spss上机操作实验作业.docx
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spss上机操作实验作业
市场营销调研
SPSS上机操作实验报告
姓名:
刘丹霞
学号:
专业:
08工商管理
方向:
市场营销
2011年6月23日
一、单因素列表分析
1频数分布表(家庭收入分组家庭人口)
家庭人口
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
2
19
19.0
19.0
19.0
3
30
30.0
30.0
49.0
4
29
29.0
29.0
78.0
5
5
5.0
5.0
83.0
6
7
7.0
7.0
90.0
7
3
3.0
3.0
93.0
8
3
3.0
3.0
96.0
9
2
2.0
2.0
98.0
10
1
1.0
1.0
99.0
11
1
1.0
1.0
100.0
Total
100
100.0
100.0
分析:
由上表可以看出不同家庭人口数目的频率分布情况.
收入分组
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
135-155
23
23.0
23.0
23.0
135以下
3
3.0
3.0
26.0
155-175
28
28.0
28.0
54.0
175-195
14
14.0
14.0
68.0
195-215
7
7.0
7.0
75.0
215-235
4
4.0
4.0
79.0
235-255
6
6.0
6.0
85.0
255-275
6
6.0
6.0
91.0
275-295
2
2.0
2.0
93.0
295-554
6
6.0
6.0
99.0
554以上
1
1.0
1.0
100.0
Total
100
100.0
100.0
分析:
由上表可以看出不同收入阶段人口频数及所占的频率.
2箱索图(家庭收入)
分析:
由表可以看出,有段和存在三个极端值,最大的一个在1000百美元以上,另外两个在450百—500百美元之间.经查,此三个极端值为:
第1081号家庭收入1042百美元,第1093号家庭收入490百美元,第1052号家庭收入464百美元,还有两个极端值,处于300百—400百美元之间.鉴于1042百美元这个数值远远游离于箱体,绳索及邻近的极端值所组成的极端值之外,我们把它叫做飞点.
3计算各个统计量(家庭人口收入)
Statistics
家庭人口
收入
N
Valid
100
100
Missing
0
0
Mean
3.95
202.6200
Std.ErrorofMean
.188
10.63688
Median
4.00
172.0000
Mode
3
154.00
Std.Deviation
1.877
106.36879
Variance
3.523
11314.319
Skewness
1.580
5.481
Std.ErrorofSkewness
.241
.241
Kurtosis
2.620
39.684
Std.ErrorofKurtosis
.478
.478
Range
9
915.00
Minimum
2
127.00
Maximum
11
1042.00
Sum
395
20262.00
Percentiles
25
3.00
154.0000
50
4.00
172.0000
75
4.00
218.7500
二、多因素列表分析
(一)双向交叉列表
(家庭收入与汽车保有量交叉分组频数)
收入分类*汽车保有量分类Crosstabulation
Count
汽车保有量分类
Total
一辆以内
一辆以上
收入分类
低收入
47
7
54
高收入
28
18
46
Total
75
25
100
分析:
从上表可以看出100户中有54户在平均收入水平一下,46户在平均收入水平以上;有75户汽车汽车保有量不超过1辆,有25户超过1辆.再看交叉表部分,”低收入”与”1辆以内”的交叉为47户;”低收入”与”1辆以上”为7户;”高收入”与”1辆以内”的交叉为28户;”高收入”与”1辆以上”的交叉为18户.
(二)三向交叉列表
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
汽车保有量分类*家庭规模*收入分类
100
100.0%
0
.0%
100
100.0%
汽车保有量分类*家庭规模*收入分类交叉制表
计数
收入分类
家庭规模
合计
4口以内
4口以上
低收入
汽车保有量分类
一辆以内
43
4
47
一辆以上
3
4
7
合计
46
8
54
高收入
汽车保有量分类
一辆以内
27
1
28
一辆以上
5
13
18
合计
32
14
46
CROSSTABS
/TABLES=保有量分类BY家庭规模BY收入分类
/FORMAT=AVALUETABLES
/STATISTICS=CHISQ
/CELLS=COUNT
/COUNTROUNDCELL.
