经济数据分析实验报告

实验报告格式：

商学院经济与管理实验教学中心

实验报告

实验名称 经济数据分析综合实验

班级 学号 姓名

同组学生姓名 实验时间： 7-18周 得分： 批改时间：2014年01月03日 实验教师(签名) ： 孙小红 评语：

实验一：数据文件的建立

一、 实验目的

1、 理解并掌握数据类型的概念。

2、 掌握一份具体问卷转化为数据文件。

3、 掌握正确设置变量及属性，区分处理主观题与客观题、单选题、多选题及表格式题目的

不同之处。

4、 掌握带标签值数据的录入。

二、 实验内容

见《实验手册》。

三、 实验步骤

本次试验的内容是“数据文件的建立”。以下介绍两种不同的数据文件建立方法。

第一种 输入变量和数据建立数据文件，以“温州企业基本情况”数据文件为例

1、双击打开SPSS 17.0软件，在弹出的对话框中选择“输入数据”

2、切换到“变量视图”，单击“名称”下的空格，输入“ID ”，单击“类型”下的空格，选

择“数值，宽度为2，小数为0”，单击“标签”下的空格，输入“问卷编号”，其他各列选

择默认值

3、同步骤2，在“名称”下输入“企业名称”，在“类型”下选择“字符串，宽度为30，

小数为0”，其余默认。

4、在“名称”下输入“企业性质”，在“类型”下选择“数值，宽度为1，小数为0”。单击

“值”，弹出“值标签”对话框，在“值”栏输入“1”，在“标签”输入“国有及国有控股企业”，选择“添加”，同理输入其他的选项，接着按“确定”，其余默认。

5、按照步骤4，输入“企业经营情况”和“所属行业”

6、切换到“数据视图”，在各个变量下输入数据

7、选择“文件”菜单，下拉，按“保存”

第二种 导入EXCEL 文件建立数据文件，以“学生”数据文件为例

1、双击打开SPSS.17.0

2、选择“文件”菜单，下拉，选择“打开---数据”，在弹出的对话框中，在“文件类型”下拉，选择“EXCEL ”，然后再选择“查找范围”，选中所要导入的EXCEL “学生”文件。

3、切换到“变量视图”，在“gender ”变量的“值”栏，单击添加“1=男生，2=女生”，点击“确认”。

4、选择“文件”菜单，下拉，按“另存为”，存在D 盘

四、 实验结果与分析

1 企业基本情况

2 态度与认识

3 资金投入、人力资源和企业文化

4 土壤降雨侵蚀情况

5降压起效效果表

6 排污口大肠杆菌数量表

7 学生表

五、 实验总结

本次试验要求我们建立数据文件, 在这里我遇到了以下几个问题：1、不能很好地确定变量；2、数据输入错误；3、小数点位数确定。通过总结，我发现可以这样做来避免这样的问题。

针对第一个问题，我觉得审题很关键，在大多数的题目中会告诉我们哪些是本次调查的目的，哪些数据是本次调查需要提取的，而这些实验数据正是我们需要的变量，同时要利用“值”，使变量的表达更加清楚简洁。第二个，数据输入错误这个是难以避免不发生，这样核对数据就显得很重要，SPSS 有定位到个案，人工核对可以一列列核对。数据多的时候，可以把它拆分为多个个案，进行核对。第三个问题的解决方法，我觉得可以先看实验数据的情况和联系事实，然后根据数据再来确定有没有小数位，从而使变量小数位数的设定符合本次试验的要求。实验一比较简单，关键就在于要细心、耐心。

实验二：数据文件的编辑和SPSS 的简单应用

一、 实验目的

1、掌握如何产生一个新变量方法。

2、掌握如何合并数据文件。

3、理解数据拆分的概念，并掌握数据拆分的应用。

4、掌握SPSS 简单应用，如排序、排名次、筛选。

二、 实验内容

见《实验手册》。

三、 实验步骤

1、打开SPSS.17.0软件，打开数据集“资金投入情况、人力资源和企业文化”。

2、点击“转换——计算变量”，系统弹出“计算变量”窗口，在这个窗口的目标变量中输入“YJS ”, 从左框变量中选取“博士学历职工总数”和“硕士职工总数”两个变量，在数据表达式中形成“博士学历职工总数 + 硕士学历职工总数”的表达式，点击确定

