SPSS上机实验报告

1、实验名称：频数分布实验目的和要求：绘制频数分布表频数分布直方图并分析集中趋势指标、差异性 指标和分布形状指标实验内容：绘制频数分布表和频数分布直方图并分析实验记录、问题处理：绘制频数分布表销售额频率百分比有效百分比累积百分比79.0080.0082.0085.0089.0093.0095.0096.0097.0099.00105.00106.00有效109.00110.00112.00113.00114.00115.00124.00129.00130.00190.00合计1112111222211121111221303.33.33.36.73.33.33.36.76.76.76.73.33.

2、33.36.73.33.33.33.36.76.73.3100.03.33.33.36.73.33.33.36.76.76.76.73.33.33.36.73.33.33.33.36.76.73.3100.03.36.710.016.720.023.326.733.340.046.753.356.760.063.370.073.376.780.083.390.096.7100.0频数分布直方图集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标统计量销售额klWi307实验结果分析：从统计量表可以看出有效样本数有30个，没有缺失 值。平均销售额是106.8333,标准差为21.78592o从频数分布表可以看

3、出样本值、频数占总数的百分 比、累计百分比。从带正态曲线的直方图可以看出销售额集中在110实验名称：列联表 成绩：实验目的和要求：绘制频数表、相对频数表并进 行显着性检验和关系强度分析实验内容：绘制频数表、相对频数表并分析实验记录、问题处理：a.存在多个众数。显示最小值满意度*性别交叉制表性别合计男性女性计数19827满意度中的70.4%29.6%100.0%不满意性别中的35.2%17.4%27.0%总数的19.0%8.0%27.0%计数232144满意度中的52.3%47.7%100.0%满意度一般性别中的42.6%45.7%44.0%总数的23.0%21.0%44.0%，计数121729

4、满意度中的41.4%58.6%100.0%满意性别中的22.2%37.0%29.0%总数的12.0%17.0%29.0%计数5446100满意度中的54.0%46.0%100.0%合计性别中的100.0%100.0%100.0%总数的54.0%46.0%100.0%卡方检验值df渐进Sig.侧）（双缺失0均值106.8333均值的标准误3.97755中值105.0000众数85.00 a标准差21.78592方差474.626偏度1.915偏度的标准误.427峰度6.297峰度的标准误.833全距111.00极小值79.00极大值190.00和3205.00Pears on卡方4.825a2.

5、090似然比4.9312.085线性和线性组合4.6501.031有效案例中的N10Ca.O单元格（0.0%）的期望计数少-于5o最小、期望计数为12.42o对称度:叟量值近似值Sig.220.090按标量标定Cramer的V.220.090有效案例中的N100a.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。实验结果分析：从卡方检验看出sig0.05,不显着。所以男生女生对满意与否评价没有差异实验名称：方差分析成绩：实验目的和要求：单因子方差分析、多因子方差和协方差分析实验内容：进行单因子方差分析并输出方差分析表、显着性检验及解释结果、多因 子方差和协方差分析并输出方差分析表和协方差分析表、

6、显着性检验及解释结果。 实验记录 问题处理：单因子方差分析分析一一比较均值，单因素一一键入销售额为因变量，键入促销力度为因子两两比较打钩L检验，选项方差齐性检验打钩得:ANOVA销售额平方和df均方F显着性组间7250.66722329.576170.891.000组内13.50071.929总数7264.16729多因子方差分析分析-般线性模型，单变量一一键入店内促销和赠券状态为固定因子，销售额为因变量一一两两比较打钩L检验，选项方差齐性检验打钩，得：主体间效应的检验因变量：销售额源III型平方和df均方FSig.校止模型162.667a532.53333.655.000截距1104.133

7、11104.1331142.207.000店内促销106.067253.03354.862.000赠券状态53.333153.33355.172.000丿占内促销*赠券状态3.26721.6331.690.206误差23.20024.967总计1290.00030校正的总计185.86729a. R方=.875（调整R方=849）协方差分析分析-般线性模型，单变量一一键入店内促销和赠券状态为固定因子，销售额为因变量，键入客源排序为协变量一一两两比较打钩L检验，选项方差齐性检验打 钩，得：主体间效应的检验因变量：销售额源III型平方和df均方FSig.校止模型163.505a627.25128.

