Spss上机报告1.docx
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Spss上机报告1
统计分析软件(spss)实验报告
序号
班级
姓名
学号
日期
时间
地点
1
信计1302
张温柔
41363096
2015.07.05
8:
00-11:
45
实验楼102
指导教师:
刘秀芹
实验名称:
1、文件建立与编辑与处理
2、spss基本统计分析与统计推断
实验任务:
练习1数据居民储蓄调查数据,进行SPSS频数分析,分析被调查者的常驻地址,职业和年龄分布情况,并绘制条形图。
练习2数据居民储蓄调查数据,从数据的集中趋势,离散程度和分布形状等角度,分析被调查者本次存款金额的基本特征,并与标准正太分布曲线进行对比,进一步,对不同住地的住户存款金额的基本特征进行比对分析。
练习3,数据同上,假设存款金额服从正太分布,能否利用本章讲解的功能,找到存款金额与众不同的样本,并说明理由。
练习4数据同上,结合被调查者的常住地或职业或年龄状况,分析储户的收入分布特征。
实验目的:
能建立数据文件、保存数据文件,熟悉各种变量类型、能正确处理数据,并可以对数据进行编辑以及文件的管理、对个案进行管理、对数据文件进行整理。
在频数分析的过程中可以粗略把握数据的分布特征,并对数据进行初步的考察,学会画频率直方图、箱式图等,掌握各种统计分布方法的精度。
运行结果:
练习1
统计量
A13
A14
A15
N
有效
282
282
282
缺失
65
65
65
A13
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
1
200
57.6
70.9
70.9
2
82
23.6
29.1
100.0
合计
282
81.3
100.0
缺失
系统
65
18.7
合计
347
100.0
A14
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
1
24
6.9
8.5
8.5
2
54
15.6
19.1
27.7
3
18
5.2
6.4
34.0
4
15
4.3
5.3
39.4
5
18
5.2
6.4
45.7
6
15
4.3
5.3
51.1
7
35
10.1
12.4
63.5
8
4
1.2
1.4
64.9
9
10
2.9
3.5
68.4
10
34
9.8
12.1
80.5
11
17
4.9
6.0
86.5
12
35
10.1
12.4
98.9
13
3
.9
1.1
100.0
合计
282
81.3
100.0
缺失
系统
65
18.7
合计
347
100.0
A15
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
1
4
1.2
1.4
1.4
2
146
42.1
51.8
53.2
3
91
26.2
32.3
85.5
4
41
11.8
14.5
100.0
合计
282
81.3
100.0
缺失
系统
65
18.7
合计
347
100.0
练习2
统计量
A5
N
有效
282
缺失
65
均值
4738.09
均值的标准误
651.799
中值
1032.43a
众数
1000
标准差
10945.569
方差
119805486.302
偏度
5.234
偏度的标准误
.145
峰度
33.656
峰度的标准误
.289
全距
100000
极小值
1
极大值
100001
和
1336141
a.利用分组数据进行计算。
居民收入较集中在2000元以下,高收入人群较少,收入在2000元以上的数据离散程度较大,分布形状与标准正态分布差距较大。
根据表格分析,不同地区的人群居民收入差距不是特别大啊,但2地区的居民收入离散程度较1地区收入人群大,在置信水平为95%的情况下可以说两地区的收入平均值是相等的。
统计量
A5
N
有效
282
缺失
65
平均值
4738.09
标准平均值误差
651.799
中位数
1000.00
方式
1000
标准偏差
10945.569
方差
119805486.302
偏度
5.234
标准偏度误差
.145
峰度
33.656
标准峰度误差
.289
范围
100000
最小值
1
最大值
100001
独立样本检验
列文方差相等性检验
平均值相等性的t检验
F
显著性
t
自由度
显著性(双尾)
平均差
标准误差差值
差值的95%置信区间
下限
上限
A5
已假设方差齐性
.001
.980
.524
280
.601
752.618
1437.151
-2076.375
3581.611
未假设方差齐性
.461
118.037
.646
752.618
1634.018
-2483.172
3988.408
练习3
案例处理摘要
案例
有效
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
A5
282
81.3%
65
18.7%
347
100.0%
运用spss对数据进行标准化分析,得到的标准值大于3时数据即为异常。
练习4
交叉表
A4
总计
1
2
3
4
A13
1
计数
19
127
40
14
200
预期计数
35.5
116.3
35.5
12.8
200.0
百分比在A13内
9.5%
63.5%
20.0%
7.0%
100.0%
百分比在A4内
38.0%
77.4%
80.0%
77.8%
70.9%
占总数的百分比
