安徽居民收入与城乡居民储蓄存款余额的分析
专业：2010级财务管理姓名：鲁曼学号：10551172
论文摘要：spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，国民收入被看做宏观经济的风向标，提升国民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析我省居民收入与城乡居民储蓄存款余额各种分析, 以便能够更好地了解安徽省宏观经济对居民的消费行为的影响。
关键词：收入存款相关分析回归分析
一．总体概况
根据我省经济状况及发展趋势来看，居民储蓄每年都大幅度递增，究其原因，居民储蓄主要受以下因素的影响个人可支配收入：我省从改革开放以来，个人可支配收入以14.6%的平均速度增长，这就为储蓄的增加提供了基础。我们知道，人均收入较低的国家，储蓄率一般较低，部分原因就是生存需要限制了储蓄能力。可见个人可支配收入在储蓄中的影响非常重要。通货膨胀率：通货膨胀率主要受收入水平的影响，并进而影响储蓄水平。通货膨胀率越高，实际收入水平越低，并且实际利率也会越低，故储蓄也会下降。利率：利率的升降直接影响到存款的收益，因此利率理论上应该对居民储蓄有着重要的影响。提高利率会促使人们将收入存入银行储蓄起来，相反降低利率则有利于促进投资与消费。
银行综合服务能力增强, 为储蓄存款高增长提供了便利条件居民的储蓄动机明确, 并存在着体制变迁预期。节俭成为人们的自觉行动, 加之现有金融资产选择余地狭小,以安全性、稳定性、灵活性为特征的“储蓄存款”理所当然成为老百姓的首选, 使储蓄存款有了广泛的群众基础。但是储蓄存款的累积不利于消费，不利于拉动我省的内需，不能带动经济增长。从社会再生产的循环看，居民消费对社会经济正常运行具有关键性
二．数据来源
安徽省国民收入数据表数据来源：《数据统计与管理》
三．图表分析图1
图2
通过图表由上图知道，我国的城乡居民储蓄存款余额呈逐年递增的趋势，可以看出过敏收入和储蓄存款都是减速增长的，开始速度很快，后来慢慢减缓，但是两个折线图变化趋势基本吻合，也就说明了国民收入增长与存款余额增长方向一致，只有国民收入增长了，居民储蓄才会增加。
四．数据分析
表1给出了基本的描述性统计图，图中显示各个变量的全部观测量的均值、标准差和观测值总数N。表2给出了相关系数矩阵表，其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系数，以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率。
表1
表2
相关系数
国民收入存款余额
国民收入Pearson 相关性 1 .976**
显著性（双侧）.000
平方与叉积的和293170.567 64137.265
协方差11275.791 2466.818
N 27 27
存款余额Pearson 相关性.976** 1
显著性（双侧）.000
平方与叉积的和64137.265 14723.639
协方差2466.818 566.294
N 27 27
**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
从表2中可看出，国民收入的Pearson相关性为0.976>0，说明呈正相关，相关系数的显著性（双侧）为0.000<0.05,因此应拒绝原假设（Ho:两变量之间相关系数为零），即说明国民收入受存款余额显著性正影响。从表下的注释可看出，两变量在0.01水平上显著相关。这也说明它们之间存在较为显著的相关关系。按照常识，它们之间的线性相关关系也是符合事实的。
表3给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.976，反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差。
表4给出了方差分析表，我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为506.728，显著性水平的P值为0.00，说明线性关系非常显著，可建立线性模型。
。
散点图
从散点图中直观看出了线性关系。
表5
模型汇总b
模型R R 方调整 R 方标准估计的误
差
表5回归方程的拟合优度检验，表中显示相关系数R，决定系数R平方等信息从表中看出R=0.976，说明存款余额与国民收入之间相关性很强，。R平方=0.953，说明国民收入可以解释存款余额的95.3%差异性。
从表中可以看出，回归方程的常数项为-14，自变量国民收入的回归系数为0.219,因此可以得出回归方程为：存款余额=-14+0.219*国民收入。
下面两个图是残差分布直方图和观测量累计概率平P-P图。在回归分析中，总是假定残差服从正态分布，这两个图就是根据样本数据的计算结果显示残差分析的实际情况，从残差分布的直方图与附于其上的正态曲线的比较。可以观察出残差分析的正态性，同时，从观测量累计概率Ｐ－Ｐ图也可以看出残差分布的正态性。
