管理统计实验报告

实验一

一.实验目的
    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。

二.实验原理

    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。
  三、实验内容
    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，寻求与人均食品支出密切相关的因素。

       (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。

a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze   correlate    Bivariate，

弹出一个对话窗口。

C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。

    从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，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。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，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。

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Spss总结

本学期一共学习了七项spss使用方法，分别是数据整理、数据的转换、t检验、方差分析、卡方检验、相关分析与回归方程、图表的制作与编辑。

我觉得spss对我用处非常大，就平时学习来说，我用它计算了几道生物统计题，完成了spss作业和数学建模作业。因为实验指导书有几个实验实验方法与步骤很不详细，我还练习了写实验方法与步骤，但在写实验感受方面还有所欠缺。统计学是一门研究随机事件的学科，这类偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成， 或者随机现象出现大量的次数时， 就能体现统计平均规律。 我们只有对数据资料作统计处理，才可能发现它们的内在规律， 掌握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。

每次实验我开始时都觉得很难，很多时候是因为不知道怎么做表格，比如做卡方检验的时候要交叉值表，一开始我都一直是认为应该把不同因素和不同水平放到不同列里，之后才发现同一因素要写在同一列里，然后在另一列里些他们的水平，这样就会被自动分开。相关分析我到现在还有一点不明白。相关分析和回归方程里的那几道题那些应该用相关分析做，那些应该用回归方程做，当然这是统计学方面的问题了。我以后还要加强对实验结果的解读能力，spss给出的计算结果往往有双侧sig.值等，而我还不太会查表（有个别不清楚查那个表），所以一些题目没有写最终分析。

Spss作为一个工具，本身并无太多原理可言，主要是掌握它的使用方法。

数据输入主要是分为数据列表和变量列表。和excel最不一样的是变量列表。变量列表可以对变量名，变量类型作出规定。而这些尤其是变量类型对后续的统计分析工作有很大影响。

数据整理很重要的一点是排序。Spss可以先按一个变量排，再在此基础上按另一个变量排。这是我以前不了解的一个功能。1.在数据文件中单击菜单项“Data→Sort Cases”，在变量列表中选定按哪（几）个变量的值排序，并用箭头按钮将其移入Sort by矩形框中，单击按纽即会对数据文件中的case进行排序。排列的顺序为：先按第一个变量的值排序，第一个变量的值相同的case按第二个变量排序，依次类推。2.再说变量的转换问题。选择菜单项“Transform→Compute”，在左上方的矩形框中输入要计算的变量（原有的变量和新变量都可以），在右上方的矩形框中输入数学表达式，单击OK按钮即可完成计算。左下方的矩形框中是当前数据文件的变量列表，右下方的矩形框中是SPSS可以使用的函数，选中后都可以用箭头按钮将其移入数学表达式框中，以代替键盘输入。在左上方的矩形框中输入要计算的变量后，可以单击“Type&Label”按钮，对变量进一步进行定义。3.如果要对数据重新编码，则选择菜单项“Transform→Record→Into Same Variables”，在左边的变量列表中，选中要重新编码的变量并将其移入右边的矩形框中（若选入多个，将一次性对其作相同的处理，而不是逐个处理），单击“if”按钮选择要进行重新编码的case（方法同前），然后单击“Old and New Values”按钮，将弹出如下定义新旧变量值关系的对话框，然后在“New Value”框中设定对应的新值。

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管理统计实验报告

实验一

一.实验目的
    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。

二.实验原理

    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。
  三、实验内容
    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，寻求与人均食品支出密切相关的因素。

       (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。

a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze   correlate    Bivariate，

弹出一个对话窗口。

C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。

    从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，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。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，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。

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 数据管理

一、实验目的与要求

   1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。

   2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。

   3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。

二、实验内容提要

1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作

2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

 （1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”

  （2）根据jobcat分组计算salary的秩次

  （3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总

  （4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a

三、实验步骤

1. 数据管理操作

（1）年龄变量s3的分组

（2）重新编码到其他变量

（3）可视化封装

（4）排序个案

（5）选择个案

2.（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”

（2）根据jobcat分组计算salary的秩次

（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总

（4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a

   

四、实验结果与结论

 通过本次实验，使我了解了很多，在SPSS中，数据文件的管理功能基本上刚都集中在“转换”“数据”俩个菜单中，其中前者主要实现变量级别的数据管理，如计算新变量，变量取值重编码，而后者的功能主要是实现文件级别的数据管理，如变量排序，文件合并等，还有转换菜单中的个案排序等，这些在SPSS中都不可或缺。

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管理统计实验报告

实验一

一.实验目的
    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。

二.实验原理

    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。
  三、实验内容
    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，寻求与人均食品支出密切相关的因素。

       (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。

a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze   correlate    Bivariate，

弹出一个对话窗口。

C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。

    从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，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。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，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。

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《统计分析与SPSS的应用》

实验报告一

一、    数据来源及说明

本次试验报告数据来源于1991年美国社会变迁普查（1991 U.S. General Social Survey）。在这次试验研究的是美国居民幸福感状况，分析性别、种族和地区之间的差异对幸福感的影响。研究个案为1991年美国社会变迁普查的1517个个案，主要变量为sex、race、region、happy这四个。

二、    统计分析结果

（1）整体幸福感

表1       General Happiness

图 1 General Happiness的直方图

表2 关于General Happy的统计量

    

（2）按性别分析幸福感                

 表3 不同性别的幸福感

                     

图2 分性别幸福箱图

（3）按种族分析幸福感

表 4 不同人种的幸福感

                 

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实验报告

实验三 连续变量的统计描述与参数估计

实验目的：

1.了解连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系。

2.掌握具体案例的统计描述和分析。

3.学会bootstrap等方法。

实验原理：

1、spss的许多模块均可完成统计描述的任务。

2、spss有专门用于连续变量统计描述的过程。

3、spss可以进行频率等数据分析。

实验内容：1 根据CCSS数据，分析受访者的年龄分布情况，分城市/合并描述，并给出简要结果分析。

2 对CCSS中的总指数、现状指数和预期指数进行标准正态变换，对变换后的变量进行统计描述，并给出简要说明。

3根据CCSS 数据，分城市对现状指数的均数和标准差进行Bootstrap方法的参数点估计和区间估计，并同时与传统方法计算出的均值95%置信区间进行比较，给出简要结果分析。

4 根据CCSS项目数据，对职业和婚姻状况进行统计描述，并进行简    要说明。

5 根据CCSS项目数据，对职业和家庭月收入情况的关系进行统计描述，并进行行列百分比的汇总，对结果进行简要说明。

6根据CCSS项目数据，给出变量A3a各选项的频数分布情况，并分析每个选项的应答人次和应答人数百分比。

7根据CCSS项目数据，分城市考察A3a各选项的频数分布情况，并给出简要分析。

实验步骤：

（1）   在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“探索”。把“S3年龄”添加到“因变量列表”，把“S0城市”添加到“因子列表”，把“ID”添加到“标注个案”，点击“确定”。

（2）   在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“描述性”。把总指数[index1]、现状指数[index1a]和预期指数[index1b]添加到“变量”框中，选中下方的“将标准化得分另存为变量（Z）”，点击“确定”。

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