篇一：相关与回归分析实验报告心得
实验三
用EXCEL进行相关与回归分析
一、实验题目：用EXCEL进行相关与回归分析
二、实验教学目的用EXCEL进行相关与回归分析，并能够解释实验结果。
三、实验教学要求：
掌握利用EXCEL数据分析中提供的样本等进行相关和回归分析，并能够解释实验结果。
四、实验内容:
1.用Excel进行相关分析
2.用Excel进行回归分析
五、实验步骤
1.用Excel进行相关分析
第一步：打开一张工作表，并输入相应的数据，如A2：C10第二步：单击“工具”菜单→“数据分析”命令→选中“回归”功能，然后单击“确定”按钮，如图。
第三步：在弹出的对话框中输入相应的参数，然后再单击“确定”按钮，如图。
第四步：回归分析结果，即
y
5.2794x
208.8235。2.用Excel进行回归分析
第一步
打开工作表，输入数据，然后单击“工具”菜单→“数据分析”命令→“相关系数”功能，然后单击“确定”按钮，如图。
第二步：在方差分析对话框中，输入有关参数，再单击“确定”按钮，如图。
第三步：
获得相关系数r值，但在此无法明确该相关系数的显著性程度。
第四步：显著性测验，由于，因此降水量与黏虫发生量之间有极显著的0.01相关性。
r?r六、实验小结
篇二：相关与回归分析实验报告心得
实验报告
课程名称
统计学
学号
学生姓名
辅导教师
系别
经济与管理学院
1．实验名称
相关与回归分析
2.实验目的（1）熟练掌握相关关系的测定方法。
（2）熟练掌握一元线性回归方程的建立和分析方法。
3.实验内容
（1）绘制相关散点图
（2）利用相关系数宏计算相关变量的相关系数；
（3）利用回归分析宏建立回归直线方程
4.实验原理
（1）利用Excel绘制相关图
（2）利用Excel计算相关系数
（3）利用Excel进行回归分析
5.实验过程及步骤
1、绘制散点图
“插入”---“图表”---“xy散点图”----“下一步”---输入数据区域---“下一步”，输入图表标题“散点图”、数轴名称，“下一步”选择插入方式，“完成”
2、相关系数的计算
（1）使用相关系数函数进行计算
在EXCEL中，CORREL函数和PERSON函数提供了计算两个变量之间的相关系数的方法，这两个函数是等价的。与相关系数有关的函数还有RSQ（相关系数的平方，即判定系数r2）和COVAR（协方差函数）。
（2）利用相关系数宏计算相关系数矩阵
点击EXCEL“工具”菜单，选择“数据分析”，选择“相关系数”。
3、回归分析
（1）使用回归分析宏
步骤：“工具”---“数据分析”，在分析工具中选择“回归”然后“确定”，输入y值输入区域和x值输入区域，选择置信度，输出区域，选择确定。
（2）除了回归分析宏外，EXCEL提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测。这9个函数列于下表中。但EXCEL提供的回归分析宏仍然具有更方便的特点。
实验室名称
实验时间
6．实验结论及心得
一．（1）
（2）
由此可知，估计值为79，回归系数b为-2.33333.所以
Y^=a+bx=79+(-2.33333)x(2)Y^=a+bx=79+(-2.33333)(x+1000)=-2.33333x-2254.33所以
产量每增加1000，单位成本平均下降2333.33(3)当x=6000时，Y=-13920.98二．
（1）
（2）
（3）由此可得
回归直线方程为
Y^=a+bx=50.27395+18.91731x
我院任课教师有实验课的均要求有实验报告，每个实验项目要求有一份实验报告，实验报告按照格式书写完毕后，经辅
导实验的教师批改后按照实验室收集存档。
篇三：相关与回归分析实验报告心得
应用回归分析实验报告1应用回归分析实验报告
日期:2014年
月
日
班级13应用统计
姓名
刘金兴
学号2013154020实验
利用spss软件对销售收入y和广告费用x进行回归分析
名称
问题背景描述:为了调查某广告对销售收入的影响，某商店记录了5个月的销售收入y(万元)和广告费用x(万元)，数据见表2.6:表2.6:月份12345x12345y1010202040实验目的:学会初步使用spss软件和利用spss软件进行简单的回归分析。
实验原理与数学模型:由散点图我们看到，随着广告费用x(万元)的增加，销售收入y(万元)也随之增加，而且5个样本点大致分布在一条直线的周围。因此，用直线回归模型去描述它们是合适的。故可以采用一元线性回归模型。
实验所用软件及版本:IBMSPSS19.0主要内容(要点):(1)画散点图。
(2)X与y之间是否大致呈线性关系,(3)用最小二乘估计求出回归方程。
,(4)求回归标准误差。
??(5)给出与的置信度为,,,的区间估计。,,01(6)计算,与,的决定系数。
(7)对回归方程作方差分析。
,(8)作回归系数1的显著性检验。
(9)作相关系数的显著性检验。
(10)对回归方程作残差图并作相应的分析。
(11)求当广告费用为,.,万元时，销售收入将达到多少，并给出置信度为%95的置信区间。
实验过程记录(含基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等):(1)散点图如图所示:
(2)由散点图可得，x与y之间大致呈线性关系。(3)利用spss软件对数据进行分析得下表:a系数
非标准化系数
标准系数
模型B标准
误差
试用版tSig.1(常量)-1.0006.351-.157.885x7.0001.915.9043.656.035a.因变量:yy,,1,7x由表可得，用最小二乘估计求出的回归方程为:?(4)求回归标准误差:模型汇总
标准
估计的误模型RR方
调整R方
差
a1.904.817.7566.05530a.预测变量:(常量),x。
2,由以上可以知道回归标准误差=6.00530，=6.00530*6.00530=36.0636。
?,?
