《統(tǒng)計(jì)學(xué)SPSS實(shí)驗(yàn)報告[共23頁]》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《統(tǒng)計(jì)學(xué)SPSS實(shí)驗(yàn)報告[共23頁]（23頁珍藏版）》請?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、SPSS實(shí)驗(yàn)報告一 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1. 掌握 SPSS 的基本操作，能夠熟練應(yīng)用SPSS 進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)分析。2. 在用 SPSS 對具體實(shí)例進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上能對結(jié)果進(jìn)行正確的解釋。3. 在對 SPSS 基本操作熟練的情況下，進(jìn)一步自學(xué)SPSS 更強(qiáng)大的分析能。二 實(shí)驗(yàn)要求 1. 掌握如何通過 SPSS 進(jìn)行數(shù)據(jù)的獲取和管理，包括數(shù)據(jù)的錄入，保存，讀取，轉(zhuǎn)化，增加，刪除；數(shù)據(jù)集的合并，拆分，排序。2. 了解描述性統(tǒng)計(jì)的作用，并掌握其 SPSS 的實(shí)現(xiàn)（頻數(shù)，均值，標(biāo)準(zhǔn)差，中位數(shù)，眾數(shù)，極差）。3. 應(yīng)用 SPSS 生成表格和圖形，并對表格和圖形進(jìn)行簡單的編輯和分析。4. 應(yīng)用 SPSS 做一些探索

2、性分析（如方差分析，相關(guān)分析）三 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（一）.問題的提出對不同廣告方式和不同地區(qū)對某商品銷售額影響進(jìn)行分析。在制定某商品的廣告策略時，收集了該商品在不同地區(qū)采用不同廣告形式促銷后的銷售額數(shù)據(jù)，分析廣告形式和地區(qū)是否影響商品銷售額。自變量為廣告方式（X1）和地區(qū)(X2)，因變量為銷售額(Y)。涉及地區(qū)18個，每個地區(qū)抽取樣本8個,共有案例144個。具體數(shù)據(jù)如下：X1X2Y1.00 1.00 75.00 2.00 1.00 69.00 4.00 1.00 63.00 3.00 1.00 52.00 1.00 2.00 57.00 2.00 2.00 51.00 4.00 2.00 67.00

3、3.00 2.00 61.00 1.00 3.00 76.00 2.00 3.00 100.00 4.00 3.00 85.00 3.00 3.00 61.00 1.00 4.00 77.00 2.00 4.00 90.00 4.00 4.00 80.00 3.00 4.00 76.00 1.00 5.00 75.00 2.00 5.00 77.00 4.00 5.00 87.00 3.00 5.00 57.00 1.00 6.00 72.00 2.00 6.00 60.00 4.00 6.00 62.00 3.00 6.00 52.00 1.00 7.00 76.00 2.00 7.00 3

4、3.00 4.00 7.00 70.00 3.00 7.00 33.00 1.00 8.00 81.00 2.00 8.00 79.00 4.00 8.00 75.00 3.00 8.00 69.00 1.00 9.00 63.00 2.00 9.00 73.00 4.00 9.00 40.00 3.00 9.00 60.00 1.00 10.00 94.00 2.00 10.00 100.00 4.00 10.00 64.00 3.00 10.00 61.00 1.00 11.00 54.00 2.00 11.00 61.00 4.00 11.00 40.00 1.00 12.00 70.0

5、0 2.00 12.00 68.00 4.00 12.00 67.00 3.00 12.00 66.00 1.00 13.00 87.00 2.00 13.00 68.00 4.00 13.00 51.00 3.00 11.00 41.00 3.00 13.00 65.00 1.00 14.00 65.00 2.00 14.00 63.00 4.00 14.00 61.00 3.00 14.00 58.00 1.00 15.00 65.00 2.00 15.00 83.00 4.00 15.00 75.00 3.00 15.00 50.00 1.00 16.00 79.00 2.00 16.0

6、0 76.00 4.00 16.00 64.00 3.00 16.00 44.00 1.00 17.00 62.00 2.00 17.00 73.00 4.00 17.00 50.00 3.00 17.00 45.00 1.00 18.00 75.00 2.00 18.00 74.00 4.00 18.00 62.00 3.00 18.00 58.00 1.00 1.00 68.00 2.00 1.00 54.00 4.00 1.00 58.00 3.00 1.00 41.00 1.00 2.00 75.00 2.00 2.00 78.00 4.00 2.00 82.00 3.00 2.00

