管理统计学基于SPSS软件应用信息管理实验报告

1、实验报告2013-2014学年第2学期科目名称：管理统计学-鉴于SPSS软件应用指导老师：谢卓班级：信息管理1201班学号：20姓名：何婷成绩：湖南工业大学财经学院实验一【实验名称】：数据的整理和显示【实验时间】：201年4月4日【实验目的】：熟练数据整理方法认识数据整理后显现方式【实验内容及要求】：用SPSS软件对某航空公司38名职员性别和薪资情况的检查数据进行频率模块剖析等。【实验过程及结果】：（1）将数据文件按income和gender排名次。（2）对gender和salary进行频率模块剖析。统计量gendsalaerryN有3838效缺00失gender有效累积百分百分百分频率比比比

2、有F1334.234.234.2效M2565.865.8100.0合38100.100.0计0salary有效累积百分百分百分频率比比比有$16,912.62.62.6效50$21,112.62.65.350$21,412.62.67.950$21,712.62.610.550$21,925.35.315.800$24,025.35.321.100$26,212.62.623.750$27,312.62.626.300$27,712.62.628.950$27,912.62.631.600$28,312.62.634.250$29,112.62.636.800$30,312.62.639.50

3、0$31,012.62.642.150$31,212.62.644.700$31,325.35.350.050$32,112.62.652.600$32,512.62.655.350$35,112.62.657.900$36,012.62.660.500$36,112.62.663.250$38,812.62.665.850$40,212.62.668.400$40,812.62.671.100$42,012.62.673.700$42,312.62.676.300$45,012.62.678.900$46,012.62.681.600$57,012.62.684.200$60,312.62.

4、686.875$81,212.62.689.550$92,012.62.692.100$103,12.62.694.7750$110,12.62.697.4625$135,12.62.6100.0000共计38100.100.00（3）画出salary/100（取整后）茎叶图【结果剖析、意会和收获】：经过本次的学习，对SPSS有了初步的认识、对一些数据的导入、变量的设置以及简单的数据剖析等基本操作已经熟练掌握；但还有好多不足，对于一些复杂的剖析不能够完好理解。可是我会慢慢的学习，是自己能够理解的透彻，并熟练的掌握。实验二【实验名称】：某年全国31个省、市、自治区的GDP数据剖析大学生月平均生活

5、费支出的检查数据【实验时间】：【实验目的】：求数据平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、排序和查验置信区间【实验内容及要求】：1、求出GDP的平均值、人均GDP的平均值、中位数、标准差、峰度、偏度、前五位及后五位的省份，并作出茎叶图、查验人均GDP的95%的置信区间，依照获取的特点值对该年中国GDP和人均GDP情况作出简要剖析陈述。2、依照95的置信水平估计：全校本科学生平均月生活费支出的置信区间。获取求的均值为3547.09682、人均GDP的平均值定义新变量人均GDP计算变量：人均GDP=GDP值/人口3、求人均GDP的平均值、中位数、标准差、峰度和偏度在剖析-描绘统计-描绘里面在选项里面选

6、中均值、标准差、峰度和偏度，点连续、确定因此中位数为0.64824、求出人均GDP前五位及后五位的省份即对所有省份人均GDP进行排序点击确定，获取前五位的省份是后五位的省份是5、并作出茎叶图、查验人均GDP的95%的置信区间在剖析-描绘统计-研究里面在统计量里人居GDP的茎叶图6依照获取的特点值对该年中国GDP和人均GDP情况作出简要剖析陈述。GDP的值的高低其实不决定人均GDP的高低，由于人均GDP等于GDP值除以人数，GDP受人均GDP和人数共同作用。因此一个地域的GDP值很高也不能够说明该地的人均GDP很高。二、大学一生常生活费支出及生活费根源情况1依照95的置信水平估计：全校本科学生平