五、综合分析
１．居民储蓄高速增长中的问题
综上分析, 我省民储蓄存款数额巨大, 增长过度, 并已出现了“相对过剩”现象。储蓄存款正在经历一个由“短缺时代”向“过剩时代”的过渡和转变。
导致我省蓄存款“相对过剩”的主要原因：改革开放以来, 我国经济一直保持高速增长的良好势头, 城乡居民收入大幅度增加, 为储蓄存款高增长提供了物质基础(银行综合服务能力增强, 为储蓄存款高增长提供了便利条件居民的储蓄动机明确, 并存在着体制变迁预期。节俭成为人们的自觉行动, 加之现有金融资产选择余地狭小,以安全性、稳定性、灵活性为特征的“储蓄存款”理所当然成为老百姓的首选, 使储蓄存款有了广泛的群众基础。但是储蓄存款的累积不利于消费，不利于拉动我省的内需，不能带动经济增长。从社会再生产的循环看，居民消费对社会经济正常运行具有关键性
社会再生产是一个不断循环往复的过程，它包括生产、分配、交换和消费四个环节。马克思在其经典著作《〈政治经济学批判〉导言》中对生产与消费的辩证统一关系作了精辟的论述。马克思指出：“没有生产，就没有消费；但是，没有消费，也就没有生产，因为如果没有消费，生产就没有目的。”马克
思认为，生产和消费各自生产或创造着对方。消费对生产的作用，马克思主要从两方面阐述了“消费生产着生产”
２.从GNP比例结构看，居民消费在经济总量中占有最重分量
GNP的最终使用或支出包括消费、投资和净出口。消费占GNP的比例为消费率。同一个国家在不同的时期，消费率会有所不同。美国1988年个人消费支出总额为32275亿美元，占GNP的66%；1992年个人消费支出总额为40940亿美元，占GNP的68.9%(根据美国《当代商业概览》杂志有关数据计算整理)。不同的国家由于制度和消费习惯的不同，消费率也会有很大的区别。在1960-1990年的30年间，美国的消费率每年都高于日本，期间最小的幅度也为5个百分点。美国的消费率基本上呈上式趋势，而日本的消费率则变动比较剧烈。(见多恩布什、费希尔《宏观经济学》第33页，中国人民大学出版社，1997年10月版)。就中国而言，改革开放以来的20多年中，1978-2000年我国消费率变化可以分为三个阶段：一是1978-1981年，消费从占GNP由62.1%上升到67.5%，上升了5.4个百分点。二是1981-1994年，消费GNP由67.5%下降到57.8%下降了约10个百分点。三是1994年至今，消费率有回升，大体上在60%左右，且保持相对稳定(根据《中国统计年鉴》有关数据整理)。由此可见，尽管消费在各国GNP 中所占比例不同，但共同的一点是，消费在GDP中占有相当大的比
３.消费者有钱了为什么存在银行而不愿意去花呢？
消费者有钱了为什么存在银行而不愿意去花呢，除了中国人长期以来养成的勤俭节约习惯的作用外，更多的是，他们对未来没有信心：他们的养老、他们的医疗、孩子的就学等一切消费来源保障，在他们心中都是一片茫然，使他们不敢轻举妄动，不敢乱花钱。刺激消费即是让消费者愿意花钱，只有解除消费者的后顾之忧后，消费者才能放心大胆地去消费启动内需的实质和重点不是说刺激投资，而主要是刺激消费。消费者（主要是广大的老百姓）要花钱，首先消费者得有钱啊。这几年为什么消费不振，或者说不像人们想象得那么快，一个很重要的原因是整个国民收入的分配格局决定的，个人的收入所占的份额越来越小。
树立储蓄可持续发展观, 科学配置储蓄资源。储蓄作为一种重要的社会资源,必然有个科学合理配置和适度开发利用的问题, 即储蓄可持续发展，加快国有企业改革步伐, 积极发展直接融资。以建立现代企业制度为方向, 以产权明晰、权责分明、政企分开、管理科学为要求, 对国有大中型企业实行规范化的公司制度改革, 创造良好的积极开拓国内消费市场, 进一步改革和完善现行储蓄机制, 适度分流居民储蓄。重。从有效需求管理上看，居民消费是经济增长的重要拉动力
1936年，凯恩斯在其具有划时代意义的《就业、利息和货币通论》一书中，全面论述了有效需求原理。其把不能实现充分就业的原因归结为有效需求不足。根据有效需求原理，单靠市场机制本身的作用，无法达到充分就业和实现经济的长期稳定增长，必须强调政府对于有效需求的管理，通过财政政策和货币政策，实现政府干预，以增加投资和扩大消费，从而促进经济的稳定增长。从现实的经验看，由于居民消费是最终消费，因此，消费增长对经济增长影响大，贡献率也比较大，而且更具有持久性。有关数据显示，过去20多年我国消费对经济增长的贡献率一般都在50%以上。凡是消费增长对经济增长的贡献超过6个百分点的年份，GDP增长率一般都在10%以上。另一方面，一旦消费增长对经济增长的贡献明显下降，那么，其他方面需求增长就很难弥补这一缺口，整个经济增长速度也将下降。因此，消费是拉动经济增长的强大动力，保持消费的稳定增长对于经济的稳定增长十分重要。近年来，我国借鉴有效需求
