管理统计学基于SPSS软件应用信息管理实验报告

实验报告科目名称：管理统计学-基于SPSS软件应用湖南工业大学财经学院实验一【实验名称】：数据的整理和显示数据整理后展示方式【实验内容及要求】：用SPSS软件对某航空公司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】：(2)对gender和salary进行频次模块分析。统计量百百分比N有效gensalderary3838缺失00gender百有效累积频分百分百分率比比比有F13效M25合38计salary有$16效,95频率1有效累积百分百分比比000000011122110000000111111100000002111111000000011111110151010111合计(3)画出salary/100(取整后)茎叶图【结果分析、体会和收获】：通过本次的学习，对SPSS有了初步的了解、对一些数据的导入、变量的设置以及简单理解。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。实验二大学生月平均生活费支出的调查数据【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①定义新变量人均GDP3、求人均GDP的平均值、中位数、标准差、峰度和偏度在分析--描述统计---描述里面在选项里面中均值、标准差、峰度和偏度，点继续、确定所以中位数为点击确定，得到前五位的省份是后五位的省份是检验人均GDP的95%的置信区间在分析--描述统计--探索里面在统计量里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【结果分析、体会和收获】：通过本次学习，在SPSS软件中认识到了求均值、中位数、平均数等一系列的应用，通实验三一、实验目的与要求二、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H：μ<=0(2)年青人比例的平均值与无显着差异，即H：μ=02．分析某班级学生的高考数学成绩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858975608575n＝929686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)。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。实验四【实验内容及要求】：用SPSS软件检验两个独立，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)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)，用新训练方法前后的跳远最好成绩。这样得到了两个配对检验统计量b训练后成绩-训练前成绩Z渐近显着性a.基于负秩。-1.599a检验统计量b训练后成绩-训练前成绩Z渐近显着性-1.599ab.Wilcoxon带符号秩检验两个方法的p值都大于，所以没有显着差异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(见产品使用寿命.SAV)，分析两种工艺产品的使用寿命是否存在显着差异显着性概率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(1)点击分析，比较均值，单因素分析；(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：(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(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17545.018a广告形假设3.000式误差123地区假设17.000误差123a.MS(地区)b.MS(错误)接受了3种不同的教学方法)在表三组不同性别学生的数学成绩名学性别Hxh0MaleYaju0Femaleu0MaleShizg0MaleHah0FemaleS0MaleWatet2MaleJess2FemaleWish2Male2-new12Male2-new22Female2-new32Male2-new41Female2-new51Male2-new61Female2-new71Male2-new81Female2-new91Male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型平方和截距假设组别假设性别假设121均方325.585aFSig.F误差14a.1.025MS(性别)-.025MS(错误)b.MS(错误)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，现要关性，根据数据散点图及相关分析运算结果进行分析。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。相关性高等数高等数学Pearson相性显着性(双N学1统计学.775**统计学Pearson相.775**1显着性(双.000N1818**.在.01水平(双侧)上显着相关。t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Spearman的分值相关系数分值1分值22**rho1Sig.(双.N1515分值相关系数.822**2Sig.(双.000.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产量单位虫害值相关性温度产量相关性显着性(双单位虫害值相关性显着性(双.07.3047.0【结果分析、体会和收获】：通过本次试验熟练掌握了用spps对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(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b模输入移去型的变的变方量量法1消费.输支出入YaYa.已输入所有请求输入／移去的变量b模输入移去型的变的变方量量法1消费.输支出入YaYa.已输入所有请求b.因变量:可支配模型R1.98模型汇总调标准整估计RR的误方方差.97.9710a.预测变量:(常量),消费支出Y。Anovab标准标准系数试用版模型平方Sig和df均方F.1回1.00归0a残29差总30计a.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Sig误Sig..94.35..94.35811(常消费支7.02.98360a.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。RR、调整R2及估计标准误。R2值越大所反映R(所考察的自变量和因变量之间的相关系数)=，R2(拟合线性回归的决定系数)=，经调整后的R2=，标准误的估计=。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F，Sig=<,可以认为所建立的回归方5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，标性关系是显着的，因此，本题回归分析得到的回归方程为：y=。对方程的方差分析及对回归系数的显着性检验均发现，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=ˆ+ˆx114)决定系数果显示：R(所考察的自变量和因变量之间的相关系数)=决定系数)=【实验过程及结果】：描述性统计量标准满3意6度Z316Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z83636363636.316866736相关性满意ZZZZZZZZ度12345678Pea满......rso意413424n度112248相386756关Z.......性1413302318814103665334Z.....Z2112301847486135Z......Z3332242281057667040Z.......Z4432233221415237517324Z.....Z5032334705333030Z.......Z6220433141452375354202Z7Z.....Z8432218073764042Sig满..........意02003000(度04203730单66650571侧)Z.........1010041000313009369012666Z2Z3Z4Z5Z6.246.026.005.330.075.139.010.031.402.106..485.078.012.397.485..102.121.003.078.102..017.028.397.003.028.025..230.495.000.352.170Z.........7002403143939057276050201Z.........8002004140305895216054171N满333333333意666666666度Z3333333331666666666Z3333333332666666666Z3333333333666666666Z3333333334666666666Z3333333335666666666Z3333333336666666666Z3333333337666666666Z3333333338666666666输入／移去量a模输移型入去的的变变方量量法1Z8.步进(准则:F-F-e的概率.F-F-re的2Z4.步进(准则:F-F-e的概率.F-F-re的模模型标准a.因变量:满意度模型汇总调估整计更改统计量SigR.R的方FddFRR误更更ff更R方方差改改12改1....13.422240831306a63632....13.533130840023b0049a.预测变量:(常量),Z8。Anovac模S型平i方d均g和f方F.1回1.归00残3差4总3计52回2.归00残3差3总3计5a.预测变量:(常量),Z8。模型模型标准误标准系数b.预测变量:(常量),Z8,Z4。c.因变量:满意度系数a标准化数B置信区间相关性S试i用g下