spss練習(xí)作業(yè)具體步驟要點(diǎn)

1、、調(diào)查問卷二、用SPSS Statistics軟件進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析1、某地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的時(shí)間序列圖形。 解：第一步：數(shù)據(jù)來源，如圖1ABCDEGH121990&.61319916.93i1992519935畫T1995血琥B1期91(59199T&傭19981.62111999?.83IS20003151：.32001EL052002SL30.&M3U測(cè)1T2005:E2006LB3B0T?.SS如200B訓(xùn)2130095.75如站921113.99的-卻U19SO.OL軸19901991199219931994199519961957199319®2000M

2、D12002Tim*5GI6 933 4E7.922.378 839.058 081 627.633 518 059.302-EJL第15頁共13頁圖1某地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率Xis截圖2 Spss軟件制作過程截圖3。第二步：將數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件之中，如圖2，制作某地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的時(shí)間序列圖形，如圖耒地區(qū)1990年2012<|; 濟(jì)增氏率時(shí)間序列圖10.00H000 6 42.0i應(yīng)02 IM80 1999 -L暑 1996 1995 -1S94 1-$-ooo-ggggggggco3 45 6 7 8 g a2年份t單位;年圖3某地區(qū)19902012年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的時(shí)間序列圖 第三步，從圖中可

3、以看出，某地區(qū)隨時(shí)間的變化經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)較大。2、用SPSS Statistic進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析解：第一步，按照題目中的要求，隨機(jī)選取了148個(gè)數(shù)據(jù)，如圖4部分?jǐn)?shù)據(jù):性別平均學(xué)分堀點(diǎn)上月工資去年同月工資對(duì)專業(yè)的滿意度|用人單住滿意度|022.63320028003423.073300280035133.303100290033022.9627002BD03413.083300280034032.512700250044123.222600270053123.112800270054112.902500230034112.832600220033022.B23200270055113.222

4、600260043122.B32400220042022.77330028005422.9633D03DD055圖4 Spss隨機(jī)數(shù)據(jù)截圖第二步，根據(jù)要求，對(duì)上月工資進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析，主要包括描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度（見表 1）,繪制直方圖（見圖 5）。表1上月工資描述統(tǒng)計(jì)表（單位：元）集中趨勢(shì)離散趨勢(shì)均值2925極小值1500中值2900極大值4800眾數(shù)2900全距3300和432900標(biāo)準(zhǔn)差496.364偏度數(shù)據(jù)總計(jì)0.165峰度1481.238I JJ i&f“方圖40-30*20-10-Q10002000300040005000JJJ i：«f （單位:兀）圖5

5、上月工資直方圖第三步，分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布狀況。首先，從集中趨勢(shì)來，上個(gè)月平均工資2925元，其中眾數(shù)和中數(shù)也都在 2900元，這說明大部分工資水平在2900左右。其次，從離散趨勢(shì)來看，最高工資4800元，最低工資1500元，最高工資和最低工資相差3300元，標(biāo)準(zhǔn)差為496.364，相差較大。最后，從直方圖來看和評(píng)述統(tǒng)計(jì)表來看，工資在 2900元以上的占多數(shù)?？梢缘脑摰貐^(qū)整體工資水平 大于平均值的占多數(shù)，該地區(qū)工資水平相對(duì)較高。峰度為1.238，偏度為0.165符合正態(tài)分布。三、用SPSS Statistic歎件進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)及回歸分析1、計(jì)算總體中上月平均工資95%的置信區(qū)間（見表 3

6、）。解：總體中上月平均工資分布未知，但是樣本容量大于30,且已知標(biāo)準(zhǔn)誤，所以通過SPSS分析得出總體中上月平均工資 95%的置信區(qū)間，見表 3,假設(shè)；H0 :總體中上月平均工資 95%的不在此在此區(qū)間H1 :總體中上月平均工資 95%的在此區(qū)間表3總體中上月平均工資 95%的置信區(qū)間均值95%的置信區(qū)間下限2844.37Sig.（雙側(cè)）上限3005.630.000答，總體中上月平均工資095的置信區(qū)間為2844.37, 3005.63，p=0.000<0.01,作出這樣的推論正確的概率為0.95，錯(cuò)誤的概率為 0.05。2、檢驗(yàn)?zāi)芊裾J(rèn)為總體中上月平均工資等于2000元。解：在本案例中，要

