管理统计学SPSS数据管理 实验报告

第一篇：管理统计学SPSS数据管理 实验报告

数据管理

一、实验目的与要求

1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。

3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。

二、实验内容提要

1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作 2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”

（2）根据jobcat分组计算salary的秩次

（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总

（4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a

三、实验步骤

1、针对CCSS案例数据的数据管理操作

1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。图1，图1 1.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，图2

图3 1.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，图4 单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图，图5 结果显示如下，图6 2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

2.1.根据变量bdate生成一个新变量“年龄”,选择“转换”->”计算变量”，如下图，图7 结果显示如下，图8 2.2.根据jobcat分组计算salary的秩次，图9 结果显示如下，图10 2.3.根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总

图11 结果显示如下，图12 2.4.生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a

图13 结果显示如下，图14

四、实验结果与结论

第二篇：体育统计学spss

对大学体育课程中武术课的研究

体育学院 0802班 周国庆230801057

武术是现在大学体育课程中的一门热门课程，它的优势不仅仅体现在它的外在美，同时也是因为它的内在美。为了研究武术教学在大学体育课程中的优势，本文通过通过对武术的道德观，大学武术课程的基本内容和武术的几个作用的研究，得到武术在当代的大学体育课程中具有得天独厚的优势的原因，即武术对大学生的身心健康发展起着重要引导意义。

武术是中华民族传统体育文化的瑰宝，具有浓郁的民族气息和深厚的群众体育基础，在传承传统体育文化、弘扬民族精神、构建新型和谐社会等方面发挥着不容忽视的作用，然而学校现行的武术教学在我国特别是大学校园中开展的情况却不尽如人意。为深入了解大学武术教学开展现状与存在的主要问题，本文采用文献资料法、问卷调查法、现场观察法、数理统计法、实验法等多种研究方法，对中学武术教学现状进行研究，广泛地征求武术教学工作开展的意见、努力拓宽利用武术弘扬民族精神的途径。

大学武术教学的基本内容及其优势

（一）武术教学的基本内容

武术的内容丰富多彩，分类的方法也多种多样，按照运动形式可分为套路运动和格斗运动两大类。在当代大学的实践教学中，套路运动教学占据内容。

教学中武术的套路运动和正式的武术套路运动一样，是以踢、打、摔、拿、击、刺等动作，遵循攻防进退、动静疾徐、刚柔虚实等规律组成的徒手和器械套路演练。在大学的体育教学中，武术主要有拳术、器械、对练和集体项目等。格斗项目在校园体育教学中开展的比较少，因为格斗运动在进行的过程中出现意外事故的几率比较大。现在校园体育开展的格斗运动有散打和太极推手。

（二）武术的特点

1.动作具有攻防技击性。

2.具有内外合一，形神兼备的运动特色。

3.内容丰富多彩，具有广泛的适应性。

（三）优势

武术在大学体育教学中的优势，源于起深厚的传统文化色彩，以及其强身健体的显著功效，同时也可以锻炼一个人意志力，起到教人做人的作用。中国武术一直披着一层神秘的外衣，使其成为国人心中神圣的行为。这正是我国的传统文化所带来的效果。同时也因为武术神奇的强身健体的功效，也为其赢得了广大学生的喜爱。

大学武术的道德观

自强不息与厚德载物、无执无痕与无为无待，共同构件了中国传统的武术道德，这也是传统的武术道德的观念体系。它对于所有传统中国人特别是传统武术人的影响是深入骨髓的。

自强不息与厚德载物，是来自于儒家的一种积极向上、宽厚待人的入世性质的道德观念。是练习武术的人做人做事的基本依据。自强不息，是中国历史上的仁人志士的基本共识。即通过学习武术可以使我们对于事情做到自主、有信心，在充分认识自己的基础上对自己充满信心。厚德载物作为一种武术道德，是以载物为外在表现，强调的是一种包容意思。这种包容意思可以大致的理解为儒家的仁、义、礼、智、信（五常）与中庸。

无执无痕与无为无待，是来自于佛家和道家的一种平心静气、超凡脱俗的出世性质的道德观念，是习武调整形态的法宝。无执无痕，是对待自己所做的事情的一种良好心态，是佛家的思想精华，这种融入世和出世于一体的理性意识也深深影响着几乎所有领域的中国人。无为无待，是对待他人他物的一种良好的心态，是不对他人他物进行任何的干涉。

1、研究目的

（1）了解目前大学体育课武术教学现状的实施具体情况，武术教学开展的现状、武术教材的现状、武术师资的现状等，分析当前武术教学中存在的主要问题和产生的根源等，提出相应的对策，为今后我们淮阴师范学院武术教学的全面落实和顺利开展提供理论与实践的可行性与参考性的依据。

（2）了解大学生对武术的认识和要求、专家、教授对武术教学的看法和希望、校领导对学校武术教学的看法和希望、家长和社会对中学武术教学看法和希望，以便充分满足学生对武术运动的需求,体现社会对大学武术教学的期望

（3）学校体育课程改革的需要。改革开放以来，我国学校体育教学也不断地进行着改革，当前已进入体育课程改革阶段。在体育课程内容设置上应扩大选修教材比重，提供多种课程模式，供教师和学生从中选择。过去武术教学中有许多缺憾和不足，现在应该从学生的实际条件和客观需要出发，发挥其多元化功能。

2、研究意义

（1）中国传统武术进入大学体育课堂，对学生传统文化和民族精神的培养具有重要意义。

民族精神是一个民族在长期历史发展中积淀的最优秀、最积极的观念文化，是该民族传统文化的精华和灵魂，具有鼓励、教育和团结本民族人民奋发图强的力量。“在大学生中开展弘扬和培育民族精神教育，是深入贯彻落实‘三个代表’重要思想和党的十六大精神，是中华民族精神代代相传、发扬光大的必然要求，是加强社会主义精神文明建设的基础性工程”。武术是我国传统文化的重要组成部分，在其产生和发展过程中，它不仅受到中华民族精神的滋养，而且也为中华民族精神的养成起到了积极的作用。武术运动吸取了中华传统文化的精华与深邃，承袭了中华民族优秀文化中“自强不息”、“厚德载物”。另外，武术运动以爱国主义为其精神的最高层次，使中国的历史上出现了如岳飞、戚继光等一大批爱国将士，对于培养追求真理、爱好和平、见义勇为等良好的人格具有不可代替的作用。