7、44.00 1.00 3.00 83.00 2.00 3.00 79.00 4.00 3.00 78.00 3.00 3.00 86.00 1.00 4.00 66.00 2.00 4.00 83.00 4.00 4.00 87.00 3.00 4.00 75.00 1.00 5.00 66.00 2.00 5.00 74.00 4.00 5.00 70.00 3.00 5.00 75.00 1.00 6.00 76.00 2.00 6.00 69.00 4.00 6.00 77.00 3.00 6.00 63.00 1.00 7.00 70.00 2.00 7.00 68.00 4.00 7

8、.00 68.00 3.00 7.00 52.00 1.00 8.00 86.00 2.00 8.00 75.00 4.00 8.00 61.00 3.00 8.00 61.00 1.00 9.00 62.00 2.00 9.00 65.00 4.00 9.00 55.00 3.00 9.00 43.00 1.00 10.00 88.00 2.00 10.00 70.00 4.00 10.00 76.00 3.00 10.00 69.00 1.00 11.00 56.00 2.00 11.00 53.00 4.00 11.00 70.00 3.00 11.00 43.00 1.00 12.00

9、 86.00 2.00 12.00 73.00 4.00 12.00 77.00 3.00 12.00 51.00 1.00 13.00 84.00 2.00 13.00 79.00 4.00 13.00 42.00 3.00 13.00 60.00 1.00 14.00 77.00 2.00 14.00 66.00 4.00 14.00 71.00 3.00 14.00 52.00 1.00 15.00 78.00 2.00 15.00 65.00 4.00 15.00 65.00 3.00 15.00 55.00 1.00 16.00 80.00 2.00 16.00 81.00 4.00

10、 16.00 78.00 3.00 16.00 52.00 1.00 17.00 62.00 2.00 17.00 57.00 4.00 17.00 37.00 3.00 17.00 45.00 1.00 18.00 70.00 2.00 18.00 65.00 4.00 18.00 83.00 3.00 18.00 60.00 X1一列中，1表示報紙，2表示廣播，3表示宣傳品，4表示體驗(yàn)。X2一列中118表示不同地區(qū)。（二）.數(shù)據(jù)的整理1.建立數(shù)據(jù)文件當(dāng)啟動SPSS后，系統(tǒng)首先顯示一個提示窗口，把鼠標(biāo)移至“Type in data”項(xiàng)上單擊左鍵選中，然后單擊“OK”按鈕；或者該窗口中單擊“C

11、ancel”按鈕進(jìn)入SPSS數(shù)據(jù)編輯窗屏幕，如圖所示。 2.定義變量 在數(shù)據(jù)編輯窗口左下角激活（Variable View）變量定義窗口，在數(shù)據(jù)窗口中，用戶定義數(shù)據(jù)變量的名稱、數(shù)據(jù)類型、寬度、小數(shù)位和標(biāo)記等信息。定義好變量如下圖：3.輸入數(shù)據(jù)變量定義完成后，在編輯區(qū)選擇欄里單擊“Data View”，編輯顯示區(qū)顯示為數(shù)據(jù)編輯。在編輯區(qū)中，把與變量名相對應(yīng)的數(shù)據(jù)輸入到單元格里區(qū)，如下圖所示。4.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理按照X1對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，排序方式為升序，具體操作如下：（1）選擇菜單：【data】【sort cases】（2）指定排序變量“廣告形式”到【sort by】框中，并選擇【sort orde

12、r】中的Ascending,即升序排列。從排序后的數(shù)據(jù)可以看出，廣告形式為1的商品平均銷售額高于其他三種廣告形式，但是銷售額最大值都出現(xiàn)在廣告形式為2的時候。如圖。（三）.商品銷售額的頻數(shù)分析1.頻數(shù)分析 (Descriptive Statistics - Frequencies)頻數(shù)分布分析主要通過頻數(shù)分布表、條形圖和直方圖，以及集中趨勢和離散趨勢的各種統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)的分布特征?，F(xiàn)在我們對商品銷售額進(jìn)行頻數(shù)分析在主菜單欄單擊“Analyze”，在出現(xiàn)的下拉菜單里移動鼠標(biāo)至“Descriptive Statistics”項(xiàng)上，在出現(xiàn)的次菜單里單擊“Frequencies”項(xiàng)。從左則的源變量框

