spss案例分析报告资料

spss案例分析报告资料

ID:39703578

大小:99.50 KB

页数:4页

时间:2019-07-09

spss案例分析报告资料_第1页
spss案例分析报告资料_第2页
spss案例分析报告资料_第3页
spss案例分析报告资料_第4页
资源描述:

《spss案例分析报告资料》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库

1、Spss分析身高与体重的相互影响姓名:刘海艳班级:11电商班学号:14113201683序号:26一、案例介绍:这是某幼儿园学生的身高体重数据,数据中主要包括编号,学生姓名,性别,学生年龄,每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。二、研究案例的目的:分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。三、下面是数据来源:一、研究的方法:主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分析;在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值,在图表中可以看出身高的最大值;在线性回归

2、分析中主要是采用身高为自变量,体重为因变量来进行分析的。二、研究的结果:1) 描述分析: 打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”,通过菜单兰中的分析选项,进行描述性分析,选择体重和身高,求最大值最小值和均值,得到如下结果:从结果看出,该班学生样本数为23,体重最小值为13.7kg,最大值为23kg,平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm,最大值为116cm,平均身高为108.85cm。 以身高为例子,选择描述中的频率选项可以得出分布,在频率对话框的图形选项中,选择条形图,即可用

3、图形直观看到结果。从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况,其中108cm左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。2) 线性回归分析: 选择分析——回归——线性,在弹出的对话框中,以身高作为自变量,体重作为因变量,结果如下: 从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。从图表中,可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617一、研究结论:从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的,也就是弱相关性。

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。