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文档简介
管理统计实验报告实验一1. 实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程,并能分析其结果。 2. 实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较:如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系,他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系,至于相关的程度则要看相关系数R值,r越大,说明越相关。越小,则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析,从变量之间的相关关系,寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。a.打开spss软件,输入“回归人均食品支出”数据。b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate, 弹出一个对话窗口。C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921,t检验的显著性概率为0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730,t检验的显著性概率为0.0000.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。读入数据后:A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。B.点击OK,系统输出结果,如下表。 从表中可以看出,人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665,显著性概率p=0.0000.01,说明在剔除了粮食单价的影响后,人均食品支出与人均收入依然有显著性关系,并且0.86650.05,接受零假设,即这组数据服从标准正态分布。Test2是检验这组数据是否服从均匀分布,从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设,即这组数据不服从均匀分布。Test3是检验这组数据是否服从指数分布,从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设,即这组数据不服从指数分布。Test4是检验这组数据是否服从泊松分布,从表中可看出T检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设,即这组数据不服从泊松分布。三、实
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