SPS基本统计分析文档格式.docx
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教师
李晓辉
一、实验目的
掌握利用SPSS软件进行基本统计量均值与均值标准误、中位数、众数、全距、方差和标准差、四分位数、十分位数和百分位数、频数、峰度、偏度的计算，进行标准化Z分数及其线形转换，统计表、统计图的显示。
二、实验内容及步骤
（一）实验一频数分析
题目：
下表为某班16位学生的身高数据，对其进行频数分析。
表学生身高
1
男
170.00
2
女
173.00
3
169.00
4
155.00
5
174.00
6
178.00
7
156.00
8
171.00
9
150.00
10
157.00
11
177.00
12
160.00
13
14
154.00
15
172.00
16
180.00
操作步骤：
1、按Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies顺序逐一单击鼠标键，打开Frequencies频数分布对话框，如下图。
在左侧的源变量框中选择身高（cm）
【height】变量进入右侧的Variable（s）框中。
2、选择Displayfrequencytables复选项，将显示频数分布表。
3、选择Statistics…按钮，打开Frequencies：
Statistics对话框，如下图。
在对话框中确定将要在输出结果中出现的统计量。
这里选中PercentileValues中的Quartiles复选项。
选中Distribution栏的Skewness和Kurtosis复选项，以便对数据进行正态性检查。
4、单击Charts按钮，打开Charts对话框，选择Histograms项，输出直方图，并选择Withnormalcurve复选项，输出正态曲线，如下图。
5、单击Format按钮，打开Format对话框，选择AscendingValues，按变量值升序排列，如下图。
6、最后在Frequencies主对话框中，按OK按钮，提交运行。
（二）实验二计算基本描述统计量
测量18台笔记本电脑重量，见下表，对其进行描述性统计量分析。
数据文件为18台笔记本电脑重量表.sav。
表18台笔记本电脑重量表
序号
重量
1.75
1.92
1.59
1.85
1.83
1.68
1.89
1.70
1.79
17
18
1.66
1.80
2.05
1.91
1.76
1.88
操作步骤与过程：
1、按“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptive”顺序，如下图1，打开Descriptive对话框，如下图2。
图1
图2
2、将变量“重量”移入Variable栏中，作为待分析的变量。
3、选择SaveStandardizedvaluesasvariable复选项，对变量进行标准化产生相应的Z分值，并作为新变量保存在当前数据窗口中。
其变量名为响应变量名加前缀Z。
如重量所对应的新变量名为“Z重量”。
4、选择Option按钮，打开Option对话框，选择Mean、Sum、Std.deviation、Minimum、Maximum、Range、S.E.mean、Variablelist项，再按Continue按钮，如下图。
5、最后在主对话框中选中OK按钮，提交运行。
（三）实验三交叉分组小的频数分析
为研究某地区住房的家庭住房条件和购房意向，进行问卷调查。
调查内容包括被调查者的性别、职业、年龄、家庭的月收入、常住人口数、现住房面积、购房意向等问题。
现调查了2000分问卷数据。
分析本市户口和外地户口家庭对“未来三年是否打算买房”是否持相同的态度。
1、打开数据文件，如下图；
2、选择菜单：
Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs。
3、把“户口状况”移入Row（s）框中，“未来三年”移入Column（s）框中，选择Displayclusteredbarchaarts选项。
如下图。
4、按Cells按钮，选择观测频数按钮Observed。
5、按Format按钮，选择Ascending，表示以行变量取值的升序排列。
6、选择Statistics按钮，再在其对话框中选择Chi-Square选项。
7、在主对话框中按OK按钮。
弹出实验结果。
三、实验结论
输出的实验结果：
表1
表2
图1
实验结果分析说明：
输出结果如上面表1、表2和图1所示。
表1是基本统计量表，从中可以看出，身高变量的观测两书为16；
缺失值为0；
偏度值为
—0.367其值为负，有一个较长的左尾；
偏值的标准误为0.564；
峰度值为—1.33其值为负，
说明身高变量有一个低于标准正态的峰；
峰度的标准误为1.091；
身高变量百分位数的值分
别是：
25％的分位点是156.25cm、中位点是169.5cm、75％的分位点是173.75cm。
表2是频数分布表，包括以下几个部分：
身高变量值的频数、身高变量值所占百分比、合
法值所占百分比、累计百分比和合计。
图1是身高变量带有正态曲线的直方图，从图中可以看出数据的分布明显与标准正态曲
线有别，这与偏度、峰度值的结果一致。
此图有个较长的左尾和一个较低的风。
从此直方图中亦可以看出，SPSS将身高变量精确地等距分组，分成了7组。
表1中，可以看到各种统计量的值，包括观测值、算术和、平均数、均值标准误和标准
差。
打开原数据窗口，可以看到多了一列“Z重量”，这是重量的Z分值，如下图1所示，
可以将其保存以致以后作其他分析。
（三）实验三交叉分组下的频数分析
表1表明：
首先，在所调查的2880样本中（有113个样本因缺失值而被剔除），2712户为本市户口，168户为外地户口，分别占总样本的94.2％和5.8％，可见本市户口占多数；
未来三年不准备买
房、准备买房的样本数分别为2161和719，各占总样本的75％和25％，不准备买房的占较
大比例。
其次，对不同户口状况进行分析。
在本市户口（2712）中，未来三年不打算买房和打算
买房的样本数分别为2052和660，各占总样本（2712）的75.7％和24.3％，不打算买房的
仍占较大比例，但打算买房的比例低于总体比例（25％）；
在外地户口（168）中，未来三年
不打算买房和打算买房的样本数分别为109和59，各占总样本（168）的64.9％和35.1％，
未来三年不打算买房的仍占较大比例，但打算买房的比例高于总体比例（25％）。
最后，对不同的看法进行分析。
在未来三年不打算买房的样本（2161）中，本市户口和
外地户口的家庭数是2052和109，分别占总样本（2161）的95.0％和5.0％，比例相差较为
悬殊；
在未来打算买房的样本（719）中，本市户口和外地户口家庭数分别为660和59，分
别占总样本（719）的91.8％和8.2％，比例差距扔较大。
但应注意的是，由于本市户口和
外地户口的样本量本身存在较大的悬殊，因此这里的分析是存在一定的问题的。
这些分析可见图1中得到的直观印证。
表2中，第一列为检验统计量名称，第二列是各检验统计量的观测值，第三列是自由度
，第四列是大于等于各检验统计量观测值的概率P-值。
其中，第一列是卡方检验的结果。
根据上述卡方检验的基本步骤和决策方式可知，本检验的原假设是：
本市户口和外地户口对
未来三年是否买房的看法是一致的。
如果显著性水平α设为0.05，由于卡方的概率P-值
小于α，因此应拒绝原假设，认为本市户口和外地户口对未来三年是否买房的看法是
不一致的。
这种不一致主要体现在打算买房的比例在本市户口中低于比例，而外地户
口则高于总体比例。
脚注a表明，该分析中期望频数小于0的单元格数为0，最小的
期望频数为41.94，适合卡方检验。
另外表2中还输出了似然比卡方（LikelihoodRatio）和线性相关卡方（Linear-by
LinearAssociation）。
似然比卡方的数学定义为：
T=2∑f0lnf0/fe
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