7、檢驗(yàn)樣本中上月平均工資與總體中上月平均工資（為已知值：2000元）是否存在差異，即某一樣本數(shù)據(jù)與某一確定均值進(jìn)行比較。雖然不知道總體分布是否正態(tài)，但樣本較大（N>30），可以運(yùn)用單樣本 T檢驗(yàn).通過SPSS檢驗(yàn)結(jié)果見（表4、表5）設(shè)；H o： " = 2000Hi:=2000其中，卩表示總體中上月平均工資表4單個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤上月工資1482925.00496.36440.801表5單個(gè)樣本檢驗(yàn)tdfSig.（雙側(cè)）均值差值檢驗(yàn)值上月工資22.6711470.000925.0002000答:作出結(jié)論，均值差值為 925，t=22.671,p=0.000<

8、;0.01，所以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即否認(rèn)總 體中上月的平均工資等于2000元。3、檢驗(yàn)?zāi)芊裾J(rèn)為男生的平均工資大于女生解：兩個(gè)樣本均來自于正態(tài)分布的總體且男女上月工資獨(dú)立，可以進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，（見表6、表7）表6組統(tǒng)計(jì)量性別N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn)誤上月工資男生733156.16442.84051.831女生752700.00441.12950.9372 2假設(shè) 1 : Ho： .2Hi: ：-i2 - ：-2其中，2代表男生總體方差，代表女生總體方差從表7中方差方程的Levene檢驗(yàn)可以看出，F(xiàn)=0.101,P=0.751>0.05,所以不能拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)無顯著差

9、異，所以應(yīng)該選擇方差相等下的T檢驗(yàn)。表7獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程的Levene檢驗(yàn)T檢驗(yàn)FSig.tdfSig.（雙側(cè)）均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差值上假設(shè)方差0.1010.7516.2771460.000456.16472.667月相等工假設(shè)方差6.277145.8590.000456.16472.670資不相等假設(shè)2:Ho：叫i2H1：叫一需 其中卩1代表男生總體平均數(shù)，卩2代表女生總體平均數(shù)，下同作出結(jié)論：從表6、表7中可以看出，男生有 73人，平均工資3156.16元，女生75人，平均工資 2700.00元。t=6.277,且p=0.000<0.001所以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，差異極顯著。根

10、據(jù)表6，可以最后得出結(jié)論，男生平均工資大于女生的結(jié)論。4、一些學(xué)者認(rèn)為，由于經(jīng)濟(jì)不景氣，學(xué)生的平均工資今年和去年相比沒有顯著提高。檢驗(yàn)這一假說。解：根據(jù)題意可知，需要進(jìn)行相關(guān)樣本T檢驗(yàn)，設(shè)：Ho：卩1W卩2H1；卩1 >卩2 同上表8相關(guān)樣本T檢驗(yàn)均值標(biāo)準(zhǔn)差均值標(biāo)準(zhǔn)誤Tdf相關(guān)系數(shù)sig上月工資2925496.36440.801去年同月工資2721.62447.29636.767上月工資&去年同月工資203.378183.10115.50113.5311470.930.000通過表8可知，t=13.531,P=0.000<0.01，所以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即學(xué)生的平均

11、工資今年和去年相比有顯著提高。5、方差分析。（1）使用單因素方差分析的方法檢驗(yàn)：能否認(rèn)為不同學(xué)科的上月平均工資相等。如果不能認(rèn)為全相等，請(qǐng)做多重比較。解：第一步，提出假設(shè)，Ho：不同學(xué)科上月的平均工資是相同的Hi：至少有兩門學(xué)科上個(gè)月的平局工資是相同的經(jīng)過SPSS軟件計(jì)算，見表 9，表9三門學(xué)科上月工資水平方差分析表平方和df均方F顯著性組間372977.8792186488.9390.7540.472組內(nèi)3.584E7145247203.601總數(shù)3.622E7147第二步，決策，F(xiàn)=0.754，P=0.472>0.05，接受 Ho，拒絕 比，三者之間沒有顯著性差異?？梢哉J(rèn)為不 同學(xué)科

