篇一：相关与回归分析实验报告心得SPSS
spss统计分析实习心得5篇
大家知道SPSS吗？SPSS是世界上最早的统计分析软件，SPSS全称为“统计产品与服务解决方案”，是用于统计学分析运算、数据挖掘和预测分析等等。下面是小编给大家带来的spss统计分析实习心得范文5篇，以供大家参考，我们一起来看看吧!spss统计分析实习心得体会范文1五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及
SPSS软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握
SPSS软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。
小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。
SPSS有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不
见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。
学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于E_CEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。
在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作;掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势.但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系，争取做一名国家所需要的优秀的统计者。
spss统计分析实习心得体会范文2本学期一周的SPSS软件实训结束了，我感触很深，因为本次实训过程是在共同努力下完成的。实训结果是可喜的。老师在对统计理论及
SPSS软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握
SPSS软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少统计知识，另外，也提高了自己分析问题和解决问题的能力。
SPSS软件有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。我记得老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真
正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了不熟练的那部分内容。
在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作，掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势。
学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于E_CEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。
我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们国际经济与贸易专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，我是很喜欢本次的SPSS软件实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系。最后，要感谢老师的认真指导。
spss统计分析实习心得体会范文3通过本次的教学实习，使我们对统计工作有了一个初步的认识，以及统计软件在统计工作中应用的重要性和方便性，认识实习的目的认识实习的目的就在于让同学们初步了解企业的基本情况，了解信息收集，处理过程加强感性认识，为以后专业理论课程的学习特别是毕业设计奠定必要的实践基础。就是要我们把所学的知识运用到实践中。学习了统计学软件SPSS，有力的将理论知识与实践联系在一起，并且
进一步掌握了理论知识;其次，通过老师对普查与政府统计机构的讲解，使我对统计的了解更加深刻。这次认识实习可以说是理论与实践的联系，校园与社会的联系，使我了解社会统计工作的轮廓，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。使同学们对统计工作的过程和SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，增强了学生职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，使学生获得业务和思想双丰收。
现在我将近期的实习的过程感受汇总如下：SPSS有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。
我觉得我们可以在全校范围内把
SPSS作为数据分析工具进行推广，向学生提供日常工作需要的有价值的分析技术。如果我们能够掌握这种高级技术，毕业后就能够轻易地应付来信息社会和商业世界的挑战。在这次短学期实习中，我第一次接触到了统计分析软件spss，并对其进行了基本的学习。
首先，我们学习了数据编辑窗口的几个部分：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区等，并先后学习了这几个部分的操作步骤及计算出的数据所表示的意义。通过学习，我深刻的体会到要想学会一套软件的操作，远没有我想象的那么容易，尤其是这套spss统计软件。学习软件的基本操作相对来讲是容易的，但要理解每一个步骤的意义及每一组所计算出来的数据的代表内容，就要付出更多的精力和时间。在学习过程中，细心和耐心是很必要的。在某些操作中，比如说spss线形回归的操作步骤，只要稍微马虎一些，就会弄错，导致操作结果错误。
通过这次在实验室的认识实习，我们不仅对spss这套统计软件有了初步的认识，而且掌握了一些基本的spss的操作，但更重要的是，我学会了如何去学习一种操作软件，如何去理解统计学这门学科。
近两周的短学期实习，使我对统计学有了更深刻的理解，并且更加深刻的体会到了一位统计工作人员所必备的严谨的态度和一丝不苟的精神。正所谓实践出真知，通过实践，我发现自己在课堂上所掌握
的理论知识还很不扎实，专业英语也不是很过关。在应用软件分析出的数据中，有很多都不知道是什么意思，还有的数据概念模糊，这都是在今后的学习中需要改进和加强的。我想，这对我今后的学习是有何大帮助的。总之，这次的短学期学习给我们很大的感触，对今后的学习还是将来的工作都有了一定的帮助，统计是一门理论性很强的课程，要求我们一定要统计知识的重要性，才能在将来做一名合格的统计工作者，为国家奉贤。
spss统计分析实习心得体会范文4本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体
均数μ与已知的总体均数uo有无差别;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的;配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，PostHoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一
个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系;②避免回归预测的任意外推;③应用合适的数据资料;接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接
测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作，要用AMOS，用起来也很方便。
最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是
否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和E_CEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。
spss统计分析实习心得体会范文5本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会
用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是
9。0的，虽然__年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和E_CEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。
spss统计分析实习心得
篇二：相关与回归分析实验报告心得SPSS
管理统计学相关分析和回归分析的SPSS实现实验报告
相关分析和回归分析的SPSS实现
实验目的与要求
1.掌握t检验的SPSS实现方法。
2.熟悉单因素方差分析的SPSS实现方法。
3.了解卡方检验的SPSS的实现方法。
实验内容提要
1.某医生研究婴儿出生体重和双顶径的数量关系，收集了婴儿出生体重（X,g）和双顶径（Y,mm）数据，分析两者的数量关系。
X273299226315294260383273234329302357Y9488919993879493819494912.某专门面向年轻人制作肖像的公司计划在国内再开设几家分店，收集了目前已开设的分店的销售数据(Y，万元)及分店所在城市的16岁以下人数(X1，万人)、人均可支配收入(X2，元)，数据见reg.sav。试进行统计分析，并预测当X1为5，X2为2000时，Y的值是多少。
三、实验步骤
针对实验内容提要1：
步骤：
1.绘制散点图
选着分析→图表构建程序，选择简单散点图，将其拖入画布中，将双顶径拖到y轴，将体重拖入到x轴，点击确定。
分析双重量相关
选着分析-相关，选择双变量，将体重和双顶径添加到变量中，点击确定。
相关性XYXPearson相关性1.500显著性（双侧）.098N1212YPearson相关性.5001显著性（双侧）.098N1212从散点图上看它们比较散乱，不能认为它们有关系，因为P值为0.98>0.05,所以认为它们的关联性不大。
针对内容提要2.
