SPSS管理统计学作业

洪城水业2009-2013年日收盘价与大盘走势分析研究

--以上证A股洪城水业（600461）为例

（一）个股分析

本文我们将对洪城水业2009-2013年五年每日的收盘价为样本研究对象，将大盘走势用上证综合指数来表示。剔除离群值，画出图形，并进行数据分析。本文数据来源于国泰安数据库，利用EXCEL与进行分析。在我们所要分析的数据中，有时会出现个别测定值与其他数据相差甚远，这些数据被称为离群值。而离群值对统计分析会造成影响，造成参数估计的偏离，统计分布的错判，以及对统计方法的选择与结果解释都会造成一定的影响，从而得出错误的统计分析结论。常用的剔除离群值的方法有：（1）可依据常识和原理直接判断；（2）箱线图观察；（3）Z值观察。箱线图法剔除离群值相对精确，因此为提高数据的代表性我们选择此种方法去除离群值对样本的影响。如图：

图1-1

箱线图

图1-2

统计量

交易日期日收盘价

N

有效11921192

缺失00

图中的点为疑似异常点，相应的序号为245、246、247、256、258、259、260、265、

458、463、465、466、469、1177、1176代表异常点在各列对应的位置。将这些离群值去掉所得洪城水业历史五年从2009-2013年每日收盘价共1192个数据。图中横轴表示时间，纵轴表示日收盘价。从箱线图1-1中我们可以看出2010年日收盘价相对较高，而2011年全年股价的每日收盘价差异较大，并在这一年股价也达到了历史最高水平，相对前几年来说2012-2013股价变化平稳。

图1-3

交易日期

频率百分比有效百分比累积百分比

有效2009241 2010236 2011240 2012237 2013238合计1192

图1-3表示洪城水业2009-2013年日收盘价的频率分析图。

图1-4

2009-2013年洪城水业个股收盘价描述性分析

N极小

值

极大值均值标准差偏度峰度

统计量统计

量统计

量

统

计

量

标准

误

统计量统计

量

标准

误

统计

量

标准

误

2009241.09352.157.312 2010236.11298.158.554.316 2011240.23612.414.157.313 2012237.04368.67245.385.158.315 2013238.03709.57222.194.158.314

根据2009-2013年洪城水业个股收盘价描述性分析图可以看到5年历史日收盘价2009年为最低值,在2011年达到最大值，股价波动的最大差距为,反映股价5年间波动较大。2010年日收盘价均值为均高于其他年度，说明2010年洪城水业股票价格增长势头明显，可以给投资者带来更多投资回报。而2012年和2013年日收盘价的最小值分别为和，最大值为和，标准差分别为和，表明这两年股价变化平稳，相比以往年度有所下降。

图1-5

从图1-5日收盘价的直方图中可以看出2009-2013年洪城水业收盘价具有右偏趋势 ，不具备明显的正态分布。 图1-6

正态性检验

交易日期

Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk

统计量

df Sig. 统计量

df Sig.

日收盘价 2009 .067 241 .010 .973 241 .000 2010

.124 236 .000 .938 236 .000 2011

.274 240 .000 .801 240 .000 2012 .082 237 .001 .967 237 .000 2013

.068

238

.010

.989

238 .064

a. Lilliefors 显着水平修正

图中显示了按时间分为的5个分组的两种检验方法的正态性检验结果，包括各分组的统计量、自由度及显着性水平，以K-S 方法为例分析：2009-2013年洪城水业日收盘价其自由度sig.分别为、、、、明显小于，故应拒绝原假设，认为日收盘价分组中的数据不服从正态分布。 图1-7

M-估计器

交易日期

Huber 的 M-估

计器a

Tukey 的双权重

b

Hampel 的 M-估计器c Andrews 波d

日收盘价2009 2010 2011 2012 2013

a. 加权常量为 。

b. 加权常量为 。

c. 加权常量为 、 和

d. 加权常量为 *pi 。

图1-7中提供了四种估计方法，每种估计方法的加权量在表下方给出，对于有异常值或极端值的数据，M 均值估计有很好的稳定性，用M 估计值代替均值或中位数，结果更准确。根据样本值的权重不同，可以得到不同的估计量。从表中我们可以看到使用每一种方法的出来的估计量相差都不大，证明其稳定性较好。 图1-8