3、点击“数据——排序个案”，在弹出一个窗口中，从左框中的变量中，选取“投入信息化

资金”变量，然后，在窗口的下部选“升序”，点击确定。

4、打开数据集“降压起效效果表”，点击“转换——个案排秩”，在弹出一个窗口的左边框中选中所要排的“降压起效时间”，用箭头送入右边的框中，点击确定。

5、打开数据集“企业基本情况”，复制变量“所属行业”到数据集“资金投入情况、人力资源和企业文化”。选择菜单“数据——分类汇总”，在对话框中选择“所属行业”作为“分组变量”，再选择“在岗职工总数”作为“变量摘要”。点击函数，选择“汇总函数”中的“总和”，点击“继续”，然后选择保存“创建只包含汇总变量的新数据集”，输入名称“各行业的职工总数”，点击“确定”。

6、将“资金投入情况、人力资源和企业文化”中的变量“在岗职工数”复制到“态度与认识”数据集中，打开“企业基本情况”数据集，点击菜单“合并文件——添加变量”，选择“打开的数据集”，按“继续”，弹出以下对话框，点击“确定”

7、打开“企业基本情况”数据集，点击“数据——选择个案”，弹出选择个案的对话框，选择“如果条件满足”，在弹出的对话框的左边框中选择变量“经营情况”，形成数学表达式“经营情况＞＝3”, 选择输出到“将选定个案复制到新数据集”，输入新数据集名称“1000万以上企业”，点击“确定”

8、打开数据集“企业基本情况”，点击菜单“数据——拆分文件”，弹出对话框，选择“比较组”，从左框选择“企业性质”，点击“确定”。选择菜单“分析——描述统计——频率”，弹出对话框，从左框中选择“经营情况”。点击“统计量”，选择离散和集中趋势，如图2所示，点击“确定”。在输出文档中，查看结果。

图1 拆分文件对话框

图2 频率对话框

四、 实验结果与分析

1、YJS 总和

2、投入信息化资金排序

3、降压起效时间排名次

4、各行业的职工总和

5、变量合并

6、筛选企业

7、拆分分析

Statistics

经营情况

国有及国有控股企业

N

Valid Missing

Median Mode Minimum Maximum

三资企业

N

Valid

五、 实验总结

本次试验的内容是数据文件的编辑和SPSS 的简单应用。在这次试验中，我遇到下面的几个问题1、不知道所要的操作在哪个菜单栏；2、不知道用哪个命令来操作；3、命令运用不熟练；4、合并数据文件不太清楚添加个案还是添加变量；5、合并数据文件中变量的删除不清楚；6、拆分文件分析中分析变量不清楚

通过各种途径，我基本上掌握SPSS 的简单应用。针对上述问题，我也有初步的了解，也有一定的能力去接解决这些问题。针对前三个问题，我觉得复习和总结是很关键的，因为是初步接触SPSS ，命令不熟练运用是正常的现象。经过了这次试验，我觉得我可以基本上

知道命令在哪个菜单栏，一道实验题需要什么命令，知道该如何操作这个命令。对于合并文件，首先我觉得审题比较重要。如果两个文件有相同的变量名，可以选择添加个案；如果在原来的数据文件上添加新的变量，可以选择增加变量。其次，我知道添加变量的对话框中选择变量主要还是看命题。在原数据文件存在的变量是不允许删除的，否则会出现错误，系统无法识别，命令不成立，需要添加的变量则要看命题的需要。对于拆分文件的分析变量不清楚问题，我觉得还是审题比较重要。只有清楚知道命题需要的东西，才会知道需要分析的变量是什么。