事实上，世界上大部分体育发达国家都保存着特色鲜明的民族传统体育教育，例如：日本的柔道、韩国的跆拳道、美国的篮球等等。而我国学校的民族传统体育教育状况迄今为止尚没有形成特色鲜明的体系。因此，加强武术教育将有利于我国学校体育教育的发展，有利于民族文化的继承和发展。

（2）充分利用武术运动的强身健体和修身养性功能，有利于在素质教育中增强学生体质，促进学生身心健康发展。

武术教学首先具有磨炼意志，培养道德情操的功能。武术历来将“夏练三伏，冬练三九”，“拳打千遍，身法自然”等武谚作为激励学武者躬行实践，坚持常年不懈并持之以恒地锻炼。可以培养勤奋刻苦，果断顽强和坚韧不屈的意志品质。培养尚武崇德，尊师重道，讲礼守信，见义勇为，不凌弱逞强等高尚的道德情操。其二有锻炼身心，增强体质，全面发展学生的身体素质等功能。武术运动具有强身健体的作用，它不仅是形体锻炼，而且使人的身心也得全面的锻炼。还能发展人体的速度、力量、灵敏、协调和耐力等素质。其三有学练武术、掌握技击，提高防身自卫的功能；武术具有技击的特点，通过学练武术可以掌握各种踢、打、摔、拿、击、刺等方法，还能增劲力、抗摔打、提高防身自卫的能力。

（4）武术运动内在的对习武者思想素质与道德观念的要求有利于认识体育教学的社会性。

（5）有利于全民健身运动的开展和实现武术成为奥运争光战略的需要 中华武术源远流长，内容丰富、形式多样。武术运动特别是太极拳在推动全民健身运动的开展、丰富群众业余生活、提高中老年人健康状况方面起到了很大的作用。深入开展武术运动，开发、完善适应各年龄层的武术项目，使武术中最精华、最具有代表性的运动项目得以传承，形成诸如形意拳、八卦掌及各种长短、软硬器械等与太极拳运动百花争艳的全民健身景象，满足不同人群对武术运动的需要，使武术运动深深植根于群众之中，成为全民健身的重要项目之一，是当前武术全民健身的工作重点。实施全民健身计划要求以全国人民为对象，以青少年为重点。我国青少年儿童目前基本上都是在各级各类学校学习的学生。武术要为亿万多青少年身体健康服务，要得到更大范围的普及与推广，必须尽快真正地进入各级各类学校中。依托学校来普及推广武术，可以达到培养人们终身体育的意识和锻炼的习惯，最终在全社会实施全民健身教育的目的。

三、研究方法与对象 问卷调查法

问卷的发放与回收情况 教学实验法

实验对象：随便选取大学一年级普通学院系科六班的女生100人（选取三个班女生50名为实验组A1，选取余下三个班女生50名为对照组A2）和大学二年级某个学院的三班学生56名（男女生比例：男生29名，女生27名）为实验组B1、某个学院八班学生55名（男女生比例:男生23名，女生32名）为对照组B2(人数)学生作为武术课程改革的对象进行实验研究。

实验题目和目的：对大学武术教学与学生创造力培养的实验性研究，在原有武术教法基础上，让每个学生积极参与到教学中来。要求他们不仅能学会教师所教的规定动作，还能动脑、动手编出自己喜欢的套路，为终身体育锻炼打下良好的基础。

研究方法：采用对比实验法，实验前实验指标一是课堂武术教学的兴趣；二是武术课的学生考核情况。通过对一个实验组用武术教学与学生创造力培养教学，另一个对照组采用传统武术教学方法进行教学。实验后，对实验组和对照组测量上两个指标，进行统计比较分析。实验采用了适应以学生为中心的教学方法，在大学大胆改革武术的教材。

实验步骤：在教学过程中（实验组）让学生由易到难地系统掌握教学规定的技术动作，然后重点介绍一些难度大的动作和编排成套武术动作的简单知识，进而发挥学生的主观能动性，鼓励学生充分挖掘自身潜力，大胆创新，自行编排动作组合、套路或表演项目，并给学生提供各种表演的机会。学生从编排、练习到表演，既加深了对武术运动规律的认识，又锻炼了创造力。

第二阶段是培养学生创造力。方法一是设疑引趣，培养创新力。质疑是创造性开端，也是提高思维能力的基础训练。学生有了质疑才能产生兴趣，才有学习的积极性。由于大学武术主要是拳术套路，是以踢、打、摔、拿、击等各种动作为素材，套路中的每一招、每一式都有其实战用途，对防身自卫有一定重要意义。在教学过程中列举套路中某个动作，然后让学生开动脑筋拆解其他动作。在学生经过思考、研究后仍未拆解开的动作，教师给予帮助。所以学生从小接触一下“创造”，感受一下“创造”的神秘感，使学生切身体验到探索事物的科学过程，对学生的创造力是有益的。方法二是激发兴趣，团结协作。兴趣是最好的老师，是影响学习自觉和积极性的重要因素。学生喜欢学习，才能保持持久、稳定的学习欲望。在教学中让学生感受到武术的博大精深，激发他们对武术学习的兴趣，形成良好的心理动力，乐于主动地合作式学习，探讨武术教学中的有关问题，从而发挥学生创造力的动力。

第三阶段是培养学生创编能力。根据编排方法及要求，教师教授规定套路后，布置学生（两人一组）根据所学套路观看有关拳术录像片、参考有关书籍，创编一套武术套路。第十二周编写完毕后，教师根据每组编写情况有针对性地进行辅导，如动作不准确、衔接不畅、方向错误等。第十四周收作业。

要求：武术动作的基本手型：拳、掌、钩。基本步型：弓步、马步、仆步、歇步、虚步。腿法：弹、踢、蹬、踹。创编套路共2段，动作不得少于18 个动作。

6、数理统计法

将回收的教师及学生问卷用常用统计软件spss11.0进行分类数理统计分析并利用卡方检验。

（二）研究对象

2、实验性研究对象

选取大学一年级普通学院系科的六个班的女生100人（选取一至三班女生50名为实验组A1，选取四至六班女生50名为对照组A2）和大学某学院二年级二班学生56名（男女生比例：男生29名，女生27名）为实验组B1、七班学生55名（男女生比例:男生23名，女生32名）为对照组B2(人数)学生作为武术课程改革的对象进行实验研究。

