1、 central south universityspss實驗報告 學生姓名 王強 學 號 4303110516 指導教師 邵留國 學 院 商學院 專 業 工商1101實驗一、數據集實驗目的：掌握基本的統計學理論，學會使用spss錄入數據，建立spss數據集。實驗內容：1.3：三十名兒童身高、體重樣本數據如下表所示。建立spss數據集。三十名兒童身高、體重樣本數據 序號性別年齡身高體重序號性別年齡身高體重123456789101112131415男男男男男女女女女女男男男男男131313131313131313131314141414156.0155.0144.6161.5161.3158.0

2、161.0162.0164.3144.0157.9176.1168.0164.5153.047.537.838.641.643.347.347.147.033.833.849.254.550.044.058.0161718192021222324252627282930女女女女女男男男男男女女女女女141414141415151515151515151515164.7160.5147.0153.2157.9166.0169.0170.0165.1172.0159.4161.3158.0158.6169.044.153.036.430.140.457.058.551.058.055.044.74

3、5.444.342.851.1實驗步驟：步驟一：啟動spss。步驟二：選擇文件，新建，數據，如圖。步驟三：切換到變量視圖，定義變量。其中，性別變量需要設置值標簽。如圖所示。步驟四：切換到數據視圖，按照次序依次輸入數據。步驟五：保存數據。實驗結果：實驗二：統計量描述實驗目的：（1）結合圖表描述掌握各種描述性統計量的構造原理及其應用。（2）熟練掌握運用spss進行統計描述的基本技能。實驗內容：大學生在校期間的各門課程考試成績，盡管在學生與學生之間、院系之間、男女生之間以及不同的課程之間，都存在著各種各樣的差異，但整體上的分布狀況還是有規律可循的。今有兩個學院共1040名男女生的統計學和經濟學期末考

4、試成績數據，儲存在spss數據文件中，文件名：lytjcj.sav。試運用圖表描述與統計量描述的方法，對此數據展開盡可能全面和深入的描述與分析。實驗步驟：步驟一：打開spss數據，文件名：lytjcj.sav。如圖。步驟二：點擊“分析”中的“描述統計”，選擇“頻率”，如圖所示。步驟三：彈出一個“頻率”對話框，如圖。步驟四：將“統計成績”和“經濟成績”拖入“變量”框中，點擊確定。實驗結果：實驗三：參數估計實驗目的：（1）掌握單樣本總體均值區間估計。（2）掌握總體均值差區間估計。（3）熟練掌握相關的spss操作。實驗內容：某地區的一位針對老年人市場的電視節目贊助商，希望了解老年人每周看電視的時間，

5、因為這個信息對電視節目設計以及廣告策略和廣告數量的制定有著重要的參考價值。贊助商決定開展這項有關老年人看電視時間情況的抽樣調查，但由于經費的限制，樣本容量只能限制在200以內，并認為95%置信度是可以接受的。實驗步驟：步驟一：由總體中抽取容量為100的樣步驟二：對老年人總體平均每周看電視時間做出95%的置信區間。實驗結果：實驗四、單樣本t檢驗實驗目的：（1）掌握單樣本總體均值檢驗。（2）掌握總體均值差檢驗。（3）熟練掌握相關的spss操作。實驗內容：某城市甲乙兩家最大的商場，最近各自都在采取自認為最奏效的手段，積極開展促銷活動，而且都自認為取得了好于競爭對手的促銷效果。如何評價兩家商場促銷效果

6、的優劣？這里有一個比較客觀的評價標準：兩家商場各自顧客群體中的每一位成員，如果都認為自己比預先的打算多支出了消費額，那么，哪一家商場的顧客群體所多支出的消費額多，就應當認為哪一家商場的促銷效果更好一些。請對兩家商場促銷效果的高低做出科學的統計推斷。實驗步驟：步驟一：分別由兩個總體中抽取容量為100的樣本。方法同實驗三。步驟二：描述統計量。操作如圖。步驟三：對兩家商場各自的促銷效果總體均值給出95%的估計區間。實驗結果：實驗五、兩個獨立樣本t檢驗實驗目的：（1）掌握兩個獨立樣本總體均值檢驗。（2）掌握總體均值差檢驗。（3）熟練掌握相關的spss操作。實驗內容：某對外漢語教學中心進行了一項漢語教學

7、實驗，同一年級的兩個平行班參與了該實驗。兩個班分別采用兩種不同的教學方式學習40個生字，其中一班采用的是集中識字的方式，即安排外國留學生在學習課文以前集中學習生字，然后再學習課文；二班采用的是分散識字的方式，即安排留學生一邊學習課文一邊學習生字。為了考察兩種教學方式對生字讀音的記憶效果是否有影響，教學效果是否有差異，分別從一班和二班隨機抽取了20名學生，要求他們對40個學過的漢字進行注音，每注對一個得1分，注錯不得分。從而獲得了兩個獨立樣本的數據。此數據包含學生編號（num）、成績（score）、班級（class）3個變量的40個觀測。其中，班級為定類型變量，一班的取值標簽為1，二班的取值標簽

8、為2（參見數據集“data7-1.sav”）。試根據此數據評價兩種教學方式的優劣。 實驗步驟：步驟一：打開“分析”下的“比較均值”，選擇“獨立樣本t檢驗”。步驟二：在彈出的“獨立樣本t檢驗”中，將成績拖入“檢驗變量”框中，將class拖入分組變量中。步驟三：單擊定義組，在彈出的定義組對話框中分別輸入“1”、“2”。實驗結果：實驗六、配對樣本t檢驗實驗目的：（1）掌握配對樣本總體均值檢驗。（2）掌握總體均值差檢驗。（3）熟練掌握相關的spss操作。實驗內容：為研究某種減肥茶是否具有明顯的減肥效果，某健身機構對35名肥胖志愿者進行了減肥效果跟蹤調研。首先，將其喝減肥茶以前的體重記錄下來，三個月后再

