1、试图建立一个实践与理论相结合，着重培养学生实际动手能力为主的实验教学课程体系。（2）在切实培养提高学生实践动手能力的同时，在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断的能力，科学思维能力和创新意识，培养学生的自学能力，锻炼学生的学习方法，相互协作的团队精神。2、教学方法 （1）实验内容的安排由简入深，从SPSS的重要作用及其基本操作出发，培养学生的学习兴趣，调动积极性。（2）强调学生实验前的准备工作，教师在实验课的上一周向学生布置下周实验的内容，让学生有充分的时间准备实验课内容。（3）课前对实验中的难点进行演示，实验中对学生进行指导，启发学生的手脑并用，培养学生通过实验独立获取知识和操作技
2、能的能力，注重随堂考查，点评学生实验作品和实验报告，不断强化学生的动手能力。（4）指导学生利用各种途径学习查阅资料，综合利用所学知识和技能，对现实中碰到的问题进行统计分析；勇于探索和实践，发扬团队精神，培养学生的创新意识。（5）采用现代教育技术辅助教学，提高教学质量、水平和效率。三、教学学时分配和安排 本课程实验教学根据实验教学安排表具体安排，实验教学全学时共36学时。四、教学内容和要求 本课程实验教学内容在突出统计分析训练为先导的基础上，利用SPSS进行相应的统计分析计算，并根据运算结果，做出合理的解释。在实验过程中，充分考虑到学生的自学能力和创新能力，安排命题开放式的实验内容给学生完成。见
3、下表：序号周次实验内容学时1第2周实验一 数据文件的管理42第4周实验二 描述性统计分析3第6周实验三 均值比较第8周实验四 方差分析5第10周实验五 相关与回归分析6第12周实验六 聚类与判别分析7第14周实验七 因子与主成分分析8第16周实验八 非参数检验9第18周实验九 统计绘图合计36实验一 SPSS的数据管理目的要求 熟悉SPSS的菜单和窗口界面及SPSS的数据管理功能。实验原理 实验内容 1、 数据文件的建立与数据录入2、 数据文件的编辑整理实验步骤1、 定义变量，建立数据文件2、 输入数据（直接输入，数据库查询导入，文本向导导入）3、 数据的增删4、 变量重新赋值5、 数据的运算
4、与新变量的生成6、 数据排序7、 数据的行列互换。实验软件 SPSS For Windows实验示范讲解 实验独立操作利用SPSS进行描述性统计分析。1、 频数分析（Frequencies过程）2、 描述性分析（Descriptives过程）3、 探索分析（Explore过程）4、 交叉列联表分析（Crosstabs过程）1、 定义变量，建立数据文件并输入数据。2、 选择菜单“AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies”，选择分析变量，要输出的统计量以及要绘制的统计图，即完成了频数分析。3、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeDescriptive S
5、tatisticsDescriptives”，选择分析变量即完成了描述性分析。4、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeDescriptive StatisticsExplore”，选择Dependent变量和Factor变量，要输出的统计量以及要绘制的统计图，即完成了探索分析。5、 在1的基础上，首先对频数变量的值进行加权处理，再选择菜单“AnalyzeDescriptive StatisticsCrosstabs”，选择分组变量和分析变量，然后选择卡方检验，定义列联表单元格中需要计算的指标，即完成了交叉列联表分析。实验三 均值检验利用SPSS进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。
6、1、 描述统计（Means过程）2、 单样本T检验（One-Sample T Test过程）3、 两独立样本T检验（Independent-Samples T Test过程）4、 成对样本T检验（Paired-Samples T Test过程）2、 选择菜单“AnalyzeCompare MeansMeans”,选择Dependent变量和Independent变量，设置输出的描述统计量，即完成了描述统计。3、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeCompare MeansOne-Sample T Test”，选择Test 变量并输入已知的均值，即完成了单样本T检验。4、 在1的基础上，选择
7、菜单“AnalyzeCompare MeansIndependent-samples T Test”，选择Test变量和分组变量，即完成了两独立样本T检验。5、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeCompare MeansPaired-samples T Test”项，选择分析变量，即完成了成对样本T检验。利用SPSS进行单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析。1、 单因素方差分析（One-Way ANOVA过程）2、 多因素方差分析（Univariate过程）3、 协方差分析（Univariate过程）2、 选择菜单“AnalyzeCompare MeansOne-way ANOVA
