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1、统计实习 SPSS实验报告姓名：成功学号：2011516199班级：会计二班经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199实验报告二实验项目： 描述性统计分析实验目的：1、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析方法；2、熟练掌握各个分析过程的基本步骤以及彼此之间的联系和区别。实验内容及步骤一、数据输入案例：对 6 名男生和 6 名女生的肺活量的统计，数据如下：1. 打开 SPSS 软件，进行数据输入： 通过打开数据的方式对 XLS 的数据进行输入其变量视图为：经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199二、探索分析进行探索分析得出如下

2、输出结果：浏览由上表可以看出， 6 例均为有效值，没有记录缺失值得情况。经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大。男男 Stem-and-Leaf PlotFrequencyStem & Leaf2.001 .342.001 .892.002 .02经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199Stem width:1000Each leaf:1 case(s)女女 Stem-and-Leaf PlotFrequencyStem & Leaf2.001.

3、233.001.5681.002.0Stem width:1000经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199Each leaf:1 case(s)三、频率分析进行频率分析得出如下输出结果：经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199由上图可知，分析变量名：肺活量。可见样本量 N 为 6 例，缺失值 0 例， 1500 以下的 33，1500-2000 男生 33女生 50，2000 以上女生 16.7 ，男生 33。四、描述分析经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199进行描述分析得出如下

4、输出结果：由上图可知， 分析变量名：工资，可见样本量 N为6例，极小值为男 1342女 1213，极大值为男 2200女 2077，说明 12人中肺活量最少的为女生是 1213，最多的为男生有 2200，均值为1810.50/1621.33， .标准差为 327.735/325.408，离散程度不算大。五、交叉分析实验报告三实验项目： 均值比较实验目的： .学习利用 SPSS 进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199实验内容及步骤（一）描述统计案例：某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对15 位肥胖者进行为期半年

5、的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重。编号12345服药前198237233179219服药后192225226172214编号678910服药前169222167199233服药后161210161193226编号1112131415服药前179158157216257服药后173154143206249输入 SPSS 建立数据。由上图可知，结果输出均值、样本量和标准差。因为选择了分组变量，所以三项指标均给出分组及合计值， 可见以这种方式列出统计量可以非常直观的进行各组间的比较。经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199由上表可知，在显著性水平为

6、 0.05 时，服药前后的概率 p 值为小于 0.05 ，拒绝零假设，说明服药前后的体重有显著性变化（二）单样本 T 检验进行单样本 T 检验分析得出如下输出结果：由上表可以知， 单个样本统计量分析表， 的基本情况描述， 有样本量、均值、标准差和标准误，单样本 t 检验表，第一行注明了用于比较的已知总体均值为14，从左到右依次为 t 值(t) 、自由度 (df) 、P 值 (Sig.2-tailed) 、两均值的差值 (Mean Difference) 、 差值的 95%可 信区间 。 由上 表可 知： t=34.215 ，经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 201151

7、6199P=0.0000.05 。因此可以认为肺气肿的总体均值不等于0.（三）双样本 T 检验案例：研究某安慰剂对肥胖病人治疗作用，用20 名患者分组配对，测得体重如下表，要求测定该安慰剂对人的体重作用是否比药物好。进行双样本 T 检验得出如下输出结果：T 检验成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对 1安 慰 剂121.801011.4193.611组药物组111.801010.1853.221由上图可知，对变量各自的统计描述，此处只有1 对，故只有对 1。成对样本相关系数经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199N相关系数Sig.对 1安慰剂组&药物10

8、.802.005组此处进行配对变量间的相关性分析成对样本检验成对差分差分 95%标准均值的置信区间Sig.(均值差标准误下限上限tdf双侧 )对安慰剂组10.006.8962.1815.06714.934.5869.0011-药物组03配对 t 检验表，给出最终的检验结果，由上表可见 P=0.001，故可认为安慰剂组和药物组对肥胖病人的体重有差别影响实验报告四实验项目：相关分析经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199实验目的：1.学习利用 SPSS 进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归。实验内容及步骤（一）两变量的相关分析案例：某医疗

9、机构为研究某种减肥药的疗效，对15 位肥胖者进行为期半年的观察测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重。编号12345服药前198237233179219服药后192225226172214编号678910服药前169222167199233服药后161210161193226编号1112131415服药前179158157216257服药后173154143206249进行相关双变量分析得出如下输出结果：相关性相关系数系数表。 变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。 每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果结果，共分为三经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：

