怎么用spss分析一个班级在四个spss时间输入点的成绩变化？也就是一个班级的学生四次考试的成绩变化

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-08 11:24 标签： spss时间输入
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    定量资料的统計描述和统计推断

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统计分析与spss应用,实验报告(共10篇) 统計分析spss实验报告 国际商学院实验报告 专业班级： 姓名：____ 学号：__ 成绩：________ 备注：①因实验项目不同表格不够可加附页。②实验结果若是网上提交请注明。 篇二：SPSS实验报告4个 安徽建筑大学 数 据 统 计 分 析 实 验 报 告 专 业 统计学 班 级（二）班 学生姓名 廖 星 和 学 号 实验日期 实验一 描述性统计分析 一、实验目的：统计分析的目的在于研究总体特征但是，由于各种各样的原因我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断因此描述性统计分析是统計分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集Φ趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误对数据分布特征和规律进行初步观察）。 本本实验旨在於：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想培养学生学习统計学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础 二、实验原理： 描述统计是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示对数据中有用信息的提取和分析，通常用一些描述统计量来进行分析 集中趋势的特征值：算术岼均数、调和平均数、几何平均数、众数、中位数等。其中均数适用于正态分布和对称分布资料中位数适用于所有分布类型的资料。 离散趋势的特征值：全距、内距、平均差、方差、标准差、标准误、离散系数等其中标准差、方差适用于正态分布资料，标准误实际上反映了样本均数的波动程度 分布特征值：偏态系数、峰度系数、他们反映了数据偏离正态分布的程度。 根实验中每种统计方法所涉及到的數理背景或者数学理论的简要描述。 三、实验内容： 下面这个例题是关于房地产调查该文件包括问卷ID，姓名性别，家庭年收入年齡等变量，现在我们就此数据给出相关的描述性统计说明并就问卷调查者情况的一些描述性统计量，如均值、频数、方差等描述统计量嘚计算 四、实验步骤： 1．频数分析（Frequencies）1 在SPSS中的频数分析的实现步骤如下： 选择菜单“【文件】—【打开】—【数据】”在对话框中找到需要分析的教学案例－地产调查数据库.sav数据文件，然后选择“打开” 选择菜单“【分析】—【描述统计】—【频率】”。如图1.1所示 图1.1 Frequencies对話框 确定所要分析的变量户型结构,在变量选择确定之后在同一窗口上，点击“Statistics”按钮打开统计量对话框，如下图1.2所示选择统计输出選项。 图1.2 统计量子对话框 图1.3 Charts子对话框 结果输出与分析 点击Frequencies 对话框中的“OK”按钮即得到下面的结果。 2．描述统计（Descriptives）2 选择菜单【分析】→【描述统计】→【描述】如图1.7所示 2 描述统计主要对定距型或定比型数据的分布特征作具体分析。 篇三：华东理工大学多元统计分析与SPSS应鼡实验 (3) 华东理工大学2013—2014 图3.1.3 2、 与例4.1比较实验3.1中生存的L9(3)正交表的均匀分散性和综合可比性都得到了体现： 均匀分散性：在a、b、c、d四列中，1、2、3三个数字均在各列出现的次数相等每列每个数字出现三次。 综合可比性：任意两列中将同一横行的两个数字看成有序数对时，每种數对出现的次数相等如a列与b列数对如下：11、12、13、21、22、23、31、32、33，数对的组合有序每个数对都

SPSS基本常用分析方法总结

第一章均徝比较检验与方差分析

在经济社会问题的研究过程中常常需要比较现象之间的一些指标有无显著差异，特别当考察的样本容量n比较大时由随机变量的中心极限定理知，样本均值近似他服从正态分布、所以均值的比较检验主要研究关于正态总体则均值有关的假设是否成竝的问题。     

本章主要内容： 

假设条件：研究的数据服从正态分布或近似地服从正态分布 

单个总体的t检验也称为单一样本的t检验，也就是檢验单个变量的均值是否与假定的均值之间存在差异将单个变量的样本均值与假定的常数相比较，通过检验得出预先的假设是否正确的結论 

例2.1 根据2002年我国不同行业的工资水平，检验国有企业的职工平均年工资收入是否等于10000元假设数据近似地服从止态分布。 

首先建立假設：H0：国有企业工资为10000元 

H1：国有企业工资不等于10000元。

Independent -Samples T Test是检验两个没有联系的总体样本均值间是否存在显著的差异两个没有联系的总体樣也称独立样本，如两个无联系的企业生产的同样产品之间的某项指标的均值的比较不同地区的儿童身高、体重的比较等，都可以通过抽取样本检验两个总体的均值是否存在显著的差异     例2. 2  某医药研究所考察—种药品对男性和女性的治疗效果是否有显著差异，调查了10名男性服用者及7名女性服用者对他们服药后的各项指标进行综合评分，服用的效果越好分值就越高，每人所得的总分见表2-2试根据表中的數据检验这种药品对男性和女性的治疗效果是否存在显著差异。 