四、研究结果与分析

1、武术教学开展的现状

（1）学校对武术课的重视程度结果与分析。

调查结果表明，学校领导重视学生的文化课教学及升学率，而对体育课尤其是武术课的教学重视力度不够。统计结果进行分析，利用卡方检验得知P值分别是1.000、0.999、0.999、1.000，可知P都大于0.05，故接受原假设。从均值来看，有18.40%的学生认为学校非常重视武术课，21.22%的学生认为学校重视武术课，占40.54%是由于有武术节，46.34%的学生认为学校一般重视武术课，另有14.04%的学生认为学校武术教学的课时和内容安排较少，说明对武术必修课不重视。

（2）武术课的开设情况结果与分析。

调查结果表明，在大学进行武术教学，首先要解决的问题是师资队伍建设问题，尤其是武术专业的师资问题，以及简单易学、学生喜欢的武术内容的教材建设问题。

利用统计结果表明，利用卡方检验得知P值都大于0.05,故接受原假设。从均值来看，有52.11%的学生反映学校没有开设武术教学课，主要原因是由于没有师资力量，教师不认真负责，上课教的内容少，出现放羊现象。仅47.89%的学生反映学校开设有武术课，造成这种原因是教师教学计划中没有安排武术课教学内容的原因。总之，虽然武术是大学的必修课，但是还存在着大部分大学没有开设专门的武术课的事实。学校体育教师反映主要原因依次是学校缺少武术专长教师，其他教师不愿承担武术教学任务、缺乏简明有趣的教材。（3）武术课的教学内容结果与分析。

调查结果表明，原有的教学大纲和教材的科学性和实用性欠缺。主要依据统计结果进行分析，利用卡方检验得知P值都大于0.05,故接受原假设。仅有22.54%的教师按原有大纲选择武术教学内容，自选、自编武术教学内容的分别占64.85%、11.25%，（4）学生和教师对武术课的评价结果与分析。

调查结果表明，对武术课评价依据很难掌握尺度。统计结果进行分析，从均值来看，有68.75%的学生喜欢武术课，是由于武术课在大学有一定群众基础；也有31.25%的学生不喜欢体育教师教的武术内容，是由于内容复杂，课时少，学的东西少；满意和基本满意武术教学法的分别占29.47%和44.16%,是由于教师认真备课、备教法；也有24.42%的学生不满意武术教学法，是由于教师教态不好；相对于其他体育课，都喜欢的占40.99%，更喜欢武术课的占32.24%，而更喜欢其他体育课的占20.07%，这说明武术教学内容一般。同样上一节武术课和其他体育课，69.18%的学生认为武术课更累，认为教师更累的达60.15%，说明要改革武术课程教学方法，娱乐于学中，发挥武术健身、健心功能。学生普遍认为武术课程难学难练，要注意根据学生的生理心理水平创编合适不同年龄阶段的武术教材，简化武术内容。53.60%的体育教师认为应该增加武术课程的时数，66.35%的教师对开展武术比赛持支持态度,说明当前体育教师对武术项目的重视程度还是很高的。在教学中反映教学效果好的项目有刀术、长拳等。

（7）武术教学计划的完成情况结果与分析。

调查结果表明，要制定合理的教学计划，注重教学效果而不能盲目求多。据统计表明大部分学校体育教学计划有武术内容，仅占6.97%的教师反映体育教学计划中没有武术内容，能完成教学任务的仅占31.71%，计划有而课堂无占19.07%，还有41.95%的教师能部分完成教学任务，我在教学中也出现这种情况。这说明大部分学校有武术课程的教学计划，但是能完成教学任务的却很少，这是由于武

（二）实验性研究的结果与分析

本次实验通过自编、自练，使学生的形象，充分展示个体的创造性。通过表象的概括，具体的形象思维，使他们的亲自实践中受到锻炼，使他们的创造潜能得以发挥，从而达到培养创造力的目的。利用卡方检验得知P值>0.05,故接受原假设。

实验结果表明，从下面表1、2、3说明了实验前大学一年级、大学二年级学生对武术课兴趣水平无显著性差异，而实验后大学一年级学生实验班A1非常喜欢、喜欢和一般分别占38、10、2，不喜欢占0，而对照组A2非常喜欢、喜欢和一般分别占11、18、19，不喜欢占2，由以上数据可以看出，实验组A1兴趣水平喜欢为48，而对照组A2兴趣水平为29，不喜欢为2。从表2可知大学二年级学生实验组B1非常喜欢、喜欢和一般分别占34、19、3，不喜欢占0，而大学一年级学生对照组B2非常喜欢、喜欢和一般分别占6、26、19，不喜欢占4，由以上数据可以看出，实验组B1兴趣水平喜欢为53，而对照组B2兴趣水平为32，不喜欢为4。从上面分析结果可得出结论：在十六周后，从情感上更加认可武术这一项目，大学一年级学生实验组A1和大学二年级学生实验组B1对武术课兴趣水平人数比大学一年级学生对照组A2和大学二年级学生对照组B2人数明显增多，具有高度显著差异（P<0.01）。其中从表6可知还有大学一年级92%的同学、大学二年级91.1%的同学（一类、二类）达到创新要求。从表4可知大学一年级学生实验组A1优秀率为44%，优良率为96%，合格率为98%，总平均分为88，缺课率为0.2%；而对照组A2优秀率为12%，优良率为48%，合格率为94%，总平均分为75，缺课率为4.5%。从表5可知大学二年级学生实验组B1优秀率为44.6%，优良率为89.2%，合格率为100%，总平均分为86，缺课率为0%；而对照组B2优秀率为14.5%，优良率为47.2%，合格率为92.7%，总平均分为75，缺课率为3.6%，具有高度显著差异（P<0.01）。这也说明了武术教学与学生创造力的培养教学大部分同学动作掌握得比较好，实验组效果好于对照组。与传统教学的比较，新的思路创造新的教学思想。传统的教学方法是的学习，而忽视了学生参与，他们单纯去学、练、考评，是处于一种被动的学习。而新的教学方法，则调动了学生的积极性和主动性，张开他们想象的翅膀，充分展示自己的才华，不仅学，而且学后还要自编、自创，能培养学生的自主学习能力、观察力、想象力、创新精神和创新能力，使每个学生活跃在快乐的体育教学之中，丰富了武术知识，进一步提高了运动技能，加深了记忆和理解。同时，只有学生对武术产生了兴趣，并有一定的活动能力，才能把他视为吃饭、睡觉一样的基本生活内容，从而养成终身体育锻炼习惯。武术教学与学生创造力培养教学正是给学生一个和谐、宽松的环境，让他们在尽量小的压力下去学习、去锻炼，并成功过程中得到情感上满足从而产生兴趣。因此，中学体育课武术教学法应注意“教师主导和学生主体”的教学关系，找出体现他们最佳的师生互动的结合点，为体育教学实践中培养学生的主体性提供理论依据，有助于构建新型的师生关系。实验结果统计如下表：

