Spss分析身高与体重的相互影响
姓名：刘海艳班级：11电商班学号：14113201683 序号：26
一、案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包
括编号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身
高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。
二、研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。
三、下面是数据来源：
四、研究的方法：主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分
析；在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。
五、研究的结果：
1) 描述分析：
打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：
从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg，最大值为23kg，平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm，最大值为116cm，平均身高为108.85cm。
以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。
从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中108cm 左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。
2) 线性回归分析：
选择分析——回归——线性，在弹出的对话框中，以身高作为
自变量，体重作为因变量，结果如下：
从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。
从图表中，可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617
六、研究结论：
从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的，也就是弱相关性。
企业管理 对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例 改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。 本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总 收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。
一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集 根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元），X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率，X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数，X6：居民消费占收入比重（%）。 Y：消费率(%)X1:总收入 （亿元） X2：人口增 长率(‰） X3：居民消 费价格指 数增长率 X4：少儿抚 养系数 X5：老年抚 养系数 X6：居民消 费比重（%） 1995 1997 200039 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
SPSS数据案例分析
SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用 感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重
2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号：学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:
3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11 个变量，分别是: id （职工编号）,gender（性别），bdate（出生日期）,edcu（受教育水平程度）, jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历＜月＞），prevexp（以前工作经历＜月＞），minority（民族类型），age（年龄）。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。
学生姓名：肖浩鑫学号：31407371 一、实验项目名称：实验报告（三） 二、实验目的和要求 （一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显著性检验； （二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验，利用回归方程进行估计和预测； （三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显著性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归； 三、实验内容 企业编号产量（台）生产费用（万元）企业编号产量（台）生产费用（万元） 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 （1）绘制产量与生产费用的散点图，判断二者之间的关系形态。 （2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显著性进行检验（），并说明二者之间的关系强度。 地区人均GDP（元）人均消费水平（元） 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035
（1）绘制散点图，并计算相关系数，说明二者之间的关系。 （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 （3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。 （4）检验回归方程线性关系的显著性（） （5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次） 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 （1）用航班正点率作自变量，顾客投诉次数作因变量，估计回归方程，并解释回归系数的意义。（2）检验回归系数的显著性（）。 （3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果： 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 （1）完成上面的方差分析表。 （2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？
SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤 选题： 对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。 实验目的： 任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。 实验变量： 编号Number，身高height（cm），体重weight（kg） 原始数据： 实验方法： 皮 尔 逊 相 关 分 析 法 软件： 操作过程与结果分析：
第一步：导入Excel 数据文件 1.open data document ——open data ——open ； 2. Opening excel data source ——OK. 第二步：分析身高（cm ）与体重（kg ）是否具有相关性 1. 在最上面菜单里面选中Analyze ——correlate ——bivariate ，首先使用Pearson ，two-tailed ，勾选flag significant correlations 进入如下界面： 2. 点击右侧options ，勾选Statistics ，默认Missing Values ，点击Continue 输出结果： 图为基本的描述性统计量的输 出表格，其中身高的均值（mean ） 为、标准差（standard deviation ） 为、样本容量（number of cases ） 为29；体重的均值为、标准差为、 样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不显着。 图为相关分析结果表，从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为，即 |r|=，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。另外， 两者之间不相关的双侧检验值为，图中的双星号标 记的相关系数是在显着性水平为以下，认为标记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结论：学生的体重与身高存在显着的 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 身高（cm ） 29 体重(kg) 29 Correlations 身高（cm ） 体重(kg) 身高（cm ） Pearson Correlation 1 .719** Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 体重(kg) Pearson Correlation .719** 1 Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 **. Correlation is significant at the level (2-tailed).