选着分析-回归-线性，点击保存，选取未标准化，点击确定
当X1为5，X2为2000时，Y的值是19.11809。
实验结果与结论
篇三：相关与回归分析实验报告心得SPSS
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27.回归分析
回归分析是研究一个或多个变量（因变量）与另一些变量（自变量）之间关系的统计方法。主要思想是用最小二乘法原理拟合因变量与自变量间的最佳回归模型（得到确定的表达式关系）。其作用是对因变量做解释、控制、或预测。
回归与拟合的区别：
拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符；而回归重在研究两个变量或多个变量之间的关系。它可以用拟合的手法来研究两个变量的关系，以及出现的误差。
回归分析的步骤：
（1）获取自变量和因变量的观测值；
（2）绘制散点图，并对异常数据做修正；
（3）写出带未知参数的回归方程；
（4）确定回归方程中参数值；
（5）假设检验，判断回归方程的拟合优度；
（6）进行解释、控制、或预测。
（一）一元线性回归
一、基本原理
一元线性回归模型：
Y=
0+
1X+ε
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其中
X是自变量，Y是因变量，0,
1是待求的未知参数，0也称为截距；ε是随机误差项，也称为残差，通常要求ε满足：
①ε的均值为0；
②ε的方差为
2；
③协方差COV(εi,εj)=0，当i≠j时。即对所有的i≠j,
εi与εj
互不相关。
?,??值：
二、用最小二乘法原理，得到最佳拟合效果的?01???1?(x?x)(yii?1nii?1ni?y)2?(x?x)??y???x，?01三、假设检验
1.拟合优度检验
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计算R2，反映了自变量所能解释的方差占总方差的百分比，值越大说明模型拟合效果越好。通常可以认为当R2大于0.9时，所得到的回归直线拟合得较好，而当R2小于0.5时，所得到的回归直线很难说明变量之间的依赖关系。
2.回归方程参数的检验
回归方程反应了因变量Y随自变量X变化而变化的规律，若
1=0，则Y不随X变化，此时回归方程无意义。所以，要做如下假设检验：
H0:
1=0,
H1:
1≠0；
（1）
F检验
若
1=0为真，则回归平方和RSS与残差平方和ESS/(N-2)都是
2的无偏估计，因而采用F统计量：
来检验原假设β1=0是否为真。
（2）T检验
对H0:
1=0的T检验与F检验是等价的（t2=F）。
3.用回归方程做预测
????X后，预测X=x0处的Y值y????x.????0??得到回归方程Y01010?0的预测区间为：
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其中tα/2的自由度为N-2.
二、实例
例1有30名儿童棒球选手的数据：
变量Height表示“击球高度”，Distance表示“球飞出的距离”，用回归分析研究球飞出的距离与击球高度的关系。
1.【分析】——【回归】——【线性】，打开“线性回归”窗口，将变量“Distance”选入【因变量】框，“Height”选入【自变量】框；
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注：【选择变量+规则】：可以对某个变量，只对满足某条件的个案做回归分析；
【WLS权重】：可选择加权变量进行加权最小二乘法的回归分析；
2.点【统计量】，打开“统计量”子窗口，勾选【回归系数】下的“估计”、“置信区间”，勾选【残差】下的“Durbin-Watson”，勾选“模型拟合度”、“描述性”；点【继续】；
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3.【保存】可选项
点【保存】，打开“保存”子窗口，【预测值】给出用回归方程计算的预测值；勾选“未标准化”，【残差】给出做残差分析模型诊断用的各种残差，勾选“标准化”；将在原数据上增加两列PRE_1和ZRE_1分别存储预测值和残差值；点【继续】；
点【确定】，得到
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描述性统计量
球飞出的距离
击球高度
均值
130.7348.97标准
偏差
11.1942.371N303相关性
球飞出的距离
Pearson相关性
击球高度
球飞出的距离
Sig.（单侧）
击球高度
球飞出的距离
N击球高度
3030.00030.30.613.1.000.000球飞出的距离
1.000击球高度
.613给出了两个变量的相关性描述，相关系数为0.613.