12、上月工資水平相同。第三步，多重比較，經(jīng)過Levene檢驗(yàn)（見表10）， p=0.724，方差沒有顯著性差異，方差齊性，經(jīng)過LSD檢驗(yàn)（見表11），P值均大于0.05，所以可以得出同樣的結(jié)論，三門學(xué)科的上月工資水平?jīng)]有差異。表10方差齊性檢驗(yàn)Levene統(tǒng)計(jì)量df1df2顯著性.32321450.724表11多重比較（1）學(xué)科（J）學(xué)科均值差（I-J）標(biāo)準(zhǔn)誤顯著性95%置信區(qū)間下限上限LSD12-112.34899.458.261-308.9284.233-111.912108.528.304-326.41102.5921112.34899.458.261-84.23308.923.43698.

13、038.996-193.33194.2031111.912108.528.304-102.59326.412-.43698.038.996-194.20193.33（2）在方差分析中同時(shí)考慮學(xué)科和性別因素，用雙因素方差分析模型分析學(xué)科和性別對(duì)上月平均工資的 影響。解:第一步，提出假設(shè)，Ho：性別和學(xué)科對(duì)上月工資水平?jīng)]有影響Hi：性別和學(xué)科同時(shí)對(duì)上月工資水平有影響第二步，經(jīng)過SPSS計(jì)算，見表12，表12主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)源df均方FSig.校正模型51603013.8998.071.000性別17202158.04236.263.000學(xué)科2153037.863.771.465性別*學(xué)科2764

14、2.822.038.962總計(jì)148第三步，作出決策性別因素P=0.000<0.01,在0.01水平上差異顯著，所以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，即性別因素對(duì)工 資水平有顯著性影響，和前面結(jié)果一致。學(xué)科因素P=0.465>0.05,在0.05水平上差異不顯著，所以接受原假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)，即學(xué)科因素對(duì) 上月工資水平?jīng)]有影響，和前面結(jié)果一致。性別*學(xué)科p=0.962>0.05,在0.05水平上差異不顯著，所以接受原假設(shè)，拒絕備擇假設(shè)，即學(xué)科和性別因 素同時(shí)對(duì)上月工資水平?jīng)]有影響。6、非參數(shù)檢驗(yàn)。（1）用非參數(shù)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)?zāi)芊裾J(rèn)為男生和女生上月工資的中位數(shù)相等。解：第一步，采用Wil

15、cox on符號(hào)秩檢驗(yàn)中位數(shù)，選擇的原設(shè)與備擇假設(shè)如下：Ho：男生與女生上月工資的中位數(shù)相等；Hi：男生與女生上月工資的中位數(shù)不相等。第二步，通過SPSS軟件計(jì)算，見表13、14表13檢驗(yàn)?zāi)信显鹿べY中位數(shù)是否相等wilcoxon秩和檢驗(yàn)中秩和的計(jì)算結(jié)果N秩均值秩和上月工資男生7394.676911.00女生7554.874115.00總數(shù)148表14 wilcoxon秩和檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值上月工資Mann-Whitney U1265.000Wilcoxon W4115.000Z-5.663漸近顯著性（雙側(cè)）.000精確顯著性（雙側(cè)）.000精確顯著性（單側(cè)）.000點(diǎn)概率.00019.

