SPSS软件实习报告(共37页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上实验一 统计描述1. 均值和均值标准误差问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的均值和均值误差实验步骤：【步骤一】单击“分析”菜单“描述统计”项中的“频率”命令，如图所示【步骤二】弹出“频率”对话框，如下图所示，在对话框左侧的便利列表中选择“小孩年龄”，单击按钮使之添加到“变量”框中【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“集中趋势”中选择“均值”，在“离散”中选择“均值的标准误”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩的平均年龄为5.31岁，均值的标准

2、误差为0.182。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。2. 中位数问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的中位数实验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“集中趋势”中选择“中位数”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的中位数为6。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。3. 众数问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的众数实验步骤：【步骤一】同上【步骤一】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹

3、出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“集中趋势”中选择“众数”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的众数为6。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。4. 全矩问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的全矩实验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“离散”中选择“范围”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的全矩为2。该结果可以在“文件”菜单中选择另

4、存为命令，保存结果。5. 方差和标准差问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的方差和标准差实验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“离散”中选择“标准差”和“方差”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的标准差为0.928，方差为0.862。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。6. 四分位数和十分位数问题1：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的四分位数实验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统

5、计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“百分位值”中选择“四分位数”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的第一个四分位数是4，第二个四分位数是6，第三个四分位数是6。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。问题2：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的十分位数试验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】单击“频率”对话框右侧的“统计量”按钮，弹出如下图所示对话框。选择要统计的项目，在“百分位值”中选择“割点”，在“割点”后面的空白处输入10，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮

6、，SPSS开始计算。试验结果：由以上结果可以看出小孩年龄的十分位数分别是4、4、4.1、5.8、6、6、6、6、6。该结果可以在“文件”菜单中选择另存为命令，保存结果。7. 频数问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的频数分布实验步骤：【步骤一】在“分析”菜单中“描述统计”中选择频率命令，弹出频率对话框，如图所示【步骤二】在对话框左侧的变量列表中选择“小孩年龄”，单击按钮使之添加到变量框中。【步骤三】选择对话框下方的显示频率表格复选框，表示显示频数分布表。单击“确定”按钮，SPSS自动完成计算。试验结果：由以上结果可以看出各个年龄的参赛人数，如4岁的参赛选手有8个，5岁的参赛选手有2个，6岁的参赛

7、选手有16个。8. 峰度问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的峰度实验步骤：【步骤一】在“数据”菜单中选择“加权个案”命令，如图所示【步骤二】在弹出如下图所示的加权个案对话框中，左边的变量表中选择“人数”变量，使其添加到频率变量框中。使人数成为权重变量。单击“确定”按钮，返回到SPSS数据编辑窗口。【步骤三】在“分析”菜单中“描述统计”中选择频率命令，弹出频率对话框，在对话框左侧的变量列表中选择“小孩年龄”，单击按钮使之添加到变量框中。如图所示【步骤四】单击频率对话框右侧的“统计量” 按钮，弹出如图所示对话框。选择要统计的项目，在“分布”中选择“峰度”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击

8、“确定”按钮，SPSS即开始计算试验结果：由上图可以看出个案N为26，峰度为-1.540，峰度小于0，表示本次比赛参赛儿童年龄分布比正态分布高峰更加平缓。9. 偏度问题：求某儿童比赛中参赛小孩的年龄的偏度实验步骤：【步骤一】同上【步骤二】同上【步骤三】同上【步骤四】单击频率对话框右侧的“统计量” 按钮，弹出如图所示对话框。选择要统计的项目，在“分布”中选择“偏度”，选好后单击“继续”按钮返回频率对话框，单击“确定”按钮，SPSS即开始计算试验结果：由上图可以看出个案N为26，偏度为-0.685，偏度小于0，表示本次比赛参赛儿童的年龄的偏度向左偏。实验二 单一样本T检验问题：通过随机抽样得到某次

