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SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS工具簡(jiǎn)介冃立匸最新統(tǒng)計(jì)要與大量的數(shù)據(jù)打交道，涉及繁雜的計(jì)算和圖表繪制?，F(xiàn)代的數(shù)據(jù)分析工作如果離開(kāi)統(tǒng)計(jì)軟件幾乎是無(wú)法正常開(kāi)展。在準(zhǔn)確理解和掌握了各種統(tǒng)計(jì)方法原理之后，再來(lái)掌握幾種統(tǒng)計(jì)分析軟件的實(shí)際操作，是十分必要的。常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)軟件有SAS,SPSS，MINITAB，EXCEL等。這些統(tǒng)計(jì)軟件的功能和作用大同小異，各自有所側(cè)重。其中的SAS和SPSS是目前在大型企業(yè)、各類(lèi)院校以及科研機(jī)構(gòu)中較為流行的兩種統(tǒng)計(jì)軟件。特別是SPSS，其界面友好、功能強(qiáng)大、易學(xué)、易用，包含了幾乎全部尖端的統(tǒng)計(jì)分析方法，具備完善的數(shù)據(jù)定義、操作管理和開(kāi)放的數(shù)據(jù)接口以及靈活而美觀(guān)的統(tǒng)計(jì)圖表制作。SPSS在各類(lèi)院校以及科研機(jī)構(gòu)中更為流行。SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions,意為統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案)。自20世紀(jì)60年代SPSS誕生以來(lái)，為適應(yīng)各種操作系統(tǒng)平臺(tái)的要求經(jīng)歷了多次版本更新，各種版本的SPSSforWindows大同小異，在本試驗(yàn)課程中我們選擇PASWStatistics作為統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用試驗(yàn)活動(dòng)的工具。SPSS的運(yùn)行模式SPSS主要有三種運(yùn)行模式：批處理模式這種模式把已編寫(xiě)好的程序(語(yǔ)句程序)存為一個(gè)文件，提交給［開(kāi)始］菜單上［SPSSforWindows］f［ProductionModeFacility］程序運(yùn)行。完全窗口菜單運(yùn)行模式這種模式通過(guò)選擇窗口菜單和對(duì)話(huà)框完成各種操作。用戶(hù)無(wú)須學(xué)會(huì)編程,簡(jiǎn)單易用。程序運(yùn)行模式這種模式是在語(yǔ)句(Syntax)窗口中直接運(yùn)行編寫(xiě)好的程序或者在腳本(script)窗口中運(yùn)行腳本程序的一種運(yùn)行方式。這種模式要求掌握SPSS的語(yǔ)句或腳本語(yǔ)言。本試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)為初學(xué)者提供入門(mén)試驗(yàn)教程，采用“完全窗口菜單運(yùn)行模式”SPSS的啟動(dòng)(1)在windows］開(kāi)始］f［程序］f［PASW］，在它的次級(jí)菜單中單擊“SPSS

forWindows”即可啟動(dòng)SPSS軟件，進(jìn)入SPSSforWindows對(duì)話(huà)框,如圖，圖所示。QuickTimeSPSSInc的SPSS16.0PASWStatfsticsIB在4PASWStatisticsIS許可證授權(quán)向與PASWStatistics1.3PASWStatistics1.3TalkpalCTM]ASRWindowsLiveWinRARXcelsius圖SPSS啟動(dòng)圖SPSS啟動(dòng)圖PASWStatistics啟動(dòng)對(duì)話(huà)框SPSS軟件的退出SPSS軟件的退出方法與其他Windows應(yīng)用程序相同，有兩種常用的退出方法：按File—Exist的順序使用菜單命令退出程序。