10、成功学号： 2011516199列，分别是相关系数、 P 值和样本数。由于这里只分析了两个变量，因此给出的是 2*2 的方阵。由上表可见，服药前和服药后自身的相关系数均为 （1 of course ），而治疗前和治疗后的相关系数为 0.911， P0.05，因此“月平均流量”与“月平均气温”不存在显著相关性 。（三）距离分析案例：植物在不同的温度下的生长状况不同，下列是三个温度下的植物生长编号10 度20 度30 度112.3612.412.18212.1412.212.22312.3112.2812.35412.3212.2512.21512.1212.2212.1612.2812.3412

11、.25712.2412.3112.2812.4112.312.46近似值（四）线性回归分析经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据，如表所示。试分析关系。观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温10.500.10-8.8020.300.10-11.0030.400.40-2.4041.400.406.9053.302.7010.6064.702.4013.9075.902.5015.4084.703.0013.5090.901.3010.00100.601.802.

12、70110.500.60-4.80120.300.20-6.00进行线性回归分析得出如下输出结果：回归输入移去的变量 b模型输入的变量移去的变量方法1月平均流量 a.输入a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量 : 月平均雨量由表可知，是第一个问题的分析结果。这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的情况记录，由于只引入了一个自变量，所以只出现了一个模型 1（在多元回归中就会依次出现多个回归模型） ，该模型中身高为进入的变量，没有移出的变量， 这里的表格是拟合过程中变量进入 /退出模型的情况记录，由于只引入了一个自变量， 所以只出现了一个模型 （在多元回归中就会依次出现多个回归模型），该模型

13、中身高为进入的变量，没有移出的变量。经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199模型汇总调整 R标准 估计的模型RR方方误差1.855a.732.705.6117a. 预测变量 : (常量 ), 月平均流量。拟合模型的情况简报，显示在模型中相关系数 R 为 0.855，而决定系数 R2 为 0. 732，校正的决定系数为 0.705，说明模型的拟合度较高。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归10.208110.20827.283.000a残差3.74110.374总计13.94911a. 预测变量 : (常量 ), 月平均流量。 b. 因变量 : 月

14、平均雨量这是所用模型的检验结果， 可以看到这就是一个标准的方差分析表！ 从上表可见所用的回归模型 F值为 27.283，P值为 .00a，因此用的这个回归模型是有统计学意义的，可以继续看下面系数分别检验的结果。 由于这里所用的回归模型只有一个自变量，因此模型的检验就等价与系数的检验， 在多元回归中这两者是不同的。系数 a非标准化系数标准系数标准 误模型B差试用版tSig.1(常量).387.2471.564.149月平均流.462.088.8555.223.000量a. 因变量 : 月平均雨量包括常数项在内的所有系数的检验结果。用的是 t 检验，同时还会给出标化 /未标化系数。可见常数项和身高

15、都是有统计学意义的经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199残差统计量 a极小值极大值均值标准 偏差N预测值.5263.1131.292.963312残差-.63371.1358.0000.583212标准 预测值-.7951.890.0001.00012标准 残差-1.0361.857.000.95312a. 因变量 : 月平均雨量图表经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199（五）曲线回归分析某地 1963 年调查得儿童年龄（岁）与体重的资料试拟合对数曲线。年龄（岁）体重168265367450570676777进行曲

16、线回归分析得出如下输出结果：经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199实验报告五实验项目：聚类分析和判别分析实验目的：1.学习利用 SPSS 进行聚类分析和判别分析。实验内容及步骤（一） 系统聚类法为确定老年妇女进行体育锻炼还是增加营养会减缓骨骼损伤，一名研究者用光子吸收法测量了骨骼中无机物含量,对三根骨头主侧和非主侧记录了测量值，结果见教材表。：受试者编主侧桡骨桡骨主侧肱骨肱骨主侧尺骨尺骨号11.1031.0522.1392.2380.8730.87220.8420.8591.8

17、731.7410.5900.74430.9250.8731.8871.8090.7670.71340.8570.7441.7391.5470.7060.67450.7950.8091.7341.7150.5490.65460.7870.7791.5091.4740.7820.57170.9330.8801.6951.6560.7370.80380.7990.8511.7401.7770.6180.68290.9450.8761.8111.7590.8530.777100.9210.9061.9542.0090.8230.765输入 SPSS 建立数据。进行系统聚类分析得出如下输出结果：经济与管

18、理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199聚类经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199快捷聚类研究儿童生长发育的分期，调查名 1 月至 7 岁儿童的身高（ cm）、体重（ kg）、胸围（ cm）和资料。求出月平均增长率（ %），经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199判别分析对某企业，搜集整理了 10名员工 2009年第 1季度的数据资料。构建 1个106维的矩阵职工代号 工作产量工作质量工作出勤工砟损耗工作态度工

