spss数据分析作业

数据分析方法及软件应用

（作业）

题 目：4、8、13、16题 指导教师：

学 院：交通运输学院 姓 名： 学 号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析

(1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响；

(3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。

解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。

(2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。

步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。

输出：

變異數分析

收率

平方和 df 平均值平方 F 顯著性

群組之間 在群組內 總計 39.083 80.875 119.958 2 21 23 19.542 3.851 5.074 .016 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平

数据分析方法及软件应用

（作业）

题 目：4、8、13、16题 指导教师：

学 院：交通运输学院 姓 名： 学 号：

4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析

(1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响；

(3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。

解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。

(2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。

步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。

输出：

變異數分析

收率

平方和 df 平均值平方 F 顯著性

群組之間 在群組內 總計 39.083 80.875 119.958 2 21 23 19.542 3.851 5.074 .016 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告

一、数据介绍：

本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析

1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量的取值状

况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。

Statistics

Educational

N Valid Missing Gende

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告

一、数据介绍：

本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析

1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量的取值状

况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。

Statistics

Educational

N Valid Missing Gende

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告

一、数据介绍：

本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。

二、数据分析

1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状

况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。

首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下

表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。

其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表 ：

其次对原有数据中的

探究深大学生宿舍居住环境（室内外）与满意度的关系

作者：周慧星（spss）江诗瑶（spss、Gis）秦欣然（spss、Gis）白依鑫（Gis）

一、研究目的和意义

高校学生宿舍是高校建筑类型中一种重要的建筑类型，也是高校建设的重点。虽然它属于公共住宅，其规模和形式并不如其他公共建筑丰富，作为宿舍对学生生活的影响力也无法与一般意义的家庭宿舍相比。但宿舍环境陪伴着学生在学校求学期间的生活、学习以及交往等各个方面，与学生的个人成长是密切相关的。

因此，深圳大学学生对宿舍的环境设计满意度如何？大学生有哪些行为模式和心理特征，它们对学生宿舍的环境设计有哪些需求？基于以上几个问题，做出了以下研究。研究以了解深大学生宿舍的居住环境为基础，通过分发调查问卷收集数据，利用SPSS软件对数据进行详细分析，结合GIS软件对学校各与学生活动相关的建筑分布之间的关系进行探究，为得出相关结论。

二、数据介绍及研究方法

本次分析的数据来自于182份关于深大学生对宿舍环境满意程度情况表。调查对象的选择为随机抽样的方式，被访者多为大二以上本科生，在学校居住的时间较长，对学校的公寓居住状况非常熟悉，能较准确地回答问卷问题。本次问卷按照被调查对象的简况、居住空间的密度、居住环境的个人空间与私

第一章:SPSS概况

社会科学统计软件包-->统计产品和服务解决方案-->IBM SPSS

SPSS可调用R语言的各种统计包或Python的功能模块，实现最新统计方法的调用，增强SPSS的扩展性。

SPSS为各分析阶段提供了丰富的模块功能。常用模块大致分为四个分析阶段:数据处理、描述性分析、推断性分析、探索性分析

SPSS不足之处：虽可以直接导出txt、doc、ppt、xls等文档格式，但通常与数据分析报告风格不符。 SPSS常用窗口:数据窗口(菜单栏、数据视图、变量视图)和输出窗口 菜单栏中“数据”、“转换”用于数据处理相关操作。“分析”用于数据分析相关操作。 数据视图中每一行叫做一个“个案”，每一列叫做“变量”

SPSS数据结果文件默认保存文件格式为spv，而SPSS数据文件默认保存文件格式为sav 对各种统计方法的使用，只要了解统计分析的基本原理，无须通晓统计方法的各种算法

SPSS涵盖了各种统计方法与模型，从简单的描述统计分析方法到复杂的多因素统计分析方法

第二章：数据处理

清洗、抽取、合并、计算、分组、标准化

常用数据类型：字符型数据、数值型数据、日期型数据 字符型数据是一种分类数据，分男女，分省份...