图1-9

根据图1-8和图1-9从上图中可以看出，分组中的数据日收盘价与直线的重合度不是很好，故不服从标准正态分布这与前面的正态检验表中的结果一致。

卡方检验分析：

案例处理摘要

案例

有效的缺失合计

N百分比N百分比N百分比

交易日期* 日收盘价1192%0%1192%

卡方检验

值df渐进Sig. (双侧)

Pearson 卡方2676.000

似然比2676.000

有效案例中的N1192

a. 3350 单元格%) 的期望计数少于5。最小期望计数为.20。

表1-11中显示行、列变量通过卡方检验给出的独立性检验结果。共使用了三种检验方法。上表各种检验方法显着水平sig.都远远小于，所以有理由拒绝实验准备与评价结果是独立的假设，即认为日收盘价这个评价指标和时间是相关的。

（二）大盘走势分析

研究大盘走势选用上证综合指数进行统计分析，选取2009-2013年5年每日收盘指数共1211个数据，同样利用箱线图法剔除离群值，根据离群值的判别法大盘综合指数2009-2010年数据分布较为合理不存在大于倍四分位数间距的数值，故无需剔除离群值。如图：

图2-1

2009-2013年上证综合指数箱线图

日期

频率百分比有效百分比累积百分比

有效2009244 2010242 2011244 2012243 2013238合计1211

图2-4

2009-2013年上证综合指数描述性分析

N 极小值极大值均值标准差偏度峰度

统计量统计

量统计

量

统计

量

标准

误

统计量统计

量

标准

误

统计

量

标准

误

2009244.156.310 2010242.156.312 2011244.156.310 2012243.072.156.311 2013248.158.314

从图2-1到图2-4中可以看出上证综合指数2009年的收盘指数变动幅度较大，且达到最大值，极小值为，两者差值为，均高于其他年度，这与洪城水业2009年个股收盘价走势相吻合。2010年收盘指数均值统计量达,5年中的最大值，反映出2010年股市走势相对较好。而2012年和2013年上证综指的收盘指数最小值分别和，最大值分别为和，均值分别为和，说明相比往年股市有疲软现象且这两年大盘走势相对稳定。这又和我们分析的个股走势不谋而合。

正态性检验

日期Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk

统计量df Sig.统计量df Sig.

收盘指数2009.100244.000.946244.000 2010.121242.000.957242.000 2011.094244.000.959244.000 2012.107243.000.945243.000 2013.064238.018.985238.014

a. Lilliefors 显着水平修正

组的统计量、自由度及显着性水平，以K-S方法为例分析：2009-2013年上证综指其自由度sig.分别为、、、、明显小于，故应拒绝原假设，认为日收盘价分组中的数据不服从正态分布。

图2-6

从图2-6上证综合收盘指数的直方图中可以看出2009-2013年收盘指数具有右偏趋势，

不具备明显的正态分布。

图2-7

图2-8

根据图2-7和图2-8从上图中可以看出，分组中的数据日收盘指数与直线的重合度不是很好，故不服从标准正态分布这与前面的正态检验表中的结果一致。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：

教育统计学与SPSS课后作业答案祥解题目

教育统计学课后作业 一、P118 1 题目：10位大一学生平均每周所花的学习时间与他们的期末考试成绩见表6-17.试问： （1）学习时间与考试成绩之间是否相关？ （2）比较两组数据谁的差异程度大一些？ （3）比较学生2与学生9的期末考试测验成绩。 表6-17 学习时间与期末考试成绩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 学习时间考试成绩40 58 43 73 18 56 10 47 25 58 33 54 27 45 17 32 30 68 47 69 解题步骤： （1）第一步：定义变量：“xuexishijian”、“xuexichengji”后，输入数据.如下图： 1