经过本次试验，我知道审题的重要性，在选择什么命令的时候，我们应该知道题目要求我们做什么，然后在进行操作，否则就是一直在做无用功。其次，要多操作多熟悉，熟能生巧。

实验三：频次分析模块的应用

一、 实验目的

1、理解并掌握频次和频率的概念。

2、理解并掌握集中趋势测量法的各个指标。 3、理解并掌握离散趋势测量法的各个指标。

4、掌握用SPSS 中的频次分析模块来分析各变量的频次、众数、中位数、平均数、最大值、最小值、极差、方差、标准差等。

5、 能用恰当的统计图来表达各变量的数据结构。

二、 实验内容 见《实验手册》。 三、 实验步骤

1、打开SPSS.17.0，打开数据集“企业基本情况”，点击菜单“分析——描述统计——频率”，在弹出的频率的对话框的左框选择变量“企业性质”，勾选“显示频率表格”，其余都为默认不选，结果查看输出文件。

2、同步骤1，做出变量“经营情况、所属行业、投入信息化资金和降压起效时间”的频率分析表格。将输出文件另命名为“结果”，保存在d 盘。

3、点击菜单“分析——描述统计——频率”，在弹出的频率的对话框的左框选择变量“企业性质”，勾选“显示频率表格”，点击“统计量”，在统计量的对话框中选择“众数”，其余为默认不选，点击“继续”，返回频率对话框，其余为默认不选。点击“确定”，结果查看输出文档。题7“准备投入资金”同上述操作。

4、点击菜单“分析——描述统计——频率”，在弹出的频率的对话框的左框选择变量“本科学历职工总数”，勾选“显示频率表格”，点击“统计量”，在统计量的对话框中选择“均值、中位数、众数、极大值、极小值、标准差、四分位数、范围和方差”，其余默认不选，点击“继续”，返回频率对话框，点击“图表”，选择“直方图”，点击“继续”，返回频率对话框，其余为默认，点击“确定”，结果查看输出文档。

5、打开数据集“资金投入情况、人力资源与企业文化”，点击菜单“分析——多重响应——定义变量集”，在弹出的定义变量集的对话框中左边选择八个选项，在“将变量编码为”下面选择“二分法”，并在文本框中填“1”，在“名称”文本框中输入“企业文化”，按“添加”到“多响应集”。选择“关闭”。点击菜单“分析——多重响应——频率”，在弹出的频率对话框，将左边的多重响应集的变量添加到表格栏中，其余默认不选，点击“确定”，结果查看输出文件。

四、 实验结果与分析

1、企业性质众数表格

从表格中我们可以看出，企业性质的众数是“4”，即“民营企业”，所以在本次调查中民营企业是最多的。

2、准备投入资金众数表格

从表格中我们看出众数是“50”，即在本次调查中，企业准备投入的资金累计50万元是最多的情况。

3、本科学历职工总数分析表格

从表格中我们可以看出本次调查中本科学历职工总数没有众数，中位数是18，平均数是30.69，标准差是44.136，方差是1948.028，极差是231，最小值是0，最大值是231。

4、本科学历职工总数频率分布直方图

从图表中，我们可以看到本科学历职工数在0-25这段是最多的，其次是25-50。

5、企业文化选项频次分析表格

从表格中，我们可以看到企业信息化工程对于提神企业综合竞争力主要对管理效率和企业形象与知名度影响最大。

五、 实验总结

本次实验要求我们掌握用SPSS 中的频次分析模块来分析变量的频次、众数、中位数、平均数、最大值、最小值、极差、方差、标准差等等。在本次试验中我遇到以下几个问题：1、一个变量如何选择用集中趋势和离散趋势。2、如何选择有意义的图形分析。3、多重响应命令的熟练。

