2022年spss案例分析报告 .pdf

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1、Spss分析身高与体重的相互影响姓名：刘海艳班级：11 电商班学号：14113201683 序号：26 一、 案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包括编号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。二、 研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。三、 下面是数据来源：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 4 页 - - - - - - - - - 四、 研究的方法：主要是使用sp

2、ss中的描述统计分析和线性回归分析；在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。五、 研究的结果：1) 描述分析：打开文件“某班 23 名同学的身高、体重、年龄数据” ，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg，最大值为 23kg，平均体重为 17.7167kg。身高最小值为 105cm，最大值为116cm，平均身高为 108.85cm。以身高为例子， 选择描述中的频率选项可

3、以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 4 页 - - - - - - - - - 从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中 108cm左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。2) 线性回归分析：选择分析回归线性，在弹出的对话框中，以身高作为自变量，体重作为因变量，结果如下：名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - -

4、- - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 4 页 - - - - - - - - - 从表中可以得出。 R=0.223, 即两者具有弱相关性。从 图 表 中 ， 可 以 看 出 它 们 之 间 的 线 性 关 系 大 概 可 以 表 示 为y=-0.139x+2.617 六、 研究结论：从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的，也就是弱相关性。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 4 页 - - - - - - - - -