南邮课程设计I

1、学号：2016-2017学年第1学期第9-10周课程设计I报告班级：姓名：指导教师：职称：成绩：管理学院2015 年 11月 1 日南京邮电大学课程设计I指导教师成绩评定表题目课程设计I学生姓名班级学号专业信管评分内容评分标准总分评分平时成绩认真对待课程设计，遵守实验室规定，上机不迟到早退，不做和设计无关的事。20设计内容设计内容丰富，符合大纲要求10界面外观漂亮、大方10功能符合大纲要求10文档设计正确合理10文档写作文档反映设计规划过程10文档反映系统设计流程10答辩简练、准确阐述设计内容，能准确有条理回答各种问题，系统演示顺利。20总评分指导教师 评阅意见该生对待课程设计I的态度 认真

2、良好一般 比较差。 设计的系统界面外观美工处理情况 很好 较好 一般 比较差 系统前后台功能和脚本编写情况 很好良好一般 比较差 文档书写符合规划与设计流程程度 很好良好一般 比较差 系统演示顺利情况和答辩流畅准确情况很好 良好一般 比较差 完成的课程设计特色之处：成绩指导教师签名日期2016.11.1一、SPSS的安装和使用SPSS安装过程略SPSS主要窗口包括：数据编辑窗口、结果输出窗口、变量编辑窗口、语法编辑窗口、脚本编写窗口、脚本编写窗口、图表编辑窗口数据编辑窗口是用户进行数据处理与分析的主要窗口界面，用户可在此窗口进行数据输入、 观察、编辑和统计分析等操作。结果输出窗口用于输出统计分

3、析的结果或绘制的相关图表。变量编辑窗口可以对变量的名称、类型、宽度、小数位、变量标签、变量值标签、缺失值、 列的宽度、对齐方式、度量标准以及角色进行设置。语法编辑窗口，用户可以在语法编辑器窗口输入或修改SPSS命令，或单击任何分析对话框上的“粘贴”按钮，将使用对话框设置的各种命令或选项粘贴到语法编辑器窗口。脚本编写窗口，用户可以在此窗口编写 SPSS内嵌的Sax Basic语言以形成自动化处理数据 的程序。图表编辑窗口可以对生成的图表进行编辑。二、数据文件的处理定义变量：点开变量视图设置变量名称及其属性。录入和编辑数据录入数据的方式有两种，一是新建数据，二是导入数据。1打开【文件】t【新建】t

4、【数据】如图2、打开【文件】t【打开】t【数据】如图、lil 抵标儀2 宛犹集幻-FAST Statistics幻畑端笹化 观国凹霰虽型粹蝕0 上济凹】打丑打永期&去回dMF in If ft. kJMf.d 宜 Pffw?aw电 全H尊耳r團尙嘲泊*!JUHWt-XMEM11liKiA73ISSiDCi343j1坯m4B中咖DO負59BW7KKEL零2n?13KH3?5fmi啦斗ID$-fi*妙时fTft*jrrrtft-=tfcti7 性甜晒.n1 K*肿雲曲狂耳 ijlC玄起UHlEl讯餉讣鱼gJl（卄H就.|_沏VMW数据文件的合并首先选择合并变量，打开要合并的数据后，需对两表的关键变

5、量进行排序后才能合并。 打开【数据】T【合并文件】T【添加变量】数据文件的存储与读取存储：打开【文件】T【保存】读取：打开【文件】T【打开】T【数据】然后选取要打开的数据即可。三、统计图形条形图打开【图形】T【图表构建程序】首先需确定数据中有名义度量（尺度度量不能放在x轴）把左上方的变量依次拖入右边图表的x轴，y轴。其他图表如饼图、线形图、直方图、散点图方法类似。 如下图300-直方图散点图四、基本统计分析频数统计及总体均值与总体方差的估计、总体均值的置信区间的计算打开【分析】T【描述统计】T【频率】，把要用的变量放到右边，点击【统计量】把要输出的数据勾选。如下图N有奴10104J02S6均借