管理宏观经济，采取积极的财政政策和稳健的货币政策，干预经济，扩大内需，启动居民消费，克服了东南亚金融危机的不良影响，确保了社会经济的长期稳定发展，再次证明了居民消费对宏观经济增长的拉动效应
３.如何解除居民消费的后顾之忧呢？
互生平台为解决以上问题提供了最好的解决办法
（1）、消费增值，提高消费积极性。在商品短缺时代，依靠生产能实现经济的增长，但目前我国的状况是产品过剩，近几年生产的产品堆积在仓库差不多够用十年。因此，今天，实现经济增长不能再依靠生产，而应依靠生产和消费的良性互动。只有增强消费者的消费信心，才能扩大内需，只有扩大内需，才能使我国在此次经济危机中实现突破。互生系统的使命是“和谐互生，消费增值”，互生平台把消费者
与商家进行有效的绑定，当消费者到商家消费为商家带来利润时，商家按规定给消费者让利，互生系统将商家的让利进行汇集，转换成统一的积分，把消费积分变成企业的股权，使之变成生产力，实现含权消费。消费派生资本，资本蕴含于消费，实现消费增值，以此提高消费者的消费积极性，拉动内需，促进国民经济稳定健康发展。
（2）、帮助安徽省完善社会保障体系。《礼记》里有这样一段话：“大道之行也，天下为公，选贤与能，讲信修睦。故人不独亲其亲，不独子其子，使老有所终，壮有所用，幼有所长，鳏、寡、孤、独、废疾者皆有所养。”表达了自古以来人们对美好生活的憧憬与向往，社会保障亦称之为社会“安全网”。党和政府非常重视社会保障制度的建设。目前，大中城市的养老、医疗、工伤、失业、生育等社保基本覆盖，但不可否认的是存在覆盖范围窄的情况，比如说农村广大农民仍然没有养老、医疗等社会保障。互生系统平台以“资源整合、互利共赢”为原理，利用消费者的消费行为来满足多方需求。消费者可以通过日常消费免费获取人身意外保险、医疗保险、养老及养身等保障。互生平台将所得到的收益在贫困地区进行投资及基础设施建设、建立养老院，解决贫困地区人员的就业需求及老百姓的生活保障需求，帮助国家完善社会保障体系，解除消费者“老无所养”的疑虑，增强消费者的消费信心，树立消费目标。
我们坚信，随着互生系统平台在中华大地和世界各地的广泛推广和运用，必将建立生产与消费的良性循环体系，实现企业持续盈利和消费者消费增值的有机结合，突破和规避金融危机，实现世界经济的和谐发展，最终为人类社会的和谐发展创造条件。
参考文献：
1.（美）罗伯特.F.德威利斯（M）：《量表编制—理论与应用》(重庆大学出版社2010年)。
2.《商业时代》2012年第17期
3.美国《当代商业概览》
4多恩布什、费希尔《宏观经济学》第33页，中国人民大学出版社，1997年10月版)。5凯恩斯《就业、利息和货币通论》
6《浅谈居民消费对宏观经济的效应》作者：拜四俊来源：博客
SPSS相关分析实验报告 篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。
应用统计spss分析报告
学生姓名：肖浩鑫学号：31407371 一、实验项目名称：实验报告（三） 二、实验目的和要求 （一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显著性检验； （二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验，利用回归方程进行估计和预测； （三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归； 三、实验内容 1. 从某一行业中随机抽取12家企业，所得产量与生产费用的数据如下： 企业编号产量（台）生产费用（万元）企业编号产量（台）生产费用（万元） 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 （1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。 （2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进行检验（），并说明二者之间的关系强度。
2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 地区人均GDP（元）人均消费水平（元） 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 （1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。 （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 （3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。（4）检验回归方程线性关系的显著性（）（5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，数据如下：
