管理统计学基于SPSS软件应用信息管理实验报告

1、实验报告2013-2014学年第2学期科目名称：管理统计学-基于spss件应用指导老师：谢卓班 级：信息管理1201班学 号：姓 名： 何婷成 绩：湖南工业大学财经学院实验一【实验名称】：数据的整理和显示【实验时间】：201年4月4日【实验目的】：1 .熟练数据整理方法2 . 了解数据整理后展示方式【实验内容及要求】：用SPS漱件对某人空公司38名职员性别和工资情况的调查数据进行频次模块分析等。【实验过程及结果】：(1)将数据文件按income和gender排名次。(2)对gender和salary进行频次模块分析统计量gendersalaryN 后效380380gender频率百分比启效百分

2、比累积白分比启效F13M25合计38salary启效百分累积百分频率百分比比比有效 $16,9501$21,1501$21,4501$21,7501$21,9002$24,0002$26,2501$27,3001$27,7501$27,9001$28,3501$29,1001$30,3001$31,0501$31,2001$31,3502$32,1001$32,5501$35,1001111111111111111138$36,000$36,150$38,850$40,200$40,800$42,000$42,300$45,000$46,000$57,000$60,375$81,250$92,

3、000$103,750$110,625$135,000合计案例处理摘要案例有效以失合计百分比N百日比N百分比salary38而。立0.0%38 1100.0%描逑统计里标准误salary 均值4421.59*44.055均值的躬明置信区间 下限$392.23上限S51O.8S5%位整均值$339,33中值1317.25方差73751 ,25标准差5271 573极小值S170极大值31万0范围$1 Jgl四分位能$1592064,393睚度3第4了皿(3)画出salary/100(取整后)茎叶图salarysalary StnfandLeaf FlotFrequencyStem. ,&Lea-

4、fLS1 .S7.002 .11111446.002 .6777897.003 .01111224.00356684. 004 .00222.004 .55.005 .l,G05 .rr i1.005 .a5. 00 Ix-treme s(=813)Steji width：100Each laf ：1case is)【结果分析、体会和收获】：通过本次的学习，对 SPSSt了初步的了解、对一些数据的导入、变量的设置以及简单的数据分析等基本操作已经熟练掌握;但还有很多不足，对尸些复杂的分析不能完全理解。不过我会慢慢的学习，是自己可以理解的透彻，并熟练的掌握。实验二【实验名称】：某年全国31个省、市

5、、自治区的 GD瞰据分析大学生月平均生活费支出的调查数据【实验时间】：【实验目的】：求数据平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、排序和检验置信区间【实验内容及要求】：1、求出GDP的平均值、人均 GDP的平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、前五位及后五位的省份，并作出茎叶图、检验人均GDP勺95%勺置信区间,根据得到的特征值对该年中国 GD济口人均GDP情况作出简要分析陈述。2、根据95%的置信水平估计：全校本科学生平均月生活费支出的置信区间。得到求的均值为2、人均GDP勺平均值定义新变量人均GDP计算变量：人均GDP=GDP/人口coMPirr 人均g加二f值 / 人口. execute.3、

6、求人均GDP勺平均值、中位数、标准差、峰度和偏度在分析-描述统计一描述里面在选项里面选中均值、标准差、峰度和偏度，点继续、确定统计里人均GDPN有效以中值标淮差偏度偏度的标定装嘘度幅度的标准设313 ,6462 21 47 2.27Q ,4215.S71 因1所以中位数为4、求出人均GD项五位及后五位的省份即对所有省份人均GDRS行排序点击确定，得到前五位的省份是1上海540016743 232北京313013822 263天津190010011 904浙江740046771 585江苏1000074381 34后五位的省份是27江西22004140.53广百220044S9.4929甘肃11

7、002562.4330内萦古950237640MM贵州;110035255、并作出茎叶图、检验人均 GDP95%勺置信区间在分析-描述统计-探索里面在统计量里响H里情唯ift3547.1 053i ,3Q3均低的fi瓦咻 理信区前 EE2 11.86上龈4B32 365%停空咐偏3326 07中值2 2DH OQ/D(fc TO 2 7际也深2 0Se.5 ri恨小叱1 6 0恨大（11 10 0 0意出1 口日 5 日四分位JBF34 0 0葡度n. a 1421岫度.fiS3021案例处理摘要案例宵效合计N百分比N百分比N百分比亿31100.0%00%311口由里A 均 QDP31W0.0

