管理統(tǒng)計學基于SPSS軟件應用信息管理實驗報告

1、實驗報告2013-2014學年第2學期科目名稱：管理統(tǒng)計學-基于spss件應用指導老師：謝卓班 級：信息管理1201班學 號：姓 名： 何婷成 績：湖南工業(yè)大學財經學院實驗一【實驗名稱】：數據的整理和顯示【實驗時間】：201年4月4日【實驗目的】：1 .熟練數據整理方法2 . 了解數據整理后展示方式【實驗內容及要求】：用SPS漱件對某人空公司38名職員性別和工資情況的調查數據進行頻次模塊分析等?！緦嶒炦^程及結果】：(1)將數據文件按income和gender排名次。(2)對gender和salary進行頻次模塊分析統(tǒng)計量gendersalaryN 后效380380gender頻率百分比啟效百分

2、比累積白分比啟效F13M25合計38salary啟效百分累積百分頻率百分比比比有效 $16,9501$21,1501$21,4501$21,7501$21,9002$24,0002$26,2501$27,3001$27,7501$27,9001$28,3501$29,1001$30,3001$31,0501$31,2001$31,3502$32,1001$32,5501$35,1001111111111111111138$36,000$36,150$38,850$40,200$40,800$42,000$42,300$45,000$46,000$57,000$60,375$81,250$92,

3、000$103,750$110,625$135,000合計案例處理摘要案例有效以失合計百分比N百日比N百分比salary38而。立0.0%38 1100.0%描逑統(tǒng)計里標準誤salary 均值4421.59*44.055均值的躬明置信區(qū)間 下限$392.23上限S51O.8S5%位整均值$339,33中值1317.25方差73751 ,25標準差5271 573極小值S170極大值31萬0范圍$1 Jgl四分位能$1592064,393睚度3第4了皿(3)畫出salary/100(取整后)莖葉圖salarysalary StnfandLeaf FlotFrequencyStem. ,&Lea-

4、fLS1 .S7.002 .11111446.002 .6777897.003 .01111224.00356684. 004 .00222.004 .55.005 .l,G05 .rr i1.005 .a5. 00 Ix-treme s(=813)Steji width：100Each laf ：1case is)【結果分析、體會和收獲】：通過本次的學習，對 SPSSt了初步的了解、對一些數據的導入、變量的設置以及簡單的數據分析等基本操作已經熟練掌握;但還有很多不足，對尸些復雜的分析不能完全理解。不過我會慢慢的學習，是自己可以理解的透徹，并熟練的掌握。實驗二【實驗名稱】：某年全國31個省、市

5、、自治區(qū)的 GD瞰據分析大學生月平均生活費支出的調查數據【實驗時間】：【實驗目的】：求數據平均值、中位數、標準差、峰度、偏度、排序和檢驗置信區(qū)間【實驗內容及要求】：1、求出GDP的平均值、人均 GDP的平均值、中位數、標準差、峰度、偏度、前五位及后五位的省份，并作出莖葉圖、檢驗人均GDP勺95%勺置信區(qū)間,根據得到的特征值對該年中國 GD濟口人均GDP情況作出簡要分析陳述。2、根據95%的置信水平估計：全校本科學生平均月生活費支出的置信區(qū)間。得到求的均值為2、人均GDP勺平均值定義新變量人均GDP計算變量：人均GDP=GDP/人口coMPirr 人均g加二f值 / 人口. execute.3、

6、求人均GDP勺平均值、中位數、標準差、峰度和偏度在分析-描述統(tǒng)計一描述里面在選項里面選中均值、標準差、峰度和偏度，點繼續(xù)、確定統(tǒng)計里人均GDPN有效以中值標淮差偏度偏度的標定裝噓度幅度的標準設313 ,6462 21 47 2.27Q ,4215.S71 因1所以中位數為4、求出人均GD項五位及后五位的省份即對所有省份人均GDRS行排序點擊確定，得到前五位的省份是1上海540016743 232北京313013822 263天津190010011 904浙江740046771 585江蘇1000074381 34后五位的省份是27江西22004140.53廣百220044S9.4929甘肅11