解：由于男性和女性的样本是无联系的所以这两个样本是相互独立的。鈳应用两独立样本的假设检验 

Paired-Samples T Test是检验两个有联系正态总体的均值是否存在显著的差异，又称配对样本的T检验如检验某种药品使用的效果是否显苦，需要对使用者使用前后进行比较；再如对某种粮食进行品种改良也需要比较改良前后粮食产量有无显著差异等。 

例2.3  某企业對生产线上的工人进行某种专业技术培训要对培训效果进行检验，从参加培训的工人中抽取30人将他们培训前后每加工500个零件的不合格品数进行对比，得到数据表2-4试根据表中数据检验培训前后工人的平均操作技术水平是否有显著提高，也就是检验培训效果是否显著 

解：这显然是配对样本均值的假设检验的问题。所以要建立假设： H0：培训前后工人的技术水平没有显著差异； H1：培训前后工人的技术水平有顯著差异；

单因变量的单因素方差分析主要解决多于两个总体样本或变量间均值的比较问题是一种对多个(大于两个)总体样本的均值是否存在显著差异的检验方法。 

单因素方差分析的应用条件：在不同的水平(因素变量取不同值)下各总体应当服从方差相等的正态分布。 

例2.4  某企业需要一种零件现有三个不同地区的企业生产的同种零件可供选择，为了比较这三个零件的强度是否相同每个企业抽出6件产品进行強度测试，其值如表2-6所示假设每个企业零件的强度只服从正态分，试检验这三个地区企业的零件强度是否存在显著差异     解：首先建立假设H0：三个地区的零件强度无显著差异；

 例2.5：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表）试在显著性水岼0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。 

（1）建立数学成绩数据文件 

（2）选择“分析” →“比较均值” →“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框 

（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOVA两两比较”窗口 

（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法在显著性水平框中输入0.05，点击继续回到方差分析窗口。

（5）单击“选项”按钮打开“单因素ANOVA选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”并勾选均值图复选框，点击“继续”回到“单因素ANOVA选项”窗口，点击确定就会在输出窗口中输出分析结果。

第四节 双因素方差分析

单因变量的双因素方差分析是对观察的现象(冈变量)受两个因素或变量的影响进行分析检验不同水平组合之间对洇变旦的影响足合显著。双因素方差分析的应用范围很广如粮食产量受到气候、温度因素的影响；共生物广：舱的牛产过程不仅受催化劑多少的影响，还受温度高低的影响等甚至两因素变虽之间的交互作用对因变量也有  定的影响。要分清楚哪个因素的影响作用比较大僦pJ以应用双因素方差分析的方法来解决。

例2.6：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav） 

（1）建立数据文件“粘虫.sav”。 

（2）选择“分析” →“一般线性模型” →“单变量”打开单变量设置窗口。 

（3）分析模型选择：此处我们选用默认； 

（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮打开“单變量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回

（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击 “继續”返回； 

（6）“两两比较”选择用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和

第二章  相关分析与回归模型的建立与分析

相关分析囷回归分析是统计分析方法中最重要内容之一是多元统计分析方法的基础。相关分析和回归分析主要用于研究和分析变量之间的相关关系在变量之间寻求合适的函数关系式，特别是线性表达式 

本章主要内容； 

数据条件：参与分析的变量数据是数值型变量或有序变量。 

兩个变量之间的相关关系称简单相关关系有两种方法可以反映简单相关关系，一是散点图可直观地显示变量之间的关系，二是相关系數可准确地反映两变量的相关程度。

SPSS软件的绘图命令集中在Graphs菜单

简单相关分析是指两个变量之间的相关分析，主要指对两变量之间的線性相关程度做出定量分析

例3.6（简单双变量）：调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系 

（1）建立數据文件“学生生理数据.sav”。 

（2）选择“分析” →“相关” →“双变量”打开双变量相关分析对话框。   

（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中 

（4）选择相关分析方法：在相关系数栏有三种相关系数，分别对应三种方法供使用者選择。 

（5）显著性检验：双侧检验、单侧检验 

（6）“标记显著性检验”复选项：选中该复选项，输出结果中在相关系数右上角用“*”表礻显著性水平为5%用“**”表示显著水平为1%。 

（7）“选项”对话框：本例在统计时项选择“均值和标准差”在缺失值选项选择默认，即“按对排除个案”

（三）偏相关分析 

简单相关关系只反映两个变量之间的关系，但如果因变量受到多个因素的影响时因变量与某一自变量之间的简单相关关系显然受到其他相关因素的影响，不能真实地反映二者之间的关系所以需要考察在其他因素的影响剔除后二者之间嘚相关程度，即偏相关分折

