spss小组总结相关分析 第1篇

中国地质大学江城学院

Office实验报告

姓 名

班级学号 指导教师 刘 艳

月 日

目 录

实验一 Word排版

实验要求

1．输入文字并排版：

第一段：黑体、四号、加粗、居中、段后空1字符。

第二段：楷体、首行缩进2字符、左右缩进2厘米、倍行距。

第三、四段：首行缩进2字符、段前、段后间距均为1字符。

第五段：隶书、小四、右对齐。

2．用绘制表格的方法创建如下商品销售表：

操作步骤

1．题1的操作步骤：

(1) 选中第一段文字，在格式工具栏中进行字体格式，对齐方式的设置，具

体截图见图1-1。

图1-1 字体格式和对齐方式

(2) 选中第一段文字，选择格式|段落菜单项，进行段前段后间距的设置，具

体截图见图1-2。

图1-2 段前段后间距

(3) 选中第二段文字，选择格式|段落菜单项，进行缩进方式的设置，具体截

图见图1-3。

图1-3 缩进方式

(4) 第三四五段的设置步骤与前面操作类似，参考前面的步骤进行相关设置。

2．题2的操作步骤：

spss小组总结相关分析 第2篇

spss分析学生成绩方法

考试成绩只是一些零散的数据，对其进行科学的处理能够为我们提供更有价值的信息，因此，合理运用统计学工具，对数据做出深层次的剖析来指导后续的教学活动尤为重要。

1 SPSS 软件简介

SPSS 是Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序。作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，理论严谨、内容丰富，广泛用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。它的统计过程包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。其统计功能囊括了教育统计学中所有的项目，包括集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验等，能够满足成绩分析全部指标的分析计算，为教师考试分析及教学工作起到一定的导向作用。

2 利用SPSS 对学生成绩进行分析

2. 1 课程选取及成绩来源

依据延安大学信息与计算科学专业培养方案及教学大纲，选取其核心课程高等代数及解析几何，对本专业 级学生两门课程的学习成绩进行基本描述性统计、正态分布检验，并对其关系进行相关性分析，从而了解解析几何、高等代数之间的相互影响，促进本校教学方法的改进和发展。成绩数据来源于学校教务系统中的成绩库，对该年级共46 名学生成绩进行分析。

2. 2 成绩分析

2. 2. 1 高等代数1、2 的成绩分析

从高等代数1、2 成绩的均值、标准差、众数、最值、极差等方面的比较，可以看到该班的高等代数1比高等代数2 成绩略好一些，高等代数1 学生的成 绩较高等代数2 的成绩有轻度的分化现象，原因可能是由于学生刚进入大学未能适应新的学习环境所致。调用分析描述探索过程( 双侧检验) ，进行正态分布检验。结果显示，该班的高等代数1、2 成绩在0. 01 水平下显著相关，说明随着高等代数学习的深入，内容难度逐渐增加，因此学好高等代数1 是必要条件，可以为后面的学习打下坚实的基础。

2. 2. 2 解析几何成绩分析

基本描述性统计操作过程同高等代数，得到如从解析几何成绩的描述性统计分析可以看出，该班的解析几何成绩绝大部分为中等及良好分数段，有10. 9% 的学生成绩为不及格，8. 7% 的学生成绩为优秀。可能由于同学们认为有中学学习几何的基础，存在侥幸心理，导致成绩未达到预期的效果。 得出: 高等代数、解析几何在0. 01 显著水平下两两相关，两门课程相关性很大。数学是一门对逻辑思维能力要求很高的学科，学科内部各知识也是相通的，所以这两门课程之间是相互影响的'。

3 结论与建议

通过以上数据分析，高等代数1、2 的成绩大部分处于良好和优秀，而高等代数1 整体成绩略好。高等代数和解析几何课程之间显著相关，并且高等代数1 与解析几何关系较大。

高等代数为解析几何的发展提供了研究方法，解析几何中的很多概念、方法都是应用高等代数中线性代数的知识、定义来描述和表达的。例如，解析几何中的向量共线、共面的充要条件就是用线性运算的线性相关来描述的，最终转化为用行列式工具来表达。

解析几何为高等代数提供直观背景，高等代数中的许多知识点的引入、叙述用到解析几何的概念，例如线性空间的概念表述就是以解析几何的二维、三维几何空间为实例模型。因此，可以考虑将高等代数与解析几何进行课程之间的整合，以减轻学生负担，节省教师资源。

spss小组总结相关分析 第3篇

SPSS课程学习心得体会

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statistical product and service solutions，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{spss实验心得体会}.

