spss实验报告正文结构Word文档格式.docx

1、累积百分比.3375110.0.339220.0.345430.0.345740.0.347250.0.348160.0.352770.0.408380.0.432390.0.4446100.0合计阶段 = 007a. 阶段 = 00.342814.3.344228.6.362442.9.365457.1.372271.4.386785.7.40004.2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X18667.8089677.1053592.730027001.97092社会消费品零售总额Y8300.1031134.7019041.64008665.50415.370088.04

2、13960有效的 N （列表状态）99214.60210871.00145663.214341041.1207634152.6076410.0053641.085715301.50285.367661.02092234.3 总体均值报告a8300.1000.444621.21781.509415.6000.43227526923.5010993.7000.40833135333.9012462.1000.35269548197.9016264.7000.33745760793.7020620.0000.33918071176.6024774.1000.34806578973.0027298.9

3、000.34567484402.3029152.5000.34539931134.7000.347187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X100.0%.0%社会消费品零售额与国内生产总值比 * 国内生产总值X34152.6000.344230109655.2037595.2000.342849120332.7048135.9000.400023135822.8052516.3000.386653159878.3059501.0000.372164183867.9067176.6000.36535376410.0000.3623544.4 总体方差方差7.

4、509E7.0022.341E8.0004.5 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.3997015% 修整均值.367761中值.347626范围.1072四分位距.0705偏度1.152.687峰度-.5241.334.0079079.348311.387011.367241.0572.0424.319.794-.7521.5875 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 = 90c. 因变量: 社会消费品零售总额Y模型汇总bRR

5、 方调整 R 方标准 估计的误差.998a.995641.87802a. 预测变量: （常量）, 国内生产总值X。Anovab,c平方和df均方FSig.回归6.725E81632.307.000a残差3296059.0998412007.3876.758E89系数a,b非标准化系数标准系数tB标准 误差试用版（常量）1884.591470.6774.004.004.320.008.99840.402b. 因变量:5.2 多元线性回归分析年份, 国内生产总值Xa.994685.44893 （常量）, 年份, 国内生产总值X。23.363E8715.7003288881.622469840.23

6、2137908.1631100533.885.125.904.328.0621.0215.281.001年份-68.404553.436-.024-.124.9056 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3.626E948.286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 dfPillai 的跟踪.9961138.833a2.0008.000Wilks 的 LambdaHotelling 的跟踪284.708Roy 的最大根a. 精确统计量c. 设计 : 截距因变量1.370799.272.0151.3856.3 重复试验的双因素方差分析