2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号：学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:
3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11 个变量，分别是: id （职工编号）,gender（性别），bdate（出生日期）,edcu（受教育水平程度）, jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历＜月＞），prevexp（以前工作经历＜月＞），minority（民族类型），age（年龄）。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。
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2012.12.3—2012.12.14路敷设各类管资料腐跨接线槽口不盒处，调试全部高料试卷验；工作；设备与验方设备于调试试卷技在最大障高行自动绝动作资料试于差
统计分析与s p s s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： 2012.12.3—2012.12.14 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
本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验
实验报告 学生姓名： 一、实验室名称： 二、实验项目名称：相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。
1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze \ Descriptive Statistics \ Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（Current Salary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。
Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。
SPSS实验报告(一)
湖南涉外经济学院 实验报告 课程名称：应用统计软件分析（SPSS） 专业班级： 姓名 学号： 指导教师： 职称：副研究员 实验日期： 2016.4.19 成绩评定指导教 师 签字 签字 日期
学生实验报告实验序号 一、实验目的及要求 实验目的 通过本次实验，使学生熟练掌握转换菜单和数据菜单的具体功能及操作，熟练应用两个菜单中的计算变量、重新编码、选择个案、个案排序、分类汇总等几个主要过程 实验要求 能够根据相关要求选用正确的过程对变量或者文件进行管理和操作，得到结果，并能对得出的结果进行解释。 二、实验描述及实验过程 实验描述一、下载数据（以下情况选一种）： （一）分地区（31个省市区）环境污染治理投资数据（2014年） 环境污染治理投资总额(亿元)，城市环境基础设施建设投资额(亿元) ，城市燃气建设投资额(亿元) ，城市集中供热建设投资额(亿元)，城市排水建设投资额(亿元)，城市园林绿化建设投资额(亿元)，城市市容环境卫生建设投资额(亿元)
工业污染源治理投资(万元) 建设项目“三同时”环保投资额(亿元) （二）分地区（31个省市区）经济发展总体数据（2014年） 国民总收入，国内生产总值，第一产业增加值，第二产业增加值，第三产业增加值，人均国内生产总值，人口总量，城镇失业率，基尼系数等 (三)各省市房地产开发2014年相关数据 投资额，房地产开发企业个数，从业人员数，收入，税金，利润，资产，负债，平均销售价格，等等。 （四）各省市科技2014年相关数据 包括GDP，研发投入，研发投入强度（研发投入/GDP），R&D研发人员，专利授权数，发明专利授权量。 （五）查找相关行业（钢铁行业、水泥行业、医药制造、工程机械、汽车制造业、旅游酒店行业、航空、电子商务企业等）上市公司2015年度数据。包括销售收入、利润、固定资产净值、总资产利润率、营业利润率、销售净利率、净资产收益率、流动比率、资产负债率、主营业务收入增长率、营收账款周转率、存货周转
《统计分析软件》试（题）卷 班级姓名学号 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.”
（2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。 男生数学的均值为82.25高于女生的均值78.5。女生的的标准差7.09930高于男生的标准差3.77492。 2.
3.