6、的标皓謠.0E5593 朗 1)03.95.65915434Q41240-.1494T6逵3.3SnHSi2.355.71miSlnfelKrrimri fl描述性统计及总体均值与总体方差的估计、总体均值的置信区间的计算打开【分析】T【描述统计】T【频率】 ，把要用的变量放到右边，点击【选项】把要输出的数据勾选。如下图结果如下稚if打計0N也.把CfiHneruttSta隹汁最娜tHttiP臨计Uft.ta折计；1ma t4-531站tfi2545 J 41 ?J4ID.qiJEi10= 294J92JD4JI0MO?3flL942加H5481 5053S32H17帕五、回归分析 一元线性回归

7、分析例题：分析不同地区的甲状腺肿的患病率高低与本地水质的碘含量的关系。首先，在做回归分析之前，可以先用散点图初步观察两变量有无相关趋势。如下图从左图可以看出，二者有一定的相关关 系, 接下来就可以做进一步的回归分析， 找出它们二 者间的关联。打开【分析】T【回归】T【线性】把“碘含量”拖入自变量，把“患病率”拖入因变量，统计量选择模拟拟合度和描述性。1MP-耳旧F裁IE方甜酹初_恤*Wifi血挝出| .旨云边|厂睜哄和测隹迪巳#.性氐测歯结果如下:4SU筍3的克盘裁去的变绘方诜11陵牙.R时牯计的误1肿3S43.如1.5T47耳羽训弔目逑鈕.融件录.甲7T艮*1F1 &St+忆即mses1zs

8、a 即42劇Qmile：QQ4SBiXflb匪守晉H VX1轲.厅堆誌壬1舷II妙li.GitO其415941S9T10 730ite-从图得出所有变量都已纳入模型中；图得出相关系数 R为0.971,所以只人2即相关系数很大，说明模型拟合效果很好；图为对模型进行方差分析的结果，反映其具有统计学意义；图给出了回归方程的各项参数，a=17.484，b=4.459，即回归方程为y=17.484+4.459x,认为碘含量对患病率是存在影响的。多元线性回归分析例题：采取措施的速度与保险公司的规模及其类型之间的关系分析。散点图分析略打开【分析】t【回归】t【线性】把“公司类型”、“公司规模”拖入自变量，把

9、“所需时间”拖入因变量，统计量选择模拟拟 合度和描述性。ChffVIlFl MlHJ中IZwinri.卜症s辱二 I疋I碎叵 M-F * ft*结果如下:苗型方沱II狛司省盘瓷司 规擲WlA序去的喪呈,RRT训整R寸転准甘计的苗1a*.E956933 22113惟砂匚盖Anw0.05，故3组数据方差无差异。图所示为单因素方差分析的结果，并且进行了趋势检验，结果显示不同企业间方差分析统计量F=38.771, P值=0.0000.01，因此认为不同企业间生产电池的寿命不同。图为LSD法比较结果，企业2与企业1、企业3显著性P值小于0.01,其它的则大于0.01 说明企业2与企业1、企业3生产的电池

10、寿命有差异，企业1与企业3无差异。图为S-N-K法比较结果，电池寿命数据被分为两组，企业2 一组，企业1和企业3为一组，说明企业2与企业1、企业3生产的电池寿命有差异，企业 1与企业3无差异。与LSD 法结果一致。无重复实验的双因素方差分析例题：某研究机构研究了 3种动物饲料对4种品系小鼠体重增加的影响。 打开【分析】t【一般线性模型】t【单变量】在各个选项中做出对应设置如下图1躍妙.碱.I*rm泰 1 ttik* IN陌广孑四f卿再（tA：.宜I惮存色2E 対P. ：jtaM 幅： 礙冲1室査 取拾曲结果如下:j -八i51TKSKl T72c :niBma.iED1BE 3Q403da&i