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，post hoc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(

于:spss课程学习心得体会)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.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心得体会 学习spss在教育统计中的应用心得体会

一、什么是spss?为什么要学习spss? 新学期开始时，在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触 到spss这个软件，作为本科是计算机专业出身的我，当时只知道spss是一套统计软件，

就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件，至于统计什么?分析什么?我一无所

知，尤其是看到老师推荐的《spss在教育统计中的应用》这本书的时候，就简单的把它理解

为用spss软件来统计、分析与教育相关的数据，最终得出想要的结论而已，而现在看来，我

当初的想法未免有点简单与无知。下面就来让我们了解一下spss。spss软件是一组专业的、

通用的统计软件包，同时它也是一个组合式软件包，兼有数据管理、统计分析、统计绘图和{spss实验心得体会}.

统计报表功能。它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域，也用于产品

质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。spss软件对计算机硬件系统的要求较低;对运

行的软件环境要求宽松，有各种版本可运行在windows xp、win7系统环境下， spss统计软

件采用电子表格的方式输入与管理数据，能方便地从其他数据库中读入数据(如dbase，excel，

lotus等)。

我为什么要学习spss呢?其实很简单，一方面，做为一名 研究生，要具备一定的科研能力，如今量化研究的方法大行其道，一切要以事实说话、

要以数据说话，有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。另一方面，根据对aect94

定义的理解，教育技术 学研究的对象是学习过程和学习资源，包含大量的偶然现象和非精确现象。因此，要深

入研究教育技术现象及其规律，必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法，才

可能使这门学科达到真正完善的地步。教育技术学研究的现象多数是偶然的现象，其变化发

展往往具有几种不同的可能性，究竟出现哪一种结果，那是带有偶然性的，是随机的。这类

偶然现象是遵循统计规律的，当随机现象是由大量的成份组成，或者随机现象出现大量的次

数时，就能体现统计平均规律。我们只有对数据资料作统计处理，才可能可以发现它们的内

在规律，掌握现象的特征，检验研究的假设，才能得出准确的、可靠的研究结果。

二、对本spss各章节学习的心得 新课程老师带领下，采取一种新的学习方式，老师讲解了基础部分后，全班同学采取小

组分工、协作学习，然后对全班同学进行讲解学习内容，教师进行当堂指导，这种方法改变

了同学们的学习态度，同学们不再是课前不预习，课下不复习的状态，每组都有自己的任务，

课前有一定的压力，同学间的讨论也明显的增多，例如：一次课下同学们在一起吃饭，有几

位同学还在调侃说“两个菜之间用spss进行分析后得出的结果不接受h0假设，也就是两个

菜之间不相关”，虽然这只是一个课下的玩笑，但是这也可以体现出对学习的态度的转变。下

面就本学期的所学spss的各章节做一下归纳，这些归纳也是基于本人平时在课前预习，课上

及课后的一些所思所想，也许会有一些理解上的偏颇在内，但这仅限于心得而已。本学期学习各个章节

及分工如下表：

章节名称

的认识

及数据文件的

2.数据清理与

基本统计及测

量质量分析

4.方差分析

1、2人 3人 7.聚类分析 8.统计图形 2人 1人 2人 6.卡方检验 3人 2人 5.相关分

析 3人 分工人数 章节名称 分工人数 spss的认识及数据文件的处理心得体会 可能是由于是同学们第一次讲，万事开头难，压力很大，在大家认为最为简单的内容讲

