計量實驗報告

1、實驗一（一） 實驗內容：1、熟悉spss軟件，了解SPSS軟件的特點，熟悉SPSS軟件的常用窗口、數(shù)據(jù)文件的建立與編輯。2.利用不同方式建立數(shù)據(jù)文件。3.熟悉文件編輯與管理的基本操作。（二） 實驗目的與要求：了解spss軟件的操作過程，學會運用軟件處理其模型。（三） 實驗時間與地點：實驗時間：201558實驗地點：五棟412（四） 實驗操作過程實驗二（一） 實驗目的：學會運用spss軟件對數(shù)據(jù)進行描述與探索分析。（二）實驗要求：將SPSS軟件的分析過程的關鍵步驟截圖說明，需要計算的地方要寫出詳細計算步驟。（三）試驗時間與地點實驗時間：2015522地點：四棟412（四）實驗內容：描述性和探索性

2、分析；均值的一半性檢驗-單樣本T檢驗；獨立樣本T檢驗；配對樣本分析。（五）實驗步驟（1）單樣本T檢驗依次打開打開分析比較均值單樣本T檢驗變量-點擊確定得到以下結果結論：單個樣本統(tǒng)計量中，參與統(tǒng)計的樣本個數(shù)為13，平均值是174.2308；在單個樣本檢驗中，t的統(tǒng)計量的值是68.874，自由度是12，95%的置信區(qū)間是（168.719,179.7425），臨界置信水平為0.000，遠小于5%。所以說明該身高與五年前相比有明顯差別。（2）獨立樣本T檢驗以次點擊分析比較均值獨立樣本T檢驗點擊定義組【組1中輸入1、組2中輸入2】-點擊確認（3）配對樣本T檢驗點擊分析比較均值配對樣本T檢驗【將訓練前速度

3、和訓練后速度分別倒入成對變量中】-點擊確認得到以下結論結論：上圖給出了本實驗成對樣本的相關系數(shù)。從該圖可以看出訓練前后速度的相關系數(shù)很高而且顯著性很高。實驗三（一）實驗目的與實驗要求：通過調用spss的一些基本分析過程，可以得到數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計指標，對于定量數(shù)據(jù)，可以得到均值和標準差等指標。（二）試驗時間與地點：實驗時間：2015515實驗地點：四棟412（三）實驗內容：描述性統(tǒng)計分析（四）實驗操作過程實驗步驟：建立數(shù)據(jù)表如上圖所示打開分析-描述統(tǒng)計-頻率將“身高、體重”導入變量欄。打開統(tǒng)計量表，勾畫四位數(shù)、中位數(shù)、均值、眾數(shù)、標準差、方差、最大值、最小值。點擊確認;得到以下結果：（五）實驗結果

4、統(tǒng)計量身高體重N有效1010缺失00均值170.500062.7000中值171.500061.0000眾數(shù)178.0045.00a標準差10.9468415.44920方差119.833238.678全距33.0036.00極小值156.0045.00極大值189.0081.00和1705.00627.00百分位數(shù)25159.750048.250050171.500061.000075178.250078.2500a.存在多個眾數(shù)。顯示最小值身高頻率百分比有效百分比累積百分比有效156.00110.010.010.0159.00110.010.020.0160.00110.010.030.0

5、163.00110.010.040.0167.00110.010.050.0176.00110.010.060.0178.00220.020.080.0179.00110.010.090.0189.00110.010.0100.0合計10100.0100.0（6） 結果分析對表中身高和體重進行分析，得到相應結論。實驗四（1） 實驗目的：通過探討自變量與因變量之間變動的比例關系，建立模型，揭示地理要素之間的線性相關關系。（2） 實驗時間與實驗地點：201569實驗地點：四棟412（二） 實驗內容-回歸分析（1）線性回歸分析（2）曲線估計（三）實驗步驟（1）線性回歸分析操作過程：分析回歸線性【將拉