数值型数据是一种特殊的分类

第一章:SPSS概况

社会科学统计软件包-->统计产品和服务解决方案-->IBM SPSS

SPSS可调用R语言的各种统计包或Python的功能模块，实现最新统计方法的调用，增强SPSS的扩展性。

SPSS为各分析阶段提供了丰富的模块功能。常用模块大致分为四个分析阶段:数据处理、描述性分析、推断性分析、探索性分析

SPSS不足之处：虽可以直接导出txt、doc、ppt、xls等文档格式，但通常与数据分析报告风格不符。 SPSS常用窗口:数据窗口(菜单栏、数据视图、变量视图)和输出窗口 菜单栏中“数据”、“转换”用于数据处理相关操作。“分析”用于数据分析相关操作。 数据视图中每一行叫做一个“个案”，每一列叫做“变量”

SPSS数据结果文件默认保存文件格式为spv，而SPSS数据文件默认保存文件格式为sav 对各种统计方法的使用，只要了解统计分析的基本原理，无须通晓统计方法的各种算法

SPSS涵盖了各种统计方法与模型，从简单的描述统计分析方法到复杂的多因素统计分析方法

第二章：数据处理

清洗、抽取、合并、计算、分组、标准化

常用数据类型：字符型数据、数值型数据、日期型数据 字符型数据是一种分类数据，分男女，分省份...

数值型数据是一种特殊的分类

《SPSS原理与运用》练习题

数据对应关系：06-均值检验； 07-方差分析； 08-相关分析； 09-回归分析； 10-非参数检验； 17-作图

1、以data06-03为例，分析身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性。 分析：一个因素有2个水平用独立样本t检验，此题即身高因素有155以上和以下2个水平，因此用独立样本t检验（analyze->compare means->independent-samples T test）。 报告：一、体重①m+s:>=155cm 时, m= 40.838kg; s= 5.117;

<155cm 时, m= 34.133kg；s= 3.816； ②方差齐性检验结果：P=0.198>0.05,说明方差齐性。

③t=4.056; p=0.001 < 0.01,说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有极显著性差异。

二、肺活量①m+s: >=155cm 时,m=2.404; s=0.402;

<155cm 时, m=2.016；s=0.423； ②方差齐性检验结果：P=0.961>0.05,说明方差齐性。

③t=2.512; p=0.018 < 0.05,说明说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有显著性差异。

2、以data06-04为例，判断体育疗法对降低血压是否有效。

分析：比较前后2种情况有无显著差异，用配对样本t检验， (analyze->compare means-> paired-samples T test

第一章 数据描述分析

（一）目的与要求：

掌握利用统计软件求样本的数据特征、数据的分布，并理解所求各统计值的实际意义及作用，能把数据特征及数据分布用以解决实际问题。

掌握正态分布、对数正态分布、威布尔分布、指数分布等几种常见分布的拟合检验方法。 理解相关的本质含义，并会判断几个变量的相关性，掌握几种不同相关性的差别方法；能利用软件输出的结果判断变量的相关性。 （二）重点与难点：

掌握求数据的数字特征的程序结构,并能看懂程序输出的结果。区别不同的程序过程能求得一些相同的结果，但它们的功能上的区别；掌握几种描述数据分布软件处理方法、意义、实际应用；掌握平均数与中位数的区别与优劣；理解并能利用程序计算结果计算上、下截断点，会利用上、下截断点判别一组数据中是否有截断点，会处理异常值。 掌握多元数据的数字特征及相关性的判断，并会应用程序结果。 1.1 某小学60名11岁学生的身高（单位：cm）数据如下： (1) 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度； (2) 计算中位数、下和上四分位数、四分位极差、三均值； (3) 作出直方图； (4) 作出茎叶图； (5) 进行正态W检验（??0.05）；

(6) 进行经验分布函数的?2检验。

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