8、028.000截距103.3461103.346106.294.000客源排序.8381.838.862.363店内促销106.067253.03354.546.000赠券状态53.333153.33354.855.000丿占内促销*赠券状态3.26721.6331.680.208误差22.36223.972总计1290.00030校正的总计185.86729a. R方=.880（调整F?方=.848）实验结果分析: 单因子：组间显着性为0.000,小于0.05,显着影响。多因子：店内促销和赠券状态显着性分别都为0.000,小于0.05,显着影响但是店内促销和赠券状态交互作用的显着性为0.20

9、6,大于0.05,不显着。协方差：经协变量客源排序的显着性为0.363,对销售额影响不显着。店内促销的 显着性为0.000,小于0.05,对销售额影响显着。赠券状态的显着性为0.000,小 于0.05,对销售额影响显着。店内促销和赠券状态的交互作用显着性为0.208,大于0.05,对销售额影响不显着实验名称：相关分析成绩：实验目的和要求：计算Pearson相关系数和简单相关系数并分析 实验内容：计算Pears on相关系数和简单相关系数并分析实验记录、问题处理：分析-一相关，双变量-一添加收、家庭人口、受教育程度、汽车保有量一默认pears on分析-一确定，得:相关性收入家庭人口家长受教育年

10、数汽车保有量收入Pearson相关性1-.008.327 ”.208显着性（双侧）.936.001.038N100100100100家庭人口Pearson相关性-.0081.122.576 -显着性（双侧）.936.226.000N100100100100家长受教育年数Pearson相关性.327 .1221.207-显着性（双侧）.001.226.039N100100100100汽车保有量Pearson相关性.208 .576 -.207-1显着性（双侧）.038.000.039N100100100100r在.01水平（双侧）上显着相关。1在0.05水平（双侧）上显着相关。实验结果分析：1、

11、收入对受教育年数，相关系数为0.327,显着性为0.001,小于0.01,所以收入 和受教育年为正向相关，且相关性很强。2、 收入对汽车保有量，相关系数为0.208,显着性为0.038,小于0.05,所以收入 对汽车保有量为正向相关。3、 家庭人口对汽车保有量，相关系数为0.576,显着性为0.000,小于0.01,所 以收入对汽车保有量为正向相关，且相关性很强。4、 受教育年数对收入，相关系数为0.327,显着性为0.001,小于0.01,所 以受 教育年数对收入为正想相关，且相关性很强。实验名称：回归分析成绩：实验目的和要求：掌握简单回归模型和多元回归分析的SPSS操作方法实验内容：检验简

12、单回归模型、绘制散点图、输出回归结果并分析、残差分析；检 验多元回归分析模型、输出回归结果并分析及残差分析。实验记录 问题处理：（-）简单回归得出模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.754a.569.5541.691a.预测变量：（常量），促销水平Anova-模型平方和df均方FSig.回归105.8001105.80036.999.000 b残差80.067282.8601总计185.86729a.因变量：月均销售额b.预测变量：（常量），促销水平系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版（常量）10.667.81713.0591.000促销水平-2.300.378-.7

13、54-6.083.000a因变量：月均销售额实验结果分析:R方为0.554,拟合优度一般P值sig显着表达式：销售额=10.667-2.3*促销水平（二）多元线性回归得：模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.754a.569.5541.6912.925b.856.846.995a.预测变量：（常量），店内促销。b.预测变量：（常量），店内促销，赠券状态Anovaa模型平方和df均方FSig.回归105.8001105.80036.999.000 b残差80.067282.8601总计185.86729回归159.133279.56780.360.000c残差26.73327.9902总计

14、185.86729a.因变量：销售额b.预测变量：（常量），店内促销。c.预测变量：（常量），店内促销，赠券状态系数模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版（常量）10.667.81713.0591.000店内促销-2.300.378-.754-6.083.000（常量）14.667.72720.183.0002店内促销-2.300.222-.754-10.337.000赠券状态-2.667.363-.536-7.339.000a因变量：销售额实验结果分析:R方在第二次拟合达到0.856,说明模型的拟合的情况非常好方差分析表显示P值sig0.05,说明模型非常显着。表达式： 销售额=

15、14.667-2.3*店内促销-2.667*赠券状态实验名称：Logistic回归成绩：实验目的和要求：掌握Logistic回归分析的SPSS操作方法实验内容：估计和检验Logistic回归系数并解释结果。分类表己观测己预测实验问处记录题得出:品牌忠诚百分比校正01步骤1品牌忠诚012380.0131280.0总计百分比80.0a.切割值为.500方程中的变量BS.E,WaisdfSig.Exp (B)步骤1a品牌态度1.274.4797.0751.0083.575产品态度.186.322.3351.5631.205购物态度.590.4911.4421.2301.804常量-8.6423.34