8、3fe0.%31100.0%人通口ML&1 1 b.1 1 U EN上为出旧口 口七%xu瓜mrim.6H36Id勺自百修:ffi!，名芷1.H33S.B4Q2.SUU畤.在安S3 1 =2-3)Ste.undth:1.00Eachleaf；1 case(3)6根据得到的特征值对该年中国 GD林口人均GDP情况作出简要分析陈述。GDP勺值的高低并不决定人均 GDP勺高低，因为人均GD噂于GDP除以人数，GDP 人均GD所口人数共同作用。所以一个地区的 GDP值很高 也不能说明该地的人均 GDP很身。二、大学生日常生活费支出及生活费来源状况f1I!III15*i1 H予总3大声叫小1 iJOQ

9、口幻之R1 SHLIU*大山网Euoa oo3* H UkU1 COO OG OO DO GOO CIOtc口口 acG OO . OO6 00 OC falOO. oc- I M I I If itJOO oc3中不申中士中小中*1:三”3篮盘北二 A*写。Q Od 口 Q 心6 00 . OC 300 OC fiOO OCI OO CHJ 刍 00 口 COO DC fiOO DO1 .1 1 12OD 1 搬中、帖帝1ODO OO28572gl也中村沁卉T600 0CNQ 0 1 榔中门、ME卉TdOO 007OD14D中,I、皿市日口Q OO200 11中四市6DO OO2口口1 短中

10、小城市600.00中|工域币6DOOO中村工她比SOO004痂土性已Soo以销地区事口00QP6G女200多通地后600 002召7打?001 W与手而地（H3S0 00Z6S立2口口1蜘工4A 1也IX300 OQ立zooite-也 1E3 00 OO工口立2100 lira事，*.他官d 口口 OO271玄2口0寸短地但4 00.00272200 1 圾乡出地区500 00f曰1.根据95%的置信水平估计：全校本科学生平均月生活费支出的置信区间在分析-描述统计-探索里面，得到EWIIIIE VAR IAEL E 二平均月生产费支出 /PLOT BOXPLOT SJILEAF /COMPAR

11、E GROUPS /5TATL5TIC 5 DE SCRIFHVE5 /CIWTERVA1 95 Aqssing LISUISE /toTOTAL.4浏览数据集S案制处理摘要案例有效缺失合计M百分比h百分比M百分比元m1000Sb0口猊272100.0%虹讣堡元均电弓咕口勺除白1 4.7bU9E场谊的36%置信区向5 6 5.97 6 D上眼5受偏整冏百58259S0中曲snn 0000力差aaa4.s3标隆堂243 44392小曲1D0.0D能大值2500.00能闹2 4叩 QU四竹近距237.50偏一2.18114Sm12.0H1204【结果分析、体会和收获】：通过本次学习，在spssa件

12、中认识到了求均值、中位数、平均数等一系列的应用，通过两次操作，更加深层了解 spssa件。实验三一、实验目的与要求1 .熟练掌握T佥验的spsSI作2 .学会利用T佥验方法解决身边的实际问题二、实验原理1.假设检验的基本原理三、实验演示内容与步骤1 .某项分析希望通过随机调查收集到的26家保险公司人员构成的数据 (见数据文件:保险公司人员工程情况.sav),对保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度 进行推断。该分析的两个原假设为：(1)保险公司具有高等教育水平的员工比例的平均值不低于，即HL:医二(2)年青人比例的平均值与无显着差异，即 医=设 a =2 .分析某班级学生的高考数学成绩

13、是否存在性别上的差异。数据如表所示： 某班级学生的高考数学成绩性别数学成绩男(n = 85 89 75 58 86 80 78 76 84 89 99 95 82 8718）60 85 75 80女 （n = 92 96 86 83 78 87 70 65 70 65 70 78 72 5612）3 .为了研究某种减肥茶是否具有明显的减肥效果，某减肥茶生产厂商对 35名肥胖志愿者进行了减肥跟踪调研（见数据文件：减肥茶.sav ） o首先将其喝茶前的体重记录下来，三个月后再依次将这 35名志愿者喝茶后的体重记录下来。通过这两组样本数据对比分析，推断减肥茶是否具有明显的减肥作用。4 .对数据文件“