输入／移去的变量a
模型
1输入的变量
击球高度b
移去的变量
方法
.输入
a.因变量:球飞出的距离
b.已输入所有请求的变量。
选入回归模型的变量以及剔除的变量，本例只有一个自变量。
模型汇总b
模型
1R.613a
R方
.376调整R方
.353标准
估计的误差
9.001Durbin-Watson1.569a.预测变量:(常量),击球高度。
b.因变量:球飞出的距离
模型的R2反映了自变量所能解释的方差占总方差的百分比，值越大说明模型拟合效果越好，本例R2=0.376，说明线性回归关系并不强，球飞出的距离可能还和其它因素如选手的年龄、经验有关。
Durbin-Watson检验值=1.569，说明残差基本上是独立的（靠近2说明误差基本上是独立的，小于2说明是正相关。
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Anova
模型
回归
1残差
总计
a.因变量:球飞出的距离
b.预测变量:(常量),击球高度。
平方和
1365.5082268.3583633.867df12829均方
1365.50881.013F16.855Sig..00ba
回归模型的F检验，原假设H0：回归系数=0；本例P值<0.001<0.05,故拒绝原假设H0,即回归系数不为0.
注：对一元线性回归模型，由于T值=F值的平方根，故T检验与F检验是等价的。
系数a
模型
B(常量)1击球高度
a.因变量:球飞出的距离
2.895.705.6134.106.0001.4504.339-11.009非标准化系数
标准
误差
34.564标准系数
试用版
tSig.B的95.0%置信区间
下限
-.319.752-81.809上限
59.792给出回归方程的常数项、回归系数的估计值及置信区间，以及检验结果（原假设H0：其值=0），得到回归方程：
Distance=-11.009+2.895*Height斜率2.895的t检验P值=0.0003<0.05，说明该结果在显著水平α下有统计学意义；但截距的t检验结果并不显著。
残差统计量
预测值
残差
标准
预测值
标准
残差
极小值
119.25-23.724-1.673-2.636极大值
142.4120.2761.7012.253均值
130.73.000.000.000标准
偏差
6.8628.8441.000.983N30303030aa.因变量:球飞出的距离
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（二）多元线性回归
一、基本原理
多元线性回归模型：
Y=
0+
1X1+…+
NXN+ε
其中
X1,…,XN是自变量，Y是因变量，0,
1…,
N是待求的未知参数，ε是随机误差项（残差），若记
多元线性回归模型可写为矩阵形式：
Y=Xβ+ε
通常要求：矩阵X的秩为k+1（保证不出现共线性）,且k 2I错误！未定义书签。，其中I为N×N单位矩阵。 用最小二乘法原理，令残差平方和 最小，得到 为β的最佳线性无偏估计量（高斯－马尔可夫定理）。 2. 2的估计和T检验 文案大全 实用标准文档 选取 2的估计量： 则 假如t值的绝对值相当大，就可以在适当选定的置信水平上否定原假设，参数的1-α置信区间可由下式得出： 其中tα/2为与α%显著水平有关的t分布临界值。 3.R2和F检验 2若因变量不具有0平均值，则必须对R做如下改进： 2随着模型中增添新的变量，R的值必定会增大，为了去掉这种增大的2干扰，还需要对R进行修正（校正拟合优度对自由度的依赖关系）： 文案大全 实用标准文档 R2?1?ESS/(N?k?1)N?1?1?(1?R2) TSS/(N?1)N?k?1做假设检验： H0: 1=…= N=0; H1: 1…, N至少有一个≠0； 使用F统计量做检验，若F值较大，则否定原假设。 4.回归诊断 （1）残差图分析 ??y?y?为纵坐标，残差图就是以残差?某一个合适的自变量为横坐标的散点图。 回归模型中总是假定误差项是独立的正态分布随机变量，且均值为零和方差相等为 2.如果模型适合于观察到的数据，那么残差作为误差的无偏估计，应基本反映误差的假设特征。即残差图应该在零点附近对称地密布，越远离零点的地方就疏散（在形象上似有正态趋势），则认为模型与数据拟合得很好。 文案大全 实用标准文档 若残差图呈现如图（a）所示的形式，则认为建立的回归模型正确，更进一步再诊断“学生化残差”是否具有正态性： 图（b）表明数据有异常点，应处理掉它重新做回归分析（在SAS的REG回归过程步中用来度量异常点影响大小的统计量是COOKD统计量）； 图（c）残差随x的增大而增大，图（d）残差随x的增大而先增后减，都属于异方差。此时应该考虑在回归之前对数据y或x进行变换，实现方差稳定后再拟合回归模型。原则上，当误差方差变化不太快时取变换y；当误差方差变化较快时取变换logy或lny；当误差方差变化很快时取变换1/y；还有其他变换，如著名的Box-Cox幂变换y??1?.图（e）（f）表示选用回归模型是错误的。 文案大全 实用标准文档 （2）共线性 回归分析中很容易发生模型中两个或两个以上的自变量高度相关，从而引起最小二乘估计可能很不精确（称为共线性问题）。 在实际中最常见的问题是一些重要的自变量很可能由于在假设检验中t值不显著而被不恰当地剔除了。共线性诊断问题就是要找出哪些变量间存在共线性关系。 （3）误差的独立性 回归分析之前，要检验误差的独立性。若误差项不独立，那么回归模型的许多处理，包括误差项估计、假设检验等都将没有推导依据。 