華理SPSS實驗一講解

1、華東理工大學20132014 學年 第 一 學期 應用統(tǒng)計學 實驗報告1實驗內容：實驗 1 SPSS軟件的安裝與使用1.學會從光盤上安裝SPSS 11.5（或其他版本）熟悉SPSS的安裝過程和安裝過程選項的選擇。初步熟悉SPSS的新界面2.熟悉n 觀察量排序(Sort Cases)n 變量排序(Rake Cases)n 拆分數(shù)據(jù)文件(Split Files) n 分類匯總(Aggregate)n 選擇觀測量(Select Cases) n 描述統(tǒng)計量及統(tǒng)計圖的繪制實驗要求：1. 對“Employee data”進行數(shù)據(jù)整理2. 對第1章的習題4進行描述統(tǒng)計分析教師評語： 教師簽名： 年 月 日

2、實驗報告：一：（1）觀察量排序（Sort Case）Data菜單選擇sort case，按照current salary分類排序，選中current salary卡雙擊放入sort by框中，選擇排列順序：遞增，確認之后即自動分類排序。得到結果如下：（2）變量排序(Rake Case)Transform菜單選擇 rank cases, 按照起始收入（salary begin）對員工號碼（id）進行排序。選中員工號碼（id）放進variable框中，選中起始收入（salary begin）放入by框中,選擇確認。（3）拆分數(shù)據(jù)文件(Split Files)Data 菜單選擇split file，

3、選擇compare by group選項卡。將教育水平（educational level）和性別（gender）放入groups based on選項框內。于是系統(tǒng)便按照第一組別教育水平將所有數(shù)據(jù)按教育水平分成數(shù)類，再按照性別在各教育水平組中分組。最后一共分成了8個大類，每個大類中按照性別分成兩個小類。（4）分類匯總(Aggregate)Data 菜單選擇aggregate，選擇變量為gender，即將gender放入break variables框中，要求根據(jù)gender對salary求和以及對previous exp.求平均。將salary放進aggregate variables 框中

4、，并在function框選擇sum；將previous exp.放入aggregate variables中，選中function框的mean，最后確認。于是生成了一張新表，名為aggr.sav，表為兩行三列，按性別，對工資求和，以及經(jīng)驗求平均。（5）選擇觀測量(Select Cases)Data菜單select cases選項，選中后，會彈出對話框，框中有幾個內容，如下：1.All cases：表示所有的觀察例數(shù)都被選擇，該選項可用于解除先前的選擇；2.If condition is satisfied：表示按指定條件選擇，點擊If.鈕，彈出Select Cases:If對話框，先選擇變量，

5、然后定義條件；3.Random sample of cases：表示對觀察單位進行隨機抽樣，點擊Sample.鈕，彈出Select Cases:Random Sample對話框，有兩種選擇分式，一是大概抽樣（Approximately）即鍵入抽樣比例后由系統(tǒng)隨機抽取，另一是精確抽樣（Exactly）即要求從第幾個觀察值起抽取多少個；4Based on time or case range：表示順序抽樣，點擊Range.鈕，彈出Select Cases:Range對話框，用戶定義從第幾個觀察值抽到第幾個觀察值；5Use filter variable：表示用指定的變量作過濾，用戶先選擇1個變量，

6、系統(tǒng)自動在數(shù)據(jù)管理器中將該變量值為0的觀察單位標上刪除標記，系統(tǒng)對有刪除標記的觀察單位不作分析。若用戶在Select Cases對話框的Unselected Cases Are框中選Deleted項，則系統(tǒng)將刪除所有被標上刪除標記的觀察單位。如用了gender作為標記變量時，gender為0的全部被劃去了。（6）描述統(tǒng)計量及統(tǒng)計圖的繪制樣本均值：針對current salaryStatisticsCurrent SalaryNValid474Missing0Mean$34,419.57樣本方差：StatisticsCurrent SalaryNValid474Missing0Variance2

7、.916E8樣本協(xié)方差：Inter-Item Covariance MatrixCurrent SalaryBeginning SalaryCurrent Salary2.916E81.183E8Beginning Salary1.183E86.195E7樣本相關系數(shù)：CorrelationsCurrent SalaryBeginning SalaryCurrent SalaryPearson Correlation1.880*Sig. (2-tailed).000N474474Beginning SalaryPearson Correlation.880*1Sig. (2-tailed).0

8、00N474474*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).統(tǒng)計圖：散點圖箱線圖：條形圖：二：對第1章的習題4進行描述統(tǒng)計分析樣本均值：Statistics每股收益X1凈資產(chǎn)收益率X2總資產(chǎn)報酬率X3銷售凈利率X4主營業(yè)務增長率X5凈利潤增長率X5NValid101010101010Missing000000Mean-.09120-.04780-.02940-.42840.63340.77970樣本方差：Statistics每股收益X1凈資產(chǎn)收益率X2總資產(chǎn)報酬率X3銷售凈利率X4主營業(yè)務增長率X5凈利潤增長率X5NV

9、alid101010101010Missing000000Variance.564.046.0091.4431.7992.012樣本協(xié)方差：Inter-Item Covariance Matrix每股收益X1凈資產(chǎn)收益率X2總資產(chǎn)報酬率X3銷售凈利率X4主營業(yè)務增長率X5凈利潤增長率X5每股收益X1.564.156.070.488-.358-.308凈資產(chǎn)收益率X2.156.046.020.119-.148-.137總資產(chǎn)報酬率X3.070.020.009.068-.054-.054銷售凈利率X4.488.119.0681.443.038.121主營業(yè)務增長率X5-.358-.148-.054

10、.0381.7991.850凈利潤增長率X5-.308-.137-.054.1211.8502.012樣本相關系數(shù)：Correlations每股收益X1凈資產(chǎn)收益率X2總資產(chǎn)報酬率X3銷售凈利率X4主營業(yè)務增長率X5凈利潤增長率X5每股收益X1Pearson Correlation1.975*.973*.541-.356-.289Sig. (2-tailed).000.000.106.313.418N101010101010凈資產(chǎn)收益率X2Pearson Correlation.975*1.964*.465-.515-.453Sig. (2-tailed).000.000.176.127.18

11、9N101010101010總資產(chǎn)報酬率X3Pearson Correlation.973*.964*1.588-.421-.394Sig. (2-tailed).000.000.074.226.260N101010101010銷售凈利率X4Pearson Correlation.541.465.5881.024.071Sig. (2-tailed).106.176.074.948.846N101010101010主營業(yè)務增長率X5Pearson Correlation-.356-.515-.421.0241.973*Sig. (2-tailed).313.127.226.948.000N101010