计量地理实验指导书Word格式.docx

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单击数据编辑窗口左下方的“VariableView”标签进入变量定义窗口，进行变量定义。

在变量定义窗口中，每一行表示一个变量的定义信息，如：

Name、Type、Width、Decimal、Lable、Values、Columns、Align、Measure等。

（1）定义变量名Name

SPSS默认的变量为Var00001、Var00002等，用户可以根据自己的需要命令变量，其命令规则与编程语言类似：

变量名必须以字母、汉字或字符@开头，其他字符可以是任何字母、数字或、@、#、$等符号；

变量名最后一个字符不能是句号；

总长度不能超过8个字符（4个汉字）；

不能使用空白字符或其他特殊字符（如？

、！

）；

变量命名必须唯一，不能有两个相同的变量名；

在SPSS中不区分大小写；

SPSS的保留字段不能作为变量名，如ALL、AND等。

（2）定义变量类型Type

单击Type相应单元中的按钮，出现如右图所示对话框，可在其中选择适当的变量类型。

SPSS主要的变量类型如下：

数值型，定义数值的宽度（Width），即整数部分＋小数点＋小数部分的位数，默认为8位；

定义小数位数，默认为2为。

加逗号的数值型，即整数部分每三位数加一逗号，其余定义方式同数值型。

科学记数型，同时定义数值宽度（Width）和小数位数（DecimalPlaces），在数据编辑窗口中以指数的形式显示；

如定义数值宽度为9，小数位数为2，345.678则显示为3.46E+02

日期型，可以从系统提供的多种日期显示中选择自己需要的形式；

货币型，可以从系统提供的多种货币显示中选择自己需要的形式，并定义数值宽度和小数位数，显示形式为在数值前加$符号。

字符型，可以定义字符长度，以便输入字符。

（3）变量长度Width

设置变量的长度，默认为8位。

当变量为日期型时无效。

（4）变量小数点位数Decimal

设置变量的小数点位数，当变量为日期型时无效。

（5）变量标签Lable

变量标签是对变量的进一步描述，变量只能由不超过8个字符组成，不足以表示变量的含义，而变量标签可长达120个字符，可用来对变量名的含义加以解释。

（6）变量值标签Values

值标签是对变量的每一个可能取值的进一步描述，尤其适当变量是定性或定序变量是，是非常有用的。

（7）变量的显示宽度Columns

输入变量的显示宽度，默认为8。

（8）变量显示的对其方式Align

选择变量值显示时的对齐方式：

Left左对齐、Right右对齐、Center居中对齐，默认是右对齐。

（9）变量的测量测度Measure

变量按测量精度可以分为定名变量Nominal、定序变量Ordinal、定距变量Scale几种。

5、输入数据

输入某地某年流行性乙型脑炎患者的年龄分布资料。

具体数据如下表所示。

年龄分组

患者人数

每岁患者人数

0-

1-

2-

3-

4-

5-

6-

7-

8-

9-

10-14

15-19

20-24

25-29

30-34

35-44

45-54

55-64

30

75

78

77

49

71

59

56

67

143

16

10

12

7

3

1

30.0

75.0

78.0

77.0

49.0

71.0

59.0

56.0

67.0

28.6

15.4

3.2

2.0

2.4

0.7

0.3

0.1

其中，频数资料的变量名为NUMBER，将每岁患者人数资料输入；

设一变量为GROUP，用于定义年龄组，将各年龄分组的下限值输入。

为使频数资料在作图中生效，应选“数据”菜单的“观测量加权”命令项，在弹出的“观测量加权”对话框中如下图设置，告诉系统使用Number变量进行直方图绘制。

6、进行初步分析，并作出频数直方图与饼图

（1）绘制频数直方图

选“图表”菜单的“直方图”，弹出直方图对话框，如下图设置，在“标题”栏内输入“某地某年流行性乙型脑炎患者年龄分布”，点击“确定”即可绘制出如下图所示直方图。

由于本例资料的分组情形比较细（即每岁一组），而系统只按默认方式输出图形，所以需要安用户的要求对统计图进行编辑。

在输出窗口绘制的直方图上双击所绘制的直方图，出现“ChartEdit”窗口，双击横轴坐标，跳出“properties”对话框，选择其中的“HistorgramOptions”标签，在“BinSizes”中采用“custom”方式设置间距为“1”即可得到间距1岁的直方图。

上图即为经用户编辑后的直方图。

由图中可见：

该地流行性乙型脑炎患者主要集中在10岁之前，10岁之后患者数骤减，尤其是35岁之后患者数几乎为0。

（2）绘制饼图

某年某医院用中草药治疗182例慢性支气管炎患者，其疗效如下所示，试绘制构成图

疗效

病例数

百分构成（%）

控制

显效

好转

无效

37

60

14

20.3

39.0

33.0

7.7

合计

182

100.0

激活数据管理窗口，定义变量名分别为疗效、病例数、百分比，数据类型分别为字符型、数值型、数值型。

选“图表”菜单的“饼图”选项，如下图所示选择“观测量组的摘要”。

弹出“定义饼图”对话框中如下图所示设置。

点击“标题”按钮，在弹出的“标题”对话框中输入“中草药治疗慢性支气管炎效果构成图”，点击“继续”按钮返回“定义饼图”对话框，再点击“确定”钮即完成饼图绘制，如下图所示。

