《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》實(shí)驗(yàn)大綱

《計(jì)算機(jī)應(yīng)用（A）》（課內(nèi)實(shí)驗(yàn)）實(shí)驗(yàn)大綱

課程名稱：計(jì)算機(jī)應(yīng)用（A）

實(shí)驗(yàn)總學(xué)時(shí)數(shù)：20學(xué)時(shí)

適用專業(yè)：工業(yè)工程

承擔(dān)實(shí)驗(yàn)室：機(jī)電工程學(xué)院

（一）實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的和要求

1、實(shí)驗(yàn)教學(xué)的目的

本課程從加強(qiáng)基礎(chǔ)、培養(yǎng)學(xué)生動(dòng)手能力、提高素質(zhì)的教學(xué)目標(biāo)出發(fā)，建立一

個(gè)科學(xué)的、合理的統(tǒng)計(jì)分析與SPSS的應(yīng)用這一實(shí)驗(yàn)教學(xué)課程體系。使學(xué)生通過(guò)本

課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)，不只是加深理解和鞏固所學(xué)理論知識(shí)，而一目更能切實(shí)掌握各種統(tǒng)

計(jì)分析方法在統(tǒng)計(jì)軟件SPSS中的實(shí)現(xiàn)，并能正確解釋SPSS的運(yùn)行結(jié)果。在實(shí)驗(yàn)

教學(xué)中，同時(shí)加強(qiáng)對(duì)學(xué)生進(jìn)行科學(xué)素質(zhì)和良好的實(shí)驗(yàn)室工作習(xí)慣的訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)

生的時(shí)間意識(shí)，為培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神和實(shí)踐能力的高素質(zhì)人才奠定良好的基礎(chǔ)。

2、實(shí)驗(yàn)教學(xué)的要求

（1）以各種統(tǒng)計(jì)分析方法的基本理論為基礎(chǔ)，深刻體會(huì)各種統(tǒng)計(jì)分析方法的

基本思想，并以統(tǒng)計(jì)軟件SPSS作為一種實(shí)現(xiàn)手段，熟悉各種統(tǒng)計(jì)分析方法在其中

的操作步驟，指導(dǎo)學(xué)生完成統(tǒng)計(jì)分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算過(guò)程。試圖建立一個(gè)實(shí)踐與理論

相結(jié)合，著重培養(yǎng)學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力為主的實(shí)驗(yàn)教學(xué)課程體系。

（2）在切實(shí)培養(yǎng)提高學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手能力的同時(shí)，在實(shí)踐中不斷培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立

思考、綜合分析、推理判斷的能力，科學(xué)思維能力和創(chuàng)新意識(shí)，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)

能力，鍛煉學(xué)生的學(xué)習(xí)方法，相互協(xié)作的團(tuán)隊(duì)精相。

3、實(shí)驗(yàn)教學(xué)的方法

（I）實(shí)驗(yàn)內(nèi)容的安排由簡(jiǎn)入深，從SPSS的重要作用及其基本操作出發(fā)，培

養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動(dòng)積極性。

（2）強(qiáng)調(diào)學(xué)生實(shí)驗(yàn)前的準(zhǔn)備工作，教師在實(shí)驗(yàn)課的上一周向?qū)W生布置下周實(shí)

驗(yàn)的內(nèi)容，讓學(xué)生有充分的時(shí)間準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)課內(nèi)容。

（3）課前對(duì)實(shí)驗(yàn)中的難點(diǎn)進(jìn)行演示，實(shí)驗(yàn)中對(duì)學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)，啟發(fā)學(xué)生的手

腦并用，培養(yǎng)學(xué)生通過(guò)實(shí)驗(yàn)獨(dú)立獲取知識(shí)和操作技能的能力，注重隨堂考查，點(diǎn)

