1、1学 号： 2016-2017 学年第 1 学期第 9-10 周课程设计 I 报告班 级： 姓 名： 指导教师： 职 称： 成 绩： 管理学院2015 年 11 月 1 日 南京邮电大学2课程设计 I 指导教师成绩评定表题 目 课程设计学生姓名 班级学号 专业 信管评分内容 评分标准 总分 评分平时成绩 认真对待课程设计，遵守实验室规定，上机不迟到早退，不做和设计无关的事。 20设计内容丰富，符合大纲要求 10界面外观漂亮、大方 10功能符合大纲要求 10设计内容文档设计正确合理 10文档反映设计规划过程 10文档写作文档反映系统设计流程 10答辩简练、准确阐述设计内容，能准确有条理回答各种问
2、题，系统演示顺利。20总评分指导教师评阅意见该生对待课程设计 I 的态度 认真 良好 一般 比较差。设计的系统界面外观美工处理情况 很好 较好 一般 比较差系统前后台功能和脚本编写情况 很好 良好 一般 比较差文档书写符合规划与设计流程程度 很好 良好 一般 比较差系统演示顺利情况和答辩流畅准确情况很好 良好 一般 比较差完成的课程设计特色之处：成绩 指导教师签名 日期 2016.11.13一、SPSS 的安装和使用SPSS 安装过程略SPSS 主要窗口包括：数据编辑窗口、结果输出窗口、变量编辑窗口、语法编辑窗口、脚本编写窗口、脚本编写窗口、图表编辑窗口数据编辑窗口是用户进行数据处理与分析的主
3、要窗口界面，用户可在此窗口进行数据输入、观察、编辑和统计分析等操作。结果输出窗口用于输出统计分析的结果或绘制的相关图表。变量编辑窗口可以对变量的名称、类型、宽度、小数位、变量标签、变量值标签、缺失值、列的宽度、对齐方式、度量标准以及角色进行设置。语法编辑窗口，用户可以在语法编辑器窗口输入或修改 SPSS 命令，或单击任何分析对话框上的“粘贴”按钮，将使用对话框设置的各种命令或选项粘贴到语法编辑器窗口。脚本编写窗口，用户可以在此窗口编写 SPSS 内嵌的 Sax Basic 语言以形成自动化处理数据的程序。图表编辑窗口可以对生成的图表进行编辑。二、数据文件的处理定义变量：点开变量视图设置变量名称
4、及其属性。录入和编辑数据录入数据的方式有两种，一是新建数据，二是导入数据。1、打开【文件】【新建】【数据】如图2、打开【文件】【打开】【数据】如图、 4然后可在图中的数据视图增添，删除，修改数据。计算新变量，输入所有人语数英的平均成绩。打开【转换】【计算变量】筛选变量（个案选择）选择工资大于 2000 的人打开【数据】【选择个案】数据文件的拆分。打开【数据】【拆分文件】数据文件的合并5首先选择合并变量，打开要合并的数据后，需对两表的关键变量进行排序后才能合并。打开【数据】【合并文件】【添加变量】数据文件的存储与读取存储：打开【文件】【保存】读取：打开【文件】【打开】【数据】然后选取要打开的数据
5、即可。三、统计图形条形图打开【图形】【图表构建程序】首先需确定数据中有名义度量（尺度度量不能放在 x 轴）把左上方的变量依次拖入右边图表的 x 轴，y 轴。其他图表如饼图、线形图、直方图、散点图方法类似。如下图6饼图 线形图直方图 散点图四、基本统计分析频数统计及总体均值与总体方差的估计、总体均值的置信区间的计算打开【分析】【描述统计】【频率】 ，把要用的变量放到右边，点击【统计量】把要输出的数据勾选。如下图描述性统计及总体均值与总体方差的估计、总体均值的置信区间的计算打开【分析】【描述统计】【频率】 ，把要用的变量放到右边，点击【选项】把要输出7的数据勾选。如下图结果如下五、回归分析一元线性
6、回归分析例题：分析不同地区的甲状腺肿的患病率高低与本地水质的碘含量的关系。首先，在做回归分析之前，可以先用散点图初步观察两变量有无相关趋势。如下图从左图可以看出，二者有一定的相关关 系，接下来就可以做进一步的回归分析，找出它们二者间的关联。打开【分析】【回归】【线性】把“碘含量”拖入自变量，把“患病率”拖入因变量，统计量选择模拟拟合度和描述性。结果如下：8 从图得出所有变量都已纳入模型中；图得出相关系数 R 为 0.971，所以 R2 即相关系数很大，说明模型拟合效果很好；图为对模型进行方差分析的结果，反映其具有统计学意义；图给出了回归方程的各项参数，a=17.484，b=4.459，即回归方
7、程为 y=17.484+4.459x,认为碘含量对患病率是存在影响的。多元线性回归分析例题：采取措施的速度与保险公司的规模及其类型之间的关系分析。散点图分析略打开【分析】【回归】【线性】把“公司类型” 、 “公司规模”拖入自变量，把“所需时间”拖入因变量，统计量选择模拟拟合度和描述性。结果如下： 从图得出所有变量都已纳入模型中；图得出相关系数 R 为 0.946，所以 R2 即相关系9数很大，说明模型拟合效果很好；图为对模型进行方差分析的结果，反映其具有统计学意义；图给出了回归方程的各项参数，a=33.874，b=-0.102，c=8.055 即回归方程为 y=33.874-0.102x1+8
8、.055x2,认为公司规模、公司类型对索赔的反应所需时间是存在影响的。六、方差分析单因素方差分析例题：比较三个不同的电池生产企业生产电池的寿命。打开【分析】【比较均值】【单因素 ANOVA】在【两两比较】中选择“LSD” 、 “S-N-K”;在【选项】中选择“描述性” 、 “方差同质性检验” 、“均值图” 。把“电池”拖入因变量列表，把“企业”拖入因子。结果如下： 图所示为 Levene 方差齐性检验的结果，本例 Levene 统计量为 0.390。显著性 P 值一0.6800.05，故 3 组数据方差无差异。图所示为单因素方差分析的结果，并且进行了趋势检验，结果显示不同企业间方差分析统计量 F=38.771, P 值=0.0000.05。图所示为不同品系小鼠喂养不同饲料的体重增重的均值图，可见 A 饲料较好，B 和 C 饲料差异不大。