6.7%
45.0%
14.2%
5.0%
70.9%
2
计数
31
37
10
4
82
预期计数
14.5
47.7
14.5
5.2
82.0
百分比在A13内
37.8%
45.1%
12.2%
4.9%
100.0%
百分比在A4内
62.0%
22.6%
20.0%
22.2%
29.1%
占总数的百分比
11.0%
13.1%
3.5%
1.4%
29.1%
总计
计数
50
164
50
18
282
预期计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
百分比在A13内
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
百分比在A4内
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
占总数的百分比
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
卡方检验
值
自由度
渐近显著性(双向)
皮尔逊卡方
32.064a
3
.000
似然比(L)
29.366
3
.000
线性关联
15.896
1
.000
有效个案数
282
a.0个单元格(0.0%)具有的预期计数少于5。
最小预期计数为5.23。
交叉表
A4
总计
1
2
3
4
A14
1
计数
2
20
1
1
24
预期计数
4.3
14.0
4.3
1.5
24.0
百分比在A14内
8.3%
83.3%
4.2%
4.2%
100.0%
百分比在A4内
4.0%
12.2%
2.0%
5.6%
8.5%
占总数的百分比
0.7%
7.1%
0.4%
0.4%
8.5%
2
计数
9
35
5
5
54
预期计数
9.6
31.4
9.6
3.4
54.0
百分比在A14内
16.7%
64.8%
9.3%
9.3%
100.0%
百分比在A4内
18.0%
21.3%
10.0%
27.8%
19.1%
占总数的百分比
3.2%
12.4%
1.8%
1.8%
19.1%
3
计数
1
13
3
1
18
预期计数
3.2
10.5
3.2
1.1
18.0
百分比在A14内
5.6%
72.2%
16.7%
5.6%
100.0%
百分比在A4内
2.0%
7.9%
6.0%
5.6%
6.4%
占总数的百分比
0.4%
4.6%
1.1%
0.4%
6.4%
4
计数
2
9
3
1
15
预期计数
2.7
8.7
2.7
1.0
15.0
百分比在A14内
13.3%
60.0%
20.0%
6.7%
100.0%
百分比在A4内
4.0%
5.5%
6.0%
5.6%
5.3%
占总数的百分比
0.7%
3.2%
1.1%
0.4%
5.3%
5
计数
1
8
7
2
18
预期计数
3.2
10.5
3.2
1.1
18.0
百分比在A14内
5.6%
44.4%
38.9%
11.1%
100.0%
百分比在A4内
2.0%
4.9%
14.0%
11.1%
6.4%
占总数的百分比
0.4%
2.8%
2.5%
0.7%
6.4%
6
计数
1
11
3
0
15
预期计数
2.7
8.7
2.7
1.0
15.0
百分比在A14内
6.7%
73.3%
20.0%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
2.0%
6.7%
6.0%
0.0%
5.3%
占总数的百分比
0.4%
3.9%
1.1%
0.0%
5.3%
7
计数
21
14
0
0
35
预期计数
6.2
20.4
6.2
2.2
35.0
百分比在A14内
60.0%
40.0%
0.0%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
42.0%
8.5%
0.0%
0.0%
12.4%
占总数的百分比
7.4%
5.0%
0.0%
0.0%
12.4%
8
计数
1
1
2
0
4
预期计数
.7
2.3
.7
.3
4.0
百分比在A14内
25.0%
25.0%
50.0%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
2.0%
0.6%
4.0%
0.0%
1.4%
占总数的百分比
0.4%
0.4%
0.7%
0.0%
1.4%
9
计数
3
4
2
1
10
预期计数
1.8
5.8
1.8
.6
10.0
百分比在A14内
30.0%
40.0%
20.0%
10.0%
100.0%
百分比在A4内
6.0%
2.4%
4.0%
5.6%
3.5%
占总数的百分比
1.1%
1.4%
0.7%
0.4%
3.5%
10
计数
3
15
11
5
34
预期计数
6.0
19.8
6.0
2.2
34.0
百分比在A14内
8.8%
44.1%
32.4%
14.7%
100.0%
百分比在A4内
6.0%
9.1%
22.0%
27.8%
12.1%
占总数的百分比
1.1%
5.3%
3.9%
1.8%
12.1%
11
计数
2
14
1
0
17
预期计数
3.0
9.9
3.0
1.1
17.0
百分比在A14内
11.8%
82.4%
5.9%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
4.0%
8.5%
2.0%
0.0%
6.0%
占总数的百分比
