还剩23页未读，继续阅读
本资源只提供10页预览，全部文档请下载后查看！喜欢就下载吧，查找使用更方便
文本内容:
《记录实习》试验汇报SPSS姓名成功学号_______班级会计二班由上表可以知，单个样本记录量分析表，的基本状况描述，有样本量、均值、原则差和原则误，单样本检查表，第一行注明了用于比较的已知总体均值为从左到右依次为值、t14,t t自由度、值、两均值的差值差值的可信区间由上表可df PSig.2-tailed MeanDifference95%知因此可以认为肺气肿的总体均值不等于t=
34.215,P=
0.
0000.
050.o三双样本检查T案例研究某安慰剂对肥胖病人治疗作用，用名患者分组配对，测得体重如下表，规定测20定该安慰剂对人的体重作用与否比药物好i对娄殳安是文加|垣药物组工工工了工工3匚108_2[_3i141120410710711O1104_51；_G工工08—7115110218}1381132]61NT工NO11OI1221Hi进行双样本检查得出如下输出成果T检查T成对样本记录量均值原则差均值的原则误N对1安慰齐1」组
121.
801011.
4193.611药物组
111.
801010.
1853.221由上图可知，对变量各自的记录描述，此处只有对，故只有对11成对样本有关系数有关系数N Sig.对1安慰剂组药物
10.
802.005组此处进行配对变量间的有关性分析成对样本检查成对差分差分置信区95%间均值的原（双Sig.均值原则差则误下限上限侧）t df对安慰剂组
10.
0006.
8962.
1815.
06714.
934.
5869.0011-药物组3配对检查表，给出最终的检查成果，由上表可见故可认为安慰剂组和药物组对t P=
0.001,肥胖病人的体重有差异影响试验汇报四试验项目有关分析试验目的.学习运用进行有关分析、偏有关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归1SPSS试验内容及环节
（一）两变量的有关分析案例某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对位肥胖者进行为期六个月的观测测试，测15试指标为使用该药之前和之后的体重编号12345服药前198237233179219服药后192225226172214编号678910服药前169222167199233服药后161210161193226编号1112131415服药前179158157216257服药后173154143206249进行有关双变量分析得出如下输出成果:有关性描述性统计量均值标准差N服药前
201.1332,15615服药后
193.
6731.78215相关牲服药前服药后服药前Pearson相关性
1.994显著性（双侧）.000平方与叉积的和
14475.
73314222.667协方差
1033.
9811015.905N1515服药后Pearson相关性.9941显著性（双侧）.000平方与叉积的和
14222.
66714141.333协方差
1015.
9051010.095N1515一在.01水平（双侧）上显著相关有关系数系数表变量间两两的有关系数是用方阵的形式给出的每一行和每一列的两个变量对应的格子中就是这两个变量有关分析成果成果，共分为三列，分别是有关系数、值P和样本数由于这里只分析了两个变量，因此给出的是的方阵由上表可见,服药前和服2*2，药后自身的有关系数均为（）而治疗前和治疗后的有关系数为l ofcourse,
0.911P
0.01
（二）偏有关分析偏有关已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据，如表所示试分析温度与河水流量之间的有关关系观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温
10.
500.10-
8.
8020.
300.10-
11.
0030.
400.40-
2.
4041.
400.
406.
9053.
302.
7010.
6064.
702.
4013.
9075.
902.
5015.
4084.
703.
0013.
5090.
901.
3010.
00100.
601.
802.
70110.
500.60-
4.
80120.
300.20-
6.00描述性统计量均值标准差N月平均流量
1.
9582.085212月平均气温
3.
3339.581212月平均雨量
1.
2921.126112相关牲月平均流量月平均气温控制变量月平均雨量月平均流量相关性
1.000,365显著性（双侧）*.270df09月平陶气温相关性,
3651.000显著性（双恻）.270•df90由上表可见控制月平均雨量之后，“月平均流量”与“月平均气温”的有关系数为
0.365,因此“月平均流量”与“月平均气温”不存在明显有关性P=
0.27,P
0.05,
（三）距离分析案例植物在不一样的温度下的生长状况不一样，下列是三个温度下的植物生长编号度度度
102030112.
3612.
412.
18212.
1412.
212.
22312.
3112.
2812.
35412.
3212.
2512.
21512.
1212.
2212.
1612.
2812.
3412.
25712.
2412.
3112.
2812.
4112.
