SPSS相關(guān)分析實(shí)驗報告
隨著(zhù)個(gè)人素質(zhì)的提升，報告與我們愈發(fā)關(guān)系密切，報告具有雙向溝通性的特點(diǎn)。你還在對寫(xiě)報告感到一籌莫展嗎？下面是小編幫大家整理的SPSS相關(guān)分析實(shí)驗報告，歡迎閱讀與收藏。
SPSS相關(guān)分析實(shí)驗報告1
一、實(shí)驗目的
掌握用spss軟件對數據進(jìn)行分析，用K-S檢驗單一樣本是否來(lái)自某一特定分布，熟悉其操作過(guò)程，并能分析其結果。
二、實(shí)驗原理
K-S檢驗方法能夠利用樣本數據推斷樣本來(lái)自的總體是否服從某一理論分布，是一種擬合優(yōu)度的檢驗方法，適用于探索連續型隨機變量的分布。單樣本K-S檢驗的原假設是：樣本來(lái)自得總體與指定的理論分布無(wú)顯著(zhù)差異，SPSS的理論分布主要包括正態(tài)分布、均勻分布、指數分布和泊松分布等。 它的假設檢驗問(wèn)題： H0:樣本所來(lái)自的總體分布服從某特定分布
H1:樣本所來(lái)自的總體分布不服從某特定分布
k-s檢驗是一種非常實(shí)用的檢驗數據分布的方法，應該熟練掌握。
三.實(shí)驗內容
用k-s檢驗“回歸人均食品支出”數據中的人均收入服從什么分布，并且了解k-s檢驗的操作過(guò)程和原理。
A.打開(kāi)spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
B.點(diǎn)擊nonparametric tests
1-sample k-s,系統彈出一個(gè)對話(huà)窗口。
C.點(diǎn)擊OK，系統輸出結果，如下表。
在上面有四個(gè)檢驗，Test1是檢驗這組數據是否服從標準正態(tài)分布，從表中可看出T檢驗的`顯著(zhù)性概率為0.140>0.05,接受零假設，即這組數據服從標準正態(tài)分布。Test2是檢驗這組數據是否服從均勻分布，從表中可看出T檢驗的顯著(zhù)性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從均勻分布。Test3是檢驗這組數據是否服從指數分布，從表中可看出T檢驗的顯著(zhù)性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從指數分布。Test4是檢驗這組數據是否服從泊松分布，從表中可看出T檢驗的顯著(zhù)性概率為0.000<0.05,拒絕零假設，即這組數據不服從泊松分布。
四、實(shí)驗總結
k-s檢驗方法是以樣本數據的累計頻數分布與特定理論分布比較，若兩者間的差距很小，則推論該樣本取自某特定分布族。
SPSS相關(guān)分析實(shí)驗報告2
一.實(shí)驗目的
掌握用spss軟件對數據進(jìn)行相關(guān)性分析，熟悉其操作過(guò)程，并能分析其結果。
二.實(shí)驗原理
相關(guān)性分析是考察兩個(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的一種統計分析方法。更精確地說(shuō)，當一個(gè)變量發(fā)生變化時(shí)，另一個(gè)變量如何變化，此時(shí)就需要通過(guò)計算相關(guān)系數來(lái)做深入的定量考察。P值是針對原假設H0：假設兩變量無(wú)線(xiàn)性相關(guān)而言的。一般假設檢驗的顯著(zhù)性水平為0.05，你只需要拿p值和0.05進(jìn)行比較：如果p值小于0.05，就拒絕原假設H0，說(shuō)明兩變量有線(xiàn)性相關(guān)的關(guān)系，他們無(wú)線(xiàn)性相關(guān)的可能性小于0.05；如果大于0.05，則一般認為無(wú)線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，至于相關(guān)的程度則要看相關(guān)系數R值，r越大，說(shuō)明越相關(guān)。越小，則相關(guān)程度越低。而偏相關(guān)分析是指當兩個(gè)變量同時(shí)與第三個(gè)變量相關(guān)時(shí)，將第三個(gè)變量的影響剔除，只分析另外兩個(gè)變量之間相關(guān)程度的過(guò)程，其檢驗過(guò)程與相關(guān)分析相似。 三、實(shí)驗內容
掌握使用spss軟件對數據進(jìn)行相關(guān)性分析，從變量之間的相關(guān)關(guān)系，尋求與人均食品支出密切相關(guān)的因素。
(1)檢驗人均食品支出與糧價(jià)和人均收入之間的相關(guān)關(guān)系。
