spss实验报告正文结构Word文档格式.docx

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累积百分比

.3375

1

10.0

.3392

20.0

.3454

30.0

.3457

40.0

.3472

50.0

.3481

60.0

.3527

70.0

.4083

80.0

.4323

90.0

.4446

100.0

合计

阶段=00

7

a.阶段=00

.3428

14.3

.3442

28.6

.3624

42.9

.3654

57.1

.3722

71.4

.3867

85.7

.4000

4.2描述性统计

描述统计量a

极小值

极大值

均值

标准差

国内生产总值X

18667.80

89677.10

53592.7300

27001.97092

社会消费品零售总额Y

8300.10

31134.70

19041.6400

8665.50415

.370088

.0413960

有效的N（列表状态）

99214.60

210871.00

145663.2143

41041.12076

34152.60

76410.00

53641.0857

15301.50285

.367661

.0209223

4.3总体均值

报告a

8300.1000

.444621

.

21781.50

9415.6000

.432275

26923.50

10993.7000

.408331

35333.90

12462.1000

.352695

48197.90

16264.7000

.337457

60793.70

20620.0000

.339180

71176.60

24774.1000

.348065

78973.00

27298.9000

.345674

84402.30

29152.5000

.345399

31134.7000

.347187

总计

案例处理摘要a

案例

已包含

已排除

社会消费品零售总额Y*国内生产总值X

100.0%

.0%

社会消费品零售额与国内生产总值比*国内生产总值X

34152.6000

.344230

109655.20

37595.2000

.342849

120332.70

48135.9000

.400023

135822.80

52516.3000

.386653

159878.30

59501.0000

.372164

183867.90

67176.6000

.365353

76410.0000

.362354

4.4总体方差

方差

7.509E7

.002

2.341E8

.000

4.5总体均值的置信区间

描述a

统计量

标准误

.0130906

均值的95%置信区间

下限

.340476

上限

.399701

5%修整均值

.367761

中值

.347626

范围

.1072

四分位距

.0705

偏度

1.152

.687

峰度

-.524

1.334

.0079079

.348311

.387011

.367241

.0572

.0424

.319

.794

-.752

1.587

5回归分析

5.1一元线性回归分析

输入／移去的变量b,c

模型

输入的变量

移去的变量

方法

国内生产总值Xa

输入

a.已输入所有请求的变量。

b.阶段=90

c.因变量:

社会消费品零售总额Y

模型汇总b

R

R方

调整R方

标准估计的误差

.998a

.995

641.87802

a.预测变量:

（常量）,国内生产总值X。

Anovab,c

平方和

df

均方

F

Sig.

回归

6.725E8

1632.307

.000a

残差

3296059.099

8

412007.387

6.758E8

9

系数a,b

非标准化系数

标准系数

t

B

标准误差

试用版

（常量）

1884.591

470.677

4.004

.004

.320

.008

.998

40.402

b.因变量:

5.2多元线性回归分析

年份,国内生产总值Xa

.994

685.44893

（常量）,年份,国内生产总值X。

2

3.363E8

715.700

3288881.622

469840.232

137908.163

1100533.885

.125

.904

.328

.062

1.021

5.281

.001

年份

-68.404

553.436

-.024

-.124

.905

6方差分析

6.1单因素方差分析

主体间效应的检验b

因变量:

源

III型平方和

校正模型

截距

3.626E9

48.286

误差

4.302E9

校正的总计

a.R方=.000（调整R方=.000）

6.2无重复试验的双因素方差分析

多变量检验b,c

效应

值

假设df

误差df

Pillai的跟踪

.996

1138.833a

2.000

8.000

Wilks的Lambda

Hotelling的跟踪

284.708

Roy的最大根

a.精确统计量

c.设计:

截距

因变量

1.370

799.272

.015

1.385

6.3重复试验的双因素方差分析