SPSS实验报告一.实验目的1.掌握SPSS的基本操作,能够熟练应用SPSS进行基本的统计分析。2.在用SPSS对具体实例进行分析的基础上能对结果进行正确的解释。3.在对SPSS基本操作熟练的情况下,进一步自学SPSS更强大的分析能。二.实验要求1.掌握如何通过SPSS进行数据的获取和管理,包括数据的录入,保存,读取,转化,增加,删除;数据集的合并,拆分,排序。2.了解描述性统计的作用,并掌握其SPSS的实现(频数,均值,标准差,中位数,众数,极差)。3.应用SPSS生成表格和图形,并对表格和图形进行简单的编辑和分析。4.应用SPSS做一些探索性分析(如方差分析,相关分析)三.实验内容(一).问题的提出对不同广告方式和不同地区对某商品销售额影响进行分析。在制定某商品的广告策略时,收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促销后的销售额数据,分析广告形式和地区是否影响商品销售额。自变量为广告方式(X1)和地区(X2),因变量为销售额(Y)。涉及地区18个,每个地区抽取样本8个,共有案例144个。具体数据如下:X1X2Y1.001.0075.002.001.0069.004.001.0063.003.001.0052.001.002.0057.002.002.0051.004.002.0067.003.002.0061.001.003.0076.002.003.00100.004.003.0085.003.003.0061.001.004.0077.002.004.0090.004.004.0080.003.004.0076.001.005.0075.002.005.0077.004.005.0087.003.005.0057.001.006.0072.002.006.0060.004.006.0062.003.006.0052.001.007.0076.002.007.0033.004.007.0070.003.007.0033.001.008.0081.002.008.0079.004.008.0075.003.008.0069.001.009.0063.002.009.0073.004.009.0040.003.009.0060.001.0010.0094.002.0010.00100.004.0010.0064.003.0010.0061.001.0011.0054.002.0011.0061.004.0011.0040.001.0012.0070.002.0012.0068.004.0012.0067.003.0012.0066.001.0013.0087.002.0013.0068.004.0013.0051.003.0011.0041.003.0013.0065.001.0014.0065.002.0014.0063.004.0014.0061.003.0014.0058.001.0015.0065.002.0015.0083.004.0015.0075.003.0015.0050.001.0016.0079.002.0016.0076.004.0016.0064.003.0016.0044.001.0017.0062.002.0017.0073.004.0017.0050.003.0017.0045.001.0018.0075.002.0018.0074.004.0018.0062.003.0018.0058.001.001.0068.002.001.0054.004.001.0058.003.001.0041.001.002.0075.002.002.0078.004.002.0082.003.002.0044.001.003.0083.002.003.0079.004.003.0078.003.003.0086.001.004.0066.002.004.0083.004.004.0087.003.004.0075.001.005.0066.002.005.0074.004.005.0070.003.005.0075.001.006.0076.002.006.0069.004.006.0077.003.006.0063.001.007.0070.002.007.0068.004.007.0068.003.007.0052.001.008.0086.002.008.0075.004.008.0061.003.008.0061.001.009.0062.002.009.0065.004.009.0055.003.009.0043.001.0010.0088.002.0010.0070.004.0010.0076.003.0010.0069.001.0011.0056.002.0011.0053.004.0011.0070.003.0011.0043.001.0012.0086.002.0012.0073.004.0012.0077.003.0012.0051.001.0013.0084.002.0013.0079.004.0013.0042.003.0013.0060.001.0014.0077.002.0014.0066.004.0014.0071.003.0014.0052.001.0015.0078.002.0015.0065.004.0015.0065.003.0015.0055.001.0016.0080.002.0016.0081.004.0016.0078.003.0016.0052.001.0017.0062.002.0017.0057.004.0017.0037.003.0017.0045.001.0018.0070.002.0018.0065.004.0018.0083.003.0018.0060.00X1一列中,1表示报纸,2表示广播,3表示宣传品,4表示体验。X2一列中1—18表示不同地区。(二).数据的整理1.