S SPSS 軟件應用實驗報告
長春工業大學人文學院 140906班
成昊 3 實驗報告 1
一、實驗目得:掌握 SPSS 基本統計分析基本操作 ?二、實驗內容:1、根據上面得數據,制作莖葉圖,并計算出均值與標準差,驗證數據就是否服從正態分布。
2、按規定:銷售收入在 125 萬元以上為先進企業,115~125 萬元為良好企業,105~115 萬元為一般企業,105 萬元以下為落后企業,按先進企業、良好企業、一般企業、落后企業進行分組,編制百分比分布統計表。
三、實驗步驟;利用 分析>描述性統計〉探索,結果如下: 描述性 統計資料
統計資料 標準錯誤 產品銷售額 平均數 116、08 2。440 95% 平均數得信賴區間 下限 111、14
上限 121。01
5% 修整得平均值 115。89
中位數 115。50
變異數 238.122
標準偏差 15、431
最小值 87
最大值 150
範圍 63
內四分位距 21
偏斜度 。233 。374 峰度 —、316 。733 常態檢定
Kolmogorov—Smirnova
Shapiro—Wilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 df 顯著性 產品銷售額 .100 40 、200*
.983 40 .800 *、 這就是 true 顯著得下限。
a、 Lilliefors 顯著更正 產品銷售額 Stem-and-Leaf Plot
Frequency
Stem &
Leaf
2、00
8 、
78
3.00
9 。
257
9、00
10 .
033455788
11.00
11 、
7、00
12 、
0003567
5.00
13 .
05678
2。00
14 、
26
1。00
15 .
0
Stem width:
10
Each leaf:
1 case(s) 分組
次數 百分比 有效得百分比 累積百分比 有效 先進企業 11 27、5 27.5 27。5 良好企業 11 27、5 27。5 55。0 一般企業 9 22.5 22、5 77。5 落后企業 9 22。5 22.5 100、0 總計 40 100、0 100.0
四、實驗結果分析: 1、均值為 116。08、標準差為15。431,正態分布得檢驗 K-S 值為 0.1,Sig。值為0。983〉0、05,因此數據服從正態分布。
2、對40 個企業分組后先進企業占總體比重 27、5%良好企業占總體比重27.5%一般企業占總體比重 22.5%落后企業占總體比重 22。5%先進企業與良好企業占總體比重較大,一般企業與落后企業占總體比重較小。
實驗報告 2 2
一、實驗目得:掌握列聯表(定類變量與定類變量)基本操作 二、實驗內容:1、A、B 車間對廠長得滿意程度就是否有顯著差異 2、如果有計算 τ 系數 三、實驗步驟:首先建立數據庫錄入數據,然后運用 分析〉描述性統計〉交叉表格 進行列聯表分析,做卡方檢驗,結果如下: 車間* * 對廠長得滿意度
交叉列表 計數
對廠長得滿意度 總計 滿意 不滿意 車間 車間A 30 10 40 車間B 20 20 40
總計 50 30 80 卡方測試
數值 df 漸近顯著性 (2 端) 精確顯著性(2 端) 精確顯著性(1 端) 皮爾森 (Pearson) 卡方 5、333a
1 、021
持續更正b
4、320 1 。038
概似比 5.412 1 .020
費雪 (Fisher) 確切檢定
、037 、018 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、預期得計數下限為 15.00。
b。
只針對 2x2 表格進行計算
四、實驗結果分析:此數據為 2*2 列聯表,且 n>40,因此用連續校正卡方檢驗得值 Continuity Correction 為 4.320,對應得 Sig、值為0。038,小于有方向性得測量
數值 漸近標準錯誤a
大約 Tb