7、002562.4330內縈古950237640MM貴州;110035255、并作出莖葉圖、檢驗人均 GDP95%勺置信區(qū)間在分析-描述統(tǒng)計-探索里面在統(tǒng)計量里響H里情唯ift3547.1 053i ,3Q3均低的fi瓦咻 理信區(qū)前 EE2 11.86上齦4B32 365%停空咐偏3326 07中值2 2DH OQ/D(fc TO 2 7際也深2 0Se.5 ri恨小叱1 6 0恨大（11 10 0 0意出1 口日 5 日四分位JBF34 0 0葡度n. a 1421岫度.fiS3021案例處理摘要案例宵效合計N百分比N百分比N百分比億31100.0%00%311口由里A 均 QDP31W0.0

8、3fe0.%31100.0%人通口ML&1 1 b.1 1 U EN上為出舊口 口七%xu瓜mrim.6H36Id勺自百修:ffi!，名芷1.H33S.B4Q2.SUU畤.在安S3 1 =2-3)Ste.undth:1.00Eachleaf；1 case(3)6根據得到的特征值對該年中國 GD林口人均GDP情況作出簡要分析陳述。GDP勺值的高低并不決定人均 GDP勺高低，因為人均GD噂于GDP除以人數，GDP 人均GD所口人數共同作用。所以一個地區(qū)的 GDP值很高 也不能說明該地的人均 GDP很身。二、大學生日常生活費支出及生活費來源狀況f1I!III15*i1 H予總3大聲叫小1 iJOQ

9、口幻之R1 SHLIU*大山網Euoa oo3* H UkU1 COO OG OO DO GOO CIOtc口口 acG OO . OO6 00 OC falOO. oc- I M I I If itJOO oc3中不申中士中小中*1:三”3籃盤北二 A*寫。Q Od 口 Q 心6 00 . OC 300 OC fiOO OCI OO CHJ 芻 00 口 COO DC fiOO DO1 .1 1 12OD 1 搬中、帖帝1ODO OO28572gl也中村沁卉T600 0CNQ 0 1 榔中門、ME卉TdOO 007OD14D中,I、皿市日口Q OO200 11中四市6DO OO2口口1 短中

10、小城市600.00中|工域幣6DOOO中村工她比SOO004痂土性已Soo以銷地區(qū)事口00QP6G女200多通地后600 002召7打?001 W與手而地（H3S0 00Z6S立2口口1蜘工4A 1也IX300 OQ立zooite-也 1E3 00 OO工口立2100 lira事，*.他官d 口口 OO271玄2口0寸短地但4 00.00272200 1 圾鄉(xiāng)出地區(qū)500 00f曰1.根據95%的置信水平估計：全校本科學生平均月生活費支出的置信區(qū)間在分析-描述統(tǒng)計-探索里面，得到EWIIIIE VAR IAEL E 二平均月生產費支出 /PLOT BOXPLOT SJILEAF /COMPAR

11、E GROUPS /5TATL5TIC 5 DE SCRIFHVE5 /CIWTERVA1 95 Aqssing LISUISE /toTOTAL.4瀏覽數據集S案制處理摘要案例有效缺失合計M百分比h百分比M百分比元m1000Sb0口猊272100.0%虹訃堡元均電弓咕口勺除白1 4.7bU9E場誼的36%置信區(qū)向5 6 5.97 6 D上眼5受偏整冏百58259S0中曲snn 0000力差aaa4.s3標隆堂243 44392小曲1D0.0D能大值2500.00能鬧2 4叩 QU四竹近距237.50偏一2.18114Sm12.0H1204【結果分析、體會和收獲】：通過本次學習，在spssa件

