SPSS软件应用实验报告
长春工业大学人文学院 140906班 成昊
20142823
实验报告1
一、实验目的：掌握SPSS基本统计分析基本操作
二、实验内容：1、根据上面的数据，制作茎叶图，并计算出均值和标准差，验
证数据是否服从正态分布.
2、按规定：销售收入在125万元以上为先进企业，115~125万元为良好企业，105～115万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组，编制百分比分布统计表.
三、实验步骤;利用 分析〉描述性统计>探索，结果如下:
描述性統計資料
产品销售平均數 额
95% 平均數的信賴區間
統計資標準錯料 誤 116。
2。440 08 111。
14 121。
01 115。
89 115.50 238。
122 15.431 87 150 63 21 。233 。374 -。316 .733 下限 上限
5％ 修整的平均值 中位數 變異數 標準偏差 最小值 最大值 範圍
內四分位距 偏斜度 峰度
常態檢定 Kolmogorov—Smirnova 統計資料 df Shapiro—Wilk df 40 顯著性 .800 統計資顯著性 料 .983 产品销售。100 40 .200* 额 *。 這是 true 顯著的下限. a。 Lilliefors 顯著更正 产品销售额 Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
2。00 8 . 78 3.00 9 . 257
9.00 10 . 033455788 11。00 11 . 02345567789 7.00 12 。 0003567 5。00 13 。 05678 2.00 14 。 26 1。00 15 . 0
Stem width： 10
Each leaf: 1 case(s） 分组 有效的百分累積百分次數 百分比 比 比 有效 先进企11 27。5 27.5 27.5 业 良好企11 27。5 27。5 55。0 业 一般企9 22.5 22.5 77。5 业 落后企业 總計 9 40 22.5 100.0 22.5 100。0 100。0 四、实验结果分析：
1、均值为116。08、标准差为15。431，正态分布的检验K-S值为0.1，Sig。
值为0.983>0.05，因此数据服从正态分布.
2、对40个企业分组后先进企业占总体比重27.5%良好企业占总体比重27.5%一般企业占总体比重22.5%落后企业占总体比重22。5％先进企业和良好企业占总体比重较大，一般企业和落后企业占总体比重较小.
实验报告2
一、实验目的：掌握列联表（定类变量与定类变量）基本操作 二、实验内容：1、A、B车间对厂长的满意程度是否有显著差异 2、如果有计算 τ 系数
三、实验步骤：首先建立数据库录入数据，然后运用 分析>描述性统计〉交叉表格 进行列联表分析，做卡方检验，结果如下：
车间*对厂长的满意度 交叉列表 計數
对厂长的满意度
满意 不满意 總計
车间 车间
30 10 40 A 车间
20 20 40 B 總計 50 30 80 卡方測試 漸近顯著性 （2 精確顯著性（2 精確顯著性（1 數值 df 端） 端） 端） 皮爾森 （Pearson） 5.333a 1 。021 卡方 持續更正b 4.320 1 。038 概似比 5。412 1 。020 費雪 (Fisher) 確切。037 .018 檢定 線性對線性關聯 5。267 1 .022 有效觀察值個數 80 a. 0 資料格 （0。0％) 預期計數小於 5.預期的計數下限為 15.00。 b. 只針對 2x2 表格進行計算 有方向性的測量
大約 顯著
名義變數對名義變數
Goodman 及 Kruskal tau Lambda (λ)
對稱 车间 相依項
对厂长的满意度 相依項 车间 相依項
对厂长的满意度 相依項
a. 未使用虛無假設。
b. 正在使用具有虛無假設的漸近標準誤。 c. 無法計算，因為漸近標準誤等於零。 d. 基於卡方近似值
數值
.143 .250 .000 .067 .067 漸近標準錯誤
.070 .119 .000 .055 .055
a
大約 T
1.865 1.865 . c
b
性 .062 .062 . .022 .022 ddc
四、实验结果分析：此数据为2＊2列联表，且n〉40，因此用连续校正卡方检验的值Continuity Correction为4.320，对应的Sig。值为0.038,小于0。05，可以认为车间同厂长的满意情况是相关的，相关的 τ 系数为0。067
实验报告3
一、实验目的：掌握参数估计与假设检验方法的操作
二、实验内容:上面的数据是否证明了先参加实践对提高平均测试分数的效果显著
三、实验步骤：用配对样本t检验,原假设为方案A和方案B对平均测试的成绩不存在差异.首先运用数据探测做正态分布检验，得到结果如下表：
常態檢定
Kolmogorov-Smirnov Shapiro-Wilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 df 顯著性
方案A .142 10 .200 .941 10 .561
方案B .261 10 .051 .882 10 .137
*. 這是 true 顯著的下限。 a. Lilliefors 顯著更正 通过上表
可以看出，方案A和方案B的p值均大于0。05，表明数据均服从正态分布。满足配对样本t检验的前提假定条件，然后利用 分析>比较平均值>配对样本t检验 进行分析，结果如下： 成對樣本檢定 程對差異數 T df 顯著性 a*95％ 差異數的信賴區間 平均標準標準錯誤數 偏差 平均值 下限 上限 對組 方案A - -5。11。-13。3。-3.584 1 方案B 000 333 107 107 1.395 (雙尾) 9 。196 四实验结果分析:通过上表可以看出t=—1.395，Sig.=0.196〉0.05，所以,不能拒绝原假设，方案A和方案B对平均测试的成绩不存在差异。
实验报告4
一、实验目的：掌握方差分析方法的操作
二、实验内容：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 的销售量是否产生了显著影响？地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响.