解上，两位同学并没有完全展现出二人实际水平，大家在这一节课上都感觉到很压抑，总的

感觉是这节内容很简单，但是内容又很松散，可讲的东西太多，讲的东西多就没有突出重点

和难点，所以听过之后就有种无数的碎片漂浮在脑海中一样，很难将知识系统化，课后总结

一下无非就是两块，一块是了解spss软件的历史及基本功能，还有一块就是spss软件当中

一个模块叫做数据文件的处理，在认识spss软件当中了解到它是一组社会科学统计软件包，

诞生于1968年，当时美国的3位大学生开发出了它，经过这么多年的后续开发，spss已经

有了很多的版本，具有了更的兼容性、和更友好的操作界面，也在很多的学科领域得到了应

用，而在教育中的应用 只是它的一个分支。此外它对硬件的要求也很低，当前一般的电脑都能安装它，安装的

过程中也没有什么特殊的方法，傻瓜式的安装方式完全就可以满足。在数据文件的处理方面，

主要是要学会定义变量、处理变量两方面;定义变量是要注意根据自己实际采集的数据来定

义变量，例如是数值型的变量还是文本型的变量及变量的长度，小数点保留尾数等，总之就

是一句话，根据实际调查的数据要求来定义相应变量。变量定义只有只要细心的将实际调查

的数据录入到spss当中即可，当然也可以在spss软件之外进行数据编制，可以通过execel

spss小组总结相关分析 第4篇

相关分析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及相关程度，是研究随机变量之间相关关系的一种统计方法。

现象与现象之间的依存关系，从数量联系上看，可以分为两种不同的类型，即函数关系和相关关系。

函数关系是从数量上反映现象间严格的依存关系，即当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之相对应。相关关系是现象间不严格的依存关系，即各变量之间不存在确定性的关系。

在相关关系中，当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量值也相应发生变化，但其关系值不是固定的，往往按照某种规律在一定的范围内变化。

回归方程的确定系数在一定程度上反映了两个变量之间关系的密切程度，并且确定系数的平方根就是相关系数。但确定系数一般是在拟合回归方程之后计算的，如果两个变量间的相关程度不高，拟合回归方程便没有意义，因此相关分析往往在回归分析前进行。

对不同类型的变量，相关系数的计算公式也不同。在相关分析中，常用的相关系数主要有皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数和偏相关系数。

皮尔逊简单相关系数适用于等间隔测度，而斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数都是非参测度。一般用ρ和r分别表示总体相关系数和样本相关系数。

（1）皮尔逊简单相关系数

简单相关系数r有如下性质：

①-1≤r≤1，r绝对值越大，表明两个变量之间的相关程度越强。

②0

③-1≤r<0，表明两个变量之间存在负相关。r=-1表明变量间存在着完全负相关的关系。

④r=0，表明两个变量之间无线性相关。

应该注意的是，简单相关系数所反映的并不是任何一种确定关系，而仅仅是线性关系。另外，相关系数所反映的线性关系并不一定是因果关系。

（2）斯皮尔曼等级相关系数

等级相关用来考察两个变量中至少有一个为定序变量时的相关系数，例如，学历与收入之间的关系。

（3）肯德尔等级相关系数

肯德尔等级相关系数利用变量等级计算一致对数目U和非一致对数目V，采用非参数检验的方法度量定序变量之间的线性相关关系

若p值小于显著性水平，则拒绝原假设，即认为两个变量之间的相关关系显著；否则，接受原假设，即认为变量之间不存在显著相关性。

三、操作过程

相关分析的数据条件：

题目：随机抽取的山东省某学校的12名学生的IQ值、语文成绩和数学成绩。因为语文成绩和数学成绩都受IQ的影响，所以试用偏相关分析研究学生语文成绩和数学成绩的相关关系。

一、数据输入

二、操作步骤

1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“相关”|“偏相关”命令2、选择进行偏相关分析的变量和控制变量。在“偏相关性”对话框的左侧列表框中，同时选中“语文成绩”和“数学成绩”进入“变量”列表框，然后选中IQ进入“控制”列表框。