6、拉伸指數(shù)導入因變量、強度導入自變量】-點擊統(tǒng)計量【勾畫估計、模型擬合度和描述性】-點擊繼續(xù)點擊繪制【將ZERSID導入Y(Y)、將ZPRED導入X2(X)點擊直方圖和正態(tài)概率圖】點擊繼續(xù)點擊保存【點擊未標準化、標準化、調節(jié)和均值預測值S.E-未標準化、標準化、學生化點擊均值】點擊繼續(xù)點擊確認得到以下結果：上圖給出輸入/移去的變量情況。可以看出在本實驗中采用“輸出”方法選擇變量。在模型匯總中，從圖中可以得到R、R方、調整的R方、標準估計的誤差；在給出的方差分析結果中可以得出模型的顯著性P值是0.000，小于顯著性水平0.05，因此可以判斷模型整體非常顯著；在給出的線性回歸模型的回歸系數(shù)及相應的一

7、些統(tǒng)計量。從圖中可以看出線性回歸模型中的系數(shù)和Unstandardized predicted Value的系數(shù)分別是-1.015E-0.13和1.000.上圖給出了一些殘差的統(tǒng)計量，從圖中可以看出預測值、殘差、標準預測值和標準殘差的極小值、極大值的統(tǒng)計量（2）曲線估計操作過程：分析回歸曲線估計【將保費收入導入因變量、國民生產總值導入個案標簽、將年度導入變量】-勾畫模型中的全部內容點擊確認-得到以下結論上圖給出了模型基本情況的描述，從圖中可以看出，模型的因變量和自變量的名稱、是否含有常數(shù)項、方程的容差以及三個方程的類型。從個案處理摘中可以得到參與曲線回歸的個案總數(shù)共有22個；從變量處理摘要中可

8、以看到因變量和自變量的正負值情況，如本試驗中的因變量和自變量都含有正值22個，沒有零和負值。上圖給出了三個曲線模型擬合曲線及觀測值的散點圖從圖中可以很直觀的看出，在三個曲線模型擬合的曲線中，三次模型擬合的曲線與原始觀測值擬合的最好。實驗五（一） 實驗目的與實驗要求：在保持原始數(shù)據(jù)信息損失最少的前提下，通過線性變換將原始自變量，集合由高維空間映射到一個低維空間，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。（二） 實驗時間與地點：實驗時間：2015529實驗地點：四棟412（三） 實驗內容：（1）單因素方差分析（2）多因素方差分析（四） 實驗步驟（1） 單因素方差分析實驗步驟：點擊分析比較均值單因素分析【將小麥產量導入因

9、變量列表；將土地類型導入因子變量】-單擊對比按鈕【點擊多項式】-點擊選項【選中方差同質性檢驗、均值圖】-點擊確定得到結果如下：組間平方和是32312.111、組內平方和是6171.500，其中組間平方和的F值是39.268，相應的顯著性水平是0.000，小于顯著性水平0.05，一次我們認為不同的土地類型對小麥產量有顯著地影響。結論：從上圖可以清楚的看到不同的施肥類型對應不同的畝產量均值。可見第一組的畝產量最低，且與其他兩組的畝產均值相差加大，二第二組和第三組之間的畝產量均值差異不大，這個結果和多重比較的結果非常一致。（2） 多因素方差分析操作過程：點擊分析一般線性模型單變量【將茶飲料銷售額導入

10、因變量、將茶銷售地點和茶飲料外包裝導入固定因子】-點擊模型按鈕【選中全因子，其他默認】-點擊選項【選中方差齊性檢驗、統(tǒng)計描述、分布-水平】-點擊確認得到以下結論結論：上圖給出了主要的因子列表。從該表可以得到兩個因子變量的各個水平以及每個水平上的觀測數(shù)目。外包裝因子變量有兩個水平，即舊包裝和新包裝。銷售地點因子變量有三個水平，即地點一、地點二和地點三。從上表可以看出，檢驗的零假設是:即在所有組中因變量的誤差方差均相等，檢驗的概率值是0.968，大于顯著性水平0.05或0.1，因此可以看出因變量在各個因素下的誤差方差相等。上圖給出了茶飲料銷售額關于標準差額分布和水平圖。給圖繪制了標準差對各個水平上