13、里選擇一個和多個變量進(jìn)入“Variable(s):”框里。在這里我們選“銷售額”變量進(jìn)入“Variable(s):”框。Display frequency tables，選中顯示。單擊“Statistics”按鈕，打開下圖所示的對話框，該對話框用于選擇統(tǒng)計(jì)量： 選擇百分位顯示“Percentiles Values”欄： Cut points for 10 equal groups：將數(shù)據(jù)平分為輸入的10個等份。 選擇變異程度的統(tǒng)計(jì)量“Dispersion”：（離散趨勢）Std.deviation 標(biāo)準(zhǔn)差 選擇表示數(shù)據(jù)中心位置的統(tǒng)計(jì)量“Central Tendency”：（集中趨勢）Mean 均

14、值點(diǎn)擊continue 。單擊“Charts”按鈕：選擇Histograms： 輸出柱狀圖。選中“With normal curve”項(xiàng)，則在繪制柱狀圖中加繪一條正態(tài)分布曲線。點(diǎn)擊continue 。單擊“Format”按鈕，設(shè)置頻數(shù)表格式：選擇Ascending values：按變量值的升序排列。Compare variables 選項(xiàng)，所有變量在一個圖形中輸出，以便進(jìn)行比較。設(shè)置在頻數(shù)表中顯示的組數(shù)，默認(rèn)為10組。點(diǎn)擊continue 。再點(diǎn)擊ok。在Output中得到以下分析結(jié)果。由以上分析結(jié)果可以知道銷售額均值為66.82，標(biāo)準(zhǔn)差為13.528.由正態(tài)分布圖可以看出銷售額在60到80之

15、間的較多。2. 列聯(lián)表分析（Crosstabs）在菜單選中“Analyze-Descriptive- Crosstabs”命令，在彈出的對話框中，將廣告形式（X1）、地區(qū)（X2）選作行變量，銷售額（Y）選作列變量。如下圖：點(diǎn)擊“Statistics”按鈕，出現(xiàn)下圖：選中Chi-Square: 卡方檢驗(yàn)，及Correlations: 選中輸出皮爾森（Pearson）和Spearman相關(guān)系數(shù)，用以說明行變量和列變量的相關(guān)程度。單擊“Cells”按鈕，選擇Observed: 觀測頻數(shù)、Expected: 期望頻數(shù)、Round cell counts: 臨近列計(jì)算。單擊Format按鈕，選擇Asce

16、nding: 行變量從小到大升序排列。單擊“Exact”按鈕，選擇Asymptotic only 近似的，系統(tǒng)設(shè)置。設(shè)置完成后，在列聯(lián)表分析對話框中，點(diǎn)擊OK 按鈕。輸出內(nèi)容如下：Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square186.940a144.009Likelihood Ratio197.467144.002Linear-by-Linear Association11.4821.001N of Valid Cases144a. 196 cells (100.0%) have expected count les

17、s than 5. The minimum expected count is .25.Symmetric MeasuresValueAsymp. Std. ErroraApprox. TbApprox. Sig.Interval by IntervalPearsons R-.283.070-3.521.001cOrdinal by OrdinalSpearman Correlation-.277.079-3.431.001cN of Valid Cases144a. Not assuming the null hypothesis.b. Using the asymptotic standa

18、rd error assuming the null hypothesis.c. Based on normal approximation.Chi-Square TestsValuedfAsymp. Sig. (2-sided)Pearson Chi-Square822.114a816.434Likelihood Ratio495.2718161.000Linear-by-Linear Association2.9721.085N of Valid Cases144a. 882 cells (100.0%) have expected count less than 5. The minim

19、um expected count is .06.Symmetric MeasuresValueAsymp. Std. ErroraApprox. TbApprox. Sig.Interval by IntervalPearsons R-.144.079-1.736.085cOrdinal by OrdinalSpearman Correlation-.150.083-1.810.072cN of Valid Cases144a. Not assuming the null hypothesis.b. Using the asymptotic standard error assuming t