評(píng)學(xué)生實(shí)驗(yàn)作品和實(shí)臉報(bào)告，不斷強(qiáng)化學(xué)生的動(dòng)手能力。

（4）指導(dǎo)學(xué)生利用各種途徑學(xué)習(xí)查閱資料，券合利用所學(xué)知識(shí)和技能，對(duì)現(xiàn)

實(shí)中碰到的問(wèn)題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析；勇于探索和實(shí)踐，發(fā)揚(yáng)團(tuán)隊(duì)精神，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)

新意識(shí)。

（5）采用現(xiàn)代教育技術(shù)輔助教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量、水平和效率。

（二）實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱和學(xué)時(shí)分配

本課程實(shí)驗(yàn)教學(xué)根據(jù)實(shí)驗(yàn)教學(xué)安排表具體安排，實(shí)驗(yàn)教學(xué)全學(xué)時(shí)共20學(xué)時(shí)。

序號(hào)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱學(xué)時(shí)數(shù)必/選開(kāi)

1實(shí)驗(yàn)一SPSS的圖形功能2必開(kāi)

2實(shí)驗(yàn)二SPSS的描述性統(tǒng)計(jì)分析和均值比較2必開(kāi)

3實(shí)臉三SPSS的方差分析2必開(kāi)

4實(shí)驗(yàn)四Excel均值比較和方差分析2必開(kāi)

5實(shí)驗(yàn)五SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)2必開(kāi)

6實(shí)驗(yàn)六SPSS相關(guān)性分析2必開(kāi)

7實(shí)驗(yàn)七SPSS回歸分析2必開(kāi)

8實(shí)驗(yàn)八Excel的相關(guān)性分析和回歸分析2必開(kāi)

9實(shí)驗(yàn)九SPSS多元統(tǒng)計(jì)分析2必開(kāi)

1()實(shí)驗(yàn)十SPSS應(yīng)用實(shí)例2必開(kāi)

合計(jì)20

（三）單項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的內(nèi)容和要求

實(shí)驗(yàn)一SPSS圖形功能

［目的要求］

利用SPSS繪制各種統(tǒng)計(jì)圖。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、直條圖（Bar過(guò)程）

2、線圖（Line過(guò)程）

3、區(qū)域圖（Area過(guò)程）

4、構(gòu)成圖（Pie過(guò)程）

5、高低區(qū)域圖（High-Low過(guò)程）

6、直條構(gòu)成線圖［Pareto過(guò)程）

7、質(zhì)量控制圖（Control過(guò)程）

8、箱圖（Boxplol過(guò)程）

9、均值相關(guān)區(qū)間圖（ErrorBar過(guò)程）

10、散點(diǎn)圖（Scatter過(guò)程）

11、直方圖（Histogram過(guò)程）

12、正態(tài)概率分布圖（NormalP-P過(guò)程）

13、正態(tài)概率單位分布圖（NormalQ-Q過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“GraphsfBar”過(guò)程，選擇復(fù)式直條圖“Clustered”，然后選擇變

量1,使之進(jìn)入“BarsRepresentn欄的"Othersummaryfunctionv選項(xiàng)的“Variable”

框，選擇變量2,使之進(jìn)入“CategoryAxis”框,并選擇變量3進(jìn)入"DefineClusters

by”框，然后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制直條圖。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-Line”，選擇“Multiple”繪制多條線

圖，然后選擇變量1,使之進(jìn)入uLinesRepresentn欄的“Othersummaryfunction”

選項(xiàng)的“Variable”框，選擇變量2,使之進(jìn)入"CategoryAxis”框，選擇變量3,

使之進(jìn)入“DefineLinesby”框，最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制

線圖。

4、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-Area"，選擇堆積區(qū)域圖“Slacked”，

然后選擇變量1,使之進(jìn)入“AreasRepresenI”欄的“Olhersummaryfunction”選

項(xiàng)的“Variable”框，選擇變量2,使之進(jìn)入“CategoryAxis”框，選擇變量3,使

之進(jìn)入“DefineAreasby”框，最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制區(qū)