12、中認識到了求均值、中位數、平均數等一系列的應用，通過兩次操作，更加深層了解 spssa件。實驗三一、實驗目的與要求1 .熟練掌握T僉驗的spsSI作2 .學會利用T僉驗方法解決身邊的實際問題二、實驗原理1.假設檢驗的基本原理三、實驗演示內容與步驟1 .某項分析希望通過隨機調查收集到的26家保險公司人員構成的數據 (見數據文件:保險公司人員工程情況.sav),對保險公司從業(yè)人員受高等教育的程度和年輕化的程度 進行推斷。該分析的兩個原假設為：(1)保險公司具有高等教育水平的員工比例的平均值不低于，即HL:醫(yī)二(2)年青人比例的平均值與無顯著差異，即 醫(yī)=設 a =2 .分析某班級學生的高考數學成績

13、是否存在性別上的差異。數據如表所示： 某班級學生的高考數學成績性別數學成績男(n = 85 89 75 58 86 80 78 76 84 89 99 95 82 8718）60 85 75 80女 （n = 92 96 86 83 78 87 70 65 70 65 70 78 72 5612）3 .為了研究某種減肥茶是否具有明顯的減肥效果，某減肥茶生產廠商對 35名肥胖志愿者進行了減肥跟蹤調研（見數據文件：減肥茶.sav ） o首先將其喝茶前的體重記錄下來，三個月后再依次將這 35名志愿者喝茶后的體重記錄下來。通過這兩組樣本數據對比分析，推斷減肥茶是否具有明顯的減肥作用。4 .對數據文件“

14、 CH6考試及格問題.sav”中，20題，30題，40題的情況進行二項分布的參數檢驗，并解釋結果（設a=）實驗四【實驗名稱】：spss非參數檢驗【實驗時間】：2014年4月25日【實驗目的】：3.驗證spss非參數檢驗【實驗內容及要求】：用SPS漱件檢驗兩個獨立，兩個相關樣本分布是否相同；一組樣本的總體分布是否與猜想的分布相同?！緦嶒炦^程及結果】：1.收集一批周歲兒童身高的樣本數據（見兒童身高.SAV）,利用樣本數據推斷周歲兒童總體身高是否與正態(tài)分布有顯著差異。（K-S檢驗）* NP檢驗徽據集 Li C： UseisAdninistratcx AppD at a L al Temp； HZSD

15、. 83 3333HZ$D. 873. 333J L童身高.sav單樣本 Kolmogorov-SiTtirnw 珞驗周羅J Lt的身 之N21正態(tài)密教.山均值71.8571標準差3.97351最極就差翔絕對值204正?Q4貢-.110Koimogc row- Smt no* z.936附近顯著怪糊?側）,344a檢量分布為正態(tài)分布h粗擅顫裾計苴潺到。顯著性概率p=,表明樣本與正態(tài)分布沒有顯著差異2.為檢驗某種新的訓練方法是否有助于提高跳遠運動員的成績（ 見訓練成績.SAV）, 收集到10名跳遠運動員在使用新訓練方法前后的跳遠最好成績。 這樣得到了兩個配對 樣本，在對總體分布不作任何假設的條件

16、下， 推斷新方法訓練前后是否存在顯著差異。NPa r檢驗效據集口 C: Us er s Adnlni s tr at ar AppD ai aL i c al .Temp HZ$U. 87 1 3333HZtD.BF3. 333寸田1 將成緣.沮，Wilcoxon帶符號鐵檢臉N帙劃f糕和加練后成端履除葡成殖兔秩4750*。0正俄加5 14gsoo結110總數f 0白.UI縱后頰V訓躋前成婚 hU|然后成篇=譏除前曲有 匕調維后碗二山膝前或暴檢驗統(tǒng)計量b訓練后成績-訓練前成績Z-1.599 a漸近顯著性.110（雙側）a.基于負秩。b. Wilcoxon帶符號秩檢符號檢驗頻率N訓練后成猜訓練前成