大約 顯著性 名義變數對名義變數 Lambda (λ) 對稱 、143 、070 1、865 、062 車間 相依項 、250 、119 1、865 、062 對廠長得滿意度 相依項 、000 、000 、c
、c
Goodman 及 Kruskal tau 車間 相依項 、067 、055
、022d
對廠長得滿意度 相依項 、067 、055
、022d
a、 未使用虛無假設。
b、 正在使用具有虛無假設得漸近標準誤。
c、 無法計算,因為漸近標準誤等於零。
d、 基於卡方近似值
0.05,可以認為車間同廠長得滿意情況就是相關得,相關得 τ 系數為0.067 實驗報告 3
一、實驗目得:掌握參數估計與假設檢驗方法得操作 二、實驗內容:上面得數據就是否證明了先參加實踐對提高平均測試分數得效果顯著 三、實驗步驟:用配對樣本 t 檢驗,原假設為方案 A 與方案 B 對平均測試得成績不存在差異。首先運用數據探測做正態分布檢驗,得到結果如下表:
通過上表可以瞧出,方案 A 與方案B得 p值均大于0。05,表明數據均服從正態分布、滿足配對樣本 t 檢驗得前提假定條件,然后利用 分析>比較平均值〉配對樣本 t 檢驗 進行分析,結果如下: 成對樣本檢定
程對差異數 T df 顯著性 (雙尾) 平均數 標準偏差 標準錯誤平均值 95% 差異數得信賴區間 下限 上限 對組 1 方案 A — 方案B —5、000 11、333 3。584 -13、107 3、107 -1、395 9 、196 四實驗結果分析:通過上表可以瞧出 t=-1、395,Sig.=0、196>0、05,所以,不能拒絕原假設,方案 A 與方案 B 對平均測試得成績不存在差異。
實驗報告 4
一、實驗目得:掌握方差分析方法得操作 二、實驗內容:利用多因素方差分析方法,分析不同地區與不同日期對該商品 得銷售量就是否產生了顯著影響?地區與日期就是否對該商品得銷售產生了交互影響。
三、實驗步驟:運用 分析>一般線性模型>單變量 進行分析。首先進行總體方差就是否相等得方差齊性檢驗。
Le ve e ne ’ s
錯誤共變異等式檢定a a
因變數:
銷售量
F df1 df2 顯著性 、508 8 18 .835 檢定因變數得錯誤共變異在群組內相等得空假設。
常態檢定
Kolmogorov-Smirnova
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 *、 這就是 true 顯著得下限。
a、 Lilliefors 顯著更正
a。
設計:截距 + 地區 + 日期 + 地區 * 日期 通過上表可以瞧出,Sig。=0.835>0。05,所以,總體方差相等,接著瞧方差分析得檢驗結果: 主旨間效果檢定 因變數:
銷售量
來源 第 III 類平方與 df 平均值平方 F 顯著性 局部 Eta 方形 修正得模型 80074074。074a
8 10009259.259 10。810 、000 。828 截距 811259259。259 1 811259259、259 876.160 .000 。980 地區 3851851、852 2 1925925.926 2。080 。154 、188 日期 5629629、630 2 2814814、815 3.040 。073 .252 地區 * 日期 70592592。593 4 17648148。148 19、060 .000 .809 錯誤 16666666、667 18 925925、926
總計 908000000。000 27
校正後總數 96740740。741 26
a。
R 平方 = 。828(調整得 R 平方 = .751) 四、結果分析:通過上表可以瞧出,地區對應得 F=2。08,Sig、=0、154>0、05,日期對應得 F=3.04,Sig。=0。073>0.05,可見,地區與日期單獨對銷售量都沒有顯著影響,地區*時間對應得 F=19。06,Sig.=0.000〈0.05,所以,地區與日期得交互作用對銷售量有影響。
實驗報告 5 5
