spss统计学上机报告

一、用两种定义变量的方法绘制直方图某学院两个专业，各抽取24名学生，他们某门课考试成绩资料如下：甲专业乙专业成绩（分）学生数成绩（分）学生数60以下760-70960-701170-901270-90690以上3合计24合计24方法1：SPSS操作步骤：⑴定义“成绩”、“学生数”和“专业”三个变量。⑵在定义变量窗口对“专业”做变量值标签，令1=甲专业，2=乙专业。⑶在录入数据窗口依次录入表中数据。⑷选择数据下拉菜单中的加权个案子菜单，频率变量选学生数。⑸选择分析下拉菜单中的描述统计子菜单，选择频率模块。操作结果图如下：方法2：SPSS操作步骤：⑴定义“成绩”、“专业学生数”两个变量。⑵在录入数据窗口依次录入表中数据。⑶根据已存在的变量产生新变量。选择转换下拉菜单中的计算变量，计算总人数。总人数=甲专业学生数+乙专业学生数。⑷选择数据下拉菜单中的加权个案子菜单，频率变量选总人数。⑸选择分析下拉菜单中的描述统计子菜单，选择频率模块。操作结果图如下：二、一个总体均值的区间估计和两个总体均值差的假设检验某学院两个专业，各抽取24名学生，他们某门课考试成绩资料如下：甲专业乙专业成绩（分）学生数成绩（分）学生数60以下760-70960-701170-901270-90690以上3合计24合计241、以95%的概率保证程度推断该学院所有学生该门课考试成绩为多少？2、以95%的概率保证程度推断两个专业学生的平均成绩是否有显著性差异。第一问SPSS操作步骤：⑴定义“成绩”、“专业学生数”两个变量。⑵在录入数据窗口依次录入表中数据。⑶根据已存在的变量产生新变量。选择转换下拉菜单中的计算变量，计算总人数。总人数=甲专业学生数+乙专业学生数。⑷选择数据下拉菜单中的加权个案子菜单，频率变量选总人数。⑸选择分析下拉菜单中的描述统计子菜单，选择探索模块。操作结果图如下：分析：由题可知这是一个总体方差未知时均值的区间估计，由表可知所有学生的考试成绩的置信区间为（67.9428,74.7655），所以95%的把握认为该学院所有学生该门课考试成绩为（67.9428,74.7655）。第二问SPSS操作步骤：⑴定义“成绩”、“学生数”和“专业”三个变量。⑵在定义变量窗口对“专业”做变量值标签，令1=甲专业，2=乙专业。⑶在录入数据窗口依次录入表中数据。⑷选择分析下拉菜单中的比较均值子菜单，选择独立样本T检验模块。操作结果图如下：分析：由表可知，应采用两个独立样本方差未知时的假设检验。先检验方差是否相等，提出如下假设检验。H0：σ12＝σ22H1：σ12≠σ22因为F=0.957，对应的P值为0.333>α＝0.05，所以接受H0，即在σ12＝σ22的条件下检验均值差，提出如下假设检验。H0：μ1=μ2H1：μ1≠μ2因为检验统计量t＝-3.66，对应的P值为0.001<α＝0.05，所以拒绝H0，又因为μ1-μ2的95%置信区间为（-17.12022，-4.96311），不跨越0，即有95%的概率保证程度推断两个专业学生的平均成绩有显著性差异。三、单因素方差分析和双因素方差分析学生对教师评估等级的各组学生成绩如下：i12345678910优85777984929073良80789473798691758164中7380927660差76727085检验各组学生的分数是否有差别。SPSS操作步骤：⑴定义“评估等级”和“学生成绩”两个变量。⑵对“评估等级”做变量值标签，令1=优、2=良、3=中、4=差。⑶依次录入数据。⑷选择分析下拉菜单中的比较均值项，选择单因素ANOVA模块。操作结果图如下：分析：由表可知,P值为0.475＞α=0.05,所以不拒绝H0，即有95%的把握认为各组学生的分数没有显著差别。某公司对某产品设计了4种类型的产品包装（用A、B、C、D表示），又设计了3种销售方案，在某地区用3种销售方案，对4种包装的该产品试销一个月，业务如下表所示。现在想知道，不同包装，不同销售方案，对销售业绩的影响是否有显著性差异。不同销售方案包装类型甲乙丙A103106135B82102118C71100106D526685SPSS操作步骤：⑴定义“销售业绩”、“包装类型”和“销售方案”三个变量。⑵分别对“包装类型”和“销售方案”做变量值标签，令1=A、2=B、3=C、4=D；令1=甲、2=乙、3=丙。⑶依次录入数据。⑷选择分析下拉菜单中的一般线性模型，选择单变量模块。操作结果图如下：分析：由表可知，是双因素方差分析，PA=0＜α=0.05，拒绝H0A，PB=0.01＜α=0.05，拒绝H0B，即有95%的把握认为不同包装、不同销售方案对销售业务的影响有显著性差异。四、相关分析和回归分析题目：某企业产品广告费和销售收入资料如下，判断该企业的广告费和销售收入之间关系如何？序号广告费（万元）销售收入（百万元）xyx²y²131391252102543742849164854064255116661213661391171698171410140196100合计61374046332631、相关分析SPSS操作步骤：⑴在定义变量窗口定义“广告费”和“销售收入”两变量。⑵在录入数据窗口依次录入数据。⑶选择分析下拉菜单中的相关子菜单，选择双变量模块。⑷进入双变量模块对话框，将“广告费”和“销售收入”送入变量栏，其他选项采用计算机默认项。单击选项按钮，进入对话框，选中统计量中的两个选项。单击继续按钮返回界面，单击确定按钮。操作结果图如下：分析：由表可知，检验统计量的相关系数为0.986，检验统计量对应的p值为0.000<0.05，说明该企业的广告费和销售收入之间有显著性关系。2、回归分析SPSS操作步骤：⑴选择分析下拉菜单中的回归子菜单，选择线性模块。⑵进入线性回归对话框，将“销售收入”送入因变量栏，将“广告费”送入自变量栏。单击确定按钮。操作结果图如下：分析：由回归效果检验表可知，r=0.986，0.95＜|0.986|≤1，说明该企业的广告费和销售收入之间存在极度正相关关系。r²=0.973，说明回归平方和占总离差平方和的比例为97.3%，用广告支出的变动解释销售收入的变