统计学 SPSS实验报告Word文档下载推荐.docx

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X1一列中，1表示报纸，2表示广播，3表示宣传品，4表示体验。

X2一列中1—18表示不同地区。

（二）.数据的整理

1.建立数据文件

当启动SPSS后，系统首先显示一个提示窗口，把鼠标移至“Typeindata”项上单击左键选中，然后单击“OK”按钮；

或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕，如图所示。

2.定义变量

在数据编辑窗口左下角激活（VariableView）变量定义窗口，在数据窗口中，用户定义数据变量的名称、数据类型、宽度、小数位和标记等信息。

定义好变量如下图：

3.输入数据

变量定义完成后，在编辑区选择栏里单击“DataView”，编辑显示区显示为数据编辑。

在编辑区中，把与变量名相对应的数据输入到单元格里区，如下图所示。

4.对数据进行预处理

按照X1对数据进行排序，排序方式为升序，具体操作如下：

（1）选择菜单：

【data】→【sortcases】

（2）指定排序变量“广告形式”到【sortby】框中，并选择【sortorder】中的Ascending,即升序排列。

从排序后的数据可以看出，广告形式为1的商品平均销售额高于其他三种广告形式，但是销售额最大值都出现在广告形式为2的时候。

如图。

（三）.商品销售额的频数分析

1.频数分析（DescriptiveStatistics-Frequencies）

频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。

现在我们对商品销售额进行频数分析

在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“DescriptiveStatistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项。

从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable（s）:

”框里。

在这里我们选“销售额”变量进入“Variable（s）:

”框。

Displayfrequencytables，选中显示。

单击“Statistics”按钮，打开下图所示的对话框，该对话框用于选择统计量：

①选择百分位显示“PercentilesValues”栏：

Cutpointsfor10equalgroups：

将数据平分为输入的10个等份。

②选择变异程度的统计量“Dispersion”：

（离散趋势）

Std.deviation标准差

③选择表示数据中心位置的统计量“CentralTendency”：

（集中趋势）

Mean均值

点击continue。

单击“Charts”按钮：

选择Histograms：

输出柱状图。

选中“√Withnormalcurve”项，则在绘制柱状图中加绘一条正态分布曲线。

单击“Format”按钮，设置频数表格式：

选择Ascendingvalues：

按变量值的升序排列。

Comparevariables选项，所有变量在一个图形中输出，以便进行比较。

设置在频数表中显示的组数，默认为10组。

再点击ok。

在Output中得到以下分析结果。

由以上分析结果可以知道销售额均值为66.82，标准差为13.528.

由正态分布图可以看出销售额在60到80之间的较多。

2.列联表分析（Crosstabs）

在菜单选中“Analyze-Descriptive-Crosstabs”命令，在弹出的对话框中，将广告形式（X1）、地区（X2）选作行变量，销售额（Y）选作列变量。

如下图：

点击“Statistics”按钮，出现下图：

选中Chi-Square:

卡方检验，及Correlations:

选中输出皮尔森（Pearson）和Spearman相关系数，用以说明行变量和列变量的相关程度。

单击“Cells”按钮，选择Observed:

观测频数、Expected:

期望频数、Roundcellcounts:

临近列计算。

单击Format按钮，选择Ascending:

行变量从小到大升序排列。

单击“Exact”按钮，选择Asymptoticonly近似的，系统设置。

设置完成后，在列联表分析对话框中，点击OK按钮。

输出内容如下：

Chi-SquareTests

Value

df

Asymp.Sig.（2-sided）

PearsonChi-Square

186.940a

144

.009

LikelihoodRatio

197.467

.002

Linear-by-LinearAssociation

11.482

1

.001

NofValidCases

a.196cells（100.0%）haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis.25.

SymmetricMeasures

Asymp.Std.Errora

Approx.Tb

Approx.Sig.

IntervalbyInterval

Pearson'

sR

-.283

.070

-3.521

.001c

OrdinalbyOrdinal

SpearmanCorrelation

-.277

.079

-3.431

a.Notassumingthenullhypothesis.

b.Usingtheasymptoticstandarderrorassumingthenullhypothesis.

c.Basedonnormalapproximation.