第二步：单击选择“分析(Analyze)”中的“相关(Correlate)”中的“双变量(Bivariate Correlations)”， 将上图中的“xuexishijian”和“xuexichengji”添加到右边变量框中，如下图： 第三步：点击“确定“后，输出结果如下图： 第四步：分析结果

3 由上图可知：学习时间与学习成绩之间的pearson 相关系数为0.714，p （双侧）为0.20。自由度 df=10-2=8时，查“皮尔逊积差相关系数显著临界值表”知：r 0.05= 0.623 ； r 0.01=0.765。 因为0.765 > 0.714 >0.623，所以在0.05水平上学习时间和学习成绩是相关显著的。 （2）SPSS 软件分析结果如下图： 由上图可知：学习时间标准差和平均值为：S 1=12.037 ?X 1= 29.00 ；学习时间标准差和平均值为：S 2=12.437?X 2=56.00 根据差异系数公式可知： 学习时间差异系数为：%100?=X S CV S =12.037/29.00×100%=41.51% 学习成绩差异系数为：%100?= X S CV S =12.437/56.00×100%=22.27% 有上述结果可知学习时间差异程度大于学习成绩差异程度。 （4） 把学生2和学生9的期末考试成绩转化成标准分数： Z 2=(X -?X) /S= (73—56)/12.437=1.367 Z 9=(X-?X)/S=(68—56)/12.437=0.965 由上计算可知：学生2期末考试测验成绩优于学生9的期末考试测验成绩。 二、P119 2 题目：某班数学的平均成绩为90，标准差10；化学的平均分为85，标准差为8；物理的平均分为79，标准差为15.某生这三科成绩分别为95,80,80.试问 （1） 该生在哪一学科上突出一些？ （2） 该班三科成绩的差异度如何？有无学习分化现象？ （3） 该生的学期分数是多少？ （4） 三科的总平均和总标准差是多少？ 解题步骤：

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级XXX 班姓名XXX 学号XXX ____________ 1. 2. 考试时间为100分钟； 3. 每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav ；学生成绩二.sav。要求： （1）将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav ”与“学生成绩二.sav ”合并，并保存为“成绩.sav. ” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav ”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量（包括平均成绩、标准差等）。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优（X > 85），良（75 < X < 84）,中（X < 74），并对优良中的人数进行统计

分析: (2) 描述统计量

性别：rj sxcj 11391.0090.0061.00242.0D 1.00 r 214女91.0090.0061 Q0242,00 1.D0 31女95.0079.0065.00239.03200匸4Q女95.0079.0065 00239.00 2.D0 53立92.00B4.0062.00230.00200 S 4 女92.0084.0062 00238.00 2.00 79女眨00S2.0062.00236.00200 310女92.0002.0062 0023G.OO 2 DO 95男39.00S5.0D69 00233.03 1.00 10E男39.0085.0059 00233.00 1.00 1111立9U.OO SO.OO60.00230.0J200「1212女90.0080.0060 00230.00 2.00 1319立眨0075.0062.00229.03200 20女92.0076.00G2 00229.00 2 DO 1 1516男SB.00B2.0053.00220.03200 15男38.0077.0068 00223.00200 1 1717女91.0071.00 61 00223.00 3.00 女91.0071.0061 00223.03 3.00 1016 1 19 1女89.0067.0059 00215.00 3.00 202女39.0067.0069 00215.0J 3. DO 注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1良为2中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%良的同学有12人，占总人数的60%中的同学有4人，占总人数的40% 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进 行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调 查.exe ”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查.Sav ”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：