表1 大学一年级学生对武术课的兴趣水平统计表（横向比较）实验前 班别 实验组A1 对照组A2 相差

实验后

总人数 非常喜欢 喜欢 一般 不喜欢 总人数 非常喜欢 喜欢 一般 不喜欢

0 5 6-1 11 1 21-1 11 2

0

11 27 18-7 19-17

0 2-2 表2 大学二年级学生对武术课的兴趣水平统计表（横向比较）实验前 班别 实验组B1 对照组B2 相差

实验后

总人数 非常喜欢 喜欢 一般 不喜欢 总人数 非常喜欢 喜欢 一般 不喜欢

55 1 11 9 2 16 2 22 1 8-4

55 1

6 28 26-13 19-16

0 4-4 表3 大学一年级，二年级学生对武术课的兴趣水平统计表（纵向比较）大学一年级学生对武术课的兴趣水平统计表 实验班A1

对照班A2

大学二年级学生对武术课的兴趣水平统计表 实验班B1

对照班B2 试行 总人数 非常喜欢 喜欢 一般 不喜欢 前 后 相差 50 50 5 38 12 10 20 13 2 0 0 33 2-18

前 50 6 11 21

后 相差 试行 50 11 18 19 2

0 总人数

前 后 相差 前 56 56

0 23 1-20

后 相差

0-3 10-3-4

55 9 非常喜欢 11 34 7 喜欢-2 一般-9 不喜欢 19 23 4 0 26 22 19-13 11-4 8 表4 大学一年级学生对武术课的考核情况统计表（人数：A1为50人，A2为50人）

优秀% 班别 实验组A1 对照组A2 提高值 检验

良好%

及格%

不及格% 总平均分 90分以上 70~89分 60~69分 60以下 合格率% 缺课率% 88 75 12 p<0.01

12 32 p<0.01

36 16 p<0.01 46-44 p<0.01 6-4 p<0.01

94 4 p<0.01

0.2 4.5-4.3 p<0.01 注：考核结果分为四类：优秀：套路熟练，姿态正确；动作规范，精神饱满，劲力顺达，刚劲有力，、手眼相随，有气势，动作与音乐配合自然；良好：套路熟练，姿态正确；动作规范，精神饱满，劲力较顺达，动作与音乐配合一般；及格：套路基本熟练，姿态比较正确，动作基本规范，动作力度一般；不及格：不能完成套路或动作松懈。

表5 大学二年级学生对武术课的考核情况统计表（人数：B1为56人，B2为55人）

优秀% 班别 实验组B1 对照组B2 提高值 检验

良好%

及格%

不及格% 总平均分 90分以上 70~89分 60~69分 60以下 合格率% 缺课率% 86 75 11 p<0.01 44.6 14.5 30.1 p<0.01

44.6 32.7 11.9 p<0.01 46-35 p<0.01

0 7.3-7 p<0.01

92.7 7.3 p<0.01

0 3.6-3.6 p<0.01 注：同表4备注

表6 编排类别统计表

大学一年级 大学二年级 一类

二类

三类 4 8% 5 8.9% 28 56% 18 36% 23 41.1%

50% 一类：符合编排原则，内容全面，衔接好，方向准确。

注： 二类：符合编排原则，内容较全面，衔接较好，方向较准确。三内：符合编排原则，内容较好，衔接较正确，方向无误。

武术教学在大学体育课程中的优势体现的越来越明显，中华民族优良的传统文化与精神都在武术的精神中体现的淋漓尽致。武术的道德也在不断的影响着现在的大学生。学武术，学做人，这是中华武术的精神体现。

第三篇：管理统计学上机实验报告

学 院 专 业 年级班别 姓 名 指导教师

管理统计学实验报告

2015年12月

第3章

例3.1①实验题目

表3-1是8名学生4门课程的考试成绩数据（单位：分）。试找出统计学成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前三名学生，四门课程成绩都大于70分的学生。

②实验步骤

图3-1 统计学成绩等于75分的学生.图3-2 英语成绩最高的前三名学生

图3-3 四门课程成绩都大于70分的学生

例3.2①实验题目

在某大学随机抽取30名学生，调查他们的性别、家庭所在地、平均月生活费支出、平均每月购买衣物支出和购买衣物时所考虑的首要因素等，得到的数据如下表。试建立一个数据透视表，在表的行变量中给出性别和买衣物首选因素，在列变量中给出学生的家庭所在地区，对平均月生活费和月平均衣物支出进行交叉汇总。

②实验步骤

图3-4 数据透视表

例3.3①实验题目

为研究不同类型软饮料的市场销售情况，一家调查公司对随机抽取的一家超市进行调查。表3-3是调查员随机观察的50名顾客购买的饮料类型及购买者性别的记录。生产频数分布表，观察饮料类型和顾客性别的分布状况，并进行描述性分析。

②实验步骤

图3-5 不同类型饮料和顾客性别的频数分布表

图3-6 饮料类型的条形图

图3-7 顾客性别的条形图

图3-8 饮料类型和顾客性别的复式条形图

图3-9 不同类型饮料的帕累托图

图3-10 不同类型饮料构成的饼图

图3-11 按性别绘制的不同类型饮料构成的复式饼图

例3.4①实验题目

表3-9是2006年北京、上海和天津地区按收入法计算的地区生产总值（按当年价格计算）数据。绘制环形图比较三个地区的生产总值构成。

②实验步骤

图3-12 北京、shanghai、天津地区收入法下生产总值构成的环形图

例3.5①实验题目

在一项有关城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？”要求回答的类别依次如下：

1、非常不满意；

2、不满意；

3、一般；

4、满意；

5、非常满意。②实验步骤 图3-13 甲、乙城市家庭对住房状况评价的频数分布表及

甲城市家庭对住房状况评价的累积分布图

例3.6①实验题目

表3-12是某电脑公司2005年前4个月每天的销售量数据（单位：台）。试对数据进行分组。

②实验步骤

图3-14 某电脑公司销售量的频数分布表

（一）（二）

（三）例3.7①实验题目

从某大学经济管理专业二年级学生中随机抽取11人，对8门主要课程的考试成绩进行调查，所得结果如表3-16所示。试绘制各科考试成绩的比较箱图，并分析各科考试成绩的分布特征。

