SPSS实验报告,(2)
S SPSS 软件应用实验报告
长春工业大学人文学院 140906班
成昊 3 实验报告 1
一、实验目得:掌握 SPSS 基本统计分析基本操作 ﻩ二、实验内容:1、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服从正态分布。
2、按规定:销售收入在 125 万元以上为先进企业,115~125 万元为良好企业,105~115 万元为一般企业,105 万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。
三、实验步骤;利用 分析>描述性统计〉探索,结果如下: 描述性 統計資料
統計資料 標準錯誤 产品销售额 平均數 116、08 2。440 95% 平均數得信賴區間 下限 111、14
上限 121。01
5% 修整得平均值 115。89
中位數 115。50
變異數 238.122
標準偏差 15、431
最小值 87
最大值 150
範圍 63
內四分位距 21
偏斜度 。233 。374 峰度 —、316 。733 常態檢定
Kolmogorov—Smirnova
Shapiro—Wilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 df 顯著性 产品销售额 .100 40 、200*
.983 40 .800 *、 這就是 true 顯著得下限。
a、 Lilliefors 顯著更正 产品销售额 Stem-and-Leaf Plot
Frequency
Stem &
Leaf
2、00
8 、
78
3.00
9 。
257
9、00
10 .
033455788
11.00
11 、
7、00
12 、
0003567
5.00
13 .
05678
2。00
14 、
26
1。00
15 .
0
Stem width:
10
Each leaf:
1 case(s) 分组
次數 百分比 有效得百分比 累積百分比 有效 先进企业 11 27、5 27.5 27。5 良好企业 11 27、5 27。5 55。0 一般企业 9 22.5 22、5 77。5 落后企业 9 22。5 22.5 100、0 總計 40 100、0 100.0
四、实验结果分析: 1、均值为 116。08、标准差为15。431,正态分布得检验 K-S 值为 0.1,Sig。值为0。983〉0、05,因此数据服从正态分布。
2、对40 个企业分组后先进企业占总体比重 27、5%良好企业占总体比重27.5%一般企业占总体比重 22.5%落后企业占总体比重 22。5%先进企业与良好企业占总体比重较大,一般企业与落后企业占总体比重较小。
实验报告 2 2
一、实验目得:掌握列联表(定类变量与定类变量)基本操作 二、实验内容:1、A、B 车间对厂长得满意程度就是否有显著差异 2、如果有计算 τ 系数 三、实验步骤:首先建立数据库录入数据,然后运用 分析〉描述性统计〉交叉表格 进行列联表分析,做卡方检验,结果如下: 车间* * 对厂长得满意度
交叉列表 計數
对厂长得满意度 總計 满意 不满意 车间 车间A 30 10 40 车间B 20 20 40
總計 50 30 80 卡方測試
數值 df 漸近顯著性 (2 端) 精確顯著性(2 端) 精確顯著性(1 端) 皮爾森 (Pearson) 卡方 5、333a
1 、021
持續更正b
4、320 1 。038
概似比 5.412 1 .020
費雪 (Fisher) 確切檢定
、037 、018 線性對線性關聯 5。267 1 、022
有效觀察值個數 80
a、 0 資料格 (0.0%) 預期計數小於 5、預期得計數下限為 15.00。
b。
只針對 2x2 表格進行計算
四、实验结果分析:此数据为 2*2 列联表,且 n>40,因此用连续校正卡方检验得值 Continuity Correction 为 4.320,对应得 Sig、值为0。038,小于有方向性得測量
數值 漸近標準錯誤a
大約 Tb
大約 顯著性 名義變數對名義變數 Lambda (λ) 對稱 、143 、070 1、865 、062 车间 相依項 、250 、119 1、865 、062 对厂长得满意度 相依項 、000 、000 、c
、c
Goodman 及 Kruskal tau 车间 相依項 、067 、055
、022d
对厂长得满意度 相依項 、067 、055
、022d
a、 未使用虛無假設。
b、 正在使用具有虛無假設得漸近標準誤。
c、 無法計算,因為漸近標準誤等於零。
d、 基於卡方近似值
0.05,可以认为车间同厂长得满意情况就是相关得,相关得 τ 系数为0.067 实验报告 3
一、实验目得:掌握参数估计与假设检验方法得操作 二、实验内容:上面得数据就是否证明了先参加实践对提高平均测试分数得效果显著 三、实验步骤:用配对样本 t 检验,原假设为方案 A 与方案 B 对平均测试得成绩不存在差异。首先运用数据探测做正态分布检验,得到结果如下表:
通过上表可以瞧出,方案 A 与方案B得 p值均大于0。05,表明数据均服从正态分布、满足配对样本 t 检验得前提假定条件,然后利用 分析>比较平均值〉配对样本 t 检验 进行分析,结果如下: 成對樣本檢定
程對差異數 T df 顯著性 (雙尾) 平均數 標準偏差 標準錯誤平均值 95% 差異數得信賴區間 下限 上限 對組 1 方案 A — 方案B —5、000 11、333 3。584 -13、107 3、107 -1、395 9 、196 四实验结果分析:通过上表可以瞧出 t=-1、395,Sig.=0、196>0、05,所以,不能拒绝原假设,方案 A 与方案 B 对平均测试得成绩不存在差异。
实验报告 4
一、实验目得:掌握方差分析方法得操作 二、实验内容:利用多因素方差分析方法,分析不同地区与不同日期对该商品 得销售量就是否产生了显著影响?地区与日期就是否对该商品得销售产生了交互影响。
三、实验步骤:运用 分析>一般线性模型>单变量 进行分析。首先进行总体方差就是否相等得方差齐性检验。
Le ve e ne ’ s
錯誤共變異等式檢定a a
因變數:
销售量
F df1 df2 顯著性 、508 8 18 .835 檢定因變數得錯誤共變異在群組內相等得空假設。
常態檢定