一、實驗目得:掌握相關分析方法得操作 二、實驗內容:以下就是對五百名文化程度代際流動得抽樣調查,試求父輩文化與子輩文化之間就是否有差異、 三、實驗步驟:Kendallt 相關分析。原假設為子輩文化與父輩文化之間不存在著等級相關。運用 分析>相關>雙變量 進行分析,結果如下: 相關系數
父輩文化程度 子輩文化程度 Kendall 得 tau_b 父輩文化程度 相關系數 1。000 .594**
Sig、(雙側) 。
。000
N 500 500 子輩文化程度 相關系數 、594**
1、000 Sig。(雙側) 、000 。
N 500 500 **、 在置信度(雙測)為 0.01 時,相關性就是顯著得、 四實驗結果分析:通過上表可以瞧出,Kendall’s tau_b=0、594,對應得 Sig。=0。000<0.05,拒絕原假設,可以認為子輩文化與父輩文化之間存在著等級相關。
實驗報告 6
一、實驗目得:掌握非參數檢驗方法得操作 二、實驗內容:某地某一時期出生40 名嬰兒,其中女嬰 12 名,男嬰 28 名。這個地方出生嬰兒得性別比例與通常得男女性別比例就是否相同 三、實驗步驟:單樣本二項分布檢驗。原假設為這個地方出生嬰兒得性別比例與通常得男女性別比例相同,運用 分析>非參數檢驗>二項式 進行分析,結果如下: 二項式檢驗
類別 N 觀察比例 檢驗比例 漸近顯著性(雙側) 嬰兒性別 組 1 男 28 。70 、50 。017a
組 2 女 12 .30
總數
40 1。00
a. 基于 Z 近似值。
四實驗結果分析:通過上表可知,40 名嬰兒中男嬰 28 名,占 70%,女嬰12 名,占30%。SPSS 自動計算精確概率 Sig、值為 0。017,小于 0、05,拒絕原假設,可以認為這個地方出生嬰兒得性別比例與通常得男女性別比例不同,男嬰要多于女嬰。
實驗報告 7 7
一、實驗目得:掌握非參數檢驗方法得操作 二、實驗內容:用非參數檢驗得方法檢驗工廠規模與信息傳遞就是否有關。
三、實驗步驟:兩獨立樣本得曼—惠特尼U檢驗。原假設為工廠規模與信息傳遞無關,運用 分析〉非參數檢驗>兩個獨立樣本 進行分析,結果如下: 檢驗統計量b
信息傳遞 Mann—Whitney U 5、000 Wilcoxon W 15。000
Z -1、246 漸近顯著性(雙側) 、213 精確顯著性[2*(單側顯著性)] 。286a
a。
沒有對結進行修正、 b。
分組變量: 廠規模 四實驗結果分析:由上表可知,U=5,因為就是小樣本,瞧精確概率值 Sig。為 0.286,大于 0.05,不應該拒絕原假設,可以得出工廠規模與信息傳遞無關。
實驗報告 8
一、實驗目得:掌握非參數檢驗方法得操作 二、實驗內容:分析三個班級成績得中位值就是否存在顯著差異、
三、實驗步驟:多個獨立樣本得 Median 檢驗。原假設為三個班級成績得中位值沒有顯著差異。運用 分析>非參數檢驗>K 個樣本獨立檢驗 進行分析,結果如下:
檢驗統計量b b
成績 N 45 中值 75.00 卡方 9、474a
df 2 漸近顯著性 、009 a。
0 個單元 (.0%) 具有小于 5 得期望頻率。單元最小期望頻率為 6、3。
b. 分組變量: 班級 四實驗結果分析:通過上表可知,X^2=9。474,df=2,Sig。值為0、015,小于 0。05,拒絕原假設,因此可以認為廣告對商品促銷起作用、 實驗報告 9 9
一、實驗目得:掌握非參數檢驗方法得操作 二、實驗內容:各考官評分得一致性如何 三、實驗步驟: 多個相關樣本得 Kendall協同系數檢驗。原假設為各個考官得評分不一致,運用 分析>非參數檢驗〉K 個相關樣本 進行分析,結果如下: 檢驗統計量 N 5 Kendall Wa
。621 卡方 27、967
df 9 漸近顯著性 .001 a。
Kendall 協同系數 四實驗結果分析:通過上表可知,Kendall’sW=0。621,Sig、值為0.001,小于0、05,拒絕原假設,可以認為各個考官得評分具有一致性。
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