,?(5)与
得置信度为%95的区间估计:,,01a系数
B的95.0%置信区
非标准化系数
标准系数
间
模型B标准
误差
试用版tSig.下限
上限1(常量)-1.0006.351-.157.885-21.21119.211x7.0001.915.9043.656.035.90613.094a.因变量:y,?由以上可以知道:给出
与
的置信度为%95的区间估计分别为,,01(0.906,13.094)(-21.211,19.211)。
(6)利用spss软件可得下表:模型汇总
更改统计量
模型R方更改F更改df1df2Sig.F更改
a1.81713.36413.035a.预测变量:(常量),x。
2r由上表可知，x与y的决定系数为=0.817。
(7)由spss软件对回归方程做方差分析得:
bAnova模型
平方和df均方FSig.a1回归490.0001490.00013.364.035残差110.000336.667总计600.0004a.预测变量:(常量),x。
b.因变量:y由方差分析表可知，F=13.364，sig=0.035，说明y对x的线性关系显著。
(8)做回归系数
的显著性检验:,1a系数
B的95.0%置信区
非标准化系数
标准系数
间
标准
误
模型B差
试用版tSig.下限
上限
1(常量)-1.0006.351-.157.885-21.21119.211x7.0001.915.9043.656.035.90613.094a.因变量:y由上可知，t=3.656，又得出=2.353，t=3.656>tt,,22所以，接受原假设认为显著不为0，因变量y对自变量x的一元线性回归H:0,,,,011成立。
(9)对相关系数做显著性检验得:相关性
yxPearson相关性y1.000.904x.9041.000Sig.:单侧:y..018x.018.Ny55x55,,1%,,5%由上表可得，r=0.904，小于表中的相应值同时大于表中的相应值，x与y有显著的线r？
性关系.(10)残差图如下图所示:
从图上看，残差是围绕e=0随机波动，从而模型的基本假设是满足的。
y,,2??(11)当广告费=4.2万元时，销售收入万元，置信度为%95的置信区间近似为，xy,28.400即(17.1,39.7)。
思考与深入:1.通过实验，我学会了画散点图，分析因变量与自变量之间的线性关系。2.利用一元线性回归模型来预测数据，是我们生活中常用到的工具，所以要多操作，学好SPSS，这样有助于提高我们
的工作效率。
教师评语:
篇四：相关与回归分析实验报告心得
相关分析与回归分析
一、试验目标与要求
本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进展相关分析和回归分析,具体包括：
(1)
皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析
(2)
学会在SPSS上实现一元与多元回归模型的计算与检验.(3)
学会回归模型的散点图与样本方程图形.(4)
学会对所计算结果进展统计分析说明.(5)
要求试验前,了解回归分析的如下内容.?
参数α、β的估计
回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验〔t－检验〕；回归方程显著性检验〔F－检验〕.二、试验原理
1．相关分析的统计学原理
相关分析使用某个指标来明确现象之间相互依存关系的密切程度.用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数.2．回归分析的统计学原理
相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析.回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法.其根本思想是,在相关分析的根底上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进展测定,确立一个适宜的数据模型,以便从一个量推断另一个未知量.回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进展检验和判断,并进展预测等.线性回归数学模型如下：
在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的根底上,使用最小二乘法对回归系数进展估计,得到如下的样本回归函数：
回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进展检验.如果通过检验发现模型有缺陷,如此必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量和解释变量与其函数形式,或者对数据进展加工整理之后再次估计参数.回归模型的检验包括一级检验和二级检验.一级检验又叫统计学检验,它是利用统计.
学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验；二级检验又称为经济计量学检验,它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进展检验,具体包括序列相关检验、异方差检验等.三、试验演示内容与步骤
1．连续变量简单相关系数的计算与分析
在上市公司财务分析中,常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益和托宾Q值4个指标来衡量公司经营绩效.本试验利用SPSS对这4个指标的相关性进展检验.操作步骤与过程：
打开数据文件"上市公司财务数据<连续变量相关分析>.sav〞,依次选择"[分析]→[相关]→[双变量]〞打开对话框如图,将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内.其他均可选择默认项,单击ok提交系统运行.图5.1BivariateCorrelations对话框
结果分析：
表给出了Pearson简单相关系数,相关检验t统计量对应的p值.相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显著性水平下显著.从表中可以看出,每股收益、净资产收益率和总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上,对应的p值都接近0,表示3个指标具有较强的正相关关系,而托宾Q值与其他3个变量之间的相关性较弱.表5.1Pearson简单相关分析
Correlations净资产收
每股收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N净资产收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N资产收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N托宾Q值
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N.