9、依次將這35名志愿者喝茶后的體重記錄下來。從而獲得了一個配對樣本數據集。該數據集包含喝茶前體重(hcq)、喝茶后體重（hch）兩個變量的35個觀測。每個觀測的兩個變量下的觀測值都是出自同一個被測試者（參見數據集“data8-1.sav”）。試通過這兩組數據的對比分析，推斷減肥茶是否具有明顯的減肥效果。實驗步驟：步驟一：打開“分析”下的“比較均值”，選擇“配對樣本t檢驗”。步驟二：在彈出的“配對樣本t檢驗”中，將“喝茶前體重”和“喝茶后體重”一起拖入“成對變量”中。步驟三：單擊確定，得到實驗結果。實驗結果：實驗七、簡單線性回歸實驗目的：（1）準確理解簡單線性回歸分析的方法原理（2）熟練掌握sps

10、s簡單線性回歸分析及曲線估計的基本技能（3）合理運用回歸分析方法解決現實中的問題。實驗內容：一家市場調查公司經常為各類廠商提供有關消費者行為的數據分析報告。在最近的一項研究課題中，廠商所關注的焦點是不同收入階層的消費者采用信用卡進行支付的數額有多大。市場調查公司技術人員認為，信用卡支付數額受多種因素影響，除收入因素外，家庭成員人數或許也是一個影響因素。為此他們就“年收入（美元）”、“家庭成員人數”和“信用卡支付數額（美元）”3個變量采集了一個容量為50的樣本數據，如下表所示：50名消費者有關信用卡支付數額的數據年收入家庭成員人數信用卡支付數額年收入家庭成員人數信用卡支付數額5430325031

11、553740665125482733656342214437622155424132452212433412346215637274016315951004742186440702731334847644110420842192477251442144965441224482995417156783623530130204828543048346750675552626422293935395423272661302246666125425623234214362722454557325833866358650373605534553703890470541573579389029723121

12、4183373041272921460342733067307448205149實驗步驟：步驟一：建立散點圖。步驟二：在彈出的簡單散點圖對話框中，將信用卡支付額拖入y軸框中，將年收入拖入x框中。步驟三：單擊確定，得到散點圖。步驟四：根據散點圖建立線性回歸方程。步驟五：在彈出的線性回歸對話框中，將年收入拖入自變量，將信用卡支付額拖入因變量。單擊確定。實驗結果：實驗八、多元線性回歸分析實驗目的：（1）準確理解多元線性回歸分析的方法原理（2）熟練掌握spss多元線性回歸分析及曲線估計的基本技能（3）合理運用回歸分析方法解決現實中的問題。實驗內容：大家都知道，軟飲料需求受價格、人均收入和季節的影響。因

13、此，可以用經驗數據（時間序列數據或截面數據）建立回歸方程對需求進行估計，從而針對不同的收入人群、在不同的季節制定不同的生產和銷售計劃。數據集“data13-1.sav”列出的是美國48個鄰近州的截面數據。此數據集包含州（z）、罐/(人年)（y）、6罐裝飲料價格（p）、收入/人（i）、平均氣溫（t）5個變量的48條觀測。罐/(人年)（y）是每年每人的軟飲料需求量，6罐裝飲料價格（p）是6罐裝飲料的價格，收入/人（i）是人均年收入，平均氣溫（t）是平均氣溫，這4個變量均為數值型變量。下面以每年每人的軟飲料需求量為因變量，以6罐裝飲料的價格、人均收入、平均氣溫為自變量建立多元線性回歸模型，來研究三種

14、影響因素對因變量的影響程度，估計解釋變量發生變化時，軟飲料需求的變動。實驗步驟：步驟一：單擊“分析”下的“回歸”，選擇“線性”。步驟二：在彈出的線性對話框中，將“罐”拖入因變量對話框中，將“6罐裝飲料價格”“收入”“平均氣溫”拖入自變量框中。步驟三：單擊確定。實驗結果：實驗九：曲線估計實驗目的：（1）準確理解曲線估計的方法原理。（2）熟練掌握spss曲線估計的基本技能。（3）合理運用曲線估計解決現實中的問題。實驗內容：稅收收入模型的設計和建立是近幾年新的嘗試，這適合我國以流轉稅為主體的稅制結構。由于個別年份稅收收入受一些政策性因素、行政性和不可預見性因素的影響，所以在建立模型來分析各種因素對稅

15、收收入的影響機理和影響程度時，不僅要使模型預測的結果能準確反映稅收收入實際，而且要使模型預測體系能對經濟、政策變化所造成的稅收收入變動進行精確的動態模擬分析，從而為稅收管理和政府決策提供科學依據。綜觀國內外關于稅收收入預測的研究可知，不同學者從不同的視角關注稅收收入問題，并構建了多種預測模型。有的從稅收自身角度建立模型，預測稅收收入，有的從社會經濟因素與稅收收入關系角度來建立模型，預測稅收收入，預測模型多種多樣、差異很大。但以時間因素為外生變量建立曲線模型來預測稅收收入的文獻相對較少，用各種曲線模型比較稅收預測精度的研究就更少了。本實驗利用19852004年的稅收收入數據建立曲線模型來預測我國2005年、2006年稅收收入，比較預測誤差，最終