实验名称：公共政策中的回归分析
实验目的：明确公共政策分析中回归分析方法的主要用途,了解回归分析的基本方法
实验方法：SPSS中的一元线性回归分析、非线性回归分析、多元线性回归分析和因子分析等。
数据来自于《20##年国家统计局第二次统计》
实验一 探究GDP和能源生产总量之间的线性关系
1. GDP和能源生产总量的散点图位置如下
点击分析—回归—线性回归，得到如下数据;
输入／移去的变量(b)
a 已输入所有请求的变量。
b 因变量: GDP
模型摘要
a 预测变量:(常量), 能源生产总量（万吨标准煤）。
ANOVA(b)
a 预测变量:(常量), 能源生产总量（万吨标准煤）。
b 因变量: GDP
系数(a)
a 因变量: GDP
分析数据，由于模型摘要中R方的数值很大，符合模型要求，因此可以写出方程：
GDP=-149627.598+1.694*能源生产总量
实验二 探究GDP和能源生产总量之间的曲线关系
1. 打开分析—回归---曲线，输入数据，得到下图
MODEL: MOD_2.
_
Independent: 能源生产总量（万吨标准煤）
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3
GDP LIN .971 18 604.27 .000 -149628 1.6940
GDP LOG .951 18 350.81 .000 -3.E+06 291319
GDP QUA .974 17 316.18 .000 -81758 .8749 2.2E-06
GDP CUB .992 16 637.54 .000 -673690 11.5702 -6.E-05 1.1E-10
GDP EXP .824 18 84.16 .000 9584.61 1.4E-05
2. 分析数据和图表，可知其中线性函数，二次函数，三次函数的拟合度均较高，在满足要求的情况下，选择更简单的，故选择线性方程，写出方程为
GDP=-149628+1.6940*能源生产总量
实验三 探究GDP和各因子之间的多元线性关系
1. 打开SPSS软件，点击图形—散点图—重叠散点图，得到如下表：
2. .由图看不出多变量与因变量之间的明显关系，故打开分析—回归—曲线，进行多元分析
3. 输入／移去的变量(b)
a 已输入所有请求的变量。
b 因变量: GDP
模型摘要
a 预测变量:(常量), 货物进出口总额（亿元）, 城乡居民人民币储蓄存款（亿元）, 能源生产总量（万吨标准煤）。
ANOVA(b)
a 预测变量:(常量), 货物进出口总额（亿元）, 城乡居民人民币储蓄存款（亿元）, 能源生产总量（万吨标准煤）。
b 因变量: GDP
系数(a)
a 因变量: GDP
分析数据，由于模型摘要中R方很高，接近1，即模型拟合度很高，故可以根据下面B值系数写出方程：
GDP=45028.725+0.945*城乡居民人民币储蓄存款-0.299*能源生产总量+0.852*货物进出口总额
实验四 因子分析
要研究自变量之间的旋转关系，点开分析—数据降维—因子分析
相关矩阵
KMO 和 Bartlett 的检验
反映像矩阵
a 取样足够度度量 (MSA)
公因子方差
提取方法：主成分分析。
说明的总方差
提取方法：主成分分析。
成分矩阵(a)
提取方法 :主成分分析法。
a 已提取了 2 个成分。
分析相关数据，由解释的总方差可知第一个成分便可以代替其他的，成分矩阵也说明只存在一个因子，但是可以写出2个因子的方程
F1=0.992*城乡居民人民币储蓄存款+0.996*能源生产总量+0.993*货物进出口总额
F2=0.119*城乡居民人民币储蓄存款-0.013*能源生产总量-0.106*货物进出口总额
总结：通过2周的实验，初步掌握了SPSS的应用，发现者确实是个不错的软件，能有效的帮助处理问题和实验数据，虽然有些地方不太明白，但是在老师的讲解下还是有些理解，实验报告有些地方不太好，希望能得到老师的指导。
第二篇：SPSS上机实验报告二
SPSS上机实验报告二
实验目的：通过理论学习后，学会使用SPSS软件得到集中量数和差异量数并进行分析
实验器材：SPSS13.O版，SPSS11.5版
实验内容（步骤及结果）：
一、集中量数
点击“Analyze”到“Descriptive Statistics”到“ Frequencies...” ，选定变量 ，打开Statistics对话框中，点选Central Tendency下面有关的复选框，即会得到平均数、中数、中位数、总和等集中量。
二、差异量数
点击“Analyze”到“Descriptive Statistics”到“ Frequencies...” 在对话框中选定变量 ，点击"options..."，点击对话框中Dispersion下面的有关复选框，就会得到标准差、方差、全距等差异量数。
三、实验分析
对不同性别不同年龄的青少年身高体重进行比较
通过使用SPSS软件，对数据进行分析一目了然，容易做出比较，但是实验中得到的数据难免会出现一定的误差
四、参考文献
<<现代心理与教育统计学>>