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spss实训报告

 

 

学生实训报告

 

系部:

土木工程系

专业:

工程管理

年级:

13级_

课程名称:

应用统计学

学号:

姓名:

指导教师:

 

2015年5月3日

《应用统计学》SPSS操作实验1

主讲老师:

2015年5月4日

姓名

成绩

年级专业

学号

课程名称

应用统计学

实验名称

数据录入、描述性统计练习

教师评语

 

年月日

一、实验目的及要求

熟练掌握图表描述与统计量描述。

二、写出下列概念

1.频率2.累积频率3.众数4.中位数5.极值6.极差7.样本均值8.样本方差

答:

1.频率又称相对次数,即某一事件发生的次数被总的事件数目除,亦即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

频率通常用比例或百分数表示。

也就是说在某一不确定的事件中,所考察对象出现的次数与实验次数的比叫做频率。

2.累积频率把样本值小于某个样本数据的都加起来的值。

3.众数样本数据集合中出现频次最高的那个样本值,称为众数。

4.中位数对样本数据进行排序,把处于中间位置上的数据称为中位数。

5.极值样本数据中最大的和最小的值,称为极值。

6.极差极大值和极小值的差

7.样本均值把样本数据集合中的所有数据加起来,然后在除以样本数据集合中的样本个数。

8.样本方差离差平方和与n-1的比值。

 

三、实验内容

1.某高校海外学生的第一学期的汉语成绩如下:

676971707274767575747374

747877817373746871747870

697372747780757472836873

757876747368717275797475

747468797576757774747575

797775757473737271687071

727373727271717082777673

706869717778687273787779

727272757574747476767473

747372727471727372727474

687172727574767774747373

787876747572727275747677

(1)用SPSS制作频数分布表,频率分布表,累积频率分布表。

(2)用SPSS做如下计算练习:

统计数据的频次、频率、累积频次与累积频率。

计算众数、中位数、样本均值等。

计算极值、四分点、极差、四分位距、离差、离差平方和、方差等。

用SPSS做一张茎叶图。

用SPSS做直方图。

四、实验结果

1.实验过程:

打开spss软件,录入数据,点击分析按钮,然后点击描述统计按钮,点击频率,对数据进行分析。

得出图标,并截图粘贴在作业上面。

2.实验结论:

该校海外学生的语文成绩平均分为74分,大多数人在70分以上。

 

《应用统计学》SPSS操作实验2

主讲老师2015年5月3日

姓名

成绩

年级专业

学号

课程名称

应用统计学

实验名称

SPSS的相关分析

教师评语

 

年月日

一、实验目的及原理

1.掌握用spss软件对数据进行相关性分析,熟悉其操作过程,并能分析其结果。

2.相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。

更精确地说,当一个变量发生变化时,另一个变量如何变化,此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。

P值是针对原假设H0:

假设两变量无线性相关而言的。

一般假设检验的显著性水平为0.05,你只需要拿p值和0.05进行比较:

如果p值小于0.05,就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系,他们无线性相关的可能性小于0.05;如果大于0.05,则一般认为无线性相关关系,至于相关的程度则要看相关系数R值,R越大,说明越相关。

越小,则相关程度越低。

而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时,将第三个变量的影响剔除,只分析另外两个变量之间相关程度的过程,其检验过程与相关分析相似。

二、实验准备

试在图书馆论文数据中下载一篇关于相关分析的论文,并用SPSS软件验证其结果。

三、实验内容

1.合成纤维的强度与其拉伸倍数有关,测得试验数据如下表所示,

序号

拉伸倍数

强度(kg/mm2)

1

2.0

1.6

2

2.5

2.4

3

2.7

2.5

4

3.5

2.7

5

4.0

3.5

6

4.5

4.2

7

5.2

5.0

8

6.3

6.4

9

7.1

6.5

10

8.0

7.3

11

9.0

8.0

12

10.0

8.1

要求:

绘制上述数据的散点图,并计算相关系数,说明合成纤维的强度与其拉伸倍数之间是否存在显著的线性相关关系。

2.某农场通过试验取得某农作物产量与春季降雨量和平均温度的数据,如下表。

现求降雨量和产量的偏相关系数,并进行检验。

产量

降雨量

温度

150

25

6

230

33

8

300

45

10

450

105

13

480

111

14

500

115

16

550

120

17

580

120

18

600

125

18

600

130

20

3.试在图书馆论文数据中下载一篇关于相关分析的论文,并用SPSS软件验证其结果。

四、实验结果

1.实验过程:

第一题:

1.打开SPSS软件,建立合成纤维强度与其拉伸倍数的实验数据,如图

2.选择菜单:

【图形】→【散点/点状】,选择简单类型的散点图,按“定义”对散点图做定义

3.选择菜单:

【分析】→【相关】→【双变量】,将“拉伸倍数”和“强度”选入“变量”框中。

点击【确定】。

第二题:

1.打开SPSS软件,建立产量、降雨量、温度的实验数据,如图

2.选择菜单:

【分析】→【相关】→【偏相关】,将“产量”和“降雨量”选入“变量”框中,“温度”选入“控制”框中。

点击【确定】。

第一题结果

结论:

从表中可以看出,强度与拉伸倍数之间的相关系数为0.000,小于0.005,表明两个变量之间显著相关。

第二题结果:

结论:

从表中可以看出,降雨量与温度之间的相关系数为0.957,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。

降雨量与粮食产量之间的相关系数为0.981,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。

产量与降雨量的偏相关系数为0.780,显著性概率p=0.013>0.01,说明在剔除了温度的影响后,产量与降雨量没有显著性关系。

通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知:

在温度的影响下,产量与降雨量没有显著性关系。

五.论文

掌握使用spss软件对数据进行相关性分析,从变量之间的相关关系,寻求与居民消费水平密切相关的因素。

(1)检验居民消费水平与国民收入之间的相关关系。

a.打开spss软件,输入“回归居民消费水平”数据。

b.在spss的菜单栏中选择点击分析相关双变量,

弹出一个对话窗口。

C.在对话窗口中点击确定,系统输出结果,如下表。

从表中可以看出,居民消费水平与国民总收入之间的相关系数为0.998,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间显著相关。

居民消费水平与人口数之间的相关系数为0.887,t检验的显著性概率为0.000<0.01,拒绝零假设,表明两个变量之间也显著相关。

(2)研究居民消费水平与国民总收入之间的偏相关关系。

读入数据后:

A.点击分析相关偏向量,系统弹出一个对话窗口。

B.点击确定,系统输出结果,如下表。

从表中可以看出,居民消费水平与国民总收入的偏相关系数为0.993,显著性概率p=0.000<0.01,说明在剔除了人口数的影响后,居民消费水平与国民总收入依然有显著性关系,并且0.993<0.998,说明它们之间的显著性关系稍有减弱。

通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知:

在人口的影响下,国民收入收入对消费水平的影响更大。

 

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