优共有4人，良具有12人中有4人。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：<1> (1) (2)
华东理工大学2016–2017学年第二学期 《多元统计学》实验报告 实验名 称实验1数据整理与描述统计分析
教师批阅：实验成绩： 教师签名: 日期： 实验报告正文： 实验数据整理 (一)对“employee”进行数据整理 1.观察量排序 ( based on current salary） 2.变量值排序（based on current salary : rsalary） 3.计算新的变量（incremental salary=current salary - beginning salary）
4.拆分数据文件（based on gender） 结论：There are 215 female employees and 259 male employees. 5.分类汇总 (break variable: gender ; function: mean ) 结论：The average current salary of female is . The average current salary of male is . （二）分别给出三种工作类别的薪水的描述统计量 实验描述统计分析 1)样本均值矩阵 结论：总共分析六组变量，每组含有十个样本。 每股收益（X1）的均值为；净资产收益率（X2）的均值为；总资产报酬率（X3）的均值为；销售净
利率（X4）的均值为；主营业务增长率（X5）的均值为；净利润增长率（X6）的均值为. 2）协方差阵 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益（X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增长率（X5）和净利润增长率（X6）的协方差。 3）相关系数 结论：矩阵共六行六列，显示了每股收益 （X1）、净资产收益率（X2）、总资产报酬 率（X3）、销售净利率（X4）、主营业务增 长率（X5）和净利润增长率（X6）之间的 相关系数。 每格中三行分别显示了相关系数、显著性 检验与样本个数。 4）矩阵散点图
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状 况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：
其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 （1）交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）： Count
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第9章SPSS的线性回归分析 1、利用第2章第9题的数据，任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量，利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图，并在图上绘制三条回归直线，其中，第一条针对全体样本，第二和第三条分别针对男生样本和女生样本，并对各回归直线的拟和效果进行评价。 选择fore和phy两门成绩体系散点图 步骤：图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴，将phy导入X轴，将sex导入设置标记→确定。 接下来在SPSS输出查看器中，双击上图，打开图表编辑
→点击子组拟合线→选择线性→应用。
分析：如上图所示，通过散点图，被解释变量y(即：fore)与解释变量phy有一定的线性关系。但回归直线的拟合效果都不是很好。 2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的？ 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚假回归”。与此同时，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，因此，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 线性回归分析是相关性回归分析的一种，研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。 3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验？一般需要对哪些方面进行检验？ 检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。 主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。
实验一：用SPSS绘制统计图 实验目的：掌握基本的统计学理论，使用SPSS实现基本统计功能（绘制统计图） 对SPSS的理解：它是一款社会科学统计软件包，同时也广泛应用于经济，金融，商业等各个领域，基本功能包括数据管理，统计分析，图表分析，输出管理等。 实验算法：掌握SPSS的基本输入输出方法，并用SPSS绘制相应的统计图（例如：直方图，曲线图，散点图，饼形图等） 操作过程： 步骤1：启动SPSS。单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击，得到如图1-2所示选择数据源界面。 图1-1 启动SPSS
图1-2 选择数据源界面 步骤2 ：打开一个空白的SPSS数据文件，如图1-3。启动SPSS 后，出现SPSS 主界面（数据编辑器）。同大多数Windows 程序一样，SPSS 是以菜单驱动的。多数功能通过从菜单中选择完成。
图1-3 空白的SPSS数据文件 步骤3：数据的输入。打开SPSS以后，直接进入变量视图窗口。SPSS的变量视图窗口分为data view和variable view两个。先在variable view中定义变量，然后在data view里面直接输入自定义数据。命名为mydata并保存在桌面。如图1-4所示。 图1-4 数据的输入 步骤4：调用Graphs菜单的Bar过程，绘制直条图。直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。选择的数据源见表1。 步骤5：数据准备。激活数据管理窗口，定义变量名：年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
实验五相关分析实验报关费 一、实验目的： 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容： 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这 种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果， 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置， 选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析：