三、实验步骤:运用 分析>一般线性模型〉单变量 进行分析.首先进行总体方差是否相等的方差齐性检验.
Levene's 錯誤共變異等式檢定a 因變數: 销售量
F df1 df2 顯著性 .508 8 18 .835 檢定因變數的錯誤共變異在群組內相等的空假設。
a。 設計：截距 + 地区 + 日期 + 地区 * 日期
通过上表可以看出，Sig。=0.835〉0.05,所以，总体方差相等，接着看方差分析的检验结果：
主旨間效果檢定
因變數: 销售量
第 III 類平方局部 Eta
來源 和 df 平均值平方 F 顯著性 方形 修正的80074074。
8 10009259。259 10.810 。000 .828 模型 074a 截距 811259259。876。
1 811259259.259 .000 。980 259 160 地区 3851851。852 2 1925925。926 2.080 。154 .188 日期 5629629.630 2 2814814.815 3。040 .073 。252 地区 *
70592592.593 4 17648148.148 19.060 。000 .809 日期 錯誤 16666666.667 18 925925。926 總計 908000000.000 27
校正後96740740.741 26 總數 a. R 平方 = .828(調整的 R 平方 = .751） 四、结果分析：通过上表可以看出，地区对应的F=2.08，Sig.=0.154>0.05，日期对应的F=3。04,Sig。=0。073〉0。05，可见，地区和日期单独对销售量都没有显著影响,地区*时间对应的F=19。06,Sig。=0.000〈0。05，所以，地区和日期的交互作用对销售量有影响.
实验报告5
一、实验目的:掌握相关分析方法的操作
二、实验内容：以下是对五百名文化程度代际流动的抽样调查,试求父辈文化和子辈文化之间是否有差异。
三、实验步骤：Kendallt相关分析。原假设为子辈文化和父辈文化之间不存在着等级相关。运用 分析>相关>双变量 进行分析，结果如下:
相关系数
Kendall 的 tau_b
父辈文化程子辈文化程
度 度
1。000 . 500 。594** 。000 500 。594*＊ 。000 500 1.000 . 500 父辈文化程相关系数
度 Sig.（双
侧）
N
子辈文化程相关系数 度 Sig。(双
侧）
N
＊＊。 在置信度(双测）为 0。01 时，相关性是显著的。
四实验结果分析：通过上表可以看出，Kendall’s tau_b=0.594，对应的Sig。=0。000〈0。05，拒绝原假设，可以认为子辈文化和父辈文化之间存在着等级相关。
实验报告6
一、实验目的：掌握非参数检验方法的操作
二、实验内容:某地某一时期出生40名婴儿，其中女婴12名，男婴28名.这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例是否相同
三、实验步骤:单样本二项分布检验.原假设为这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例相同，运用 分析〉非参数检验>二项式 进行分析，结果如下: 二项式检验 婴儿性别 类别 组 1 男 组 2 女 总数 N 28 12 40 观察比例 .70 .30 1.00 检验比例 。50 渐近显著性(双侧） .017a a. 基于 Z 近似值。 四实验结果分析：通过上表可知，40名婴儿中男婴28名，占70％，女婴12名，占30％。SPSS自动计算精确概率Sig.值为0。017，小于0.05,拒绝原假设，可以认为这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例不同，男婴要多于女婴。
实验报告7
一、实验目的：掌握非参数检验方法的操作
二、实验内容:用非参数检验的方法检验工厂规模与信息传递是否有关.
三、实验步骤：两独立样本的曼-惠特尼U检验。原假设为工厂规模与信息传递无关，运用 分析〉非参数检验>两个独立样本 进行分析，结果如下：
检验统计量b
Mann-Whitney U Wilcoxon W Z
渐近显著性(双侧)
信息传递 5。000 15。000 -1。246 .213 精确显著性［2＊(单侧显著性)］ a。 没有对结进行修正。 b. 分组变量: 厂规模 .286a 四实验结果分析：由上表可知，U=5，因为是小样本,看精确概率值Sig.为0.286，大于0。05，不应该拒绝原假设，可以得出工厂规模与信息传递无关.
实验报告8
一、实验目的：掌握非参数检验方法的操作
二、实验内容：分析三个班级成绩的中位值是否存在显著差异。
三、实验步骤:多个独立样本的Median检验。原假设为三个班级成绩的中位值没有显著差异。运用 分析〉非参数检验>K个样本独立检验 进行分析,结果如下: 检验统计量b N 中值 卡方 df 渐近显著性 成绩 45 75.00 9.474a 2 。009 a. 0 个单元 (.0%) 具有小于 5 的期望频率。单元最小期望频率为 6。3。 b. 分组变量： 班级 四实验结果分析:通过上表可知,X^2=9。474，df=2，Sig。值为0。015，小于0。05，拒绝原假设，因此可以认为广告对商品促销起作用。
实验报告9
一、实验目的：掌握非参数检验方法的操作
二、实验内容：各考官评分的一致性如何
三、实验步骤： 多个相关样本的Kendall协同系数检验。原假设为各个考官的评分不一致，运用 分析>非参数检验〉K个相关样本 进行分析，结果如下：
检验统计量 N Kendall Wa 卡方 df 渐近显著性 a。 Kendall 协同系数 四实验结果分析:通过上表可知,Kendall'sW=0.621,Sig。值为0。001，小于0。05，拒绝原假设，可以认为各个考官的评分具有一致性。
5 .621 27。967 9 .001
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