统计分析与SPSS的应用

1、广东海洋大学统计分析与 spss 的应用实习报告姓名： 班级： 学号： 学院（系） 职业技术学院专业名称 会计电算化使用班级 102实习地点 软件七室起止时间 2012.12.32012.12.14统 计 分 析 与 spss 的 应 用 实 习 报 告学院(系) 职业技术学院 专业 会计电算化 班级 102学生姓名 学号 实习地点 软件七室 201实习要求：1、掌握 spss 软件的使用基础和数据文件的建立和管理操作； 2、掌握 spss 数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组等预处理功能操作；3、掌握 spss 的频数分析、计算基本描述统计量、多选项分析、比率分析等基本统计分析操作及解读；4、掌握 spss 的参数检验操作及解读；5、掌握 spss 的方差分析操作及解读； 6、了解 spss 的非参数检验操作及解读；7、掌握 spss 的相关分析操作及解读；8、掌握 spss 的一元线性回归分析操作及解读，了解其它回归分析。实习目的：本实习是统计学原理课程的实习环节。统计学是社会科学与管理学各专业的基础课程，重点介绍定量研究社会经济现象的基本方法。本课程是为具备一

2、定统计学基础知识的高年级本科生和专科生开设的。通过实习掌握 spss 软件的统计分析功能和操作技能，把统计分析的基本原理和方法通过 spss 软件来实现，并能对结果进行解读，主要包括如下内容： SPSS 软件使用基础、用 SPSS 进行描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关回归分析等。实习时间： 2012.12.32012.12.14实习地点：软件七室实习内容：本次实习中老师主要对以下六个方面的内容进行较为详细地讲解和我们进行了相应内容的操作。1、数据文件的建立和管理建立 SPSS 数据文件首先应了解 SPSS 数据文件的特点、数据的组织形式的基本方式和相关概念，这样才能建立一个完整且全面的数据环境，服务于以后的数据分析工作。数据文件的管理的管理包括 SPSS 数据的录入与编辑、数据的保存、读取其他格式的数据文件和数据文件的合并。2、数据的预处理SPSS 数据的预处理包括数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组和数据预处理的其他功能。此处对数据排序和变量计数做重点。（1）数据排序（数据来源“职工数据.sav” ）步骤：数据

3、排序个案 选择职称为主排序变量降序 基本工资为第二排序变量的升序zgh xb nl sr zc xl bx006 2 41 824.00 4 3.00 7.00007 2 42 824.00 4 3.00 7.00008 2 41 824.00 4 3.00 7.00010 1 35 827.00 3 1.00 7.00005 1 38 848.00 3 1.00 8.00004 1 41 866.00 3 3.00 8.00015 1 55 887.00 3 4.00 8.00016 1 45 887.00 3 4.00 8.00013 1 59 938.00 3 4.00 8.00009 2 42 859.00 2 2.00 8.00014 1 41 889.00 2 1.00 8.00002 1 49 984.00 2 2.00 9.00012 1 59 989.00 2 2.00 9.00001 1 48 1014.00 1 1.00 12.00011 1 56 1014.00 1 2.00 12.00003 1 54 1044.00 1 3.00 13.00分析：以职称为主排

4、序变量的降序，基本工资为第二排序变量的升序进行多重排序。（2）变量计算（数据来源“职工数据.sav” ）步骤：转换 计算变量 填写目标变量 填写数据表达式zgh xb nl sr zc xl bx sfgz001 1 48 1014.00 1 1.00 12.00 1052.10002 1 49 984.00 2 2.00 9.00 1004.25003 1 54 1044.00 1 3.00 13.00 1082.55004 1 41 866.00 3 3.00 8.00 875.16005 1 38 848.00 3 1.00 8.00 856.80006 2 41 824.00 4 3.00 7.00 825.17007 2 42 824.00 4 3.00 7.00 825.17008 2 41 824.00 4 3.00 7.00 825.17009 2 42 859.00 2 2.00 8.00 876.53010 1 35 827.00 3 1.00 7.00 836.40011 1 56 1014.00 1 2.00 12.00 1052.10012 1 59 989.

5、00 2 2.00 9.00 1009.40013 1 59 938.00 3 4.00 8.00 948.60014 1 41 889.00 2 1.00 8.00 907.43015 1 55 887.00 3 4.00 8.00 896.58016 1 45 887.00 3 4.00 8.00 896.58分析：依据职称级别计算实发工资，计算规则是：实发工资等于基本工资减去失业保险，之后，依据职称 14 等级分别将计算结果上浮 5%，3%，2%，1%。从上面的结果可以看出职称为 1 的实发工资较高，2 次之。3、基本统计分析（1）频数分析（数据来源“住房状况调查.sav” ）步骤：分析 描述统计 频率 选择变量（房屋状况和房屋产权）图表（条形图） 格式（按变量值的降序输出） 确定从业状况频率 百分比 有效百分比 累积百分比国营企业 1300 43.4 43.4 43.4行政事业单位 504 16.8 16.8 60.3私营企业 467 15.6 15.6 75.9其它 295 9.9 9.9 85.7失业 285 9.5 9.5 95.3大专院校科研单位 142 4.7 4.7

