实验报告.docx

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实验报告

学生实验报告

实验课程名称《spss统计分析基础教程》

开课实验室管理教学示范中心实验室

学院管理年级2012专业班信管2班

学生姓名蔡明月学号631204080234

开课时间2014至2015学年第一学期

总成绩

教师签名

试验1：

数据文件管理

一、试验目的

通过本试验项目，使学生理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序等等。

二、试验内容

某航空公司38名职员性别和工资情况的调查数据，如表2.3所示，试在SPSS中进行如下操作：

（1）将数据输入到SPSS的数据编辑窗口中，将gender定义为字符型变量，将salary定义为数值型变量，并保存数据文件，命名为“试验1-1.sav”。

（2）插入一个变量income，定义为数值型变量。

（3）将数据文件按性别分组

（4）查找工资大于40000美元的职工

（5）当工资大于40000美元时，职工的奖金是工资的20％；当工资小于40000美元时，职工的奖金是工资的10%，假设实际收入＝工资＋奖金，计算所有职工的实际收入，并添加到income变量中。

表2.3某航空公司38名职员情况的调查数据表

Id

Gender

Salary

Id

Gender

Salary

1

M

$57000

20

F

$26250

2

M

$40200

21

F

$38850

3

F

$21450

22

M

$21750

4

F

$21900

23

F

$24000

5

M

$45000

24

F

$16950

6

M

$32100

25

F

$21150

7

M

$36000

26

M

$31050

8

F

$21900

27

M

$60375

9

F

$27900

28

M

$32550

10

F

$24000

29

M

$135000

11

F

$30300

30

M

$31200

12

M

$28350

31

M

$36150

13

M

$27750

32

M

$110625

14

F

$35100

33

M

$42000

15

M

$27300

34

M

$92000

16

M

$40800

35

M

$81250

17

M

$46000

36

F

$31350

18

M

$103750

37

M

$29100

19

M

$42300

38

M

$31350

三、试验步骤与结果

选择菜单【文件】→【新建】→【数据】。

单击左下角【变量视窗】标签进入变量视图界面，根据试验的设计定义每个变量类型。

变量定义完成以后，单击【数据视窗】标签进入数据视窗界面，将每个具体的变量值录入数据库单元格内。

【文件】→【保存】或者【文件】→【另存为】

（2）点击变量视图，新设定inconme变量，类型为数值。

（3）选择菜单【数据】→【分割文件】。

选择拆分数据后，输出结果的排列方式，该对话框提供了3种方式：

对全部观测进行分析，不进行拆分；在输出结果种将各组的分析结果放在一起进行比较；按组排列输出结果，即单独显示每一分组的分析结果。

选择分组变量，选择数据的排序方式，单击ok按钮，执行操作（4）【数据】→【选择个案】→【如果】→【salary>40000】.（5）【转换】→【计算变量】

目标变量为income，综合如果和数字表达式设计income。

结果：

（3）和（4）和（5）

四、试验总结

理解并掌握SPSS软件包有关数据文件创建和整理的基本操作，学习如何将收集到的数据输入计算机，建成一个正确的SPSS数据文件，并掌握如何对原始数据文件进行整理，包括数据查询，数据修改、删除，数据的排序。

试验2：

描述统计

一、试验目的

统计分析的目的在于研究总体特征。

但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。

因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。

通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。

本试验旨在于：

引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。

二、试验内容

完成下列试验内容，并按试验

（1）所附试验报告的格式撰写报告。

1.表2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。

表2.7某班16位学生的身高数据

学号

性别

身高（cm）

学号

性别

身高（cm）

1

M

170

9

M

150

2

F

173

10

M

157

3

F

169

11

F

177

4

M

155

12

M

160

5

F

174

13

F

169

6

F

178

14

M

154

7

M

156

15

F

172

8

F

171

16

F

180

2.测量18台电脑笔记重量，见表2.8，对其进行描述统计量分析，并对试验结果作出说明。

表2.818台笔记本电脑重量表

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

重量

1.75

1.92

1.59

1.85

1.83

1.68

1.89

1.70

1.79

序号

10

11

12

13

14

15

16

17

18

重量

1.66

1.80

1.83

2.05

1.91

1.76

1.88

1.83

1.79

三、试验步骤与结果

1.【分析】—>【描述统计】—>【频率】。

选择身高填入变量勾选显示频率表格，在同一窗口上，点击“Statistics”按钮，打开统计量对话框，选择统计输出选项

2.【分析】→【描述统计】→【描述】。

将待分析的变量移入Variables列表框，Savestandardizedvaluesasvariables，对所选择的每个变量进行标准化处理，产生相应的Z分值，作为新变量保存在数据窗口中。

