《spss上机报告2》由会员分享，可在线阅读，更多相关《spss上机报告2（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、统计分析软件（spss）实验报告序号班级姓名学号日期时间地点2信计1302张温柔413630962015.07.078:00-11:45实验楼102指导教师：刘秀芹实验名称：一、 方差分析与非线性假设检验二、 Spss的相关分析实验任务：1、 入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。从尚无推销经验的应聘人员中随机挑选一部分，并随机将他们分为五个组，每种用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月的推销额，数据略（1） 、利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异？（2）、绘制各组的均值比对图，并利用LSD方法进行多重比较检验。2、为研究某
2、商品在不同地区和不同日期的销售差异性，调查收集了以下日平均销售量数据，数据略（1）选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件。（2）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是否产生了显著影响。（3）地区和日期是否对该商品的销售产生了交互影响？若没有显著的交互影响，则试建立非饱和模型进行分析，并与饱和模型进行对比。3、收集到某商品在不同地区的销售额，销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，数据略（1） 绘制销售额，销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图，如果所绘制的图形不能比较清晰地展示变量之间的关系，应对数据如何处理后再绘图？（2） 选择恰当的统计方法分析销售额
3、与销售价格之间的相关关系。4、为分析不同年龄段人权对某商品的满意程度的异同，通过随机调查收集到以下数据：请选用恰当的非参数假设检验的方法，以恰当的形式组织以下数据，分析不同年龄阶段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致。5、对15家商业企业进行客户满意度调查，同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进行评分，这些数据能否说明企业的客户满意度与综合竞争力存在较强的正相关关系？为什么？6、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系，数据略，绘制散点图，并计算相关系数，说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。数据略7、收集到某商品在不同地区的销售额，销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，绘制
4、销售额，销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图，如果所绘制的图形不能比较清晰地展示变量之间的关系，应对数据如何处理后再绘图？选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之间的相关关系。8、数据 学生成绩一.sav 和 学生成绩二.sav ，任意选择两门成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析，请绘制全部样本以及不同性别下两门成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二条和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟合效果进行评价。实验目的： 学会利用spss从数据间的差异入手，分析哪些因素是影响数据差异的众多因素中的主要因素
5、。理解观测因素、控制因素以及控制变量间的不同水平之间的关系。能够从数据差异的角度分析问题。学会单因素方差分析、多重比较检验等数据分析方法并可以应用。学会客观事物之间的数据相关分析，并可以利用散点图、回归曲线等分析数据关系。运行结果：练习3_1结论：根据单因素方差分析得出这五种推销方法不存在显著性差异。练习3_2（3）销售量日期周一到周三周四到周五周末地区一 5000 6000 4000600080007000400030005000地区二700080008000500050006000 500060004000地区三 3000 2000 4000600060005000 8000 9000 6
6、000结论：如果显著性水平为0.05，由于有关日期和地区的F值大于显著性水平，所以不同地区和不同日期对于该商品没有显著性影响。同时，由于F日期F地区小于显著性水平，所以可以认为不同地区和日期对于该商品销售产生交互作用。4.在全部的2044个样本中，很不满意579个，不满意1153个，满意224个，很满意88个。所以，如果不同年龄段人群对该商品的满意状况分布一致的话，存在很不满意：不满意：满意：很满意579：1153：224：88.使用非参数检验中的卡放检验来分别检验青年、中年、老年人群是否服从以上比例。首先进行加权个案，之后进行卡放检验。青年结论：显著性水平0.000小于0.005，认为青年人
7、满意程度水平不与总体趋势相同。中年：结论：显著性水平0.000小于0.005，认为中年人满意程度水平不与总体趋势相同。老年结论：显著性水平0.003小于0.005，认为老年人满意程度水平不与总体趋势相同。5.相关性客户满意度得分综合竞争力得分客户满意度得分Pearson 相关性1.864*显著性 （双尾）.000N1515综合竞争力得分Pearson 相关性.864*1显著性 （双尾）.000N1515*. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。结论：因为相关系数为0.864，大于0.8，所以客户满意度与加权竞争力之间存在较强的正相关关系。6.相关性人均香烟消耗量1930年每百万男
8、子中死于肺癌的人数人均香烟消耗量1930年Pearson 相关性1.737*显著性 （双尾）.010N1111每百万男子中死于肺癌的人数Pearson 相关性.737*1显著性 （双尾）.010N1111*. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。结论：因为相关系数为0。737，所以香烟消耗量与肺癌死亡率之间存在较强的正相关关系。7.结论：；从趋势线中可以看出，销售价格与销售额之间存在负相关关系，销售价格与家庭收入存在负相关关系，销售额与家庭收入存在正相关关系。如果图形不能清晰的展示变量间关系，应先排除奇异点后再进行拟合。相关性销售额销售价格销售额Pearson 相关性1-.933
9、*显著性 （双尾）.000N1010销售价格Pearson 相关性-.933*1显著性 （双尾）.000N1010*. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。练习4_4 如上图所示，通过散点图，被解释变量poli与chi有一定的线性相关关系，但是图形的拟合效果并不是很好分析讨论：在方差分析的过程中，应先进行数据处理，排除奇异点，方差分析中不同的方法有不同的效果。 而在回归分析中，应选择不同的方法，画出散点图，择其最优进行，并对数据进行预测。相关系数以数值的方式很精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度。回归分析侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，通过散点图得到回归线形状的感性认知，并确定数学函数-回归模型。在回归模型的建立中我们更加可以认识到数据之间的关系与变化规律。心得体会： 在这一节课的学习中，我进一步的掌握了数据处理的两种方法，方差分析以及回归分析。并且学会了有关的应用，可以挑选适当的方法达到完成的目的，懂得了对打数据的处理方法以及技巧，对以后的学习打下了良好的基础。2015年07 月 07 日9