19、作能力19.689.628.378.639.869.7428.098.839.389.799.989.7337.468.736.745.598.838.4646.088.255.045.928.338.2956.618.366.677.468.388.1467.698.856.447.458.198.177.468.935.77.068.588.3687.69.286.758.038.688.2297.68.267.57.638.797.63107.168.625.727.118.198.181、“分析分类判别分析” ，把“分类” 选入“分组变量”，定义范围：最小值（ 1），最大值（ 4），把

20、 X1、X2、X3、 X4、X5 和 X6 输入“自变量框”，选择“使用逐步式方法” ；2、“统计量” 中选择“均值”、“单变量 ANOVA”、“Fisher ”、“未标准化”、“组内相关”；3、“方法”默认设置；4、“分类”中选择“根据组大小计算” 、“摘要表”、“不考虑该个案时的分类” 、“在组内”、“合并图、分组、区域图” ；5、“保存”中选择“预测组成员” 、“判别得分”；6、点击确定。得到以下各表和图。特征值函数特征值方差的 %累积 %正则相关性11.002a100.0100.0.707a. 分析中使用了前1 个典型判别式函数。Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的 La

21、mbda卡方dfSig.1.4993.4716.748经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199函数1工作质量.270工作产量-.831工作出勤-.406工砟损耗1.415工作态度1.879工作能力-2.061结构矩阵函数1工砟损耗.541工作出勤.355工作态度.175工作产量.063工作能力-.056工作质量-.050判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排序的变量。典型判别式函数系数函数1工作质量.581工作产量-.830工作出勤-.312工砟损耗1.248工作态度2.798工作能力-2.803(常量 )-6.817

22、非标准化系数经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199组质心处的函数函数职工代号11-.73121.097在组均值处评估的非标准化典型判别式函数分类统计量分类处理摘要已处理的10已排除的缺失或越界组代码0至少一个缺失判别变量0用于输出中10组的先验概率用于分析的案例职工代号先验未加权的已加权的1.60066.0002.40044.000合计1.0001010.000分类函数系数职工代号12工作质量121.299122.360工作产量-58.894-60.411工作出勤-14.803-15.373工砟损耗3.7396.020工作态度123.979129.094

23、工作能力-63.284-68.407(常量 )-547.493-560.691Fisher 的线性判别式函数经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199单独组图表经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199分类结果 b,c预测组成员职工代号12合计初始计数15162134%183.316.7100.0225.075.0100.0交叉验证 a计数12462404%133.366.7100.02100.0.0100.0a. 仅对分析中的案例进行交叉验证。在交叉验证中，每个案例都是按照从该案例以外的所有其他案例派生的函数来分类的。b

24、. 已对初始分组案例中的80.0% 个进行了正确分类。c. 已对交叉验证分组案例中的20.0% 个进行了正确分类。经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199实验报告六实验项目：因子分析和主成分分析实验目的：1.学习利用 SPSS 进行因子分析和主成分分析。实验内容及步骤（一） 因子分析下表资料为15 名健康人的7 项生化检验结果，6 项生化检验指标依次命名为X1 至 X6，请对该资料进行因子分析。因子分析1打开导入 excle 数据2选择菜单“分析降维因子分析”，弹出“因子分析”对话框。在对话框左侧的变量列表中选除地区外的变量，进入“变量”框，3单击“描述”

25、 按钮，弹出“因子 分析 :描述”对话框，在“统计量” 中选“单变量 描述”项，输出各变量的均数与标准差，“相关矩阵”栏内选“系数” ，计算相关系数矩阵，并选“ KMO和 Bartletts 球形度检验”项，对相关系数矩阵进行统计学检验，对以上资料进行因子分析：分析降维因子分析，确定操作得出经济与管理学院财会系会计2011-2 班姓名：成功学号： 2011516199描述统计量均值标准差分析 NX16.02131.2384815X27.9880.5734015X33.99601.0119515X45.57001.3869915X58.3727.7778015X68.0247.6895515相关

26、矩阵X1X2X3X4X5X6相关X11.000.966.782.055.104.019X2.9661.000.747.028.233.158X3.782.7471.000.125.214-.024X4.055.028.1251.000-.150.233X5.104.233.214-.1501.000.753X6.019.158-.024.233.7531.000Sig. （单侧）X1.000.000.423.356.473X2.000.001.461.202.287X3.000.001.329.222.467X4.423.461.329.297.202X5.356.202.222.297.001X6.473.287.467.202.001KMO和 Bartlett的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量。.460Bart