spss上机报告2讲解

1、统计分析软件(spsS实验报告厅P班级姓名学号日期时间地点2信计1302张温柔413630962015.07.078:00-11:45实验楼102指导教师：刘秀芹实验名称：一、方差分析与非线性假设检验 二、Spss的相关分析实验任务：1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑部分，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月的推销额，数据略(1)、利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异？(2)、绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行多重比较检验。2、为研究某商品在不同地

2、区和不同日期的销售差异性，调查收集了以卜日平均销售量数据，数据略(1)选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPS蹴据文件。(2)利用多因素方差分析方法，分析不同地区和不同日期对该商品的销售是否产生了显著影响。(3)地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。3、收集到某商品在不同地区的销售额，销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，数据略(1) 绘制销售额，销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图，如果所绘制的图形不能比较清晰地 展示变量之间的关系，应对数据如何处理后再绘图？(2) 选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之

3、间的相关关系。4、为分析不向年龄段人权对某商品的满意程度的异同，通过随机调查收集到以下数据：请选用恰当的非参数假设检验的方法，以恰当的形式组织以下数据， 分析不同年龄阶段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。5、对15家商业企业进行客户满意度调查，同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进行评分，这些数据能否说明企业的客户满意度与综合竞争力存在较强的正相关关系？为什么？6、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系，数据略，绘制散点图，笄计算相关系数，说明香烟消耗量 与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。数据略7、收集到某商品在不同地区的销售额，销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，绘制销售额，

4、销售 价格以及家庭收入两两变量间的散点图，如果所绘制的图形不能比较清晰地展示变量之间的关系，应 对数据如何处理后再绘图？选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之间的相关关系。8、数据 学生成绩一 .sav和学生成绩二.sav ,任意选择两门成绩作为解释变量和被解释变量，利用 SPSS提供的绘制散点图功能进行一兀线性回归分析，请绘制全部样本以及不问性别下两门成绩的散点 图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二条和第三条分别针对男生样本和 女生样本，并对各回归直线的拟合效果进行评价。实验目的：学会利用spss从数据间的差异入手，分析哪些因素是影响数据差异的众多因素中的主要因素。

5、理 解观测因素、控制因素以及控制变量间的不同水平之间的关系。能够从数据差异的角度分析问题。学 会单因素方差分析、多重比较检验等数据分析方法并可以应用。学会客观事物之间的数据相关分析， 并可以利用散点图、回归曲线等分析数据关系。运行结果：练习3_1单因案方差分析VAR00001军方和df均方F显身性组间405.5344101.36411.276000纲内269.73?309.991总敝675.27134结论：根据单因素方差分析得出这五种推销方法不存在显著性差异。描述VARD0001N陶倩标准再标准满95%寸X间他性大情F用1.00721.2B573.457571,306941B.0BBD24.4

6、8341&日口26.BD2.D0724,58573.-959141.496412D.924128 247320.7D3D,203.00720,55713463701.31 67217.335313779016.0026.S04.00110,22861.188441491917.129519,327715 5D2D.2D5,00127.9B571.Q43737346626.180129.783425J03D.4D总数3522,52964.456567533020.997724,05951 5.003D,40方范齐把检箱VARQ0001Levene统计dfl显著性2.04B430113单因素方差分

7、析VAR00001平方和df均方F显箸性组间405 53441Q1.3B411.27600D组同269 737308.991转1675,27134K JD-ao-VAAOKW1 的柠-.Ih El-I1IM2 DOIBflVAR3DW：练习3_2VAR00001VAR00002VAR00003 JI1.001 005000.001.001 oo6000 001 001 004000 002.001 006000 002.001 008000.002.001 007000.003901 004000.003.001 003000 003.002.005000 001002 007000 001.

8、002.008000 001.002 008000 DO2.002.005000 002.002.005000.002.002.006000 003.002.005000 003 002 006000 003 002 004000 001.003 003000 001 003 002000 001.003 004000 002 003 006000 002.003 006000 002 003 005000 003 003 003000 003 003 009000 003 003 006000 003主玮间因子NVAR000011.0092.0093.009VAR00002 1.00B2.0

9、0103.009主体间效直的楂胺因变量：VAR00003| I型平务和dt均方FSil校定程型63351851.9a8791S9B1,4819 398.000戴距344481491.51B444914S1 51002.242.000VAR00001274074074121370370 3701.626.224VAR000021581920 S042790960452939409VAR00001 *VAR0000259029190.21414757297.5517,514.000谀差151665666718842592.593总if1923000000.027校正的总计7B51BS18.5226