针对上述问题，通过翻阅课本和笔记，我发现主要是我的基础知识不扎实。测量指标的确定取决于测度级别，名义级只适合众数，顺序级适合于众数、中位数、极大值和极小值，刻度级适合于众数、中位数、均值、极大值、极小值、极差、离差、方差和标准差。条形图适用于顺序级及以上的数据，适用于重复样本值个数太多的情况，直方图适用于刻度级数据，适用于大量不重复的样本值数据集合。而饼图适用于所有的测度等级的数据，适用于重复的样本值个数太多的情况。

实验四：SPSS 高级应用——相关分析

一、 实验目的

1、理解相关关系的性质（相关强度、相关方向）。 2、掌握Pearson 系数的在实际应中的意义。

3、掌握如何用SPSS 进行简单相关分析，并要掌握相关系数异于0的显著性检验的方法（T 检验）。

二、 实验内容 见《实验手册》。

三、 实验步骤

1、打开SPSS 17.0软件，打开数据集“资金投入情况、人力资源和企业文化”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“投入信息化资金”和“准备投入资金”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。

2、点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“投入信息化资金”和“准备投入资金”两个变量，选择相关系数为Spearman ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件

3、点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“投入信息化资金”和“从事信息技术工作职工人数”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。 4、点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“从事信息工作职工人数”和“准备投入资金”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。

5、打开数据集“态度和认识”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“企业基础管理水平”和“信息化规划”两个变量，选择相关系数为Spearman ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。

6、打开数据集“土壤降雨侵蚀表”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“土壤侵蚀量”和“降雨量”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。 7、点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“土壤侵蚀量”和“降雨强度”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。

四、 实验结果与分析

第一题

由表格可知，P=0.105 R=0.264，所以t 的显著性概率P>0.05，说明R 相当于零，即“投入信息化资金”和“准备投入资金”变量无关。

第二题

由表格可知，P=0 R=0.872，t 的显著性概率P0.8,所以两个变量强相关。

第三题

由表格可知，P=0.837，R=0.04，t 的显著性概率P>0.05，所以R 相当于零，即“投入信息化资金”和“从事信息技术工作职工总数”两变量无关。

第四题

由表格可知，P=0.235，R=0.232，t 的显著性概率P>0.05，所以R 相当于零，即“准备投入资金”和“从事信息技术工作职工总数”两变量无关。 第五题

由表格可知，P=0.070，R=0.306，t 的显著性概率P>0.05，所以R 相当于零，即“企业基础管理水平”和“信息化规划”两变量无关。

第六题

由表格可知，P=0，R=0.953，t 的显著性概率P0.8,所以两变量强相关。

第七题

由表格可知，P=0.000，R=0.937，t 的显著性概率P0.8，所以两变量强相关。

五、 实验总结

本次试验要求我们进行SPSS 的高级应用之相关分析，在这次试验中我遇到下面的问题：1、分不清表格中R 和P 所对应的量；2、变量P 与0.01还是0.05比较；3、判断标准不熟练。4、Spearman 相关的判断标准不清楚

针对上述问题，经过多次的实验以及询问同学，我大致掌握正确的方法。对于第一个问题，P 是T 的显著性概率，即P （sig. ），而R 是Pearson 相关系数，在表格中，R 位于第一栏，P 位于第二栏。对于第二个问题，相关分析都是有提醒的，在表格的最后一栏会提醒我们到底是跟0.01比较还是0.05比较，或者P 值那栏，P 值上面带一个星号是与0.05，带两个星号是跟0.01比较。针对第三个问题，我觉得复习是必须的。针对于第四个问题，Spearman