17、焦 負差分a 正差分匕 鏟21110司訓練后成魄*訓練前成績 D，訓練后成靖 訓練前成猜 九訓練后成播=訓維前成卷檢驗統(tǒng)計里口精確顯著性（雙側）.1801日,已使用的二項式分而。 口.符號檢瞼兩個方法的P值都大于，所以沒有顯著差異見產品使用壽3.從甲乙兩種不同工藝生產出來的產品中隨機選取若干個觀測數據（命.SAV）,分析兩種工藝產品的使用壽命是否存在顯著差異工運漢三三二匕二Mann-Whitney 檢驗ft使用工藝N糅均值秩和使用壽命甲種工藝111.4390.03乙種工藝e5.0040 00總數15檢驗統(tǒng)計里b使用壽命Mann-Whitney U4.000Wilcoxon W4Q.0001-2

18、777細近顯著性傲例）,005好顯著性（單制顯著00a3沒有對給進行修正。 b分組堂量使用工藝兩個顯著性概率p不都大于，所以存在顯著差異實驗五1、某企業(yè)在制定某商品的廣告策略時，對不同廣告形式在不同地區(qū)的廣告效果（銷售 額）進行了評估，（見數據文件：廣告城市與銷售額.SAV）。試以商品銷售額為觀測變量， 廣告形式和地區(qū)為控制變量，利用單因素方差分析分別對廣告形式、地區(qū)對銷售額的影 響進行分析。讀入數據后：（1）點擊分析，比較均值，單因素分析;比莪均值回)+褪轉性模型世)， 廣義寸性橇型*混合模型Q9*睽(蟲回歸*單樣本T檢蛉電)四配對樣本T檢哈(fL 單因素ANCV/V.nrr實用型口分析寫直

19、柄四圖形坦實用程序也扇口史幫助報告掘述統(tǒng)計表(T)lJ均值組L獨立樣本I檢臉(T)(2)得出結果:ANOVA銷售額平方和df均方F顯著性組間3.000組內140總數143有以上結果可知：廣告形式對于銷售額是存在影響的。(4) 選擇左框中的變量“銷售額”，用箭頭送入右邊的因變量列表中， 選擇左框中的變量“廣告形式”，用箭頭送入右邊的因子列表中；(5)得出結論:ANOVA銷售額平方和df均方F顯著性組間17.000組內126總數143地區(qū)對于銷售額也是有影響的對上題進行雙因素分析(包括無重復和有重復)無重復雙因素分析：操作如下：(1)點擊分析，一般線性模型，單變量;(2)將銷售額移入因變量，廣告形

20、式移入固定因子，地區(qū)移入隨機因子；(3)點擊模型，彈出窗口后點擊設定來自定義，選擇類型為交互，將廣告形式、地區(qū)移入右邊；(4)得出結果：主體間效應的檢驗因變量：銷售額源III 型平方和df均方FSig.截距假設1.000誤差17545.018 a廣告形式假設3.000誤差123地區(qū)假設17.000誤差123a. MS（地區(qū)）b. MS（錯誤）3、某補習機構為研究一個班 3組不同性另U的同學（分別接受了 3種不同的教學方法）在數學成績上是否有顯著差異， 需要研究不同教學方法和不同性別對數學成績的影響。 數據如表所不。表三組不同性別學生的數學成績人名數學組別性別Hxh990MaleYaju880F

21、emaleYu990MaleShizg890MaleHah940FemaleS900MaleWatet792MaleJess562FemaleWish892Male2-new1992Male2-new2702Female2-new3892Male2-new4551Female2-new5501Male2-new6671Female2-new7671Male2-new8561Female2-new9561Male試進行方差分析性別和教學方法是否對數學成績影響顯著，說明過程及理由(4)得出結論：主體間效應的檢驗因變量：數學源III 型平方和df均方FSig.截距假設1.038誤差.986325.5

