《统计分析与SPSS的应用》实验教学大纲

《统计分析与SPSS的应用》实验教学大纲课程名称：统计分析与SPSS的应用课程编码：50540044课程总学时：72实验学时：24适用专业：统计学使用教材及实验指导书：《实用数据统计分析及SPSS12.0应用》，章文波陈红艳编著，人民出版社，2006年出版一、课程性质和任务本课程是我校统计学专业四年级本科生的专业课。本课程从加强基础、培养学生动手能力、提高素质的教学目标出发，建立一个科学的、合理的统计分析与SPSS的应用这一实验教学课程体系。使学生通过本课程实验教学，不只是加深理解和巩固所学理论知识，而且更能切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。在实验教学中，同时加强对学生进行科学素质和良好的实验室工作习惯的训练，培养学生的时间意识，为培养具有创新精神和实践能力的高素质人才奠定良好的基础。二、教学要求与教学方法1、教学要求（1）以各种统计分析方法的基本理论为基础，深刻体会各种统计分析方法的基本思想，并以统计软件SPSS作为一种实现手段，熟悉各种统计分析方法在其中的操作步骤，指导学生完成统计分析和统计计算过程。试图建立一个实践与理论相结合，着重培养学生实际动手能力为主的实验教学课程体系。（2）在切实培养提高学生实践动手能力的同时，在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断的能力，科学思维能力和创新意识，培养学生的自学能力，锻炼学生的学习方法，相互协作的团队精神。2、教学方法（1）实验内容的安排由简入深，从SPSS的重要作用及其基本操作出发，培养学生的学习兴趣，调动积极性。（2）强调学生实验前的准备工作，教师在实验课的上一周向学生布置下周实验的内容，让学生有充分的时间准备实验课内容。（3）课前对实验中的难点进行演示，实验中对学生进行指导，启发学生的手脑并用，培养学生通过实验独立获取知识和操作技能的能力，注重随堂考查，点评学生实验作品和实验报告，不断强化学生的动手能力。（4）指导学生利用各种途径学习查阅资料，综合利用所学知识和技能，对现实中碰到的问题进行统计分析；勇于探索和实践，发扬团队精神，培养学生的创新意识。（5）采用现代教育技术辅助教学，提高教学质量、水平和效率。三、教学学时分配和安排本课程实验教学根据实验教学安排表具体安排，实验教学全学时共36学时。四、教学内容和要求本课程实验教学内容在突出统计分析训练为先导的基础上，利用SPSS进行相应的统计分析计算，并根据运算结果，做出合理的解释。在实验过程中，充分考虑到学生的自学能力和创新能力，安排命题开放式的实验内容给学生完成。见下表：序号周次实验内容学时1第2周实验一数据文件的管理42第4周实验二描述性统计分析23第6周实验三均值比较44第8周实验四方差分析45第10周实验五相关与回归分析46第12周实验六聚类与判别分析47第14周实验七因子与主成分分析48第16周实验八非参数检验69第18周实验九统计绘图4合计36实验一SPSS的数据管理[目的要求]熟悉SPSS的菜单和窗口界面及SPSS的数据管理功能。[实验原理][实验内容]1、数据文件的建立与数据录入2、数据文件的编辑整理[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件2、输入数据（直接输入，数据库查询导入，文本向导导入）3、数据的增删4、变量重新赋值5、数据的运算与新变量的生成6、数据排序7、数据的行列互换。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验二描述性统计分析[目的要求]利用SPSS进行描述性统计分析。[实验原理][实验内容]1、频数分析（Frequencies过程）2、描述性分析（Descriptives过程）3、探索分析（Explore过程）4、交叉列联表分析(Crosstabs过程)[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies”，选择分析变量，要输出的统计量以及要绘制的统计图，即完成了频数分析。3、在1的基础上，选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives”，选择分析变量即完成了描述性分析。4、在1的基础上，选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Explore”，选择Dependent变量和Factor变量，要输出的统计量以及要绘制的统计图，即完成了探索分析。5、在1的基础上，首先对频数变量的值进行加权处理，再选择菜单“Analyze→DescriptiveStatistics→Crosstabs”，选择分组变量和分析变量，然后选择卡方检验，定义列联表单元格中需要计算的指标，即完成了交叉列联表分析。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验三均值检验[目的要求]利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。[实验原理][实验内容]1、描述统计(Means过程)2、单样本T检验（One-SampleTTest过程）3、两独立样本T检验（Independent-SamplesTTest过程）4、成对样本T检验（Paired-SamplesTTest过程）[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→CompareMeans→Means”,选择Dependent变量和Independent变量，设置输出的描述统计量，即完成了描述统计。3、在1的基础上，选择菜单“Analyze→CompareMeans→One-SampleTTest”，选择Test变量并输入已知的均值，即完成了单样本T检验。4、在1的基础上，选择菜单“Analyze→CompareMeans→Independent-samplesTTest”，选择Test变量和分组变量，即完成了两独立样本T检验。5、在1的基础上，选择菜单“Analyze→CompareMeans→Paired-samplesTTest”项，选择分析变量，即完成了成对样本T检验。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验四方差分析[目的要求]利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。