spss应用与分析

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1、SPPS统计分析与应用姓名：田芳园学号：20084084236班级：08级7班学院：商学院专业：会计指导老师：张琰飞老师吉首大学教务处制实验一：广告城市与销售额的单因变量多因素方差分析一、实验目的完成单因变量多因素方差分析实验二、实验内容对广告城市与销售额进行单因变量多因素方差分析三、实验步骤第一步：univariate→dependentvariable：销售额（X3），Fixedfactors：广告形式（X1），地区(X2)。如下图1-1所示。图1-1单变量发差分析对话框第二步：单击model…按钮，弹出univariate：model（单变量方差分析：模型）对话框，如下图1-2所示

2、。图1-2单变量方差分析：模型对话框第三步单击plots…按钮，弹出Univariats：ProfilePlots（单变量方差分析：轮廓图）对话框，如图1-3所示图1-3单变量方差分析：轮廓图对话框第三步：点击save…按钮→PredictedValues:Unstandized,Standatderror.如下图1-3所示。图1-3单变量方差分析保存对话框第四步：Options→Univariate:Options(单变量方差分析：选项)对话框，在对话框中的选择如下图1-4所示。图1-4单变量方差分析选择对话框第五步：Ok。四、实验结果：1、从下图1-5方差分析结果表可以看出：显著性水

3、平P=0.000<0.05,则拒绝原假设，有显著性差异，说明广告城市对销售额有显著性作用。图1-5方差分析结果表2、从下图1-6边际均值图可以看出：宣传品位于最低值，显然最差。图1-6均值图实验二：癌细胞转移的Logistic回归分析一、实验目的完成癌细胞转移的Logistic回归分析实验二、实验内容对癌细胞转移进行Logistic回归分析三、实验步骤第一步：Regression→dependent:x7,Covariates:x2,x3,x4,x5,x6，如下图2-1所示。图2-1：Logistic回归分析对话框第二步：save→PredictedValues:Probabilitie

4、s,如下图2-2所示。如图2-2Logistic回归分析保存新变量对话框第三步：Options→LogisticsandPlots:Classiticationplots,如下图2-3所示。图2-3Logistic回归分析选择对话框第三步：Ok。四、实验结果：1、从下图2-4模型系数综合检验可以看出：显著性水平P=0.000<0.05,则拒绝原假设，具有显著性，说明模型在统计上是合理的。图2-4模型系数综合检验2、从下图2-5初始分类表可以看出：总的分类正确率=65.4%，整体的正确分类率=100%，明显高于原始的正确率65.4%，显然第二个模型的稳定性好于第一个模型，因此，在实验工作中

5、使用第二个模型更加合理。图2-5初始分类表3、从图2-6进入模型的变量可以得出方程：Prob(event)=e^(-361.013-2.189x2+113.627x3-4.07x4+24.715x5+54.241x6)/[1+e^(361.013-2.189x2+113.627x3-4.07x4+24.715x5+54.241x6)]图2-6进入模型的变量实验三：对各省学生的体制进行评估一、实验目的完成分层聚类分析实验二、实验内容对各省学生的体制进行评估的分层聚类分析三、实验步骤第一步：Classity→Hierarchicalclucteranalysis→variables:x2,x

6、3,x4,x5,x6,label:省份。如下图3-1所示。图3-1分层聚类分析对话框第二步：Statistic→agglomerationschedule，clustermembership：singlesolutionnumber3。如下图3-2所示如图3-2分层聚类分析统计量对话框第三步：Plots→Dendrogram，Icicle：None。如下图3-3所示。图3-3分层聚类分析图形对话框第四步：Method→ClusterMethod：Nearestneighbor，Measure：Euclideandistance。如下图3-4所示。图3-4分层聚类分析方法对话框第五步：sa

7、ve→clustermembership：none，clustermembership：singlesolutionnumber3。如下图3-5所示。图3-5分层聚类保存新变量对话框四、实验结论：1、从下图3-6聚类过程表可以看出：第一步，10（陕西）、15（江苏）在一起，合并为一类。第二步，7(吉林)、10（陕西）在一起，合并为一类。图3-6聚类过程表2、从下图3-7聚类归属表可以得出的结论是：﹛20,21﹜为一类，﹛19﹜为一类