1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。 方法一：频率分析 （1） 步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成 绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定 （2） 结果： 统计量 女生成绩 男生成绩 N 有效 15 15 缺失 73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a 48.00a 标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和 1049.00 1005.00 a. 存在多个众数。显示最小值
（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。 方法二：描述统计 （1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定 （2）结果： （3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。
2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？ （1）方法：单样本T检验 H 0:u＝u ,该经理的宣称可信 H 1:u≠u ,该经理的宣称不可信 （2）步骤：①输入数据：（80，81，…76） ②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75） →确定 （3）结果： 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准 误 VAR00001 11 73.73 9.551 2.880 （4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H ，即该经理的宣称是可信的。
Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工 资），salary （现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。2、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析 能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女 性别分布进行频数分析，结果如下： Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表 ： Educational Level (years) Valid Cumulative
回归分析 实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析 【研究目的】 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。 【模型设定】 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据 表1： (
2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
} 数据来源：《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：
表2 模型汇总b 模型… R R方调整R方标准估计的误差 1.965a.93 2.930 a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。 b.因变量:消费性支出Y(元) ~ 表3 相关性 消费性支出Y (元) 可支配收入X（元） Pearson相关 性消费性支出 Y(元) .965 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状 况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：
其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 （1）交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）： Count
计算机与信息技术学院专业实习报告 学校：商丘师范学院 专业：信息管理与信息系统年级：2012 姓名：亚慧 学号：121112015 时间：2015.09
《统计分析与SPSS的应用》 实习报告 专业实习题目：数据处理与分析 一．实习目的 1.初步了解探索数据分析的基本方法和思路 2.掌握问题的研究思路及方法 3.掌握统计分析软件实现这些方法的步骤和原理 4.熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作； 5.熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。 6.掌握常用统计图（线图、条形图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法；熟悉描述性统计图的绘制方法； 7.熟悉描述性统计图的一般编辑方法。掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。二．实习要求 1.遵守学校实习纪律和学校的各项规章制度 2.服从领导和指导老师的实习安排、虚心接受指导老师的安排 3.不得冒名顶替，否则严肃处理 4.按时上下课，不得缺席 5.掌握SPSS软件的基本操作、数据分析的基本功能和基本步骤 6.掌握对SPSS所分析的各项数据的理解、数据分析的基本方法和思路 7.掌握工作中如何进行数据的收集、整理以及统计分析报告的撰写的方法。 8.掌握相关关系的含义，并准确应用,熟练掌握绘制散点图的具体操作 9.掌握线性回归分析的主要目标、及具体操作。 三．实习任务 (一）下列表为数据处理所有表格和数据 信管12-1成绩表 学号性别计算机 网络 管理信 息系统 统计 学 市场营 销学 现代管 理学 运筹学 信息资 源管理 英语上 学期 英语 下学 期 大三 综合 成绩 121112001 女82.00 90.00 79.00 82.00 84.00 85.30 81.00 74 75 89.5
典型相关分析 典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关， 而不是 两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似， 不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两 组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的 成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设： 两组变量间是线性关系， 每对典型变量之间是线性关系，每 个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共 线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因 变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合 * *= i i j j X a x Y b y 与，称为典型变量；以 使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。 i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关； 原来所有 变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变 量之间的相关，不能代表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关， 共同代表 两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数， 指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，
应用统计s p s s分析报 告 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-
学生姓名：肖浩鑫学号： 一、实验项目名称：实验报告（三） 二、实验目的和要求 （一）变量间关系的度量：包括绘制散点图，相关系数计算及显着性检验； （二）一元线性回归：包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显着性检验，利用回归方程进行估计和预测； （三）多元线性回归：包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计，回归方程的评价及显着性检验等，多重共线性问题与自变量选择，哑变量回归； 三、实验内容 企业编号产量（台）生产费用（万 元）企业编号产量（台）生产费用（万 元） 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 （2）计算产量与生产费用之间的线性相关系数，并对相关系数的显着性进行检验（），并说明二者之间的关系强度。 2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数 地区人均GDP（元）人均消费水平（元） 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 （2）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，利用最小二乘法求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。