14、 CH6考试及格问题.sav”中，20题，30题，40题的情况进行二项分布的参数检验，并解释结果（设a=）实验四【实验名称】：spss非参数检验【实验时间】：2014年4月25日【实验目的】：3.验证spss非参数检验【实验内容及要求】：用SPS漱件检验两个独立，两个相关样本分布是否相同；一组样本的总体分布是否与猜想的分布相同。【实验过程及结果】：1.收集一批周岁儿童身高的样本数据（见儿童身高.SAV）,利用样本数据推断周岁儿童总体身高是否与正态分布有显着差异。（K-S检验）* NP检验徽据集 Li C： UseisAdninistratcx AppD at a L al Temp； HZSD

15、. 83 3333HZ$D. 873. 333J L童身高.sav单样本 Kolmogorov-SiTtirnw 珞验周罗J Lt的身 之N21正态密教.山均值71.8571标准差3.97351最极就差翔绝对值204正?Q4贡-.110Koimogc row- Smt no* z.936附近显著怪糊?侧）,344a检量分布为正态分布h粗擅颤裾计苴潺到。显着性概率p=,表明样本与正态分布没有显着差异2.为检验某种新的训练方法是否有助于提高跳远运动员的成绩（ 见训练成绩.SAV）, 收集到10名跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩。 这样得到了两个配对 样本，在对总体分布不作任何假设的条件

16、下， 推断新方法训练前后是否存在显着差异。NPa r检验效据集口 C: Us er s Adnlni s tr at ar AppD ai aL i c al .Temp HZ$U. 87 1 3333HZtD.BF3. 333寸田1 将成缘.沮，Wilcoxon带符号铁检脸N帙划f糕和加练后成端履除葡成殖兔秩4750*。0正俄加5 14gsoo结110总数f 0白.UI纵后颊V训跻前成婚 hU|然后成篇=讥除前曲有 匕调维后碗二山膝前或暴检验统计量b训练后成绩-训练前成绩Z-1.599 a渐近显着性.110（双侧）a.基于负秩。b. Wilcoxon带符号秩检符号检验频率N训练后成猜训练前成

17、焦 负差分a 正差分匕 铲21110司训练后成魄*训练前成绩 D，训练后成靖 训练前成猜 九训练后成播=训维前成卷检验统计里口精确显著性（双侧）.1801日,已使用的二项式分而。 口.符号检睑两个方法的P值都大于，所以没有显着差异见产品使用寿3.从甲乙两种不同工艺生产出来的产品中随机选取若干个观测数据（命.SAV）,分析两种工艺产品的使用寿命是否存在显着差异工运汉三三二匕二Mann-Whitney 检验ft使用工艺N糅均值秩和使用寿命甲种工艺111.4390.03乙种工艺e5.0040 00总数15检验统计里b使用寿命Mann-Whitney U4.000Wilcoxon W4Q.0001-2

18、777细近显著性傲例）,005好显著性（单制显著00a3没有对给进行修正。 b分组堂量使用工艺两个显着性概率p不都大于，所以存在显着差异实验五1、某企业在制定某商品的广告策略时，对不同广告形式在不同地区的广告效果（销售 额）进行了评估，（见数据文件：广告城市与销售额.SAV）。试以商品销售额为观测变量， 广告形式和地区为控制变量，利用单因素方差分析分别对广告形式、地区对销售额的影 响进行分析。读入数据后：（1）点击分析，比较均值，单因素分析;比莪均值回)+褪转性模型世)， 广义寸性橇型*混合模型Q9*睽(虫回归*单样本T检蛉电)四配对样本T检哈(fL 单因素ANCV/V.nrr实用型口分析写直

19、柄四图形坦实用程序也扇口史帮助报告掘述统计表(T)lJ均值组L独立样本I检脸(T)(2)得出结果:ANOVA销售额平方和df均方F显着性组间3.000组内140总数143有以上结果可知：广告形式对于销售额是存在影响的。(4) 选择左框中的变量“销售额”，用箭头送入右边的因变量列表中， 选择左框中的变量“广告形式”，用箭头送入右边的因子列表中；(5)得出结论:ANOVA销售额平方和df均方F显着性组间17.000组内126总数143地区对于销售额也是有影响的对上题进行双因素分析(包括无重复和有重复)无重复双因素分析：操作如下：(1)点击分析，一般线性模型，单变量;(2)将销售额移入因变量，广告形

