SPSS統(tǒng)計軟件實訓報告
一、實訓目的
SPSS統(tǒng)計軟件實訓課是在我們在學習《統(tǒng)計學》理論課程之后所開設的一門實踐課。其目的在于,通過此次實訓,使學生在掌握了理論知識的基礎上,能具體的運用所學的統(tǒng)計方法進行統(tǒng)計分析并解決實際問題,做到理論聯(lián)系實際并掌握統(tǒng)計軟件SPSS的使用方法。,
二、實訓時間與地點:
時間:201*年1月9日至201*年1月13日地點:唐山學院北校區(qū)A座502機房三、實訓要求:
這次實訓內容為上機實訓,主要學習SPSS軟件的操作技能,以及關于此軟件的一些理論和它在統(tǒng)計工作中的重要作用。對我們的主要要求為,運用SPSS軟件功能及相關資料來完成SPSS操作,選擇有現(xiàn)實意義的課題進行計算和分析,最后遞交統(tǒng)計分析報告,加深學生對課程內容的理解的。我們小組的研究課題是社會消費品零售總額的分析。
四、實訓的主要內容與過程:
此次實訓,我大概明白了SPSS軟件的基本操作流程,也掌握了如何排序、分組、計算、合并、增加、刪除以及錄入數(shù)據;學會了如何計算定基發(fā)展速度、環(huán)比發(fā)展速度等動態(tài)數(shù)列的計算;明白了如何進行頻數(shù)分析、描述分析、探索分析以及作圖分析;最大的收獲是學會了如何運用SPSS軟件對變量進行相關分析、回歸分析和計算平均值、T檢驗和假設性檢驗。通過這次試訓,我基本上掌握了SPSS軟件的主要操作過程,也學會了運用SPSS軟件進行各種數(shù)據分析。這些內容,也就是我們SPSS統(tǒng)計軟件實訓的主要內容。
四、實訓結果與體會
五天的SPSS軟件實訓終于結束了,雖然實訓過程充滿了酸甜苦辣,但實訓結果卻是甜的?粗〗M的課題報告,心里有種說不出來的感觸。高老師在對統(tǒng)計理論及SPSS軟件功能模塊的講解的同時更側重于統(tǒng)計分析在各項工作中的實際應用,使我們不僅掌握SPSS軟件及技術原理而且學會運用統(tǒng)計方法解決工作和學習中的實際問題這個實訓。我真真正正學到了不少知識,另外,也提高了自己分析問題解決問題的能力。小組中每個人完成不同的任務,我的任務主要是用動態(tài)分析來了解農產品的價格變動,并利用圖表結合得出結論報告。通過對spss軟件對數(shù)據的實踐處理,我感覺顯著性檢驗問題還是比較簡單的,但對具體數(shù)據分析的目的性,實用性以及自己在做研究時如何使用,還有待進一步實踐和提高。
SPSS有具體的使用者要求的分析深度,同時是一個可視化的工具,使我們非常容易使用,這樣我們可以自己對結果進行檢查。電算化老師曾經說過,學習軟件其實只是學習軟件的操作流程,而要真正掌握整個軟件,就得自己摸索探究,真真正正弄懂它,還要下一定的功夫的。我也深刻體會到了這點。前幾次實訓都是關于會計實驗的,雖然時間安排比此次實訓緊,任務量大,但實訓結束后,基本的試訓內容都完全掌握。而這次實訓,雖然時間安排較為輕松,內容也不多,操作起來也有一定的難度,另外受外界因素的影響,根本就聽不見看不見老師講的,即便后來老師一講就去前面,由于沒有條件跟著操作,導致一部分內容總是不熟練,請教同學他們也不會,不過,問題也總會用解決的辦法。經過我堅持不懈的努力,在本次實訓結束之前,我終于彌補了自己不熟練的那部分內容。
學習SPSS軟件,對于我們這些將來要時刻與數(shù)據打交道的人是有很大的幫助的,它主要的是運用SPSS軟件結合所學統(tǒng)計知識對數(shù)據進行需要的處理,相對于EXCEL處理,SPSS軟件處理不僅效率高,而且操作簡單。我個人覺得,SPSS軟件是一門專業(yè)性較強的課程,對于我們財務管理專業(yè)的學生是一門必備的課程,也是一門必須熟練掌握的課程,很慶幸,我是抱著將來要學習運用SPSS軟件進行此次實訓的。這次實訓,使我對統(tǒng)計工作的過程和SPSS應用的流程取得一定的感性認識,拓展了視野,鞏固所學理論知識,提高了分析問題、解決問題的能力,也增強了我的職業(yè)意識、勞動觀點以及適應社會的能力,最重要的是它使我獲得了思想和課題分析處理上的雙豐收。
在SPSS學習中,我對它的認識由淺入深,循序漸進,在實踐中遇到的各種問題也能逐個攻克。學習這種在日常工作中有價值的分析方法,會使我們更能輕易應付日后的社會的信息工作;掌握這種高級的技能,對我們工作就業(yè)也提供了競爭優(yōu)勢.但是,軟件的學習并不是一蹴而就的,在這個科技高速發(fā)達和知識不斷更新的時代,我們應該不斷學習不斷更新自己的知識體系,爭取做一名國家所需要的優(yōu)秀的統(tǒng)計者。唐山學院
實訓報告
經濟管理系
系別:________________________
SPSS統(tǒng)計軟件實訓