由于残差是误差的合理估计，因此检验统计量通常是建立在残差的基础上。检验误差独立性的最常用方法，是对残差的一阶自相关性进行Durbin-Watson检验。 H0:误差项是相互独立的; H1:误差项是相关的检验统计量： DW接近于0，表示残差中存在正自相关；如果DW接近于4，表示残差中存在负自相关；如果DW接近于2，表示残差独立性。 二、实例 例2有31位成年人心肺功能的调查数据： 文案大全 实用标准文档 用多元线性回归模型，研究耗氧量的是如何依赖其它变量的。 1.【分析】——【回归】——【线性】，打开“线性回归”窗口，将变量“Oxygen”选入【因变量】框，将变量“age”、“weight”、“runtime”、“rstpulse”、“runpulse”、“Maxpulse”选入【自变量】框； 【方法】下拉菜单选择“向后”； 文案大全 实用标准文档 注：多元线性回归涉及到自变量的筛选，SPSS提供了5种筛选方法：（1）进入法——选入【自变量】框的自变量都加入模型； （2）向前法——先将部分自变量加入模型，再逐个添加其它变量，若自变量对模型有统计学意义的影响则加入（只进不出）； （3）向后法——先把全部自变量加入模型，若自变量对模型无统计学意义的影响则剔除（只出不进）； （4）逐步回归法——综合“向前法”和“向后法”逐个引入自变量； （5）删除法——规定为删除的自变量被强制剔除出模型，运行结果会给出若将其引入的参数估计和检验结果（做对比时用）。 2.点【统计量】打开“统计量”子窗口，勾选【回归系数】的“估计”；勾选【残差】的“Durbin-Watson”（残差独立性检验）；勾文案大全 实用标准文档 选“模型拟合度”、“R方变化”、“部分相关和偏相关性”、“共线性诊断”；点【继续】； 注：多元线性回归要求变量基本相互独立，所以有必要进行共线性诊断，若有共线性将对结果造成较大误差。 3.用【图形】进行残差独立性检验。 点【绘制】，打开“图”子窗口，勾选【标准化残差图】的“直方图”、“正态概率图”；残差的方差齐性，可用回归标准化残差图考察：将“ZPRED”（标准化预测值）选入【X2(X)】框，将“ZRESID”（标准化残差）选入【Y(Y)】框；点【继续】； 文案大全 实用标准文档 注意：若自变量与因变量的关系并非线性、残差方差不齐、变量间不独立，都会导致残差的直方图、正态概率图非正态性。 4.点【选项】，打开“选项”子窗口，设置选入或剔除变量的标准，以及回归模型是否保留常数项，默认设置即可。 5.若需要将回归分析的结果存储起来，然后用得到的残差、预测值等做进一步的分析。 点【保存】，打开“保存”子窗口，设置想要保存的预测值、残文案大全 实用标准文档 差、距离、波动统计量等；点【继续】； 点【确定】，得到 先看共线性诊断结果： 系数a 模型 非标准化系数 B(常量)年龄 体重 1跑15英里的时间 休息时每分钟心跳次数 跑步时每分钟心跳次数 -2.681-.001-.373.375.059.121-.698-7.150.000.6641.505-.001-.014.989.7601.316102.238-.220-.072标准 误差 12.453.100.055标准系数 试用版 tSig.共线性统计量 容差 8.210.000VIF -.215-2.208.037.6671.499-.113-1.324.198.8671.154-.718-3.092.005.1178.517文案大全 实用标准文档 每分钟心跳次数的最大值 (常量)年龄 体重 2跑15英里的时间 跑步时每分钟心跳次数 每分钟心跳次数的最大值 (常量)年龄 3跑15英里的时间 跑步时每分钟心跳次数 每分钟心跳次数的最大值 a.因变量:耗氧量 .305102.204-.220-.072-2.683-.373.30598.148-.198-2.768-.348.271.13711.979.096.053.341.117.13411.786.096.341.117.134.5242.221.036.1148.7998.532.00-.215-2.300.030.6971.436-.113-1.356.187.8751.143-.699-7.867.000.7711.297-.719-3.188.004.1208.359.5252.277.032.1158.7318.328.00-.193-2.068.049.7171.395-.721-8.127.000.7981.253-.670-2.963.006.1238.147.4652.024.053.1198.418模型1-3分别是做了三次剔除变量的回归，判断共线性看VIF值，若VIF值大于2则表明共线性很强。本例中国，“跑步时每分钟心跳次数”为8.517，“每分钟心跳次数的最大值”为8.799，表明二者有极强的共线性，应去掉“每分钟心跳次数的最大值”，重新做回归分析。 在【线性回归】窗口，将【自变量】框的变量“Maxpulse”移出，点【确定】，得到 输入／移去的变量a 模型 输入的变量 跑步时每分钟心跳次数,体重,休息时每分钟心1跳次数,年龄,跑15英里的时间b 向后（准则:2.休息时每分钟心跳次数 F-to-remove>=.100的概率）。 向后（准则:3.体重 F-to-remove>=.100的概率）。 a.因变量:耗氧量 b.已输入所有请求的变量。 .输入 移去的变量 方法 采用“向后法”筛选变量结果为：第2步剔除了变量“休息时每分钟心跳次数”、第3步剔除了变量“体重”；最终选入变量“跑步文案大全 实用标准文档 时每分钟心跳次数”、“年龄”、“跑15英里的时间”。 