②实验步骤

图3-15

例3.8①实验题目

已知1991-2003年我国城乡居民家庭的人均收入数据（单位：元），如表3-17所示。试绘制线图。

②实验步骤

图3-16 城乡居民家庭人均收入线图

例3.9①实验题目

小麦的单位面积产量与降雨量和温度等有一定关系。为了解它们 之间的关系形态，收集到如下数据。试绘制小麦产量与降雨量的散点图，并分析它们之间的关系。

②实验步骤

图3-17 小麦产量与降雨量的散点图

图3-18 小麦产量与降雨量和温度的气泡图

例3.10①实验题目

2003年我国城乡居民家庭平均每人各项生活消费支出构成数据如表所示。试绘制雷达图。②实验步骤

图3-19 2003年城乡居民家庭人均消费支出构成的雷达图

第5章

例5.16①实验题目

用Excel计算二项分布概率值

②实验步骤

例5.18①实验题目

用Excel计算泊松分布概率值

②实验步骤 5.4.2①实验题目

用Excel绘制标准正态分布概率密度函数曲线

②实验步骤

例5.22①实验题目

用Excel计算正态分布概率值

②实验步骤 例5.24①实验题目

用Excel绘制正态概率图进行数据正态性的评估

②实验步骤

第9章

例9.1①实验题目

用Excel计算P值

②实验步骤

第10章

表10-6①实验题目

用Excel进行单因素方差分析

②实验步骤

表10-10①实验题目

用Excel进行无重复双因素方差分析

②实验步骤 表10-15①实验题目

用Excel进行有交互作用的双因素方差分析

②实验步骤

第11章

例11.7①实验题目

数据分析-相关系数的计算应用

②实验步骤

例11.9①实验题目

用Excel进行回归分析

②实验步骤 例11.9①实验题目

用Excel进行残差分析

②实验步骤

不良贷款与贷款余额回归的残差图

练习题11.1①实验题目

书本课后练习题11.1

②实验步骤（1）产量与生产费用散点图：

从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正线性相关关系。（2）产量与生产费用间的线性相关系数：R=0.920232。（3）略。

练习题11.5①实验题目

书本课后练习题11.5

②实验步骤（1）

从散点图可以看出，运送距离与运送时间之间为正线性相关关系。

（2）运送距离与运送时间之前的线性相关系数R=0.948943，R>0.8，表明运送距离与运送时间之间有较强的正线性相关关系。（3）SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.948943R Square0.900492Adjusted R Sq0.888054标准误差0.480023观测值10方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.6816216.6816272.395852.79E-0581.8433790.230422918.525Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept0.1181290.3551480.332620.74797-0.700840.937101-0.700840.937101X Variable 10.0035850.0004218.5085752.79E-050.0026130.0045570.0026130.004557 ˆx。得到的回归方程为：y0.1181290.003585

练习题11.7①实验题目

书本课后练习题11.7

②实验步骤（1）

从散点图可以看出，航班正点率与顾客投诉次数之间为负线性相关关系。（2）

ˆ430.18924.7x。回归系数表示航班正点率每增加1%，顾客计算得到的回归方程为：y投诉次数平均下降4.7次。

（3）回归系数检验的P-Value=0.001108<0.05），拒绝原假设，回归系数显著。

ˆ80430.18924.78054.1892（次）（4）y（5）略。

练习题11.10①实验题目

书本课后练习题11.10 ②实验步骤

ˆ13.62542.3029x；判定系数R93.74%，表明由上述结果可知：回归方程为y回归方程的拟合程度较高；估计标准误差se3.8092。

2练习题11.13①实验题目

书本课后练习题11.13 ②实验步骤

ˆ46.291815.23977x 得到的线性回归方程为：y

第12章

练习题12.4①实验题目

书本课后练习题12.4

②实验步骤

（1）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.807807R Square0.652553Adjusted R Sq0.594645标准误差1.215175观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F116.640116.640111.268810.01528868.8599031.476651725.5Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept88.637681.58236756.015882.17E-0984.7657792.5095984.7657792.50959X Variable 11.6038650.4777813.3569050.0152880.4347772.7729520.4347772.772952 得到估计的回归方程：

yˆ88.6376811.603865x1（2）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.958663R Square0.919036Adjusted R Sq0.88665标准误差0.642587观测值8方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F223.4354111.717728.377770.00186552.0645920.412918725.5P-value4.57E-080.0006530.009761Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%79.1843387.2758579.1843387.275851.5085613.0718061.5085613.0718060.4765992.1253790.4765992.125379 Coefficients标准误差t StatIntercept83.230091.57386952.88248X Variable 12.2901840.3040657.531899X Variable 21.3009890.3207024.056697得到估计的回归方程：

yˆ83.2300922.290184x11.300989x2

（3）（4）（5）略。练习题12.6①实验题目

书本课后练习题12.6

②实验步骤

（1）

SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.947362R Square0.897496Adjusted R Sq0.878276标准误差791.6823观测值20方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F***3546.696973.88E-***760.91997831680P-value0.7990360.1310990.0013070.057088Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%-1069.021366.419-1069.021366.419-0.270631.900105-0.270631.9001050.3733051.2686540.3733051.268654-0.004580.274665-0.004580.274665 Coefficients标准误差t StatIntercept148.7005574.42130.25887X Variable 10.8147380.5119891.591321X Variable 20.820980.2111773.887646X Variable 30.1350410.0658632.050322得到估计的回归方程：

yˆ148.7004540.814738x10.820980x20.135041x3

（2）（3）（4）略。练习题12.9①实验题目

书本课后练习题12.9

②实验步骤

（1）

销售价格y购进价格x1销售费用x2销售价格y1购进价格x10.3089521销售费用x20.0012141（3）

1-0.85285761（2）根据（1）中结果，用购进价格和销售费用来预测销售价格无用。SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.593684R Square0.35246Adjusted R Sq0.244537标准误差69.75121观测值15方差分析df回归分析残差总计SSMSFSignificance F231778.1515889.083.2658420.0737221258382.784865.2321490160.93t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Coefficients标准误差Intercept375.6018339.41061.106630.290145-363.911115.114-363.911115.114X Variable 10.5378410.2104472.5557110.02520.0793170.9963650.0793170.996365X Variable 21.4571940.6677072.1823860.0496810.0023862.9120010.0023862.912001 得到估计的回归方程：

yˆ375.6018290.537841x11.457194x2

F检验表明，y与x1、x2之间的线性关系不显著。

t检验表明，自变量x1、x2对因变量y的影响均显著。

（4）（5）略。

（6）模型中存在多重共线性。

问题与讨论

由于和书上使用的excel版本不一致，使用方法和步骤也不同。例如创建数据透视表时，就需要在网上搜索相应版本的使用方法。在一张excel表里不能存在两个数据透视表，使得数据处理不够方便。另外在数据分组时只能手动输入每一个分组，比较麻烦。第5章、第9章和第10章实验题目较为简单，没有出现什么问题。第11章、12章练习题通过excel计算能很有效率得出答案。