直接單擊SPSS窗口右上角的“關(guān)閉”按鈕，回答系統(tǒng)提出的是否存盤(pán)的問(wèn)題之后即可安全退出程序。SPSS的主要窗口介紹SPSS軟件運(yùn)行過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)多個(gè)界面，各個(gè)界面用處不同。其中，最主要的界面有三個(gè)：數(shù)據(jù)編輯窗口、結(jié)果輸出窗口和語(yǔ)句窗口。(1)數(shù)據(jù)編輯窗口啟動(dòng)SPSS后看到的第一個(gè)窗口便是數(shù)據(jù)編輯窗口，如圖所示。在數(shù)據(jù)編輯窗口中可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入、編輯以及變量屬性的定義和編輯，是SPSS的基本界面。主要由以下幾部分構(gòu)成：標(biāo)題欄、菜單欄、工具欄、編輯欄、變量名欄、觀(guān)測(cè)序號(hào)、窗口切換標(biāo)簽、狀態(tài)欄。標(biāo)題L/觀(guān)測(cè)序號(hào)L/觀(guān)測(cè)序號(hào)編輯撞的：S末標(biāo)題1歐據(jù)集Q］-PASWStathtis數(shù)據(jù)藉辭上" 口回滅 文件逝編輯低視囹a數(shù)據(jù)也轉(zhuǎn)換口分析以直銷(xiāo)皿圖形g實(shí)用程序q窗口置幫釘菜單數(shù)據(jù)機(jī)嶽頌建/囹 I狀態(tài)I窗口切換標(biāo) PASWStatisticsPracessor就緒圖數(shù)據(jù)瀏覽界面標(biāo)題欄：顯示數(shù)據(jù)編輯的數(shù)據(jù)文件名。菜單欄：通過(guò)對(duì)這些菜單的選擇，用戶(hù)可以進(jìn)行幾乎所有的SPSS操作。關(guān)于菜單的詳細(xì)的操作步驟將在后續(xù)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容中分別介紹。為了方便用戶(hù)操作，SPSS軟件把菜單項(xiàng)中常用的命令放到了工具欄里。當(dāng)鼠標(biāo)停留在某個(gè)工具欄按鈕上時(shí)，會(huì)自動(dòng)跳出一個(gè)文本框，提示當(dāng)前按鈕的功能。另外，如果用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)預(yù)設(shè)的工具欄設(shè)置不滿(mǎn)意，也可以用［視圖］f［工具欄］f［設(shè)定］命令對(duì)工具欄按鈕進(jìn)行定義。編輯欄：可以輸入數(shù)據(jù)，以使它顯示在內(nèi)容區(qū)指定的方格里。變量名欄：列出了數(shù)據(jù)文件中所包含變量的變量名觀(guān)測(cè)序號(hào)：列出了數(shù)據(jù)文件中的所有觀(guān)測(cè)值。觀(guān)測(cè)的個(gè)數(shù)通常與樣本容量的大小一致。窗口切換標(biāo)簽：用于“數(shù)據(jù)視圖”和“變量視圖”的切換。即數(shù)據(jù)瀏覽窗口與變量瀏覽窗口。數(shù)據(jù)瀏覽窗口用于樣本數(shù)據(jù)的查看、錄入和修改。變量瀏覽窗口用于變量屬性定義的輸入和修改。狀態(tài)欄：用于說(shuō)明顯示SPSS當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。SPSS被打開(kāi)時(shí)，將會(huì)顯示“PASWStatisticsProcessor”的提示信息。（2）結(jié)果輸出窗口在SPSS中大多數(shù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果都將以表和圖的形式在結(jié)果觀(guān)察窗口中顯示。窗口右邊部分顯示統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，左邊是導(dǎo)航窗口，用來(lái)顯示輸出結(jié)果的目錄，可以通過(guò)單擊目錄來(lái)展開(kāi)右邊窗口中的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。當(dāng)用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行某項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果輸出窗口將被自動(dòng)調(diào)出。當(dāng)然，用戶(hù)也可以通過(guò)雙擊后綴名為.spo的SPSS輸出結(jié)果文件來(lái)打開(kāi)該窗口。試驗(yàn)1數(shù)據(jù)文件管理一、 試驗(yàn)?zāi)康呐c要求通過(guò)本試驗(yàn)項(xiàng)目，使學(xué)生理解并掌握SPSS軟件包有關(guān)數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建和整理的基本操作，學(xué)習(xí)如何將收集到的數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)，建成一個(gè)正確的SPSS數(shù)據(jù)文件，并掌握如何對(duì)原始數(shù)據(jù)文件進(jìn)行整理，包括數(shù)據(jù)查詢(xún)，數(shù)據(jù)修改、刪除，數(shù)據(jù)的排序等等。二、 試驗(yàn)原理SPSS數(shù)據(jù)文件是種結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)文件，由數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的內(nèi)容兩部分構(gòu)所示龍，也可以說(shuō)由變量和觀(guān)測(cè)兩部分構(gòu)成。一個(gè)典型的SPSS數(shù)據(jù)文件如表, 表SPSS數(shù)據(jù)文件結(jié)構(gòu)變量一姓名一性別年齡???張三‘ 145???李四223???二數(shù)據(jù)內(nèi)觀(guān)測(cè)????????????.?????<???…一丿王五245???SPSS變量的屬性 SPSS中的變量共有10個(gè)屬性，分別是變量名（Name）、變量類(lèi)型（Type）、長(zhǎng)度（Width）、小數(shù)點(diǎn)位置（Decimals）、變量名標(biāo)簽（Label）、變量名值標(biāo)簽（Value）、缺失值（Missing）、數(shù)據(jù)列的顯示寬度（Columns）、對(duì)其方式（Align）和度量尺度（Measure）。定義一個(gè)變量至少要定義它的兩個(gè)屬性，即變量名和變量類(lèi)型，其他屬性可以暫時(shí)采用系統(tǒng)默認(rèn)值，待以后分析過(guò)程中如果有需要再對(duì)其進(jìn)行設(shè)置。在spss數(shù)據(jù)編輯窗口中單擊“變量視窗”標(biāo)簽，進(jìn)入變量視窗界面（如圖所示）即可對(duì)變量的各個(gè)屬性進(jìn)行設(shè)置。文件(D編輯巨視圖世)數(shù)據(jù)(2)轉(zhuǎn)換戸分析?直銷(xiāo)理)圖形回實(shí)用程序叫窗口凹幫助Jpf1咔J]IB■H電名稱(chēng)匚類(lèi)型寬度小數(shù)標(biāo)簽值1序號(hào)字符串80無(wú)i2產(chǎn)品數(shù)里數(shù)值(N)82無(wú)34&67V數(shù)據(jù)視圖索里規(guī)囹打開(kāi)教據(jù)文檔JASWStatistcsProcessor^堵111n'上機(jī)指導(dǎo)⑴例題Lsav徵提集丄］-PASWStatistics 器回|衣圖變量視窗三、試驗(yàn)內(nèi)容與步驟創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件的創(chuàng)建分成三個(gè)步驟：選擇菜單【文件】一【新建】一【數(shù)據(jù)】新建一個(gè)數(shù)據(jù)文件，進(jìn)入數(shù)據(jù)編輯窗口。窗口頂部標(biāo)題為“PASWStatistics數(shù)據(jù)編輯器”單擊左下角【變量視窗】標(biāo)簽進(jìn)入變量視圖界面，根據(jù)試驗(yàn)的設(shè)計(jì)定義每個(gè)變量類(lèi)型。變量定義完成以后，單擊【數(shù)據(jù)視窗】標(biāo)簽進(jìn)入數(shù)據(jù)視窗界面，將每個(gè)具體的變量值錄入數(shù)據(jù)庫(kù)單元格內(nèi)。讀取外部數(shù)據(jù)當(dāng)前版本的SPSS可以很容易地讀取Excel數(shù)據(jù)，步驟如下：(1)按【文件】一【打開(kāi)】一【數(shù)據(jù)】的順序使用菜單命令調(diào)出打開(kāi)數(shù)據(jù)對(duì)話(huà)框，在文件類(lèi)型下拉列表中選擇數(shù)據(jù)文件，如圖所示。文件類(lèi)型07根據(jù)觀(guān)察?PASWStatisticsrsav}PASWStatisticsC*sav)SPSS/PC+r.sys)Systat^.syd,*.sys)便攜仁網(wǎng)「}Excel文件類(lèi)型07根據(jù)觀(guān)察?PASWStatisticsrsav}PASWStatisticsC*sav)SPSS/PC+r.sys)Systat^.syd,*.sys)便攜仁網(wǎng)「}Excel^xIsk,*.xlsm)LotusSylkr.slk)dBase『Ehf)Fl粘貼(E)取消幫助查憐范國(guó)仏)； 上機(jī)指導(dǎo)寃料Jj白和但演示程庠 曲上機(jī)指辱〔1滯11題25的曲側(cè)2占的PASWIS.O^flf] 曲習(xí)題1.細(xì) 曲分組.SRJi 教指集 曲習(xí)題2-2.saw沖理示程序 曲習(xí)題曷的JjSPSS課件參考1 曲習(xí)題3.如0上機(jī)指導(dǎo)〔1制趣1詞￥曲例1,細(xì)文件名酬):打開(kāi)圖OpenFile對(duì)話(huà)框調(diào)出打開(kāi)Excel數(shù)(2)選擇要打開(kāi)的Excel文件，單擊“打開(kāi)”按鈕，據(jù)源對(duì)話(huà)框，如圖所示。對(duì)話(huà)框中各選項(xiàng)的意義如下：工作表下拉列表：選擇被讀取數(shù)據(jù)所在的調(diào)出打開(kāi)Excel數(shù)范圍輸入框：用于限制被讀取數(shù)據(jù)在Excel工作表中的位置。范圍輸入框：用于限制被讀取數(shù)據(jù)在Excel工作表中的位置。圖OpenExcelDataSource對(duì)話(huà)框數(shù)據(jù)編輯在SPSS中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本編輯操作的功能集中在Edit和Data菜單中。SPSS數(shù)據(jù)的保存SPSS數(shù)據(jù)錄入并編輯整理完成以后應(yīng)及時(shí)保存，以防數(shù)據(jù)丟失。保存數(shù)據(jù)文件可以通過(guò)【文件】一【保存】或者【文件】一【另存為】菜單方式來(lái)執(zhí)行。在數(shù)據(jù)保存對(duì)話(huà)框(如圖所示)中根據(jù)不同要求進(jìn)行SPSS數(shù)據(jù)保存。查找范圍OJ.SPSSforwindows^計(jì)分析數(shù)據(jù)集da.taO2-O1.savdata02-02:.sawdataOS-OS.savdata02-05a.savdataa2-06.sav囲da.taO2-O7.savdataO2-O8.sav曲da.taa2-0g.sav囲da.ta02-10.sav曲da.taa2-11.sav由曲曲dataO2-13-1a.savdataO2-11a.savdataO2-12.savdataO5-12a.savdata02-13-1b.sawdata02-13-1c.savdata02-1J-S.savdataOAtdata02-1data02-1data0^-1data02-13-2a.savdataOHdataO2-1查找范圍OJ.SPSSforwindows^計(jì)分析數(shù)據(jù)集da.taO2-O1.savdata02-02:.sawdataOS-OS.savdata02-05a.savdataa2-06.sav囲da.taO2-O7.savdataO2-O8.sav曲da.taa2-0g.sav囲da.ta02-10.sav曲da.taa2-11.sav由曲曲dataO2-13-1a.savdataO2-11a.savdataO2-12.savdataO5-12a.savdata02-13-1b.sawdata02-13-1c.savdata02-1J-S.savdataOAtdata02-1data02-1data0^-1data02-13-2a.savdataOHdataO2-14-.savdaiaO2-13-lsav保留D個(gè)芟量，共2個(gè)變里。文件名〔N):匕機(jī)指導(dǎo)卩觀(guān)I題1.羽v保存J變重車(chē)-粘貼(E)將変重名寫(xiě)入電子表格盟)粘貼(E)將変重名寫(xiě)入電子表格盟)明消 幫助E在已定義值標(biāo)簽時(shí)保存值標(biāo)簽而不是保存教據(jù)值色)幫助將值標(biāo)簽保存至將值標(biāo)簽保存至i].sw文件〔旦,將文件存儲(chǔ)到存儲(chǔ)庫(kù)但)…圖SPSS數(shù)據(jù)的保存數(shù)據(jù)整理在SPSS中，數(shù)據(jù)整理的功能主要集中在【數(shù)據(jù)】和【轉(zhuǎn)換】?jī)蓚€(gè)主菜單下。(])數(shù)據(jù)排序(SortCase)對(duì)數(shù)據(jù)按照某一個(gè)或多個(gè)變量的大小排序?qū)⒂欣趯?duì)數(shù)據(jù)的總體瀏覽，基本操作說(shuō)明如下：選擇菜單【數(shù)據(jù)】一【排列個(gè)案】，打開(kāi)對(duì)話(huà)框，如圖所示。(2)抽樣(SelectCase)在統(tǒng)計(jì)分析中，有時(shí)不需要對(duì)所有的觀(guān)測(cè)進(jìn)行分析，而可能只對(duì)某些特定的對(duì)象有興趣。利用SPSS的SelectCase命令可以實(shí)現(xiàn)這種樣本篩選的功能。以SPSS安裝配套數(shù)據(jù)文件Growth為例，選擇年齡大于10的觀(guān)測(cè)，基本操