a.打開(kāi)spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數據。
b.在spssd的菜單欄中選擇點(diǎn)擊，彈出一個(gè)對話(huà)窗口。
C.在對話(huà)窗口中點(diǎn)擊ok,系統輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入之間的相關(guān)系數為0.921，t檢驗的顯著(zhù)性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個(gè)變量之間顯著(zhù)相關(guān)。人均食品支出與糧食平均單價(jià)之間的相關(guān)系數為0.730，t檢驗的顯著(zhù)性概率為0.000<0.01，拒絕零假設，表明兩個(gè)變量之間也顯著(zhù)相關(guān)。
(2)研究人均食品支出與人均收入之間的'偏相關(guān)關(guān)系。
讀入數據后：
A.點(diǎn)擊系統彈出一個(gè)對話(huà)窗口。
B.點(diǎn)擊OK，系統輸出結果，如下表。
從表中可以看出，人均食品支出與人均收入的偏相關(guān)系數為0.8665，顯著(zhù)性概率p=0.000<0.01，說(shuō)明在剔除了糧食單價(jià)的影響后，人均食品支出與人均收入依然有顯著(zhù)性關(guān)系，并且0.8665<0.921，說(shuō)明它們之間的顯著(zhù)性關(guān)系稍有減弱。 通過(guò)相關(guān)關(guān)系與偏相關(guān)關(guān)系的比較可以得知：在糧價(jià)的影響下，人均收入對人均食品支出的影響更大。
三、實(shí)驗總結
1、熟悉了用spss軟件對數據進(jìn)行相關(guān)性分析，熟悉其操作過(guò)程。
2、通過(guò)spss軟件輸出的數據結果并能夠分析其相互之間的關(guān)系，并且解決實(shí)際問(wèn)題。
3、充分理解了相關(guān)性分析的應用原理。
SPSS相關(guān)分析實(shí)驗報告3
摘要：
本文介紹了SPSS實(shí)驗報告的范例和實(shí)用技巧，其中包括了實(shí)驗背景、實(shí)驗設計、數據清洗、數據分析、結果呈現和結論等方面的內容。通過(guò)一個(gè)虛擬的案例，闡述了SPSS在實(shí)驗中的具體應用，包括了數據導入、變量描述統計、因素分析、回歸分析、方差分析、T檢驗等分析方法。同時(shí)，本文還提供了一些實(shí)用技巧，如數據清洗、數據可視化、結果呈現、圖形處理等，以幫助讀者更好地進(jìn)行數據分析和結果呈現。
關(guān)鍵詞：SPSS；實(shí)驗報告；數據分析；數據清洗；可視化。
1. 實(shí)驗背景和研究問(wèn)題。
本次實(shí)驗旨在探究某公司員工的工作滿(mǎn)意度與其個(gè)人特征之間的關(guān)系。具體而言，研究問(wèn)題包括：?jiǎn)T工的性別、年齡、學(xué)歷、工作年限、部門(mén)等因素是否會(huì )影響他們的工作滿(mǎn)意度。
2. 實(shí)驗設計和數據采集。
采用問(wèn)卷的方式，對某公司的部分員工進(jìn)行了抽樣，共計收集到了100份有效問(wèn)卷。問(wèn)卷包括了個(gè)人基本信息、工作滿(mǎn)意度等方面的內容。
3. 數據清洗和變量描述統計。
在進(jìn)行數據分析之前，需要對數據進(jìn)行清洗和預處理。具體而言，包括了刪除無(wú)效數據、處理異常值、缺失值填補等步驟。同時(shí)，需要對各變量進(jìn)行描述統計，如頻數、均值、標準差、最大值和最小值等。
4. 數據分析和結果呈現。
在SPSS中進(jìn)行數據分析，包括了因素分析、回歸分析、方差分析和T檢驗等。通過(guò)對數據進(jìn)行分析，得出了以下結論：
- 員工的工作滿(mǎn)意度并未受到性別的影響；
- 年齡越小，工作滿(mǎn)意度越高；
- 學(xué)歷越高，工作滿(mǎn)意度越高；
- 工齡越長(cháng)，工作滿(mǎn)意度越高；
- 不同部門(mén)、職位的員工的.工作滿(mǎn)意度有所差異。
5. 結論和討論。
通過(guò)本次實(shí)驗，得出了一些有關(guān)員工工作滿(mǎn)意度的結論，這些結論對于公司管理和人力資源管理有一定的指導意義。同時(shí)，本次實(shí)驗也揭示了SPSS在實(shí)驗中的具體應用和一些實(shí)用技巧，這對于學(xué)生和研究人員進(jìn)行數據分析和實(shí)驗研究也具有一定的幫助。
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