6、 100.0有效合计 2993 100.0 100.0房屋产权频率 百分比 有效百分比 累积百分比多层商品房 1456 48.6 48.6 48.6无产权 715 23.9 23.9 72.5部分产权 420 14.0 14.0 86.6经济适用房 214 7.2 7.2 93.7其它 118 3.9 3.9 97.7二手房 61 2.0 2.0 99.7高层商品房 9 .3 .3 100.0有效合计 2993 100.0 100.0分析：首先，本次被调查的总家庭为 2993 户，户主的从业状况是：人数最多的是国有企业，其次是行政事业单位和私营企业，人数大致相当，人数最少的是大专院校科研单位。由于在“从业状况”这个变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同。其次，本次被访家庭所住房屋产权分布状况是：50%是多层商品房，无产权和部分产权也占有一定比例，二手房的比例较低，高层商品房的比例最少。（2）计算基本描述统计量(数据来源“住房状况调查.sav”)步骤：分析 描述统计 描述 选择变量（人均面积） 选项（均值、标准差、最大值、最小值、峰度、偏度和变量列表） 继续 确定描述

7、统计量N 全距 极小值 极大值 均值 标准差 偏度 峰度户口状况 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量 统计量标准误人均面积 2825 112.60 2.40 115.00 21.725812.175392.181 8.311 .092本市户口有效的 N （列表状态）2825人均面积 168 97.67 3.33 101.00 26.716518.967481.429 2.121 .373外地户口有效的 N （列表状态）168分析：如上结果所示，本市户口家庭的人均面积的均值（21.7平方米）低于外地户口家庭（26.7平方米），外地户口的标准差高于本市户口，无论本市户口还是外地户口，人均面积的分布呈一定的右偏分布，且本市的偏斜程度更大一些；本市户口和外地户口家庭的人均住房面积均呈尖峰分布，且本市更尖峰。由此可见，本市户口和外地户口中的大部分家庭的人均住房面积都低于各自的平均水平，所以，仅用均值刻画住房状况是不准确的。4、参数检验（数据来源“住房状况调查.sav” ）步骤：分析 比较均值 单样本 T 检验 选择人均面积为检验变量输入检验值20 选项 输入95%的置信水平

8、选择按分析顺序排序个案 继续 确定单个样本统计量N 均值 标准差 均值的标准误人均面积 2993 22.0060 12.70106 .23216单个样本检验检验值 = 20 差分的 95% 置信区间t df Sig.(双侧) 均值差值 下限 上限人均面积 8.640 2992 .000 2.00596 1.5508 2.4612分析：由上结果可知，2993个家庭的人均住房面积的平均值为22平方米，标准差为12.7平方米，均值标准误差为0.32.。该问题采用双尾检验，如果取0.05，由于小于，因此拒绝原假设，认为家庭人均住房面积的平均值与20平方米有显著差异。5、方差分析（数据来源“广告地区与销售额.sav” ）步骤：分析 比较均值 单因素 选择观测变量（销售额）选择控制变量（广告形式） 确定ANOVA销售额平方和 df 均方 F 显著性组间 5866.083 3 1955.361 13.483 .000组内 20303.222 140 145.023总数 26169.306 143分析：由以上结果，可以判断，如果显著性水平为0.05，由于概率P-值小于显著性水平，因此拒绝原假设，认为不

9、同广告形式对销售额产生了显著影响，不同广告形式对销售额的影响效应不全为0。6、相关回归分析（1）相关分析（数据来源“住房状况调查.sav）步骤：图形 旧对话框 散点图 简单分布 定义确定分析：由图可知，大部分的数据集中在一定区域中，有少部分数据点“脱离”整体数据较远，家庭收入与计划购买住房面积之间存在一定的弱相关关系。（2）回归分析（数据来源“年人均消费支出和教育.sav” ）步骤：分析 回归 曲线估计 选择变量 选择模型 确定模型汇总和参数估计值因变量:教育支出模型汇总 参数估计值方程 R 方 F df1 df2 Sig. 常数 b1 b2 b3二次 .987 382.641 2 10 .000 252.698 -.148 2.460E-5三次 .994 516.461 3 9 .000 -41.314 .075 -1.988E-52.596E-9复合 .995 2086.351 1 11 .000 20.955 1.000幂 .954 229.580 1 11 .000 3.578E-5 1.846自变量为 年人均消费性支出。分析：由图可知拟合程度最高的是三次曲线，其次是二次曲线，但由于二次曲线中年人均消费性支出的回归系数为负值，与实际情况不符，因此不可采纳。实习体会：通过这次实习，我学到了很多，巩固并检验了统计方面的知识，知道了统计工作是一项具有创造性的活动。在实习期间，认真操作，准时上课。在短短的实习期间，我深深地体会到自己所学知识是多么的匮乏，书本上的知识一旦接触到实际，就感到无从下手。因此在以后的学习中，我会更加地努力，让自己掌握更多的专业知识，更好地掌握统计学这门

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