10、a. R .1 = 807【调整 R .j = .721 j销售量日期一到周三周四到周五周末地区一500060004000600080007000400030005000地区二700080008000500050006000500060004000地区三300020004000600060005000800090006000结论：如果显著性水平 ”为0.05,由于有关日期和地区的 F值大于显著性水平 a,所以不同地区和不 同日期对于该商品没有显著性影响。同时，由于 F日期 F地区小于显著性水平 a,所以可以认为不同 地区和日期对于该商品销售产生交互作用。4.在全部的2044个样本中，很不满意

11、579个，不满意1153个，满意224个，很满意88个。所以, 如果不同年龄段人群对该商品的满意状况分布一致的话，存在很不满意：不满意：满意：很满意=579: 1153: 224: 88.使用非参数检验中的卡放检验来分别检验青年、中年、老年人群是否服从以上比例。首先进行加权个案，之后进行卡放检验。青年VAROOQ02/我故期望独1.001 261 54.92S.92.0030S300.B-2 63.0 09D55.920.14.002723.53.5总软547F0易合豌讦JitVAR00002卡方df iQ.oesfl3 .000a- r 单.L (0,0%)白小于5的酢i望颜率单兀最 小期望

12、械隼为 23 5 0结论：显著性水平0.000小于0.005,认为青年人满意程度水平不与总体趋势相同。频率VAR0D002观盍埼期堡教艘差1.Q0297247.34972J0498492.55.53.Q06195.7-3474.001737.6-20.6总数873检魁统讦量VAR00002卡方df新近显著性33.B9313 .000a, 0 /r(0.0%) 具有小于5的期 望频率=单花最 小期望即率为 37.6结论：显著性水平 0.000小于0.005,认为中年人满意程度水平不与总体趋势相同。 老年频率VAR00002迎秦教期望我娱差1口口156175.8-20.82.00349352.0-

13、3,D3。07569.46,64.0D4426.9171且散624检魁跳i I最VAR000D2卡方df渐蜿显著性15033，3 .003m.口个单元9一口为 具有小于5的期 IF： 一说 I笔堂频率为 26.9结论：显著性水平 0.003小于0.005,认为老年人满意程度水平不与总体趋势相同。客户遇意度II1I1I|2D 10 MDG Gd.OO BO .001 Dd.OD 130 DO5.相关性客户满意度得分综合竞争力得分客户满意度得分Pearson相关性1*.864显著性（双尾）.000N1515综合竞争力得分Pearson相关性*.8641显著性（双尾）.000N1515*.在置信度（

14、双测）为 0.01时，相关性是显著的。140 0” i2fl.no- lOO.OCnA2，； ttL) - 0 747EC CD- 网.口 h40.M.UQ-D-D-结论：因为相关系数为0.864,大于0.8,所以客户满意度与加权竞争力之间存在较强的正相关关系。6.相关性人均香烟消耗量1930年每百万男子中死 于肺癌的人数人均香烟消耗量1930年Pearson相关性显著性（双尾）N111* .737.01011每百万男子中死于肺癌的人Pearson相关性数显著性（双尾）N* .737.01011111*.在置信度（双测）为 0.01时，相关性是显著的。结论：因为相关系数为 0。737,所以香烟

15、消耗量与肺癌死亡率之间存在较强的正相关关系。7.结论：；从趋势线中可以看出，销售价格与销售额之间存在负相关关系，销售价格与家庭收入存在负相 关关系，销售额与家庭收入存在正相关关系。如果图形不能清晰的展示变量间关系，应先排除奇异点 后再进行拟合。相关性销售额销售价格销售额Pearson相关性1*-.933显著性（双尾）.000N1010销售价格 Pearson相关性*-.9331显著性（双尾）.000N1010*.在置信度（双测）为 0.01时，相关性是显著的练习4 4chi如上图所示，通过散点图，被解释变量 poli与chi有一定的线性相关关系，但是图形的 拟合效果并不是很好 分析讨论：在方差分析的过程中，应先进行数据处理，排除奇异点，方差分析中不同的方法有不 同的效果。而在回归分析中，应选择不同的方法，画出散点图，择其最优进行，并对数据进行预 测。相关系数以数值的方式很精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度。回归分析侧