每股收益率
1.315.877<**>.000315.824<**>.000315.199315益率
.877<**>.0003151.315.808<**>.000315.983315资产收益率
.824<**>.000315.808<**>.0003151.315.011.849315托宾Q值
.199315.983315.011.8493151.315**Correlationissignificantatthe0.01level<2-tailed>.2．一元线性回归分析
实例分析：家庭住房支出与年收入的回归模型
在这个例子里,考虑家庭年收入对住房支出的影响,建立的模型如下：
其中,yi是住房支出,xi是年收入
线性回归分析的根本步骤与结果分析：
〔1〕绘制散点图
打开数据文件,选择[图形]-[旧对话框]-[散点/点状],如图5.2所示.图5.2散点图对话框
选择简单分布,单击定义,打开子对话框,选择X变量和Y变量,如图5.3所示.单击ok提交系统运行,结果见图5.4所示.图5.3SimpleScatterplot子对话框
从图上可直观地看出住房支出与年收入之间存在线性相关关系.图5.4散点图
〔2〕简单相关分析
选择[分析]—>[相关]—>[双变量],打开对话框,将变量"住房支出〞与"年收入〞移入variables列表框,点击ok运行,结果如表5.2所示.表5.2住房支出与年收入相关系数表
Correlations
住房支出〔千美元〕
年收入〔千美元〕
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>NPearsonCorrelationSig.<2-tailed>N住房支出〔千美元〕
1.20.966<**>.00020年收入〔千美元〕
.966<**>.000201.20**Correlationissignificantatthe0.01level<2-tailed>.从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.966,双尾检验概率p值尾0.000<0.05,故变量之间显著相关.根据住房支出与年收入之间的散点图与相关分析显示,住房支出与年收入之间存在显著的正相关关系.在此前提下进一步进展回归分析,建立一元线性回归方程.<3>线性回归分析
步骤1：选择菜单"[分析]—>[回归]—>[线性]〞,打开LinearRegression对话框.将变量住房支出y移入Dependent列表框中,将年收入x移入Independents列表框中.在Method框中选择Enter选项,表示所选自变量全部进入回归模型.图5.5LinearRegresssion对话框
步骤2：单击Statistics按钮,如图在Statistics子对话框.该对话框中设置要.
输出的统计量.这里选中估计、模型拟合度复选框.图5.6Statistics子对话框
估计：输出有关回归系数的统计量,包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量与其对应的p值等.?
置信区间：输出每个回归系数的95％的置信度估计区间.?
协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵和协差阵.?
模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析.步骤3：单击绘制按钮,在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框,以便对残差的正态性进展分析.图5.7plots子对话框
步骤4：单击保存按钮,在Save子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框,这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1的残差变量,以便对残差进展进一步分析.图5.8Save子对话框
其余保持Spss默认选项.在主对话框中单击ok按钮,执行线性回归命令,其结果如下：
表5.3给出了回归模型的拟和优度〔RSquare〕、调整的拟和优度〔AdjustedRSquare〕、估计标准差〔Std.ErroroftheEstimate〕以与Durbin－Watson统计量.从结果来看,回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.934和0.93,即住房支出的90％以上的变动都可以被该模型所解释,拟和优度较高.表5.4给出了回归模型的方差分析表,可以看到,F统计量为252.722,对应的p值为0,所以,拒绝模型整体不显著的原假设,即该模型的整体是显著的.表5.5给出了回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以与各个回归系数的显著性t检验.从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x,其t统计量对应的p值都小于显著性水平0.05,因此,在0.05的显著性水平下都通过了t检验.变量x的回归系数为0.237,即年收入每增加1千美元,住房支出就增加0.237千美元.表5.3回归模型拟和优度评价与Durbin－Watson检验结果
ModelSummaryAdjustedRStd.ErrorofModel1R.966RSquare.934Square.930theEstimate.37302aPredictors:
bDependentVariable:住房支出〔千美元〕
表5.4方差分析表
ANOVA.
SumofModel1RegressionResidualTotalSquares
df11819MeanSquare
.13F
Sig..00aPredictors:
bDependentVariable:住房支出〔千美元〕
表5.5回归系数估计与其显著性检验
CoefficientsUnstandardizedModel
CoefficientsB.890.237Std.Error.204.015StandardizedCoefficientsBeta
.966t
Sig.
.000.000aDependentVariable:住房支出〔千美元〕
为了判断随机扰动项是否服从正态分布,观察图5.9所示的标准化残差的P－P图,可以发现,各观测的散点根本上都分布在对角线上,据此可以初步判断残差服从正态分布.为了判断随机扰动项是否存在异方差,根据被解释变量y与解释变量x的散点图,如图5.4所示,从图中可以看到,随着解释变量x的增大,被解释变量的波动幅度明显增大,说明随机扰动项可能存在比拟严重的异方差问题,应该利用加权最小二乘法等方法对模型进展修正.图5.9标准化残差的P－P图
四、备择试验
现有1987~2003年某某省全社会固定资产投资总额NINV和GDP两个指标的年度数据,见下表.试研究全社会固定资产投资总额和GDP的数量关系,并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程.某某省全社会固定资产投资和GDP年度数据
年份
19871988198919901991GDP〔亿元〕
NINV〔亿元〕
19951996199719981999年份
GDP〔亿元〕
2993NINV〔亿元〕
523.
