spss案例分析報告

Spss分析身高與體重的相互影響姓名：劉海艷班級：11電商班學號號：26一、 案例介紹：這是某幼兒園學生的身高體重數據，數據中主要包括編號，學生姓名，性別，學生年齡，每個學生的體重以及身高數值。主要是看下幼兒園學生體重與身高的相互關系。二、 研究案例的目的：分析幼兒園學生身高體重的相互關系和影響。三、 下面是數據來源：編號姓名性別年齡體重處斤身高厘米11劉俊賢男4.819.00105.0022劉棒琪里5.520.00115.0033張艷新女5.118.00107.0044林家宏男4.917.50108.0055何敬艷女5.016.50109.0066趙文科男5.217.00108.0077陳潔南男4.713.70105.0088女5.119.00106.0099囲榮忠女5.518.00109.001010胡悅元女4.016.00107.001111徐志杰男5.119.00108.001212吳子亮男5.216.00106.001313梁家明女5.316.90109.001414苗思銀女6.618.50110.001515李小青5.615.50111.001616蘇藝林女5.815.60116.001717男4.923.00108.001818歐陽自慕男5.518.20107.501919胡吉増5.120.00116.002020何佳佳女5.219.00112.502121胡友軍男5.515.00105.502222陳漢元男5.419.60108.502323李家高男5.217.00107.50NameTypeWidthDecimalsLabelValuesMissingColumrisIAlignMeasure1牖號SInnga□NoneNone呂LeflqrjMamnal2StringaDNoneNano6Lefl孤Nnmiial3StringaDNanoNane6Lefl掘Nnrnn?!lUNumerica1NoneNoneSLefl鼻Namo'ial5Humerii：a2NDneNoneeLefi&Namhal6Numerica2NansNone8套Rpylii7四、 研究的方法：主要是使用SPSS中的描述統(tǒng)計分析和線性回歸分析；在描述統(tǒng)計分析中主要是分析出身高體重的最大值和最小值、均值，在圖表中可以看出身高的最大值；在線性回歸分析中主要是采用身高為自變量，體重為因變量來進行分析的。五、 研究的結果：1）描述分析：打開文件“某班23名同學的身高、體重、年齡數據”通過菜單蘭中的分析選項，進行描述性分析，選擇體重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下結果：[DataSet0] 三作業(yè)I數據源.s浙DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation體重處斤23137023.001773912.03933身高厘米ValidN(listwise)2323105.00116.001.0885E23.28023從結果看出，該班學生樣本數為23，體重最小值為13.7kg，最大值為23kg，平均體重為17.7167kg。身高最小值為105cm，最大值為116cm，平均身高為108.85cm。以身高為例子，選擇描述中的頻率選項可以得出分布，在頻率對話框的圖形選項中，選擇條形圖，即可用圖形直觀看到結果。

105.001D5.50106.00107.C0107.50108.001D8.50109.00110.00111.00112.50115.D0116.00■3-105.001D5.50106.00107.C0107.50108.001D8.50109.00110.00111.00112.50115.D0116.00■3-從圖形中可以很直觀的看出不同身高段的人數分布情況，其中108cm左右的人數最多。從表格中則可以清楚地看到具體數目。2）線性回歸分析：選擇分析一一回歸一一線性，在彈出的對話框中，以身高作為自變量，體重作為因變量，結果如下：VariablesEntered/Remowed11viodeVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1身高厘米=EnterAllrequestedvariablesentered.DependentVariable;f|-重處■斤

ModelSummaryviodeRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.223=.050.0052.03453a.Predictors:(Constant),身高厘米從表中可以得出。R=0.223,即兩者具有弱相關性。ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSia.1 RegressionResidualTotal4.56986.92691.495121224.5694.1391.104.305=Predictors:(Constant),身高厘米DependentVariable:體重扯斤Coefficients3ModelUnstandardizedCoefficienlsStandardizedCoetficientstSig.BStd.ErrorBeta1 (Constant)2.61714.400.182.858身高厘米.139.2