域圖。

5、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-Pie"，選擇變量1,使之進(jìn)入“Slices

RepresentM欄的°Othersummaryfunctionw選項(xiàng)的"Variable”框,選擇變量2,使

之進(jìn)入“DefineSlicesby”框，最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制構(gòu)

成圖。

6、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-*High-Low"，選擇“Simple

High-Low-Closen,然后選擇變量1進(jìn)入“BarsRepresent”欄的“Othersummary

functionv選項(xiàng)的"Variable”框；選擇變量2進(jìn)入"CategoryAxis”框，選擇變量3

進(jìn)入uDefineHigh-Low-Closebyw框,最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題,即完成

了繪制高低圖。

7、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs—Pareto"，選擇“Simple”，然后選擇

變量1進(jìn)入"Sumsofvariable”框，選擇變量2進(jìn)入"CalegoryAxis”框，最后在

“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制直條構(gòu)成線圖。

8、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Gniphs-Control”,選擇"X-Bar,R,s”控制圖，

然后選擇變量1,使之進(jìn)入wProcessMeasurement框，選擇變量2,使之進(jìn)入

uSubgroupsDefinedbyn框，并在"Charts”欄中選^X-Barandrangew項(xiàng)，輸出

均數(shù)控制圖和極差控制圖，最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制控制

圖。

9、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-Boxplot"，選擇簡(jiǎn)單箱圖“Simple”，

然后選擇變量1使之進(jìn)入“Variable”框，選擇變量2使之進(jìn)入“CategoryAxis”

框，即完成了繪制箱圖，

10、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單"GraphsErrorBarn,選擇"Clustered”（復(fù)式

均值相關(guān)區(qū)間圖），然后選擇變量1使之進(jìn)入“Variable”框，選擇變量2使之進(jìn)入

“CategoryAxis”框,選擇變量3使之進(jìn)入“DefineClustersby”框，并在"Bar

Represent”欄中選擇“Confidenceintervalformean”（繪出總體均值的可信區(qū)間），

輸入?yún)^(qū)間的百分?jǐn)?shù)。即完成了繪制箱圖，最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完

成了繪制均值相關(guān)區(qū)間圖。

11、在1的基礎(chǔ)上,選擇菜單“GraphsfScatter”選擇單層散點(diǎn)圖“Simple”，

然后選擇變量1使之進(jìn)入“YAxis”框，選擇變量2使之進(jìn)入“XAxis”框，選擇

變量3使之進(jìn)入“SeiMarkersby”框（指定變量3為散點(diǎn)標(biāo)志），最后在“Titles”

欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制散點(diǎn)圖。

12、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單"Data—WeighlCases”,選擇變量1使之進(jìn)入

uFrequencyVariablev框,選擇菜單“Graphs-*Histogram”,選擇變量2使之進(jìn)入

“Variable”框,最后在“Titles”欄輸入圖表標(biāo)題，即完成了繪制直方圖。

13、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs-NormalP-P”，選擇變量1,使之進(jìn)入

“Variable”框，然后選擇“Blom”方法計(jì)算預(yù)期正態(tài)概率值，即完成了繪制正態(tài)

概率分布圖。

14、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Graphs—NormalQ-Q”，選擇變量1,使之進(jìn)

入"Variable"框，然后選擇“B】om”方法推算預(yù)期正態(tài)概率單位值,即完成了繪制

正態(tài)概率單位分布圖。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)二描述性統(tǒng)計(jì)分析和均值比較

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析和進(jìn)行單樣本、兩獨(dú)立樣本以及成對(duì)樣本的均

值檢驗(yàn)。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、頻數(shù)分析（Frequencies過(guò)程）

