spss作业第一次.docx
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spss作业第一次
第一章
1、SPSS主要有数据编辑窗口和结果输出窗口;
作用:
数据编辑窗口:
定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据;
结果输出窗口:
显示管理SPSS统计分析结果、报表及图形。
特点:
数据编辑窗口:
是SPSS的主程序窗口,在软件启动时自动打开,并一直保持打开状态直到退出SPSS。
在SPSS运行时课同时打开多个数据编辑窗口。
结果输出窗口:
1、创建或打开窗口的时机;
2、允许同时创建或打开多个输出窗口;
6、数据分析的一般步骤包括:
明确数据分析目标,正确收集数据,加工和整理数据,选择恰当的统计分析方法进行探索分析,读懂统计分析结果。
第二章
4、学生成绩合并:
5、变量视图
数据视图:
第三章
3、得优课程数与得良课程数(70—79,“良”;80分以上,“优秀”):
4、各学生的课程平均分以及标准差:
学生各门课程平均分:
6、对自己收入比较满意和乐观的人
第四章
5、储户收入特征分析:
您的常住地位于*您的月收入水平属于交叉制表
您的月收入水平属于
合计
2000元以下
2000-5000元
5000-8000元
8000元以上
的常住地位于
沿海或中心繁华城市
计数
19
127
40
14
200
期望的计数
35.5
116.3
35.5
12.8
200.0
您的常住地位于中的%
9.5%
63.5%
20.0%
7.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
38.0%
77.4%
80.0%
77.8%
70.9%
总数的%
6.7%
45.0%
14.2%
5.0%
70.9%
残差
-16.5
10.7
4.5
1.2
标准残差
-2.8
1.0
.8
.3
调整残差
-5.7
2.8
1.6
.7
边远地区
计数
31
37
10
4
82
期望的计数
14.5
47.7
14.5
5.2
82.0
您的常住地位于中的%
37.8%
45.1%
12.2%
4.9%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
62.0%
22.6%
20.0%
22.2%
29.1%
总数的%
11.0%
13.1%
3.5%
1.4%
29.1%
残差
16.5
-10.7
-4.5
-1.2
标准残差
4.3
-1.5
-1.2
-.5
调整残差
5.7
-2.8
-1.6
-.7
合计
计数
50
164
50
18
282
期望的计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
您的常住地位于中的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
总数的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
卡方检验
值
df
渐进Sig.(双侧)
Pearson卡方
32.064a
3
.000
似然比
29.366
3
.000
线性和线性组合
15.896
1
.000
有效案例中的N
282
a.0单元格(.0%)的期望计数少于5。
最小期望计数为5.23。
从上面的分析图表可以看出,储户的居住地与收入有如下特征:
(1)无论是在沿海或中心繁华城市,还是在边远地区,2000—5000元收入人群相较其它收入水平较高;
(2)边远地区各收入水平人群所占比重差距不大,而城市收入差距较大。
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
你的工作单位或职业是*您的月收入水平属于
282
81.3%
65
18.7%
347
100.0%
你的工作单位或职业是*您的月收入水平属于交叉制表
您的月收入水平属于
合计
2000元以下
2000-5000元
5000-8000元
8000元以上
你的工作单位或职业是
国家机关
计数
2
20
1
1
24
期望的计数
4.3
14.0
4.3
1.5
24.0
你的工作单位或职业是中的%
8.3%
83.3%
4.2%
4.2%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
4.0%
12.2%
2.0%
5.6%
8.5%
总数的%
.7%
7.1%
.4%
.4%
8.5%
商业服务业
计数
9
35
5
5
54
期望的计数
9.6
31.4
9.6
3.4
54.0
你的工作单位或职业是中的%
16.7%
64.8%
9.3%
9.3%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
18.0%
21.3%
10.0%
27.8%
19.1%
总数的%
3.2%
12.4%
1.8%
1.8%
19.1%
文科卫行业
计数
1
13
3
1
18
期望的计数
3.2
10.5
3.2
1.1
18.0
你的工作单位或职业是中的%
5.6%
72.2%
16.7%
5.6%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
2.0%
7.9%
6.0%
5.6%
6.4%
总数的%
.4%
4.6%
1.1%
.4%
6.4%
工交建筑业
计数
2
9
3
1
15
期望的计数
2.7
8.7
2.7
1.0
15.0
你的工作单位或职业是中的%
13.3%
60.0%
20.0%
6.7%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
4.0%
5.5%
6.0%
5.6%
5.3%
总数的%
.7%
3.2%
1.1%
.4%
5.3%
经营性公司
计数
1
8
7
2
18
期望的计数
3.2
10.5
3.2
1.1
18.0
你的工作单位或职业是中的%
5.6%
44.4%
38.9%
11.1%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
2.0%
4.9%
14.0%
11.1%
6.4%
总数的%
.4%
2.8%
2.5%
.7%
6.4%
学校
计数
1
11
3
0
15
期望的计数
2.7
8.7
2.7
1.0
15.0
你的工作单位或职业是中的%
6.7%
73.3%
20.0%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
2.0%
6.7%
6.0%
.0%
5.3%
总数的%
.4%