分析:
有分析数据结果可以看出,对于4口以内的家庭,低收入组只有3户拥有1辆以上的汽车,而高收入组达到5户,对于4口以上的家庭,拥有1辆以上的低收入户和高收入户分别为4户和13户.这些信息都表明,在家庭规模一定的条件下,家庭收入对汽车保有量有一定的影响.
三、参数检验
(一)单个样本平均值检验
GETFILE='E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav'.T-TEST/TESTVAL=0/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=汽车保有量/CRITERIA=CI(.95).
T检验
[数据集1]E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
汽车保有量
100
1.27
.489
.049
单个样本检验
检验值=0
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
汽车保有量
25.951
99
.000
1.270
1.17
1.37
(二)两个总体平均值检验:
(T检验)
T-TESTGROUPS=收入分组('低收入组''高收入组')/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=汽车保有量收入/CRITERIA=CI(.95).
T检验
[数据集1]E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav
组统计量
收入分组
N
均值
标准差
均值的标准误
汽车保有量
低收入组
54
1.13
.339
.046
高收入组
46
1.43
.583
.086
收入
低收入组
54
155.0370
13.38961
1.82209
高收入组
46
258.4783
137.01788
20.20218
四、非参数检验
(一)卡方检验:
单个独立样本的卡方检验
价值取向
观察数
期望数
残差
保守主义
53
50.0
3.0
自由主义
47
50.0
-3.0
总数
100
检验统计量
价值取向
卡方
.360a
df
1
渐近显著性
.549
a.0个单元(.0%)具有小于5的期望频率。
单元最小期望频率为50.0。
AGGREGATE
/OUTFILE=*MODE=ADDVARIABLES
/BREAK=收入
/收入分类_n=N(收入分类).
CROSSTABS
/TABLES=保有量分类BY家庭规模BY收入分类
/FORMAT=AVALUETABLES
/CELLS=COUNT
/COUNTROUNDCELL.
分析:
由输出结果得p=0.0.549>0.05.所以拒绝H0,即价值取向对汽车保有量有显著性影响.
多个独立样本的卡方检验
卡方检验
收入分类
值
df
渐进Sig.(双侧)
精确Sig.(双侧)
精确Sig.(单侧)
低收入
Pearson卡方
11.418a
1
.001
连续校正b
7.890
1
.005
似然比
8.383
1
.004
Fisher的精确检验
.006
.006
有效案例中的N
54
高收入
Pearson卡方
24.389c
1
.000
连续校正b
21.255
1
.000
似然比
26.636
1
.000
Fisher的精确检验
.000
.000
有效案例中的N
46
a.1单元格(25.0%)的期望计数少于5。
最小期望计数为1.04。
b.仅对2x2表计算
c.0单元格(.0%)的期望计数少于5。
最小期望计数为5.48。
分析:
(二)魏氏检验:
Wilcoxon带符号秩检验
秩
N
秩均值
秩和
涨薪后月产量-涨薪前月产量
负秩
3a
2.00
6.00
正秩
6b
6.50
39.00
结
1c
总数
10
a.涨薪后月产量<涨薪前月产量
b.涨薪后月产量>涨薪前月产量
c.涨薪后月产量=涨薪前月产量
(三)麦氏检验:
Mann-Whitney检验
学习前的认识&学习后的认识
学习前的认识
学习后的认识
不重要
重要
不重要
3
4
重要
2
3
检验统计量b
学习前的认识&学习后的认识
N
12
精确显著性(双侧)
.687a
a.已使用的二项式分布。
b.McNemar检验
分析:
因为由表可得p=0.687>0.05,所以认为学习对认识有显著性影响.
五、方差分析
(一)单因素方差分析
ANOVA
汽车保有量
平方和
df
均方
F
显著性
组间
15.910
66
.241
1.020
.488
组内
7.800
33
.236
总数
23.710
99
分析:
由输出结果得p=0.488>0.05.所以拒绝H0,即收入对汽车保有量有显著性影响
(二)双因素方差分析
主体间因子
N
收入
154.00
1
161.00
1
168.00
1
171.00
1
172.00
1
173.00
1
180.00
1
193.00
1
212.00
1
222.00
1
233.00
1
247.00
1
251.00
1
261.00
1
264.00
1
281.00
1
286.00
1
387.00
1
490.00
1
家庭规模
4口以内
14
4口以上
5
主体间效应的检验b
因变量:
汽车保有量
源
III型平方和
df
均方
F
Sig.