结果显示该中草药效果良好，无效的比例很小。

若想如上图所示，则在生成的饼图上双击鼠标左键，在弹出的“charteditor”界面中，选择“Elements”—“showdatalables”选项，在弹出的“properties”对话框中选择“datavaluelabels”标签，将需要在饼图中显示的内容添加上去，并可以选择“custom”按钮设置添加内容在饼图中的位置，单击“Apply”即可观察显示效果。

实验二SPSS地理数据统计描述

1、掌握在SPSS中设置变量、输入数据的基本方法；

2、掌握利用SPSS计算平均值、分组平均值、中位数、分组中位数、众数、极差、离差、离差平方和、方差与标准差、变异系数、标准偏度系数、标准峰度系数的方法。

1、启动SPSS，设置变量，输入数据

启动SPSS，设置变量“地块编号”、“面积”，类型分别设置为数值型，小数点保留0位，并依次输入数据，如下图所示。

2、计算平均值、总和、标准差等统计量

（1）选择“分析”—“统计描述”—“描述统计分析”选项，在打开“描述”主对话框中如下图设置。

（2）单击“选项”按钮，打开“描述：

选项”对话框。

选择均值（Mean）、总和（Sum）、标准差（Std.Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），选好后单击“继续”按钮返回“描述”对话框，再单击“确定”钮即可得到各种统计量的计算结果。

3、计算中位数、众数等统计量

（1）选择“分析”—“描述统计”—“频数”选项，在弹出的“频数”对话框中如下图设置。

（2）单击“统计”按钮，弹出“频数：

统计量”对话框，并单击相应项目。

本例中选择均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、总和（Sum）、标准差（Std.Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），选好后单击“继续”按钮返回“对话框”对话框，再单击“确定”按钮即可得到各种统计量的计算结果。

实验三地理要素回归分析

2、掌握回归分析的基本原理和应用要点，掌握应用SPSS软件进行回归分析的基本方法和步骤；

3、应用SPSS针对具体目标进行回归分析，并进行假设检验。

（一）确定回归方程类型

1、启动SPSS，输入数据如下表所示，其中X是各组的人均生活费收入，Y是各组的人均生活费支出，试确定X、Y的回归分析方程类型。

Y

X

1493.47

1017.52

4996.12

6160.77

1762.82

1643.86

5692.75

6785.27

2298.40

2300.04

6102.06

7503.47

2784.98

2917.52

5712.40

8106.87

3345.43

3567.42

6886.65

8814.28

3769.01

4205.01

8877.78

9427.21

3981.00

4881.93

6561.70

10001.90

4805.03

5521.33

8311.68

12582.52

2、选择【图表—散点图—简单散点】，回车，在出现的【简单散点图】对话框中，分别设置X、Y轴，如图3-1所示，按确定开始绘制散点图。

图3-1设置“简单散点图”坐标轴

3、从图3-2所示的散点图中可以看出人均生活费支出与人均生活费收入并不是成线性关系，应选择其他模型。

图3-2人均生活费支出与人均生活费收入散点图

4、、对Y和X分别取自然对数lnY和lnX，画出lnY和lnX的散点图。

图3-3人均生活费支出与人均生活费收入的自然对数散点图

5、从图中可以看出，lnY和lnX在散点图上近似为线性关系。

于是把回归模型高定为幂函数模型。

（二）一元线性回归方法

1、输入下表所示数据。

消费支出Y（千元）

可支配收入X（千元）

1.6

2.5

2.3

3.0

3.5

4.0

4.5

3.1

5.0

5.5

3.6

6.0

4.4

6.5

2、选择【分析—回归分析—线性】菜单命令，选择线性回归，并分别设置自变量和因变量，如图3-4所示。

图3-4设置回归分析的因变量与自变量

3、选择确定，就可对上述数据进行回归分析，得到分析结果如图3-5所示。

4、从分析结果中可以看出，判定系数R2＝0.954，说明消费支出的变动中有95.4%可以由可支配收入来解释；

对家庭消费支出与可支配收入的回归参数β1进行显著性检验；

由T和Sig栏可以看出，t=12.832，p=0.000（Sig表示实际显著性水平，即p值），所以拒绝回归参数β1=0的假设，可支配收入X对消费支出Y具有显著的影响；