建立数据文件当启动SPSS后,系统首先显示一个提示窗口,把鼠标移至“Typeindata”项上单击左键选中,然后单击“OK”按钮;或者该窗口中单击“Cancel”按钮进入SPSS数据编辑窗屏幕,如图所示。2.定义变量在数据编辑窗口左下角激活(VariableView)变量定义窗口,在数据窗口中,用户定义数据变量的名称、数据类型、宽度、小数位和标记等信息。定义好变量如下图:3.输入数据变量定义完成后,在编辑区选择栏里单击“DataView”,编辑显示区显示为数据编辑。在编辑区中,把与变量名相对应的数据输入到单元格里区,如下图所示。4.对数据进行预处理按照X1对数据进行排序,排序方式为升序,具体操作如下:(1)选择菜单:【data】→【sortcases】(2)指定排序变量“广告形式”到【sortby】框中,并选择【sortorder】中的Ascending,即升序排列。从排序后的数据可以看出,广告形式为1的商品平均销售额高于其他三种广告形式,但是销售额最大值都出现在广告形式为2的时候。如图。(三).商品销售额的频数分析1.频数分析(DescriptiveStatistics-Frequencies)频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。现在我们对商品销售额进行频数分析在主菜单栏单击“Analyze”,在出现的下拉菜单里移动鼠标至“DescriptiveStatistics”项上,在出现的次菜单里单击“Frequencies”项。从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“销售额”变量进入“Variable(s):”框。Displayfrequencytables,选中显示。单击“Statistics”按钮,打开下图所示的对话框,该对话框用于选择统计量:①选择百分位显示“PercentilesValues”栏:Cutpointsfor10equalgroups:将数据平分为输入的10个等份。②选择变异程度的统计量“Dispersion”:(离散趋势)Std.deviation标准差③选择表示数据中心位置的统计量“CentralTendency”:(集中趋势)Mean均值点击continue。单击“Charts”按钮:选择Histograms:输出柱状图。选中“√Withnormalcurve”项,则在绘制柱状图中加绘一条正态分布曲线。点击continue。单击“Format”按钮,设置频数表格式:选择Ascendingvalues:按变量值的升序排列。Comparevariables选项,所有变量在一个图形中输出,以便进行比较。设置在频数表中显示的组数,默认为10组。点击continue。再点击ok。在Output中得到以下分析结果。由以上分析结果可以知道销售额均值为66.82,标准差为13.528.由正态分布图可以看出销售额在60到80之间的较多。2.列联表分析(Crosstabs)在菜单选中“Analyze-Descriptive-Crosstabs”命令,在弹出的对话框中,将广告形式(X1)、地区(X2)选作行变量,销售额(Y)选作列变量。如下图:点击“Statistics”按钮,出现下图:选中Chi-Square:卡方检验,及Correlations:选中输出皮尔森(Pearson)和Spearman相关系数,用以说明行变量和列变量的相关程度。单击“Cells”按钮,选择Observed:观测频数、Expected:期望频数、Roundcellcounts:临近列计算。单击Format按钮,选择Ascending:行变量从小到大升序排列。单击“Exact”按钮,选择Asymptoticonly近似的,系统设置。设置完成后,在列联表分析对话框中,点击OK按钮。输出内容如下:Chi-SquareTestsValuedfAsymp.Sig.(2-sided)PearsonChi-Square186.940a144.009LikelihoodRatio197.467144.002Linear-by-LinearAssociation11.4821.001NofValidCases144a.196cells(100.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis.25.SymmetricMeasuresValueAsymp.Std.ErroraApprox.TbApprox.Sig.IntervalbyIntervalPearson'sR-.283.070-3.521.001cOrdinalbyOrdinalSpearmanCorrelation-.277.079-3.431.001cNofValidCases144a.Notassumingthenullhypothesis.b.Usingtheasymptoticstandarderrorassumingthenullhypothesis.c.Basedonnormalapproximation.Chi-SquareTestsValuedfAsymp.Sig.(2-sided)PearsonChi-Square822.114a816.434LikelihoodRatio495.2718161.000Linear-by-LinearAssociation2.9721.085NofValidCases144a.882cells(100.0%)haveexpectedcountlessthan5.Theminimumexpectedcountis.06.SymmetricMeasuresValueAsymp.Std.ErroraApprox.TbApprox.Sig.IntervalbyIntervalPearson'sR-.144.079-1.736.085cOrdinalbyOrdinalSpearmanCorrelation-.150.083-1.810