9、儿童比赛参赛选手的年龄的样本数据，分析本次比赛参赛选手的年龄和上届比赛参赛选手的平均年龄10岁之间是否存在显著性差异。实验步骤：【步骤一】在“分析”菜单“比较均值”项中选择单样本T检验命令，如图所示【步骤二】选择菜单后，出现单样本T检验对话框，如图所示【步骤三】单击“选项”按钮，出现如下图所示的对话框【步骤四】单击“继续”按钮，返回到单样本T检验对话框，单击“确定”按钮，SPSS即完成所需要的计算试验结果：由以上结果可以看出：26个参赛选手的平均年龄为5.31岁，标准差为0.928，均值误差为0.182。本例中的检验均值为10岁，样本均值和检验均值的差为-4.69，计算出的T值为-25.777

10、，相伴概率为0。95%的置信区间为-5.07，-4.32，表示95%的样本差值不在该区间内。假设显著性水平a为0.05，由于相伴概率小于a，因此拒绝原假设，即认为本次儿童比赛的26个参赛选手的平均年龄和上届比赛的平均年龄相比，有显著性差异。实验三 两独立样本T检验问题：比较顾客对同一公司生产的新旧两种产品的满意程度实验步骤：【步骤一】首先在该新旧产品的顾客群中随机调查顾客的满意程度，进行记录。虽然分析的是两个独立样本，但在数据组织时，SPSS要求两个独立样本数据放在一个SPSS变量中，再加上另外一个变量source01，对喜欢不同产品的顾客进行区分。产品满意程度新产品4646445456466

11、6666666旧产品664466107295652445544【步骤二】在“分析”菜单“比较均值”中选择“独立样本T检验”命令，如下图所示【步骤三】在弹出如下图所示的“独立样本T检验”对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择“对产品的满意程度”变量，并添加到检验变量框中。选择“source01”变量，添加到分组变量框中。【步骤四】单击“定义组”按钮，弹出“定义组”对话框，如下图所示。在该对话框中指定标识变量的区分方法。选择使用指定值选项，表示根据标识变量的取值进行区分。在组1中输入0，在组2中输入1。【步骤五】单击“继续”按钮，返回独立样本T检验对话框，单击“确定”按钮，SPSS即开始计算。试验

12、结果：由以上结果可以看出：两种产品20个顾客的平均满意程度分别为5.30和5.05，标准差分别为0.923和2.164，均值误差分别为0.206和0.484 。统计量F的相伴概率为0.037，小于显著性水平0.05，拒绝方差相等的假设，即认为两个学校学生的数学成绩有显著差异。方差相等时T检验结果，统计量T的相伴概率为0.637，大于显著性水平0.05，接受T检验的零假设，也就是说，新旧两种产品的满意程度不存在显著差异。实验四 单因素方差分析问题：比较A、B、C三个电池生产企业生产的电池质量实验步骤：【步骤一】在“分析”菜单“比较均值”中选择单因素方差分析命令，如下图所示。【步骤二】在弹出的如下

13、图所示的单因素方差分析对话框中，从左侧的变量列表中选择“电池寿命” 变量，使之添加到因变量列表框中，选择“组别”变量，使之添加到“因子”框中。【步骤三】单击“选项”按钮，出现单因素ANOVA：选项对话柜，如下图所示。【步骤四】单击单因素方差分析话框中的“两两比较”按钮，打开单因素ANOVA：两两比较对话框，如下图所示。在其中选择LSD显著性检验法。【步骤五】单击“继续”按钮，返回单因素方差分析对话框，单击“确定”按钮，SPSS即开始计算。试验结果：由以上结果可知，三个电池生产企业生产的电池使用寿命的均值有显著性差异。0号代表的企业与2号代表的企业之间生产的电池使用寿命有显著性差异，1号代表的企