SPSS大作业-环境保护

当代大学生对全球气候变化 认知程度的研究 摘要：随着我国经济建设的飞速发展,人们向大自然排放的有害物质与日俱增,环境问题日益严重。环境污染问题不仅影响我国人民的生存环境和生存质量,也危害人民的身体健康,在环境污染中城市环境污染已经成为制约社会发展的重要问题。本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷，采用SPSS statistics软件分析采样数据，得到频率表以及考虑性别的交叉表。本文考虑性别、城乡等差异，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究当代大学生对环境污染问题认知程度的差异。 关键字：性别；气候变化；差异；SPSS 一、研究背景 我国改革开放30多年的经济发展迅速，主要是以粗放式发展为主要模式。由此而带来的就是高增长、高能耗、高排放的三高企业，我国是发展中国家，在经济发展的过程中，政府对环境破坏的监管不力，睁一眼闭一眼，所以我国改革开放30年快速发展以牺牲能源、破坏环境为代价的，尤其我国的经济发展又极不平衡，主要是以城市主力军，这样城市的环境恶化就很严重。同样，农村人口环境保护意识淡薄，农村环境恶化也不可小觑，我国高速发展的近几十年来，环境的恶化程度逐年增加，应该引起政府环保部门的重视。 环境污染对人们的生活影响越来越严重，我们现在出门看到的最打眼的一景就是戴口罩的人越来越多，人们越来越感受到空气污染对

自己身心健康的威胁，据统计，世界儿童死亡80%是由于空气污染导致的，这个数字让人触目惊心。 环境污染很大因素是由于企业恣意排放污染物，但在日常生活中，民众的环保意识与环保行为对生活污染——尤其是随处可见的污染——有较大的影响。性别、年龄等不同，对气候变化认知程度也会存在差异。本文考虑到男女性别的差异、城乡区别，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究不同性别对环境污染问题认知程度的差异。 二、研究方法及样本描述 （一）研究方法 本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷调查的方法，与2014年5月在西安交通大学进行问卷调查。调查面向西安交大本科生以及研究生，最终获得有效问卷431份。 （二）样本特征描述 431位被访者中，女性209位，占48.5%；男性222位，占51.5%。如图1所示，样本主要来自大一、大二以及大三群体，总共381位，占88.4%；大四毕业生以及研究生占11.6%。被访者所读专业性质也有较大差别，文科生178位，占41.3%；工科生人数122位，占28.3%；理科生108位，占比25.1%，如表1所示。

spss作业15-17

CHAPTER 15 西北研究院蔡嘉驰131246 15.4 (i) What we choose is part of u t. Then gMIN t and u t are correlated, which causes OLS to be biased and inconsistent. (ii) I think it is uncorrelate because gGDP t controls for the overall performance of the U.S. economy. (iii) The change of U.S. minimum may someway change the state minimum and vice versa. If the state minimum is always the U.S. minimum, then gMIN t is exogenous in this equation and we would just use OLS. 15.7 (i) Because students that would do better anyway are also more likely to attend a choice school. (ii) Since u1 does not contain income, random assignment of grants within income class means that grant designation is not correlated with unobservables such as student ability, motivation, and family support. (iii) The reduced form is choice= π0 + π1faminc + π2grant + v2, and we need π2≠ 0. (iv) The reduced form for score is just a linear function of the exogenous variables: score= α0 + α1faminc + α2grant + v1. This equation allows us to directly estimate the effect of increasing the grant amount on the test score, holding family income fixed.So it is useful. C15.1 (i) The regression of log(wage) on sibs gives