3.9%
1.1%
.0%
5.3%
一般农户
计数
21
14
0
0
35
期望的计数
6.2
20.4
6.2
2.2
35.0
你的工作单位或职业是中的%
60.0%
40.0%
.0%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
42.0%
8.5%
.0%
.0%
12.4%
总数的%
7.4%
5.0%
.0%
.0%
12.4%
种粮绵专业户
计数
1
1
2
0
4
期望的计数
.7
2.3
.7
.3
4.0
你的工作单位或职业是中的%
25.0%
25.0%
50.0%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
2.0%
.6%
4.0%
.0%
1.4%
总数的%
.4%
.4%
.7%
.0%
1.4%
种果菜专业户
计数
3
4
2
1
10
期望的计数
1.8
5.8
1.8
.6
10.0
你的工作单位或职业是中的%
30.0%
40.0%
20.0%
10.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
6.0%
2.4%
4.0%
5.6%
3.5%
总数的%
1.1%
1.4%
.7%
.4%
3.5%
工商运个体户
计数
3
15
11
5
34
期望的计数
6.0
19.8
6.0
2.2
34.0
你的工作单位或职业是中的%
8.8%
44.1%
32.4%
14.7%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
6.0%
9.1%
22.0%
27.8%
12.1%
总数的%
1.1%
5.3%
3.9%
1.8%
12.1%
退休人员
计数
2
14
1
0
17
期望的计数
3.0
9.9
3.0
1.1
17.0
你的工作单位或职业是中的%
11.8%
82.4%
5.9%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
4.0%
8.5%
2.0%
.0%
6.0%
总数的%
.7%
5.0%
.4%
.0%
6.0%
金融机构
计数
4
17
12
2
35
期望的计数
6.2
20.4
6.2
2.2
35.0
你的工作单位或职业是中的%
11.4%
48.6%
34.3%
5.7%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
8.0%
10.4%
24.0%
11.1%
12.4%
总数的%
1.4%
6.0%
4.3%
.7%
12.4%
现役军人
计数
0
3
0
0
3
期望的计数
.5
1.7
.5
.2
3.0
你的工作单位或职业是中的%
.0%
100.0%
.0%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
.0%
1.8%
.0%
.0%
1.1%
总数的%
.0%
1.1%
.0%
.0%
1.1%
合计
计数
50
164
50
18
282
期望的计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
你的工作单位或职业是中的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
总数的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
对称度量
值
渐进标准误差a
近似值Tb
近似值Sig.
按区间
Pearson的R
.066
.056
1.099
.273c
按顺序
Spearman相关性
.070
.055
1.182
.238c
有效案例中的N
282
a.不假定零假设。
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.基于正态近似值。
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
您的年龄是*您的月收入水平属于
282
81.3%
65
18.7%
347
100.0%
您的年龄是*您的月收入水平属于交叉制表
您的月收入水平属于
合计
2000元以下
2000-5000元
5000-8000元
8000元以上
您的年龄是
20-35岁
计数
2
2
0
0
4
期望的计数
.7
2.3
.7
.3
4.0
您的年龄是中的%
50.0%
50.0%
.0%
.0%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
4.0%
1.2%
.0%
.0%
1.4%
总数的%
.7%
.7%
.0%
.0%
1.4%
35-50岁
计数
23
86
30
7
146
期望的计数
25.9
84.9
25.9
9.3
146.0
您的年龄是中的%
15.8%
58.9%
20.5%
4.8%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
46.0%
52.4%
60.0%
38.9%
51.8%
总数的%
8.2%
30.5%
10.6%
2.5%
51.8%
50岁-65岁以上
计数
17
50
17
7
91
期望的计数
16.1
52.9
16.1
5.8
91.0
您的年龄是中的%
18.7%
54.9%
18.7%
7.7%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
34.0%
30.5%
34.0%
38.9%
32.3%
总数的%
6.0%
17.7%
6.0%
2.5%
32.3%
65岁以上
计数
8
26
3
4
41
期望的计数
7.3
23.8
7.3
2.6
41.0
您的年龄是中的%
19.5%
63.4%
7.3%
9.8%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
16.0%
15.9%
6.0%
22.2%
14.5%
总数的%
2.8%
9.2%
1.1%
1.4%
14.5%
合计
计数
50
164
50
18
282
期望的计数
50.0
164.0
50.0
18.0
282.0
您的年龄是中的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
您的月收入水平属于中的%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
总数的%
17.7%
58.2%
17.7%
6.4%
100.0%
对称度量
值
渐进标准误差a
近似值Tb
近似值Sig.
