spss练习作业具体步骤要点.docx

1、spss练习作业具体步骤要点 一、调查问卷 二、用SPSS Statistics软件进行描述统计分析 1、某地区经济增长率的时间序列图形。 解：第一步：数据来源，如图1 截增地 图1 某区经济长率xls图 软件制作过程截图图2 Spss 3。，制作某地区经济增长率的时间序列图形，如图将数据输入SPSS软件之中，如图2 第二步： 年经济增长率的时间序列图某地区19902012 图3 从图中可以看出，某地区随时间的变化经济增长率变化趋势较大。 第三步， 进行描述统计分析2、用SPSS Statistics 4部分数据：个数据，如图解：第一步，按照题目中的要求，随机选取了148 1 页13 共 页

2、第 图4 Spss随机数据截图根据要求，对上月工资进行描述统计分析，主要包括描述数据的集中趋势、离散程度（见表第二步， ）。1），绘制直方图（见图5 上月工资描述统计表（单位：元）表1 离散趋势集中趋势 1500 2925 均值极小值4800 2900 中值 极大值3300 2900 众数全距496.364 432900 标准差和 1.238 0.165 峰度偏度 148 数据总计 上月工资直方图图5 2 页13 共 页 第 第三步，分析数据的统计分布状况。元，这说明大部分工资2925元，其中众数和中数也都在2900首先，从集中趋势来，上个月平均工资 水平在2900左右。元，1500元，最高工

3、资和最低工资相差3300其次，从离散趋势来看，最高工资4800元，最低工资 标准差为496.364，相差较大。元以上的占多数。可以的该地区整体工资水平最后，从直方图来看和评述统计表来看，工资在2900 大于平均值的占多数，该地区工资水平相对较高。 0.165符合正态分布。，偏度为峰度为1.238 SPSS Statistics软件进行参数估计和假设检验及回归分析三、用 ）。1、计算总体中上月平均工资95%的置信区间（见表3 分析得出，且已知标准误，所以通过SPSS解：总体中上月平均工资分布未知，但是样本容量大于30 3, 假设；总体中上月平均工资95%的置信区间，见表 95%的不在此在此区间

4、H0：总体中上月平均工资 95%的在此区间 H1：总体中上月平均工资 95%的置信区间表3 总体中上月平均工资2844.37 下限均值95%的置信区间 )双侧Sig.( 3005.63 上限0.000 答，总体中上月平均工资095的置信区间为2844.37，3005.63，p=0.00030），可以运用单样本T检验.通过SPSS检验结果见（表4 、表5） ?2000 H 设; o:?2000 其中， H:表示总体中上月平均工资 1 单个样本统计量表4 均值 标准差 均值的标准误 N 上月工资40.801 148 2925.00 496.364 单个样本检验表5 Sig.(双侧) 均值差值 检验

5、值 df t 上月工资 22.671 147 2000 925.000 0.000 答:作出结论，均值差值为925，t=22.671,p=0.0000.05,从表7中方差方程的 Levene 检验。数据无显著差异，所以应该选择方差相等下的T 7独立样本检验表 T检验 检验Levene 方差方程的 Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 df t F Sig. 上假设方差0.101 146 456.164 6.277 72.667 0.000 0.751 月相等 工假设方差6.277 145.859 0.000 456.164 72.670 资 不相等 ? H：假设2： 021? 其中1代表男生

6、总体平均数，2代表女生总体平均数，下同 H： 121 作出结论：从表6、表7中可以看出，男生有73人，平均工资3156.16元，女生75人，平均工资2700.00元。t=6.277,且p=0.0000.001 所以拒绝原假设，接受备择假设，差异极显著。根据表6，可以最后得出结论，男生平均工资大于女生的结论。 4、一些学者认为，由于经济不景气，学生的平均工资今年和去年相比没有显著提高。检验这一假说。 解： 根据题意可知，需要进行相关样本T检验,设： H12 0： H12 同上 1；表8 相关样本T检验 T df sig 均值标准误 相关系数均值 标准差 2925 40.801 496.364 上

7、月工资 2721.62 36.767 447.296 去年同月工资 203.378 13.531 183.101 147 0.93 0.000 15.501 去年同月工资上月工资& 通过表8可知，t=13.531,P=0.0000.05，接受H，拒绝 H三者之间没有显著性差异。可以认为不10，同学科上月工资水平相同。 第三步，多重比较，经过Levene检验（见表10），p=0.724，方差没有显著性差异，方差齐性，经过LSD检验（见表11），P值均大于0.05，所以可以得出同样的结论，三门学科的上月工资水平没有差异。 方差齐性检验表10 Levene 统计量 显著性 df2 df1 0.724

8、 2 145 .323 表11 多重比较 95% 置信区间 下限 上限 显著性标准误 (J) 学科 均值差 (I-J) (I) 学科84.23 -112.348 2 .261 99.458 -308.92 LSD 1 102.59 3 -111.912 .304 -326.41 108.528 308.92 .261 -84.23 99.458 2 1 112.348 194.20 .996 3 98.038 -193.33 .436 326.41 3 1 .304 -102.59 111.912 108.528 193.33 -194.20 -.436 2 98.038 .996 （2）在方