16、66.6721.010.000a.在步骤1中输入的变量：品牌态度，产品态度，购物态度.实验结果分析:品牌忠诚=1.274*品牌态度+0.186*产品态度+0.590*购物态度-8.462其中品牌态度的sig小于0.05,所以品牌态度与品牌购买正向变化显着。但是因为产品态度和购物态 度的sig大于0.05,所以这两个变量与品牌购买 的正向变化不显着 实验名称：因子分析 成绩：实验目的和要求：掌握因子分析的SPSS操作方法 实验内容：KMO和Barlett氏检验；输出碎石图及旋转前后的因子矩阵；各 因子的 特征值和解释的方差比例；解释因子并命名；计算因子得分。实验记录、问题处理：步骤处理：分析-一

17、降维-一因子分析 将度量变量键入变量框,选取描述，选取抽取，选取旋转，如图所示：勾选KMO与bartlett球形度检验勾选碎石图勾选载荷图选取得分，勾选保存变量和因子得分系数矩阵KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量Bartlet近似卡方t的球形度检验df.589101.749解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的累积合计方差的累积12.56942.82142.8212.56942.82142.82122.27237.86880.6902.27237.86880.6903.4317.18887.8784.3455.74393.6215.3

18、055.09198.7126.0771.288100.000提取方法：主成份分析。成份矩阵成份12预防蛀牙.940.189牙齿亮泽-.241.814保护牙根.930.059口气清新-.311.800不预防坏牙-.808-.386富有魅力-.112.884提取方法：主成分分析法。a已提取了2个成份。实验结果分析：KM（值为0.589, sig值为0.000,适合作因子分 析各因子的特征值和解释的方差比例可以在“解释 的总方差”中看出，其中我们可以知道，特征值2.569和2.272可以解释方差比例分别是42.821%和37.868%o因为因子1在预防蛀牙 保护牙根有很大载荷，所 以将其命名为保健因

19、子。因子2在牙齿亮泽、口气 清新 富有魅力有很大载荷，所以将其命名为社交 因子。计算因子得分，得保健因子=0.366*预防蛀牙-0.094*牙齿亮泽+0.362*保护牙龈-0.121*口气清新-0.315*不预 防坏牙-0.044*富有魅力社交因子=0.083*预防蛀牙+0.358*牙齿亮泽+0.026*保护牙根+0.352*口气清新-0.170*不预 防 坏牙+0.389*富有魅力实验名称：聚类分析成绩：实验目的和要求：掌握分层聚类和K-means聚类的SPSS操作方法实验内容：进行分层聚类和K-means聚类分析并输 出纟吉果。实验记录、问题处理：分层聚类：步骤处理：分析一-分类一系统聚类

20、将度量变量键入变量框，勾选统计量中的聚类成员中的方案范围，并且设置为最小3最大5.勾选绘制中的树状图打开保存选项卡，勾选聚类成员中的方案范围，设置最小3最大5结果如图所示：聚类表阶群集组合系数首次岀现阶群集下一阶成份12预防蛀牙.957-.047牙齿亮泽-.034.849保护牙根.916-.171口气清新-.105.852不预防坏牙-.878-.176富有魅力.108.884成份|12预防蛀牙.366.083牙齿亮泽-.094.358保护牙根.362.026口气清新-.121.352不预防坏牙-.315-.170富有魅力-.044.389旋转成份矩阵提取方法：主成分分析法。旋转法：具有Kais

21、er标准化的正交旋转法。a 尙柱:ZP 2沟渎仲丘旳的成份得分系数矩阵提取方法：主成分分析法。构成得分。群集1群集2群集1群集2114162.0000032672.000007310143.00001842133.000001455113.0000096383.000001576124.000201084104.33303119594.500501210165.0000713114197.2508017125207.3339014131178.25010015142510.75041218151311.300136161611514.000150191741820.20011018182438

22、.611141719191248.29216180群集成员案例5群集4群集3群集11112222311143335222f61117111811192221033311222121111322214333151617181920431532131432131332*|_| IERARCHICALCLUSTER水*穴*Den drogram using Average Lin kage (Betwee n Groups)Rescaled Dista nee Cluster CombiCASE0510152025Label Num +. +.+. +4-14-+16+ - +10+ +- +4 + +.-+19+ +.+18+丨2+ + + +13-+III5 -+-+ +.+丨11+ +119 + + + I20+13+ +丨-+ I8 r16 -+-+ + |7 +丨丨丨丨12+ 1 +-+1 + + + 117-+1