spss案例分析

某道路弯道处53车辆减速前观测到的车辆运行速度，试检验车辆运行速度是否服从正态分布。

这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P图和Q-Q图坐车粗略判断，然后利用非参数检验的方法中的单样本K-S检验精确实现。 一、初步判断

1.1绘制直方图

（1）操作步骤

在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）输出结果

通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比，直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外，整体趋势与正态曲线较吻合，说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。 1.2绘制P-P图

（1）操作步骤

在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）结果输出

根据输出的速度的正态P-P图，发现速度均匀分布在正态直线的附近，较多部分与正态直线重合，与直方图的结果一致，说明弯道处车辆减速前的运行速度可能服从正态分布。

二、单样本K-S检验

2.1单样本K-S检验的基本思想

K-S检验能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。

单样本K-S检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，即样本来自的总体服从指定的理论分布。SPSS的理论分布主要包括正态分

SPSS上机实验案例分析

练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。 sample1 No Yes No No No Yes Yes Yes No No sample2 Yes No Yes No No Yes Yes Yes Yes Yes gender 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下： 41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35 根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。

练习三：某行业管理局所属40个企业1999年的产品销售收入数据（单位：万元）如下： 152 105 117 97 124 119 108 88 129 114 105 123 116 115 110 115

SPSS上机实验案例分析

练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。 sample1 No Yes No No No Yes Yes Yes No No sample2 Yes No Yes No No Yes Yes Yes Yes Yes gender 女 女 女 女 女 男 男 男 男 男 练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下： 41 46 35 42 25 36 28 36 29 45 46 37 47 37 34 37 38 37 30 49 34 36 37 39 30 45 44 42 38 43 26 32 43 33 38 36 40 44 44 35 根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。

练习三：某行业管理局所属40个企业1999年的产品销售收入数据（单位：万元）如下： 152 105 117 97 124 119 108 88 129 114 105 123 116 115 110 115

s p s s案例分析报告精

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TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

S p s s分析身高与体重的相互影响一、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：

四、研究的方法：主要是使用spss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以得出分布，在频率对话框的图形选项中，

S P S S因子聚类案例分析

报告

GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

喀什大学实验报告

《多元统计分析SPSS》

实验报告

实验课程：基于SPSS的数据分析

实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室

学院： xxx学院年级专业班： xxx班

学生姓名： xxx 学号： 20131808015 完成时间： 2016年x月x日

开课时间： 2016 至 2017 学年第 1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析

（一）实验目的

本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。

（二

SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析

2011-08-30 11:10

这几天一直在忙电信网上营业厅用户体验优化改版事情，今天将我最近学习SPSS单因素方差分析（ANOVA)分析，今天希望跟大家交流和分享一下：

继续以上一期的样本为例，雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？

样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠 0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）

点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：

从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，

点击“转换”—“重新编码为不同变量” 将a,b"分别用8,9进行替换，得到如下结果”

此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，如下所示：

“ 勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项，和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项点击继续

点击“选项”按钮，如下所

spss实验报告相关分析

1、掌握SPSS 软件进行简单统计分析的一般操作，并对处理结果做出解释；

2、理解相关系数、秩相关系数与偏相关系数的差异，并结合描述性统计分析，综合分析得到的结果；掌握二元变量相关分析；掌握偏相关分析；掌握距离分析；

二 实验内容

题目三：K.K.Smith在烟草杂交繁殖的花上收集到如表8.16所示的数据，要求对以上3组数据两两之

间进行相关分析，以0.05的显著性水平检验相关系数的显著性。（数据来源：《统计软件SPSS系列应用实践篇》 苏金明 ，电子工业出版社；数据文件：data8-5.sav）

实验结果分析：

由上表可知：花枝长与花瓣长的相关系数为0.995>0，说明呈正相关，而相伴概率值sig.=0.000<0.05,因此应拒绝零假设（H0：两变量之间不具相关性），即说明花枝长是受花瓣长显著性正影响的；同理可得，花萼长也是受花瓣长显著性正影响的。花瓣长与花萼长也是受花枝长显著性正影响的，花瓣长与花枝长也受花萼长显著性正影响的。这三个变量在0.05的显著性水平下是显著正相关的。

题目四：试确定1962-1988年安徽省国民收入与城乡居民储蓄存款余额两个变量间的线性相关性，数据如

表8.17所示。（数据来源：《数据统计与

SPSS与数据统计分析期末论文

影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、 数据来源

本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。

二、 频数分析

可靠性统计

克隆巴赫 Alpha

.985

项数 62

对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。

其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。

三、 数据预处理

拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生

SPSS与数据统计分析期末论文

影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、 数据来源

本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。

二、 频数分析

可靠性统计

克隆巴赫 Alpha

.985

项数 62

对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。

其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。

三、 数据预处理

拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生

第6章 方差分析

6.1实验目的

在现实生活中，影响具体某个事物的因素往往很多，我们常常需要正确确定哪些因素的影响是显著的，方差分析（简称为ANOVA）就是解决这一问题的有效方法。由于方差分析在统计分析工作中，是不可或缺的关键性的一个环节，因此掌握方差分析的原理及方法使非常必要的。本实验的目的在于利用方差分析（简称为ANOVA）来进行相关的假设检验和统计决策。具体有以下三个方面：

1.帮助学生深入了解理解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理。理解总离差（SST）、组间平方和（SSR）、组内平方和或残差平方和（SSE）、组间均方差(MSR)、组内均方差(MSE)、自由度、F统计量等基本概念及其相互关系。

2.掌握方差分析的过程：One-Way过程：单因素简单方差分析过程。在Compare Means菜单项中，可以进行单因素方差分析、均值多重比较和相对比较；General Linear Model(简称GLM)过程：GLM过程由Analyze菜单直接调用。这些过程可以完成简单的多因素方差分析和协方差分析，不但可以分析各因素的主效应，还可以分析各因素间的交互效应。

3.增强学生的实践能力，使学生能够利用SPSS统计软件，熟练