19921993199420002001200239831348.
篇五：相关与回归分析实验报告心得
实姓
名
课程名称
成
绩
验报告
实验室
学
号
统计分析与SPSS的应用
专业班级
指导教师
实验名称
SPSS的线性回归分析
一、实验目的：掌握线性回归分析的基本思想和具体操作，能够读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行各种统计检验。
二、实验题目：
1.、某家电产品的需求量与价格及家庭平均收入水平密切相关。下表给出了某市近10年中该商品的年需求量与价格、家庭年平均收入的统计数据。用SPSS软件求该商品在该市的需求量对价格和家庭年平均收入水平的线性回归方程并进行显著性检验。
需求量/万台
价格/千元
家庭平均收入/千元
3.04.06.05.04.56.86.53.58.07.03.010.08.53.016.07.53.52010.02.5229.03.024112.52612.52.0282、一般认为，一个地区的农业总产值与该地区的农业劳动力、灌溉面积、化肥用量、农户固定资产、农业机械化水平等因素有关。下表为某年我国北方地区12个省市的相关数据。试建立我国北方地区的农业产出线性回归模型，分析影响农业产出的主要因素，并说明理由。
地区
农业总产农业劳动力灌溉面积化肥用量户均固定资农机动力值(亿元)（万人）
（万公顷）
（万吨）
产（元）
（万马力）
19.6190.133.847.5394.3435.3北京
14.495.234.953.9567.5450.7天津
149.91639357.2692.4706.892712.6河北
55.07562.6107.931.4856.371118.5山西
60.85462.996.4915.41281.81641.7内蒙古
87.48588.972.461.6844.741129.6辽宁
73.81399.769.6336.92576.81647.6吉林
104.51425.367.9525.81237.161305.8黑龙江
276.552365.6456.55152.35812.023127.9山东
200.022557.5318.99127.9754.782134.5河南
68.18884.2117.936.1607.41764.0陕西
49.12256.1260.4615.11143.67523.3新疆
三、实验步骤（最好有截图）：
第一题
1.建立“家电产品”SPSS数据。
2.用SPSS求该商品在该市的需求量对价格和家庭年平均收入水平的线性回归方程并进行显著性检验。
3.保存实验结果一数据。
第二题：
1.建立“农业产出”SPSS数据。
2.用SPSS对我国北方地区的农业产出进行分析，并建立线性回归模型
3.保存实验2结果。
四、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题
实验结果：拟合优度系数接近1说明拟合好。回归方程的p值<0.05，说明显著线性。回归系数p值<0.05，说明显著线性。
线性回归方程：y=11.167+0.17x1-1.903x2第二题
实验结果分析：拟合优度系数接近1，说明拟合度好。存在多重线性。化肥用量p值<0.05.说明线性显著。线性回归方程：y=19.501+1.526x
篇六：相关与回归分析实验报告心得
中国计量学院现代科技学院
实
验
报
告
实验课程：
应用统计学
实验名称：
回归分析
班
级：
学
号：
姓
名：
实验日期：
实验成绩：
指导教师签名：
一．实验目的一元线性回归简单地说是涉及一个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。
二．实验环境
中国计量学院现代科技学院机房310三．实验步骤与内容
1打开应用统计学实验指导书，新建excel表
地区
供水管道长度全年供水总量（公里）
（万平方米）
北京
15896128823天津
682264537河北
10771.2160132山西
5669.377525内蒙古
5635.559276辽宁
21999280510吉林
6384.9159570黑龙江
9065.9153387上海
22098.8308309江苏
36632.4380395浙江
24126.9235535安徽
7389.4204128福建
6270.4118512江西
5094.7143240山东
26073.9259782河南
11405.6185092湖北
15668.6257787湖南
9341.8262691广东
35728.8568949广西
6923.1134412海南
1726.720241重庆
6082.771077四川
12251.3165632贵州
3275.345198云南
5208.552742西藏
364.95363陕西
427073580甘肃
501062127青海
89314390宁夏
1538.222921新疆
3670.2766852．打开SPSS，将数据导入
3．打开分析，选择回归分析再选择线性
因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度
统计里回归系数选估计，再选择模型拟合
按继续再按确定会出来分析的结果
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X（X是自变量供水管道长度，Y是因变量全年供水总量）
（2）检验
1）拟合效果检验
根据表2可知，R2=0.819，即拟合效果好，线性成立。
2）回归方程检验