3、设置显著性检验的类型。在“显著性检验”选项组中选中“双尾”单选按钮。

4、选择是否标记显著性相关性，也就是是否在输出结果中把有统计学意义的结果用“*”表示出来。这里我们选中“标记显著性相关性”复选框。

5、选择相关统计量的输出和缺失值的处理方法。单击“偏相关性”对话框中的“选项”按钮。选中”统计”选项组中的“平均值和标准差”和“零阶相关性”两个复选框。在“缺失值”选项组中选中“成对排除个案”单选按钮。也就是说，如果我们在分析时遇到缺失值的情况就将缺失值排除在数据分析之外。设置完毕后，单击“继续”按钮返回“偏相关性”对话框。

6、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。

spss小组总结相关分析 第5篇

一、试剂

1 氟化钠溶液：4%

2 二甲酚橙指示剂：，配制后两周内使用。

3 六次甲基四胺：

4 丁二酮污溶液：1%乙醇溶液

5 抗坏血酸—硫脲溶液：按每100毫升溶液含抗坏血酸2克，硫脲10克的比例配制，当天使用。

6 EDTA溶液：，用基准试剂配制。

7 锌标准溶液：。

二 试样的分解

1 若试样中含有锡： 称取试样克移入250毫升烧杯中，加入氢溴酸10毫升，溴1毫升。温热溶解后加入高氯酸10毫升，加热蒸发以除去多余的溴和氢溴酸，分解不溶性的溴化物，从而获得一澄清无色溶液。蒸至尽干后，加水20~30毫升水。

三 分析方法

吸入一定量的试液，依次加入氟化钠溶液10毫升（掩蔽三价铁、四价锡和三价铝），抗坏血酸—硫脲（掩蔽二价铜和银）溶液5毫升，丁二酮污溶液5毫升。混匀后加入适量六次甲基四胺，调节试液的PH值为（用精密PH试纸检查）。加入二甲酚橙指示剂1~2滴，用标准溶液滴定至试液由红色转为黄色。也可再多加滴定剂1~2毫升，用锌标准溶液返滴至试液由黄色转为红色为止（用锌标准溶液返滴则终点更为敏锐）。

注：1 在的微酸性溶液中，用EDTA滴定锌时消除锰和镍的干扰是急需解决的问题。镍含量高时可用丁二酮污可消除小于1毫克钴的干扰。二价镍在PH的条件下与丁二酮污形成沉淀，可立即干过滤后滴定锌。

2  在微酸性溶液中，加入适量的1%氯化钡溶液和硫酸钾溶液5%，使生成硫酸钡沉淀，溶液_存的铅，也一起以硫酸铅沉淀析出，但当钡量超过铅量10倍以上时，铅即全部掺入到硫酸钡晶格中，形成硫酸铅钡混晶沉淀，这种沉淀在乙酸铵溶液中不溶解，证明它比硫酸铅沉淀稳定得多。利用这一性质可以掩蔽铅。

spss小组总结相关分析 第6篇

相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。

1、简单相关分析

生活中常需要我们对两个变量间的相关关系进行分析，即通过计算两个变量之间的相关系数，是否显著相关作出判断。

2、偏相关分析

相关分析通过计算两个变量之间的相关系数分析变量间线性相关的程度。在多元相关分析中，由于受到其他变量的影响，两变量相关系数只是从表面上反映了两个变量的性质，往往不能真实地反映变量间的线性相关程度，此时就需要用到偏相关分析，这时候就需要把其他变量控制住，然后输出控制其他变量影响后的相关系数，得以从中剔除其他变量的线性影响。3、距离分析

