spss上机操作实验作业Word文档下载推荐.docx
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6
7
7.0
90.0
3.0
93.0
8
96.0
9
2.0
98.0
10
1
1.0
99.0
11
100.0
Total
100
分析:
由上表可以看出不同家庭人口数目的频率分布情况.
收入分组
135-155
23
23.0
135以下
26.0
155-175
28
28.0
54.0
175-195
14
14.0
68.0
195-215
75.0
215-235
4.0
79.0
235-255
6.0
85.0
255-275
91.0
275-295
295-554
554以上
由上表可以看出不同收入阶段人口频数及所占的频率.
2箱索图（家庭收入）
由表可以看出,有段和存在三个极端值,最大的一个在1000百美元以上,另外两个在450百—500百美元之间.经查,此三个极端值为:
第1081号家庭收入1042百美元,第1093号家庭收入490百美元,第1052号家庭收入464百美元,还有两个极端值,处于300百—400百美元之间.鉴于1042百美元这个数值远远游离于箱体,绳索及邻近的极端值所组成的极端值之外,我们把它叫做飞点.
3计算各个统计量（家庭人口收入）
Statistics
收入
N
Missing
Mean
3.95
202.6200
Std.ErrorofMean
.188
10.63688
Median
4.00
172.0000
Mode
154.00
Std.Deviation
1.877
106.36879
Variance
3.523
11314.319
Skewness
1.580
5.481
Std.ErrorofSkewness
.241
Kurtosis
2.620
39.684
Std.ErrorofKurtosis
.478
Range
915.00
Minimum
127.00
Maximum
1042.00
Sum
395
20262.00
Percentiles
25
3.00
154.0000
50
75
218.7500
二、多因素列表分析
（一）双向交叉列表
（家庭收入与汽车保有量交叉分组频数）
收入分类*汽车保有量分类Crosstabulation
Count
汽车保有量分类
一辆以内
一辆以上
收入分类
低收入
47
54
高收入
18
46
从上表可以看出100户中有54户在平均收入水平一下,46户在平均收入水平以上;
有75户汽车汽车保有量不超过1辆,有25户超过1辆.再看交叉表部分,”低收入”与”1辆以内”的交叉为47户;
”低收入”与”1辆以上”为7户;
”高收入”与”1辆以内”的交叉为28户;
”高收入”与”1辆以上”的交叉为18户.
（二）三向交叉列表
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
百分比
汽车保有量分类*家庭规模*收入分类
100.0%
.0%
汽车保有量分类*家庭规模*收入分类交叉制表
计数
家庭规模
4口以内
4口以上
43
27
13
32
CROSSTABS
/TABLES=保有量分类BY家庭规模BY收入分类
/FORMAT=AVALUETABLES
/STATISTICS=CHISQ
/CELLS=COUNT
/COUNTROUNDCELL.
有分析数据结果可以看出,对于4口以内的家庭,低收入组只有3户拥有1辆以上的汽车,而高收入组达到5户,对于4口以上的家庭,拥有1辆以上的低收入户和高收入户分别为4户和13户.这些信息都表明,在家庭规模一定的条件下,家庭收入对汽车保有量有一定的影响.
三、参数检验
（一）单个样本平均值检验
GETFILE='
E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav'
.T-TEST/TESTVAL=0/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=汽车保有量/CRITERIA=CI（.95）.
T检验
[数据集1]E:
\美国家庭汽车保量调研原始资料.sav
单个样本统计量
均值
标准差
均值的标准误
汽车保有量
1.27
.489
.049
单个样本检验
检验值=0
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
25.951
99
.000
1.270
1.17
1.37
（二）两个总体平均值检验：
（T检验）
T-TESTGROUPS=收入分组（'
低收入组'
'
高收入组'
）/MISSING=ANALYSIS/VARIABLES=汽车保有量收入/CRITERIA=CI（.95）.
[数据集1]E:
组统计量
低收入组
1.13
.339
.046
高收入组
1.43
.583
.086
155.0370
13.38961
1.82209
258.4783
137.01788
20.20218
四、非参数检验
（一）卡方检验：
单个独立样本的卡方检验
价值取向
观察数
期望数
残差
保守主义
53
50.0
自由主义
-3.0
总数
检验统计量
卡方
.360a
渐近显著性
.549
a.0个单元（.0%）具有小于5的期望频率。
单元最小期望频率为50.0。
AGGREGATE
/OUTFILE=*MODE=ADDVARIABLES
/BREAK=收入
/收入分类_n=N（收入分类）.
由输出结果得p=0.0.549>
0.05.所以拒绝H0,即价值取向对汽车保有量有显著性影响.
多个独立样本的卡方检验
卡方检验
值
渐进Sig.（双侧）
精确Sig.（双侧）
精确Sig.（单侧）
Pearson卡方
11.418a
.001
连续校正b
7.890
.005
似然比
8.383
.004
Fisher的精确检验
.006
有效案例中的N
24.389c
21.255
26.636
a.1单元格（25.0%）的期望计数少于5。
最小期望计数为1.04。
b.仅对2x2表计算
c.0单元格（.0%）的期望计数少于5。
最小期望计数为5.48。
（二）魏氏检验：
Wilcoxon带符号秩检验
秩
秩均值
秩和
涨薪后月产量-涨薪前月产量
负秩
3a
2.00
6.00
正秩
6b
6.50
39.00
结
1c
a.涨薪后月产量<
涨薪前月产量
b.涨薪后月产量>
c.涨薪后月产量=涨薪前月产量
（三）麦氏检验：
Mann-Whitney检验
学习前的认识&
学习后的认识
学习前的认识
学习后的认识
不重要
重要
检验统计量b
12
精确显著性（双侧）
.687a
a.已使用的二项式分布。
b.McNemar检验
因为由表可得p=0.687>
0.05,所以认为学习对认识有显著性影响.
五、方差分析
（一）单因素方差分析
ANOVA
平方和
均方
F
显著性
组间
15.910
66
1.020
.488
组内
7.800
33
.236
23.710
由输出结果得p=0.488>
0.05.所以拒绝H0,即收入对汽车保有量有显著性影响
（二）双因素方差分析
主体间因子
161.00
168.00
171.00
172.00
173.00
180.00
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