根据表三可知，Sig=0.000<0.005,所以回归方程显着
3）系数
Sig=0.000<0.005，所以通过。
综上所述，该回归方程成立。
四．实验体会：
通过本次实验，我学会了如何使用SPSS对数据进行回归分析，以及知道如何对实验结果进行分析。R是自变量与因变量的相关系数。R2就是回归分析的决定系数，说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度，数值介于0和1之间，这个数值越大说明回归的越好。Sig值是回归关系的显着性系数，当他<=0.05的时候，说明回归关系具有统计学支持。如果它>0.05，说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持，应该换一个模型来进行回归。我觉得相
对于Excel而言，SPSS更具专业性，对数据的分析更准确。以后应更习惯使用SPSS来分析各种数据。
篇七：相关与回归分析实验报告心得
统计学实验报告5用excel进行相关与回归分析
统计学实验报告五
用EXCEL进行相关与回归分析
一、实验目的:用EXCEL进行相关与回归分析。
二、实验内容:1.用EXCEL进行相关分析
2.用EXCEL进行回归分析
三、实验步骤
采用下面的例子进行相关和回归分析。
【例7】10个学生身高和体重的情况如下表，要求对身高和体重作相关和回归分析。
学生
身高(公分)体重(公斤)11715321675631776441544951695561756671635281524791725810160501.用EXCEL进行相关分析
首先把有关数据输入EXCEL的单元格中。
图1-20EXCEL数据集
(1)利用函数计算相关系数
1第一步:单击任一个空白单元格，单击插入菜单，选择函数选项，打开粘贴函数对话框，在函数分类中选择统计，在函数名中选择CORREL，单击确定后，出现CORREL对话框。
第二步:在array1中输入B2:B11，在array2中输入C2:C11，即可在对话框下方显
1所示。
示出计算结果为0.896，如图1-2图1-21CORREL对话框及输入结果
(2)用相关系数宏计算相关系数
第一步:单击工具菜单，选择数据分析选项，在数据分析选项中选择相关系数，弹出相关系数对话框，如图1-22所示:
图1-22相关系数对话框
第二步:在输入区域输入$B$1:$C$1，分组方式选择逐列，选择标志位于第一行，在输出区域中输入$E$1，单击确定，得输出结果如图1-23所示。
图1-23相关分析输出结果
22.用EXCEL进行回归分析
第一步:单击工具菜单，选择数据分析选项，出现数据分析对话框，在分析工具中选择回归，如图1-24所示。
图1-24数据分析对话框
第二步:单击确定按钮，弹出回归对话框，在Y值输入区域输入$B$2:$B$11，在X值输入区域输入$C$2:$C$11，在输出选项选择新工作表组，如图1-25所示。
图1-25回归对话框
第三步:单击确定按钮，得回归分析结果如图1-26所示。
3图1-26EXCEL回归分析结果
四、实验分析
1、身高和体重的自相关系数均为1，身高和体重的相关系数为0.896，和用函数计算的结果完全相同。
2、上面的输出结果中，第一部分为汇总统计，MultipleR指复相关系数，RSquare指判定系数，Adjusted指调整的判定系数，标准误差指估计的标准误，观测值指样本容量;第二部分为方差分析，df指自由度，SS指平方和，MS指均方，F指F统计量，SignificanceofF指p值;第三部分包括:Intercept指截距，Coefficient指系数，tstat指t统计量。
下面红色字体为赠送的个人总结模板,不需要的朋友下载后可以编辑删除!!!!
4xx年电气工程师个人年终总结模板
根据防止人身事故和电气误操作事故与项整治工作要求,我班针对现阶段安全生
产工作的特点和重点,为进一步加强落实安全工作,特制定了防止人身事故和防
电气误操作事故的(两防)实施绅则。把预防人身、电网、设备事故作为重点安全工作来抓,检查贯彻落实南方电网安全生产“三大规定”情况,检查(两防)执行
情况,及时发现和解决存在的问题,提高防人身事故和防电气误操作事故的处理
能力,从源头上预防和阻止事故的发生,使安全管理工作关口前移,从而实现“保
人身、保电网、保设备”安全生产目标收到一定的效果。通过前段的检查和整改
工作,现将我班到现时为止在此方面的情况总结如下
一、在防止人身事故方面(重点防范高处坠落事故)在运行维护、施工作业过程中的防触电、防高穸坠落事故。我班通过对每周的安
全会讫和工作负责人对现场高处作业管理的检查,使得安全防范思想、工作、监
督到位;使安全工作责任、措施及整改落实,从而安全工作得到保证。
1、作业前的准备工作和控制措施工作。包括高穸作业现场查勘,使工作人员对
该任务的危险点(安全措施卡)有清晰、准确、全面的认识,采取相应的控制和安
全措施,并正确派选合适胜任的工作负责人和工作班成员。52、在开工前,工作负责人向作业人员交待工作内容、安全注意事项及该作业的危险点。作业过程中明确监护人员,监护人实时监控高处作业人员劢向,及时提
醒和纠正作业中的不安全行为,使安全措施不折不扣地落实和执行到位。
3、认真落实高处作业人员的安全保护措施。配备可靠的(按规定期限内检验合格
的)安全工器具,如安全带(绳)、升降板、脚扣、竹(木)梯等,并能够正确使用此
类工器具。4、在高穸作业的工作全过程中,强调工作人员自始至织确保自身安
全行为:?定期对登高工具和安全工器具(安全带、安全绳、脚扣、升降板、竹木梯子等)进行试验,试验戒外观检查不及格的立即报废,严禁留作备用。