16、84,說明從樣本看男生上月工第三步，男生上月工資的平均秩為 41.33，女生上月工資的平均秩是資的中位數(shù)要高于女生。用正態(tài)分布計(jì)算時(shí)的M= 1265.000,W=4115.000,Z=-5.663, p=0.000<0.01，可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為男生與女生上月工資中位數(shù)不相等。若進(jìn)行單側(cè)檢驗(yàn)：Ho：男生月收入中位數(shù)小于女生月收入的中位數(shù)；Hi：男生月收入中位數(shù)大于于女生月收入的中位數(shù)。P值為0.000,可以拒絕原假設(shè)。Ho：男生月收入中位數(shù)大于女生月收入的中位數(shù)；Hi：男生月收入中位數(shù)小于女生月收入的中位數(shù)。P值為1-0.000/2 =1，接受原假設(shè)。因此可以認(rèn)為男生上月工資中位數(shù)大于女

17、生上月工資中位數(shù)。（2）用非參數(shù)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)學(xué)生上月工資和去年同月工資的中位數(shù)是否有顯著變化。解：第一步，采用非參數(shù)檢驗(yàn)中的兩個(gè)相關(guān)樣本樣本，選擇的原假設(shè)與備擇假設(shè)如下:Ho：上月工資與去年同月工資差值為0Hi：上月工資與去年同月工資差值不為0第二步，通過SPSS軟件計(jì)算，結(jié)果如表 15、16表15 wilcoxon秩和檢驗(yàn)中秩和的計(jì)算結(jié)果N秩均值秩和去年同月工資-上月工資負(fù)秩10665.466938.50正秩1315.50201.50結(jié)29總數(shù)148表16 wilcoxon秩和檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值去年同月工資-上月工資Z-8.990漸近顯著性（雙側(cè)）.000第三步，作出結(jié)論，由于此樣本為大

18、樣本，應(yīng)該采用漸近顯著性的P值（0.000），小于0.01，拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，則可以認(rèn)為上月工資與去年同月工資有顯著差別。（3）用非參數(shù)檢驗(yàn)方法不同學(xué)科學(xué)生平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的中位數(shù)是否相等。解：第一步，采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)不同學(xué)科學(xué)生平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的中位數(shù)是否相等，原假設(shè)和備擇 假設(shè)設(shè)置如下：Ho：不同學(xué)科學(xué)生平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的中位數(shù)相等；Hi：不同學(xué)科學(xué)生平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的中位數(shù)不相等第二步，通過SPSS軟件計(jì)算結(jié)果如表17、18；表17 Kruskal-Wallis檢驗(yàn)中計(jì)算的各組平均秩學(xué)科N秩均值平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)類4169.39管理類6475.73其他4377.53總數(shù)148表

19、18 Kruskal-Wallis檢驗(yàn)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)卡方.851df2漸近顯著性.653第三步，作出結(jié)論，因?yàn)?p=0.653>0.05，不可拒絕原假設(shè)，認(rèn)為三個(gè)學(xué)科平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的中位數(shù)沒有 顯著差異.。（4）檢驗(yàn)學(xué)生的上月工資是否服從正態(tài)分布。解：第一步，樣本是否來自正態(tài)分布，可用單樣本K-S檢驗(yàn)，原假設(shè)和備擇假設(shè)設(shè)置如下Ho：學(xué)生的上月工資服從正態(tài)分布Hi :學(xué)生的上月工資不服從正態(tài)分布第二步，通過SPSS軟件計(jì)算結(jié)果如表19表 19 單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)上月工資N148Kolmogorov-Smirnov Z0.981漸近顯著性（雙側(cè)）

20、0.291第三步，作出結(jié)論，p=0.291，大于0.05,不能拒絕原假設(shè)，也就是說能認(rèn)為此樣本來自正態(tài)分布。（5）檢驗(yàn)學(xué)生對(duì)專業(yè)的滿意程度是否為離散的均勻分布第一步，采用卡方分布進(jìn)行檢驗(yàn)，H。：學(xué)生對(duì)專業(yè)的滿意程度服從離散的均勻分布H1 :學(xué)生對(duì)專業(yè)的滿意程度不服從離散的均勻分布第二步，通過SPSS軟件計(jì)算結(jié)果表 20、21表20不同專業(yè)滿意度頻數(shù)與期望頻數(shù)觀察數(shù)期望數(shù)殘差非常不滿意429.6-25.6不滿意1729.6-12.6基本滿意4529.615.4比較滿意5229.622.4非常滿意3029.6.4觀察數(shù)期望數(shù)殘差|非常不滿意429.6-25.6不滿意1729.6-12.6基本滿意4