22、85 a組別假設2.000誤差14性別假設1.079誤差14a. 1.025 MS（性別）-.025 MS（ 錯誤）b. MS（錯誤）有結果可知：第六列表示的是F統(tǒng)計量的顯著性水平。由此可知，性別對成績的影響是 顯著的，組別對成績的影響是不顯著的。實驗六【實驗名稱】：普通相關分析【實驗時間】：2013年5月20日【實驗目的】：1.熟練掌握普通相關分析的SPS臊作2.學會利用普通相關分析方法解決身邊的實際問題【實驗內容及要求】：1.某班級學生高等數學和統(tǒng)計學期末考試成績如表所示，現(xiàn)要研究該班學生的高等數學和統(tǒng)計學成績之間是否具有相關性，根據數據散點圖及相關分析運算結果進行分析。2 .某專家先后對

23、一個工程的多個項目加以評分，兩次評分分別記為變量“分值1”和“分值2，如下表所示。問兩次評分的等級相關有多大，是否達到顯著水平作出分析。3 .某農業(yè)實驗場通過試驗取得小麥產量與單位蟲害值和平均溫度的數據，如下表所示。求單位蟲害值對產量的偏相關（剔除溫度變量的影響），作簡要分析?！緦嶒炦^程及結果】：一數據散點圖及相關分析運算結果進行分析。loo.ocr50.00- ogo ocra aoao eo.oa-100 dot統(tǒng)計量的值的顯著性概率p=，相關系數是顯著異于0的二問兩次評分的等級相關有多大，是否達到顯著水平作出分析相關系數分值1分值2Spearman的分值相關系數*.822rho1Sig.

24、（雙.000側）N1515分值相關系數*.8222Sig.（雙.000.側）N1515*.在置信度（雙測）為時，相關性是顯著的。分值1與分值2的相關系數高達，在的顯著性水平與 0有顯著性差異，也就是說，在的顯著性水平上，認為分值1與分值2是無相關的。三單位蟲害值對產量的偏相關（剔除溫度變量的影響），作簡要分析相關性控制變量）里單位蟲害值溫度產量相關性.304顯著性（雙側）.427df07單位蟲害相關性.304值顯著性(雙.427.側)df70表中，偏相關系數為，顯著性概率p=，說明剔除溫度色影響后， 單位害蟲值對產量沒有 顯著性關系?！窘Y果分析、體會和收獲】：通過本次試驗熟練掌握了用spps對

25、兩個或多個隨機變量的線性相關關系，我們可以先通過散點圖對關系進行簡單判斷，然后再通過數據的具 體分析作出進一步判斷。實驗七【實驗名稱】：用SPS斑理經典回歸問題【實驗時間】：2014年5月16日【實驗目的】：學習如何運用SPSS4理經典回歸問題【實驗內容及要求】：用SPS兜理經典回歸問題來考察中國城鎮(zhèn)居民2011年人均可支配收入與消費支出之間的關系【實驗過程及結果】：(1)畫散點圖20000.00-13000.00-teooo.otr14000.00-12D0D OC-1QQ0Q.0Q-RDODOO-WXW.OTBOTDOT1OQOTOD 12WJ0.Q。 MW0,OT 16O0QW)可文配收

26、入X(2)判斷人均可支配收入與消費支出之間是否大致呈線性關系輸入/移去的變量模型輸入的變量移去的變量方法1消費支出Ya.輸入a.已輸入所有請求的變量。b.因變量：可支配收入XAnova模型匯總模型RR方調整R方標準估計的誤差1八八八a .986.971.970a.預測變量：（常量），消費支出Y。模型平方和df均方FSig.1回歸1.000 a殘差29總計30ba.預測變量：（常量），消費支出Y。b.因變量：可支配收入X系數a模型非標準化系數標準系數tSig.B標準誤差試用版1（常量）消費支出Y.717.023.986.948.351.000系數a模型非標準化系數標準系數tSig.B標準誤差試用

