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。

…… …… 余下全文

《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

                 

…… …… 余下全文

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”。

…… …… 余下全文

国际商学院实验报告

专业班级：    姓名：____ 学号：__ 成绩：________

备注：①因实验项目不同，表格不够可加附页。②实验结果若是网上提交，请注明。

…… …… 余下全文

实验报告三

一、实验项目：均数间的比较

二、实验的目的：

运用SPSS软件进行均数间的比较。并能掌握运用SPSS软件的进行假设检验。

三、实验内容：

1、均值

2、单样本T检验

3、两独立样本T检验

4、配对样本T检验

一、均值

1、均值表示一系列数据或统计总体的平均特征的值。

2、2010统计模拟实习资料\数据资料\数据集\第二章\2.12-城市空气质量分析\2.12-数据集\spss数据\兰州.sav

由上表可知，从20##-6-5到20##-10-3这2340天的污染指数均值为129.4462。

二、单样本T检验

1、单样本t检验是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、2010统计模拟实习资料\数据资料\数据集\第二章\2.12-城市空气质量分析\2.12-数据集\spss数据\兰州.sav

由spps软件分析兰州污染指数，原假设为污染指数=129.4462备择假设污染指数≠129.4462  ，由数据分析得p=0.000＜0.05 故拒绝原假设，接受备择假设兰州污染指数不为129.4462。

三、两独立样本T检验

1、两独立样本T检验就是根据样本数据对两个样本来自的两独立总体的均值是否有显著差异进行推断。

2、案例数据资料\非参数检验（两独立样本-使用寿命）.sav

由spps软件分析独立检验两种工艺的使用寿命，原假设：甲、乙种工艺使用效果相同。备择选设：甲、乙种工艺使用效果不相同。由数据分析得F=0.244 故应假设方差相等成立。P=0.629＞0.05 故接受原假设及甲、乙种工艺使用效果相同。

四、配对样本T检验

1、配对t检验是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。

…… …… 余下全文

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。

…… …… 余下全文