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SPSS相關(guān)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告
篇一：spss對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告
實(shí)驗(yàn)一
一.實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/strong>
掌握用spss軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，熟悉其操作過(guò)程，并能分析其結(jié)果。
二.實(shí)驗(yàn)原理
相關(guān)性分析是考察兩個(gè)變量之間線性關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。更精確地說(shuō)，當(dāng)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(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)做深入的定量考察。P值是針對(duì)原假設(shè)H0：假設(shè)兩變量無(wú)線性相關(guān)而言的。一般假設(shè)檢驗(yàn)的顯著性水平為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(shè)H0，說(shuō)明兩變量有線性相關(guān)的關(guān)系，他們無(wú)線性相關(guān)的可能性小于0.05；如果大于0.05，則一般認(rèn)為無(wú)線性相關(guān)關(guān)系，至于相關(guān)的程度則要看相關(guān)系數(shù)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(dāng)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(yàn)過(guò)程與相關(guān)分析相似。 三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
掌握使用spss軟件對(duì)數(shù)據(jù)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(yàn)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spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)。
b.在spssd的菜單欄中選擇點(diǎn)擊， 彈出一個(gè)對(duì)話窗口。
C.在對(duì)話窗口中點(diǎn)擊ok,系統(tǒng)輸出結(jié)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(shù)為0.921，t檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設(shè)，表明兩個(gè)變量之間顯著相關(guān)。人均食品支出與糧食平均單價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)為0.730，t檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000<0.01，拒絕零假設(shè)，表明兩個(gè)變量之間也顯著相關(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(shù)據(jù)后：
A.點(diǎn)擊系統(tǒng)彈出一個(gè)對(duì)話窗口。
B.點(diǎn)擊OK，系統(tǒng)輸出結(jié)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(shù)為0.8665，顯著性概率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性關(guān)系，并且0.8665<0.921，說(shuō)明它們之間的顯著性關(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(duì)人均食品支出的影響更大。
三、實(shí)驗(yàn)總結(jié)
1、熟悉了用spss軟件對(duì)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結(jié)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(yīng)用原理。
實(shí)驗(yàn)二
一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/strong>
掌握用spss軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用K-S檢驗(yàn)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(jié)果。
二、實(shí)驗(yàn)原理
K-S檢驗(yàn)方法能夠利用樣本數(shù)據(jù)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(yàn)方法，適用于探索連續(xù)型隨機(jī)變量的分布。單樣本K-S檢驗(yàn)的原假設(shè)是：樣本來(lái)自得總體與指定的理論分布無(wú)顯著差異，SPSS的理論分布主要包括正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布和泊松分布等。 它的假設(shè)檢驗(yàn)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(yàn)是一種非常實(shí)用的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的方法，應(yīng)該熟練掌握。
二.實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
用k-s檢驗(yàn)“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)中的人均收入服從什么分布，并且了解k-s檢驗(yàn)的操作過(guò)程和原理。
A.打開spss軟件，輸入“回歸人均食品支出”數(shù)據(jù)。
B.點(diǎn)擊nonparametric tests
1-sample k-s,系統(tǒng)彈出一個(gè)對(duì)話窗口。
C.點(diǎn)擊OK，系統(tǒng)輸出結(jié)果，如下表。
在上面有四個(gè)檢驗(yàn)，Test1是檢驗(yàn)這組數(shù)據(jù)是否服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，從表中可看出T檢驗(yàn)的顯著性概率為0.140>0.05,接受零假設(shè)，即這組數(shù)據(jù)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。Test2是檢驗(yàn)這組數(shù)據(jù)是否服從均勻分布，從表中可看出T檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設(shè)，即這組數(shù)據(jù)不服從均勻分布。Test3是檢驗(yàn)這組數(shù)據(jù)是否服從指數(shù)分布，從表中可看出T檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設(shè)，即這組數(shù)據(jù)不服從指數(shù)分布。Test4是檢驗(yàn)這組數(shù)據(jù)是否服從泊松分布，從表中可看出T檢驗(yàn)的顯著性概率為0.000<0.05,拒絕零假設(shè)，即這組數(shù)據(jù)不服從泊松分布。
三、實(shí)驗(yàn)總結(jié)
k-s檢驗(yàn)方法是以樣本數(shù)據(jù)的累計(jì)頻數(shù)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。
篇二：SPSS相關(guān)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告
實(shí)驗(yàn)報(bào)告
學(xué)生姓名：
一、實(shí)驗(yàn)室名稱：
二、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱：
相關(guān)分析
三、實(shí)驗(yàn)原理
相關(guān)關(guān)系是不完全確定的隨機(jī)關(guān)系。在相關(guān)關(guān)系的情況下，當(dāng)一個(gè)或幾個(gè)相互聯(lián)系的變量取一定值得時(shí)候，與之相應(yīng)的另一變量的值雖然不確定，但它仍然按照某種規(guī)律在一定的范圍內(nèi)變化。
按照數(shù)據(jù)度量的尺度不同，相關(guān)分析的方法也不同，連續(xù)變量之間的相關(guān)性常用Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)測(cè)定；定序變量的相關(guān)系數(shù)常用Spearman秩相關(guān)系數(shù)和Kendall秩相關(guān)系數(shù)測(cè)定；定類變量的相關(guān)分析要使用列連表分析法。
四、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/strong>
理解相關(guān)分析的基本原理，掌握在SPSS軟件中相關(guān)分析的主要參數(shù)設(shè)置及其含義，掌握SPSS軟件分析結(jié)果的含義及其分析。
五、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：以雇員表為例，共有474條數(shù)據(jù)，運(yùn)用相關(guān)分析方法對(duì)變量間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。
1）分析性別與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。
2）分析教育程度與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。
實(shí)驗(yàn)要求：掌握相關(guān)分析方法的計(jì)算思路及其在SPSS環(huán)境下的操作方法，掌握輸出結(jié)果的解釋。
1. 分析性別與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。
分析：性別屬于定類變量，是離散值，因使用卡方檢驗(yàn)。 Step1.操作為Analyze Descriptive Statistics Crosstabs
Step2.將性別（Gender）和收入（Current Salary）分別移入Rows列表框和Columns列表框。
Step3.單擊Statistics按鈕，在彈出的子對(duì)話框中選中默認(rèn)的Chi-square，進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。退回到主對(duì)話框，單擊ok。
2. 分析教育程度與工資之間是否存在相關(guān)關(guān)系。
分析：教育程度為定序變量，工資為連續(xù)變量，可使用Spearman和Kendall秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。
Step1. 用散點(diǎn)圖初步判斷二變量的相關(guān)性，操作為Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,選擇Simple Scatter，教育程度為自變量，工資為因變量，做散點(diǎn)圖。
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