spss案例分析报告

Spss分析身高与体重的相互影响姓名：刘海艳班级：11电商班学号号：26一、 案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包括编号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。二、 研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。三、 下面是数据来源：编号姓名性别年龄体重处斤身高厘米11刘俊贤男4.819.00105.0022刘棒琪里5.520.00115.0033张艳新女5.118.00107.0044林家宏男4.917.50108.0055何敬艳女5.016.50109.0066赵文科男5.217.00108.0077陈洁南男4.713.70105.0088女5.119.00106.0099囲荣忠女5.518.00109.001010胡悦元女4.016.00107.001111徐志杰男5.119.00108.001212吴子亮男5.216.00106.001313梁家明女5.316.90109.001414苗思银女6.618.50110.001515李小青5.615.50111.001616苏艺林女5.815.60116.001717男4.923.00108.001818欧阳自慕男5.518.20107.501919胡吉増5.120.00116.002020何佳佳女5.219.00112.502121胡友军男5.515.00105.502222陈汉元男5.419.60108.502323李家高男5.217.00107.50NameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumrisIAlignMeasure1牖号SInnga□NoneNone吕LeflqrjMamnal2StringaDNoneNano6Lefl孤Nnmiial3StringaDNanoNane6Lefl掘Nnrnn?!lUNumerica1NoneNoneSLefl鼻Namo'ial5Humerii：a2NDneNoneeLefi&Namhal6Numerica2NansNone8套Rpylii7四、 研究的方法：主要是使用SPSS中的描述统计分析和线性回归分析；在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。五、 研究的结果：1）描述分析：打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：[DataSet0] 三作业I数据源.s浙DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation体重处斤23137023.001773912.03933身高厘米ValidN(listwise)2323105.00116.001.0885E23.28023从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg，最大值为23kg，平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm，最大值为116cm，平均身高为108.85cm。以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。

105.001D5.50106.00107.C0107.50108.001D8.50109.00110.00111.00112.50115.D0116.00■3-105.001D5.50106.00107.C0107.50108.001D8.50109.00110.00111.00112.50115.D0116.00■3-从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中108cm左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。2）线性回归分析：选择分析一一回归一一线性，在弹出的对话框中，以身高作为自变量，体重作为因变量，结果如下：VariablesEntered/Remowed11viodeVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1身高厘米=EnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable;f|-重处■斤

ModelSummaryviodeRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.223=.050.0052.03453a.Predictors:(Constant),身高厘米从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSia.1 RegressionResidualTotal4.56986.92691.495121224.5694.1391.104.305=Predictors:(Constant),身高厘米DependentVariable:体重扯斤Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficienlsStandardizedCoetficientstSig.BStd.ErrorBeta1 (Constant)2.61714.400.182.858身高厘米.139.2