實訓名稱:________________________10國貿本2班級:________________________姓名學號:______張巖巖_206________指導教師:________________________高愛青邊麗潔
201*年
1月12日
唐山學院
實訓日志
經濟管理系系別:________________________SPSS統(tǒng)計軟件實訓實訓名稱:________________________10國貿本2班級:________________________姓名學號:________________________張巖巖206高愛青邊麗潔指導教師:________________________
201*年
1月12日
擴展閱讀:spss統(tǒng)計軟件實習報告
常用統(tǒng)計軟件實習報告
姓名:*****學號:**********班級:統(tǒng)計****
練習1:
(1)步驟(1)打開“數(shù)據1.sav”,以“銷售額”為綜述變量,“部門”和“職務”為分組變量。
(2)單擊菜單Analyze→Reports→OLAPCubes,打開OLAPCubes對話框,從左側的變量列表框中選擇“銷售額”,移入SummaryVariables方框中;選擇“部門”和“職務”,移入GroupingVariable方框中。
(3)單擊Statistics按鈕,彈出OLAPCubes:Statistics對話框中,從CellStatistics統(tǒng)計量列表中,移出系統(tǒng)默認的Sum、PercentofTotalSum和PercentofTotalN這三個默認的統(tǒng)計量,從Statistics框中,選擇Median移入CellStatistics列表框中。(4)為了在表中對比分析部門和職務對銷售額造成的差異,對輸出的表格進行轉置,雙擊剛生成的表格,將它激活;在彈出的PivotingTrays1對話框,將分組變量“職務”和“部門”從Layer托盤拖動到下方的Row托盤上,單擊PivotingTrays1對話框中的關閉按鈕。單擊OK按鈕,輸出個案綜述分析結果
由表可以得出:部門和職位決定了銷售額的高低.在同一部門當中,職務越高,銷售額金額越高;不同部門進行比較可以發(fā)現(xiàn),各個部門的銷售額從大到小依次為財務部門,電腦服務部門,研發(fā)部門,其他部門。
(2)步驟(1)打開“數(shù)據1.sav”,以“銷售額”為綜述變量,“部門”和“職務”為分組
變量。
(2)單擊Analyze→Reports→CaseSummaries,打開個案綜述分析對話框。從左側的變量列表框中選擇“銷售額”,移入SummaryVariables方框中;選擇“部門”和“職務”,移入GroupingVariable方框中。由于輸出的分組綜述表,并不需要顯示個案列表,因此不要選擇左下角的Displaycases復選框。
(3)單擊Statstics按鈕。在統(tǒng)計量對話框中,從左側的統(tǒng)計量列表框中選擇Mean、Median和StandardDeviation移入右側的CellStatistics方框中,其中NumberofCases是默認的統(tǒng)計量。單擊Continue按鈕,回到個案綜述對話框。單擊OK按鈕,輸出個案綜述分析結果
由表可以得出:研發(fā)部門的銷售額是由減少到上升的變化趨勢;電腦服務部門銷售額是由上升到減少的變化趨勢;財務部門的銷售額由減少到增加再到減少的趨勢;其他部門呈現(xiàn)由增加到減少趨勢,說明職務和部門對銷售金額的影響并不是獨立的。
(3)步驟打開“數(shù)據1.sav”,單擊Analyze→CompareMeans→Means,打開Means(均值分析)對話框。把變量“銷售額”移入DependentList(因變量列表框)中,“部門”為IndependentList的第一層變量,“公司規(guī)!睘镮ndependentList的第二層變量單擊OK按鈕,輸出分析結果。
由表可以得出:各個部門的銷售額從大到小依次為財務部門,電腦服務部門,研發(fā)部門,其他部門。
公司規(guī)模對銷售金額也有明顯的影響,規(guī)模越大,銷售額越高練習2:(1)步驟
打開“數(shù)據1.sav”單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies,彈出Frequencies對話框,將變量“部門“移入Variable方框中取消右下方的“Displayfrequencytables”選項。單擊Statisitcs按鈕,彈出Statisitcs對話框。勾選CentralTendency欄中的Mean、Median、Mode這三個集中趨勢統(tǒng)計量;勾選Dispersion欄中的StdDeviation、Range這兩個離散趨勢統(tǒng)計量;勾選Distribution欄中的Skewness和Kurtosis。單擊Continue按鈕,返回到頻數(shù)分析對話框單擊Charts按鈕,在Chart對話框中,單擊Charttype中的Histograms(直方圖),并且勾選其下方的Withnormalcurve(帶有正態(tài)曲線的直方圖),單擊Continue按鈕,返回到頻數(shù)分析對話框。單擊OK按鈕,輸出分析結果。