第四篇：SPSS实验报告,

S SPSS 软件应用实验报告

长春工业大学人文学院 1４090６班

成昊 3 实验报告 １

一、实验目得:掌握 SＰSS 基本统计分析基本操作 ﻩ二、实验内容:１、根据上面得数据,制作茎叶图,并计算出均值与标准差,验证数据就是否服从正态分布。

2、按规定:销售收入在 125 万元以上为先进企业,１1５～1２5 万元为良好企业,１０５~115 万元为一般企业,1０5 万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组,编制百分比分布统计表。

三、实验步骤;利用 分析＞描述性统计〉探索,结果如下: 描述性 統計資料

統計資料 標準錯誤 产品销售额平均數 1１６、08 2。440 ９5％平均數得信賴區間 下限 １１1、１4

上限 1２1。０1

5％ 修整得平均值 1１5。89

中位數 115。5０

變異數 2３8.122

標準偏差 15、４３1

最小值 87

最大值 150

範圍 ６３

內四分位距 21

偏斜度。23３。37４ 峰度 —、316。73３ 常態檢定

Kolｍoｇoｒov—Smirnova

Sｈaｐiro—Ｗilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 dｆ 顯著性 产品销售额.100 ４０、２00*

.9８3 40.800 *、這就是 true 顯著得下限。

a、Lilliefoｒs 顯著更正 产品销售额 Stｅm－aｎd-Leaf Ploｔ

Ｆrｅquｅncy

Stｅm &

Ｌeａｆ

2、00、78

3.00。

257

9、00

１０.０334５578８

11.０0

11、7、００

1２、0003５６７

５.00

13.０56７8

2。０014、26

1。00

1５.0

Ｓteｍ widtｈ:

Each leaf:

casｅ(s)分组

次數 百分比 有效得百分比 累積百分比 有效 先进企业 11 2７、5 ２7.5 ２7。５ 良好企业 １１ ２7、5 27。5 ５5。0 一般企业 9 22.5 2２、５ 77。5 落后企业 9 2２。5 22.5 1０0、０ 總計 4０ １00、0 100.0

四、实验结果分析: 1、均值为 116。08、标准差为１5。431,正态分布得检验 K－S 值为 0.1,Siｇ。值为０。98３〉0、０5,因此数据服从正态分布。

2、对４0 个企业分组后先进企业占总体比重 27、５%良好企业占总体比重２7.5％一般企业占总体比重 22.5％落后企业占总体比重 22。5％先进企业与良好企业占总体比重较大,一般企业与落后企业占总体比重较小。

实验报告 2 2

一、实验目得:掌握列联表(定类变量与定类变量)基本操作 二、实验内容:１、A、B 车间对厂长得满意程度就是否有显著差异 2、如果有计算 τ 系数 三、实验步骤:首先建立数据库录入数据,然后运用 分析〉描述性统计〉交叉表格 进行列联表分析,做卡方检验,结果如下: 车间* * 对厂长得满意度

交叉列表 計數

对厂长得满意度 總計 满意 不满意 车间 车间A ３0 1０ 40 车间B 20 2０ ４0

總計 50 30 80 卡方測試

數值 df 漸近顯著性(2 端)精確顯著性(２ 端)精確顯著性(1 端)皮爾森(Peａrｓoｎ)卡方 5、３3３a、021

持續更正ｂ

4、３２０ １。０38

概似比 5.41２ 1.0２0

費雪(Ｆisｈer)確切檢定、037、０18 線性對線性關聯 5。26７ １、０2２

有效觀察值個數 8０

a、0 資料格(0.0％)預期計數小於 5、預期得計數下限為 15.00。

b。

只針對 ２x2 表格進行計算

四、实验结果分析:此数据为 2＊2 列联表,且 n＞40,因此用连续校正卡方检验得值 Contiｎuｉｔｙ Ｃorreｃｔion 为 4.３20,对应得 Siｇ、值为０。０３８,小于有方向性得測量

數值 漸近標準錯誤a

大約 Tb

大約 顯著性 名義變數對名義變數 Lambda(λ)對稱、143、070 1、865、062 车间 相依項、250、119 1、865、062 对厂长得满意度 相依項、000、000、c、c

Goodman 及 Kruskal tau 车间 相依項、067、055、022d

对厂长得满意度 相依項、067、055、022d

a、未使用虛無假設。

b、正在使用具有虛無假設得漸近標準誤。

c、無法計算,因為漸近標準誤等於零。

d、基於卡方近似值

0.05,可以认为车间同厂长得满意情况就是相关得,相关得 τ 系数为０.０6７ 实验报告 ３

一、实验目得:掌握参数估计与假设检验方法得操作 二、实验内容:上面得数据就是否证明了先参加实践对提高平均测试分数得效果显著 三、实验步骤:用配对样本 t 检验,原假设为方案 A 与方案 B 对平均测试得成绩不存在差异。首先运用数据探测做正态分布检验,得到结果如下表:

通过上表可以瞧出,方案 A 与方案Ｂ得 p值均大于0。０5,表明数据均服从正态分布、满足配对样本 t 检验得前提假定条件,然后利用 分析＞比较平均值〉配对样本 t 检验 进行分析,结果如下: 成對樣本檢定

程對差異數 T df 顯著性(雙尾)平均數 標準偏差 標準錯誤平均值 95% 差異數得信賴區間 下限 上限 對組 １ 方案 A — 方案Ｂ —５、000 １1、3３3 3。584-13、107 3、107-1、３９5 9、1９6 四实验结果分析:通过上表可以瞧出 t=-1、395,Sｉg.=0、196>0、05,所以,不能拒绝原假设,方案 A 与方案 B 对平均测试得成绩不存在差异。