21、529.615.4比較滿意5229.622.4非常滿意3029.6.4總數(shù)148表21卡方分布檢驗(yàn)計(jì)算結(jié)果和相應(yīng)的p值對(duì)專業(yè)的滿意度卡方52.473adf4漸近顯著性0.000第三步，作出結(jié)論，因?yàn)?p=0.000，小于0.01，可以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)認(rèn)為學(xué)生對(duì)專業(yè)的滿 意程度不服從離散的均勻分布。7、回歸分析。（1）計(jì)算上月工資與平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)并作假設(shè)檢驗(yàn)。解：第一步，假設(shè)如下：Ho： T =0Hl：0第二步，通過SPSS計(jì)算，見表22表22上月工資與平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的相關(guān)性Pearson相關(guān)性顯著性（雙側(cè)）N平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)一去年同月工資*.7630.000148第三步，根據(jù)計(jì)算相關(guān)

22、系數(shù)為 0.763，P=0.000<0.01,所以可以拒絕原假設(shè)，在0.01水平上二者顯著相關(guān)。（2）以上月工資為因變量，平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)為自變量做回歸分析，分析模型的擬合效果和假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果（第一次抽樣無法做回歸分析，需要重新抽樣）解：第一步，假設(shè)1，H0 :回歸模型無意義，H1:回歸模型有意義假設(shè)2，Ho；常量為 H1:常量不等于0假設(shè)3，Ho :平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的系數(shù)為0，H1:平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的系數(shù)不等于0第二步，通過SPSS分析，見表 23、24、25表23模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差Durbin-Watson1.764a.584.581346.5812.163表24回歸模型模

23、型平方和df均方FSig.1回歸2.273E712.273E7189.216.000a殘差1.622E7135120118.458總計(jì)3.894E7136表25模型回歸系數(shù)表模型BtSig.1（常量）-661.720269.159-2.458.015平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)1177.97185.63613.756.000隨方圖20-15105-阿歸標(biāo)準(zhǔn)化殘更圖6惻和杯癥化戒薜的顯粧ppm敢點(diǎn)圖|><|山 SWdem 化強(qiáng)x-:-1說明:圖6為殘差的直方圖，圖中殘差的分布基本均勻圖7為殘差的正態(tài)P-P概率圖，圖中散點(diǎn)基本呈直線趨勢(shì)，且并未發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)圖8殘差是否有隨標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值增大而改變的趨勢(shì)。從

24、圖中可以看出分布基本均勻，可以認(rèn)為殘差的方差是齊性的第三步，作出結(jié)論，從表23中可以看出此表為擬合模型的擬合優(yōu)度的情況，其中R方為0.584,Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量為2.163，比較接近2,可以認(rèn)為殘差之間相互獨(dú)立。從表24中可以到F=189.216 .P=0.000，可以認(rèn)為這個(gè)回歸模型是有統(tǒng)計(jì)意義的。從表25中可以得到模型的常量為-661.720，平均學(xué)分點(diǎn)的系數(shù)為1177.971，通過以上綜合分析，最后得出的模型為：月工資=-661.720+1177.971*平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)（3）以上月工資為因變量，平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)和性別為自變量做回歸分析，分析模型的擬合效果和假設(shè)檢驗(yàn) 的結(jié)果。解：第

25、一步假設(shè)1，H0 :回歸模型無意義,假設(shè)2，Ho;常量為假設(shè)3，Ho :平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的系數(shù)為H1:回歸模型有意義H1:常量不等于00，H1:平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)的系數(shù)不等于第二步，通過 SPSS計(jì)算可以得出表26、 27、 28、 29,表26模型匯總c模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差Durbin-Watson1.914b.835.832219.0201.887表27回歸模型模型平方和df均方FSig.1回歸3.252E721.626E7338.928.000殘差6427926.05513447969.597總計(jì)3.894E7136表28模型回歸系數(shù)模型BtSig.1（常量）-137.317174.010-.789.431平均學(xué)分績(jī)點(diǎn)1