7、均月生活费支出的置信区间。在剖析-描绘统计-研究里面，获取【结果剖析、意会和收获】：经过本次学习，在SPSS软件中认识到了求均值、中位数、平均数等一系列的应用，经过两次操作，更为深层认识SPSS软件。实验三一、实验目的与要求1.熟练掌握T查验的SPSS操作2.学会利用T查验方法解决身边的实责问题二、实验原理1.假定查验的基根源理三、实验演示内容与步骤1某项剖析希望经过随机检查收集到的26家保险公司人员组成的数据（见数据文件：保险公司人职工程情况.sav），对保险公司从业人员受高等教育的程度和年轻化的程度进行推断。该剖析的两个原假定为：（1）保险公司拥有高等教育水平的职工比率的平均值不低于（2）

8、年轻人比率的平均值与0.5无显着差别，即H0：=0.50.8，即H0：0.01，表示样本与正态散布没有显着差别2.为查验某种新的训练方法可否有助于提高跳远运动员的成绩（见训练成绩.SAV），收集到10名跳远运动员在使用新训练方法前后的跳远最好成绩。这样获取了两个配对样本，在对整体散布不作任何假定的条件下，推断新方法训练前后可否存在显着差别。b查验统计量训练后成绩-训练前成绩Z-1.599a渐近显着性(双侧).110a.鉴于负秩。b.Wilcoxon带符号秩查验两个方法的p值都大于0.05，因此没有显着差别3.从甲乙两种不相同工艺生产出来的产品中随机选用若干个观察数据（产品使用寿命.SAV），剖

9、析两种工艺产品的使用寿命可否存在显着差别？见两个显着性概率p不都大于0.05，因此存在显着差别实验五1、某公司在制定某商品的广告策略时，对不相同广告形式在不相同地域的广告收效（销售额）进行了评估，（见数据文件：广告城市与销售额.SAV）。试以商品销售额为观察变量，广告形式和地域为控制变量，利用单因素方差剖析分别对广告形式、地域对销售额的影响进行剖析。读入数据后：（1）点击剖析，比较均值，单因素剖析；（2）得出结果：ANOVA销售额平方和df均方F显着性组间5866.08331955.36113.483.000组内20303.222140145.023总数26169.306143有以上结果可知：

10、广告形式关于销售额是存在影响的。（4）选择左框中的变量“销售额”，用箭头送入右边的因变量列表中，选择左框中的变量“广告形式”，用箭头送入右边的因子列表中；（5）得出结论：ANOVA销售额平方和df均方F显着性组间9265.30617545.0184.062.000组内16904.000126134.159总数26169.306143地域关于销售额也是有影响的。对上题进行双因素剖析（包括无重复和有重复）无重复双因素剖析：操作以下：（1）点击剖析，一般线性模型，单变量；（2）将销售额移入因变量，广告形式移入固定因子，地域移入随机因子；（3）点击模型，弹出窗口后点击设定来自定义，选择种类为交互，将广

11、告形式、地域移入右边；（4）得出结果：主体间效应的查验因变量:销售额源III型平方和df均方FSig.截距假定642936.6941642936.6941179.661.000误差9265.30617545.018a广告形式假定5866.08331955.36121.789.000误差11037.91712389.739b地域假定9265.30617545.0186.073.000误差11037.91712389.739bMS(地域)MS(错误)3、某补习机构为研究一个班3组不相同性其他同学(分别接受了3种不相同的授课方法)在数学成绩上可否有显着差别，需要研究不相同授课方法和不相同性别对数学成

12、绩的影响。数据如表所示。表三组不相同性别学生的数学成绩人名数学组别性别Hxh990MaleYaju880FemaleYu990MaleShizg890MaleHah940FemaleS900MaleWatet792MaleJess562FemaleWish892Male2-new1992Male2-new2702Female2-new3892Male2-new4551Female2-new5501Male2-new6671Female2-new7671Male2-new8561Female2-new9561Male试进行方差剖析性别和授课方法可否对数学成绩影响显着，说明过程及原因。（4）得出结

