案例中使用的SPSS方法

本文格式为Word版，下载可任意编辑——案例中使用的SPSS方法全国主要城市降水量指数的SPSS分析

09081132张欣

案例中使用的SPSS方法1、描述性分析

描述性分析主要是对数据进行基础性描述，主要用于描述变量的基本特征。spss中的描述性分析过程可以生成相关的描述性计量。如：均值，方差，标准差，全局，峰度和偏度等，同时描述性分析过程还将原始数据转换成Z分值并作为变量储存，通过这些描述性统计量，我们可以对变量变化的综合特征进行全面的了解。2、非参数检验

非参数检验就是主要的方法之一。非参数检验是相对于参数检验而言的，非参数检验由于一般不涉及总体参数而针对总体的某些一般性假设而得名，又称分布自由检验。非参数检验在统计分析和实际工作中具有广泛的应用。非参数检验不需要对总体分布状况进行严格限定的统计判断方法，这类检验方法的假设前提比参数检验要少得多并且简单满足。3指数平滑分析

指数平滑是在移动平均模型基础上发展起来的一种时间序列分析预计法。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观测值与前一期指数平滑值的加权平均。指数平均模型的思想是对过去值和当前值进行加权平均、以及对当前的权数进行调整以抵消统计数值的摇摆影响，得到平滑的时间序列。指数平滑法不舍弃过去的数据，但是对过去的数据给予逐渐减弱的影响程度（权重）。

数据另附

SPSS操作步骤

1、各主要城市降水量的描述性横向比较操作步骤step01开启数据文件，进入spssstatistics数据编辑器窗口，然后在菜单栏中依次选择“分析〞/“描述统计〞/“描述〞命令，开启“描述〞对话框。Step02将“北京〞、“天津〞、“石家庄〞……等选入变量列表。

Step03单击“选项〞按钮进入“描述：选项〞对话框，选中“最大值〞、“最小值〞、“平均数〞、“标准差〞、“峰度〞和“偏度〞，然后单击继续“按钮，返回“描述性〞对话框。STEP04单击“确定〞按钮，输出显示结果。

2、各主要城市降水量的分布状况是否具有一致性的检验操作步骤

STEP01开启数据文件，在菜单栏中依次选择“分析〞/“非参数检验〞/“K个独立样本〞命令，开启“多个独立样本检验〞对话框。

STEP02从源变量列表中选择“降水量〞变量，单击按钮使之进入检验变量列表；选择“城市〞变量，单击按钮使之进入分组变量列表；单击“定义范围〞按钮，弹出“多独立样本〞：定义组“对话框，输入组标记值的取值范围。

STEP03单击“选项“按钮，开启“多独立样本检验：选项〞对话框，勾选“描述性〞、“四分位数〞复选项，单击“继续〞。Step03单击“确定〞，输出检验结果。

3、代表性城市降水量预计的指数平滑操作

step01开启数据文件，进入SPSSSTATISTICS数据编辑窗口，在菜单栏中选择“数据〞/“定义日期〞命令，开启“定义日期〞对话框，在“个案为〞列表框中选择“年份、月份〞，然后在“第一个个案为〞选项组中的“日〞文本框中输入数据开始的具体日为1，然后单击“确定〞，完成时间变量的定义。

STEP02在菜单栏中选择“分析〞/“预计〞/“创立模型〞命令，开启“时间序列建模器〞对话框，将“全年降水指数〞变量选入“因变量〞列表中，在“方法〞下拉列表框中选择“指数平滑模型〞

STEP03单击“条件〞按钮，开启“时间序列建模器：指数平滑条件〞对话框，选中“简单非季节性〞，单击“继续〞按钮，保存设置。

STEP04单击“统计量〞选项卡，选择“参数估计〞复选框，然后单击“继续〞按钮，保存设置。

STEP05单击“确定〞按钮，便可以得到指数平滑模型建模的结果。

结果判读

1、各主要城市降水指数的描述性横向比较

如图给出了描述性分析的主要结果。从该图可以得到各个变量的个数、最大值、最小值等统计量。从描述性统计结果我们可以看出，乌鲁木齐、银川、兰州等中西部城市降水量较少，海口，广州等南方城市降水量较多，中部城市降水较为稳定平均。

描述

描述统计量北京天津石家庄太原呼和浩特沈阳长春哈尔滨上海南京杭州合肥福州南昌济南郑州武汉长沙广州海口重庆成都贵阳昆明拉萨XX兰州西宁银川乌鲁木齐有效的N（列表状态）N统计量1011118111212121212121212121112121212121212121191111129127微小值统计量2.601.501.206.601.6011.607.104.605.007.6025.508.0010.8019.601.50.2014.6031.002.107.5013.40.306.303.40.10.70.20.40.605.10极大值统计量177.80124.70155.30124.80125.60356.90276.30184.70202.00343.20300.40340.50326.20501.00421.80389.70389.70323.10584.501212.90197.10291.90189.90215.40142.70150.1047.0099.0067.8046.80均值统计量52.250032.309139.354546.550042.681886.383373.191749.275094.0750108.2000144.0083109.7333133.7083184.258374.627378.2333111.4917135.5333196.1333203.758387.058378.071784.166779.009139.977847.936417.454533.750022.922223.5333标准差统计量52.8412836.5441251.2062844.6336542.2152195.6163189.9203052.8143455.7028898.0328485.8169094.13148101.42371152.06408124.22315108.04130101.6096592.02425205.33769337.9523562.3022699.3902062.9348869.1467349.7073645.6640817.3531234.4860622.1097712.22444统计量偏度标准误.687.661.661.752.661.637.637.637.637.637.637.637.637.637.661.637.637.637.637.637.637.637.637.661.717.661.661.637.717.637统计量峰度标准误1.3341.2791.2791.4811.2791.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2791.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2321.2791.4001.2791.2791.2321.4001.2321.6651.7741.5961.128.8882.3581.5261.868.4881.287.2991.291.9701.0712.5892.5061.980.8961.0342.849.6871.348.283.8951.2991.328.704.5781.051.1613.0153.6561.521-.239-.3316.2501.1423.363.1161.778-.5882.308.217.1137.1417.0135.183.189-.0598.585-.798.690-1.341-.355.8951.347-.768-.994.653-.549

2、各主要城市降水指数年内的分布状况是否具有一致性的检验如图给出了两个变量的“样本数〞、“均值〞、“标准差〞、“微小值〞、“极大值〞等描述性统计量，从描述性统计量表中，我们对全国的降水状况可以有一个全局的认识。

如图给出了Kruskal-WallisH检验相关的检验统计量。从表中可以看出，P值为0.000，小于显著水平。故拒绝原假设，认为29个城市的降水量存在显著差异。

NPar检验

描述性统计量降水指数城市N327327均值86.510315.02标准差114.874928.212微小值.101极大值1212.9029第25个18.70008.00百分位第50个（中值）49.800015.00第75个122.800022.00

Kruskal-Wallis检验

秩降水指数城市1N10秩均值142.10234567891011121314151617181920212223242526272829总数11118111212121212121212101212121212121211119111112912327