截距
假设
31.066
1
.
.
.
误差
.
.
.a
使用信贷购车
假设
.000
0
.
.
.
误差
.
.
.a
收入
假设
5.342
16
.
.
.
误差
.
.
.a
家庭规模
假设
.000
0
.
.
.
误差
.
.
.a
收入*家庭规模
假设
.000
0
.
.
.
误差
.
.
.a
a.无法使用Satterthwaite方法计算适当的误差项。
b.加权的最小二乘回归-按有旅行车进行加权
期望均方a,b,c
源
方差成分
Var(家庭规模)
Var(收入*家庭规模)
Var(误差)
二次项
截距
5.544
1.000
1.000
截距,收入
使用信贷购车
.000
.000
.000
收入
.000
1.000
1.000
收入
家庭规模
.000
.000
.000
收入*家庭规模
.000
.000
.000
误差
.000
.000
1.000
a.加权的最小二乘回归-按有旅行车进行加权
b.对于每个源,期望的平方均值等于单元格中系数之和乘以方差成分,加上一个在二次项单元中包含效应的二次项。
c.期望均方基于III型平方和。
六、相关分析
相关性
家庭人口
汽车保有量
家庭人口
Pearson相关性
1
.576**
显著性(双侧)
.000
N
100
100
汽车保有量
Pearson相关性
.576**
1
显著性(双侧)
.000
N
100
100
**.在.01水平(双侧)上显著相关。
REGRESSION/MISSINGLISTWISE/STATISTICSCOEFFOUTSRANOVA/CRITERIA=PIN(.05)POUT(.10)/NOORIGIN/DEPENDENT汽车保有量/METHOD=ENTER收入/CASEWISEPLOT(ZRESID)OUTLIERS(3).
七、回归分析
[数据集1]E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
收入a
.
输入
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
汽车保有量
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.208a
.043
.034
.481
a.预测变量:
(常量),收入。
b.因变量:
汽车保有量
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
1.028
1
1.028
4.443
.038a
残差
22.682
98
.231
总计
23.710
99
a.预测变量:
(常量),收入。
b.因变量:
汽车保有量
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
1.076
.104
10.354
.000
收入
.001
.000
.208
2.108
.038
a.因变量:
汽车保有量
案例诊断a
案例数目
标准残差
汽车保有量
预测值
残差
93
3.024
3
1.55
1.455
98
3.464
3
1.33
1.666
a.因变量:
汽车保有量
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
1.20
2.07
1.27
.102
100
残差
-1.074
1.666
.000
.479
100
标准预测值
-.711
7.891
.000
1.000
100
标准残差
-2.233
3.464
.000
.995
100
a.因变量:
汽车保有量
八曲线估计的SPSS基本操作
曲线拟合
[数据集1]E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav
模型描述
模型名称
MOD_3
因变量
1
汽车保有量
方程
1
线性
自变量
收入
常数
包含
其值在图中标记为观测值的变量
未指定
个案处理摘要
N
个案总数
100
已排除的个案a
0
已预测的个案
0
新创建的个案
0
a.从分析中排除任何变量中带有缺失值的个案。
变量处理摘要
变量
因变量
自变量
汽车保有量
收入
正值数
100
100
零的个数
0
0
负值数
0
0
缺失值数
用户自定义缺失
0
0
系统缺失
0
0
汽车保有量
线性
模型汇总
R
R方
调整R方
估计值的标准误
.208
.043
.034
.481
自变量为收入。
ANOVA
平方和
df
均方
F
Sig.
回归
1.028
1
1.028
4.443
.038
残差
22.682
98
.231
总计
23.710
99
自变量为收入。
系数
未标准化系数
标准化系数
t
Sig.
B
标准误
Beta
收入
.001
.000
.208
2.108
.038
(常数)
1.076
.104
10.354
.000
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