SPSS相關分析實驗報告

1、SPSS®關分析實驗報告篇一： spss 對數(shù)據(jù)進行相關性分析實驗報告實驗一1 . 實驗目的掌握用 spss 軟件對數(shù)據(jù)進行相關性分析，熟悉其操作過程，并能分析其結果。2 . 實驗原理相關性分析是考察兩個變量之間線性關系的一種統(tǒng)計分析方法。更精確地說，當一個變量發(fā)生變化時，另一個變量如何變化，此時就需要通過計算相關系數(shù)來做深入的定量考察。 P 值是針對原假設H0： 假設兩變量無線性相關而言的。一般假設檢驗的顯著性水平為0.05 ， 你只需要拿p 值和 0.05進行比較：如果 p值小于0.05 ,就拒絕原假設 H0,說明兩變量有線性相關的關系，他們無線性相關的可能性小于0.05 ；如果

2、大于0.05，則一般認為無線性相關關系，至于相關的程度則要看相關系數(shù)R值，r越大，說明越相關。越小，則相關程度越低。而偏相關分析是指當兩個變量同時與第三個變量相關時，將第三個變量的影響剔除，只分析另外兩個變量之間相關程度的過程，其檢驗過程與相關分析相似。三、實驗內(nèi)容掌握使用spss 軟件對數(shù)據(jù)進行相關性分析，從變量之間的相關關系，尋求與人均食品支出密切相關的因素。(1) 檢驗人均食品支出與糧價和人均收入之間的相關關系。a. 打開 spss 軟件，輸入“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)。b. 在 spssd 的菜單欄中選擇點擊，彈出一個對話窗口。c. 在對話窗口中點擊ok, 系統(tǒng)輸出結果，如下表。從表中可

3、以看出，人均食品支出與人均收入之間的相關系數(shù)為 0.921 ， t 檢驗的顯著性概率為0.0000.01 ， 拒絕零假設，表明兩個變量之間顯著相關。人均食品支出與糧食平均單價之間的相關系數(shù)為0.730 ， t 檢驗的顯著性概率為0.0000.01 ，拒絕零假設，表明兩個變量之間也顯著相關。(2) 研究人均食品支出與人均收入之間的偏相關關系。讀入數(shù)據(jù)后：A. 點擊系統(tǒng)彈出一個對話窗口。B.點擊OK,系統(tǒng)輸生結果，如下表。從表中可以看出，人均食品支出與人均收入的偏相關系數(shù)為 0.8665 ，顯著性概率p=0.0000.01 ，說明在剔除了糧食單價的影響后，人均食品支出與人均收入依然有顯著性關系，并

4、且0.86650.921 ，說明它們之間的顯著性關系稍有減弱。 通過相關關系與偏相關關系的比較可以得知：在糧價的影響下，人均收入對人均食品支出的影響更大。三、實驗總結1、熟悉了用spss 軟件對數(shù)據(jù)進行相關性分析，熟悉其操作過程。2、通過spss 軟件輸出的數(shù)據(jù)結果并能夠分析其相互之間的關系，并且解決實際問題。3、充分理解了相關性分析的應用原理。實驗二 一、實驗目的掌握用 spss 軟件對數(shù)據(jù)進行分析，用K-S 檢驗單一樣本是否來自某一特定分布，熟悉其操作過程，并能分析其結果。二、實驗原理K-S 檢驗方法能夠利用樣本數(shù)據(jù)推斷樣本來自的總體是否服從某一理論分布，是一種擬合優(yōu)度的檢驗方法，適用于探

5、索連續(xù)型隨機變量的分布。單樣本K-S 檢驗的原假設是：樣本來自得總體與指定的理論分布無顯著差異,SPSS的理論分布主要包括正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布和泊松分布等。它的假設檢驗問題：H0: 樣本所來自的總體分布服從某特定分布H1:樣本所來自的總體分布不服從莫特定分布k-s 檢驗是一種非常實用的檢驗數(shù)據(jù)分布的方法，應該熟練掌握。二 . 實驗內(nèi)容用 k-s 檢驗“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)中的人均收入服從什么分布，并且了解k-s 檢驗的操作過程和原理。A. 打開spss 軟件，輸入“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)。B. 點擊nonparametric tests1-sample k-s, 系統(tǒng)彈出一個對話窗口

6、。C.點擊OK,系統(tǒng)輸生結果，如下表。在上面有四個檢驗，Test1 是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從標準正態(tài)分布，從表中可看由T檢驗的顯著性概率為 0.1400.05,接受零假設，即這組數(shù)據(jù)服從標準正態(tài)分布。Test2 是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從均勻分布，從表中可看出T 檢驗的顯著性概率為 0.0000.05, 拒絕零假設，即這組數(shù)據(jù)不服從均勻分布。 Test3 是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從指數(shù)分布，從表中可看出 T 檢驗的顯著性概率為0.0000.05, 拒絕零假設，即這組數(shù)據(jù)不服從指數(shù)分布。Test4 是檢驗這組數(shù)據(jù)是否服從泊松分布，從表中可看由T檢驗的顯著性概率為 0.0000.05,拒絕零 假設，即這組數(shù)

7、據(jù)不服從泊松分布。三、實驗總結k-s 檢驗方法是以樣本數(shù)據(jù)的累計頻數(shù)分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。篇二：SPSS1關分析實驗報告實驗報告 學生姓名： 一、實驗室名稱： 二、實驗項目名稱： 相關分析 三、實驗原理 相關關系是不完全確定的隨機關系。在相關關系的情況下，當一個或幾個相互聯(lián)系的變量取一定值得時候，與之相應的另一變量的值雖然不確定，但它仍然按照某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化。按照數(shù)據(jù)度量的尺度不同，相關分析的方法也不同，連續(xù)變量之間的相關性常用Pearson 簡單相關系數(shù)測定；定序變量的相關系數(shù)常用Spearman 秩相關系數(shù)和Kendall 秩相

8、關系數(shù)測定；定類變量的相關分析要使用列連表分析法。四、實驗目的理解相關分析的基本原理，掌握在 SPSS軟件中相關分 析的主要參數(shù)設置及其含義，掌握 SPSS軟件分析結果的含 義及其分析。五、實驗內(nèi)容及步驟實驗內(nèi)容：以雇員表為例，共有474 條數(shù)據(jù)，運用相關分析方法對變量間的相關關系進行分析。1）分析性別與工資之間是否存在相關關系。2）分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。實驗要求：掌握相關分析方法的計算思路及其在SPSS環(huán)境下的操作方法，掌握輸出結果的解釋。1. 分析性別與工資之間是否存在相關關系。分析： 性別屬于定類變量，是離散值，因使用卡方檢驗。Step1. 操作為 Analyze Descriptive Statistics CrosstabsStep2.將性別（Gender）和收入（Current Salary ）分 別移入Rows歹U表框和Columns列表框。Step3. 單擊 Statistics 按鈕，在彈出的子對話框中選 中默認的Chi-square ，進行卡方檢驗。退回到主對話框，單擊 ok。2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關關系。分析：教育程度為定序變量，工資為連續(xù)變量，可使用S