14、业与2号代表的企业之间生产的电池的使用寿命有显著性差异。试验五 相关分析1、 二元定矩变量的相关分析问题：研究顾客对某公司生产的新产品和旧产品的满意程度之间是否具有相关性实验步骤：【步骤一】在“分析”菜单“相关”中选择“双变量”命令，如下图所示。【步骤二】在弹出的如下图所示“双变量相关”对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“对新产品的满意程度”和“对旧产品的满意程度”变量，单击 按钮使这两个变量进入变量框。【步骤三】单击“选项”按钮，出现双变量相关性：选项对话框，如下图所示。选择“均值和标准差”和“按对排除个案”项，单击“继续”按钮，返回双变量相关对话框，单击“确定”按钮，则可得到SPS

15、S相关分析的结果。试验结果：从以上结果可以得出第一个表格所有人（n=20）的对新产品的平均满意程度（5.30）、对新产品的满意程度的标准差（0.923）、对旧产品的平均满意程度（5.05）和对旧产品的满意程度的标准差（2.164）。第二个表格则是所要求的相关系数，它以一个矩阵的形式表示。从中可以看出，对新产品的满意程度和对旧产品的满意程度的相关系数为-0.245。即对新旧两种产品的满意程度相关性显著且为负相关。2、 二元定序变量的相关分析问题：某英语老师先后两次对其班级学生同一篇作文加以评分，两次成绩分别记为变量“作文1”和“作文2”。问两次评分的等级相关有多大，是否达到显著水平？实验步骤：【

16、步骤一】在“分析”菜单“相关”中选择“双变量”命令，如下图所示。【步骤二】在弹出如下图所示的双变量相关对话框中，从对话框左侧的变量列表中分别选择“作文1”和“作文2”变量，单击按钮使这两个变量添加到变量框。在相关系数框中选择Spearman和Kendall的 tua-b等级相关系数；在显著性检验框中选择相关系数的“双侧检验”，选中“标记显著性相关”选项，则相关分析结果中将不显示统计检验的相伴概率，而以星号（*）显示。如下图。【步骤三】单击“确定”按钮，SPSS开始计算Spearman和Kendall的tua-b等级相关系数。试验结果：从结果中可以看出，英语老师两次评分的Spearman和Ken

17、dall的tua-b等级相关系数分别为-0.271和-0.338。即两次评分显著相关，且为负相关。实验六 读后感通过学习国有商业银行企业不良贷款的主因子分析这篇论文，我对不良贷款这个问题有了大致的了解。这篇论文首先在银行企业不良贷款成因的研究成果进行回顾梳理基础上，从探究现行发展环境下，影响企业不良贷款的主要原因的角度，通过对国有商业银行贷款部的中高层访谈问卷调查，运用探索性因子分析模型，对不良贷款的主成因进行萃取和诠释，最后构建银行业不良贷款的成因层次构面，以支持国有商业银行授信决策之依据。不良贷款成因与对策研究始终为业界研究的热点，中国经济改革20多年以来，国有商业银行企业不良贷款的成因构

18、成因素发生了很大变化，其成因可归于宏观经济环境、银行信贷管理体系、企业经营管理与信用体系三个主流构面。本论文运用实证研究方法，揭示现行发展阶段呈现四个变化特点：1、企业经营层出现问题已成为不良贷款新增问题主因；2、银行贷款管理与决策失误依然存在；3、企业财务管理发生偏差日益突出；4、政府行政性干预贷款因素已由最重要起因转变为非重要起因。正常性不良贷款主要源于正常的经济活动，存在市场风险、经营风险，银行因此不得不承受由于经济环境变化。企业面临经营困境所带来的正常的不良贷款，通过提高银行贷款管理与决策水平，唯有加强银行授信环节的管理、提高审核能力与人员培养，可以降低这部分的不良贷款。非正常性不良贷

19、款源于我国转型、改制等发展进程中所特有制度性政策性因素引发的非正常的不良贷款，需要逐步完善我国的社会主义市场经济体系，一方面建立其健全的法制与规则，保持政策的科学性与连续性和可实施性，另一方面必然构建起一套完整的信用体系，建立和完善公司内部治理结构。在陕西区域经济发展水平的聚类分析这篇论文里，以陕西省十个地级市及杨凌示范区为研究对象，选取反映区域经济发展水平的重要指标，通过对原始数据的采集处理，运用系统积累分析的方法对社会经济发展水平进行聚类，最终将陕西省各地级市的经济发展水平划分为5类，分别进行客观评价，并就经济发展不平衡的现状提出了一些相应的对策建议，以期为有关部门的政策制定提供参考。对陕