2、描述性分析（Descriptives過(guò)程）

3、探索分析（Explore過(guò)程）

4、交叉列聯(lián)表分析（Crosstabs過(guò)程）

5、描述統(tǒng)計(jì)（Means過(guò)程）

6、單樣本T檢驗(yàn)（One-SampleTTest過(guò)程）

7、兩獨(dú)立樣木T檢瞼（Independent-SamplesTTesl過(guò)程）

8、配對(duì)樣本T檢驍（Paired?SamplesTTesl過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

一、描述性統(tǒng)計(jì)分析操作步躲

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“AnalyzefDescriptiveStatisticsfFrequencies”，選擇分析變量，

要輸出的統(tǒng)計(jì)量以及要繪制的統(tǒng)計(jì)圖，即完成了叛教分析。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefDescriptiveStatistics—Descriptives”,

選擇分析變量即完成了描述性分析。

4、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefDescriptiveStatistics—Explore”,選擇

Dependent變量和Factor變量，要輸出的統(tǒng)計(jì)量以及要繪制的統(tǒng)計(jì)圖，即完成了探

索分析。

5、在1的基礎(chǔ)上，首先對(duì)頻數(shù)變量的值進(jìn)行加權(quán)處理，再選擇菜單“Analyze

-*DescriptiveStatistics—Crosstabs”，選擇分組變量和分析變量，然后選擇卡方檢驗(yàn)，

定義列聯(lián)表單元格中需要計(jì)算的指標(biāo)，即完成了交叉列聯(lián)表分析。

二、均值比較操作步驟

6、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

7、選擇菜單“AnalyzefCompareMeans-Means"，選擇Dependenl變量和

Independent變量，設(shè)置輸出的描述統(tǒng)計(jì)量，即完成了描述統(tǒng)計(jì)。

8、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefCompareMeans-One-SampleTTest”，

選擇Test變量并輸入已知的均值，即完成了單樣本T檢驗(yàn)。

9、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze-CompareMcansfIndependent-samples

TTest",選擇Test變量和分組變量，即完成了兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)。

10、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefCompareMeansfPaired-samplesT

Test”項(xiàng)，選擇分析變量，即完成了成對(duì)樣本T檢驗(yàn)。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)三SPSS的方差分析

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、單因素方差分析（One-WayANOVA過(guò)程）

2、多因素方差分析（Univariate過(guò)程）

3、協(xié)方差分析（Univariate過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“Analyze-CompareMeans->One-wayANOVA"，選擇Dependent

變量和Faclor變量，選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法，然后定義相關(guān)統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)以

及缺失值處理方法，即完成了單因素方差分析。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze—>GeneralLinearModel—Univariale”，

選擇Dependent變量和FixedFactor（s）,然后選擇建立多因素方差分析的模型.并

設(shè)置多因素變量的各組差異比較，設(shè)置以圖形方式展現(xiàn)多因素之間是否存在交互

作用，設(shè)置均值多重比較類型，設(shè)置輸出到結(jié)果窗口的選項(xiàng)，即完成了多因素方

差分析。

4、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefGeneralLinearModelfUnivariale”,

選擇進(jìn)行協(xié)方差分析的變量以及建立多因素方差分析的模型，并設(shè)置多因素變量

的各組差異比較，設(shè)置以圖形方式展現(xiàn)多因素之間是否存在交互作用，設(shè)置均值

多重比較類型，設(shè)置輸出到結(jié)果窗口的選項(xiàng)，即完成了協(xié)方差分析。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)四Excel的均值比較和方差分析

［目的要求］

利用Excel進(jìn)行均值比較和方差分析。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、均值比較

2、方差分析

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、在Excel中編制數(shù)據(jù)表，輸入樣本數(shù)據(jù)；

2、在1的基礎(chǔ)上，在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡的“分析”組中，單擊“數(shù)據(jù)分析”，

彈出“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框后，在“分析工具”列表中選擇“t?檢驗(yàn)：雙樣本異方差

假設(shè)”選項(xiàng)，選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法，然后定義相關(guān)統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)以及缺失