分析适用于序次级和刻度级数据，分析标准跟Pearson 一样的。

这次试验让我学到在SPSS 分析中重要的一种分析方法，通过这种分析法可以判定分析变量是否相关，为接下来的分析判断奠定基础。

实验五：SPSS 高级应用之二——回归分析

一、 实验目的

1、了解回归分析的实际意义。 2、掌握回归分析与相关分析的区别及回归分析的前提，并掌握如何用SPSS 进行两变量的回归分析。

二、 实验内容 见《实验手册》。 三、 实验步骤

1、打开SPSS 17.0软件，打开数据集“资金投入情况、人力资源和企业文化”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“投入信息化资金”和“准备投入资金”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。点击菜单“图形——旧对话框——散点/点块”，在弹出的“散点图/点图”对话框中选择“简单分布”。点击“定义”，在弹出的对话框的左框选择X 轴为“投入信息化资金”，选择Y 轴为“从事信息技术工作职工总数”，点击确定，查看输出文档，确实两个变量没有相关关系。

2、打开数据集“土壤降雨侵蚀表”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“土壤侵蚀量”和“降雨量”两个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。然后点击菜单“分析——回归——线性”，在弹出的线性对话框中左框选择因变量为“土壤侵蚀量”，自变量为“降雨量”。选择“方法”为“进入”，其余默认，结果查看输出文档。 3、打开数据集“土壤降雨侵蚀表”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“土壤侵蚀量”、“降雨量”和“降雨强度”三个变量，选择相关系数为Pearson ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。点击确定。结果查看输出文件。然后点击菜单“分析——回归——线性”，在弹出的线性对话框中左框选择因变量为“土壤侵蚀量”，自变量为“降雨量”和“降雨强度”。选择“方法”为“进入”，其余默认，结果查看输出文档。

4、打开数据集“证券投资额与依据”，点击菜单“分析——相关——双变量”，在弹出的双变量对话框的左框选择变量“投资总额”、“券外收入”、“文化程度”和“入市年份”三个变量，选择相关系数为Spearman ，选择显著性检验为双侧检验，在标记显著性相关一栏打勾。

点击确定。结果查看输出文件。因为是弱相关，所以不需要做回归分析。

四、 实验结果与分析

第一题

由表格可知，P=0.837，R=0.04，t 的显著性概率P>0.05，所以R 相当于零，即“投入信息化资金”和“从事信息技术工作职工总数”两变量无关，所以不能进行回归分析。

从散点图可知，“投入信息化资金”和“从事信息技术工作职工总数”是没有相关关系的，所以不能做回归分析。

第二题

由表格可知，P=0，R=0.953，t 的显著性概率P0.8,所以两变量强相关。

表1 拟合度R 2

表2 系数a

由表2可知，a=-110.830,b=21.595 因为P(a)=0.741>0.05,所以a 相当于零 因为P(b)=0

所以未标准化方程为Y=-110.83+0.953X，标准化方程为Y=0.953X 由表1可知R 2 =0.953，R 2 接近于1，所以方程的拟合度很好，误差较小

第三题：

从表格中可以看出 R 1=0.953，P1=0，因为P 10.8,所以两个变量强相关。

从表格中可以看出P 2=0.000，R 2=0.937，t 的显著性概率P 20.8，所以两变量强相关。

表1 拟合度

表2 a 系数

由表2可知，a=-1180.246,b1=12.803，b 2=44.206 因为P(a)=0.005

所以未标准化方程为Y=-1180.246+12.803X1+44.206X2，标准化方程为Y=0.565X1+0.472X2 由表1可知R 2 =0.991，R 2 接近于1，所以方程的拟合度很好，误差较小 第四题

由表格可知，P 1=0，R 1=0.354，t 的显著性概率P 1>0.05，所以R 1相当于零，即“投入证券市场总资金”和“证券市场以外年收入”两变量无关。P 2=0.008，R 2=0.133，t 的显著性概率P 2

五、 实验总结

本次实验要求我们掌握SPSS 的高级分析之回归分析，这次试验总的来说有点难。在试验过程中，我遇到下面的问题：1、总是忘掉进行回归分析前的相关分析；2、相关分析的选择用哪种相关分析方法；3、相关分析的变量顺序选择；4、标准系数和非标准化系数的选择。