9、差分析中同时考虑学科和性别因素，用双因素方差分析模型分析学科和性别对上月平均工资的影响。 解： 第一步，提出假设，H：性别和学科对上月工资水平没有影响 0 H：性别和学科同时对上月工资水平有影响 1 第二步，经过SPSS计算，见表12， 5 页13 共 页 第 主体间效应的检验表12 均FSig.df校正模.0008.07151603013.899性.00017202158.04236.263学.4652153037.863.771性*学.9622.0387642.822总148 第三步，作出决策 性别因素P=0.0000.05,在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科

10、因素对上月工资水平没有影响，和前面结果一致。 在0.05水平上差异不显著，所以接受原假设，拒绝备择假设，即学科和性别因p=0.9620.05,* 学科性别 素同时对上月工资水平没有影响。 6、非参数检验。 （1）用非参数检验方法检验能否认为男生和女生上月工资的中位数相等。 解：第一步，采用wilcoxon符号秩检验中位数 ，选择的原设与备择假设如下： H：男生与女生上月工资的中位数相等； 0 H：男生与女生上月工资的中位数不相等 。 1 第二步，通过SPSS软件计算，见表13、14 表13 检验男女生上月工资中位数是否相等wilcoxon秩和检验中秩和的计算结果 秩均值 秩和 N 男生上月工资

11、6911.00 94.67 73 女生4115.00 54.87 75 总数148 表14 wilcoxon秩和检验的检验统计量和p值 上月工资 1265.000 Mann-Whitney U 4115.000 Wilcoxon W -5.663 Z ) 双侧渐近显著性(.000 精确显著性（双侧）.000 精确显著性（单侧）.000 点概率.000 6 页13 共 页 第 第三步，男生上月工资的平均秩为41.33，女生上月工资的平均秩是19.84，说明从样本看男生上月工资的中位数要高于女生。用正态分布计算时的M=p=0.0000.05，不可拒绝原假设，认为三个学科平均学分绩点的中位数没有显著

12、差异.。 （4）检验学生的上月工资是否服从正态分布。 解：第一步，样本是否来自正态分布，可用单样本K-S检验，原假设和备择假设设置如下 H：学生的上月工资服从正态分布 0 H：学生的上月工资不服从正态分布 1 第二步，通过SPSS软件计算结果如表19 表19 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验 上月工资 148 N 0.981 Kolmogorov-Smirnov Z ) 双侧渐近显著性(0.291 第三步，作出结论，p=0.291，大于0.05，不能拒绝原假设，也就是说能认为此样本来自正态分布。 （5）检验学生对专业的满意程度是否为离散的均匀分布 第一步，采用卡方分布进行检验

13、，H：学生对专业的满意程度服从离散的均匀分布 0 H：学生对专业的满意程度不服从离散的均匀分布 1第二步，通过SPSS软件计算结果表20、21 表20 不同专业满意度频数与期望频数 观察数 期望数 残差 非常不满意-25.6 29.6 4 不满意-12.6 29.6 17 基本满意15.4 29.6 45 比较满意22.4 29.6 52 非常满意.4 30 29.6 8 页13 共 页 第 残差期望数 观察数非常不满-25.629.64不满-12.629.617基本满15.429.645比较满22.429.652非常满.429.630总148 值卡方分布检验计算结果和相应的p表21 对专业的

14、满意度a 卡方 52.4734 df 渐近显著性0.000 ，可以拒绝原假设，接受备择假设认为学生对专业的满，小于0.01第三步，作出结论，因为p=0.000 意程度不服从离散的均匀分布。 7、回归分析。 1）计算上月工资与平均学分绩点的相关系数并作假设检验。（?0? H： 解：第一步，假设如下：0?0? ： H 122 计算，见表第二步，通过SPSS 上月工资与平均学分绩点的相关性表22 相关性Pearson 显著性（双侧）N * 平均学分绩点去年同月工资148 .7630.000 水平上二者显著相所以可以拒绝原假设，在0.01根据计算相关系数为0.763，P=0.0000.05,所以在统计

15、学中，没有意义。平均学分点的系数为 以上综合分析，最后得出的模型为：平均学分绩点+1098.030*月工资=-537.566*性别 9 图 12 页13 共 页 第 10 图 11 图 说明： 为残差的直方图，图中残差的分布基本均匀 图9 概率图，图中散点基本呈直线趋势，且并未发现异常点 为残差的正态P-P 图10可以认为残差从图中可以看出分布基本均匀，11 残差是否有随标准化预测值增大而改变的趋势。 图 的方差是齐性的，模型中你会选择哪一个模型用于预测？为什么？假设一名男生的平均学分绩点为3.5和（3）2（4）在（） 试预测他的上月工资的点估计值和区间估计。）中的模3R方越大，所以选择（0.835（3）中模型的R方等于，方等于（解：2）中模型的R0.584， 3）中的模型公式：，根据（型作为预测模型。假设一名男生的平均学分绩点为3.5 ，平均学分绩点性别+1098.030*=-537.566*0+1098.030*3.5=3843.105月工资=-537.566* 4062.125.】，其置信区间为3843.105+/-219.02,结果为【3624.085 13 页13 共 页 第