如下:3排序個(gè)案孫序號(hào)疹產(chǎn)品數(shù)里排摩依據(jù):-排列如下:3排序個(gè)案孫序號(hào)疹產(chǎn)品數(shù)里排摩依據(jù):-排列I噸序

缶升序??PW(D)|m(r)1取消幫助 JL作說(shuō)明〔 圖排列個(gè)案對(duì)話(huà)框 打開(kāi)數(shù)據(jù)文件Growth,選擇【數(shù)據(jù)】一【選擇個(gè)案】命令，打開(kāi)對(duì)話(huà)框，如圖圖選擇個(gè)案對(duì)話(huà)框話(huà)框，如圖圖選擇個(gè)案對(duì)話(huà)框指定抽樣的方式：【全部個(gè)案】不進(jìn)行篩選；【如果條件滿(mǎn)足】按指定條件進(jìn)行篩選。本例設(shè)置：產(chǎn)品數(shù)量＞150，如圖所示；

圖選擇個(gè)案對(duì)話(huà)框點(diǎn)擊continue,進(jìn)入下圖選擇個(gè)案對(duì)話(huà)框點(diǎn)擊continue,進(jìn)入下一步。確定未被選擇的觀(guān)測(cè)的處理方法，這里選擇默認(rèn)選項(xiàng)【過(guò)濾掉未選定的個(gè)案】。-輸出?過(guò)濾掉未迭定的個(gè)案CD?將迭定個(gè)案復(fù)制到新數(shù)據(jù)集(2)數(shù)據(jù)集名稱(chēng)儉);I?冊(cè)1除未詵定個(gè)案心-輸出?過(guò)濾掉未迭定的個(gè)案CD?將迭定個(gè)案復(fù)制到新數(shù)據(jù)集(2)數(shù)據(jù)集名稱(chēng)儉);I?冊(cè)1除未詵定個(gè)案心序與產(chǎn)品釣里I1160.00-10150.00-1116?001215&.00-13179.0&1140015151.00-16157.00-171540019179.00-19148.00-217000Z015&.00-318100416S0017&.001480019300179-.0016200filter^10111111110111110111圖選擇個(gè)案的結(jié)果(3)增加個(gè)案的數(shù)據(jù)合并(【合并文件】一【添加個(gè)案】)將新數(shù)據(jù)文件中的觀(guān)測(cè)合并到原數(shù)據(jù)文件中，在SPSS中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文件縱向合并的方法如下：選擇菜單【數(shù)據(jù)】一【合并文件】一【添加個(gè)案】，如圖，選擇需要追加的數(shù)據(jù)文件，單擊打開(kāi)按鈕，彈出AddCases對(duì)話(huà)框，如圖。圖選擇變量(4)增加變量的數(shù)據(jù)合并(【合并文件】一【添加變量】)增加變量時(shí)指把兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)文件實(shí)現(xiàn)橫向?qū)?。例如將不同課程的成績(jī)文件進(jìn)行合并，收集來(lái)的數(shù)據(jù)被放置在一個(gè)新的數(shù)據(jù)文件中。在SPSS中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)文件橫向合并的方法如下：選擇菜單【數(shù)據(jù)】一【合并文件】一【添加變量】，選擇合并的數(shù)據(jù)文件,單擊“打開(kāi)”，彈出添加變量，如圖所示。圖單擊Ok執(zhí)行合并命令。這樣，兩個(gè)數(shù)據(jù)文件將按觀(guān)測(cè)的順序一對(duì)一地橫向合并。(5)數(shù)據(jù)拆分(SplitFile) 在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，經(jīng)常要對(duì)文件中的觀(guān)測(cè)進(jìn)行分組，然后按組分別進(jìn)行分析。例如要求按性別不同分組。在SPSS中具體操作如下：選擇菜單【數(shù)據(jù)】一【分割文件】，打開(kāi)對(duì)話(huà)框，如圖所示。圖分割文件對(duì)話(huà)框選擇拆分?jǐn)?shù)據(jù)后，輸出結(jié)果的排列方式，該對(duì)話(huà)框提供了3種方式：對(duì)全部觀(guān)測(cè)進(jìn)行分析，不進(jìn)行拆分；在輸出結(jié)果種將各組的分析結(jié)果放在一起進(jìn)行比較；按組排列輸出結(jié)果，即單獨(dú)顯示每一分組的分析結(jié)果。選擇分組變量 選擇數(shù)據(jù)的排序方式單擊ok按鈕，執(zhí)行操作(6)計(jì)算新變量在對(duì)數(shù)據(jù)文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程中，為了更有效地處理數(shù)據(jù)和反映事務(wù)的本質(zhì)，有時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)文件中的變量加工產(chǎn)生新的變量。比如經(jīng)常需要把幾個(gè)變量加總或取加權(quán)平均數(shù)，SPSS中通過(guò)【計(jì)算】菜單命令來(lái)產(chǎn)生這樣的新變量，其步驟如下：選擇菜單【轉(zhuǎn)換】一【計(jì)算變量】，打開(kāi)對(duì)話(huà)框，如圖所示。圈計(jì)算變豈數(shù)字表達(dá)式低）:目標(biāo)變里（I）:類(lèi)型與標(biāo)簍（L：...乩序號(hào)■/數(shù)字表達(dá)式低）:目標(biāo)變里（I）:類(lèi)型與標(biāo)簍（L：...乩序號(hào)■/年齡函數(shù)組歐I全部算術(shù)CDF與非中心CDF轉(zhuǎn)換當(dāng)前曰期用中國(guó)日期運(yùn)算I日苴晌I建函數(shù)和特殊變量（D：:00Q如果?..（可迭的個(gè)案迭擇條件）確定粘貼尸:取消幫助確定粘貼尸:取消幫助圖ComputeVariable對(duì)話(huà)框 在目標(biāo)變量輸入框中輸入生成的新變量的變量名o單擊輸入框下面類(lèi)型與標(biāo)簽按鈕，在跳出的對(duì)話(huà)框中可以對(duì)新變量的類(lèi)型和標(biāo)簽進(jìn)行設(shè)置。在數(shù)字表達(dá)式輸入框中輸入新變量的計(jì)算表達(dá)式。例如“年齡＞20”。單擊【如果】按鈕，彈出子對(duì)話(huà)框，如圖所示。包含所有個(gè)體：對(duì)所有的觀(guān)測(cè)進(jìn)行計(jì)算；如果個(gè)案滿(mǎn)足條件則包括：僅對(duì)滿(mǎn)足條件的觀(guān)測(cè)進(jìn)行計(jì)算。單擊Ok按鈕，執(zhí)行命令，則可以在數(shù)據(jù)文件中看到一個(gè)新生成的變量。