13、论：主体间效应的查验因变量:数学源III型平方和df均方FSig.截距假定99641.101199641.101306.037.038误差321.132.986325.585a组别假定3290.33321645.16718.516.000误差1243.9271488.852b性别假定319.7401319.7403.599.079误差1243.9271488.852ba.1.025MS(性别)-.025MS(错误)b.MS(错误)有结果可知：第六列表示的是F统计量的显着性水平。由此可知，性别对成绩的影响是显着的，组别对成绩的影响是不显着的。实验六【实验名称】：一般有关剖析【实验时间】：2013

14、年5月20日【实验目的】：1.熟练掌握一般有关剖析的SPSS操作2.学会利用一般有关剖析方法解决身边的实责问题【实验内容及要求】：1.某班级学生高等数学和统计学期末考试成绩如表所示，现要研究该班学生的高等数学和统计学成绩之间可否拥有有关性，依照数据散点图及有关剖析运算结果进行剖析。2.某专家先后对一个工程的多个项目加以评分，两次评分分别记为变量“分值1”和“分值2”，以下表所示。问两次评分的等级有关有多大，可否达到显着水平作出剖析。3.某农业实验场经过试验获取小麦产量与单位虫害值和平均温度的数据，以下表所示。求单位虫害值对产量的偏有关（剔除温度变量的影响），作简要剖析。【实验过程及结果】：一数

15、据散点图及有关剖析运算结果进行剖析。有关性高等数学统计学高等数学Pearson有关性1.775显着性（双侧）.000N1818统计学Pearson有关性1.775显着性（双侧）.000N1818.在.01水平（双侧）上显着有关。t统计量的值的显着性概率p=0.0000.05,说明剔除温度色影响后，单位害虫值对产量没有显着性关系。【结果剖析、意会和收获】：经过本次试验熟练掌握了用spps对两个或多个随机变量的线性有关关系，我们能够先经过散点图对关系进行简单判断，尔后再经过数据的详细剖析作出进一步判断。实验七【实验名称】：用SPSS办理经典回归问题【实验时间】：2014年5月16日【实验目的】：学

16、习怎样运用SPSS办理经典回归问题【实验内容及要求】：用SPSS办理经典回归问题来观察中国城镇居民2011年人均可支配收入与花销支出之间的关系【实验过程及结果】：（1）画散点图（2）判断人均可支配收入与花销支出之间可否大概呈线性关系输入移去的变量b模输入的移去的型变量变量方法1花销支.输入出Ya已输入所有恳求的变量。因变量:可支配收入X模型汇总模标准估型RR方调整R方计的误差1.986a.971.970413.04952a.展望变量:(常量),花销支出Y。Anovab模型平方和df均方FSig.1回1.675E811.675E8981.000a归703残494768729170609.差.22

17、3904总1.724E830计展望变量:(常量),花销支出Y。因变量:可支配收入X系数a模型非标准化系标准数系数标准试用B误差版tSig.1(常256.270.4.948.351量)46934花销.717.023.98631.3.000支出Y32因变量:可支配收入X结果剖析表1中显示的是拟合过程中变量输入/移去模型的情况记录，由于只引入了一个自变量，因此只出现一个模型1，该模型中“花销支出Y”为进入的变量，没有移除的变量，详细的输入/移去方法为输入。表2是模型拟合概括，列出了模型的R、R2、调整R2及估计标准误。R2值越大所反应的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。此题所用数据拟

18、合结果显示：R(所观察的自变量和因变量之间的有关系数)=0.986，R2(拟合线性回归的决定系数)=0.971，经调整后的R2=0.970，标准误的估计=413.04952。表3方差剖析表，列出了变异源、自由度、均方、F值及对F的显着性查验。此题中回归方程显着性查验结果表示：回归平方和为1.675E8，残差平方和为4964787.223，总平方和为1.724E8，对应的F统计量的值为981.703，Sig=0.0000.05,能够认为所成立的回归方程有效，因此COD与BOD5之间成线性关系。表4回归系数表，列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数，同时对其进行显着性查验。此题中非标准