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

教育统计学与SPSS名解总结

第一章导论（阅览前必读：书上每个章节后的名解我全都列出来了，黑色字体的都是书上原文，量多，但有些不重要的名解没必要背，你挑着背不要被吓到。绿色是章节题目，红色的就是我的一些说明、补充、吐槽，一个人打字很无聊啊有木有！一直自言自语啊有木有！并非书上的名词解释，看看就好，可删。这段紫色的也删了哈。接下来……正文，走你！） 统计学（statistics）：即研究统计原理与方法的科学。 教育统计学（educational statistics）：是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料，如何根据这些资料所传递的信息，进行数学推论，找出客观规律的一门学科。简言之，教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。 描述统计（descriptiive statistics）：是实验或调查所获得的数据加以整理（如制表、绘图），并计算其各种代表量数（如集中量数、差异量数、相关量数等），其基本思想是平均。 Or：是研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质的一种统计方法。 推断统计（inferencial statistics）：又称抽样统计，它是根据对部分个体进行观测所得到的信息，通过概括性的分析、论证，在一定可靠程度上去推测相应的团体。 Or：是研究如何通过局部数据所提供的信息，运用概率的理论进行分析论证，在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。这是统计学中的主要内容。 实验设计（experimental statistics）：是研究如何更加合理、有效的获得观测资料，如何更正确、更经济、更有效的达到实验目的，以揭示实验中各种变量关系的实验计划。 Or：实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系，在实验之前所制定的实验计划，称为实验设计。他是研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 统计常态法则：从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本，差不多可以保持总体的特征。 小数永存法则：从总体中抽取的第一个样本中所表现的特性，在其他样本中也会存在。 大量惰性原则：某一事物的某一性质或状态，在反复观察或试验中是保持不变的。 有效数字：是指能影响测量准确性的数字。 随机变量（random variable）：在统计学中把在取值之前不能预料到取什么值的量称为变量（随机变量）。 数据（data）：如果一旦某个数值被取定了，成这个数值为随机变量的一个观察值，即数据。 总体（population）：指客观存在的，并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体，即具有某一特性的一类事物的全体，又叫母体或全域。 个体（individual）: 构成总体的基本单位或单元，又称元素或个案。 样本（sample）：从总体中抽取的一部分个体。 参数（parameter）：表示总体特征的量数。 统计量（statistic）：是直接从样本计算出的量数，代表样本的特征。

spss期末作业

吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616

1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中

单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：

从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。

条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：

分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示

SPSS期末考试整理

●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习标准答案(第2章)

《统计分析与SPSＳ的应用（第五版)》（薛薇) 课后练习答案 第2章SＰSS数据文件的建立和管理 １、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？ SＰSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 ●原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的 统计指标。 ●计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总 后的数据。 ２、什么是SＰSS的个案？什么SPSＳ的变量? 个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量:数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPＳS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强ＳPSS统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？ 默认的变量名:VAR---－--；默认的变量类型：数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 ４、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料? 产品类型体重变化情况 明显减轻无明显变化 第一种产品2７１９ 第二种产品20 33 问:在SＰＳS中应如何组织该数据? 数据文件如图所示: ５、什么是SＰSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSＳ中指定用户缺失值? 缺失值分为用户缺失值(User Missing Valuｅ）和系统缺失值（Ｓｙstｅm Ｍiｓｓing

Ｖaｌue）。用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“０”、“9”、“9９”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。如何在ＳＰSS中指定变量的计算尺度？ 变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度)以及定类型（性别)。在变量视图中定义。 ７、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Eｘｃel中，文件名为“居民储蓄调查数据．ｘｌs”。该数据的第一行是变量名，格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSＳ数据文件，并在SＰSＳ中指定其变量名标签和变量值标签。(该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分) 【文件(F)】→【打开（O)】→【数据(A)】→文件类型选“Ｅｘceｌ(＊.xｌｓ,…)”,文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”,在“范围” 中输入“A１：Q２８3”→【确定】→在“变量视图”窗口，调整Ａ1变量的宽度,输入变量名标签和变量值标签→在主菜单窗口选定【文件（F)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“saｖ”，文件名为“居民储蓄调查数据”→【保存】. ８、现有股民投资状况调查的文本数据，文件名为“股民投资数据．txt”。其中各变量的含义和编码见文件“股民投资数据.xls”。请将该文本数据读入ＳＰSS，并定义变量名标签和变量值标签。其中各变量取值为9的均为用户缺失值，请加以定义说明。（注：本调查问卷中涉及多选项问题,以及多选项问题的编码等，可先忽略。） 【文件(Ｆ)】→【打开文本数据(D)】→【数据（A)】→文件类型选“Text（＊.txt,…)”，文件名选“股民投资数据.ｔxｔ”，【打开】→在“您的文本文件与预定义的格式匹配吗？”中选“否”，【下一步】→在“变量名称是否包括在文件的顶部”中选“是”,【下一步】→在“第一个数据个案从哪个行号开始”中输入“2”,其他默认,【下一步】→【下一步】→在“数据格式”中输入“字符串”,接着在弹出的窗口输入“4”，【下一步】→默认各选项,【完成】→在主菜单窗口选定【文件(Ｆ)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“sav”，文件名为“股民投资数据”→【保存】.