圖如果…子對(duì)話(huà)框四、備擇試驗(yàn)?zāi)澈娇展?8名職員性別和工資情況的調(diào)查數(shù)據(jù)，如表所示，試在SPSS中進(jìn)行如下操作：將數(shù)據(jù)輸入到SPSS的數(shù)據(jù)編輯窗口中，將gender定義為字符型變量，將salary定義為數(shù)值型變量，并保存數(shù)據(jù)文件，命名為“試驗(yàn)”。插入一個(gè)變量income，定義為數(shù)值型變量。將數(shù)據(jù)文件按性別分組查找工資大于40000美元的職工當(dāng)工資大于40000美元時(shí)，職工的獎(jiǎng)金是工資的20%；當(dāng)工資小于40000美元時(shí)，職工的獎(jiǎng)金是工資的10%，假設(shè)實(shí)際收入=工資+獎(jiǎng)金，計(jì)算所有職工的實(shí)際收入，并添加到income變量中。表某航空公司38名職員情況的調(diào)查數(shù)據(jù)表IdGenderSalaryIdGenderSalary1M$5700020F$262502TT虧6T￥~9101T12131516宙M$40200 21F$21450F$219002223M$45000 24M $32100M $36000F $21900F $27900F$24000F$30300252627282930M$28350 31M $27750F $35100M $27300M $4080032333435M$46000 36M$103750 37$4230038FMFFFMMMMMMMMMMFMM$38850$21750$24000$16950$21150$31050$60375$32550$135000$31200$36150$110625$42000$92000$81250$31350$29100$31350SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)試驗(yàn)2描述統(tǒng)計(jì)一、 試驗(yàn)?zāi)康呐c要求統(tǒng)計(jì)分析的目的在于研究總體特征。但是，由于各種各樣的原因，我們能夠得到的往往只能是從總體中隨機(jī)抽取的一部分觀(guān)察對(duì)象，他們構(gòu)成了樣本，只有通過(guò)對(duì)樣本的研究，我們才能對(duì)總體的實(shí)際情況作出可能的推斷。因此描述性統(tǒng)計(jì)分析是統(tǒng)計(jì)分析的第一步，做好這一步是進(jìn)行正確統(tǒng)計(jì)推斷的先決條件。通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)分析可以大致了解數(shù)據(jù)的分布類(lèi)型和特點(diǎn)、數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)和離散程度，或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行初步的探索性分析（包括檢查數(shù)據(jù)是否有錯(cuò)誤，對(duì)數(shù)據(jù)分布特征和規(guī)律進(jìn)行初步觀(guān)察）。本本試驗(yàn)旨在于：引到學(xué)生利用正確的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼砗惋@示，描述并探索出數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，掌握統(tǒng)計(jì)思想，培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的興趣，為繼續(xù)學(xué)習(xí)推斷統(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用各種統(tǒng)計(jì)方法解決實(shí)際問(wèn)題打下必要而堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。二、 試驗(yàn)原理描述統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，它包括數(shù)據(jù)的收集、整理、顯示，對(duì)數(shù)據(jù)中有用信息的提取和分析，通常用一些描述統(tǒng)計(jì)量來(lái)進(jìn)行分析。集中趨勢(shì)的特征值：算術(shù)平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)、幾何平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)等。其中均數(shù)適用于正態(tài)分布和對(duì)稱(chēng)分布資料，中位數(shù)適用于所有分布類(lèi)型的資料。離散趨勢(shì)的特征值：全距、內(nèi)距、平均差、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤、離散系數(shù)等。其中標(biāo)準(zhǔn)差、方差適用于正態(tài)分布資料，標(biāo)準(zhǔn)誤實(shí)際上反映了樣本均數(shù)的波動(dòng)程度。分布特征值：偏態(tài)系數(shù)、峰度系數(shù)、他們反映了數(shù)據(jù)偏離正態(tài)分布的程度。三、 試驗(yàn)內(nèi)容與步驟下面給出的一個(gè)例題是來(lái)自SPSS軟件自帶的數(shù)據(jù)文件“”，該文件包含某公司員工的工資、工齡、職業(yè)等變量，我們將利用此例題給出相關(guān)的描述統(tǒng)計(jì)說(shuō)明，本例中，我們將以員工的當(dāng)前工資為例，計(jì)算該公司員工當(dāng)前工資的一些描述統(tǒng)計(jì)量，如均值、頻數(shù)、方差等描述統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算。1.頻數(shù)分析(Frequencies)1基本統(tǒng)計(jì)分析往往從頻數(shù)分析開(kāi)始。通過(guò)頻數(shù)分析能夠了解變量取值的狀況，對(duì)把握數(shù)據(jù)的分布特征是非常有用的。比如，在某項(xiàng)調(diào)查中，想要知道被調(diào)查者的性別分布狀況。頻數(shù)分析的第一個(gè)基本任務(wù)是編制頻數(shù)分布表。SPSS中的頻數(shù)分布表包括的內(nèi)容有：頻數(shù)(Frequency)即變量值落在某個(gè)區(qū)間中的次數(shù)。百分比(Percent)即各頻數(shù)占總樣本數(shù)的百分比。 有效百分比(ValidPercent)即各頻數(shù)占有效樣本數(shù)的百分比。這里有效樣本數(shù)=總樣本一缺失樣本數(shù)。累計(jì)百分比(CumulativePercent)即各百分比逐級(jí)累加起來(lái)的結(jié)果。最終取值為百分之百。頻數(shù)分析的第二個(gè)基本任務(wù)是繪制統(tǒng)計(jì)圖。統(tǒng)計(jì)圖是一種最為直接的數(shù)據(jù)刻畫(huà)方式，能夠非常清晰直觀(guān)地展示變量的取值狀況。頻數(shù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)圖包括：條形圖，餅圖，直方圖等。頻數(shù)分析的應(yīng)用步驟在SPSS中的頻數(shù)分析的實(shí)現(xiàn)步驟如下：選擇菜單“【文件】一＞【打開(kāi)】一＞【數(shù)據(jù)】”在對(duì)話(huà)框中找到需要分析的數(shù)據(jù)文件“SPSS/Employeedata”，然后選擇“打開(kāi)”。選擇菜單“【分析】一＞【描述統(tǒng)計(jì)】一＞【頻率】”。如圖所示布表SI豆示頻率裏格四)j類(lèi)?ài)?日変鄭)；於年齡選擇菜單“【分析】一＞【描述統(tǒng)計(jì)】一＞【頻率】”。如圖所示布表SI豆示頻率裏格四)j類(lèi)?ài)?日変鄭)；於年齡晶序號(hào)囹裏(￡).一.格式舊…旦ootstrap(B)...詢(xún)問(wèn)I是否輸出頻數(shù)分盤(pán)定粘貼歸］(重置S)1頻數(shù)分析多適用于離散變量，其功能是描述離散變量的分布特征。

圖Frequencies對(duì)話(huà)框確定所要分析的變量，例如年齡在變量選擇確定之后，在同一窗口上，點(diǎn)擊“Statistics”按鈕，打開(kāi)統(tǒng)計(jì)量對(duì)話(huà)框，如下圖所示，選擇統(tǒng)計(jì)輸出選項(xiàng)。頻覲藐頻覲藐-百分位值 □四分位數(shù)但）I割點(diǎn)也）： 相等蛆-百分位值 □四分位數(shù)但）I割點(diǎn)也）： 相等蛆B百分位數(shù)?: |［添加快寸［更改笆）|［刪除?］-黛中趨勢(shì)均值四中位數(shù)眾數(shù)。舍計(jì)著散標(biāo)準(zhǔn)差CD 最小值仁方差范圍值為組的中點(diǎn)L）最大值均值的標(biāo)準(zhǔn)誤也｝圖統(tǒng)計(jì)量子對(duì)話(huà)框

圖統(tǒng)計(jì)量子對(duì)話(huà)框圖Charts子對(duì)話(huà)框結(jié)果輸出與分析點(diǎn)擊Frequencies對(duì)話(huà)框中的“OK”按鈕，即得到下面的結(jié)果。表描述性統(tǒng)計(jì)量StatisticsGenderNValidMissing4740表中給出了總樣本量（N）,其中變量Gender的有效個(gè)數(shù)（Valid）為474個(gè)、缺失值（missing）為0。表Gender頻數(shù)分布表FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValiFemald eMaleTotal216258474表中，F(xiàn)requency是頻數(shù)，Percent是按總樣本量為分母計(jì)算的百分比,ValidPercent是以有效樣本量為分母計(jì)算的百分比，CumulativePercent是累計(jì)百分比。圖變量Gender的條形圖，圖變量Gender的餅圖。GenderMaleFemale300MaleFemale300一y250一n2oo-e150_F150：Gender圖變量gender的條形圖圖變量gender的餅圖圖描述對(duì)話(huà)框?qū)⒋治龅淖兞恳迫雸D變量gender的餅圖圖描述對(duì)話(huà)框?qū)⒋治龅淖兞恳迫隫ariables列表框，例如將每股收益率、凈資產(chǎn)收SPSS的【描述】命令專(zhuān)門(mén)用于計(jì)算各種描述統(tǒng)計(jì)性統(tǒng)計(jì)量。本節(jié)利用某年國(guó)內(nèi)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)介紹描述統(tǒng)計(jì)量在SPSS中的計(jì)算方法。具體操作步驟如下：選擇菜單【分析】一【描述統(tǒng)計(jì)】一【描述】，如圖所示Gender□Female口Male2.描述統(tǒng)計(jì)(Descriptives)2益率、資產(chǎn)負(fù)債率等2個(gè)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，以觀(guān)察上市公司股權(quán)集中度情況和負(fù)債比率的高低。Savestandardizedvaluesasvariables，對(duì)所選擇的每個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，產(chǎn)生相應(yīng)的Z分值，作為新變量保存在數(shù)據(jù)窗口中。其變量名為相應(yīng)變量名前加前綴z。標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算公式：描述統(tǒng)計(jì)主要對(duì)定距型或定比型數(shù)據(jù)的分布特征作具體分析。