312.46近似值案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比
842.1%
1157.9%
19100.0%近似矩阵Euclidean距离10度20度30度10度.
000.
204.24120度.
204.
000.34030度.
241.
340.000这是一个不相似性矩阵
（四）线性回归分析已知有某河流的一年月平均流量观测数据和该河流所在地区当年的月平均雨量和月平均温度观测数据，如表所示试分析关系观测数据表月份月平均流量月平均雨量月平均气温
10.
500.10-
8.
8020.
300.10-
11.
0030.
400.40-
2.
4041.
400.
406.
9053.
302.
7010.
6064.
702.
4013.
9075.
902.
5015.
4084.
703.
0013.
5090.
901.
3010.
00100.
601.
802.
70110.
500.60-
4.
80120.
300.20-
6.00进行线性回归分析得出如下输出成果:回归输入/移去的变量b模型输入的变量移去的变量措施月平均流量输入1a•已输入所有祈求的变量a.因变量月平均雨量b.由表可知，是第一种问题的分析成果这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的状况记录，由于只引入了一种自变量，因此只出现了一种模型（在多元回归中就会依次出现多种1回归模型），该模型中身高为进入的变量，没有移出的变量，这里的表格是拟合过程中变量进入/退出模型的状况记录，由于只引入了一种自变量，因此只出现了一种模型（在多元回归中就会依次出现多种回归模型），该模型中身高为进入的变量，没有移出的变量模型汇总模型方调整方原则估计的误差R RR
1.855a.
732.
705.6117预测变量:（常量），月平均流量a.拟合模型的状况简报，显示在模型中有关系数为而决定系数为校正的决R
0.855,R
20.732,定系数为阐明模型的拟合度较高
0.705,Anovab模型平方和均方df FSig.回归
110.
208110.
20827.
283.000a残差
3.
74110.374总计
13.94911预测变量（常量），月平均流量因变量月平均雨量a.:b.这是所用模型的检查成果，可以看到这就是一种原则的方差分析表！从上表可见所用的回归模型值为值为因此用的这个回归模型是有记录学意义的，可以继续看下面F
27.283,P.00a,系数分别检查的成果由于这里所用的回归模型只有一种自变量，因此模型的检查就等价与系数的检查，在多元回归中这两者是不一样的系数a非原则化系数原则系数模型原则误差试用版B tSig.（常量）
1.
387.
2471.
564.149月平均流量.
462.
088.
8555.
223.000因变量月平均雨量a.包括常数项在内的所有系数的检查成果用的是检查，同步还会给出t标化/未标化系数可见常数项和身高都是有记录学意义的残差记录量a极小值极大值均值原则偏差N预测值.
5263.
1131.
292.963312残差-.
63371.
1358.
0000.583212原则预测值-.
7951.
890.
0001.00012原则残差-
1.
0361.
857.
000.95312因变量月平均雨量a.图表直方图回归标准化残差
（五）曲线回归分析某地年调查得小朋友年龄（岁）与体重的资料试拟合对数曲线1963年龄（岁）体重681652673504705766777进行曲线回归分析得出如下输出成果:叫曲线拟合[孰据集1]模型描述模型名称MOD_1因变量1年龄（岁）方程1线性自变量体重常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定个案处理摘要N1个案总数已排除的0个案己预测的个案30新创建的个案0a.从分析中排除任何变量中带有缺失值的个案变量必理摘要变量因变量自变量年龄（岁）体重正值数77零的个数00负值数00缺失值数用户自定义缺失系统00缺失00模型汇总和参数估计值因变量年懿（岁）模型汇总参数估计值R方F df1df2Sig.常数b1方程线性,
2001.
25415.314-
3.294,108自变量为体重年龄（岁）体望试验汇报二试验项目描述性记录分析试验目的、掌握数据集中趋势和离中趋势的分析措施；
1、纯熟掌握各个分析过程的基本环节以及彼此之间的联络和区别2试验内容及环节
一、数据输入案例对名男生和名女生的肺活量的记录，数据如下66肺活量年龄男一___女713421213814961354919721516101843168511201018831222002077打开软件，进行数据输入通过打开数据的方式对的数据进行输入
1.SPSS XLS年龄男一女713421213814961354919721516101843168511201018831222002077其变量视图为:名称|类型宽度小数标签值缺失列年龄数值N110无无11数值N一男110无无11无一11-女数值N110无试验汇报五试验项目聚类分析和鉴别分析试验目的.学习运用进行聚类分析和鉴别分析1SPSS试验内容及环节
（一）系统聚类法为确定老年妇女进行体育锻炼还是增长营养会减缓骨骼损伤，一名研究者用光子吸取法测量了骨骼中无机物含量,对三根骨头主侧和非主侧记录了测量值，成果见教材表受试者编号主侧梯骨槎骨主侧肱骨肱骨主侧尺骨尺骨
11.