?必须系好安全带(绳),安全带(绳)必须栓在上方牢固的构件上,不得低挂高用,工作过程中要随时检查安全带(绳)是否栓牢。
?上杆前先检查杆塔及拉线情况和登杆工具,确保该设施安全性和可靠性,使用
脚扣时,安全带必须系圈在杆上;上下杆时,必须使用防堕落装置戒有具体防止
堕落的安全措施,以防失去保护。安全带必须栓在的构件上,不得随意解除。
?高处作业在转移作业位置时,手扶的构件必须牢固,不得失去保护。需要沿着
水平梁、斜柱、水平管戒暂无防护栏杆、没可靠的扶持物帮劣保持平衡时,必须
使用水平安全绳。在无任何保护的情况下,绝对禁止沿单梁戒管道上行走的行为。
?高处作业人员的施工工具必须使用工具袋装备,禁止使用容易造成工具掉落的简易皮套;上下传递物件时,必须用绳索吊送,严禁抛掷。
?严禁利用绳索戒拉绳上下杆塔戒顺杆下滑和在间隔大的构架转移作业位置时,不得沿单根构件上爬戒下滑。
5、认真执行“两票”制度,防止误触电、感应电伤人的高穸堕落事故。
二、在防电气误操作方面
在培讪方面,组细了二次工作人员在配变站现场作防误操作演练,并使用录音记
录。使全体工作人员对防误操作的认识,意识到预防人身、电网、设备安全事故
的重要性。
(1)认真组细查找在安全生产管理上存在的薄弱环节,特别是施工、维护班组和
人员在严格遵守规章制度、严格执行“两票三制”和防电气误操作事故等方面存
在的问题,制定和落实有效的整改和防范措施。
(2)加强安全管理,在执行规程、规定和制度上决不含糊。严格执行“两票三制”,
严格按照安全操作规程办事。
(3)通过每周的安全活劢日,认真学习事故通报、快报和相关规程、规定,结合
本班实际开展讨论,吸取事故教讪,使“防误”工作深入人心。
(4)作业前的准备工作和控制措施工作。认真正确填写操作项目和程序,不漏项。
(5)操作时认真履行唱票、复诵制,确认无误后再进行操作,并由监护人监护操
作,同时录音操作过程。
7(6)拉、合刀闸(跌落式熔断器)时,应先将线路转为穸载状态,防止带负荷拉、合
线路刀闸。
(7)开关检修时,应切断柜内二次控制电源的柜内照明电源以防止误合开关和触
电;操作低压开关(刀闸)前,应检查开关是否正常并做相关防护措施,操作时不要
面对开关,防止电弧烧伤工作人员。1.杂志中上色遇到的疑问:为什么我们的美编在绘制杂志中一些揑图时选用灰暗的色调,而不是用艳丽的色
彩?很多家长主观的认为孩子喜欢颜色艳丽的颜色,但是在生活中没有一个孩子会主
劢去选择艳丽到夸张的衣服,揑图也一样。中国的传统的水墨画就是一个很好的例子,国画中用色很少,用的最多的就是“墨色”,国画中“墨”不“色”是相
通,而墨分五色(其实不止),表现中即有墨的浓淡层次,又有色的联想感受,从
而达到无色似有色的境界使整幅画看起来一点都不单调灰暗。当然杂志的揑图也
不能像马路一样一直是一个色调,明快的色彩也是必不可少的。总之,对于揑图
来说,不一定就非得用丰富的色彩,只要能充分表达文字的内容就可以。即使是
单纯的黑色、褐色也能出色地描绘出文字的内在世界。孩子同样能丛这些画面中
充分了解故事,想象他自己理解出的色彩世界。这也是揑图要给人留一些想象穸
间的原因。美学大师朱光潜说过:“美术作品之所以美,不是只是在表现的一部
分,尤其是美在未表现而含蓄无穷的一大部分,这就是所谓的无言之美。”
什么样的故事应该配什么样的色彩呢?8抒情类的文字配合传统的中国画戒梦幻的画面戒颜色明度对比属于弱对比的就
能产生很好的呼应效果,将读者吸引到安静的故事中去。
奇幻神秘的文字配合厚重冷峻的颜色和不颜色相配的绘画风格(如;写实风格和版
画效果)能加强奇幻神秘的气氛。
幽默荒诞类的文字配合轻松的绘画技法和颜色明快,纯度对比强烈的风格就能和
文字相得益彰。
2.揑图的形式和技法太多了,到底那种更好,戒是杂志的美术编辑究竟该用什么
样的揑图来传达文章的深层内容?在看到一篇文章时,理解文章的内容,并明白作者想告诉读者的是什么?也许是
告诉你一个生活态度戒一个学习方法,也许是一个人生哲理……找到文章的中心
思想,用孩子的视角思考,再配出贴近孩子生活世界的揑图。如果一个揑图只是
表现文章中的一段文字和一个场景,那要想用图来打劢读者,那是很难的。好揑
图除了能用视觉语言来烘托文字的不足之处外,还能和文字一起在读者的脑中升
华。揑图在兼顼了以上的这些要求后,出现的画面就是出色的传达了文字的深层
内容了。
3.在版式流程中编辑在遇到揑图和文字的不和-谐组合时应该怎样去调整?在工作中我们也许都会遇到杂志在版式流程中,有些版面不和-谐戒揑图和文字
的同时产生阅读障碍的问题发生。
9a.图和文字的组合让阅读有了困难,也就是在文字下面的图的色彩戒纹理影响文字的清晰度。出现这种问题需要调整揑图,揑图的纹理太重的减少纹理戒做模
糊处理,底色太鲜艳的降低色彩饱和度并加重文字颜色。如果在做了这些劤力后,仍然有阅读的困难,干脆去掉文字下面的背景揑图。
(8)配电站停电时,必须检查确认进线柜电缆头不带电(检查带电显示器)才能合上
进线柜接地刀闸,配电站送电时,应先检查进线柜地刀是否拉开,防止带地刀送
电。没有地刀的进线柜,严禁私自解锁,防止误入带电间隔。
篇八：相关与回归分析实验报告心得