20、式移入固定因子，地区移入随机因子；(3)点击模型，弹出窗口后点击设定来自定义，选择类型为交互，将广告形式、地区移入右边；(4)得出结果：主体间效应的检验因变量：销售额源III 型平方和df均方FSig.截距假设1.000误差17545.018 a广告形式假设3.000误差123地区假设17.000误差123a. MS（地区）b. MS（错误）3、某补习机构为研究一个班 3组不同性另U的同学（分别接受了 3种不同的教学方法）在数学成绩上是否有显着差异， 需要研究不同教学方法和不同性别对数学成绩的影响。 数据如表所不。表三组不同性别学生的数学成绩人名数学组别性别Hxh990MaleYaju880F

21、emaleYu990MaleShizg890MaleHah940FemaleS900MaleWatet792MaleJess562FemaleWish892Male2-new1992Male2-new2702Female2-new3892Male2-new4551Female2-new5501Male2-new6671Female2-new7671Male2-new8561Female2-new9561Male试进行方差分析性别和教学方法是否对数学成绩影响显着，说明过程及理由(4)得出结论：主体间效应的检验因变量：数学源III 型平方和df均方FSig.截距假设1.038误差.986325.5

22、85 a组别假设2.000误差14性别假设1.079误差14a. 1.025 MS（性别）-.025 MS（ 错误）b. MS（错误）有结果可知：第六列表示的是F统计量的显着性水平。由此可知，性别对成绩的影响是 显着的，组别对成绩的影响是不显着的。实验六【实验名称】：普通相关分析【实验时间】：2013年5月20日【实验目的】：1.熟练掌握普通相关分析的SPS臊作2.学会利用普通相关分析方法解决身边的实际问题【实验内容及要求】：1.某班级学生高等数学和统计学期末考试成绩如表所示，现要研究该班学生的高等数学和统计学成绩之间是否具有相关性，根据数据散点图及相关分析运算结果进行分析。2 .某专家先后对

23、一个工程的多个项目加以评分，两次评分分别记为变量“分值1”和“分值2，如下表所示。问两次评分的等级相关有多大，是否达到显着水平作出分析。3 .某农业实验场通过试验取得小麦产量与单位虫害值和平均温度的数据，如下表所示。求单位虫害值对产量的偏相关（剔除温度变量的影响），作简要分析。【实验过程及结果】：一数据散点图及相关分析运算结果进行分析。loo.ocr50.00- ogo ocra aoao eo.oa-100 dot统计量的值的显着性概率p=，相关系数是显着异于0的二问两次评分的等级相关有多大，是否达到显着水平作出分析相关系数分值1分值2Spearman的分值相关系数*.822rho1Sig.

24、（双.000侧）N1515分值相关系数*.8222Sig.（双.000.侧）N1515*.在置信度（双测）为时，相关性是显着的。分值1与分值2的相关系数高达，在的显着性水平与 0有显着性差异，也就是说，在的显着性水平上，认为分值1与分值2是无相关的。三单位虫害值对产量的偏相关（剔除温度变量的影响），作简要分析相关性控制变量）里单位虫害值温度产量相关性.304显着性（双侧）.427df07单位虫害相关性.304值显着性(双.427.侧)df70表中，偏相关系数为，显着性概率p=，说明剔除温度色影响后， 单位害虫值对产量没有 显着性关系。【结果分析、体会和收获】：通过本次试验熟练掌握了用spps对

25、两个或多个随机变量的线性相关关系，我们可以先通过散点图对关系进行简单判断，然后再通过数据的具 体分析作出进一步判断。实验七【实验名称】：用SPS斑理经典回归问题【实验时间】：2014年5月16日【实验目的】：学习如何运用SPSS4理经典回归问题【实验内容及要求】：用SPS兜理经典回归问题来考察中国城镇居民2011年人均可支配收入与消费支出之间的关系【实验过程及结果】：(1)画散点图20000.00-13000.00-teooo.otr14000.00-12D0D OC-1QQ0Q.0Q-RDODOO-WXW.OTBOTDOT1OQOTOD 12WJ0.Q。 MW0,OT 16O0QW)可文配收

