描述統(tǒng)計(jì)在spss下的實(shí)現(xiàn)步驟與實(shí)例(參考版)
2025-01-09 05:45本頁(yè)面
【正文】 L i n e a r R e g r e s s i o n1 0 0 0 . 0 0 2 0 0 0 . 0 0 3 0 0 0 . 0 0 4 0 0 0 . 0 0 5 0 0 0 . 0 0x2 0 0 . 0 04 0 0 . 0 06 0 0 . 0 08 0 0 . 0 0yy = 9 7 . 7 6 + 0 . 1 7 * xR S q u a r e = 0 . 8 9。 Variables Entered/Removed 表 7 Model Variables Entered Variables Removed Method 1 X . Enter a All requested variables entered. b Dependent Variable: Y Model Summary 表 8 Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .942 .887 .876 a Predictors: (Constant), X ANOVA（方差分析表） 表 9 Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 1 .000 Residual 10 Total 11 a Predictors: (Constant), X b Dependent Variable: Y Coefficients（回歸系數(shù)） 表 10 Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Model B Std. Error Beta (Constant) .090 X .167 .019 .942 .000 a Dependent Variable: Y 結(jié)果說(shuō)明：（ 1）表 7 說(shuō)明在進(jìn)行線性回歸時(shí)所采用的方法，本例全部用引入法： Enter；（ 2）表 8 說(shuō)明相關(guān)系數(shù) r=，可決系數(shù) R2 =；（ 3）表 9 是方差分析表，得檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=， P﹤ ，說(shuō)明 x 與 y 間確有線性回歸關(guān)系；（ 4）表 10 是回歸系數(shù)估計(jì)值及其檢驗(yàn)結(jié)果，常數(shù)項(xiàng) a=，回歸系數(shù) b=，標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù) b, =，回歸系數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 t=， P﹤ ，說(shuō)明回歸系數(shù)與 0 有顯著差別，該方程有意義。 Correlations 表 6 X Y X Pearson Correlation .942 Sig. (2tailed) . .000 N 12 12 Y Pearson Correlation .942 Sig. (2tailed) .000 . N 12 12 ** Correlation is significant at the level (2tailed). 從上 表可以看出變量 X 與 Y 的相關(guān)系數(shù)為 ，雙尾檢驗(yàn)結(jié)果 P＜ ，說(shuō)明 X 與 Y之間顯著相關(guān)。 X600 0500 0400 0300 0200 0100 00Y100 08006004002000 圖 25 工業(yè)總產(chǎn)值 x 與利稅總額 y 的散點(diǎn)圖 從圖中可以看到，工業(yè)總產(chǎn)值與利稅總額有線性趨勢(shì)，至于這種趨勢(shì)有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，還需進(jìn)行相關(guān)分析。將數(shù)據(jù)輸成 12 行 3 列，分別記每列變量名為 t、 x、 y。 ⑵ 圓形圖操作步驟見(jiàn)例【 5】 第三產(chǎn)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)第一產(chǎn)業(yè) 五、相關(guān)分析 案例【 6】利稅與工業(yè)總產(chǎn)值關(guān)系分析 為了了解某市工業(yè)總產(chǎn)值與利稅額的關(guān)系，以便能從工業(yè)總產(chǎn)值去 預(yù)測(cè)下年度的稅收總額，現(xiàn)收集了 1988 年 — 1999 年 12 年間的數(shù)據(jù)如下表： 表 5 年 份 工業(yè)總產(chǎn)值 x 利稅總額 y 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 試用 SPSS 軟件對(duì)利稅總額與工業(yè)總產(chǎn)值作相關(guān)與回歸分析。 時(shí)間19 9719 9619 9519 9419 9319 9219 91Value GDP80 00070 00060 00050 00040 00030 00020 00010 000 條形圖操作步驟： 在條形圖主對(duì)話框中選擇 Simple 和 Varibles of Individual Cases 項(xiàng)，單擊 Define 按鈕，展 開(kāi) Define Simple Bar： Varibles of Individual Cases 觀測(cè)值模式簡(jiǎn)單條形圖對(duì)話框，然后 選擇變量 “ GDP”進(jìn)入 Bar Represent 框中，選擇“時(shí)間”進(jìn)入 Varible 框中。 Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance 銷售額 40 Valid N 40 GD P時(shí)間Mean50 00040 00030 00020 00010 0000(listwise) 從表中可以看到企業(yè)銷售收入各統(tǒng)計(jì)量的值：有 40 個(gè)觀測(cè)值；最小值為 25 萬(wàn)元；最大值為 49 萬(wàn)元；均值為 萬(wàn)元；標(biāo)準(zhǔn)差為 萬(wàn)元，表明每個(gè)企業(yè)的銷售收入與 40個(gè)企業(yè)的平均銷售收入相比，平均相差 萬(wàn)元；方差為 萬(wàn)元。 在頻數(shù)分布表中包括以下幾部分：（ 1）各變量值；（ 2）各變量值的頻數(shù)；（ 3）各變量值所占的百分比（頻率）； ⑸ 合法值所占的百分比；（ 4）累積頻率；（ 5）合計(jì) 圖 39 是帶正態(tài)曲線的直 方圖，從圖
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