11、的均值分布圖。通過觀察各點在此圖中有無明顯規(guī)律，可知各個水平值下的標準差并沒有遞增趨勢。實驗六（一） 實驗目的與要求：掌握相關分析的方法，學會運用相關分析分析數(shù)據(jù)的特點。（二） 實驗時間與地點：試驗時間：20156-2實驗地點：四棟412（三） 實驗內容相關分析（1） 雙變量分析（2） 偏相關分析（3） 距離分析（四）實驗操作過程與結果分析（1）偏相關分析操作步驟：分析相關-偏相關分析【將河北省衛(wèi)生支出、河北省社會保障支出導入變量；將河北省財政總支出導入控制】-點擊選項【勾畫均值和標準差、零階相關系數(shù)】點擊繼續(xù)-點擊確認；得到以下結論：描述性統(tǒng)計變量中河北省衛(wèi)生支出的均值和標準差分別是3393

12、5.4和196837.1151；河北省社會保障支出的均值和標準差分別是587417和618896.3441；河北省財政總支出的均值和標準差分別是7256000和3908668.287（2）雙變量分析操作步驟：分析相關雙變量相關【北京市教育支出、北京市文化傳媒支出導入變量欄】點擊選項【勾畫均值和標準差、叉積偏差和協(xié)方差】-點擊繼續(xù)點擊確認；得到以下結果：北京市教育支出的均值和標準差分別是1112939.7和683919.1379；北京市文化傳媒支出的均值和標準值分別是195927.2和142746.9099；（3）距離分析操作步驟：分析相關距離【將年輕人、中年人和老年人輸入變量】點擊確認會出現(xiàn)以

13、下的結果：上數(shù)據(jù)文件共有11個個案，各個變量的數(shù)據(jù)均完整，沒有缺失值的存在。圖中給出的是各變量之間的相似矩陣，由矩陣表可以看出各變量間的相關系數(shù)極高，說明該保健品對三類人群的療效影響之間存在很高的相關性。實驗七（一）實驗目的及要求：熟悉并掌握SPSS軟件中聚類分析的操作及結果分析，學會分析數(shù)據(jù)，培養(yǎng)實際應用能力。將SPSS軟件的分析過程的關鍵步驟截圖說明，需要計算的地方要寫出詳細計算步驟。（二）實驗內容聚類分析（1）K-聚類（2）系統(tǒng)聚類（三）實驗步驟與結論（1）K聚類操作步驟：點擊分析分類K-均值聚類【將地區(qū)導入變量、將其他變量導入變量欄】-在聚類數(shù)中輸入四單擊選項【選中每個個案的聚類信息】

14、-點擊確定得到以下結論通過聚類分析的結果可以看出，所有的省市被分成了4類，從表中可以看出：北京和浙江為第一類，上海為第二類，河北、山西、黑龍江、山東和河南為第三類，其他為第四類。同時，通過圖給出了各個省市所處的分組，通過聚類分析我們可以清楚的區(qū)分各個省市的市民生活水平的結構差異。（2）系統(tǒng)聚類實驗步驟：點擊分析分類系統(tǒng)聚類【將地區(qū)導入變量、將其他變量導入變量欄】-點擊繪制【選中樹狀圖】-點擊方法【在聚類方法下拉列表中選擇質心聚類法】-點擊確定得到以下結論從圖中可以看出，北京和浙江為一類，上海為一類，河北、山西、黑龍江、上東和河南為另一類，其他為四類。同時，通過聚類分析我們可以清楚地區(qū)分各個省市的市民生活水平的結構差異實驗八（一）實驗時間與實驗地點實驗時間:20156-19實驗地點:四棟412（二）實驗內容判別分析（四）實驗步驟與結論實驗步驟：點擊分析分類判別【將信用級別導入分組變量、其他的導入自變量列表當中】-單擊