1031.
0522.
1392.
2380.
8730.
87220.
8420.
8591.
8731.
7410.
5900.
74430.
9250.
8731.
8871.
8090.
7670.
71340.
8570.
7441.
7391.
5470.
7060.
67450.
7950.
8091.
7341.
7150.
5490.
65460.
7870.
7791.
5091.
4740.
7820.
57170.
9330.
8801.
6951.
6560.
7370.
80380.
7990.
8511.
7401.
7770.
6180.
68290.
9450.
8761.
8111.
7590.
8530.
777100.
9210.
9061.
9542.
0090.
8230.765输入建立数据SPSS进行系统聚类分析得出如下输出成果:近似值案例处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比
10100.0%
0.0%
10100.0%a.平方Euclidean距离已使用CLUSTER/MATRIX IN,C:\DOCUME-l\ADMINI-l\LOCALS-l\Temp\spss4724/METHOD BAVERAGE/PRINT SCHEDULE/PLOT DENDROGRAMVICICLE.聚类[或据集1]平均联结（组之间）聚类表群集组合首次出现阶群集群集1群集2群集1群集2阶系数下一阶
112.
029004234.
080005356.
101004415.
27013551310.023420案例使用平均联接（组间）的树状图快捷聚类研究小朋友生长发育的分期，调查名月至岁小朋友的身高（）、体重（）、胸围（）17cm kgcm和资料求出月平均增长率（％）,____里.何国4^192190619542一79282S
1.6243_8152204475S724150858808661786690083819027764一7571743a.7337481863993289820281o.856_
7661.390聚类123身育.
733.
856.815体重.
748.
786.751胸围
1.
8631.
3902.204聚类中心内的更改迭代
1231.
131.
130.
1292.
000.
000.000由于聚类中心内没有改动或改动较小而达到收敛任何中心的最大绝如坐标更a.改为当前迭代为初始中心间的最小距离为.
0002.351聚类123身育.
840.
801.874体重.
823.
778.825啊围
1.
8501.
5072.116聚类
15.
00023.
00032.000有效
10.000缺失.000鉴别分析对某企业，搜集整顿了名员工第季度的数据资料构建个维的矩阵101110X6职工代号工作产量工作质量工作出勤工祚损耗工作态度工作能力
19.
689.
628.
378.
639.
869.
7428.
098.
839.
389.
799.
989.
7337.
468.
736.
745.
598.
838.
4646.
088.
255.
045.
928.
338.
2956.
618.
366.
677.
468.
388.
1467.
698.
856.
447.
458.
198.
177.
468.
935.
77.
068.
588.
3687.
69.
286.
758.
038.
688.
2297.
68.
267.
57.
638.
797.
63107.
168.
625.
727.
118.
198.
18、“分析-—一分类--鉴别分析把“分类”选入“分组变量二定义范围:1—最小值（）最大值（）把、、、、和输入“自变量框”，选择“使用逐渐1,4,XI X2X3X4X5X6式措施”；、“记录量”中选择“均值”、“单变量、、“未原则化”、“组内有2ANOVA“Fisher”关”；、“措施”默认设置；
3、“分类”中选择“根据组大小计算”、“摘要表”、“不考虑该个案时的分类”、4“在组内”、“合并图、分组、区域图”；、“保留”中选择“预测组组员”、“鉴别得分”；
5、点击确定6得到如下各表和图特性值函数特性值方差的%累积%正则有关性
11.002a
100.
0100.
0.707分析中使用了前个经典鉴别式函数a.1的Wilks Lambda函数检查的卡方Wilks Lambdadf Sig.
1.
4993.
4716.748函数1工作质量.270工作产量-.831工作出勤-.406工祚损耗
1.415工作态度
1.879工作能力-
2.061构造矩阵函数1工作损耗工作出勤工作态度工作产量工.
541.
355.
175.063-.056-.050作能力工作质量鉴别变量和原则化经典鉴别式函数之间的汇聚组间有关性按函数内有关性的绝对大小排序的变量经典鉴别式函数系数函数1工作质量工作产量工作出勤工作损耗工.581作态度工作能力（常量）-.830-.