表1
五、实验结果及其分析：
分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。
Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工 资），salary （现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。2、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析 能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女 性别分布进行频数分析，结果如下： Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表 ： Educational Level (years) Valid Cumulative
实验课程专业统计软件应用 上课时间2012 学年 1 学期15 周（2012 年12 月18日—28 日） 学生姓名李艳学号2010211587 班级0331002 所在学院经济管 上课地点经管3 楼指导教师胡大权理学院
实验内容写作 第六章 一实验目的 1、理解方差分析的基本概念 2、学会常用的方差分析方法 二实验内容 实验原理：方差分析的基本原理是认为不同处理组的均值间的差别基本来源有两个：随机误差，如测 量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异 根据老师的讲解和课本的习题完成思考与练习的5、6、7、8题。 第5题：为了寻求适应某地区的高产油菜品种，今选5个品种进行试验，每一种在4块条件完全相同的试验田上试种，其他施肥等田间管理措施完全一样。表 6.20所示为每一品种下每一块田的亩产量，根 据这些数据分析不同品种油菜的平均产量在显著水平0.05下有无显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是控制变量对另一个观测变量的影响，而且是5个品种，所以不宜采用独立样本T检验，应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正 态分布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进 行检验。
第四步多重比较分析 通过上面的步骤，只能判断不同的施肥等田间操作效果是否有显著性差异，如果要想进一步了解究竟那 个品种与其他的有显著性均值差别等细节问题，就需要单击上图中的两两比较按钮。 第五步运行结果及分析 多重比较结果表：从该表可以看出分别对几个不同的品种进行的两两比较。最后我们可以得出结论第4品种是最好的。其他的次之。 第6题：某公司希望检测四种类型类型轮胎A,B,C,D的寿命，如表 6.21所示。其中每种轮胎应用在随选择的6种汽车上，在显著性水平0.05下判断不同类型轮胎的寿命间是否存在显著性差异。 第一步分析 由于考虑的是一个控制变量对另一个控制变量的影响，而且是4种轮胎，所以不宜采用独立样本T 检验，应该采用单因素方差分析。 第二步数据的组织 从实验材料中直接导入数据。 第三步方差相等的齐性检验 由于方差分析的前提是各水平下的总体服从方差相等的正态分布，而且各组的方差具有齐性，其中正态分 布的要求并不是非常严格，但是对于方差相等的要求还是比较严格的，因此必须对方差相等的前提进行检 验。选择菜单“分析”—均值比较—单因素ANOVA。
《数据分析实务与案例实验报告》 曲线估计 学号： 204 班级： 2013 应用统计 姓名： 日期： 2 0 1 4 – 12 – 7 数学与统计学学院
一、实验目的 1. 准确理解曲线回归分析的方法原理。 2. 了解如何将本质线性关系模型转化为线性关系模型进行回归分析。 3. 熟练掌握曲线估计的SPSS 操作。 4. 掌握建立合适曲线模型的判断依据。 5. 掌握如何利用曲线回归方程进行预测。 6. 培养运用多曲线估计解决身边实际问题的能力。 二、准备知识 1. 非线性模型的基本内容 变量之间的非线性关系可以划分为 本质线性关系和本质非线性关系。所谓本质线性关系是指变量关系形式上虽然呈非线性关系，但可以通过变量转化为线性关系，并可最终进行线性回归分析，建立线性模型。本质非线性关系是指变量之间不仅形式上呈现非线性关系，而且也无法通过变量转化为线性关系，最终无法进行线性回归分析，建立线性模型。本实验针对本质线性模型进行。 下面介绍本次实验涉及到的可线性化的非线性模型，所用的变换既有自变量的变换，也有因变量的变换。 乘法模型： 123y x x x βγδαε= 其中α，β，γ，δ 都是未知参数，ε是乘积随机误差。对上式两边取自然对数得到 123ln ln ln ln ln ln y x x x αβγδε=++++ 上式具有一般线性回归方程的形式，因而用多元线性回归的方法来处理。然而，必须强调指出的是，在求置信区间和做有关试验时，必须是2ln (0,)n N I εδ: ， 而不是2n N I εδ:（0，） ,因此检验之前，要先检验ln ε 是否满足这个假设。 三、实验内容 已有很多学者验证了能源消费与经济增长的因果关系，证明了能源消费是促进经济增长的原因之一。也有众多学者利用C-D 生产函数验证了劳动和资本对经
《统计分析软件（双语）》 实验报告 题目：关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名： 学号：1204100215 专业：统计学 院系：统计学院 指导教师： 完成日期：2014年12月10日
摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) （一）描述分析性统计, (3) 1，就业状况的频数分析 (3) 2，文化程度的频数分析 (3) 3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4，居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) （二）均值比较 (3) 1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2，人均居住面积的单样本T检验 (3) 3，现居住面积的独立样本T检验 (3) （三）相关分析 (3) 1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (3) （四）回归分析 (3) 三、小结 (3)
一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。