模型汇总 模型 RR方 调整R方 标准 估计的误差 更改统计量 R方更改 F更改 df1df2Sig.F更改 123.904a .817.904b .816.901.811cdDurbin-Watson.780.788.7902.4979822.4513332.440634.81722.288.000-.005.038.765511252526.84.000.3901.960a.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,体重,休息时每分钟心跳次数,年龄,跑15英里的时间。 b.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,体重,年龄,跑15英里的时间。 c.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,年龄,跑15英里的时间。 d.因变量:耗氧量 整个回归模型的修正R2=0.790，表明模型拟合程度较好，Durbin-Watson值=1.96接近2，表明残差的度量性很好。 Anovaa 模型 回归 1残差 总计 回归 2残差 总计 回归 3残差 总计 a.因变量:耗氧量 b.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,体重,休息时每分钟心跳次数,年龄,跑15英里的时间。 c.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,体重,年龄,跑15英里的时间。 d.预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,年龄,跑15英里的时间。 平方和 695.384155.998851.382695.147156.235851.382690.551160.831851.382df525304263032730均方 139.0776.240F22.288Sig..000b 173.7876.0028.921.000c 230.1845.9538.643.000d 回归模型的F值较大，P值远小于0.05，故回归模型是有统计学意义的。 系数a 模型 非标准化系数 B1(常量)116.046标准系数 tSig.零阶 9.998.000相关性 偏 共线性统计量 部分 容差 VIF标准 误差 试用版 11.60文案大全 实用标准文档 年龄 体重 跑15英里的时间 休息时每分钟心跳次数 跑步时每分钟心跳次数 (常量)年龄 2体重 跑15英里的时间 跑步时每分钟心跳次数 (常量)年龄 3跑15英里的时间 跑步时每分钟心跳次数 a.因变量:耗氧量 -.280-.051-2.743-.012-.128115.662-.276-.049-2.772-.129111.718-.256-2.825-.131.103.058.402.063.05211.226.099.056.365.05110.235.096.358.051-.274-2.719.012-.305-.478-.233.7211.387-.079-.875.390-.163-.172-.075.8961.117-.714-6.819.000-.862-.806-.584.6681.497-.019-.195.847-.346-.039-.017.7661.306-.246-2.444.022-.398-.439-.209.7231.383-.07710.303.00-.270-2.783.010-.305-.479-.234.7481.338-.875.390-.163-.169-.073.9081.102-.722-7.597.000-.862-.830-.638.7811.280-.249-2.544.017-.398-.446-.214.7371.35610.915.00-.251-2.664.013-.305-.456-.223.7901.267-.736-7.886.000-.862-.835-.660.8041.244-.252-2.588.015-.398-.446-.216.7381.355根据回归系数的估计，可以得到多元线性回归方程： Oxygen=111.718-0.256*age-2.825*runtime-0.131*runpulse 共线性诊断a 模型 维数 特征值 条件索引 方差比例 (常量)年龄 体重 跑15英里的时间 休息时每分钟心跳次数 跑步时每分钟心跳次数 123145612234512334.009.00120.80060.601.03.96.010.005.0014.967.014.011.006.0013.978.01224.95434.72177.4231.00018.52920.83829.47670.4261.00018.340.01.03.96.00.00.01.03.96.00.00.07.02.16.51.47.10.00.00.30.29.12.04.11.59.46.09.81.00.10.23.21.01.00.26.73.00.01.00.21.79.00.01.10.905.950.020.0141.00017.06720.412.00.00.00.00.00.11.02.19.35.00.01.07.00.54.02.00.00.01.3.1.42.0.03.83.06.0.0.5.42.0.00a.因变量:耗氧量 文案大全 实用标准文档 已排除的变量 模型 BetaIntSig.偏相关 共线性统计量 容差 2休息时每分钟心跳次数 休息时每分钟心跳次数 3体重 a.