spss实验报告.doc

统计分析软件实验报告实验序号：04 实验项目名称：SPSS数据文件的建立和编辑学号1309100150姓名吴芳专业、班经统1301实验地点文波机房指导教师周虹时 间2015/5/21一、实验目的及要求熟悉SPSS的工作环境；掌握系统的三种运行方式，并能根据自己的需要选择所熟悉的方式使用软件；了解SPSS的基本窗口类型，熟悉数据窗口的两个界面，自己动手建立一个数据文件，并对数据文件作主要的编辑操作。本实验目的是：了解数据文件的结构，建立正确的SPSS数据文件，掌握如何对原始数据文件进一步整理和变换的主要方法，为后面的统计分析过程作好准备。二、实验设备（环境）及要求Windows XP，SPSS三、实验内容与步骤（一）、1. 设H0:工人产量符合正态分布；H1：工人常量不符合正态分布定义变量X,Y，输入数据。X为各组组中值。2. 选择“数据”“加权个案”，对Y进行加权3. “分析”“非参数检验”“K-S检验”，将变量X设置为检验变量。4. 点击“选项”，选择“描述性”。点击“继续”“确定”，则有因为如图双侧渐进概率=0小于0.05，所以拒绝H0，故不能认为工人产量符合正态分布。（二）、1. 设H0:这批数据是随机的；H1这批数据不是随机的定义变量X输入数据2. 选择“分析”“非参数检验”“游程检验”，选择“中位数”“众数”“均值”作为分割点。点击确定则有游程检验x检验值a2.00案例 = 检验值19案例总数34Runs 数19Z.260渐近显著性(双侧).795a. 中值游程检验 2x检验值a1.5588案例 = 检验值19案例总数34Runs 数19Z.260渐近显著性(双侧).795a. 均值游程检验 3x检验值a2.00案例 = 检验值19案例总数34Runs 数19Z.260渐近显著性(双侧).795a. 众数因为中位数、平均数、众数表格中双侧渐进概率值都等于0.795大于0.05，故接受H0，即该数据随机。（三）、1. 设H0:各机床加工的零件与其质量无关系；H1：各机床加工的零件与其质量有关系。定义数量F,行变量X,列变量Y，输入数据。2.对变量F进行加权，选择“数据”“加权个案”。3.“描述检验”“交叉表”，将X Y分别键入“行”“列”中。4. 点击“统计量”勾选“卡方”；点击“单元格”，勾选“观察值”“期望值”；“继续”“确定”，则有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x * y580100.0%00.0%580100.0%x* y 交叉制表y合计1.002.003.00x1.00计数1359880期望的计数6.962.111.080.02.00计数2013218170期望的计数14.7131.923.4170.03.00计数1214424180期望的计数15.5139.724.8180.04.00计数511530150期望的计数12.9116.420.7150.0合计计数5045080580期望的计数50.0450.080.0580.0卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方19.633a6.003似然比19.5556.003线性和线性组合16.5501.000有效案例中的 N580a. 0 单元格(0.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 6.90。因为渐进双侧概率P=0.003小于0.05，故拒绝H0，则各机床加工的零件与其质量有关系（四）、1. 设H0:饮料颜色对销售量不产生影响；H1：饮料颜色对销售量产生影响。定义数量F,行变量X,列变量Y，输入数据2. 对变量F进行加权3. “描述检验”“交叉表”，将X Y分别键入“行”“列”中。4. 点击“统计量”勾选“卡方”；点击“单元格”，勾选“观察值”“期望值”；“继续”“确定”，则有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x * y586100.0%0.0%583.900100.0%x* y 交叉制表y合计1234x1计数27312831117期望的计数27.431.526.631.5117.02计数29282530112期望的计数26.230.225.430.2112.03计数25312932117期望的计数27.431.526.631.5117.04计数29282432113期望的计数26.430.525.630.5113.05计数27402733127期望的计数29.734.228.834.2127.0合计计数137158133158586期望的计数137.0158.0133.0158.0586.0卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方3.024a12.995似然比2.97612.996线性和线性组合.0031.955有效案例中的 N586a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 25.42。因为双侧渐进概率P=0.995大于0.05，所以接受H0，即饮料颜色对销售量无影响。（五）、1.定义变量，x为收获量，地块a，品种b。输入数据2. 打开“分析”“一般线性回归模型”-“单变量”，将“x”选入“因变量”，“a”和“b”选入“固定因子”。3. 将“因子与协变量”中的两个量全选入“模型”中，选择类型为“主效应”，单击“继续”。4. “两两比较”，将x,y选入右边，选择S-N-K，单击“继续”5. “选项”，将x,y选入右边方框，单击“继续。结果如下主体间因子Na1.0042.0043.0044.0045.004b1.0052.0053.0054.005主体间效应的检验因变量: x源III 型平方和df均方FSig.校正模型148.744a721.2499.702.000截距21405.424121405.4249773.423.000a14.09843.5251.609.235b134.645344.88220.492.000误差26.282122.190总计21580.45020校正的总计175.02619a. R 方 = .850（调整 R 方 = .762）a的p值=0.2350.05，接受零假设，认为地块对数量没有有显著影响 b的p值=0.0000.05，拒绝零假设，认为品种对数量也有显著影响1. a因变量: xa均值标准 误差95% 置信区间下限上限1.0031.450.74029.83833.0622.0032.050.74030.43833.6623.0032.975.74031.36334.5874.0033.650.74032.03835.2625.0033.450.74031.83835.0622. b因变量: xb均值标准 误差95% 置信区间下限上限1.0034.500.66233.05835.9422.0034.800.66233.35836.2423.0033.220.66231.77834.6624.0028.340.66226.89829.782axStudent-Newman-KeulsaN子集11.00431.45002.00432.05003.00432.97505.00433.45004.00433.6500Sig.280已显示同类子集中的组均值。 基于观测到的均值。 误差项为均值方 (错误) = 2.190。a. 使用调和均值样本大小 = 4.000。b. Alpha = .05。第一均衡子集包含所有组，P=0.28.接受零假设，认为第一均衡子集中的均数两两之间无显著差异。认为四个地块的影响基本等效。bxStudent-Newman-KeulsbN子集124.00528.34003.00533.22001.00534.50002.00534.8000Sig.1.000.249已显示同类子集中的组均值。 基于观测到的均值。 误差项为均值方 (错误) = 2.190。a. 使用调和均值样本大小 = 5.000。b. Alpha = .05。第二子集包含B2 B1 B3，三组均数比较的p值=0.2490.05，接受原假设，1,2,3基本等效。第一子集只有B4，p值=1.000，则B1B4，B2B4， B3B4，可认为它们均值并非均衡，存在显著差异。所以经分析可知品种对小麦收获量有显