实验报告 ４

一、实验目得:掌握方差分析方法得操作 二、实验内容:利用多因素方差分析方法,分析不同地区与不同日期对该商品 得销售量就是否产生了显著影响？地区与日期就是否对该商品得销售产生了交互影响。

三、实验步骤:运用 分析>一般线性模型＞单变量 进行分析。首先进行总体方差就是否相等得方差齐性检验。

Le ｖe e ｎｅ ’ ｓ

錯誤共變異等式檢定a a

因變數:

销售量

F ｄｆ1 dｆ2 顯著性、508 8 1８.83５ 檢定因變數得錯誤共變異在群組內相等得空假設。

常態檢定

Kolmogorov-Smirnova

Shapiro-Wilk 統計資料 df 顯著性 統計資料 df 顯著性 方案 A、142 10、200*、941 10、561 方案 B、261 10、051、882 10、137 *、這就是 true 顯著得下限。

a、Lilliefors 顯著更正

a。

設計:截距 ＋ 地区 + 日期 ＋ 地区 ＊ 日期 通过上表可以瞧出,Siｇ。=0.835＞０。05,所以,总体方差相等,接着瞧方差分析得检验结果: 主旨間效果檢定 因變數:

销售量

來源 第 IIＩ 類平方与 df平均值平方 F 顯著性 局部 Etａ 方形 修正得模型 80074074。074ａ

８ 100０9259.259 1０。810、0０0。８２8 截距 ８11２592５9。2５9 1 811２59２59、259 87６.160.000。98０ 地区 ３851851、8５2 ２ 192５925.９26 2。080。15４、１88 日期 ５62962９、6３0 2 2８14８1４、８1５ 3.０４０。０73.2５2 地区 ＊ 日期 ７０5925９２。5９3 ４ 17６48148。148 1９、06０.000.809 錯誤 1６666666、667 １８ 9２5９2５、9２6

總計 90８00０00０。000 27

校正後總數 967４07４0。74１ 26

a。

R平方 =。82８(調整得 R平方 =.７51)四、结果分析:通过上表可以瞧出,地区对应得 F=2。08,Siｇ、=0、154＞０、05,日期对应得 F=3.０4,Sｉg。＝0。0７３>0.0５,可见,地区与日期单独对销售量都没有显著影响,地区＊时间对应得 F＝19。０６,Ｓig.=0.０00〈０.０５,所以,地区与日期得交互作用对销售量有影响。

实验报告 5 5

一、实验目得:掌握相关分析方法得操作 二、实验内容:以下就是对五百名文化程度代际流动得抽样调查,试求父辈文化与子辈文化之间就是否有差异、三、实验步骤:Keｎｄａｌlt 相关分析。原假设为子辈文化与父辈文化之间不存在着等级相关。运用 分析＞相关＞双变量 进行分析,结果如下: 相关系数

父辈文化程度 子辈文化程度 Kｅndaｌl 得 ｔａu＿b 父辈文化程度 相关系数 １。０00.594＊＊

Sig、(双侧)。

。000

Ｎ 500 ５０0 子辈文化程度 相关系数、594＊＊

1、０00 Sｉg。(双侧)、０0０。

N ５00 ５00 ＊＊、在置信度(双测)为 0.01 时,相关性就是显著得、四实验结果分析:通过上表可以瞧出,Ｋendａlｌ’s taｕ_b＝0、594,对应得 Sig。＝0。000<0.05,拒绝原假设,可以认为子辈文化与父辈文化之间存在着等级相关。

实验报告 ６

一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:某地某一时期出生４0 名婴儿,其中女婴 12 名,男婴 28 名。这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例就是否相同 三、实验步骤:单样本二项分布检验。原假设为这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例相同,运用 分析＞非参数检验>二项式 进行分析,结果如下: 二项式检验

类别 N 观察比例 检验比例 渐近显著性(双侧)婴儿性别 组 1 男 28。70、5０。0１7ａ

组 2 女 12.30

总数

１。0０

ａ.基于 Z近似值。

四实验结果分析:通过上表可知,40 名婴儿中男婴 28 名,占 7０％,女婴１2 名,占30％。SPＳS 自动计算精确概率 Sｉg、值为 0。0１7,小于 0、０5,拒绝原假设,可以认为这个地方出生婴儿得性别比例与通常得男女性别比例不同,男婴要多于女婴。

实验报告 7 7

一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:用非参数检验得方法检验工厂规模与信息传递就是否有关。

三、实验步骤:两独立样本得曼—惠特尼Ｕ检验。原假设为工厂规模与信息传递无关,运用 分析〉非参数检验>两个独立样本 进行分析,结果如下: 检验统计量ｂ

信息传递 Mann—Whｉtney U 5、000 Wｉlcoxｏn W １５。0００

Z-1、2４6 渐近显著性(双侧)、213 精确显著性[2＊(单侧显著性)］。286a

a。

没有对结进行修正、b。

分组变量: 厂规模 四实验结果分析:由上表可知,U=５,因为就是小样本,瞧精确概率值 Sig。为 0.28６,大于 0.05,不应该拒绝原假设,可以得出工厂规模与信息传递无关。

实验报告 ８

一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:分析三个班级成绩得中位值就是否存在显著差异、三、实验步骤:多个独立样本得 Medｉａn 检验。原假设为三个班级成绩得中位值没有显著差异。运用 分析>非参数检验>K 个样本独立检验 进行分析,结果如下:

检验统计量b b

成绩 Ｎ 45 中值 75.00 卡方 9、474a

ｄf 2 渐近显著性、０09 a。

0 个单元(.0％)具有小于 5 得期望频率。单元最小期望频率为 6、３。

ｂ.分组变量: 班级 四实验结果分析:通过上表可知,X^2＝9。474,df=２,Ｓig。值为０、015,小于 0。05,拒绝原假设,因此可以认为广告对商品促销起作用、实验报告 9 9

一、实验目得:掌握非参数检验方法得操作 二、实验内容:各考官评分得一致性如何 三、实验步骤: 多个相关样本得 Kｅndaｌｌ协同系数检验。原假设为各个考官得评分不一致,运用 分析＞非参数检验〉K 个相关样本 进行分析,结果如下: 检验统计量 N ５ Kenｄａll Ｗａ