11、ar : pT32-43 9ZB13 3DHAGO24J1JECI3ffizaii3aBtnJ?!S1H5.fr25申卫i-iBnfij.roa.KLMW4廨i嘗型幻泾匸皿CJ）E护TBIB T&fE 741DD27 1E33D 3375.7vJn muttji tuf rna j .t IMLSJ11 ULS.Fmum此nc dis阴対 EDR4* JtL 上TffiW1H3MK-IMSaJflll-liwirnf,1WUIfPI叭csrfiuf*ie SdTE的O叶SIH；M1彌比EdDJtJ-matM H2IMlJliMt仙 iaidtI4L4MIT AH耐Q闻4 14411 If J露

12、c唯-1 MDan14 ETB i眄5MK心期閃巾111MClflZD测u ?rQ真11-JT1CS?：Bu4|win-ifi 390T叶-RHFlSWM启if仙h-m-31 M24凹hiHIl嘖MWas1VHJ9i m图所示为主效应模型检验，结果可见校正模型统计量F=6.772 , P=0.000 ,说明模型有统计学意义。因素 a和因素b均有统计学意义，P=0.000和P=0.037，均小于0.05。图所示为不同饲料类型两两比较结果，从Sig值（即P值）可见，饲料B与饲料C间没有差异（P=0.117），其他均有差异，P0.05。图所示为不同品系小鼠喂养不同饲料的体重增重的均值图，可见A饲料较

13、好，B和C饲料差异不大。重复实验的双因素方差分析例题：某研究者欲了解一套新的锻炼方法的减肥效果。该研究者在某小学随机抽取12名肥胖学生，随机分成两组，第一组每天下午按新的锻炼方法锻炼，第二组不参与新的锻炼方法锻炼，并于实验开始的第 1.2. 3个月分别测量学生体重减重情况。打开【分析】T【一般线性模型】T【重复度量】(1) 打开【重复度量定义因子】，单击“被试内因子名称”中的 Factor 1，修改为weight。(2) “级别数”框中输入重复测量次数“3”，单击“添加”按钮。(3) 单击左下角的“定义” 按钮，将3次测量变 量One, Two和Three。按照框中测量的顺序， 逐个放入右侧框

14、中。如若顺序出现差异单击“群体内部变量”左侧的上下箭头来调整顺序，注意顺序一定不能出错。 将因素变量group 放入“因子列表”框。结果如下:二rMwfiiirtPiiUiqrffK.Mln眄Ltd北IM-3ras ssMzmi moacnHirtalfdiVhMJJAI4ND!*JtffllHQQ怖瞄:t.JI QI 4呦刖INI崭|M*li*Piuiqrfflt47$*Wtmuom 制 fl L anuriaWI.EVIZDOINI回91zm怖的如WIMPimtmTEQElKUHr11饥的两-ArR.iWTSHJiDCi吐叶谟；Hit養盘耶心羁跑気亍，屮孑- t矶*站址刑 只1 rvnfr

15、Hrioft-B 曲证0阳第乐盘嘗fl曲甲严ineT(.(1lit Mt刘9卿1 WTiqq mizuqi(nvHlfWltttpHI事1atmFWT鬥in nsnwTEG1 m加DON4DQV blai Hl3rBiiniiDUMr-3MiiiaiID 777H3Tbtjlh-Fdiktimm皇仙f 3bl4 39bbitnii&ra10*ijfTMiiOTEia-jwwrr21 444f 2Mhbrnh-raldl2 l屮3GLIK11r j I：u伽ipm】皿i：廉巳ME幅 ME9|nl 方Uwsiotrt蜩rA3I&BH12S113T5.3T5.12*5223 Zt4- .11?QEs

16、Hy丽为则。翘阻二迩$附FJ4IT11J.3J5T.MF1155IJ7D3週殉油氯Ui竹期1B1D1D137(1.DE1图所示为多变量检验结果，其中采用了4种检验方法计算了T检验值、F值、假设df值和误差df值，表中可见不同测试时间的weight有统计学差异，P=0.000,而测试时间与组别间无统计学差异，P=0.55。然而是否以此结果为准的依据是球形性检验，若不符合球形性， 才以此结果为准或者以一元方差分析中校正结果为准。图所示为球形性检验结果，可见Mauchly W=0.983 , P=0.926，符合球形性，结果以一元方差结果为准。如果P0.05，则不符合球形性检验，则给出了 3种校正模