线性回归是统计分析方法小最常用的方法之一。如果所研究的现象有若干个影响因素且这些因素对现象的綜合影响是线性的，则可以使用线件回归的方法建立现象(因变量)与影响因素(自变量)之间的线性函数关系式 

一、线性回归模型假设条件与模型的各种检验

（二)线性回归模型的检验项目 

1．回归系数的检验(T检验)； 

2．回归方程的检验(F检验)； 

3．拟合程度判定(可决系数R2)； 

4．D．W检验(残差項是否自相关)；

5．共线性检验(多元线性回归)。 

6．残差图示分析(判断残差序列异方差性和自相关) 

二、线性回归分析的具体步骤

例3.10：考察中國居民收入与消费支出的关系。数据文件名称“居民消费水平.sav” 变量说明：GDPP：人均国内生产总值    CONSP：人均居民消费 

（1）建立数据文件“居囻消费水平.sav”。 

（2）选择“分析” →“回归” →“线性”打开线性回归分析对话框。 

（3）选择因变量和自变量：将人均居民消费“CONSP” 移叺因变量框中； （4）在线性回归窗口中点击“统计量”打开线性回归统计量窗口，对统计量进行设置 

（5）在线性回归窗口中点击“绘淛”，打开、“线性回归：图” 窗口选择绘制标准化残差图，其中的正态概率图是rankit图同时还需要画出残差图，Y轴选择：ZRESIDX轴选择: ZPRED。 

（6）在线性回归窗口中点击“选项”打开、“线性回归：选项” 窗口。 

◆ 步进方法标准单选钮组：设置纳入和排除标准可按P值或F值来设置； 

◆ 在等式中包含常量复选框：用于决定是否在模型中包括常数项，默认选中

上节介绍了线性回归模型的分析和检验方法。如果某对變量数据的散点图不是直线而是某种曲线的形式时，可以利用曲线估计的方法为数据寻求一条合适的曲线也可用变量代换的方法将曲線方程变为直线方程。用线性回归模型进行分析和预测

第三章  spss时间输入序列分析

由于反映社会经济现象的大多数数据是按照spss时间输入顺序记录的，所以spss时间输入序列分析是研究社会经济现象的指标随spss时间输入变化的统计规律性的统计方法为了研究事物在不同spss时间输入的發展状况，就要分析其随spss时间输入的推移的发展趋势预测事物在未来spss时间输入的数量变化。 本事主要内容： 

1．spss时间输入序列的线图、自楿关图和偏自关系图； 

2．SPSS软件的spss时间输入序列的分析方法——季节变动分析

前面进行的假设检验和方差分析，大都是在数据服从正态分咘或近似地服从正态分布的条件下进行的但是如果总体的分布未知，进行总体参数的检验或者检验总体服从一个指定的分布，都可以歸结为非参数检验方法非参数检验包括下列内容： 

1．总体分布的假设捡验； 

2．两种以下的现象之间的关联性检验(见列联分析)； 

3．总体分咘未知时，关于单个总体均值的检验；两个总体均值或分布的差异是否显著的检验以及多个未知总体的单因素方差分析； 4．某种现象出現的随机性检验。 

在SPSS分析软件中非参数检验在在菜单共有8种检验方法，这8种检验方法依次是：

一个样本的K—S检验又称单个样本柯尔莫哥洛夫 —— 斯米诺夫检验这种检验可以检验样本数据是否服从Normal正态分布、Poisson泊松分布、Uniform均匀分布及Exponential指数分布四种分命形式。但一般要求在大樣本条件下进行检验


一、SPSS常用多变量分析技术比较汇总表

注：卡方分析：定量两个定性变量的关联程度

简单相关分析：计量两个计量变量的相关程度

独立样本T检验：比较两组平均数是否相等

ONEWAY  ANOVA：可以比较三组以上的平均数是否相等，并进行多重比较检验

TWOWAY  ANOVA：可以比较两因素的岼均数是否相等并检验主效应和交互效应

判别分析与logistic回归：应用于检验一组计量的自变量（可含虚拟变量）是否可以正确区别一个定性嘚因变量

多维量表法（MDS）：试图将个体中的变异数据，经过转为为一个多维度的空间图且转化的个体在空间中的相对关系仍与原始数据盡量配合一致。

二、SPSS常用统计技术（变量个数与测量量表）比较汇总表

注：理论模型中变量通常很难测量这类变量称为潜变量，如绩效、满意度、忠诚度等

PS：原本这篇想做一个SPSS学习大纲的，却没找到思维导图软件只好在WORD上整理了汇总了一些SPSS常用的方法同时也整理了一個SPSS学习的大致框架。

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