—xi-xZi= 單擊【選項(xiàng)】按鈕，如圖所示，選擇需要計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量。各描述統(tǒng)計(jì)量同F(xiàn)requencies命令中的Statistics子對(duì)話(huà)框中大部分相同，這里不再重復(fù)。圖選項(xiàng)子對(duì)話(huà)框圖選項(xiàng)子對(duì)話(huà)框在主對(duì)話(huà)框中單擊ok執(zhí)行操作。結(jié)果輸出與分析在結(jié)果輸出窗口中給出了所選變量的相應(yīng)描述統(tǒng)計(jì)，如表所示。從表中可以看到，我國(guó)上市公司前兩大股東持股比例之比平均高達(dá)，說(shuō)明“一股獨(dú)大”的現(xiàn)象比較嚴(yán)重；前五大股東持股比例之和平均為％，資產(chǎn)負(fù)債率平均為％。另外，從偏態(tài)和峰度指標(biāo)看出，前兩大股東持股比例之比的分布呈現(xiàn)比較明顯的右偏，而且比較尖峭。為了驗(yàn)證這一結(jié)論，可以利用Frequencies命令畫(huà)出變量z的直方圖，如圖表描述統(tǒng)計(jì)量表DescriptiveStatisticsMeanStd.SkewnKurto

MeanStd.SkewnKurtoesssisStd.StatisStatisStatiStatiErroStatiStd.ticticsticsticrsticError前兩大股東持股比例之比315.137.274前五大股東持股比例的平方和315.51836.1496003.602.137.274資產(chǎn)負(fù)債率315.4677.16773.137.274ValidN(listwise)315Histogram150一120一90一60一Histogram150一120一90一60一30一0_Mean=-14224733Zscore：前兩大股東持股比例之t匕 Std.Dev.=1.0000...圖變量Z的直方圖3.探索分析（Explore）調(diào)用此過(guò)程可對(duì)變量進(jìn)行更為深入詳盡的描述性統(tǒng)計(jì)分析，故稱(chēng)之為探索分析。它在一般描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加有關(guān)數(shù)據(jù)其他特征的文字與圖形描述，顯得更加細(xì)致與全面，對(duì)數(shù)據(jù)分析更進(jìn)一步。探索分析一般通過(guò)數(shù)據(jù)文件在分組與不分組的情況下獲得常用統(tǒng)計(jì)量和圖形。一般以圖形方式輸出，直觀(guān)幫助研究者確定奇異值、影響點(diǎn)、還可以進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，以及確定研究者要使用的某種統(tǒng)計(jì)方式是否合適。在打開(kāi)的數(shù)據(jù)文件上，選擇如下命令：選擇菜單“【分析】一＞【描述統(tǒng)計(jì)】一＞【探索】”，打開(kāi)對(duì)話(huà)框。因變量列表；待分析的變量名稱(chēng)，例如將每股收益率作為研究變量。因子列表：從源變量框中選擇一個(gè)或多個(gè)變量進(jìn)入因子列表，分組變量可以將數(shù)據(jù)按照該觀(guān)察值進(jìn)行分組分析。標(biāo)準(zhǔn)個(gè)案：在源變量表中指定一個(gè)變量作為觀(guān)察值的標(biāo)識(shí)變量。在輸出欄中，選擇兩者都，表示輸出圖形及描述統(tǒng)計(jì)量。，選擇想要計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量選擇【統(tǒng)計(jì)量】按鈕。如圖所示回?fù)B述性均值的置信區(qū)間，選擇想要計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)量選擇【統(tǒng)計(jì)量】按鈕。如圖所示回?fù)B述性均值的置信區(qū)間件估計(jì)里〔閘）界外值。百分位數(shù)CD對(duì)所要計(jì)算的變量的頻數(shù)分布及其統(tǒng)計(jì)量值作圖打開(kāi)“Plots對(duì)話(huà)框”，出現(xiàn)如下圖。SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)探索：圖探索：圖結(jié)果的輸出與說(shuō)明CaseProcessingSummary表CaseProcessingSLiinmaiyGenderCasesValidMissingTotalNPercentPercertNPercentCurrentSalaryFemaleMale216253100.0%100.0%□□216256100.0%100.0%在CaseProcessingSummary表中可以看出female有216個(gè)個(gè)體，Male258個(gè)個(gè)體，均無(wú)缺失值。（2） Descriptives表DescriptivesCurrentSalaryGenderFemaleStatisticStd.ErrorMean$26,$95% LowerBound$25,ConfidenceUpperBoundInterval$27,forMean5%TrimmedMean$25,MedianVarianceStd.DeviationMinimumMaximumRangeInterquartileRangeSkewnessKurtosis$24,.268$7,$15,750$58,125$42,375$7,013.166.330MaleMean$41,$1,95%LowerBound$39,ConfidenceIntervalforMeanUpperBound$43,5%TrimmedMean$39,MedianVariance$32,Std.Deviation$19,Minimum$19,650Maximum$135,000Range$115,350InterquartileRange$22,675Skewness.152Kurtosis.302職位員工薪水直方圖顯示Histogram0$20,000$50,000$30,000 $40,000CurrentSalaryforgender=Female110$20,000$50,000$30,000 $40,000CurrentSalaryforgender=Female112222Mean=$26,031.92Std.Dev.=$7,558.021N=216$60,000莖葉圖描述莖葉圖自左向右可以分為3大部分：頻數(shù)(Frequency)、莖(Stem)和葉(Leaf)。莖表示數(shù)值的整數(shù)部分，葉表示數(shù)值的小數(shù)部分。每行的莖和每個(gè)葉組成的數(shù)字相加再乘以莖寬(StemWidth)，即莖葉所表示的實(shí)際數(shù)值的近似值。CurrentSalaryStem-and-LeafPlotforgender=FemaleFrequencyStem&Leaf55999999000000000000011111333555555777777

2.93.00011113.3.3.667773.88Extremes(>=40800)Stemwidth: 10000Eachleaf: 1case(s)箱圖*29$140,000 *29$120,000一$100,000一$80,000一$60,000一$40,000一$20,000一$0_348371

：468$100,000一$80,000一$60,000一$40,000一$20,000一$0_348371

：468-277-13441Femalec32343?渺461建10蹈454106=34431MaleGender圖中灰色區(qū)域的方箱為箱圖的主體，上中下3條線(xiàn)分別表示變量值的第75、50、25百分位數(shù)，因此變量的50%觀(guān)察值落在這一區(qū)域中。方箱中的中心粗線(xiàn)為中位數(shù)。箱圖中的觸須線(xiàn)是中間的縱向直線(xiàn)，上端截至線(xiàn)為變量的最大值，下端截至線(xiàn)為變量的最小值。四、備擇試驗(yàn)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)完成下列試驗(yàn)內(nèi)容，并按試驗(yàn)（1）所附試驗(yàn)報(bào)告的格式撰寫(xiě)報(bào)告。表為某班級(jí)16位學(xué)生的身高數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行頻數(shù)分析，并對(duì)實(shí)驗(yàn)報(bào)告作出說(shuō)明。表某班16位學(xué)生的身高數(shù)據(jù)學(xué)號(hào)性別身高（cm）學(xué)號(hào)性別身高（cm）1M1709M1502F17310M1573F16911F1774M15512M1605F17413F1696F17814M1547M15615F1728F17116F1802.測(cè)量18臺(tái)電腦筆記重量，見(jiàn)表，對(duì)其進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)量分析，并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果作出說(shuō)明。表18臺(tái)筆記本電腦重量表序號(hào)123456789重量序號(hào)101112131415161718重量試驗(yàn)3：統(tǒng)計(jì)推斷一、 試驗(yàn)?zāi)康呐c要求熟悉點(diǎn)估計(jì)概念與操作方法 熟悉區(qū)間估計(jì)的概念與操作方法熟練掌握T檢驗(yàn)的SPSS操作學(xué)會(huì)利用T檢驗(yàn)方法解決身邊的實(shí)際問(wèn)題二、 試驗(yàn)原理參數(shù)估計(jì)的基本原理假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理三、 試驗(yàn)演示內(nèi)容與步驟1.單個(gè)總體均值的區(qū)間估計(jì)例題：為研究在黃金時(shí)段中，即每晚8:30-9:00內(nèi)，電視廣告所占時(shí)間的多少。美國(guó)廣告協(xié)會(huì)抽樣調(diào)查了20個(gè)最佳電視時(shí)段中廣告所占的時(shí)間（單位：分鐘）。請(qǐng)給出每晚8:30開(kāi)始的半小時(shí)內(nèi)廣告所占時(shí)間區(qū)間估計(jì)，給定的置信度為95%。操作程序：打開(kāi)SPSS，建立數(shù)據(jù)文件：“電視節(jié)目市場(chǎng)調(diào)查.sav”。這里，研究變量為：time,即每天看電視的時(shí)間。選擇區(qū)間估計(jì)選項(xiàng)，方法如下：選擇菜單【分析】一＞【描述統(tǒng)計(jì)】一＞【探索】”，打開(kāi)圖對(duì)話(huà)框。從源變量清單中將“time”變量移入DependentList框中。圖Explore對(duì)話(huà)框單擊上圖右方的“統(tǒng)計(jì)量”按鈕打開(kāi)“探索：統(tǒng)計(jì)量”對(duì)話(huà)框。在設(shè)置均值的置信水平，如鍵入95%,完成后單擊“繼續(xù)”按鈕回到主窗口。'囲探梟統(tǒng)腿a捆迷性均值的豈信區(qū)間性估計(jì)里〔M）□畀外值地）O百的位數(shù)（E）丿\<> r圖探索統(tǒng)計(jì)量設(shè)置窗口返回主窗口點(diǎn)擊ok運(yùn)行操作。計(jì)算結(jié)果簡(jiǎn)單說(shuō)明：表描述統(tǒng)計(jì)量DescriptivesStatisticStd.ErrortimeMean.1348095%Confidence LowerInterval BoundforMeanUpperBound5%TrimmedMeanMedianVarianceStd.DeviationMinimumMaximumRangeInterquartileRange.363.60287.95