26、入X(2)判断人均可支配收入与消费支出之间是否大致呈线性关系输入/移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1消费支出Ya.输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量：可支配收入XAnova模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1八八八a .986.971.970a.预测变量：（常量），消费支出Y。模型平方和df均方FSig.1回归1.000 a残差29总计30ba.预测变量：（常量），消费支出Y。b.因变量：可支配收入X系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1（常量）消费支出Y.717.023.986.948.351.000系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用

27、版1（常量）消费支出Y.717.023.986.948.351.000a.因变量：可支配收入X结果分析表1中显示的是拟合过程中变量输入/移去模型的情况记录，由于只引入了一个自变量， 所以只出现一个模型1,该模型中“消费支出Y为进入的变量，没有移除的变量，具体 的输入/移去方法为输入。表2是模型拟合概述，列出了模型的R、R2、调整R2及估计标准误。R值越大所反映的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。本题所用数据拟合结果显示： R（所考察的自变量和因变量之间的相关系数尸, R2（拟合线性回归的决定系数尸,经调整后的R=,标准误的估计=。表3方差分析表， 列出了变异源、自由度、均方、F

28、值及对F的显着性检验。本题中回归方程显着性检验结果表明：回归平方和为，残差平方和为 ，总平方和 为,对应的F统计量的值为 , Sig=,可以认为所建立的回归方 程有效，所以COD!BODi间成线性关系。表4回归系数表，列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数，同时对其进行显着性检验。本题中非标准化的回归系数B的估计值为 ,标准误为，标准化的回归系数为，回归系数显着性检验 t统计量的值为 ,对应显着性水平Sig.= ，可以偏回归系数与0有显着性差异，被解释的变量和解释的变量的线性关系是显着的， 因此，本题回归分析得到的回归方程为：y= o对方程的方差分析及对回归系数的显着性检验均发现，

29、所建立的回归方程显着。综上所述，人均可支配收入与消费支出之间大致呈线性关系3）用最小二乘估计求回归方程 ? ?0?ix由公式？ ?x （x为人均可支配收入，y为消费支出）4）决定系数表2是模型拟合概述，列出了模型的R、R2、调整R2及估计标准误。R2值越大所反映的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。本题所用数据拟合结 果显示：R（所考察的自变量和因变量之间的相关系数 尸, R2（拟合线性回归的 决定系数尸1）给出置信水平为95%勺预测区间统外量标准设:朦支出均值314.0145均值的95%置信区间下限10155.276上眼1257275、51修整均值10993-0577中值989

30、8.7500破1.09617标准差3235.34122极小值S371 Z极大值30667.91范圉11795.64四分位距2 % L54扁度1 J80.421峰度2.280,321可支配收入均值8404.6532430.5GS43均值的95X置倍底同下限7525.2939上3艮9294.09255%修整均值8161.8992中他7379.8100方差加865.237标准差2397.47060程小值6192.57极大僮14925.41猫圉0732.84四分位距2550.30除度1J42.421峰度2.1匆.921【实验过程及结果】：描述性统计量标准偏均值差N满息36度Z136Z236Z336Z4

31、36Z536Z636Z7.1866736Z836相关性满息度Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Pearson相 满息.413.118.326.427.245关性度Z1.413.186.386.315.043.213Z2.118.186.241.373.045Z3.326.386.217.200.454Z4.427.315.241.217.353.322Z5.043.373.200.353.330Z6.245.213.045.454.322.330Z7Z8.486.304.270.234.172Sig.（单侧）滴息.006.246.026.005.330.075.0377度Z1.006.139.010

32、.031.402.106.096)Z2.246.139.485.078.012.397.23()Z3.026.010.485.102.121.003.495Z4.005.031.078.102.017.028.000)Z5.330.402.012.121.017.025.352Z6.075.106.397.003.028.025.170)Z7.037.096.230.495.000.352.170.Z8.001.036.200.055.084.491.157.421N满息3636363636363636度Z13636363636363636Z23636363636363636Z33636363636363636Z43636363636363636Z53636363636363636Z63636363636363636Z73636363636363636Z83636363636363636模型输入的变量移去的变量方法1Z8.步进（准则：F-to-enter的概率=.100 ）。a输入/移去的变量2Z4.步进（准则：F-to-enter的概率=.100 ）。a.因变量：满意度模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差