由表可以得出:銷售人員經常聯(lián)系的客戶所在部門是電腦服務部門,其次是研發(fā)部門和財務部門。(2)
由圖可以得出:餅狀圖中直觀的展現(xiàn)出各種職務的人員的銷售金額,最大的是高級管理人員;普通雇員還有低級管理人員在圖中所占比例大小基本相等;最小的是公司老總。
(3)步驟:打開“數(shù)據1.sav”。利用Descriptive對變量“銷售額”進行分析。單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives,彈出Descriptives對話框。從左側的變量列表框中選擇“銷售額”,移入Variable方框中
單擊Options按鈕,選擇Mean取消離散趨勢統(tǒng)計量中默認的Minimum和Maximum,只保留StdDeviation,單擊Continue按鈕,返回到描述性分析對話框。單擊OK按鈕,輸出結果
由表可以得出:輸出結果中的統(tǒng)計量表顯示變量“銷售額”的樣本容量n=70,其中有效數(shù)據70個,沒有缺失數(shù)據(missing=0)。,標準差stddeviation為103.93940偏度skewness為5.325,峰度kurtosis為34.292,雖然偏度為正值,有點右偏趨勢,峰度為正值,峰值稍低于正態(tài)分布的峰值,但是這兩個分布形態(tài)趨勢統(tǒng)計量都趨近于0,而且沒有大于它們對應標準差的2倍,說明變量“銷售額”可能還是接近正態(tài)分布的。練習3:
(1)步驟:打開“數(shù)據2.sav”,單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Explore,彈出探索性分析對話框。從左側變量列表框中選擇“月消費金額”,移入到DependentList方框中。單擊Statistics按鈕,在統(tǒng)計量對話框中,勾選Outliers(離群值)和Percentiles(分位數(shù)),單擊Continue按鈕,返回到探索性分析對話框。單擊Plots按鈕,在圖形對話框中,勾選Descriptive欄中的Histogram;勾選Normalityplotswithtest,輸出正態(tài)檢驗統(tǒng)計量及其相應的圖形。單擊Continue按鈕,返回到探索性分析對話框,單擊OK按鈕,輸出分析結果。
由圖表可得:本例中sig都小于常用的顯著性水平0.05,就拒絕變量服從正態(tài)分布的假設,因此變量“月消費金額”明顯不服從正態(tài)分布。
直方圖顯示變量“月消費金額”的眾數(shù)集中在左側,有一個比較長的向右的尾巴,變量服從右偏分布。
(2)步驟:單擊常用工具欄中的DialogRecall按鈕,在彈出的對話框中選擇Explore,回到探索性分析對話框中,從左側變量列表框中選擇“客戶是否流失”,將它移入FactorList方框中,單擊OK按鈕,輸出結果中分別顯示客戶是否流失yes和客戶是否流失no的探索性分析結果。
有圖表分析可得:正態(tài)檢驗表(testofnormality)顯示,客戶流失yes和no的K-S統(tǒng)計量和S-W統(tǒng)計量說對應的顯著性水平對小于0.01.一次在1%顯著性水平下,拒絕正態(tài)分布的假設
直方圖顯示變量“客戶流失yes”和“客戶流失no”的眾數(shù)集中在左側,有一個比較長的向右的尾巴,變量“月消費金額”服從右偏分布。
練習4:步驟:打開“數(shù)據3.sav”,單擊Analyze→CompareMeans→IndependentSamplesttest,彈出獨立樣本均值檢驗對話框。將變量“激勵效果”移入到testvariable方框中。將變量“激勵方法”移入Groupingvariable方框中,單擊DefineGroup按鈕,彈出定義組對話框,在Group1和Group2后的文本框中分別輸入0和1。雙擊該檢驗表,在SPSSViewer窗口中,單擊Pivot→PivotingTrays,彈出PivotingTrays對話框。將下方Rows托盤中的Assumptions圖標拖動到Layer托盤中,關閉PivotingTrays對話框。從Layer右側的下拉列表框中選擇EqualVarianceassumed,得到方差齊次條件下的兩個獨立樣本均值檢驗結果。