spss课后作业答案

SPSS课后作业 第一章 1-1、spss的运行方式有几种？分别是什么？ 答：SPSS的运行方式有三种，分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。1-2、SPSS中“DataView”所对应的表格与一般的电子处理软件有什么区别？ 答：与一般电子表格处理软件相比，SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性：（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征；（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值；（4）数据文件是一张长方形的二维表。 第二章 2-1、在SPSS中可以使用那些方法输入数据？ 答：SPSS中输入数据一般有以下三种方式：（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。 2-2、对于缺失值，如何利用SPSS进行科学替代？ 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令，弹出Replace Missing Values 对话框。先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New Variable(s)”框中，这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。最后选择合适的替代方式即可。 2-3、在计算数据的加权平均数时，如何对变量进行加权？ 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。其中， Do not weight cases项表示不做加权，这可用于取消加权；Weight cases by 项表示选择1个变量做加权。 2-4、如何对变量进行自动赋值？ 答：变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在一个新的变量中。具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量，将它添加到Variable -> New Name框中，然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称，单击New Name 按钮，将新的变量名添加到上面的框中。从Recode Starting from框中有两个选项中选择一个，然后单击OK按钮，即可完成自动赋值运算。 3-1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：一组数据的分布特征可以从平均数、中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、偏度等方面描述。 3-2、简述众数、中位数和均值的特点及应用场合。 答：均值是总体各单位某一数量标志的平均数。平均数可应用于任何场合，比如在简单时序预测中可用一定观察期内预测目标的时间序列的均值作为下一期的预测值。中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数的作用与算术平均数相近，也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中，中位数就等于算术平均数。在数列中出现了极端变量值的情况下，用中位数作为代表值要比用算术平均数更好，因为中位数不受极端变量值的影响。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据。它主要用于定类（品质标志）数据的集中趋势，当然也适用于作为定序（品质标志）数据以及定距和定比（数量标志）数据集中趋势的测度值。 3-3、

SPSS操作实验作业1(附答案)

SPSS操作实验 (作业1) 作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢 某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。请利用这些资料，分析以下问题。 问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。 问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。 要求： 直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改） 对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。 于作业布置后，1周内上交 本次作业计入期末成绩

答案 问题一 操作过程 1.打开数据文件作业。同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个 变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。 2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对 话框。在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。 3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字 “5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：

统计学 SPSS作业

频率 统计量 XB性别MRC月消费金额 N 有效126 126 缺失0 0 频率表 XB性别 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.男65 51.6 51.6 51.6 A.女61 48.4 48.4 100.0 合计126 100.0 100.0 MRC月消费金额 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.300元-400元 1 .8 .8 .8 B.401元-600元9 7.1 7.1 7.9 C.601元-1000元77 61.1 61.1 69.0 D.1000元以上39 31.0 31.0 100.0 合计126 100.0 100.0

通过以上交叉表可知，男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比 游程检验 2 XB性别NL年龄 检验值a 1.48 19.59 案例 < 检验值65 70 案例 >= 检验值61 56 案例总数126 126 Runs 数8 35 Z -10.017 -5.112 渐近显著性(双侧) .000 .000 a. 均值 从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48，,SPSS计算出游程数分别共有1和8，表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59，而不是原先的中位数20，导致游程增加到46和35.

