SPSS课程设计报告Word文件下载.docx
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报
告
一、课设目的：
了解什么是SPSS
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二、课设内容：
掌握SPSS的操作方法
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三、课设内容：
分析收入与其他变量间的关系
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四、课设的意义与感想
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SPSS（StatisticsPackageforSocialScience）是一种运行在Windows系统下的社会科学统计软件软件包，是世界著名的统计分析软件之一。
目前，SPSS在全球约有几十万家产品用户，分布与通讯、医疗、银行、证劵、保险、商业、市场研究、科研教育等多个行业和领域，已成为世界上最流行、应用最广泛的专业统计分析软件。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，具体内容包括描述统计、列联分析，总体的均值比较、相关分析、回归模型分析、聚类分析、主成份分析、因子分析、非参数检验等多个大类，每个类中还有多个专项统计方法。
“易学，易用，易普及”已成为SPSS软件最大的竞争优势之一，也是广大数据分析人员对其偏爱有加的主要原因。
而大量成熟的统计分析方法、完善简便的数据定义操作管理、开放的数据接口以及灵活的统计表格和统计图形，使得SPSS获得更多用户的喜爱。
然而，由于我们对数理统计基础理论和方法缺乏正确理解和认识，这类软件的应用可能带来的问题是，一方面它们有时候使统计方法处理数据时变得过于容易，从而可能导致对统计方法的误用和滥用；
另一方面，由于过分信赖软件，许多用户会简单地满足于软件输出的结果，而对其中的错误不加分析和关注。
鉴于此，我们需要将两者结合起来，将数理统计思想和方法，与SPSS软件的应用及输出结果相结合，以使数据结果更加符合实际的意义。
了解SPSS的操作方法
使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
是非专业统计人员的首选统计软件。
在众多用户对国际常用统计软件SAS、BMDP、GLIM、GENSTAT、EPILOG、MiniTab的总体印象分的统计中，其诸项功能均获得最高分。
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。
输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。
对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口，用户只需在菜单中选好各个选项，然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。
Spss软件分析，可以分析各种文件与数据结构，可以通过分析、插入、图解、数据、转换等等操作，对文件的数据进行预处理、基本统计分析（频数分析、交叉分组下的频数分析、多选项分析）、参数检验、方差分析、非参数检验、相关系数、线性回归分析、聚类分析以及因子分析等等，spss的功能非常强大，是统计软件的一项好的发明软件。
1、描述同一组样本中income和age、address之间是否存在显著联系：
（1）运用交互分析,得出以下结果
（2）结果分析
卡方检验。
P<
0.05，则拒绝0假设，变量之间具有显著联系。
Phi值反应变量之间的关系强度，0.5表示高，0.3表示一般，0.1表示低。
2、单因素方差分析：
income和jobsat的方差分析：
（1）运用比较均值中的均值分析的出以下结果：
PostHocTests检验中p<
0.05，则具有显著差异。
3、多因素方差分析：
（1）方差的单变量分析：
主体因子：
Ageinyears、Yearsatcurrentaddress
因变量：
Householdincomeinthousands
（2）分析结果：
4、分析income和employ的线性回归：
（1）运用spss中回归的线性回归操作得：
通过对SPSS的了解，能进一步加强学生对于统计方法的认识，在使用相关统计类别软件以及利用软件处理信息时，能找到适用的方法。
可以进一步的增加学生的专业性知识，通过使用SPSS，加强了学生的实际操作水平，在以后的工作和学习中都可以实现入手迅速等优势。
以前学概率论和应用数理统计的时候就听老师讲过SPSS有非常强大的统计功能，对我们学习、工作有很大的帮助，所以我一直认为SPSS很神秘。
通过这个学期钟慧老师的课让我对此清楚了许多，也学到了SPSS强大的统计功能，更加让我明白了SPSS与Excel的区别。
SPSS广泛分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研、教育等多个领域和行业。
SPSS是世界上公认的三大数据分析软件之一（SAS、SPSS和SYSTAT）。
在学习SPSS期间，我主要遇到的问题是后面几章，SPSS的参数检验、方差分析、相关分析、线性回归分析、聚类分析、因子分析等。
在参数检验中我不知道原假设是什么，导致分析的时候不知道该拒绝原假设还是接受原假设，不能分析出统计结果。
不会区分单样本t检验和两配对样本t检验的区别，现在懂得了它们都要服从正态分布，基本思想是小概率反证法，反证法思想是先提出假设（检验假设H0），再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，否则，还不能认为假设不成立。
在学习方差分析中，开始常常把观测变量和控制变量弄混淆，在分析的时候应分别送入哪个对应框中，如果反了的话会导致结果的不准确。
其次，对LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：
一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。
宜用Bonferroni（LSD）法；
若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；
其他情况宜用Scheffe法。
最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，Post
Hoc键有LSD的选项：
当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。
LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
在学习相关分析的过程中，在绘制散点图时，不知道哪个该做横坐标，哪个该做纵坐标，明白了横坐标是解释变量，纵坐标是被解释变量，还有对相关系数的种类分析不熟练等。
在学习回归分析的过程中，对DW可检验的含义不理解，不记得对应的DW表示的残差序列的相关性。
对解释变量向前筛选、向后筛选、逐步帅选策略不能熟练掌握，特别是对向前向后筛选时到处的结果不会进行分析。
学习因子分析的过程中，对提取出来的因子的实际含义不清晰，不能使因子具有命名解释性。
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