按区间
Pearson的R
.003
.061
.044
.965c
按顺序
Spearman相关性
-.016
.060
-.267
.790c
有效案例中的N
282
a.不假定零假设。
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.基于正态近似值。
8、上图第二图是用来定义变量集;
操作:
(1)选择菜单【Analyze】->【MultipleResponse】->【DefineVariableSets】
(2)从数值型变量中选择进入多选项变量集的变量【VariableinSet】中,在这里选择t4_1(最满意的活动),t4_2(此满意的活动),t4_1(最一般的活动),变量集命名为set1
(3)在【VariablesAreCodedAs】框中指定多选项变量集中的变量是按照二分法法分解的。
范围1-8。
多选项变量集定义完后,便可以进行频数分析了;操作:
(1)选择菜单:
【Analyze】->【MultipleResponse】->【Frequencies】
(2)从【MultipleResponseSets】中选择待分析的多选项变量集到
【Tablesfor】中
至此会产生一个频数分析表。
第五章
1、
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
分数
11
73.7273
9.55082
2.87968
单个样本检验
检验值=75
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
分数
-.442
10
.668
-1.27273
-7.6891
5.1436
因为0.668大于0.05,所以可信。
4、
成对样本统计量
均值
N
标准差
均值的标准误
对1
饲料1
32.5778
9
3.81077
1.27026
饲料2
34.2667
9
5.59933
1.86644
成对样本相关系数
N
相关系数
Sig.
对1
饲料1&饲料2
9
.571
.108
成对样本检验
成对差分
t
df
Sig.(双侧)
均值
标准差
均值的标准误
差分的95%置信区间
下限
上限
对1
饲料1-饲料2
-1.68889
4.63666
1.54555
-5.25294
1.87516
-1.093
8
.306
因为0.306>0.05,可认为给小鼠喂饲料一与饲料二体内钙含量无明显差别;另外从表一可以看出,喂饲料一与饲料二小鼠体内钙含量的均值分别为32.57和34.26,差别不大。
方式二:
组统计量
饲料
N
均值
标准差
均值的标准误
钙留存量
1
12
30.5083
3.68818
1.06469
2
9
31.4000
3.12570
1.04190
独立样本检验
钙留存量
假设方差相等
假设方差不相等
方差方程的Levene检验
F
.059
Sig.
.811
均值方程的t检验
t
-.584
-.599
df
19
18.645
Sig.(双侧)
.566
.557
均值差值
-.89167
-.89167
标准误差值
1.52682
1.48967
差分的95%置信区间
下限
-4.08734
-4.01360
上限
2.30400
2.23027
方式二两独立样本检验,0.566>0.05,因此饲料一与饲料二对小鼠体内钙留存量不产生显著性影响。
5、
组统计量
sex
N
均值
标准差
均值的标准误
平均分
female
30
69.0250
5.85559
1.06908
male
30
67.4188
6.06556
1.10741
独立样本检验
平均分
假设方差相等
假设方差不相等
方差方程的Levene检验
F
.447
Sig.
.506
均值方程的t检验
t
1.044
1.044
df
58
57.928
Sig.(双侧)
.301
.301
均值差值
1.60625
1.60625
标准误差值
1.53925
1.53925
差分的95%置信区间
下限
-1.47490
-1.47498
上限
4.68740
4.68748
因为0.506>0.05,所以男生与女生的课程平均分不存在显著性差异。
第六章
1、
(1)
ANOVA
销售额
平方和
df
均方
F
显著性
组间
405.534
4
101.384
11.276
.000
组内
269.737
30
8.991
总数
675.271
34
显著性0<0.05,因此拒绝原假设,即认为不同的销售培训方式对销售额产生了显著性影响。
(2)
多重比较
销售额
LSD
(I)推销方式
(J)推销方式
均值差(I-J)
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
1
2
-3.3000*
1.6028
.048
-6.573
-.027
3
.7286
1.6028
.653
-2.545
4.002
4
3.0571
1.6028
.066
-.216
6.330
5
-6.7000*
1.6028
.000
-9.973
-3.427
2
1
3.3000*
1.6028
.048
.027
6.573
3
4.0286*
1.6028
.018
.755
7.302
4
6.3571*
1.6028
.000
3.084
9.630
5
-3.4000*
1.6028
.042
-6.673
-.127
3
1
-.7286
1.6028
.653
-4.002
2.545
2
-4.0286*
1.6028
.018
-7.302
-.755
4
2.3286
1.6028
.157
-.945
5.602
5
-7.4286*
1.6028
.000
-10.702
-4.155
4
1
-3.0571
1.6028
.066
-6.330
.216
2
-6.3571*
1.6028
.000
-9.630
-3.084
3
-2.3286
1.6028
.157
-5.602
.945
5
-9.7571*
1.6028
.000
-13.030
-6.484
5
1
6.7000*
1.6028
.000
3.427
9.973
2
3.4000*
1.6028
.042
.127
6.673
3
7.4286*
1.6028
.000
4.155
10.702
4
9.7571*
1.6028
.000
6.484
13.030
*.均值差的显著性水平为0.05。
均值图