华理SPSS实验一讲解.docx
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华理SPSS实验一讲解
华东理工大学2013—2014学年第一学期
《应用统计学》实验报告1
实验内容：
实验1SPSS软件的安装与使用
1.学会从光盘上安装SPSS11.5（或其他版本）熟悉SPSS的安装过程和安装过程选项的选择。
初步熟悉SPSS的新界面
2.熟悉
⏹观察量排序（SortCases）
⏹变量排序（RakeCases）
⏹拆分数据文件（SplitFiles）
⏹分类汇总（Aggregate）
⏹选择观测量（SelectCases）
⏹描述统计量及统计图的绘制
实验要求：
1.对“Employeedata”进行数据整理
2.对第1章的习题4进行描述统计分析
教师评语：
教师签名：
年月日
实验报告：
一：
（1）观察量排序（SortCase）
Data菜单选择sortcase，按照currentsalary分类排序，选中currentsalary卡双击放入sortby框中，选择排列顺序：
递增，确认之后即自动分类排序。
得到结果如下：
（2）变量排序（RakeCase）
Transform菜单选择rankcases,按照起始收入（salarybegin）对员工号码（id）进行排序。
选中员工号码（id）放进variable框中，选中起始收入（salarybegin）放入by框中,选择确认。
（3）拆分数据文件（SplitFiles）
Data菜单选择splitfile，选择comparebygroup选项卡。
将教育水平（educationallevel）和性别（gender）放入groupsbasedon选项框内。
于是系统便按照第一组别教育水平将所有数据按教育水平分成数类，再按照性别在各教育水平组中分组。
最后一共分成了8个大类，每个大类中按照性别分成两个小类。
（4）分类汇总（Aggregate）
Data菜单选择aggregate，选择变量为gender，即将gender放入breakvariables框中，要求根据gender对salary求和以及对previousexp.求平均。
将salary放进aggregatevariables框中，并在function框选择sum；将previousexp.放入aggregatevariables中，选中function框的mean，最后确认。
于是生成了一张新表，名为aggr.sav，表为两行三列，按性别，对工资求和，以及经验求平均。
（5）选择观测量（SelectCases）
Data菜单selectcases选项，选中后，会弹出对话框，框中有几个内容，如下：
1.Allcases：
表示所有的观察例数都被选择，该选项可用于解除先前的选择；
2.Ifconditionissatisfied：
表示按指定条件选择，点击If...钮，弹出SelectCases:
If对话框，先选择变量，然后定义条件；
3.Randomsampleofcases：
表示对观察单位进行随机抽样，点击Sample...钮，弹出SelectCases:
RandomSample对话框，有两种选择分式，一是大概抽样（Approximately）即键入抽样比例后由系统随机抽取，另一是精确抽样（Exactly）即要求从第几个观察值起抽取多少个；
4．Basedontimeorcaserange：
表示顺序抽样，点击Range...钮，弹出SelectCases:
Range对话框，用户定义从第几个观察值抽到第几个观察值；
5．Usefiltervariable：
表示用指定的变量作过滤，用户先选择1个变量，系统自动在数据管理器中将该变量值为0的观察单位标上删除标记，系统对有删除标记的观察单位不作分析。
若用户在SelectCases对话框的UnselectedCasesAre框中选Deleted项，则系统将删除所有被标上删除标记的观察单位。
如用了gender作为标记变量时，gender为0的全部被划去了。
（6）描述统计量及统计图的绘制
样本均值：
针对currentsalary
Statistics
CurrentSalary
N
Valid
474
Missing
0
Mean
$34,419.57
样本方差：
Statistics
CurrentSalary
N
Valid
474
Missing
0
Variance
2.916E8
样本协方差：
Inter-ItemCovarianceMatrix
CurrentSalary
BeginningSalary
CurrentSalary
2.916E8
1.183E8
BeginningSalary
1.183E8
6.195E7
样本相关系数：
Correlations
CurrentSalary
BeginningSalary
CurrentSalary
PearsonCorrelation
1
.880**
Sig.（2-tailed）
.000
N
474
474
BeginningSalary
PearsonCorrelation
.880**
1
Sig.（2-tailed）
.000
N
474
474
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
统计图：
散点图
箱线图：
条形图：
二：
对第1章的习题4进行描述统计分析
样本均值：
Statistics
每股收益X1
净资产收益率X2
总资产报酬率X3
销售净利率X4
主营业务增长率X5
净利润增长率X5
N
Valid
10
10
10
10
10
10
Missing
0
0
0
0
0
0
Mean
-.09120
-.04780
-.02940
-.42840
.63340
.77970
样本方差：
Statistics
每股收益X1
净资产收益率X2
总资产报酬率X3
销售净利率X4
主营业务增长率X5
净利润增长率X5
N
Valid
10
10
10
10
10
10
Missing
0
0
0
0
0
0
Variance
.564
.046
.009
1.443
1.799
2.012
样本协方差：
Inter-ItemCovarianceMatrix
每股收益X1
净资产收益率X2
总资产报酬率X3
销售净利率X4
主营业务增长率X5
净利润增长率X5
每股收益X1
.564
.156
.070
.488
-.358
-.308
净资产收益率X2
.156
.046
.020
.119
-.148
-.137
总资产报酬率X3
.070
.020
.009
.068
-.054
-.054
销售净利率X4
.488
.119
.068
1.443
.038
.121
主营业务增长率X5
-.358
-.148
-.054
.038
1.799
1.850
净利润增长率X5
-.308
-.137
-.054
.121
1.850
2.012
样本相关系数：
Correlations
每股收益X1
净资产收益率X2
总资产报酬率X3
销售净利率X4
主营业务增长率X5
净利润增长率X5
每股收益X1
PearsonCorrelation
1
.975**
.973**
.541
-.356
-.289
Sig.（2-tailed）
.000
.000
.106
.313
.418
N
10
10
10
10
10
10
净资产收益率X2
PearsonCorrelation
.975**
1
.964**
.465
-.515
-.453
Sig.（2-tailed）
.000
.000
.176
.127
.189
N
10
10
10
10
10
10
总资产报酬率X3
PearsonCorrelation
.973**
.964**
1
.588
-.421
-.394
Sig.（2-tailed）
.000
.000
.074
.226
.260
N
10
10
10
10
10
10
销售净利率X4
PearsonCorrelation
.541
.465
.588
1
.024
.071
Sig.（2-tailed）
.106
.176
.074
.948
.846
N
10
10
10
10
10
10
主营业务增长率X5
PearsonCorrelation
-.356
-.515
-.421
.024
1
.973**
Sig.（2-tailed）
.313
.127
.226
.948
.000
N
10
10
10
10
10
10
净利润增长率X5
PearsonCorrelation
-.289
-.453
-.394
.071
.973**
1
Sig.（2-tailed）
.418
.189
.260
.846
.000
N
10
10
10
10
10
10
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
散点图：
箱线图：
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