因变量:耗氧量 b.模型中的预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,体重,年龄,跑15英里的时间。 c.模型中的预测变量:(常量),跑步时每分钟心跳次数,年龄,跑15英里的时间。 -.077c -.875.390-.169.9081.102.737-.019b -.195.847-.009c -.094.926VIF最小容差 .668.695a-.039.7661.306-.018.7761.28残差统计量a 预测值 残差 标准 预测值 标准 残差 a.因变量:耗氧量 极小值 36.19106-4.875195-2.331-1.998极大值 56.135154.8994471.8262.007均值 47.37581.000000.000.000标准 偏差 4.7977452.3153881.000.949N31313131文案大全 实用标准文档 从残差直方图和正态概率图判断，残差大致服从正态性。 各散点基本随机分布在以0为中心的横带中，残差满足正态性，另外有个别离群点。 文案大全
篇四：相关与回归分析实验报告心得SPSS
相关分析与回归分析
一、试验目标与要求
本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进展相关分析和回归分析,具体包括：
(1)
皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析
(2)
学会在SPSS上实现一元与多元回归模型的计算与检验.(3)
学会回归模型的散点图与样本方程图形.(4)
学会对所计算结果进展统计分析说明.(5)
要求试验前,了解回归分析的如下内容.?
参数α、β的估计
回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验〔t－检验〕；回归方程显著性检验〔F－检验〕.二、试验原理
1．相关分析的统计学原理
相关分析使用某个指标来明确现象之间相互依存关系的密切程度.用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数.2．回归分析的统计学原理
相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析.回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法.其根本思想是,在相关分析的根底上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进展测定,确立一个适宜的数据模型,以便从一个量推断另一个未知量.回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进展检验和判断,并进展预测等.线性回归数学模型如下：
在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的根底上,使用最小二乘法对回归系数进展估计,得到如下的样本回归函数：
回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进展检验.如果通过检验发现模型有缺陷,如此必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量和解释变量与其函数形式,或者对数据进展加工整理之后再次估计参数.回归模型的检验包括一级检验和二级检验.一级检验又叫统计学检验,它是利用统计.
学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验；二级检验又称为经济计量学检验,它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进展检验,具体包括序列相关检验、异方差检验等.三、试验演示内容与步骤
1．连续变量简单相关系数的计算与分析
在上市公司财务分析中,常常利用资产收益率、净资产收益率、每股净收益和托宾Q值4个指标来衡量公司经营绩效.本试验利用SPSS对这4个指标的相关性进展检验.操作步骤与过程：
打开数据文件"上市公司财务数据<连续变量相关分析>.sav〞,依次选择"[分析]→[相关]→[双变量]〞打开对话框如图,将待分析的4个指标移入右边的变量列表框内.其他均可选择默认项,单击ok提交系统运行.图5.1BivariateCorrelations对话框
结果分析：
表给出了Pearson简单相关系数,相关检验t统计量对应的p值.相关系数右上角有两个星号表示相关系数在0.01的显著性水平下显著.从表中可以看出,每股收益、净资产收益率和总资产收益率3个指标之间的相关系数都在0.8以上,对应的p值都接近0,表示3个指标具有较强的正相关关系,而托宾Q值与其他3个变量之间的相关性较弱.表5.1Pearson简单相关分析
Correlations净资产收
每股收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N净资产收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N资产收益率
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N托宾Q值
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>N.