。62１ 卡方 2７、9６7

ｄf 9 渐近显著性.001 a。

Kendalｌ 协同系数 四实验结果分析:通过上表可知,Ｋenｄalｌ’ｓW＝0。621,Sig、值为０.001,小于0、05,拒绝原假设,可以认为各个考官得评分具有一致性。

第五篇：SPSS实验报告1

实 验 报 告

课程名称

数据分析

实验名称

均值比较与方差分析

系别 电子信息科学学院 专业班级 信息管理15级专升本

指导教师

学号

姓名

实验日期 2015年11月18日实验成绩

一、实验目的

1． 掌握均值比较和方差分析的原理、过程和应用

2． 掌握两独立样本和两配对样本的t检验的过程和结果解释 3． 掌握单因素方差分析的分析过程和结果解释 4． 掌握多因素方差分析的分析过程和结果解释

二、实验环境

1． 硬件环境：微机

2． 软件环境： Windows，SPSS Statistics 22

三、实验内容

1．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了男性或女性每周上网浏览网页的时间（变量WWWHR，单位小时）。用两独立样本t检验方法分析男性和女性在上网时间上是否不同。（1）原假设

男性和女性的上网时间没有显著差异。（2）参数设置

检验变量：WWW HOURS PER WEEK 分组变量：GENDER（3）操作步骤及计算结果 操作步骤：

① 选择菜单：【分析A】→【比较均值（M）】→【独立样本T检验（T）】；如图1-1

图1-1

② 选择检验变量“WWW HOURS PER WEEK”到【检验变量（T）】框中。③ 选择总体标识变量“GENDER”到【分组变量（G）】框中。

④点击按钮定义两总体的标示值，如图1-2。其中，【使用指定值（U）】表示分别输入对应两

个不同总体的标记值。

图1-2

计算结果：

（4）结果及其解释

结果：男性和女性的上网时间存在显著差异。

解释：从独立样本鉴定的表中可以看出F检验值为15.182，对应的概率P值为0.00＜0.05，所以拒绝原假设。由于两总体方差有显著差异所以要看到“不采用相等变异数”这一列，其中T统计量的值为4.866，对应的概率P值为0.00。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值小于0.05，所以认为量总体的均值有显著差异。并且95%置信区间不夸零，也说明了有显著差异。

2．数据文件GSS2004_Mod.sav中记录了受访者父亲和母亲的受教育情况。试用两配对样本t检验方法比较父亲的受教育情况（变量PAEDUC）和母亲的受教育情况（变量MAEDUC）是否不同。（1）原假设

父亲的受教育情况和母亲的受教育情况没有显著差异。（2）参数设置

成对变量：PAEDUC，MAEDUC（3）操作步骤及计算结果 ①选择菜单：

【分析（A）】→【比较均值（M）】→【配对样本T检验（P）】，如图2-1

图2-1 ②选择PADUC和MADUC到【成对变量（V）】框中。结果：

图2-2

图2-3

图2-4（4）结果及其解释

结果：父亲的受教育情况和母亲的受教育与情况没有显著差异。

解释：从图2-2的平均值可以看出没有较大的差异。图2-3中对应的概率P值为.000，如果显著性水平α为0.05，则表明父亲和母亲的受教育情况有明显的线性变化，父亲和母亲的受教育情况相关性程度较强。从图2-4中可以看出，父亲与母亲的受教育情况的平均差异，仅只有0.49；95%置信区间的上下限一正一负，则表示两者接近无显著差异；最后相对应的概率P值0.494，如果显著性水平α为0.05，则接受原假设，所以父亲的受教育情况和母亲的受教育与情况无显著差异。

3．一家关于MBA报考、学习、就业指导的网站希望了解国内MBA毕业生的起薪是否与各自所学的专业相关。为此，他们在已经从国内商学院毕业并且获得学位的MBA学生中按照各专业分别随机抽取了10人，调查了这些学生的起薪情况，数据文件为MbaSalary.sav。根据这些调查他们能否得出专业对MBA起薪有影响的结论。（1）原假设

国内MBA毕业生各自所学专业与起薪情况没有显著关系。（2）参数设置 观测变量：起薪 控制变量：专业

（3）操作步骤及计算结果 操作步骤： ①选择菜单： 【分析（A）】→【比较均值（M）】→【单因素ANOVA】； ②选择观测变量“起薪”到【因变量列表（E）】框中，如图3-1；

④ 选择控制变量“专业”到【因子（F）】框中，如图3-2；

图3-1 计算结果：

图3-2（4）结果及其解释

结果：国内MBA毕业生各自所学专业与起薪情况没有显著关系；

解释：从图3-2可以看出，F统计量的观测值为2.459，对应的概率P值为0.079。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值大于显著性水平α，所以接受原假设，认为国内MBA毕业生各自所学专业与起薪情况没有显著关系。

4．一家连锁零售店试图对顾客的购买习惯进行调查。grocery_1month.sav记录了顾客性别、购物方式、消费额等信息。使用多因素方差分析方法分析顾客性别和购物方式对消费额有何影响。（1）原假设

不同顾客性别没有对消费额产生显著差异；不同购物方式对消费额没有显著差异；顾客性别和购物方式对消费额没有产生显著的交互影响。（2）参数设置 观测变量：消费额

控制变量：顾客性别，购物方式（3）操作步骤及计算结果 操作步骤： ①选择菜单： 【分析（A）】→【一般线性模型】→【单变量（U）】； ②指定观测变量“消费额”到【因变量（D）】框中；

③指定固定效应的控制变量“顾客性别”和“购物方式”到【固定因子(F)】框中，如图4-1。

计算结果：

图4-2

图4-2

（4）结果及其解释

结果：不同顾客性别对消费额有显著差异；不同购物方式对消费额没有显著差异；顾客性别和购物方式对消费额有显著的交互影响。解释：从图中可以看出Fgender，Fstyle，Fgender*style的概率P值分别为0.000，0.140和0.017.如果显著性水平α为0.05，由于Fgender，Fgender*style概率P值小于显著性水平α，所以应该拒绝原假设，可以认为不同顾客性别对消费额有显著差异，顾客性别和购物方式对消费额有显著的交互影响，而Fstyle概率P值小于显著性水平α，则接收原假设认为不同购物方式对消费额没有显著差异。

四、实验小结（心得体会、遇到问题及其解决方法）