19、化的回归系数B的估计值为0.717，标准误为0.023，标准化的回归系数为0.986，回归系数显着性查验t统计量的值为0.948，对应显着性水平Sig.=0.3510.05，能够偏回归系数与0有显着性差别，被讲解的变量和讲解的变量的线性关系是显着的，因此，此题回归剖析获取的回归方程为：y=-0.492x-5.360。对方程的方差剖析及对回归系数的显着性查验均发现，所成立的回归方程显着。综上所述，人均可支配收入与花销支出之间大概呈线性关系3）用最小二乘估计求回归方程y?0?1x由公式y?x（x为人均可支配收入，y为花销支出）?014）决定系数表2是模型拟合概括，列出了模型的R、R2、调整R2及估

20、计标准误。R2值越大所反应的两变量的共变量比率越高，模型与数据的拟合程度越好。此题所用数据拟合结果显示：R(所观察的自变量和因变量之间的有关系数)=0.986，R2(拟合线性回归的决定系数)=0.9711)给出置信水平为95%的展望区间。【实验过程及结果】：描绘性统计量标准均偏值差N满233.36意.036度003607Z565.361.703224820Z545.362.696790Z597.363.742220428Z536.364.597541Z535.365.392614016Z546.366.320055166Z1.136711868667Z1411368.3.72149有关性满意度

21、Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Pear满1.4.1.3.4-.2-.4son意001318262707453086有关度062性Z.41.1.3.3.0.2-.3113008686154313220403Z.1.11.-.2.3.0-.-.21886000041734512140674Z.3.3-.1.2.2.4-.23268600001700540070602Z.4.3.2.21.3.3-.2427154117005322603406Z-.0.3.2.31.3-.-.50743730053003006006064Z.2.2.0.4.3.31.-.1645134554223000167204

22、Z-.-.-.-.-.-.-.1.-.7302212006006160003237266404Z.4.3-.2.2-.1-.1.88604147034007203004440Sig.满.0.2.0.0.3.0.0.0（单意0646260530753701侧）度Z.0.1.0.0.4.1.0.010639103102069636Z.2.1.4.0.0.3.2.224639857812973000Z.0.0.4.1.1.0.4.032610850221039555Z.0.0.0.1.0.0.0.040531780217280084Z.3.4.0.1.0.0.3.453002122117255291

23、Z.0.1.3.0.0.0.1.167506970328257057Z.0.0.2.4.0.3.1.473796309500527021Z.0.0.2.0.0.4.1.4.80136005584915721N满363636363636363636意度Z3636363636363636361Z3636363636363636362Z3636363636363636363Z3636363636363636364Z3636363636363636365Z3636363636363636366Z3636363636363636367Z3636363636363636368输入移去的变量a模输移型入去的

24、的变变方量量法1Z8.步进（准则:F-to-enter的概率=.100）。2Z4.步进（准则:F-to-enter的概率=.100）。因变量:满意度模型汇总模标更正统计量型准估Si调计Rg.整的方FFRR误更更dfdf更R方方差改改12改1.4.2.22.9.210134.086361383136.403a5992.5.3.32.8.15.133.0834000143042029b61a.展望变量:(常量),Z8。描绘性统计量标准均偏值差N满233.36意.036度003607Z565.361.703224820Z545.362.696117910Z597.363.742220428Z536.364.597275481Z535.365.392614016Z546.366.320055166Z1.1367118667b.展望变量:(常量),Z8,Z4。Anovac模平型方均Si和df方Fg.1回9319310.0归.4.4.403a282899残30348.差2.899总3935计6.0002回132678.0归4.34901b108残26337