偏相关分析通过控制一些被认为次要的变量的影响得到两个变量间的实际相关系数，但实际问题中，变量可能会多到无法一一关心的地步，每个变量都携带了一定的信息，但彼此又有所重叠，此时最直接的方法就是将所有变量按照一定的标准进行分类，即进行聚类分析。

spss小组总结相关分析 第7篇

一、实验目的

理解管理信息系统的组成和结构，管理信息系统的分类，管理信息系统的功能，管理信息系统的应用。

二、实验内容

能通过因特网查询管理信息系统的应用介绍文档；查询管理信息系统在某企业或组织应用的案例。

（1）分析管理信息系统应用文档的组成；

（2）分析所调查的管理信息系统案例的功能特点；

（3）能对所调查的管理信息系统案例的应用进行分类；

（4）分析所调查的管理信息系统案例所采用的技术；

（5）总结并阐述你对管理信息系统的理解；

（6）结合自己的生活学习实际，拟定一个管理信息系统应用项目。

三、操作步骤

中国石油化工集团公司，Sinopec Group的管理信息系统应用案例

中国石化财务管理信息系统是为满足其各层单位的财务核算与管理需求而建立的财务管理信息系统。该系统运行在各层单位财务核算部门，通过不同档次的服务器构架起总部与各炼油、化工分公司、子公司及生产厂的财务管理逻辑网；总部与各油田分公司、子公司及生产厂的财务管理逻辑网；总部与各省（市）、地、县石油公司的财务管理逻辑网三条主干网络，以实现符合国际会计准则的财务管理核算、科学决策和在线查询、对帐体系。

（1）管理信息系统应用文档的组成：

中国石化财务管理信息系统采用客户机/服务器结构，服务器主要处理网络用户的请求并完成数据的处理统计，因此对服务器可用性、可靠性上提出了极高的要求，以保证数据的完整性和系统连续运作的能力；要求服务器具有强大的处理能力，以实现前端用户的流畅访问和本地数据的迅速统计处理；同时服务器应具有一定的扩展能力，以便用户能够根据业务的增长方便地升级系统。

（2）功能特点：

浪潮服务器事业部根据用户的需求，推荐用户采用NetLine720R服务器搭建整个网络系统，此次浪潮有330多台NetLine720R服务器入驻中国石油化工股份有限公司，为中石化信息化建设搭建起稳固的平台。

（3）案例所采用的技术及其分类：

NetLine720R支持最新的Intel PIII Coppermine处理器，可扩展为双CPU，内存最大可扩展到2GB ECC SDRAM，为用户提供强大的处理能力；具有10个热拔插硬盘空间和4个固定硬盘位置，满足用户的海量存储；利用热拔插硬盘和RAID技术，保证了数据的完整性；采用RAID技术、ECC内存、冗余风扇等多种冗余容错技术，提高了系统的可用性、可靠性和稳定性。

运行效果

到目前为止，整个系统运行稳定，为中国石化公司的财务管理和会计核算工作提供优良的计算平台，并为其高层决策提供了科学、准确、快捷的服务。

（4）对管理信息系统的理解

信息系统是一个人造系统，它由人，硬件，软件和数据资源组成，用以及时正确地搜集加工存储传递和提供信息实现组织中各项活动的管理调节和控制

组织的全部活动中存在着各式各样的信息流，不同的信息流用于控制不同的活动。几个信息流联系组织在一起，服务于同类的控制和管理目的，就形成基于信息流的网络系统。

（5）拟定管理信息系统应用项目

图书馆图书管理信息系统

通过参与做一个了解的系统来加深对知识的学习，充分体会它在实际中的应用

四、实验收获和建议

通过本次实验，不仅对书本上的知识有了更加深刻的理解，还了解了管理信息系统在企业管理中的应用。在这个系统开发过程中，本人增强了团体意识，对一些软件开发模式有了一定的认识，学会了如何进行小组式的开发一个综合系统，在此本人特向给了很多指导意见的

