标准差极小值极大值行驶里程2419.36671.9697014.2024.20型号241.50.51112秩型号N秩均值秩和行驶里程第1种型号1215.79189.50第2种型号129.21110.50总数24检验统计量b行驶里程Mann-Whitney U32.500Wilcoxon W110.500Z-2.282渐近显著性(双侧).023精确显著性2*（单侧显著性）.020aa. 没有对结进行修正。图2-7两独立样本检验从图2-7中我们可以假设零假设为两种型号汽车每加仑汽油的行驶里程不相同，备择假设为两种型号汽车每加仑汽油的行驶里程相同。从表中检验统计量：由
18、上图可知，Z值为-2.282，在显著水平为0.005下，则绝对值大于1.96，故拒绝零假设。即两种型号汽车每加仑汽油的行驶里程相同。（2） 两相关样本检验(07-22.sav) 打开“分析” “非参数检验” “2个相关样本检验”，弹出窗口， 将“期中考试情况”和 “期末考试情况”,放入“检验对”表，点击“选项”，选择“描述”，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-8所示。描述性统计量N均值标准差极小值极大值期中考试情况441.86.34301期末考试情况441.8322.37411.001.00期中考试情况 & 期末考试情况期中考试情况期末考试情况不合格合格不合格2238合格52329检验统
19、计量b期中考试情况 & 期末考试情况N441卡方a1.878渐近显著性.171a. 连续性已修正b. McNemar 检验从图中可以看出渐近的显著性为0.171，期中考试和期末考试及格的比例是相同。3方差分析（文件：单因素方差分析）打开“分析” “比较均值” “单因素”，弹出窗口， 将“投诉次数”和 “行业”,分别放入“因变量列表”和“因子”，点击“选项”，选择“描述”，点击“继续”，点击“确定”。分析如图2-9所示。投诉次数N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限零售业749.0010.8014.08239.0158.993466旅游业648.0013.5945.550
20、33.7362.272968航空公司535.0010.4164.65822.0747.932149家电制造业559.0012.7485.70143.1774.834477总数2347.8713.7592.86941.9253.822177投诉次数平方和df均方F显著性组间1456.6093485.5363.407.039组内2708.00019142.526总数4164.60922图2-9方差分析从图2-9中我们可以假设四个行业之间的服务质量没有显著差异，备择假设为四个行业之间的服务质量有显著差异。从表中检验统计量：由上述图可知，0.039小于F值3.407，所以在=0.05显著水平下，拒绝零
21、假设。则四个行业之间的服务质量没有显著差异。四、实验结果（实验结果及数据分析已插入内容中。）实验三：相关分析一、实验目的：理解相关分析的基本原理，学习掌握两变量相关分析，偏相关分析。二、实验平台：PC机，WindowsXP/2000及以上操作系统，SPSS软件。三、实验内容和步骤：1相关分析（10-01.sav）（1）简单相关分析打开“分析” “相关” “双关”，弹出窗口， 将“质量”和 “弹簧拉长长度”,分别放入“变量”，点击“选项”，选择“均值和标准差”，点击“继续”，点击“确定”。分析如图3-1所示。描述性统计量均值标准差N质量250.0000165.8312411弹簧拉长长度4.140
22、912.60665711相关性质量弹簧拉长长度质量Pearson 相关性1.999*显著性（双侧）.000N1111弹簧拉长长度Pearson 相关性.999*1显著性（双侧）.000N1111*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。如图3-1简单相关分析从图中可以看出在显著性0.0000.05，即含有很强的相关性。(2)偏相关分析（文件：偏相关） 打开“分析” “相关” “偏相关”，弹出窗口， 将“IQ”和 “语文成绩”和“数学成绩”,分别放入“控制”和“变量”点击“选项”，选择“均值和标准差”，点击“继续”，点击“确定”。分析如图3-2所示。描述性统计量均值标准差N语文成绩77.5019
23、.01912数学成绩76.1722.81112IQ98.3322.96012相关性控制变量语文成绩数学成绩IQ语文成绩相关性1.000.893显著性（双侧）.000df09数学成绩相关性.8931.000显著性（双侧）.000.df90如图3-2偏相关分析从图中我们可以知在IQ的控制语文成绩下，语文成绩本身相关性100%，而对于数学成绩来说在89.3%，显著性0.0000.005，这说明语文成绩和数学成绩具有相关性。在IQ的控制数学成绩下，同理是一样的。综上，这在IQ的控制下，语文成绩和数学成绩具有相关性。四、实验结果（实验结果及数据分析已插入内容中。） 实验四：回归分析一、实验目的：理解回归
24、分析的基本原理，掌握对变量进行简单线性回归和多元回归的方法。二、实验平台：PC机，WindowsXP/2000及以上操作系统，SPSS软件。三、实验内容和步骤：详细上机实验内容（截图和文字部分的数据分析）1.回归分析（信用卡支付数额对年收入的回归估计）对原始资料进行数据录入（文件：有关年收入、家庭成员人数和年信用卡支付数额的统计资料.doc）（1） 简单线性回归打开“分析” “回归” “线性”，弹出窗口， 将“年收入”和 “信用卡支付额度”,分别放入“自变量”和“因变量”点击“统计量”，选择需要的值，点击“继续”，点击“确定”。分析结果如图4-1所示。输入移去的变量b模型输入的变量移去的变量方
25、法1年收入a.输入a. 已输入所有请求的变量。b. 因变量: 信用支付模型汇总模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差更改统计量R 方更改F 更改df1df2Sig. F 更改1.616a.380.353$817.892.38014.090123.001a. 预测变量: (常量), 年收入。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归9425511.17619425511.17614.090.001a残差1.539E723668947.333总计2.481E724a. 预测变量: (常量), 年收入。b. 因变量: 信用支付系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B 的 95.0% 置信区间相关性共线性统计量B标准 误差试用版下限上限零阶偏部分容差VIF1(常量)1914.575548.3233.492.002780.2823048.869年收入45.81412.205.6163.754.00120.56671.062.616.616.6161.0001.000a. 因变量: 信用支付图4-1简单线性回归由表可知一元回归方程为： 由表检验统计量F=14.090，检验P=0.010.05，即可认为变量Y与X之间具有线性回归关系。各回归系数t检验的P=0.002值均小于0.05，即可认为各回归系数都具有显著意义。（2） 多元线性回归（信用卡支