每股收益率
1.315.877<**>.000315.824<**>.000315.199315益率
.877<**>.0003151.315.808<**>.000315.983315资产收益率
.824<**>.000315.808<**>.0003151.315.011.849315托宾Q值
.199315.983315.011.8493151.315**Correlationissignificantatthe0.01level<2-tailed>.2．一元线性回归分析
实例分析：家庭住房支出与年收入的回归模型
在这个例子里,考虑家庭年收入对住房支出的影响,建立的模型如下：
其中,yi是住房支出,xi是年收入
线性回归分析的根本步骤与结果分析：
〔1〕绘制散点图
打开数据文件,选择[图形]-[旧对话框]-[散点/点状],如图5.2所示.图5.2散点图对话框
选择简单分布,单击定义,打开子对话框,选择X变量和Y变量,如图5.3所示.单击ok提交系统运行,结果见图5.4所示.图5.3SimpleScatterplot子对话框
从图上可直观地看出住房支出与年收入之间存在线性相关关系.图5.4散点图
〔2〕简单相关分析
选择[分析]—>[相关]—>[双变量],打开对话框,将变量"住房支出〞与"年收入〞移入variables列表框,点击ok运行,结果如表5.2所示.表5.2住房支出与年收入相关系数表
Correlations
住房支出〔千美元〕
年收入〔千美元〕
PearsonCorrelationSig.<2-tailed>NPearsonCorrelationSig.<2-tailed>N住房支出〔千美元〕
1.20.966<**>.00020年收入〔千美元〕
.966<**>.000201.20**Correlationissignificantatthe0.01level<2-tailed>.从表中可得到两变量之间的皮尔逊相关系数为0.966,双尾检验概率p值尾0.000<0.05,故变量之间显著相关.根据住房支出与年收入之间的散点图与相关分析显示,住房支出与年收入之间存在显著的正相关关系.在此前提下进一步进展回归分析,建立一元线性回归方程.<3>线性回归分析
步骤1：选择菜单"[分析]—>[回归]—>[线性]〞,打开LinearRegression对话框.将变量住房支出y移入Dependent列表框中,将年收入x移入Independents列表框中.在Method框中选择Enter选项,表示所选自变量全部进入回归模型.图5.5LinearRegresssion对话框
步骤2：单击Statistics按钮,如图在Statistics子对话框.该对话框中设置要.
输出的统计量.这里选中估计、模型拟合度复选框.图5.6Statistics子对话框
估计：输出有关回归系数的统计量,包括回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数、t统计量与其对应的p值等.?
置信区间：输出每个回归系数的95％的置信度估计区间.?
协方差矩阵：输出解释变量的相关系数矩阵和协差阵.?
模型拟合度：输出可决系数、调整的可决系数、回归方程的标准误差、回归方程F检验的方差分析.步骤3：单击绘制按钮,在Plots子对话框中的标准化残差图选项栏中选中正态概率图复选框,以便对残差的正态性进展分析.图5.7plots子对话框
步骤4：单击保存按钮,在Save子对话框中残差选项栏中选中未标准化复选框,这样可以在数据文件中生成一个变量名尾res_1的残差变量,以便对残差进展进一步分析.图5.8Save子对话框
其余保持Spss默认选项.在主对话框中单击ok按钮,执行线性回归命令,其结果如下：
表5.3给出了回归模型的拟和优度〔RSquare〕、调整的拟和优度〔AdjustedRSquare〕、估计标准差〔Std.ErroroftheEstimate〕以与Durbin－Watson统计量.从结果来看,回归的可决系数和调整的可决系数分别为0.934和0.93,即住房支出的90％以上的变动都可以被该模型所解释,拟和优度较高.表5.4给出了回归模型的方差分析表,可以看到,F统计量为252.722,对应的p值为0,所以,拒绝模型整体不显著的原假设,即该模型的整体是显著的.表5.5给出了回归系数、回归系数的标准差、标准化的回归系数值以与各个回归系数的显著性t检验.从表中可以看到无论是常数项还是解释变量x,其t统计量对应的p值都小于显著性水平0.05,因此,在0.05的显著性水平下都通过了t检验.变量x的回归系数为0.237,即年收入每增加1千美元,住房支出就增加0.237千美元.表5.3回归模型拟和优度评价与Durbin－Watson检验结果
ModelSummaryAdjustedRStd.ErrorofModel1R.966RSquare.934Square.930theEstimate.37302aPredictors:
bDependentVariable:住房支出〔千美元〕
表5.4方差分析表
ANOVA.