老师表示感谢！也感谢本组成员对本人的关心和帮助。因为本系统所涉及的内容非常广泛并且比较复杂，加上时间的仓促，尽管本组竭尽全力来保证系统的可靠性和完善性，但是还有一些不足之处，恳请老师批评指正。

spss小组总结相关分析 第8篇

基本面分析实验报告

三一重工股票基本面分析

从宏观层面分析：

“十二五”规划中提到，加强现代能源产业和综合运输体系建设。推动能源生产和利用方式变革，构建安全、稳定、经济、清洁的现代能源产业体系。加快新能源开发，推进传统能源清洁高效利用，在保护生态的前提下积极发展水电，在确保安全的基础上高效发展核电，加强电网建设，发展智能电网，完善油气管网，扩大油气战略储备。按照适度超前原则，统筹各种运输方式发展，构建便捷、安全、高效的综合运输体系。推进国家运输通道建设，基本建成国家快速铁路网和高 速公路网，发展高速铁路，加强省际通道和国省干线公路建设，积极发展水运，完善港口和机场布局，改革空域管理体制。从此规划中，可以看到三一重工发展的希望，其股票不涨就怪了。

从中观层面分析：

在机械板块内部，值得注意的是电荒带来市场对柴油发电机设备青睐而拉动内燃机板块的表现，以及旱灾拉动的水泵机械板块的表现。市场并未出现强力的反弹，仍然以震荡为主，主题类的个股仍然活跃，，超跌板块有所反弹，低估值的金融等板块有较好的表现。市场仍然呈现出避险的情绪。从机械板块内部来看，和市场的总体表现一致，主题类的个股表现较好，如国际板概念，电荒带来的柴油发电机需求上升预期，干旱带来的水泵需求提升预期等。都使相关个股有良好的表现。市场处于一个相对敏感的时期，我们仍然认为市场大幅反弹的条件仍未具备，市场仍将处于震荡。对于机械行业，我们仍然倾向于防御性较高的板块，比如煤炭机械中的个股，本轮创业板的大幅下调，存在一些被市场错杀的个股，我们认为值得关注，我们仍然看好天立环保，南方泵业等增长确定性较高的个股，此外，我们关注消息面上的一些机会，有媒体报道，_领导日前视察了中国南车，并透露出以南车为主体整合中国北车的意图，本身目前南车，北车估值较低，该消息可能为南车，北车带来交易性的机会。

行业内挖掘机企业普遍在今年2、3月份大搞促销活动，三月份全行业销售超过4万4千台，创下历史单月销售最高，无疑也透支了四月份得销售，导致四月份同比增速下滑明显。三一除了中大挖机外，小挖机产品持续发力，使得公司四月份在挖机市场上一枝独秀，继续保持同比100%以上的增长。我们预计公司全年挖掘机销售有望达到26000-28000台。汽车起重机作为公司业绩增长的另一重点，增速依然迅猛。四月份同比增速超过60%，而行业增速仅为，公司用实际表现在行业内继续打造三一速度。公司汽车起重机集中于重大吨位，低于20吨的小吨位起重机暂未大规模生产，由于中大吨位产品的毛利率较小吨位高，公司产品盈利能力较中联，徐工要强，我们预计公司全年汽车起重机销售有望达到3900-4300台。

公司在液压零部件，回转支承，减速机等核心零部件自制方面不遗余力，取得突破，未来将实现自主配套，特别是公司的自制汽车底盘除了为搅拌车配套外，将逐步实现为中低端泵车配套。配套自制底盘一方面可以适当降低中低端泵车价格第一文库网，扩大销售；另一方面也使得公司建立更大的竞争优势，竞争对手短期难以赶

上。公司前期投入研发的矿用自卸车经过3年多的研制，试验验证后，即将进入批量投产阶段，公司这块业务将成为重要增长点。值得一提的是，公司管理层高瞻远瞩，具备强烈的使命感，以把三一打造成装备制造领域世界顶级企业为己任。公司在业务方面高瞻布局，三一重工母公司三一集团已进军风电，高端机床，港口机械，航洋工程领域。公司在人力资源方面的投入行业领先，深知公司发展的关键一为资金，二为人才，在公司可利用资本市场开拓融资渠道的情况下，业务开拓的关键就在于公司能否吸引，培养，造就一流的人才。公司领导深谙此道，每年投入可观的资源招贤纳才，建立人才梯队，需要用人的时候有人可用，造就了三一远超行业的`发展速度。