.512.512.992Kurtosis如上表顯示。從上表“95%ConfidenceIntervalforMean”中可以得出，每晚8:30開(kāi)始的半小時(shí)內(nèi)廣告所占時(shí)間區(qū)間估計(jì)(置信度為95%)為：，，其中l(wèi)owerBound表示置信區(qū)間的下限，UpperBound表示置信區(qū)間的上限。點(diǎn)估計(jì)是：。兩個(gè)總體均值之差的區(qū)間估計(jì)例題：TheWallStreetJournal(1994,7)聲稱(chēng)在制造業(yè)中，參加工會(huì)的婦女比未參加工會(huì)的婦女的報(bào)酬要多美元。想通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)這個(gè)觀(guān)點(diǎn)是否正確給出檢驗(yàn)。假設(shè)抽取了7位女性工會(huì)會(huì)員與8位非工會(huì)會(huì)員女性報(bào)酬數(shù)據(jù)。要求對(duì)制造業(yè)中參加工會(huì)會(huì)員的女性報(bào)酬與未參加工會(huì)的女性報(bào)酬平均工資之差進(jìn)行區(qū)間估計(jì)，預(yù)設(shè)的置信度為95%。打開(kāi)SPSS，按如下圖示格式輸入原始數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)文件：“工會(huì)會(huì)員工資差別.spss”。這里，“會(huì)員”表示是否為工會(huì)會(huì)員的變量，y表示是工會(huì)會(huì)員，n表示非工會(huì)會(huì)員，“報(bào)酬”表示女性員工報(bào)酬變量，單位：千美丿元。計(jì)算兩總體均值之差的區(qū)間估計(jì)，采用“獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”方法。選擇菜單“【分析】一【比較均值】一獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)”，打開(kāi)對(duì)話(huà)框。變量選擇從源變量清單中將“報(bào)酬”變量移入檢驗(yàn)變量框中。表示要求該變量的均值的區(qū)間估計(jì)。從源變量清單中將“group”變量移入分組變量框中。表示總體的分類(lèi)變量。SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)圖獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)對(duì)話(huà)框定義分組單擊定義組按鈕，打開(kāi)DefineGroups對(duì)話(huà)框。在Group1中輸入1,在Group2中輸入2（1表示非工會(huì)會(huì)員，2表示工會(huì)會(huì)員）。完成后單擊“繼續(xù)”按鈕回到主窗口。圖definegroups設(shè)置窗口計(jì)算結(jié)果單擊上圖中“OK”按鈕，輸出結(jié)果如下圖所示。（1）GroupStatistics（分組統(tǒng)計(jì)量）表分別給出不同總體下的樣本容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和平均標(biāo)準(zhǔn)誤。從該表中可以看出，參加工會(huì)的婦女平均報(bào)酬為，不參加工會(huì)的婦女平均報(bào)酬為。表分組統(tǒng)計(jì)量GroupStatistics

會(huì)員NMeanStd.DeviationStd.ErrorMean報(bào)酬8.46522.164487.52236.19743（2）IndependentSampleTest（獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)）表Levene'sTestforEqualityofVariance，為方差檢驗(yàn)，在Equalvariancesassumed（原假設(shè)：方差相等）下，F(xiàn)=，因?yàn)槠銹-值大于顯著性水平，即：Sig.二〉，說(shuō)明不能拒絕方差相等的原假設(shè)，接受兩個(gè)總體方差是相等的假設(shè)。因此參加工會(huì)會(huì)員的女性報(bào)酬與未參加工會(huì)的女性報(bào)酬平均工資之差95%的區(qū)間估計(jì)為［,］。T-testforEqualityofMeans為檢驗(yàn)總體均值是否相等的t檢驗(yàn)，由于在本例中，其P-值大于顯著性水平，即：Sig.二〉，因此不應(yīng)該拒絕原假設(shè)，也就是說(shuō)參加工會(huì)的婦女跟未參加工會(huì)的婦女的報(bào)酬沒(méi)有顯著差異。本次抽樣推斷結(jié)論不支持TheWallStreetJournal（1994,7）提出的“參加工會(huì)的婦女比未參加工會(huì)的婦女的報(bào)酬要多美元”觀(guān)點(diǎn)，即參加工會(huì)的婦女不比未參加工會(huì)的婦女的報(bào)酬多。表獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)結(jié)果