0.7%
5.0%
0.4%
0.0%
6.0%
12
计数
4
17
12
2
35
预期计数
6.2
20.4
6.2
2.2
35.0
百分比在A14内
11.4%
48.6%
34.3%
5.7%
100.0%
百分比在A4内
8.0%
10.4%
24.0%
11.1%
12.4%
占总数的百分比
1.4%
6.0%
4.3%
0.7%
12.4%
13
计数
0
3
0
0
3
预期计数
.5
1.7
.5
.2
3.0
百分比在A14内
0.0%
100.0%
0.0%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
0.0%
1.8%
0.0%
0.0%
1.1%
占总数的百分比
0.0%
1.1%
0.0%
0.0%
1.1%
总计
计数
50
164
50
18
282
预期计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
百分比在A14内
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
百分比在A4内
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
占总数的百分比
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
卡方检验
值
自由度
渐近显著性(双向)
皮尔逊卡方
96.777a
36
.000
似然比(L)
94.072
36
.000
线性关联
1.206
1
.272
有效个案数
282
a.33个单元格(63.5%)具有的预期计数少于5。
最小预期计数为.19。
交叉表
A4
总计
1
2
3
4
A15
1
计数
2
2
0
0
4
预期计数
.7
2.3
.7
.3
4.0
百分比在A15内
50.0%
50.0%
0.0%
0.0%
100.0%
百分比在A4内
4.0%
1.2%
0.0%
0.0%
1.4%
占总数的百分比
0.7%
0.7%
0.0%
0.0%
1.4%
2
计数
23
86
30
7
146
预期计数
25.9
84.9
25.9
9.3
146.0
百分比在A15内
15.8%
58.9%
20.5%
4.8%
100.0%
百分比在A4内
46.0%
52.4%
60.0%
38.9%
51.8%
占总数的百分比
8.2%
30.5%
10.6%
2.5%
51.8%
3
计数
17
50
17
7
91
预期计数
16.1
52.9
16.1
5.8
91.0
百分比在A15内
18.7%
54.9%
18.7%
7.7%
100.0%
百分比在A4内
34.0%
30.5%
34.0%
38.9%
32.3%
占总数的百分比
6.0%
17.7%
6.0%
2.5%
32.3%
4
计数
8
26
3
4
41
预期计数
7.3
23.8
7.3
2.6
41.0
百分比在A15内
19.5%
63.4%
7.3%
9.8%
100.0%
百分比在A4内
16.0%
15.9%
6.0%
22.2%
14.5%
占总数的百分比
2.8%
9.2%
1.1%
1.4%
14.5%
总计
计数
50
164
50
18
282
预期计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
百分比在A15内
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
百分比在A4内
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
占总数的百分比
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
卡方检验
值
自由度
渐近显著性(双向)
皮尔逊卡方
8.932a
9
.444
似然比(L)
9.746
9
.371
线性关联
.002
1
.965
有效个案数
282
a.5个单元格(31.3%)具有的预期计数少于5。
最小预期计数为.26。
分析讨论:
使用频数分析法只能初步的、粗略的掌握数字的分布特征,当计算基本描述统计量时,可以进一步的精确把握变量的总体分布情况,探索性数据可以对数据进行进一步考察,得出想要的分析结果。
在进行假设检验时,应当选择适当的检验统计量,并指出H0成立时该检验统计量所服从的抽样分布根据给定的显著性水平,查表确定相应的临界值,并建立相应的小概率事件,然后根据样本观察值计算检验统计量的值H0最后将检验统计量的值与临界值比较,当检验统计量的值落入拒绝域时拒绝H0而接受H1;否则不能拒绝H0,可接受H0。
心得体会:
初次接触spss,应用spss对大量数字进行分析,感受到了数学软件的强大功能。
只需要点鼠标便能完成的问题便不需再用matlab进行编程设计。
并且spss可以很方便的画图完成数据的处理,非常简单快捷。
是我们以后处理大量数据的首选软件之一。
并且此次课对于不同的spss数字分析方法的学习也会是我今后处理数据的基础条件。
通过对spss的分布情况统计和样本检验的学习,我初步掌握了根据不同的数据来分析分布的情况、特征,学会了直方图和正态分布曲线的画法,对于大数据的处理更加学会了多角度全方面的分析测量。
2015年07月05日
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