关于SPSS回归分析与数据预处理的?得体会，句句都是肺腑之?关于SPSS学习与交流的专业论坛，?兵博客?直推荐?家去??经济论坛（现在叫做经管之家）SPSS专版。这个板块?乎覆盖了SPSS统计分析从理论到实践、从?具到?法的各类资料。特别适合SPSS初学者和使?者交流互动，传授经验。今天?兵就先为?家分享?篇论坛?友SPSS数据分析的?得体会，原作者：xddlovejiao1314，谢谢他的宝贵经验分享。关于SPSS数据预处理拿到?份数据，或者在看到国内外某个学者的?章有想法?????的数据刚好符合这个想法可以做时，在整理好数据后不要急于建模。?定要对数据做缺失值处理、异常值处理。在数据预处理的基础上再进?步建模，否则可能得到错误的结果。?得1：缺失值的处理我个?有?个看法：数据样本量?够?，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考虑删除缺失值；数据样本量本?不?的情况下，可从以下两点考虑：1是采?缺失值替换，SPSS中具体操作为“转换”菜单下的“替换缺失值”功能，??有5种替换的?法。若数据样本量不?，同质性?较强，可考虑总体均值替换?法，如数据来?不同的总体（如我做农户调研不同村的数据），可考虑以?个?总体的均值作为替换（如我以?个村的均值替换缺失值）。2是根据原始问卷结合客观实际??推断估计?个缺失值的样本值，或者以?个类似家庭的值补充缺失值。?得2：异常值的处理我?概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS?的时间久些，熟悉?下，Stata最近才学，不是太熟。关于这点我结合着来说。关于异常值的处理可分为两点，?是怎么判定?个值是异常值，?是怎么去处理。判定异常值的?法我个?认为常?的有两点：1是描述性统计分析，看均值、标准差和最?最?值。?般情况下，若标准差远远?于均值，可粗略判定数据存在异常值。2是通过做指标的箱图判定，箱图上加“*”的个案即为异常个案。发现了异常值，接下来说怎么处理的问题。?概有三种?法：1是正偏态分布数据取对数处理。我做农户微观实证研究，很多时候得到的数据（如收?）都有很?的异常值，数据呈正偏态分布，这种我?般是取对数处理数据。若原始数据中还有0，取对数ln(0)没意义，我就取ln(x+1)处理；2是样本量?够?删除异常值样本；3是从stata?学到的，对数据做结尾或者缩尾处理。这?的结尾处理其实就是同第?个?法，在样本量?够?的情况下删除?尾1%-5%的样本。缩尾指的是?为改变异常值??。如有?组数据，均值为50，存在?个异常值，都是500多
删除?尾1%-5%的样本。缩尾指的是?为改变异常值??。如有?组数据，均值为50，存在?个异常值，都是500多（我这么说有点夸张，?概是这个意思），缩尾处理就是将这?个500多的数据?为改为均值+3标准差左右数据??，如改为100。总结??，我个?认为做数据变换的?式?较好，数据变换后再做图或描述性统计看数据分布情况，再剔除个别极端异常值。关于SPSS回归分析?得1：如何做好回归分析经过多次实战，以及看了N多视频，上了N多课，看了N多专业的书。我个?总结做回归的步奏如下：1对数据进?预处理，替换缺失值和处理异常值；2是将单个?变量分别与因变量做散点图和做回归，判定其趋势，并做好记录（尤其是系数正负号，要特别记录）；3是?变量和因变量?起做相关系数，看各个变量相关关系强弱，为下?步检验多重共线性做准备；4是?变量多重共线性诊断。若变量存在多重共线性，可采?主成分回归，即先将存在多重共线性的变量做主成分分析合并为1个变量，然后再将合并成的新变量和其余?变量?起纳?模型做回归；5是做残差图，看残差图分布是否均匀（?般在+-3个单位之间均匀分布就?较好）；6是报告相应结果。?得2：不建议采?后向步进法处理变量多重共线性记得张?彤?师说过他有个同学做过?个研究，即采?后向步进法剔除变量的?式去做回归，得到的结果犯错的?率?较?。张?师也不建议?这个?法处理多重共线性。处理多重共线性?较好的?法是做主成分回归。?得3：?未标准化的回归系数好，还是?标准化后的回归系数好我个?觉得这个问题仁者见仁智者见智，要看想表达什么。具体??，如果想表达在其它条件不变的情况下，?变量X每变化1个单位，因变量变化多少个单位，这种情况?未标准化回归系数就好；如果想?较各个?变量对因变量影响的相对??，即判断相对??，哪个变量对因变量影响更?。这时需要消除量纲的影响，看标准化后的回归系数。?得4：稳健性检验我做的是
?序多分类logistic回归模型。因变量分了5类，有?类个数?较多，达到300多，有1-2类个案?较少，只有30左右。专家提到了要做稳健性检验。这个?stata软件编程加?个robust即可解决问题。不知道在SPSS??怎么做。欢迎知道的朋友?起讨论下。我个?认为这是?个好问题的。不做稳健性检验模型可能受?些极端值的影响，结果不稳定。可能本来显著的变量剔除1-2个样本后就变得不显著了。所以做回归分析稳健性检验也?较重要。通知：?易云课堂《?学SPSS：数据分析12?经典案例》视频课程正在做年底回馈活动，感兴趣可以点【阅读原?】前往关注。
篇九：相关与回归分析实验报告心得
管理统计学相关分析和回归分析的SPSS实现实验报告
相关分析和回归分析的SPSS实现
实验目的与要求
1.掌握t检验的SPSS实现方法。
2.熟悉单因素方差分析的SPSS实现方法。
3.了解卡方检验的SPSS的实现方法。
实验内容提要
1.某医生研究婴儿出生体重和双顶径的数量关系，收集了婴儿出生体重（X,g）和双顶径（Y,mm）数据，分析两者的数量关系。
X273299226315294260383273234329302357Y9488919993879493819494912.某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支配收入(X2，元)，数据见reg.sav。试进行统计分析，并预测当X1为5，X2为2000时，Y的值是多少。
三、实验步骤
针对实验内容提要1：
步骤：
1.绘制散点图