IndependentSamplesTestLevenesTestfor.EqualityofVariancest-testforEqualityofM(eansFSig?tdfiled)MeanDifferenceStd.ErrorDifference9.5%"ConfidenceIntervalof.theDifferenceLowerUpper報(bào)Equal酬variancesassumedEqualvariancesnotassumed.623.44413.408.413.25485.25697.33271.341083.單個(gè)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)（單樣本T檢驗(yàn)）例子：某種品牌的沐浴肥皂制造程序的設(shè)計(jì)規(guī)格中要求每批平均生產(chǎn)120塊肥皂，高于或低于該數(shù)量均被認(rèn)為是不合理的，在由10批產(chǎn)品所組成的一個(gè)樣本中，每批肥皂的產(chǎn)量數(shù)據(jù)見(jiàn)下表，在的顯著水平下，檢驗(yàn)該樣本結(jié)果能否說(shuō)明制造過(guò)程運(yùn)行良好判斷檢驗(yàn)類(lèi)型該例屬于“大樣本、總體標(biāo)準(zhǔn)差。未知。假設(shè)形式為：H:u=uH：u尹u0 0, 1 0軟件實(shí)現(xiàn)程序打開(kāi)已知數(shù)據(jù)文件，然后選擇菜單“【分析】一【比較均值】一單樣本T檢驗(yàn)”，打開(kāi)One-SampleTTest對(duì)話(huà)框。從源變量清單中將“產(chǎn)品數(shù)量”向右移入“TestVariables"框中。圖one-sampleTtest窗口在“TestValue”框里輸入一個(gè)指定值（即假設(shè)檢驗(yàn)值，本例中假設(shè)為120）,T檢驗(yàn)過(guò)程將對(duì)每個(gè)檢驗(yàn)變量分別檢驗(yàn)它們的平均值與這個(gè)指定數(shù)值相等的假設(shè)。“One-SampleTTest”窗口中“OK”按鈕，輸出結(jié)果如下表所示。（1）“One-SampleStatistics”（單個(gè)樣本的統(tǒng)計(jì)量）表分別給出樣本的容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和平均標(biāo)準(zhǔn)誤。去去去試驗(yàn)4：方差分析一、 試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與要求幫助學(xué)生深入了解方差及方差分析的基本概念，掌握方差分析的基本思想和原理掌握方差分析的過(guò)程。增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐能力，使學(xué)生能夠利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，熟練進(jìn)行單因素方差分析、兩因素方差分析等操作，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強(qiáng)自我學(xué)習(xí)和研究的能力。二、 試驗(yàn)原理在現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)管理過(guò)程中，影響產(chǎn)品質(zhì)量、數(shù)量或銷(xiāo)量的因素往往很多。例如，農(nóng)作物的產(chǎn)量受作物的品種、施肥的多少及種類(lèi)等的影響；某種商品的銷(xiāo)量受商品價(jià)格、質(zhì)量、廣告等的影響。為此引入方差分析的方法。方差分析也是一種假設(shè)檢驗(yàn)，它是對(duì)全部樣本觀(guān)測(cè)值的變動(dòng)進(jìn)行分解，將某種控制因素下各組樣本觀(guān)測(cè)值之間可能存在的由該因素導(dǎo)致的系統(tǒng)性誤差與隨即誤差加以比較，據(jù)以推斷各組樣本之間是否存在顯著差異。若存在顯著差異，則說(shuō)明該因素對(duì)各總體的影響是顯著的。方差分析有3個(gè)基本的概念：觀(guān)測(cè)變量、因素和水平。觀(guān)測(cè)變量是進(jìn)行方差分析所研究的對(duì)象；因素是影響觀(guān)測(cè)變量變化的客觀(guān)或人為條件；因素的不同類(lèi)別或不通取值則稱(chēng)為因素的不同水平。在上面的例子中，農(nóng)作物的產(chǎn)量和商品的銷(xiāo)量就是觀(guān)測(cè)變量，作物的品種、施肥種類(lèi)、商品價(jià)格、廣告等就是因素。在方差分析中，因素常常是某一個(gè)或多個(gè)離散型的分類(lèi)變量。根據(jù)觀(guān)測(cè)變量的個(gè)數(shù)，可將方差分析分為單變量方差分析和多變量方差分析；根據(jù)因素個(gè)數(shù)，可分為單因素方差分析和多因素方差分析。在SPSS中，有One—wayANOVA（單變量一單因素方差分析）、GLMUnivariate（單變量多因素方差分析）；GLMMultivariate（多變量多因素方差分析），不同的方差分析方法適用于不同的實(shí)際情況。本節(jié)僅練習(xí)最為常用的單因素單變量方差分析。三、 試驗(yàn)演示內(nèi)容與步驟單因素方差分析也稱(chēng)一維方差分析，對(duì)兩組以上的均值加以比較。檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)分析變量由因素各水平分組的均值之間的差異是否有統(tǒng)計(jì)意義。并可以進(jìn)行兩兩組間均值的比較，稱(chēng)作組間均值的多重比較。主要SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)米用One-wayANOVA過(guò)程。采用One-wayANOVA過(guò)程要求：因變量屬于正態(tài)分布總體，若因變量的分布明顯是非正態(tài)，應(yīng)該用非參數(shù)分析過(guò)程。若對(duì)被觀(guān)測(cè)對(duì)象的試驗(yàn)不是隨機(jī)分組的，而是進(jìn)行的重復(fù)測(cè)量形成幾個(gè)彼此不獨(dú)立的變量，應(yīng)該用RepeatedMeasure菜單項(xiàng)，進(jìn)行重復(fù)測(cè)量方差分析，條件滿(mǎn)足時(shí)，還可以進(jìn)行趨勢(shì)分析。假設(shè)某汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商為了研究東部、西部和中部地區(qū)市場(chǎng)上汽車(chē)的銷(xiāo)量是否存在顯著差異，在每個(gè)地區(qū)隨機(jī)抽取幾個(gè)城市進(jìn)行調(diào)查統(tǒng)計(jì)，調(diào)查數(shù)據(jù)放置于數(shù)據(jù)文件“汽車(chē)銷(xiāo)量調(diào)查.sav”中。在SPSS中試驗(yàn)該檢驗(yàn)的步驟如下：步驟1：選擇菜單【分析】一【比較均值】一【單因素方差分析】，依次將觀(guān)測(cè)變量銷(xiāo)量移入因變量列表框，將因素變量地區(qū)移入因子列表框。圖One-WayANOVA對(duì)話(huà)框單擊兩兩比較按鈕，如圖，該對(duì)話(huà)框用于進(jìn)行多重比較檢驗(yàn)，即各因素水平下觀(guān)測(cè)變量均值的兩兩比較。方差分析的原假設(shè)是各個(gè)因素水平下的觀(guān)測(cè)變量均值都相等，備擇假設(shè)是各均值不完全相等。假如一次方差分析的結(jié)果是拒絕原假設(shè)，我們只能判斷各觀(guān)測(cè)變量均值不完全相等，卻不能得出各均值完全不相等的結(jié)論。各因素水平下觀(guān)測(cè)變量均值的更為細(xì)致的比較就需要用多重比較檢驗(yàn)。圖兩兩比較對(duì)話(huà)框假定方差齊性選項(xiàng)欄中給出了在觀(guān)測(cè)變量滿(mǎn)足不同因素水平下的方差齊性條件下的多種檢驗(yàn)方法。這里選擇最常用的LSD檢驗(yàn)法；未假定方差齊性選項(xiàng)欄中給出了在觀(guān)測(cè)變量不滿(mǎn)足方差齊性條件下的多種檢驗(yàn)方法。這里選擇Tamhane?sT2檢驗(yàn)法；Significancelevel輸入框中用于輸入多重比較檢驗(yàn)的顯示性水平，默認(rèn)為5%。單擊選項(xiàng)按鈕，彈出options子對(duì)話(huà)框，如圖所示。在對(duì)話(huà)框中選中描述性復(fù)選框，輸出不同因素水平下觀(guān)測(cè)變量的描述統(tǒng)計(jì)量；選擇方差同質(zhì)性檢驗(yàn)復(fù)選框，輸出方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果；選中均值圖復(fù)選框，輸出不同因素水平下觀(guān)測(cè)變量的均值直線(xiàn)圖。在主對(duì)話(huà)框中點(diǎn)擊。k按鈕，可以得到單因素分析的結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果分析：表給出了不同地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量的基本描述統(tǒng)計(jì)量以及95%的置信區(qū)間。SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)NMeanStd.DeviationStd.Error95%ConfidenceIntervalforMeanMinimumMaximumLowerUpperBoundBound西10120194中9135198東7145224Total26120224銷(xiāo)量表給出了Levene方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看到，Levene統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值大于，所以得到不同地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量滿(mǎn)足方差齊性的結(jié)論。表各地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量方差齊性檢驗(yàn)表TestofHomogeneityofVariances圖選項(xiàng)子對(duì)話(huà)框表各個(gè)地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量描述統(tǒng)計(jì)量DescriptivesLevene統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P圖選項(xiàng)子對(duì)話(huà)框表各個(gè)地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量描述統(tǒng)計(jì)量DescriptivesLevene統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值大于，所以得到不同地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量滿(mǎn)足方差齊性的LeveneStatisticdf1df2Sig.2 23 .302表是單因素方差分析，輸出的方差分析表解釋如下：總離差SST=，組間平方和SSR=，組內(nèi)平方和或殘差平方和SSE=，相應(yīng)的自由度分別為25,2,23；組間均方差MSR=，組內(nèi)均方差，F(xiàn)=，由于p=＜說(shuō)明在。=顯著性水平下，F(xiàn)檢驗(yàn)是顯著的。即認(rèn)為各個(gè)地區(qū)的汽車(chē)銷(xiāo)量并不完全相同。表單因素方差分析結(jié)果ANOVA銷(xiāo)量SumofSquaresdfMeanSquareFSig.BetweenGroupsWithinGroupsTotal22325.013表多重比較檢驗(yàn)結(jié)果MultipleComparisonsDependentVariable:銷(xiāo)量(J)地區(qū)MeanDiffere

