文档介绍：该【SPSS实验报告 】是由【1781111****】上传分享，文档一共【26】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【SPSS实验报告 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米的名次和跳高的名次如表.,。(数据来源:《应用统计学:数据统计方法、数据获取与SPSS应用》马庆国,科学出版社;数据文件:data-.sav):第步分析:考虑是百米名次和跳高名次的相关性问题,应用二元变量的相关性进行分析;第步数据组织:将两个变量分成两列,分别定义为百米名次、跳高名次;第步按Analyze|Correlate|Bivariate顺序打开二元变量的分析主对话BivariateCorrelations,将“百米名次”和“跳高名次”两变量移入variables框中,选择person相关系数;在testofsignificance中选择单尾检验;单击再单击Options按钮,打开BivaiateCorrelations:Option对话框,选择Statistics方框内的两个复选框,如下图::..描述性统计表:上表是对两种名次的描述性结果,百米名次的均值为.,标准差为.;跳高名次的均值为.,标准差为.,;记录数共条。相关分析结果表::..表中可以看出,相关系数为,说明呈正相关,而相伴概率值Sig.=.>.,因此应接受零假设(H:两个变量之间不具相关性),即说明百米名次不受跳高名称的显著性影响。.,请分析销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系,并说明此题用偏相关分析是否有实际意义(显著性水平为.)。(数据来源:《SPSSforWindows统计分析(第版)》卢纹岱,电子工业出版社;数据文件:data-.sav)..........广告费用日照时间.........实验步骤:第步分析:这个因素彼此均有影响,分析时应对销售量与另外三个因素分别求偏相关,在销售量与一个因素的相关时控制其他因素的影响,然后比较相关系数,按个因素对太阳镜销售量的影响的大小排序。第步定义变量:月份、销量、价格、广告费用、日照时间。第步按Analyze|Correlate|Partial顺序启动偏相关分析的主对话框,指定分析变量和控制变量,第一次分析变量为销量与价格的偏相关系数,其余为控制变量。在主对话框中使用系统默认的双尾检验,显示实际的显著性概率。实验结果及分析:从上图可以看出,广告费用和价格为控制变量,日照时间和销量关系密切,相关系数为.,双尾检测的相伴概率为.,明显小于显著水平..故应该拒绝零假设,说明太阳镜的销量与日照时间存在显著的相关性。同理可知,销量与广告费用关系密切,与价格不存在显著的相关性。如下图::...个幼仔,现分别对个幼仔的长、体重、四肢总长、头重进行测量,试就这几个测量数据而言,用距离分析法分析个幼仔的相似性,。(数据文件为:data-.sav):第步分析:这是一个求个案间的相关性(相似性)问题。第步按Analyze|Correlate|Distances打开Distance对话框,并选BetweenCases(个案之间)和Similarities(相似性),如图-所示,其它不作任何设置,运行。实验结果及分析::..Pearson相关系数可看出,个幼仔极相似,特别是第个和第个。、原理及在统计中的作用;.掌握用SPSS进行线性回归、曲线回归的方法;.根据线性回归、曲线回归等方法探索其它回归方法。二回归分析的原理自变量与因变量之间呈线性关系时,我们可以构造线性回归方程。根据参与线性回归的自变量个数的多少,可将线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归()基本数学原理)回归模型与参数的确定一元线性回归研究因变量与一个自变量之间的关系。其回归模型为:y=a+bx,式中,y为因变量,x为自变量,a,b为待定参数(其中b称为回归系数)。通常采用最小二乘法来确定上面两个待定参数,即要求观测值与利用上面回归模型得到的拟合值的平方和最小。差值平方和达到最小时的模型参数便作为待定参数的最终取值,代入模型,便可以确定回归方程。)线性回归下的统计检验通过样本数据建立一个回归方程后,不能立即就用于对某个实际问题的预测。因为,应用最小二乘法求得的样本回归直线对总体回归直线的近似,这种近似是否合理,必须对其作各种统计检验。多元线性回归:..用多元线性回归进行研究。多元线性回归与一元线性回归一样,进行多元线性回归还是需要进行回归系数的检验,需要估计回归系数的置信区间,需要进行预测与假设检验等方面的讨论。所不同的是,由于多元回归涉及到多个自变量,进行回归时就要考虑各个自变量之间的关系,如它们是否存在共线性的问题。