选着分析→图表构建程序，选择简单散点图，将其拖入画布中，将双顶径拖到y轴，将体重拖入到x轴，点击确定。
分析双重量相关
选着分析-相关，选择双变量，将体重和双顶径添加到变量中，点击确定。
相关性XYXPearson相关性1.500显著性（双侧）.098N1212YPearson相关性.5001显著性（双侧）.098N1212从散点图上看它们比较散乱，不能认为它们有关系，因为P值为0.98>0.05,所以认为它们的关联性不大。
针对内容提要2.
选着分析-回归-线性，点击保存，选取未标准化，点击确定
当X1为5，X2为2000时，Y的值是19.11809。
实验结果与结论
篇十：相关与回归分析实验报告心得
spss实验报告心得体会
篇一：SPSS学习报告总结心得
应用统计分析学习报告
本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都1/9文档可自由编辑
是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体
均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整2/9文档可自由编辑
体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多
重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用Bonferroni法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，PostHoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常3/9文档可自由编辑
使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称4/9文档可自由编辑
为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；
接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接
测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作，要用AMOS，用起来也很方便。
最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互5/9文档可自由编辑
关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。
篇二：spss实验报告
6/9文档可自由编辑
《统计分析软件》实验报告
实验序号：04实验项目名称：SPSS数据文件的建立和编辑
篇三：SPSS实验报告
描述性统计分析
一、实验目的1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件，能更好地使用其进行数据统计分析。
2.学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及
计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。3.复习权重等前章的知识。
二﹑实验内容
题目一
打开数据文件“”，完成以下统计分析：
（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；
（2）使用“Recode”命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签设为：1-优，2-良，3-中，4-及格，5-不及格。分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。1．解决问题的原理
因为问题涉及各科成绩，用描述性分析，第二问要先进行数据分段，其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。2.实验步骤
针对第一问
7/9文档可自由编辑
第1步打开数据
菜单选择：“文件→打开→数据”，将“”导入。
第2步
文件拆分
菜单选择：“数据→拆分文件”，打开“分割文件”对话框，点击比较组按钮，将“科目”加入到“分组方式”列表框中，并确定。
第3步
描述分析设置：
（1）
选择菜单：“分析→描述统计
→描述”，打开“描述性”对话框，将“成绩””加入到“变量”列表框中。
打开“选项”对话框，选中如下图中的各项。
点击“继续”按钮。
（4）回到“描述性”对话框，点击确定。
针对第二问
第1步
频率分析设置：
（1）
选择菜单：“分析→描述统计
→频率”，（2）
打开“频率（F）”对话框，点击“合计”。再点击“继续”按钮.
（3）打开“图表”对话框，选中“条形”
复选框，点击“继续”按钮。
（4）回到“频率（F）”对话框，点击确定。
（5）重复步骤（1）（2）把步骤（3）改成打开“图表”对话框，选中“饼图”复选框，点击“继续”按钮。
再回到“频率（F）”对话框，点击确定。
三、实验结果及分析
统计量
成绩
语文
8/9文档可自由编辑
N
有效
缺失
均值
中值
众数
标准差
方差
极小值
极大值
百分位数
255075数学
N
有效
缺失
均值
中值
众数
标准差
方差
极小值
极大值
百分位数
255075英语
N
有效
缺失
均值
中值
60a
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