822.114a

816

.434

495.271

1.000

2.972

.085

a.882cells（100.0%）haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis.06.

-.144

-1.736

.085c

-.150

.083

-1.810

.072c

下面用方差分析更好的来说明广告形式、地区对销售额的影响，

（四）.单因素方差分析

以商品销售额为观测变量，广告形式和地区为控制变量，通过单因素方差分析方法分别对广告形式、地区对销售额的影响进行分析。

两个单因素方差分析的原假设分别设为：

不同广告形式没有对销售额产生显著影响（即不同广告形式对销售额的效应同时为0）；

不同地区的销售额没有显著差异（即不同地区对销售额的效应同时为0）

操作步骤如下：

1.选择菜单【analyze】→【comparemeans】→【one-wayANOVA】.

2.选择观测变量“销售额”到【dependentlist】框，选择“广告形式”到【factor】框中，于是出现如图所示的窗口。

SPSS计算出组间方差、组内方差、F统计量以及对应的概率P值，完成单因素方差分析的相关计算，并将计算结果输出到SPSS输出窗口中。

分析结果如下图所示。

广告形式对销售额的单因素方差分析结果

从广告形式对销售额的单因素方差分析结果可以看到：

观测变量销售额的离差平方和为26169.306；

如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，不同广告形式可解释的变差为5866.083，抽样误差引起的变差为20303.222，它们的方差分别为1955.361和145.023；

所得到的F统计量的观测值为13.483，对应的概率P值近似为0.由于概率值P小于显著性水平0.05，则应该拒绝原假设，认为不同广告形式对销售额产生了显著影响。

地区对销售额的单因素方差分析结果

从地区对销售额的单因素方差分析结果可以看到，如果仅考虑地区单个因素的影响，则销售额总变差（26169.306）中不同地区可解释的变差为9265.306,抽样误差引起的变差为16904.，它们的方差分别为545.018和134.159，所得到的F统计量为4.062，对应的概率P值近似为0.由于概率P值小于显著性水平0.05，所以应该拒绝原假设，认为不同地区对销售额产生了显著影响。

同时对比这两个图容易发现：

如果从单因素的角度考虑，广告形式对销售额的影响较地区来讲更明显。

（五）.多重比较检验

在上述单因素方差分析中，发现不同广告形式对产品销售额有显著影响，不同地区的产品销售额存在显著差异，为了进一步研究哪种广告形式的作用比较明显，哪种不明显，对变量进行多重比较检验。

具体操作步骤如下：

在上面这个窗口选择

。

出现下面窗口：

点击continue。

回到原窗口，在点击OK。

在Output1中出现一下分析结果：

广告形式中的1，2，3，4分别代表报纸，广播，宣传品，体验。

MultipleComparisons

DependentVariable:

销售额

（I）广告形式

（J）广告形式

MeanDifference（I-J）

Std.Error

Sig.

95%ConfidenceInterval

LowerBound

UpperBound

TukeyHSD

1.00

2.00

2.33333

2.83846

.844

-5.0471

9.7138

3.00

16.66667*

.000

9.2862

24.0471

4.00

6.61111

.096

-.7693

13.9915

-2.33333

-9.7138

5.0471

14.33333*

6.9529

21.7138

4.27778

.436

-3.1027

11.6582

-16.66667*

-24.0471

-9.2862

-14.33333*

-21.7138

-6.9529

-10.05556*

.003

-17.4360

-2.6751

-6.61111

-13.9915

.7693

-4.27778

-11.6582

3.1027

10.05556*

2.6751

17.4360

Scheffe

.879

-5.6989

10.3656

8.6344

24.6989

.148

-1.4212

14.6434

-10.3656

5.6989

6.3011

22.3656

.520

-3.7545

12.3100

-24.6989

-8.6344

-22.3656

-6.3011

.007

-18.0878

-2.0233

-14.6434

1.4212

-12.3100

3.7545

2.0233

18.0878

LSD

.412

-3.2784

7.9451

11.0549

22.2784

6.61111*

.021

.9993

12.2229

-7.9451

3.2784

8.7216

19.9451