spss统计分析与运用

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1、Spss统计分析与运用班级2008级会计7班所属院系商学院会计系任课老师姓名学号SPSS统计分析与应用实验一多因素方差分析一、实验目的：完成练习单因变量多因素方差分析二、实验内容：研究不同广告形式与不同地区对产品销售额的影响三、实验步骤：如下1、导入数据：x1、x2、x3分别为“广告形式”、“地区”、“销售额”。，2、模型——设定——将“销售额”提入“因变量”，将“广告形式”、“地区”提入固定因子。3、构建类型——在交互情况下分别提入x1、x2，在主效应下同时提入x1x2。4、对比——更改“对比”中的“对比”选为“无”。5、绘制——将“x2”选入“水平轴”，将“x1”选入

2、“单图”，并将两者“添加”到“图”6、两两比较——默认设置保存——勾上“未标准化（U）”、“未标准化（N）”和“标准误（T）”7、选项——“OVERALL”提入“显示均值”，勾上“描述统计”和“方差齐性检验”。8、确定，得出结果。四、实验结果及分析：1、原始数据综合信息：系统接受了144个观测量，列出各个因素变量，变量值标签和样本含量。2、从上表可以看出：共分为18个地区，每个地区的广告形式都有报纸、广播、宣传品、体验四种。每个地区的各种广告形式的样本都是一样的，都为2，各种广告形式的均值和标准偏差各不一样。从总计可以看出：（1）报纸在各地区使用最广泛，宣传品使用最少。（

3、2）报纸在各地使用量差别最小，体验在各地使用量差别最大3、由于Sig=0小于0.05，说明各组均值在0.05水平上有显著性差异。4、表的左上方标注了因变量，为score，从方差分析的角度来看偏差平方和的分解。两个因素变量的主效应、两个二维交互效应和一个三维交互效应三者的偏差平方和之和为CorrectedModel的偏差平方和20094.306，总偏差平方和（CorrectedTotal）为26169.306，两者之差为误差Error的偏差平方和6075。5、由图可知，销售额与广告、地区之间的交互效应（1）广播边际均值最高的是地区3，约为90；最低的是地区7，约为50。（2

4、）宣传品边际均值最高的是地区4，约为76；最低的是地区11，约为41。（3）体验边际均值最高的是地区4，约为84；最低的是地区17，约为44。（4）报纸边际均值最高的是地区10，约为92；最低的是地区17，约为62。实验二线性回归分析一、实验目的：完成练习线性回归分析，改进模型，对模型的回归残差进行正态性和独立性检验。二、实验内容：高血压病因线性回归分析，从高血压数据表中建立的血压作为被解释变啦ing，其他变量为解释多变量的线性回归模型并分析。三、实验步骤：1、打开文件，：2、导出数据：3、将血压提入因变量，年龄及吸烟指数、体重指数选入自变量。4、统计量——勾上“估计（e

5、）”模型拟合度、DUBIN-WASTON.”“描述性、5、绘制——将dependn提入，将*zpred提入。保存——如图勾上选项。6、确定，得出结果。四、实验结果及分析：1、全部观测量和观测总量：DescriptiveStatisticsMeanStd.DeviationN血压144.437514.3030332吸烟.5313.5070132体重指数3.53484.32年龄53.43756.89056322、血压与年龄、吸烟、体重指数的关系数：0.818、0.243、0.659,可以看出血压与年龄和体重指数有显著关系，与吸烟的关系不大。Correlations血压吸烟体重

6、指数年龄PearsonCorrelation血压1.000.243.659.818吸烟.2431.000.069-.115体重指数.659.0691.000.621年龄.818-.115.6211.000Sig.(1-tailed)血压..090.000.000吸烟.090..354.266体重指数.000.354..000年龄.000.266.000.N血压32323232吸烟32323232体重指数32323232年龄323232323、当三个变量都进入模型时，如图。VariablesEntered/RemovedModelVariablesEnteredVariab

7、lesRemovedMethod1年龄,吸烟,体重指数a.Entera.Allrequestedvariablesentered.4、模型的拟合优度系数为0.895，反应了显著的线性关系。DW=1.213，说明模型变量序列相关。ModelSummarybModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateDurbin-Watson1.895a.801.7806.706361.213a.Predictors:(Constant),年龄,吸烟,体重指数b.DependentVaria