SumofModel1RegressionResidualTotalSquares
df11819MeanSquare
.13F
Sig..00aPredictors:
bDependentVariable:住房支出〔千美元〕
表5.5回归系数估计与其显著性检验
CoefficientsUnstandardizedModel
CoefficientsB.890.237Std.Error.204.015StandardizedCoefficientsBeta
.966t
Sig.
.000.000aDependentVariable:住房支出〔千美元〕
为了判断随机扰动项是否服从正态分布,观察图5.9所示的标准化残差的P－P图,可以发现,各观测的散点根本上都分布在对角线上,据此可以初步判断残差服从正态分布.为了判断随机扰动项是否存在异方差,根据被解释变量y与解释变量x的散点图,如图5.4所示,从图中可以看到,随着解释变量x的增大,被解释变量的波动幅度明显增大,说明随机扰动项可能存在比拟严重的异方差问题,应该利用加权最小二乘法等方法对模型进展修正.图5.9标准化残差的P－P图
四、备择试验
现有1987~2003年某某省全社会固定资产投资总额NINV和GDP两个指标的年度数据,见下表.试研究全社会固定资产投资总额和GDP的数量关系,并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程.某某省全社会固定资产投资和GDP年度数据
年份
19871988198919901991GDP〔亿元〕
NINV〔亿元〕
19951996199719981999年份
GDP〔亿元〕
2993NINV〔亿元〕
523.
19921993199420002001200239831348.
篇五：相关与回归分析实验报告心得SPSS
spss实验报告心得体会
篇一：SPSS学习报告总结心得
应用统计分析学习报告
本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。
SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都1/9文档可自由编辑
是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。
首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体
均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整2/9文档可自由编辑
体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多
重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间（和对照组）的比较。宜用Bonferroni法；若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适宜用Tukey法；其他情况宜用Scheffe法。最后，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，PostHoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常3/9文档可自由编辑
使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以根据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称4/9文档可自由编辑
为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系；②避免回归预测的任意外推；③应用合适的数据资料；
接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接
测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作，要用AMOS，用起来也很方便。
最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互5/9文档可自由编辑
关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。结构方程模型与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可比较及评价不同的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可以提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可以了解不同组别内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显著差异。
这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程。甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的。SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用。这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了。但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂。然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多。老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导。
篇二：spss实验报告
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《统计分析软件》实验报告
实验序号：04实验项目名称：SPSS数据文件的建立和编辑
篇三：SPSS实验报告
描述性统计分析
一、实验目的1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件，能更好地使用其进行数据统计分析。
2.学习描述性统计分析及其在SPSS中的实现，内容具体包括基本描述性统计量的定义及
计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。3.复习权重等前章的知识。
二﹑实验内容
题目一
打开数据文件“”，完成以下统计分析：
（1）计算各科成绩的描述统计量：平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值和最小值；
（2）使用“Recode”命令生成一个新变量“成绩段”，其值为各科成绩的分段：90～100为1，80～89为2，70～79为3，60～69为4，60分以下为5，其值标签设为：1-优，2-良，3-中，4-及格，5-不及格。分段以后进行频数分析，统计各分数段的人数，最后生成条形图和饼图。1．解决问题的原理
因为问题涉及各科成绩，用描述性分析，第二问要先进行数据分段，其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。2.实验步骤
针对第一问
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第1步打开数据
菜单选择：“文件→打开→数据”，将“”导入。
第2步
文件拆分
菜单选择：“数据→拆分文件”，打开“分割文件”对话框，点击比较组按钮，将“科目”加入到“分组方式”列表框中，并确定。
第3步
描述分析设置：
（1）
选择菜单：“分析→描述统计
→描述”，打开“描述性”对话框，将“成绩””加入到“变量”列表框中。
打开“选项”对话框，选中如下图中的各项。
点击“继续”按钮。
（4）回到“描述性”对话框，点击确定。
针对第二问
第1步
频率分析设置：
（1）
选择菜单：“分析→描述统计
→频率”，（2）
打开“频率（F）”对话框，点击“合计”。再点击“继续”按钮.
（3）打开“图表”对话框，选中“条形”
复选框，点击“继续”按钮。
（4）回到“频率（F）”对话框，点击确定。
（5）重复步骤（1）（2）把步骤（3）改成打开“图表”对话框，选中“饼图”复选框，点击“继续”按钮。
再回到“频率（F）”对话框，点击确定。
三、实验结果及分析
统计量
成绩
语文
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N
有效
缺失
均值
中值
众数
标准差
方差
极小值
极大值
百分位数
255075数学
N
有效
缺失
均值
中值
众数
标准差
方差
极小值
极大值
百分位数
255075英语
N
有效
缺失
均值
中值
60a
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