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 df 顯著性 方案 A 、142 10 、200*
、941 10 、561 方案 B 、261 10 、051 、882 10 、137 *、 這就是 true 顯著得下限。
a、 Lilliefors 顯著更正
a。
設計:截距 + 地区 + 日期 + 地区 * 日期 通过上表可以瞧出,Sig。=0.835>0。05,所以,总体方差相等,接着瞧方差分析得检验结果: 主旨間效果檢定 因變數:
销售量
來源 第 III 類平方与 df 平均值平方 F 顯著性 局部 Eta 方形 修正得模型 80074074。074a
8 10009259.259 10。810 、000 。828 截距 811259259。259 1 811259259、259 876.160 .000 。980 地区 3851851、852 2 1925925.926 2。080 。154 、188 日期 5629629、630 2 2814814、815 3.040 。073 .252 地区 * 日期 70592592。593 4 17648148。148 19、060 .000 .809 錯誤 16666666、667 18 925925、926
總計 908000000。000 27
校正後總數 96740740。741 26
a。
R 平方 = 。828(調整得 R 平方 = .751) 四、结果分析:通过上表可以瞧出,地区对应得 F=2。08,Sig、=0、154>0、05,日期对应得 F=3.04,Sig。=0。073>0.05,可见,地区与日期单独对销售量都没有显著影响,地区*时间对应得 F=19。06,Sig.=0.000〈0.05,所以,地区与日期得交互作用对销售量有影响。
实验报告 5 5
一、实验目得:掌握相关分析方法得操作 二、实验内容:以下就是对五百名文化程度代际流动得抽样调查,试求父辈文化与子辈文化之间就是否有差异、 三、实验步骤:Kendallt 相关分析。原假设为子辈文化与父辈文化之间不存在着等级相关。运用 分析>相关>双变量 进行分析,结果如下: 相关系数
父辈文化程度 子辈文化程度 Kendall 得 tau_b 父辈文化程度 相关系数 1。000 .594**
Sig、(双侧) 。
。000
N 500 500 子辈文化程度 相关系数 、594**
1、000 Sig。(双侧) 、000 。
N 500 500 **、 在置信度(双测)为 0.01 时,相关性就是显著得、 四实验结果分析:通过上表可以瞧出,Kendall’s tau_b=0、594,对应得 Sig。=0。000<0.05,拒绝原假设,可以认为子辈文化与父辈文化之间存在着等级相关。
实验报告 6
一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:某地某一时期出生40 名婴儿,其中女婴 12 名,男婴 28 名。这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例就是否相同 三、实验步骤:单样本二项分布检验。原假设为这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例相同,运用 分析>非参数检验>二项式 进行分析,结果如下: 二项式检验
类别 N 观察比例 检验比例 渐近显著性(双侧) 婴儿性别 组 1 男 28 。70 、50 。017a
组 2 女 12 .30
总数
40 1。00
a. 基于 Z 近似值。
四实验结果分析:通过上表可知,40 名婴儿中男婴 28 名,占 70%,女婴12 名,占30%。SPSS 自动计算精确概率 Sig、值为 0。017,小于 0、05,拒绝原假设,可以认为这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例不同,男婴要多于女婴。
实验报告 7 7
一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:用非参数检验得方法检验工厂规模与信息传递就是否有关。
三、实验步骤:两独立样本得曼—惠特尼U检验。原假设为工厂规模与信息传递无关,运用 分析〉非参数检验>两个独立样本 进行分析,结果如下: 检验统计量b
信息传递 Mann—Whitney U 5、000 Wilcoxon W 15。000
Z -1、246 渐近显著性(双侧) 、213 精确显著性[2*(单侧显著性)] 。286a
a。
没有对结进行修正、 b。
分组变量: 厂规模 四实验结果分析:由上表可知,U=5,因为就是小样本,瞧精确概率值 Sig。为 0.286,大于 0.05,不应该拒绝原假设,可以得出工厂规模与信息传递无关。
实验报告 8
一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:分析三个班级成绩得中位值就是否存在显著差异、
三、实验步骤:多个独立样本得 Median 检验。原假设为三个班级成绩得中位值没有显著差异。运用 分析>非参数检验>K 个样本独立检验 进行分析,结果如下:
检验统计量b b
成绩 N 45 中值 75.00 卡方 9、474a
df 2 渐近显著性 、009 a。
0 个单元 (.0%) 具有小于 5 得期望频率。单元最小期望频率为 6、3。
b. 分组变量: 班级 四实验结果分析:通过上表可知,X^2=9。474,df=2,Sig。值为0、015,小于 0。05,拒绝原假设,因此可以认为广告对商品促销起作用、 实验报告 9 9
一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:各考官评分得一致性如何 三、实验步骤: 多个相关样本得 Kendall协同系数检验。原假设为各个考官得评分不一致,运用 分析>非参数检验〉K 个相关样本 进行分析,结果如下: 检验统计量 N 5 Kendall Wa
。621 卡方 27、967
df 9 渐近显著性 .001 a。
Kendall 协同系数 四实验结果分析:通过上表可知,Kendall’sW=0。621,Sig、值为0.001,小于0、05,拒绝原假设,可以认为各个考官得评分具有一致性。
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