另外,还有异常值和强影响点等问题。多元回归的方法有:Remove(强迫剔除法)、Backward(后向水去法)、Forward(前向逐步法)。,为了冶炼出符合要求强度的钢,常常通过控制钢水中的碳含量来达到目的,因此需要了解y与x之间的关系,,现对x和y进行一元线性回归分析。(数据文件为:data-.sav)..........钢强度....实验步骤:第步按Analyze|Regression|LinearRegression的顺序打开LinearRegression对话框,打开Statistics对话框,选择Confidenceinterval和Estimates运行,如下图:实验结果及分析:引入或剔除变量表:..Enter方法,表示全部进入。模型综述表从这部分结果看出相关系数R=.,判定系数R=.。说明样本回归方程的代表性强。方差分析表方差分析表是对回归方程进行显著性检验的情况。从结果看,相伴概率Sig.<.,说明自变量x与因变量y之间确有线性关系。回归系数表从两系数的相伴概率来看均<.,说明均具有显著性意义,说明回归系数是显著的,则回归方程为:y=.+..,销售量与平均价格、广告费用和日照时间之间的关系作多元线性回归分析。(数据文件:data-.sav):..某公司销售太阳镜的数据月份销量价格..........广告费用日照时间.........实验步骤:第步分析:显然是采用多重线性回归分析方法;第步建立数据文件,变量名为月份、销量、价格、广告费用、日照时间;第步按Analyze|Regression|linear?的顺序打开LinearRegression主对话框,并将销量设为因变量,其余变量设为自变量。将“月份”变量设置为caselabel。如下图:第步单击Statistics按钮,打开LinearRegression:Statistics对话框,并选择Estimates、modelfit、descriptives和Durbin-Watson。如下::..步打开LinearRegression:Plots?框,作如下设置:第步打开LinearRegression:save?框,在save对话框里选择保存未标准预测值、标准预测值、未标准预测值残差、标准预测值残差。第步在options对话框里按默认设置。实验结果及分析:相关系数矩阵表:从表中可以看出自变量的相关系数分别为-.、.、.,单尾检验的显著性概率也很小,说明三个自变量与因变量的关系均较密切。引入或剔除变量表::..由上图数据可知,销量与另外三个变量有很强的线性关系。方差分析表:回归系数表:残差统计表:图形::..:...所示,请对x与y的关系进行曲线估计。(数据来源:《统计学(第二版)》袁卫,高等教育出版社;数据文件:data-.sav)(x).............远视率(y)实验步骤:第步分析:先用散点图的形式进行分析,看究竟是否具有线性相关性;按Graph|LegacyDialogs|Scatter/Dot顺序打开Scatterplot对话框,并选择SimpleScatter,点击Define,并作如下图设置:实验结果及分析::..远视率随着年龄x的提高而逐渐降低,而且年龄达到一定水平后,远视率的减幅变小得不明显。因此用线性回归模型表示x,y的关系是不恰当的。我们也不知道哪种拟合效果更好,于是就应先找拟合效果好的模型。实验步骤:第步现在进行曲线估计。Analyze|Regression|CurveEstimation,将里面的模型全选上,看哪种模型拟合效果更好,如下图。实验结果及分析:从拟合优度(Rsq即R)来看,quadratic和cubic效果较好(因为其Rsq值较大),于是就选quadratic和cubic来进行。重新进行上面的过程,只选以上两种模型。实验步骤:第步重新进行上面的过程,只选以上两种模型。实验结果及分析::..Quadrtic为例,其方程为:y=.-.X+.X拟合结果图:实验心得与体会在这一周的时间里,开始的时候由于初次接触这个软件,觉得学****SPSS是很有乐趣的事,对它充满了热诚。可是后来面对全是英文的软件,一整天下来对着那些繁锁的数据都不懂怎样分析,在不断地把书上的英文翻译和书上的例题看了很多次之后,,再后来经过两三次课的不断摸索,对SPSS便不再感觉那么陌生,按照实验指导书上的提示,可以较轻松地完成实验内容。在上完实验课写实验报告的过程中,我又重新地把每个题目做了一次,发现这软件虽然是英文版的,但是只要我们多练****多去理解每个英文选项的含义,我们在做数据分析的时候就不会有那么多的苦恼。在SPSS学****中,对它的认识由浅入深,循序渐进,实践中遇到的各种问题也逐个攻克,学****这种在日常工作中有价值的分析方法,使我们更能轻易应