统计学spss作业.docx
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统计学spss作业
统计学SPSS作业
频率
统计量
XB性别
MRC月消费金额
N
有效
126
126
缺失
0
0
频率表
XB性别
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
A.男
65
51.6
51.6
51.6
A.女
61
48.4
48.4
100.0
合计
126
100.0
100.0
MRC月消费金额
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
A.300元-400元
1
.8
.8
.8
B.401元-600元
9
7.1
7.1
7.9
C.601元-1000元
77
61.1
61.1
69.0
D.1000元以上
39
31.0
31.0
100.0
合计
126
100.0
100.0
交叉表
案例处理摘要
案例
有效的
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
XB性别*S2日常用品花费
126
100.0%
0
.0%
126
100.0%
XB性别*S2日常用品花费交叉制表
S2日常用品花费
合计
A.20元以下
B.20元-40元
C.41元-60元
D.61元-100元
E.100元以上
XB性别
A.男
计数
2
6
18
23
16
65
XB性别中的%
3.1%
9.2%
27.7%
35.4%
24.6%
100.0%
A.女
计数
0
4
28
15
14
61
XB性别中的%
.0%
6.6%
45.9%
24.6%
23.0%
100.0%
合计
计数
2
10
46
38
30
126
XB性别中的%
1.6%
7.9%
36.5%
30.2%
23.8%
100.0%
通过以上交叉表可知,男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比例较大;女性则较集中在41-60元这一区间。
游程检验
XB性别
NL年龄
检验值a
1b
19
案例<检验值
0
43
案例>=检验值
126
83
案例总数
126
126
Runs数
1c
46
Z
-2.320
渐近显着性(双侧)
.020
a.中值
b.所有值都大于或小于分界值。
无法执行Runs检验。
c.仅有一次运行。
无法执行Runs检验。
游程检验2
XB性别
NL年龄
检验值a
1.48
19.59
案例<检验值
65
70
案例>=检验值
61
56
案例总数
126
126
Runs数
8
35
Z
-10.017
-5.112
渐近显着性(双侧)
.000
.000
a.均值
从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48,,SPSS计算出游程数分别共有1和8,表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59,而不是原先的中位数20,导致游程增加到46和35.
T检验
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
YY
18
1.8556
.56070
.13216
可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556,低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216
单个样本检验
检验值=100
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
YY
-742.635
17
.000
-98.14444
-98.4233
-97.8656
由上面的检验结果t=-742.635p=0由于p值小于检验水准0.05。
因此拒绝H0,所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。
T检验
组统计量
DH满意程度
N
均值
标准差
均值的标准误
YY
A.很满意
3
1.0000
.00000
.00000
B.没考虑过,无所谓
11
1.8545
.32362
.09757
独立样本检验
方差方程的Levene检验
均值方程的t检验
差分的95%置信区间
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
下限
上限
YY
假设方差相等
10.957
.006
-4.441
12
.001
-.85455
.19242
-1.27379
-.43530
假设方差不相等
-8.758
10.000
.000
-.85455
.09757
-1.07195
-.63714
分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验,用于判别两总体方差是否为齐性方差,这里的检测结果为F=10.975,P=0.006,因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。
相关性
控制变量
NL年龄
YY
MRC月消费金额
NL年龄
相关性
1.000
.
显着性(双侧)
.
.
df
0
15
YY
相关性
.
1.000
显着性(双侧)
.
.
df
15
0
在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵,可见两者的偏相关系数为1。
G图
对心目中合理的消费状态和结构的调查显示,超过50%的学生希望让每个月有盈余,可供自己支配,也有20%左右的学生希望能制定出较细的消费计划。
最终生成的图如上图,可见现在大学生存在的消费弊端的分布不接近正太曲线,左侧几个较高的极端值存在,图形右侧还自动给出了样本的均值,标准差和样本量。
根据上图,可以知道在大一和大二学生当中,生活费来源于父母和勤工俭学的学生中,女性大于男性;在大三学生当中,生活费来源于做兼职的学生当中,男性大于女性;而在大四学生当中,生活费来源于其他的男女学生相差不大。
描述
S2为日常用品花费,从上图男女在日常用品的花费结构上可知,男性在D61-100元区间比例最大,女性在C41-60元区间比例最大。
WH消费态度
案例处理摘要
WH消费态度
案例
有效
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
YY
A.刚刚好
72
100.0%
0
.0%
72
100.0%
B.一塌糊涂偏低偏高
29
100.0%
0
.0%
29
100.0%
C.经常超前消费
25
100.0%
0
.0%
25
100.0%
描述
WH消费态度
统计量
标准误
YY
A.刚刚好
均值
1.3083
.04746
均值的95.5%置信区间
下限
1.2115
上限
1.4052
5%修整均值
1.2759
中值
1.0000
方差
.162
标准差
.40272
极小值
1.00
极大值
2.20
范围
1.20
四分位距
.60
偏度
.954
.283
峰度
-.234
.559
B.一塌糊涂偏低偏高
均值
2.3103
.07662
均值的95.5%置信区间
下限
2.1496
上限
2.4711
5%修整均值
2.3448
中值
2.6000
方差
.170
标准差
.41261
极小值
1.40
极大值
2.60
范围
1.20
四分位距
.60
偏度
-1.128
.434
峰度
.103
.845
C.经常超前消费
均值
2.5920
.05713
均值的95.5%置信区间
下限
2.4712
上限
2.7128
5%修整均值
2.5800
中值
2.4000
方差
.082
标准差
.28566
极小值
2.40
极大值
3.00
范围
.60
四分位距
.60
偏度
.822
.464
峰度
-1.447
.902
茎叶图
YYStem-and-LeafPlotfor
WN=A.刚刚好
FrequencyStem&Leaf
42.001.000000000000000000000000000000000000000000
.001.