20、西省的11个地区进行经济区划分，可分为5类。第一类是西安，第二类是延安，第三类是杨凌，第四类是宝鸡、榆林、和铜川，第五类包括咸阳、汉中、安康、渭南和商洛。以西安为中心的关中地区处于全省经济的主导位置，全省的经济发展呈现“北强、中快、南弱”的格局。关中地区目前应重点发展壮大电子信息、现代生物与医药、机电一体化等在全国处于领先位置的高新技术，带动整个工业结构的优化与升级，同时以果业、畜牧业和旅游业产业化为突破口，全面推进农业经济结构调整和第三产业发展。陕南地区应加强汉江航运和梯级水电站的建设，建成与长江通航的黄金水道，以汉中、安康、商洛三个城市为中心，集中力量建设汉江工业走廊，加强与长江经济带的联

21、合合作，使陕南经济融入长江经济带的辐射圈。陕北地区应加快能源重化工业基地建设，还应充分利用陕北的黄河奇观、革命圣地、黄土大漠等旅游资源，以旅游为契机，带动陕北地区第三产业的快速发展。在对我国区域金融发展的聚类分析这篇论文里，在对我国31个省在三个时段上的金融发展水平进行比较分析的基础上，认为东部地区金融发展水平呈平稳上升是因为金融水平随着经济的发展一同提高，西部地区金融发展水平整体下降是因为经济的相对落后、金融资源的贫乏以及货币政策的滞后。由于金融发展主要包括金融中介发展和股票市场发展两部分，现以各地区全部金融机构的存贷款余额及保险费收入作为衡量金融中介机构发展水平的指标，以各地区上市公司的数

22、量和上市公司的股本总额作为反映股票市场发展水平的指标。经过分析，第一类为金融发展水平极发达地区；第二类为金融发展水平较发达地区；第三类为金融发展水平落后地区。在第一类地区中，北京和广东的金融发展水平呈大幅度上升状态，辽宁、山东、江苏、上海的金融发展水平比较平稳。我国培育国际金融中心的目标应定位于北京、上海两地。然后根据两者具体的地理位置、经济环境及国际影响等诸多因素综合考虑，选择其一加以重点支持。在第二类地区中，除湖北、河北、湖南的金融发展水平有上升趋势之外，其他省的金融发展水平均有不同程度的下降。河北和福建的地理位置良好，有良好的优惠政策，形成了一定的金融发展的积淀，现在他们面临的问题是如何

23、启动金融发展的后续动力。另外中央银行也应该实施灵活的、有效地、有差别的区域货币政策，协调中部各省区经济发展，尤其为经济、金融法发展水平下降的省区创造宽松的政策。第三类地区中比较突出的是天津。天津劳动力发展不容乐观，经济区位在全国的重要性也日益衰减，如何利用良好的区位和北京的辐射力再续辉煌是天津市迫切需要考虑的问题。在金融发展落后的地区更应加快发展投资银行业务，活跃股票市场、债券市场，能有效促进金融发展。同时，可以为区域内企业兼并重组和资本运营提供中介。通过这次实习，我学习到了很多，巩固并检验了我的统计知识，知道了统计工作是一项具有创造性的活动。实习期间，我利用这次难得的机会，严格要求自己，虚心向同学请教，每天按时报到，认真学习统计专业知识，阅读了很多统计方面的论文，进一步掌握了统计技能，从而巩固了自己所学的知识。同时，在短暂的实习期间，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，书本上的知识，一旦接触到实际，我就感到无处下手。因此在以后的学习中，我会更加努力，让自己掌握更多专业知识，更好的运用统计学这门科学。最后，感谢学校和老师给了我这次宝贵的实习经历，我以后一定不会辜负学校的苦心，会更加努力的。专心-专注-专业