值處理方法，即雙樣本I檢驗(yàn)。

3、在1的基礎(chǔ)上，在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡的“分析”組中，單擊“數(shù)據(jù)分析”，

彈出“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框后，在“分析工具”列表中選擇“方差分析：?jiǎn)我蛩胤?/p>

差分析”選項(xiàng)，選擇進(jìn)行各組間兩兩比較的方法，然后定義相關(guān)統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)以及缺

失值處理方法，即完成了單因素方差分析。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)五非參數(shù)檢驗(yàn)

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、卡方檢驗(yàn)（Chi-Square過(guò)程）

2、二項(xiàng)分布檢驗(yàn)［Binomial過(guò)程）

3、游程檢驗(yàn)（Runs過(guò)程）

4、單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)（1-SampleK-S過(guò)程）

5、兩獨(dú)立樣本比較（2IndependentSamples過(guò)程）

6、K獨(dú)立樣本比較（KIndependentSamples過(guò)程）

7、2相關(guān)樣本比較（2RelatedSamples過(guò)程）

8、K相關(guān)樣本比較（KRelatedSamples過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“DatafWeightCases"，選擇變量進(jìn)入“FrequencyVariable"框,

然后選擇菜單“Analyze—NonparametricTests—Chi-Square”,選擇變量進(jìn)入“Test

VariableList”框，即完成了卡方檢驗(yàn)。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze—NonparametricTests—BinomialTest”,

選擇變量進(jìn)入"TestVariableList”框,在"TestProportion”框中鍵入0.50,即完

成了二項(xiàng)分布檢驗(yàn)。

4、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefNonparametricTests—RunsTest”,然

后選擇變量進(jìn)入“TestVariableList”框，并輸入臨界割點(diǎn)，即完成了游程檢臉。

5、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefNonparamelricTesls-1-SampleK-S”,

選擇變量進(jìn)入“TestVariableLisi”框，并在''TestDistributionv框中選“Normal”

項(xiàng)，即完成了單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)。

6、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefNonparametricTesls-21ndependeni

Samples"，選擇變量進(jìn)入“TestVariableList”框，然后選擇分組變量并定義范圍，

在"TestType”框中選繹"Mann-WhitneyU”檢驗(yàn)方法，即完成了兩獨(dú)立樣本比

較。

7、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefNonparametricTestsfkIndependent

Samples"，選擇變量進(jìn)入"TestVariableList”框，然后選擇分組變量并定義范圍，

在“TestType”框中選擇Kruskal-WallisH"檢驗(yàn)方法，即完成了K獨(dú)立樣本比

較。

8、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefNonparametricTestsf2Related

Samples選擇兩個(gè)變量使之分別出現(xiàn)在“CurrentSelections”欄的“Variable1”

和“Variable2”，然后使它們進(jìn)入“TeslPair（s）Lisi”框。在“TeslType”框中選擇

“Wilcoxon”和“Sign”兩項(xiàng)，并選擇輸出的統(tǒng)計(jì)量，即完成了2相關(guān)樣本比較。

9、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze-NonparametricTests-kRelated

Samples"，選擇變量進(jìn)入“TestVariables”框,然后在“TestType”框中選擇“Friedman”

和“Kendal「sW”兩種檢驗(yàn)方法，并選擇輸出的統(tǒng)計(jì)量，即完成了K相關(guān)樣本比

較。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)六SPSS相關(guān)分析

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行相關(guān)分析、偏相關(guān)分析、距離分析。

［.實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、兩變量的相關(guān)分析（Bivariate過(guò)程）

2、偏相關(guān)分析（Partial過(guò)程）

3、距離分析（Distances過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“AnalyzefCorrelatefBivariate"，選擇要進(jìn)行相關(guān)分析的兩

個(gè)變量，并選擇Pearson相關(guān)系數(shù)（「），然后選擇對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)，選