由表分析可得:統(tǒng)計量表同樣顯示兩組變量的樣本容量、均值、標準差和抽樣平均誤差,A法的業(yè)績增長率為17.1043%,高于B法的業(yè)績增長率。兩組樣本的標準差相差不大。
由表分析可得:在本例中,Levene統(tǒng)計量為0.121,對應的顯著性水平Sig.=0.734,大于常用的顯著性水平0.05,接受這兩組變量方差相等的假設,使用托盤轉置的方法,只顯示方差相等時t檢驗的結果。
由表分析可得:接下來可以觀察到t檢驗統(tǒng)計量為1.637,自由度為12,t統(tǒng)計量對應的顯著性水平Sig=0.128,大于常用的顯著性水平0.05,接受兩組樣本均值相等的假定,也就是說A法和B法的激勵業(yè)績增長效果不存在顯著差別。練習5:
(1)步驟打開“數(shù)據4.sav”單擊Graph→LegacyDialogs→Scatter,彈出
Scatter/Dot對話框,單擊SimpleScatter按鈕,選擇簡單散點圖,再單擊Define按鈕,彈出SimpleScatterplot對話框。
在SimpleScatterplot對話框中,選擇“進出口總額”作為因變量,移入YAxis(縱
坐標)方框下;選擇“地區(qū)生產總值”作為自變量,移入XAxis(橫坐標)方框下,單擊OK按鈕,生成簡單散點圖。雙擊剛創(chuàng)建好的散點圖,在彈出的SPSSChartEditor編輯器中,單擊Element菜單中的AddFitlineatTotal按鈕,生成帶有擬合直線的散點圖。
從散點圖中可以看出兩個變量之間大體呈現(xiàn)線性趨勢,接下來使用線性相關分析和建立線性回歸模型是比較合適的。
(2)步驟:單擊Analyze→Correlate→Bivariate,彈出雙變量相關系數(shù)對話框,將兩個變量移入Variable方框中,單擊OK按鈕,輸出相關系數(shù)矩陣。
(3))單擊Transform→compute,生成兩個變量的對數(shù)變量lny和lnx,繪制lnx和lny散點圖,步驟同上
相關系數(shù)表顯示兩個變量lnx和lny的相關系數(shù)為0.979,其對應的顯著性水平Sig為0.000,小于顯著性水平0.05,拒絕兩個變量相關系數(shù)r=0的假設,變量“l(fā)nx”和“l(fā)ny”線性相關顯著。比較得知,lny和lnx的線性相關程度強于變量“進出口總額”和“地區(qū)生產總值”線性相關程度
(4)步驟打開“數(shù)據4.sav”單擊Analyze→Regression→Linear,彈出線性回歸對話框。變量“l(fā)ny”是因變量,將它移入Dependent方框中,變量“l(fā)nx”是自變量,將它移入Independent方框中。單擊Plots按鈕,在LineRegression:Plots對話框中,從左側的變量列表框中,選擇ZRESID(標準化殘差)為縱坐標變量,移入Y方框中,選擇Dependent(因變量)為橫坐標變量,移入X方框中,在StandardizedResidualPlots(標準化殘差圖)欄中,選擇Histogram和Normalprobabilityplot,單擊Continue按鈕,回到線性回歸對話框。單擊Save按鈕,彈出LinearRegression:save(保存變量)對話框,分別勾選PredictedValues欄和Residual欄中的Unstandardized復選框,因變量的未標準化預測值和殘差將作為新變量保存到原文件中。單擊Continue按鈕,回到線性回歸對話框。單擊OK按鈕,輸出線性回歸
由系數(shù)表知進出口總額對地區(qū)生產總值的的一元線性回歸模型表達式為:
6.2571.376lnXlnYii
練習六
個人體會心得:
spss是我們專業(yè)接觸的第一個統(tǒng)計軟件,功能強大,雖然對它很多的輸出結果還不會做出解釋,但是隨著學習的深入,這將使我們的一個好幫手,幫助我們完成很多的任務。
在SPSS學習中,對它的認識由淺入深,循序漸進,實踐中遇到的各種問題逐個攻克,學習這種在日常工作中有價值的分析方法,使我們更能輕易應付日后的社會的信息工作;掌握這種高級的技能,對我們工作就業(yè)提供了競爭優(yōu)勢。
在做綜合報告的時候,借著前面的講解,后面的綜述還是比較好做的,比較棘手的是輸出結果的解釋,有的時候是上網搜的,有的時候是看以前的習題,翻翻書,實在不行了只能問同學,其實大家都不太懂這個,才剛剛接觸專業(yè)課程,還不能輕松的對輸出結果進行解釋,但是以后我們一定會掌握好這個軟件的。
Spss的實習也是我們開始認識統(tǒng)計開始熟悉統(tǒng)計的過程,少部分東西在統(tǒng)計學原理上已經學過了,很多還沒有學到,等學過之后我想我們就能很輕松地對結果進行解釋了。
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