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《spss應(yīng)用與分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、SPPS統(tǒng)計(jì)分析與應(yīng)用姓名：田芳園學(xué)號(hào)：20084084236班級(jí)：08級(jí)7班學(xué)院：商學(xué)院專業(yè)：會(huì)計(jì)指導(dǎo)老師：張琰飛老師吉首大學(xué)教務(wù)處制實(shí)驗(yàn)一：廣告城市與銷售額的單因變量多因素方差分析一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐瓿蓡我蜃兞慷嘁蛩胤讲罘治鰧?shí)驗(yàn)二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)廣告城市與銷售額進(jìn)行單因變量多因素方差分析三、實(shí)驗(yàn)步驟第一步：univariate→dependentvariable：銷售額（X3），F(xiàn)ixedfactors：廣告形式（X1），地區(qū)(X2)。如下圖1-1所示。圖1-1單變量發(fā)差分析對(duì)話框第二步：?jiǎn)螕鬽odel…按鈕，彈出univariate：model（單變量方差分析：模型）對(duì)話框，如下圖1-2所示
2、。圖1-2單變量方差分析：模型對(duì)話框第三步單擊plots…按鈕，彈出Univariats：ProfilePlots（單變量方差分析：輪廓圖）對(duì)話框，如圖1-3所示圖1-3單變量方差分析：輪廓圖對(duì)話框第三步：點(diǎn)擊save…按鈕→PredictedValues:Unstandized,Standatderror.如下圖1-3所示。圖1-3單變量方差分析保存對(duì)話框第四步：Options→Univariate:Options(單變量方差分析：選項(xiàng))對(duì)話框，在對(duì)話框中的選擇如下圖1-4所示。圖1-4單變量方差分析選擇對(duì)話框第五步：Ok。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：1、從下圖1-5方差分析結(jié)果表可以看出：顯著性水
3、平P=0.000<0.05,則拒絕原假設(shè)，有顯著性差異，說(shuō)明廣告城市對(duì)銷售額有顯著性作用。圖1-5方差分析結(jié)果表2、從下圖1-6邊際均值圖可以看出：宣傳品位于最低值，顯然最差。圖1-6均值圖實(shí)驗(yàn)二：癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移的Logistic回歸分析一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐瓿砂┘?xì)胞轉(zhuǎn)移的Logistic回歸分析實(shí)驗(yàn)二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移進(jìn)行Logistic回歸分析三、實(shí)驗(yàn)步驟第一步：Regression→dependent:x7,Covariates:x2,x3,x4,x5,x6，如下圖2-1所示。圖2-1：Logistic回歸分析對(duì)話框第二步：save→PredictedValues:Probabilitie
4、s,如下圖2-2所示。如圖2-2Logistic回歸分析保存新變量對(duì)話框第三步：Options→LogisticsandPlots:Classiticationplots,如下圖2-3所示。圖2-3Logistic回歸分析選擇對(duì)話框第三步：Ok。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：1、從下圖2-4模型系數(shù)綜合檢驗(yàn)可以看出：顯著性水平P=0.000<0.05,則拒絕原假設(shè)，具有顯著性，說(shuō)明模型在統(tǒng)計(jì)上是合理的。圖2-4模型系數(shù)綜合檢驗(yàn)2、從下圖2-5初始分類表可以看出：總的分類正確率=65.4%，整體的正確分類率=100%，明顯高于原始的正確率65.4%，顯然第二個(gè)模型的穩(wěn)定性好于第一個(gè)模型，因此，在實(shí)驗(yàn)工作中
5、使用第二個(gè)模型更加合理。圖2-5初始分類表3、從圖2-6進(jìn)入模型的變量可以得出方程：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)]圖2-6進(jìn)入模型的變量實(shí)驗(yàn)三：對(duì)各省學(xué)生的體制進(jìn)行評(píng)估一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐瓿煞謱泳垲惙治鰧?shí)驗(yàn)二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容對(duì)各省學(xué)生的體制進(jìn)行評(píng)估的分層聚類分析三、實(shí)驗(yàn)步驟第一步：Classity→Hierarchicalclucteranalysis→variables:x2,x
6、3,x4,x5,x6,label:省份。如下圖3-1所示。圖3-1分層聚類分析對(duì)話框第二步：Statistic→agglomerationschedule，clustermembership：singlesolutionnumber3。如下圖3-2所示如圖3-2分層聚類分析統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框第三步：Plots→Dendrogram，Icicle：None。如下圖3-3所示。圖3-3分層聚類分析圖形對(duì)話框第四步：Method→ClusterMethod：Nearestneighbor，Measure：Euclideandistance。如下圖3-4所示。圖3-4分層聚類分析方法對(duì)話框第五步：sa
7、ve→clustermembership：none，clustermembership：singlesolutionnumber3。如下圖3-5所示。圖3-5分層聚類保存新變量對(duì)話框四、實(shí)驗(yàn)結(jié)論：1、從下圖3-6聚類過(guò)程表可以看出：第一步，10（陜西）、15（江蘇）在一起，合并為一類。第二步，7(吉林)、10（陜西）在一起，合并為一類。圖3-6聚類過(guò)程表2、從下圖3-7聚類歸屬表可以得出的結(jié)論是：﹛20,21﹜為一類，﹛19﹜為一類