其变量名为相应变量名前加前缀z。

标准化计算公式：

单击【选项】按钮，如图2.8所示，选择需要计算的描述统计量。

结果：

統計資料

身高

N

有效

16

遺漏

0

平均數

166.56

中位數

169.50

眾數

169

標準偏差

9.668

變異數

93.463

偏斜度

-.367

偏斜度標準誤

.564

峰度

-1.330

峰度標準誤

1.091

最小值

150

最大值

180

百分位數

25

156.25

50

169.50

75

173.75

四、实验总结

1.某班级16位同学的身高大部分高于平均数，极少部分小于166.56cm，身高分布图呈现左偏，走势比正态分布缓和。

说明身高变化起伏不大。

2.从偏态和峰度指标看出，重量的分布基本符合正态分布，重量基本处于一个固定范围内。

没有太大起伏变化，

试验3：

统计推断

一、试验目的

1.熟悉点估计概念与操作方法

2.熟悉区间估计的概念与操作方法

3.熟练掌握T检验的SPSS操作

4.学会利用T检验方法解决身边的实际问题

二、试验内容

1．某省大学生四级英语测验平均成绩为65，现从某高校随机抽取20份试卷，其分数为：

72、76、68、78、62、59、64、85、70、75、61、74、87、83、54、76、56、66、68、62，问该校英语水平与全区是否基本一致？

设α＝0.05

2．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

男（n＝18）

858975588680787684899995828760857580

女（n＝12）

9296868378877065706570787256

3．SPSS自带的数据文件world95.sav中，保存了1995年世界上109个国家和地区的部分指标的数据，其中变量“lifeexpf”,“lifeexpm”分别为各国或地区女性和男性人口的平均寿命。

假设将这两个指标数据作为样本，试用配对样本T检验，女性人口的平均寿命是否确实比男性人口的平均寿命长，并给出差异的置信区间。

（设α＝0.05）

三、试验步骤和结果

1.新建spss数据。

计算样本均值的区间估计，采用“单样本T检验”方法。

选择菜单“【分析】→【比较均值】→【单样本T检验】

2.选择菜单“【分析】→【比较均值】→【独立样本T检验】，将成绩作为检验变量，性别作为分组变量，定义组为0和1.

1.

單一樣本統計資料

N

平均數

標準偏差

標準錯誤平均值

成绩

20

69.80

9.474

2.118

單一樣本檢定

檢定值=65

T

df

顯著性（雙尾）

平均差異

95%差異數的信賴區間

下限

上限

成绩

2.266

19

.035

4.800

.37

9.23

2.

群組統計資料

性别

N

平均數

標準偏差

標準錯誤平均值

成绩

男

18

81.28

10.369

2.444

女

14

76.29

11.432

3.055

四、试验总结

1.如上图所示：

最右侧给出的均值的标准误是对样本均属抽样误差大小的描述指标。

用于比较的假设均值为65，从左到右依次T，自由度，P值，置信区间。

此样本的平均值为69.80，显著性p值为0.035<0.05，拒绝原假设，即该校英语水平与全区不一致，高于全区水平。

2.如上图所示：

此样本按性别分组平均值分别为81.85和76.29，F统计量为0.647，显著性p值为0.428>0.05，没有理由拒绝原假设，即该班级学生的高考数学成绩是存在性别上的差异。

试验4：

方差分析

一、试验目标

1．帮助学生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理

2．掌握方差分析的过程。

3．增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练进行单因素方差分析、两因素方差分析等操作，激发学生的学习兴趣，增强自我学习和研究的能力。

二、试验内容

1.用SPSS进行单因素方差分析。

某个年级有三个小班，他们进行了一次数据考试，现从各班随机地抽取了一些学生，记录其成绩如表。

原始数据文件保存为“数学考试成绩.sav”。

试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异。

数学考试成绩表

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

73

66

88

77

68

41

89

60

78

31

79

59

82

4