可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556，低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216 由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。因此拒绝H0，所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。

分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验，用于判别两总体方差是否为齐性方差，这里的检测结果为F=10.975，P=0.006，因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。 相关性 控制变量NL年龄YY MRC月消费金额NL年龄相关性 1.000 . 显著性（双侧）. . df 0 15 YY 相关性. 1.000 显著性（双侧）. . df 15 0 在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵，可见两者的偏相关系数为1。 G图

SPSS调查报告期末作业

S P S S调查报告期末作业 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-

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上表表明，5中不同年级形式下共有80个样本，大一的均值最高，大二的均值次之，接着，大四的均值排第三，而大三的均值是最低的。由于在录入数据当中，选择调查问卷中选项A“是”，身边有请人带过课的同学，则录为1:；选择调查问卷中选项B“否”，身边没有请人带过课的同学，则录为2。所以，均值的结果表明，数值越大，则身边出现代课同学越少，数值越小，则表明身边出现的代课同学越多。因此，大三中的代课同学是最多的，大四次之，大二次之，大一最少。 上表表明，不同年级下代课情况的方差齐性检验值为，概率为,。如果显着性水平为，由于概率值大于显着性水平，不应拒绝零假设，认为不同年级下代课情况的总体方差无显着差异，满足方差分析的前提要求。 上表分别显示了两两不同年级下代课情况均值检验的结果。通过两两比较，最终可以得出，大一的均值>大二的均值>大三的均值，大四的均值大小情况不能确定，基本上得出的结论与实际情况相符。 五、建议 在以上对数据的分析过程当中，我们提到了逃课现象严重，收费代课行为愈发普遍的原因，这里稍微再做一下总结。原因如下： a.一些专业课程，教学内容循规蹈矩，考试题目照本宣科，无法引起学生兴趣； b.学校管理有较大漏洞，上课学生中“替身”大量潜伏而不知； c.学生自身自制力不够，容易受到外界的影响，不能静心学习； d.社会就业压力大，导致学生青睐于早点实习； 针对以上这些导致收费代课产生的原因，我想提出几点建议： （一）学校在专业设置、教师的互动性教学、知识的创新性和灵活体现、教学管理体系建设等诸多方面，都应反思，并采取一定的措施。高校则应该实行自主办学措施，在课程设置、专业方向设置上应当有自我特色。与其大张旗鼓地对“收费代课”现象进行大力批判，还不如放开手来，从根本上指导学生如何学会自主学习，如何利用有限的学习时间。倘若不加以反思，做出课程设置、教师互动性教学的改进，而是纯粹地一味加强考勤管理，必然会扼杀一部分学生的学习积极性，“人在心不在”的上课状态恐怕也难以培养出符合时代需求的大学生。 (二)学生应该分清楚学习和工作的不同意义，学习是一种能力的提高过程。大学生应当学会对自己的现在以及未来负责。大学四年，是相当宝贵的青春年华。我们年轻，我们活动，但是这些都不应该成为我们虚度时间，不学习的理由。调查结果中显示，大三的收费代课现象是最为严重的，这样的结果确实应该引起学生的重视了。我们都知道，大三是专业学习的主要一年，很多的专业课都在大三进行安排。可是大三的同学的不认真学习专业课，选择请人代课，这不是明显浪费了学习专业课的机会吗所以，这里，我想提醒本部的同学们，要合理地定位自己的身份与任务，不要在该学习的阶段去实习或娱乐。另外，也要明确自己上大学的初衷，不要因为大学生活的闲适，而慢慢丢失了自己的理想。 （三）政府要给大学生提供公平的就业环境，打击不规范的就业行为，消除掉大学生的就业焦虑。为大学生就业，提供更加全面完整的服务系统，让大学生在大学期间安心学

spss期末考试上机复习题(含答案)75709

江苏理工学院2017—2018学年第1学期 《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果 如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？ 中等以上中等以下 男 女 性别* 学业成绩交叉制表 计数 学业成绩 中等以上中等以下 合计 性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？ 序号新教学方法原教学方法 1 83 78

2 3 4 5 6 69 87 93 78 59 65 88 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。 方法加盟时间分数方法加盟时间分数 旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？ 答：（1） 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差 培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556