针对上述问题，我复习了一下今天所学的内容，了解我出错的原因，大多数在于对于回归分析的不理解。相关分析是回归分析的基础，只有当两个变量有强相关关系的时候才能进行回归分析，否则做出来的回归分析就没有意义。至于第二个问题，只能说明上节课的内容没有掌握，Pearson 相关分析适用于刻度级别的数据，而Spearman 相关分析适用于顺序级及以上，在考虑用哪个相关分析方法之前首先要看数据是哪个刻度级别的。相关分析的变量因变量选择在前面，这样SPSS 系统不会出错。一元线性回归分析中，标准系数和非标准系数都适用建立数学模型，而二元线性回归分析，为了减少误差，选用标准系数建立数学模型。

实验六：SPSS 高级应用之三——因子分析

一、 实验目的

1、了解因子分析的实际意义，并掌握如何用SPSS 进行因子分析分析。

二、 实验内容 见《实验手册》。 三、 实验步骤

1. 打开SPSS 17.0，选择“文件”菜单，下拉，选择“打开---数据”，在弹出的对话框中，在“文件类型”下拉，选择“EXCEL ”，然后再选择“查找范围”，选中所要导入的EXCEL “实验因子分析数据”文件。切换到“变量视图”，按照实验手册上的数值小数位数修改各个变量的小数位数，点击保存。

2. 切换到数据视图，点击菜单“分析——降维——因子分析”，在因子分析的对话框的左框选择除地区的所有变量，选择“描述”。在弹出的描述对话框中，选择“统计量”为“原始分析结果”，选择“相关矩阵”为“系数、显著性水平和KMO 和Bartlett 的球形检验”，点击继续，返回，点击“确定”，结果查看输出文档，分析因子的是否能做因子分析。 3. 返回数据集，点击菜单“分析——降维——因子分析”，选择“抽取”，在抽取的对话框中选择“基于特征值”，在特征值大于的文本框中选择输入“1”，选择“分析”为“相关性矩阵”，选择“输出”为“未旋转的因子解”，点击继续，再点击“确定”，结果查看输出文档，提取因子。

4. 返回数据集，点击菜单“分析——降维——因子分析”，选择“抽取”，在抽取的对话框中选择“因子的固定数量”，在“要提取因子”的文本框中选择输入“3”，选择“分析”为“相关性矩阵”，选择“输出”为“未旋转的因子解”，点击继续，再点击“确定”，结果查看输出文档

5. 返回数据集，点击菜单“分析——降维——因子分析”，选择“旋转”，在对话框中选择

“方法”为“最大方差法”，选择“输出”为“旋转解，载荷图”，点击继续，再点击“确定”，结果查看输出文档

6. 返回数据集，点击菜单“分析——降维——因子分析”，选择“得分”，在得分对话框中，选择保存为变量，方法为回归，显示因子得分系数矩阵前打勾，确定，结果查看输出文档。 7. 返回数据集，点击转换菜单中的计算变量，在目标变量总输入“总分”，在数字表达式中将FAC1移入表达式中，然后根据解释的总方差表，找出1所相应的方差比即为0.46795，然后再表达式中继续输入*0. 46795，接着以同样的原理将FAC2移入表达式中输入*0.239894，FAC3移入表达式中输入*0.09231，然后三者相加，确定。

8选择数据菜单中的排序个案，将总分转入排序依据中，排序顺序为降序，确定。保存文件。

四、 实验结果与分析

1、KMO 和Bartlett 的检验

由表可知 KMO=0.701>0.7,又因为巴特利球形检验中P=0

2、解释的总方差

3、碎石图

通过碎石图发现其拐点在3，通过解释的总方差图，要求其要大于>=85%,所以选择因子数为3，在确定公共因子数的原则上要求，当变量数Q 为偶数时，公共因子个数应小于Q/2，该实验变量数为8，即公共因子数应小于4,3

4、旋转成份矩阵图

通过上述图表中第一列，发现大于0.5的是地区生产总值、基本建设投资和工业总产值，在第二列，发现大于0.5的是居民消费水平、职工平均工资、商品零售价格指数、货物周转量。在第三列发现大于0.5的是居民消费价格指数。那么命名分为3类分别为生产力水平、收入水平和居民消费水平