从微观层面分析：

1、K线分析

近5日均价为元， 最高价为元，最低价为元，平均涨跌幅为，平均成交量为184912手。近5日行业平均涨跌幅为，最高涨幅为，最低涨幅为。

2、分时图分析

上图为三一重工股票是分析图；半个月内强于指数；从当日盘面来看，明日可能下跌或低位震荡。出现卖出信号未来几日不乐观；该股近期的主力成本为元，价格已在成本以下，后市趋弱；周线仍为下跌趋势，如不突破“元”不能确认趋势扭转；股价整体长线趋势依然向下；

3、移动平均线分析

上图为三一重工日K线图。

可以看见移动平均线在下跌的过程中呈现空头排列，大幅下跌。在一段比较平稳时期后开始上涨，然而在上涨过程中呈现了多头排列，实现了大幅上涨。继而又是一个下跌的空头排列。估计接下来将是平稳或者上涨的情形。该图中包含了一个死亡交叉和一个黄金交叉，分别是在下跌过程和上涨过程。

RSI

如图所示RSI的取值

可以看到短期RSI在低位向上突破长期RSI线，市场在买入的信号，股价也随之上升，形成多头市场。此时由于过分的买入，出现了明显的顶背离。可以看到短期RSI线从高位向下突破长期，说明市场卖出，形成空头市场。随之股价来了一轮疯狂的下跌。这其中有两处反转突破。

KDJ

如图所示KDJ取值分别为

KDJ<20的时候，股价的反弹几率很大。当股价一直持续上涨的时候，KDJ一次比一次的创出新的低位，出现了底背离现象，在这一阶段均可买入。当KDJ不创新低时，此时应该抛出。其中有一次反转突破。

可以看到现在的K在20以下，即将出现向上与D交叉。此时可以买进。

spss小组总结相关分析 第9篇

实验报告

学生姓名：

一、实验室名称：

二、实验项目名称：

相关分析

三、实验原理

相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。

按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。

四、实验目的

理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。

五、实验内容及步骤

实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。

1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。

2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。

实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。

1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。

分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze Descriptive Statistics Crosstabs

Step2.将性别（Gender）和收入（Current Salary）分别移入Rows列表框和Columns列表框。

Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。

2. 分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。

分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。

Step1. 用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs / Legacy Dialogs / Scatter,选择Simple Scatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。

spss小组总结相关分析 第10篇

中国地质大学江城学院

Office实验报告

姓 名 何卓

班级学号3301110227

指导教师 刘 艳

20 01月 03日

目 录

实验一 Word排版 ................................... 错误！未定义书签。..................................... 错误！未定义书签。..................................... 错误！未定义书签。........................................................................ 3

实验二 Excel 操作 ................................................................... 5

......................................................................... 5

.......................................................................... 6

.......................................................................... 8

实验三 制作PPT ........................................................................ 9

......................................................................... 9

.......................................................................... 9

........................................................................ 12 心得体会 .................................................................................... 13

实验一 Word排版

实验要求

1．输入文字并排版：

第一段：黑体、四号、加粗、居中、段后空1字符。

第二段：楷体、首行缩进2字符、左右缩进2厘米、倍行距。

第三、四段：首行缩进2字符、段前、段后间距均为1字符。

第五段：隶书、小四、右对齐。

2．用绘制表格的方法创建如下商品销售表：

操作步骤

1．题1的操作步骤：

(1) 选中第一段文字，在格式工具栏中进行字体格式，对齐方式的设置，具

体截图见图1-1。

图1-1 字体格式和对齐方式

(2) 选中第一段文字，选择格式|段落菜单项，进行段前段后间距的设置，具

体截图见图1-2。

图1-2 段前段后间距

(3) 选中第二段文字，选择格式|段落菜单项，进行缩进方式的设置，具体截

图见图1-3。

图1-3 缩进方式

(4) 第三四五段的设置步骤与前面操作类似，参考前面的步骤进行相关设置。

2．题2的操作步骤：