.001.
23.001.66666666666666666666666
.001.
.002.
7.002.2222222
Stemwidth:
1.00
Eachleaf:
1case(s)
YYStem-and-LeafPlotfor
WN=B.一塌糊涂偏低偏高
FrequencyStem&Leaf
.001.
3.001.444
.001.
.001.
8.002.00000000
.002.
.002.
18.002.666666666666666666
Stemwidth:
1.00
Eachleaf:
1case(s)
YYStem-and-LeafPlotfor
WN=C.经常超前消费
FrequencyStem&Leaf
17.0024.00000000000000000
.0025.
.0026.
.0027.
.0028.
.0029.
8.0030.00000000
Stemwidth:
.10
Eachleaf:
1case(s)
就费用来源来看,大一大二大三大四的变化规律不一,在B之前,四个年级的学生的随AB的变化都是持续下跌的,大一大三大三下跌幅度较大,大二相对而言变化较为平缓,随后,在BC之间,大四则开始持续上涨。
就平均水平而言,大二的最高。
(1)就中位数角度看,C记录的很详细和D的弊端指数较低,而A和B的相差不是很大,
(2)从箱体宽度角度看,4个选项的弊端指数离散程度相差不明显,未发现有方差不齐的迹象。
(3)从离散群和极端值分布情况来看,可以发现有一些离散程度较大的的数值。
(1)在A和B消费金额组合中女性受访者的比例在明显大于男性。
(2)在大一大二大三大四这四个年级相比,大一的女性受访者比例比男性高。
大三的男性受访者比例明显高于女性。
(1)YY指数在不同的年龄阶段上的离散程度不同,主要集中在16-23岁,
(2)YY存在若干偏小的数值,其中在16-25岁之间,存在着9个数值居然为0。
NPar检验
描述性统计量
N
百分位
第25个
第50个(中值)
第75个
YY
126
1.0000
1.6000
2.4000
单样本Kolmogorov-Smirnov检验
YY
N
126
正态参数a,,b
均值
1.7937
标准差
.68629
最极端差别
绝对值
.210
正
.210
负
-.153
Kolmogorov-SmirnovZ
2.353
渐近显着性(双侧)
.000
MonteCarlo显着性(双侧)
显着性
.000c
99.5%置信区间
下限
.000
上限
.001
a.检验分布为正态分布。
b.根据数据计算得到。
c.基于10000个具有起始种子2000000的采样表。
二项式检验
类别
N
观察比例
检验比例
渐近显着性(双侧)
XB性别
组1
A.男
65
.52
.50
.789a
组2
A.女
61
.48
总数
126
1.00
a.基于Z近似值。
回归
根据检验概率大于0.1的剔除标准,所以剔除了性别
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
XB性别a
.
输入
2
.
XB性别
向后(准则:
F-to-remove>=.100的概率)。
a.已输入所有请求的变量。
b.因变量:
YY
下图中给出了两步分析所拟合模型的决定系数,矫正的决定系数在第二个模型中下降为0,
模型汇总
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.155a
.024
-.037
.57096
2
.000b
.000
.000
.56070
a.预测变量:
(常量),XB性别。
b.预测变量:
(常量)
Anovac
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
.128
1
.128
.394
.539a
残差
5.216
16
.326
总计
5.344
17
2
回归
.000
0
.000
.
.b
残差
5.344
17
.314
总计
5.344
17
a.预测变量:
(常量),XB性别。
b.预测变量:
(常量)
c.因变量:
YY
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
1.610
.414
3.892
.001
XB性别
.170
.271
.155
.628
.539
2
(常量)
1.856
.132
14.041
.000
a.因变量:
YY
已排除的变量b
模型
BetaIn
t
Sig.
偏相关
共线性统计量
容差
2
XB性别
.155a
.628
.539
.155
1.000
a.预测变量:
(常量)
b.因变量:
YY
均值
案例处理摘要
案例
已包含
已排除
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
YY*NJ年级
18
100.0%
0
.0%
18
100.0%
报告
YY
NJ年级
均值
N
标准差
在A.大一
1.6000
2
.84853
B.大二
2.2000
7
.63246
C.大三
1.7200
5
.26833
D.大四
1.5500
4
.41231
总计
1.8556
18
.56070
由上图可见,四组的标准差分别为0.848530.632460.268330.412310.56070标准差相差不大,即方差可能是齐性的。
方差齐性检验
YY
Levene统计量
df1
df2
显着性
1.313
3
14
.309
Leveve法检测统计量为1.313,在当前自由度下对应的P值为0.303,可以认为样本所来自的总体满足方差齐性的要求,
ANOVA
YY
平方和
df
均方
F
显着性
组间
1.426
3
.475
1.699
.213
组内
3.918
14
.280
总数
5.344
17
上图为单因素分析方差的结果,第一列为变异的来源,分别是组间变异组内变异和总变异,第234列分别为离均差平方和自由度均方,检验统计量为F=1.699,显着性P大于0.213,由此认为四个年级的消费信心指数总体均值不存在差异。
均值图
从上图可清晰地看出,在B大二以前,信心指数的平均水平是持续上涨的,随后不断下跌,且在D大四超过初值。