20、he null hypothesis.c. Based on normal approximation.下面用方差分析更好的來說明廣告形式、地區(qū)對銷售額的影響，（四）. 單因素方差分析以商品銷售額為觀測變量，廣告形式和地區(qū)為控制變量，通過單因素方差分析方法分別對廣告形式、地區(qū)對銷售額的影響進(jìn)行分析。兩個單因素方差分析的原假設(shè)分別設(shè)為：不同廣告形式?jīng)]有對銷售額產(chǎn)生顯著影響（即不同廣告形式對銷售額的效應(yīng)同時為0）；不同地區(qū)的銷售額沒有顯著差異（即不同地區(qū)對銷售額的效應(yīng)同時為0）操作步驟如下：1.選擇菜單【analyze】【compare means】【one-way ANOVA】.2.選擇觀測變量

21、“銷售額”到【dependent list】框，選擇“廣告形式”到【factor】框中，于是出現(xiàn)如圖所示的窗口。SPSS計(jì)算出組間方差、組內(nèi)方差、F統(tǒng)計(jì)量以及對應(yīng)的概率P值，完成單因素方差分析的相關(guān)計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果輸出到SPSS輸出窗口中。分析結(jié)果如下圖所示。廣告形式對銷售額的單因素方差分析結(jié)果從廣告形式對銷售額的單因素方差分析結(jié)果可以看到：觀測變量銷售額的離差平方和為26169.306；如果僅考慮廣告形式單個因素的影響，則銷售額總變差中，不同廣告形式可解釋的變差為5866.083，抽樣誤差引起的變差為20303.222，它們的方差分別為1955.361和145.023；所得到的F統(tǒng)計(jì)量的觀

22、測值為13.483，對應(yīng)的概率P值近似為0.由于概率值P小于顯著性水平0.05，則應(yīng)該拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同廣告形式對銷售額產(chǎn)生了顯著影響。地區(qū)對銷售額的單因素方差分析結(jié)果 從地區(qū)對銷售額的單因素方差分析結(jié)果可以看到，如果僅考慮地區(qū)單個因素的影響，則銷售額總變差（26169.306）中不同地區(qū)可解釋的變差為9265.306,抽樣誤差引起的變差為16904.，它們的方差分別為545.018和134.159，所得到的F統(tǒng)計(jì)量為4.062，對應(yīng)的概率P值近似為0.由于概率P值小于顯著性水平0.05，所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同地區(qū)對銷售額產(chǎn)生了顯著影響。同時對比這兩個圖容易發(fā)現(xiàn)：如果從單因素的角度考慮

23、，廣告形式對銷售額的影響較地區(qū)來講更明顯。（五）. 多重比較檢驗(yàn)在上述單因素方差分析中，發(fā)現(xiàn)不同廣告形式對產(chǎn)品銷售額有顯著影響，不同地區(qū)的產(chǎn)品銷售額存在顯著差異，為了進(jìn)一步研究哪種廣告形式的作用比較明顯，哪種不明顯，對變量進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)。具體操作步驟如下：1. 選擇菜單【analyze】【compare means】【one-way ANOVA】.在上面這個窗口選擇。出現(xiàn)下面窗口：點(diǎn)擊continue?；氐皆翱?，在點(diǎn)擊OK。在Output1中出現(xiàn)一下分析結(jié)果：廣告形式中的1，2，3，4分別代表報紙，廣播，宣傳品，體驗(yàn)。Multiple ComparisonsDependent Variab

24、le:銷售額(I) 廣告形式(J) 廣告形式Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundTukey HSD1.002.002.333332.83846.844-5.04719.71383.0016.66667*2.83846.0009.286224.04714.006.611112.83846.096-.769313.99152.001.00-2.333332.83846.844-9.71385.04713.0014.33333*2.83846.0006.952921.71384

25、.004.277782.83846.436-3.102711.65823.001.00-16.66667*2.83846.000-24.0471-9.28622.00-14.33333*2.83846.000-21.7138-6.95294.00-10.05556*2.83846.003-17.4360-2.67514.001.00-6.611112.83846.096-13.9915.76932.00-4.277782.83846.436-11.65823.10273.0010.05556*2.83846.0032.675117.4360Scheffe1.002.002.333332.838