nce(I-J)Std.ErrorSig.95%ConfidenceIntervalLower UpperBound Bound747848949646ooolol9593531Xoo747848949646ooolol9593531Xoo中東西東西中中東西東西中LSD西中東Tamhan西e中東SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)*Themeandifferenceissignificantatthe.05level.如前所述，拒絕單因素方差分析原假設(shè)并不能得出各地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量均值完全不等的結(jié)論。各地區(qū)銷(xiāo)量均值的兩兩比較要看表所示的多重比較檢驗(yàn)結(jié)果。表中上半部分為L(zhǎng)SD檢驗(yàn)結(jié)果，下半部分為T(mén)amhane檢驗(yàn)結(jié)果。由于方差滿(mǎn)足齊性，所以這里應(yīng)該看LSD檢驗(yàn)結(jié)果。表中的Meandifference列給出了不同地區(qū)汽車(chē)銷(xiāo)量的平均值之差。其中后面帶“*”號(hào)的表示銷(xiāo)量有顯著差異，沒(méi)有帶“*”號(hào)的表示沒(méi)有顯著差異。可以看出，東部和西部汽車(chē)銷(xiāo)量存在顯著差異，而中部與東部、中部與西部汽車(chē)銷(xiāo)量并沒(méi)有什么顯著差異。這一結(jié)論也可以從表中Sig列給出的p值大小得到印證。四、備擇試驗(yàn)1.用SPSS進(jìn)行單因素方差分析。某個(gè)年級(jí)有三個(gè)小班，他們進(jìn)行了一次數(shù)據(jù)考試，現(xiàn)從各班隨機(jī)地抽取了一些學(xué)生，記錄其成績(jī)?nèi)绫怼Ｔ紨?shù)據(jù)文件保存為“數(shù)學(xué)考試成績(jī).sav”。試在顯著性水平下檢驗(yàn)各班級(jí)的平均分?jǐn)?shù)有無(wú)顯著差異。I數(shù)學(xué)考試成績(jī)表IIIII7366887768418960783179598245487856684393916291538036517671797377859671157879748087757687568597892.某學(xué)校給3組學(xué)生以3種不同方式輔導(dǎo)學(xué)習(xí)，一個(gè)學(xué)期后，學(xué)生獨(dú)立思考水平提高的成績(jī)?nèi)绫硭?。學(xué)生獨(dú)立思考水平提高的成績(jī)方式137424243414245464140方式249484848474546474849方式333333532313534323233問(wèn)：該數(shù)據(jù)中的因變量是什么因素乂是什么如何建立數(shù)據(jù)文件對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，檢驗(yàn)3種方式的影響是否存在顯著差異試驗(yàn)5：相關(guān)分析與回歸分析一、 試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與要求本試驗(yàn)項(xiàng)目的目的是學(xué)習(xí)并使用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析，具體包括：皮爾遜pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算與分析學(xué)會(huì)在SPSS上實(shí)現(xiàn)一元及多元回歸模型的計(jì)算與檢驗(yàn)。學(xué)會(huì)回歸模型的散點(diǎn)圖與樣本方程圖形。學(xué)會(huì)對(duì)所計(jì)算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析說(shuō)明。要求試驗(yàn)前，了解回歸分析的如下內(nèi)容。參數(shù)a、8的估計(jì)回歸模型的檢驗(yàn)方法：回歸系數(shù)8的顯著性檢驗(yàn)(t一檢驗(yàn))；回歸方程顯著性檢驗(yàn)(F—檢驗(yàn))。二、 試驗(yàn)原理相關(guān)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理相關(guān)分析使用某個(gè)指標(biāo)來(lái)表明現(xiàn)象之間相互依存關(guān)系的密切程度。用來(lái)測(cè)度簡(jiǎn)單線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系的系數(shù)是Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)?；貧w分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理相關(guān)關(guān)系不等于因果關(guān)系，要明確因果關(guān)系必須借助于回歸分析?；貧w分析是研究?jī)蓚€(gè)變量或多個(gè)變量之間因果關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。其基本思想是，在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上，對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)或多個(gè)變量之間數(shù)量變化的一般關(guān)系進(jìn)行測(cè)定，確立一個(gè)合適的數(shù)據(jù)模型，以便從一個(gè)已知量推斷另一個(gè)未知量?；貧w分析的主要任務(wù)就是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)估計(jì)參數(shù)，建立回歸模型，對(duì)參數(shù)和模型進(jìn)行檢驗(yàn)和判斷，并進(jìn)行預(yù)測(cè)等。線(xiàn)性回歸數(shù)學(xué)模型如下：y=60,P1%,P2%2,…,PkXki在模型中，回歸系數(shù)是未知的，可以在已有樣本的基礎(chǔ)上，使用最小二乘法對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，得到如下的樣本回歸函數(shù)：y=6,6x,6x 6x,ei0 1i1 2i2 kiki回歸模型中的參數(shù)估計(jì)出來(lái)之后，還必須對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)。如果通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型有缺陷，則必須回到模型的設(shè)定階段或參數(shù)估計(jì)階段，重新選擇被解SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)釋變量和解釋變量及其函數(shù)形式，或者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理之后再次估計(jì)參數(shù)?；貧w模型的檢驗(yàn)包括一級(jí)檢驗(yàn)和二級(jí)檢驗(yàn)。一級(jí)檢驗(yàn)乂叫統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，它是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣理論來(lái)檢驗(yàn)樣本回歸方程的可靠性，具體乂可以分為擬和優(yōu)度評(píng)價(jià)和顯著性檢驗(yàn)；二級(jí)檢驗(yàn)乂稱(chēng)為經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn)，它是對(duì)線(xiàn)性回歸模型的假定條件能否得到滿(mǎn)足進(jìn)行檢驗(yàn)，具體包括序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)等。三、試驗(yàn)演示內(nèi)容與步驟1.連續(xù)變量簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)的計(jì)算與分析在上市公司財(cái)務(wù)分析中，常常利用資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、每股凈收益和托賓Q值4個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效。本試驗(yàn)利用SPSS對(duì)這4個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。操作步驟與過(guò)程：打開(kāi)數(shù)據(jù)文件“上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（連續(xù)變量相關(guān)分析）.sav”，依次選擇“【分析】一【相關(guān)】一【雙變量】”打開(kāi)對(duì)話(huà)框如圖，將待分析的4個(gè)指標(biāo)移入右邊的變量列表框內(nèi)。其他均可選擇默認(rèn)項(xiàng)，單擊ok提交系統(tǒng)運(yùn)行。結(jié)果分析:圖BivariateCorrelations對(duì)話(huà)框表給出了Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，相關(guān)檢驗(yàn)t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值。相關(guān)系數(shù)右上角有兩個(gè)星號(hào)表示相關(guān)系數(shù)在的顯著性水平下顯著。從表中可以看出，每股收益、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率3個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)都在以上，對(duì)應(yīng)的p值都接近0,表示3個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，而托賓Q值與其他3個(gè)變量之間的相關(guān)性較弱。表Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)分析Correlations每股收益率凈資產(chǎn)收益率資產(chǎn)收益率托賓Q值每股收益率Pearson1.877(*.824(**)Correlation*)Sig.(2-tailed)?.000.000.199N315315315315凈資產(chǎn)收益率PearsonCorrelation.877(**)1.808(**)Sig.(2-tailed).000?.000.983N315315315315資產(chǎn)收益率Pearson.824(**).808(*1.011Correlation*)Sig.(2-tailed).000.000?.849N315315315315托賓Q值PearsonCorrelation.0111Sig.(2-tailed).199.983.849?N315315315315**Correlationissignificantatthelevel(2-tailed).2.一元線(xiàn)性回歸分析實(shí)例分析：家庭住房支出與年收入的回歸模型在這個(gè)例子里，考慮家庭年收入對(duì)住房支出的影響，建立的模型如下:y?a+^xi+&i i其中，yi是住房支出，xi是年收入

線(xiàn)性回歸分析的基本步驟及結(jié)果分析：繪制散點(diǎn)圖打開(kāi)數(shù)據(jù)文件，選擇【圖形】-【舊對(duì)話(huà)框】-【散點(diǎn)/選擇簡(jiǎn)單分布，單擊定義，打開(kāi)子對(duì)話(huà)框，選擇X變量和Y變量，如圖所示。單擊ok提交系統(tǒng)運(yùn)行，結(jié)果見(jiàn)圖所示。圖SimpleScatterplot子對(duì)話(huà)框從圖上可直觀(guān)地看出住房支出與年收入之間存在線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)SPSS應(yīng)用軟件試驗(yàn)指導(dǎo)手冊(cè)5.0Q-住房海千京4.00-3.00-2.00-1.00-6.00 8.M1O.OD12DO5.0Q-住房海千京4.00-3.00-2.00-1.00-6.00 8.M1O.OD12DO14.0016.0D16.0020.00住房支出(千美元)年收入(千美元)住房支出(千美Pearson元) CorrelationSig.(2-tailed)N年收入(千美元)PearsonCorrelationSig.(2-tailed)N1?20.966(**).00020.966(**).000201?20年收入(千美元)圖散點(diǎn)圖簡(jiǎn)單相關(guān)分析選擇【分析】一＞【相關(guān)】一＞【雙變量】，打開(kāi)對(duì)話(huà)框，將變量“住房支出”與“年收入”移入variables列表框，點(diǎn)擊ok運(yùn)行，結(jié)果如表所示。表住房支出與年收入相關(guān)系數(shù)表

Correlations**Correlationissignificantatthelevel(2-tailed).從表中可得到兩變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為，雙尾檢驗(yàn)概率p值尾＜,故變量之間顯著相關(guān)。根據(jù)住房支出與年收入之間的散點(diǎn)圖與相關(guān)分析顯示，住房支出與年收入之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。在此前提下進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析，建立一元線(xiàn)性回歸方程。線(xiàn)性回歸分析

步驟1：選擇菜單【分析】一＞【回歸】一【線(xiàn)性】”，打開(kāi)LinearR