[实验原理][实验内容]1、单因素方差分析(One-WayANOVA过程)2、多因素方差分析(Univariate过程)3、协方差分析(Univariate过程)[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→CompareMeans→One-wayANOVA”,选择Dependent变量和Factor变量，选择进行各组间两两比较的方法，然后定义相关统计选项以及缺失值处理方法，即完成了单因素方差分析。3、在1的基础上，选择菜单“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”，选择Dependent变量和FixedFactor(s)，然后选择建立多因素方差分析的模型，并设置多因素变量的各组差异比较，设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用，设置均值多重比较类型，设置输出到结果窗口的选项，即完成了多因素方差分析。4、在1的基础上，选择菜单“Analyze→GeneralLinearModel→Univariate”，选择进行协方差分析的变量以及建立多因素方差分析的模型，并设置多因素变量的各组差异比较，设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用，设置均值多重比较类型，设置输出到结果窗口的选项，即完成了协方差分析。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验五聚类分析和判别分析[目的要求]利用SPSS进行聚类分析和判别分析。[实验原理][实验内容]1、系统聚类法（HierarchicalCluster过程）2、快速聚类法（K-MeansCluster过程）3、判别分析（Discriminant过程）[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→Classify→HierarchicalCluster”，,选择聚类变量和聚类类型，然后选择聚类方法，并选择输出距离矩阵和冰状图，即完成了系统聚类。3、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Classify→K-MeansCluster”，选择聚类变量及类的个数，然后选择聚类方法并保存各类成员，即完成了快速聚类法。4、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Classify→Discriminant”项，选择分组变量并定义取值范围，然后选择作为判别分析的基础数据变量，并选中保存新的变量将回代判别的结果存入原始数据库中，即完成了判别分析。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验六因子分析和主成分分析[目的要求]利用SPSS进行因子分析和主成分分析。[实验原理][实验内容]1、因子分析（Factor过程）2、主成分分析（Factor过程）[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→DataReduction→Factor”，选择进行分析的变量，然后选择输出相关系数矩阵和KMOandBartlett球形检验，并选择主成分法为提取因子的方法，然后对因子进行正交旋转，输出回归系数，即完成了因子分析。3、主成分分析的操作步骤类似，只是不需要进行正交旋转。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验七相关分析和回归分析[目的要求]利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归。[实验原理][实验内容]1、两变量的相关分析（Bivariate过程）2、偏相关分析(Partial过程)3、距离分析(Distances过程)4、线性回归分析(Linear过程)5、曲线回归(CurveEstimation过程)[实验步骤]1、定义变量，建立数据文件并输入数据。2、选择菜单“Analyze→Correlate→Bivariate”，选择要进行相关分析的两个变量，并选择Pearson相关系数（r）,然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了两变量的相关分析。3、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→Partial”，选择控制变量以及要进行相关分析的两个变量，然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了偏相关分析。4、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→Distance”，选择进行距离分析的变量，在“ComputeDistances”框中选择“Betweenvariables”，作变量之间的距离相关分析。在“Measure”栏中选择“Similarities”相似性测距。单击“Measure”按钮，选择“Pearsoncorrelation”为测量距离，即完成了距离分析。5、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Regression→Linear”，分别选择自变量、因变量及Enter方法，然后选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析，即完成了线性回归分析。6、在1的基础上，选择菜单“Analyze→Regression→CurveEstimation”，分别选择自变量和因变量，并选择要拟合的模型，选中“Plotmodels”复选框以输出曲线拟合图，选中“Predictedvalue”复选框，在原始数据文件中保存根据对数方程求出的预测值，即完成了曲线回归分析。[实验软件]SPSSForWindows[实验示范讲解][实验独立操作]实验八非参数检验[目的要求]利用SPSS进行非参数检验。[实验原理][实验内容]1、卡方检验(Chi-Square过程)2、二项分布检验（Binomial过程）3、游程检验（Runs过程）4、单样本Kolmogorov-Smirnov检验（1-SampleK-S过程）5、两独立样本比较（2IndependentSa