擇要輸出的統(tǒng)計(jì)量，即完成了兩變量的相關(guān)分析。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze-*Correlate-Partial"，選擇控制變

量以及要進(jìn)行相關(guān)分析的兩個(gè)變量，然后選擇對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)，選擇

要輸出的統(tǒng)計(jì)量，即完成了偏相關(guān)分析。

4、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze-CorrelalefDislance”，選擇進(jìn)行

距離分析的變量，在“ComputeDistancesv框中選擇"Betweenvariables二作

變量之間的距離相關(guān)分析。在"Measure"欄中選擇"Similarities”相似性測(cè)距。

單擊“Measure”按鈕，選擇“Pearsoncorrelalion”為測(cè)量距離，即完成了距

離分析。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)七SPSS的回歸分析

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行線性回歸分析和曲線回歸。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1線性回歸分析(Linear過(guò)程)

2、曲線回歸(CurveEstimation過(guò)程)

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“AnalyzefRegression-*Linear”,分別選擇自變

量、因變量及Enter方法，然后選擇是否作變量的描述性統(tǒng)計(jì)、回歸方程應(yīng)變量的

可信區(qū)間估計(jì)等分析，卻完成了線性回歸分析。

3、在1的基礎(chǔ)上，選擇菜單“Analyze—Regression—CurveEstimation”，分別

選擇自變量和因變量，并選擇要擬合的模型，選中“Plotmodels”復(fù)選框以輸出曲

線擬合圖，選中“Predictedvalue”復(fù)選框，在原始數(shù)據(jù)文件中保存根據(jù)對(duì)教方程

求出的預(yù)測(cè)值，即完成了曲線回歸分析。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)八Excel的相關(guān)性分析和回歸分析

［目的要求］

利用Excel進(jìn)行相關(guān)性分析和回歸分析。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、相關(guān)性分析

2、回歸分析

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、在Excel中編制數(shù)據(jù)表，輸入樣本數(shù)據(jù)；

2、在1的基礎(chǔ)上，在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡的“分析”組中，單擊“數(shù)據(jù)分析”，

彈出“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框后，在“分析工具”列表中選擇“相關(guān)系數(shù)”選項(xiàng)，選

擇要進(jìn)行相關(guān)分析的兩個(gè)變量，并選擇Pearson相關(guān)系數(shù)（r），然后選擇對(duì)相關(guān)系

數(shù)進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)，選擇要輸出的統(tǒng)計(jì)量，即完成了兩變量的相關(guān)分析。

3、在1的基礎(chǔ)上，在“數(shù)據(jù)”選項(xiàng)卡的“分析”組中，單擊“數(shù)據(jù)分析”，

彈出“數(shù)據(jù)分析”對(duì)話框后，在“分析工具”列表中選擇“回歸”選項(xiàng)，分別選

擇自變量、因變量及Enter方法，然后選擇是否作變量的描述性統(tǒng)計(jì)、回歸方程應(yīng)

變量的可信區(qū)間估計(jì)等分析，即完成了線性回歸分析。

［實(shí)驗(yàn)軟件］

IBMSPSSStatistics19.0

實(shí)驗(yàn)九SPSS多元統(tǒng)計(jì)分析

［目的要求］

利用SPSS進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析、聚類分析和判別分析。

［實(shí)驗(yàn)內(nèi)容］

1、因子分析（Faclor過(guò)程）

2、系統(tǒng)聚類法（HierarchicalCluster過(guò)程）

3、快速聚類法（K-MeansCluster過(guò)程）

4、判別分析（Discriminant過(guò)程）

［實(shí)驗(yàn)步驟］

1、定義變量，建立數(shù)據(jù)文件并輸入數(shù)據(jù)。

2、選擇菜單“AnalyzefDataReductionfFactor”，選擇進(jìn)行分析的變量，

然后選擇輸出相關(guān)系數(shù)矩陣和KMOandBartlett