5、数据的总分排名

五、 实验总结

本次实验要求我们掌握因子分析的方法，经过试验我发现因子分析比较复杂，稍微不注意一步就会错。我觉得在做因子分析时下面几个问题需要注意：

1、在确定因子分析的前提条件时，我们无论在用哪种方法，都要记住每种方法的标准。在进行计算相关系数矩阵的时候，相关系数值要大于等于0.3，如果有弱相关因子变量的存在，应该及时的剔除。

2、在提取因子的时候，首先应使用特征值为1的，这步不能省略，否则后面的步骤就无法做下去。由于系统软件的原因，在文本框输入1的时候一定要细心，否则就重做。

3、确定公公因子的时候，最佳的方法是看碎石图，确定拐点，在提取公共因子时，拐点是否考虑其中，则须根据因子的贡献率和公共因子的数量规则来确定。

4、在命名因子的时候，我觉得是整个因子分析中最难的一步。尽量找因子的相同点，提取相同点组成新的变量名。

5、计算因子得分的时候，细心是很关键的。第一次试验我在这步上出现错误，原因很

简单没有输对数据，导致后面的排名不一样。要仔细看数值，记住贡献率是百分数。

实验七：SPSS 高级应用之四——方差分析

一、 实验目的

1、了解方差分析的实际意义，并掌握如何用SPSS 进行单因素的方差分析。

二、 实验内容 见《实验手册》。 三、 实验步骤

1. 打开SPSS 17.0，打开数据集“排污口大肠杆菌数量”，选择菜单“分析——比较均值——单因素”，在弹出的单因素对话框的左框选择，“因变量列表”为“大肠杆菌数量”，“因子”为“排污口”。选择“选项”，在弹出的选项的对话框中，在“方差同质性检验”前打勾。点击“继续”，返回，按确定。结果查看输出文档。

2．返回数据集，选择菜单“分析——比较均值——单因素”，选择“两两比较”，在“LSD ”选项前打勾，点击继续，再按确定。

四、 实验结果与分析

1、方差齐性检验结果

从表格看，不同排污口下的大肠杆菌数量的方差齐性检验值为1.269，概率P 值为0.329。如果显著性水平α为0.05，由于概率P 值大于显著性水平，因此不拒绝原假设，认为不同排污口下大肠杆菌数量的总体方差无显著差异，满足方差分析的前提要求。

2、多重比较检验

1、如果显著性水平α为0.05，在LSD 方法中，排污口A 和排污口B 平均差为-7.750，因为P=0.010.05，所以不存在显著差异，同理，排污口A 与排污口D 存在显著差异。

2、同分析1，排污口B 与排污口A 、C 存在显著差异，与排污口D 不存在显著差异。 3、同分析1，排污口C 与排污口B 、D 存在显著差异，与排污口A 不存在显著差异。 4、同分析1，排污口D 与排污口A 、C 存在显著差异，与排污口B 不存在显著差异。

五、 实验总结

本次试验要求我们进行方差分析。在开始本次实验前，我听老师的理论授课，我觉得方差分析好难，好复杂，各种公式代表的意义，公式的计算也很复杂。但是当我自己动手之后，我觉得SPSS 其实很便利，很多复杂的步骤直接电脑后台运算，完全不需要手工计算。作为一个SPSS 的初学者，我们只介绍了SPSS 方差分析的单因素分析这一种方法，复杂的运算法则在SPSS 中显得很简单。首先要先判断是否能进行方差分析。这就要求我们读懂方差齐性检验结果。这与第四次试验有联系，这就要求我们要掌握P 值得判断标准。在多重比较检验的结果表格中，慢慢的我们就会发现下面这样一个规律：在平均差的数值的肩上有星号的，因子和因子之间存在显著性差异，而没有的则不存在显著性差异。