（3）计算判定系数和估计标准误差，并解释其意义。 （4）检验回归方程线性关系的显着性（） （5）如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 （6）求人均GDP为5000元时，人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司，对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查， 航空公司编号航班正点率（%）投诉次数（次） 1 21 2 58 3 85 4 68 5 74 6 93 7 72 8 122 9 18 10 125 系数的意义。 （2）检验回归系数的显着性（）。 （3）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量（y）的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果： 变差来源df SS MS F Significance F 回归 残差—— 总计11——— Coefficients标准误差t Stat P-value Intercept X Variable 1 （2）汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的？ （3）销售量与广告费用之间的相关系数是多少？ （4）写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 （5）检验线性关系的显着性（a＝）。 5. 随机抽取7家超市，得到其广告费支出和销售额数据如下
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 目录 一、研究背景及其意义 (3) 二、研究方案 (3) 研究目标 (3) 研究内容 (4) 研究方法 (4) 三、科学技术与经济发展的关系分析 (4) 科技投入 (4) 科技产出 (5) 经济发展 (7) 小结 (7) 四、科学技术与经济发展的模型分析 (8) 模型假设 (8) 符号说明 (8) 信度与相关性分析 (8) 因子分析 (9) 回归分析 (10) 五、结论 (13) 附录： (14) 科学技术与经济发展的关系 一、研究背景及其意义 十九大报告指出：创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化。倡导创新文化，强化知识产权创造、保护、运用。培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。 而科技作为创新的重要引领者和实践者，对于建设创新型国家起着重要作用。科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。邓小平同志曾指出；＂科学技术是第一生产力＂；江泽民同志也曾指出：＂科学技术是第一生产力，而且是先进生产力的集中体现和主要标志。科学技术的突飞猛进，给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动，未来的科学发展还将产生新的重大飞跃＂。在当今这个信息化和全球化加速的时代，科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着，科技进步成为生产力水平的首要决定因素，是国家或区域竞争力的重要源泉。近年来，随着我国经济增长方式的转变，科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强，无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实，使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。 SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费 本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据（课本139页），将东部、中部和西部看作三个不同总体，31个数据分别来自于这三个总体。本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较，并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。 在进行比较分析之前，首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验，输出结果为： 表一 如表一，因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由正态性检验结果的sig.值可以看到，人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布（Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设），因此，在下面分析中，只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较，并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分布，并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。另外，正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现，此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。如果数据点均落在直线附近，说明拟合得好，服从正态分布，反之，不服从。具体情况这里 不再赘述。 下面进行多因素方差分析： 一、多变量检验 表二 由地区一栏的（即第二栏）所列几个统计量的Sig.值可以看到，无论从那个统计量来看，三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的（Sig.值小于，拒绝地区取值不同，对Y，即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设）。 二、主体间效应检验 如表三，可以看到三个指标地区一栏的（即第三栏）Sig.值分别为、、，说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别（Sig.值大于，不拒绝地区取值不同，对指标的取值没有显著影响的原假设），反之，而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。 三、多重比较 某地区1984——2003年出口总额及其影响因素模型分析 案例简介 下表给出了某地区1984——2003年出口总额及国内生产总值、进口额、储蓄的数据资料。解释变量是国内生产总值、进口额、储蓄，被解释变量是出口总额。 年份 出口总额 （亿美元） 国内生产总值 （亿元） 进口总额 （亿美元） 储蓄 （亿元）Y X1 X2 X3 1984 580.5 7171 274.1 1214.7 1985 808.9 8964.4 422.5 1622.6 1986 1082.1 10202.2 429 2237.6 1987 1470 11962.5 432.2 3073.3 1988 1766.7 14928.3 525.8 3801.5 1989 1956 16909.2 591.4 5146.9 1990 2985.8 18547.9 533.5 7119.8 1991 3827.1 21617.8 637.9 9241.6 1992 4676.3 26638.1 805.9 11759.4 1993 5284.8 34634.4 1039.6 15023.5 1994 10421.8 46759.4 1156.1 21518.8 1995 12451.8 58478.1 1320.8 29662.3 1996 12576.4 67884.6 1388.3 38520.8 1997 15160.7 74462.6 1423.7 46279.8 1998 15223.6 78345.2 1402.4 53407.5 1999 16159.8 82067.5 1657 59621.8 2000 20634.4 89468.1 2250.9 64332.4 2001 22024.4 97314.8 2435.5 73762.4 2002 26947.9 105172.3 2951.7 86910.6 2003 36287.9 117251.9 4127.6 103617.7 说明：数据来自计量经济学实验课本《计量经济学软件——Eviews的使用》第135页，数据经作者整理，有删减。 模型设置： Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3 Y——出口总额（亿美元） X1——国内生产总值（亿元） X2——进口总额（亿美元） X3——储蓄（亿元） 一、相关分析，检验是否具有相关性 《统计分析软件（双语）》 实验报告 题目：关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名： 学号：1204100215 专业：统计学 院系：统计学院 指导教师： 完成日期：2014年12月10日 摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。 目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) （一）描述分析性统计, (3) 1，就业状况的频数分析 (3) 2，文化程度的频数分析 (3) 3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4，居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) （二）均值比较 (3) 1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2，人均居住面积的单样本T检验 (3) 3，现居住面积的独立样本T检验 (3) （三）相关分析 (3) 1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (3) （四）回归分析 (3) 三、小结 (3) 一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。 精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据分析报告 目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据spss统计分析报告
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