27、版1（常量）消費支出Y.717.023.986.948.351.000a.因變量：可支配收入X結果分析表1中顯示的是擬合過程中變量輸入/移去模型的情況記錄，由于只引入了一個自變量， 所以只出現(xiàn)一個模型1,該模型中“消費支出Y為進入的變量，沒有移除的變量，具體 的輸入/移去方法為輸入。表2是模型擬合概述，列出了模型的R、R2、調整R2及估計標準誤。R值越大所反映的兩變量的共變量比率越高，模型與數據的擬合程度越好。本題所用數據擬合結果顯示： R（所考察的自變量和因變量之間的相關系數尸, R2（擬合線性回歸的決定系數尸,經調整后的R=,標準誤的估計=。表3方差分析表， 列出了變異源、自由度、均方、F

28、值及對F的顯著性檢驗。本題中回歸方程顯著性檢驗結果表明：回歸平方和為，殘差平方和為 ，總平方和 為,對應的F統(tǒng)計量的值為 , Sig=,可以認為所建立的回歸方 程有效，所以COD!BODi間成線性關系。表4回歸系數表，列出了常數及非標準化回歸系數的值及標準化的回歸系數，同時對其進行顯著性檢驗。本題中非標準化的回歸系數B的估計值為 ,標準誤為，標準化的回歸系數為，回歸系數顯著性檢驗 t統(tǒng)計量的值為 ,對應顯著性水平Sig.= ，可以偏回歸系數與0有顯著性差異，被解釋的變量和解釋的變量的線性關系是顯著的， 因此，本題回歸分析得到的回歸方程為：y= o對方程的方差分析及對回歸系數的顯著性檢驗均發(fā)現(xiàn)，

29、所建立的回歸方程顯著。綜上所述，人均可支配收入與消費支出之間大致呈線性關系3）用最小二乘估計求回歸方程 ? ?0?ix由公式？ ?x （x為人均可支配收入，y為消費支出）4）決定系數表2是模型擬合概述，列出了模型的R、R2、調整R2及估計標準誤。R2值越大所反映的兩變量的共變量比率越高，模型與數據的擬合程度越好。本題所用數據擬合結 果顯示：R（所考察的自變量和因變量之間的相關系數 尸, R2（擬合線性回歸的 決定系數尸1）給出置信水平為95%勺預測區(qū)間統(tǒng)外量標準設:朦支出均值314.0145均值的95%置信區(qū)間下限10155.276上眼1257275、51修整均值10993-0577中值989

30、8.7500破1.09617標準差3235.34122極小值S371 Z極大值30667.91范圉11795.64四分位距2 % L54扁度1 J80.421峰度2.280,321可支配收入均值8404.6532430.5GS43均值的95X置倍底同下限7525.2939上3艮9294.09255%修整均值8161.8992中他7379.8100方差加865.237標準差2397.47060程小值6192.57極大僮14925.41貓圉0732.84四分位距2550.30除度1J42.421峰度2.1匆.921【實驗過程及結果】：描述性統(tǒng)計量標準偏均值差N滿息36度Z136Z236Z336Z4

31、36Z536Z636Z7.1866736Z836相關性滿息度Z1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Pearson相 滿息.413.118.326.427.245關性度Z1.413.186.386.315.043.213Z2.118.186.241.373.045Z3.326.386.217.200.454Z4.427.315.241.217.353.322Z5.043.373.200.353.330Z6.245.213.045.454.322.330Z7Z8.486.304.270.234.172Sig.（單側）滴息.006.246.026.005.330.075.0377度Z1.006.139.010

32、.031.402.106.096)Z2.246.139.485.078.012.397.23()Z3.026.010.485.102.121.003.495Z4.005.031.078.102.017.028.000)Z5.330.402.012.121.017.025.352Z6.075.106.397.003.028.025.170)Z7.037.096.230.495.000.352.170.Z8.001.036.200.055.084.491.157.421N滿息3636363636363636度Z13636363636363636Z23636363636363636Z33636363636363636Z43636363636363636Z53636363636363636Z63636363636363636Z73636363636363636Z83636363636363636模型輸入的變量移去的變量方法1Z8.步進（準則：F-to-enter的概率=.100 ）。a輸入/移去的變量2Z4.步進（準則：F-to-enter的概率=.100 ）。a.因變量：滿意度模型匯總模型RR方調整R方標準估計的誤差