根据输出结果的ANOVA（方差分析表）可得到，F=164.655，p=0.000<

0.05，所以拒绝零假设，回归方程的线性关系是显著的。

图3-5线性回归分析结果

（二）二元线性回归方程

1、打开SPSS，输入如下表所示数据。

年份

需求量Y（吨）

价格X1（元）

收入X2（元）

59190

23.56

76200

2

65450

24.44

91200

62360

32.07

106700

4

64700

32.46

111600

5

67400

31.15

119000

6

64440

34.14

129200

68000

35.3

143400

8

72400

38.7

159600

9

75710

39.63

180000

70680

46.68

193000

2、选择【分析—回归分析—线性】菜单命令，分别设置自变量和因变量，如图3-6所示。

3、选择确定，就可对上述数据进行回归分析，得到分析结果如图3-7所示。

图3-6设置回归分析的自变量与因变量

图3-7二元线性回归分析结果

4、从分析结果中可以看出，RSquare：

R2，即样本判定系数。

R2=0.902说明Y的变动中有90.2%可以由自变量X1和X2解释；

在计算结果中，t就是t统计量值，Sig是实际显著性水平即p值，t1=-3.062，p1=0.018，因为p<

α，所以拒绝H0，X1对Y的线性作用显著；

方差分析表中，F就是F统计量值，Sig是F值的实际显著性水平即p值，F=32.294，p=0.000，因为p<

α，所以拒绝H0，回归方程线性关系显著。

实验四时间序列分析

2、掌握进行时间序列分析的基本原理和应用要点，掌握应用SPSS软件进行时间序列分析的基本方法和步骤；

3、应用SPSS针对具体目标进行时间序列分析；

4、应用Excel进行季节预测。

微型计算机、SPSS统计软件、Exccel

4学时

（一）移动平均与滑动平均的计算

1、打开SPSS，输入某地区1990-2004年间粮食产量，如下表所示。

粮食产量

三点移动

五点移动

三点滑动

五点滑动

1990

3149.44

1991

3303.66

3154.47

1992

3010.30

3141.19

3242.44

1993

3109.61

3253.04

3263.32

1994

3639.21

3334.21

3295.88

1995

3253.80

3453.17

3461.80

1996

3466.50

3520.07

3618.81

1997

3839.90

3733.69

3692.89

1998

3894.66

3914.72

3892.78

1999

4009.61

4052.51

4019.78

2000

4253.25

4121.45

4075.78

2001

4101.50

4158.21

4148.58

2002

4119.88

4160.01

4227.01

2003

4258.65

4260.11

2004

4401.79

2、选择【转换—创建时间序列】，在弹出的对话框中单击【函数】下面的下拉条，选择【priormovingaverage】方法，在【跨度】中输入3、5，分别求算3点、5点移动平均，选择【centeredmovingaverage】，在【跨度】中输入3、5，分别求算3点、5点滑动平均，求得结果如上表所示，对话框如图4-1所示。

图4-1时间序列对话框设置

（二）应用Excel进行季节预测

1、在Excel中输入如下表所示旅游人数数据。

季度

t

游客人数

1

260.00

2

375.00

3

340.00

4

223.00

5

275.00

6

412.00

7

352.00

8

231.00

9

287.00

10

428.00

11

364.00

12

243.00

2、计算每季度游客人数的3点滑动平均，并使用命令“F3=D3/E3”求出1998年2季度季节性指标，将其复制，求得其他季度的季节性指标。

三次滑动平均

325.00

1.1538

312.67

1.0874

279.33

0.7983

303.33

0.9066

346.33

1.1896

331.67

1.0613

290.00

0.7966

315.33

0.9101

359.67

1.1900

345.00

1.0551

3、4个季节的季节性指标之和为3.9515，因此其校正系数为4/3.9515=1.01227，据此计算出校正后季节性指标，如下表所示。

季节性指标

0.9084

1.1778

1.0679

0.7975

3.9515

0.9195

1.1923

1.0810

0.8072

1.01227

4、分别求得游客人数的1次平滑值和2次平滑值，结果如下表所示，其中H3（283）==D3*0.2+0.8*H2=375*0.2+260*0.8=283，I3（264.6）=0.2*H3+0.8*I2=283*0.2+260*0.8，同理可以获得不同季节的1次、2次平滑值，据此求得不同季节的at、bt值。

5、据此，可以算得每1季度的预测游客数。

S1

S2

at

bt

260.0000

0.0000

283.00

264.60

301.4000

4.6000

294.40

270.56

318.2400

5.9600

280.12

272.47

287.7680

1.9120

279.10

273.80

284.3952

1.3248

305.68

280.17

331.1808

6.3760

314.94

287.13

342.7564

6.9537

298.15

289.33

306.9745

2.2053

295.92

290.65

301.1951

1.3181

322.34

296.99

347.6884

6.3376

330.67

303.72

357.6167

6.7366

313.14

305.61

320.6661

1.8824

322.5485

296.5819

324.4309

386.80

326.3134

352.76

328.1958

264.93

实验五聚类分析

2、掌握应用SPSS软件进行聚类分析的基本原理和方法，理解各种聚类指标的含义和应用特点；

3、应用SPSS