3121.
2482.798-
2.803-
6.817非原则化系数
二、探索分析进行探索分析得出如下输出成果:浏览案列处理摘要案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比男
6100.0%
0.0%
6100.0%
6100.0%
0.0%
6100.0%女_由上表可以看出，例均为有效值，没有记录缺失值得状况6描述统计量标准误男均值
1810.
50133.797均值的95%置信区间下限
1466.56上限
2154.445%修整均值
1814.89中值
1907.50方差
107410.300标准差
327.735极小值1342极大值2200范围858四分位距600偏度-.
534.845峰度-
1.
1991.741女均值
1621.
33132.847均值的95%置信区间下限
1279.84上限
1962.835%修整均值
1618.70中值
1600.50方差
105890.667标准差325,408极小值1213极大值2077范围864四分位距613偏度.
213.845峰度-
1.
2031.741由上表可以看出，男女之间肺活量的差异，男生明显优于女生，范围更广，偏度大男男Stem-and-Leaf PlotFrequencyStemLeaf
2.
001.
342.
001.
892.
002.02Stem width:1000Each leaf:1cases2,200-2,000-1,800-1,600-1,400-1,200-女Stem-and-Leaf PlotFrequencyStemLeaf
2.
001.
233.
001.
5681.
002.0Stem width:1000Each leaf:1cases2,200-2,000-1,800-1,600-1,400-1,200-
三、频率分析进行频率分析得出如下输出成果:中频率[数据集1]统计量男女N有效66缺失00频率表男频率百分比有效百分比累积百分比有效
1342116.
71671671496116.
716733.
31843116.
716750.
01972116.
716.
766.
72010116716783.32200合
116.
7167100.0计
6100.
0100.0女频率百分比有效百分比累积百分比有效
1213116716716.
71354116716733.
31516116716750.
0168511671676671883116.
716783.
32077116.
7167100.0合计
6100.
0100.0由上图可知，分析变量名肺活量可见样本量为例，缺失值例，如下的N6150033%,1500-男生女生以上女生男生33%50%,
16.7%,33%
四、描述分析进行描述分析得出如下输出成果描述描述统计量N极小值极大值均值标准差男
6134222001810.50327,735女
6121320771621.33325,408有效的N（列表状态）6由上图可知，分析变量名工资，可见样本量为例，极小值为男女极大值为男女阐明N613421213,22002077,12人中肺活量至少的为女生是最多的为男生有均值为，.原则差为1213,2200,
1810.50/
1621.33离散程度不算大
327.735/
325.408,
五、交叉分析，交叉表［薮据集］1案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比女*男
6100.0%
0.0%
6100.0%女*男交叉制表计数男134214961843197220102200合计女121310000011354010000115160001001168500100011883000010120770000011合计1111116试验汇报三试验项目均值比较试验目的.学习运用进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检查SPSS试验内容及环节
（一）描述记录案例某医疗机构为研究某种减肥药的疗效，对位肥胖者进行为期六个月15的观测测试，测试指标为使用该药之前和之后的体重编号12345服药前198237233179219服药后192225226172214编号678910服药前169222167199233服药后161210161193226编号1112131415服药前179158157216257服药后173154143206249输入建立数据SPSS均值[数据集2]案例处理摘要案例4已包含已排除总计N百分比百分比N百分比N服药效果*分组
30100.0%
0.0%
30100.0%报告服药效果分组均值N标准差
193.671531782服药后
201.531532,084服药前
197.603031,632总计由上图可知，成果输出均值、样本量和原则差由于选择了分组变量，因此三项指标均给出分组及合计值，可见以这种方式列出记录量可以非常直观的进行各组间的比较■单向►[或据集2]ANOVA编号平方和df均方F显著性组间
2172.0002586,
8804.
603.074组内
75.
500418.875总数
2247.50029由上表可知，在明显性水平为时，服药前后的概率值为不不小于拒绝零假设，阐明
0.05p
0.05,服药前后的体重有明显性变化
（二）单样本检查T进行单样本检查分析得出如下输出成果T+T检验[薮据集2]单个样本统计量均值标准差均值的标准误N服药效果
30197.6031,
6325.775单个样本检验检晚值二0差分的95%置信区间下限上限t dfSig.旗恻）均值差值服药效果34,21529,000197,
600185.
79209.41。
个人认证
优秀文档
获得点赞 0