描述统计分析 一、实验目的与要求 1. 了解统计描述的常用工具及SPSS 中的统计描述模块。 2. 掌握分类变量和连续变量的统计描述方法及指标。 二、实验内容提要 1．根据数据，分析受访者的年龄分布情况，尝试分城市/合并描述。 2．根据SPSS 自带数据Employee ，分析员工性别、受教育程度、少数民族、职位类别的分布情况，并尝试分析这些属性之间的关系以及这些属性和工资之间的关系。 三、实验步骤 根据数据 在数据栏中找到拆分文件，点击，将城市添加到分组方式中，对城市进行拆分，点击确定。 在分析中选择描述统计下的描述，点击确定。 描述统计量 S0. 城市 N 极小值 极大值 均值 标准差 100北京 S3. 年龄 378 18 65 有效的 N （列表状态） 378 200上海 S3. 年龄 387 18 65 有效的 N （列表状态） 387 300广州 S3. 年龄 382 18 65 有效的 N （列表状态） 382 根据SPSS 自带数据Employee 在分析一栏中的描述统计下找到频率，点击确定。 性别分析表 Gender 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 Female 216 Male 258 合计 474 受教育程度分析表
Educational Level (years) 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 8 53 12 190 14 6 15 116 16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 合计 474 少数民族分析表 Minority Classification 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 No 370 Yes 104 合计 474 2.选择分析，描述统计下的交叉表，点击确定，分析性别和受教育程度之间的情况，将性别添加到行，将受教育程度添加到列中，点击确定。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地 区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3
实验五相关分析实验报关费 一、实验目得: 学习利用s pss对数据进行相关分析（积差相关、肯德尔等级相关）、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容: 某班学生成绩表 1 如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析与肯德尔等级相关分 析. 2.在控制物理成绩不变得条件下，做数学成绩与英语成绩得相关分析（这 种情况下得相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中得相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析—相关—双变量，弹出窗口，在对话框得变量列表中选变量 “数学成绩"、“物理成绩” ,在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）与肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择,选择标准差与均值.单击确定,得出输出结果,对结果进 行分析解释。 2.选择分析一相关一偏相关，弹出窗口，在对话框得变量列表选变量数学 成绩”、“英语成绩”,在控制列表选择要控制得变量“物理成绩”以 在控制物理成绩得影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分析； 在“显著性检验”框中选双侧检验,单击确定，得出输出结果,对结果 进行分析解释． 3.选择分析一描述统计-交叉表，弹出窗口,对交叉表得行与列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩.然后对统计量进行设置, 选择相关性,点击继续-确定,得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析:
囲戏变量相关0 变旻(Y)： 歹物理戍悄 相关浆勤 0 Pearson 叼兰endsll 的tau-b(K) J Spearman 叼标记SL苦性徇关(E) I ?―I粘址妃)][賞Jt? ][ ■備~ [ 鹽 ,丘示渎际說曹性水半(D 确定 ]|殆贴(E) H St賣(B)][ 取禱选顶(2)… 农孝号 /其 语威纽 显著性检验 双侧檢勉I) 单侧檢验(D 选他…]
精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5)
3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17)
3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据
《多元统计分析分析》实验报告 2012 年月日学院经贸学院姓名学号 实验 实验成绩名称 一、实验目的 （一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现. （二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释. 二、实验内容 以教材例题为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用 三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图） 1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名) 将表数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1： 图1 点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2： 图2： 然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）： 图3
完成数据输入 2、具体操作分析过程： （1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归： 在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）： 图4 将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）： 然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9） 其他选项按软件默认。最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）