26、46.879-5.698910.36563.0016.66667*2.83846.0008.634424.69894.006.611112.83846.148-1.421214.64342.001.00-2.333332.83846.879-10.36565.69893.0014.33333*2.83846.0006.301122.36564.004.277782.83846.520-3.754512.31003.001.00-16.66667*2.83846.000-24.6989-8.63442.00-14.33333*2.83846.000-22.3656-6.30114.00-10.0

27、5556*2.83846.007-18.0878-2.02334.001.00-6.611112.83846.148-14.64341.42122.00-4.277782.83846.520-12.31003.75453.0010.05556*2.83846.0072.023318.0878LSD1.002.002.333332.83846.412-3.27847.94513.0016.66667*2.83846.00011.054922.27844.006.61111*2.83846.021.999312.22292.001.00-2.333332.83846.412-7.94513.278

28、43.0014.33333*2.83846.0008.721619.94514.004.277782.83846.134-1.33409.88963.001.00-16.66667*2.83846.000-22.2784-11.05492.00-14.33333*2.83846.000-19.9451-8.72164.00-10.05556*2.83846.001-15.6673-4.44384.001.00-6.61111*2.83846.021-12.2229-.99932.00-4.277782.83846.134-9.88961.33403.0010.05556*2.83846.001

29、4.443815.6673Bonferroni1.002.002.333332.838461.000-5.26319.92983.0016.66667*2.83846.0009.070224.26314.006.611112.83846.128-.985414.20762.001.00-2.333332.838461.000-9.92985.26313.0014.33333*2.83846.0006.736921.92984.004.277782.83846.804-3.318711.87423.001.00-16.66667*2.83846.000-24.2631-9.07022.00-14

30、.33333*2.83846.000-21.9298-6.73694.00-10.05556*2.83846.003-17.6520-2.45914.001.00-6.611112.83846.128-14.2076.98542.00-4.277782.83846.804-11.87423.31873.0010.05556*2.83846.0032.459117.6520*. The mean difference is significant at the 0.05 level.分別顯示了兩兩廣告形式下銷售額均值檢驗(yàn)的結(jié)果。以報紙廣告與其他三種廣告形式的兩兩檢驗(yàn)結(jié)果為例，在LSD方法中，報紙

31、廣告和廣播廣告的效果沒有顯著差異（顯著性水平為0.05），（概率值為0.412），與宣傳品和體驗(yàn)均有顯著差異（概率值分別為0.00，接近0和0.021）；但在其他三種方法中，報紙廣告只與宣傳品廣告有顯著差異，而與體驗(yàn)無顯著差異。由此可見，LSD方法的檢驗(yàn)敏感度是其中最高的。上圖由各種方法劃分的相似性子集?？梢钥吹奖碇腥N方法劃分的子集是一致的：即均值為56.5556的宣傳品組與其他三組的均值有顯著不同，被劃分出來。由此可以判斷：如果從獲得高銷售額的角度來選擇廣告形式，不應(yīng)采用宣傳品的形式，可考慮在報紙、廣播和體驗(yàn)中選擇一種低成本或操作性強(qiáng)的廣告形式。四 實(shí)驗(yàn)總結(jié) 通過這次試驗(yàn)，了解了SPSS的一些基本操作，比如定義變量、數(shù)據(jù)輸入、描述性分析（頻數(shù)分析和列聯(lián)表分析）、方差分析（單因素和多因素方差分析）等等。 雖然知道簡單的操作，在實(shí)驗(yàn)過程中碰到很多不認(rèn)識專用名詞，有些檢驗(yàn)分析還不清楚其作用。比如在列聯(lián)表分析中就遇見很多問題不能解決。基于一些分析操作，以及輸出的內(nèi)容，然后對變量之間的關(guān)系做出分析。在分析的過程中，發(fā)現(xiàn)了這次選擇數(shù)據(jù)上的問題，有很多問題不知道該如何處理跟分析。在試驗(yàn)的過程中，不僅學(xué)會了一些操作，也體會到對于復(fù)雜、數(shù)據(jù)很多的統(tǒng)計(jì)分析，SPSS可以很容易的解決。當(dāng)然，SPSS中還有很多強(qiáng)大的功能，這次試驗(yàn)沒有用到，比如聚類分析、判別分析等等，相信在以后的學(xué)習(xí)中肯定會接觸到。