8、”,选择Dependent变量和Factor变量，选择进行各组间两两比较的方法，然后定义相关统计选项以及缺失值处理方法，即完成了单因素方差分析。3、 在1的基础上，选择菜单“Analyze General Linear Model Univariate”，选择Dependent 变量和Fixed Factor（s），然后选择建立多因素方差分析的模型，并设置多因素变量的各组差异比较，设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用，设置均值多重比较类型，设置输出到结果窗口的选项，即完成了多因素方差分析。4、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeGeneral Linear ModelUnivari
9、ate”，选择进行协方差分析的变量以及建立多因素方差分析的模型，并设置多因素变量的各组差异比较，设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用，设置均值多重比较类型，设置输出到结果窗口的选项，即完成了协方差分析。实验五 聚类分析和判别分析利用SPSS进行聚类分析和判别分析。1、 系统聚类法（Hierarchical Cluster过程）2、 快速聚类法（K-Means Cluster过程）3、 判别分析（Discriminant过程）2、 选择菜单“AnalyzeClassifyHierarchical Cluster”，,选择聚类变量和聚类类型，然后选择聚类方法，并选择输出距离矩阵和冰状图，即
10、完成了系统聚类。3、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeClassifyK-Means Cluster”，选择聚类变量及类的个数，然后选择聚类方法并保存各类成员，即完成了快速聚类法。4、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeClassifyDiscriminant”项，选择分组变量并定义取值范围，然后选择作为判别分析的基础数据变量，并选中保存新的变量将回代判别的结果存入原始数据库中，即完成了判别分析。实验六 因子分析和主成分分析利用SPSS进行因子分析和主成分分析。1、 因子分析（Factor过程）2、 主成分分析（Factor过程） 实验步骤2、 选择菜单“AnalyzeData Re
11、ductionFactor”，选择进行分析的变量，然后选择输出相关系数矩阵和KMO and Bartlett球形检验，并选择主成分法为提取因子的方法，然后对因子进行正交旋转，输出回归系数，即完成了因子分析。3、 主成分分析的操作步骤类似，只是不需要进行正交旋转。实验七 相关分析和回归分析利用SPSS进行相关分析、偏相关分析、距离分析、线性回归分析和曲线回归。1、 两变量的相关分析（Bivariate过程）2、 偏相关分析（Partial 过程）3、 距离分析（Distances过程）4、 线性回归分析（Linear过程）5、 曲线回归（Curve Estimation过程）2、 选择菜单“An
12、alyzeCorrelateBivariate”，选择要进行相关分析的两个变量，并选择Pearson相关系数（r）,然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了两变量的相关分析。3、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeCorrelatePartial”，选择控制变量以及要进行相关分析的两个变量，然后选择对相关系数进行双侧检验，选择要输出的统计量，即完成了偏相关分析。4、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeCorrelateDistance”，选择进行距离分析的变量，在“Compute Distances”框中选择“Between variables”，作变量之间的距离相
13、关分析。在“Measure”栏中选择“Similarities”相似性测距。单击“Measure” 按钮，选择“Pearson correlation” 为测量距离，即完成了距离分析。5、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeRegressionLinear”，分别选择自变量、因变量及Enter方法，然后选择是否作变量的描述性统计、回归方程应变量的可信区间估计等分析，即完成了线性回归分析。6、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeRegressionCurve Estimation”，分别选择自变量和因变量，并选择要拟合的模型，选中“Plot models”复选框以输出曲线拟合图，选中 “
14、Predicted value”复选框，在原始数据文件中保存根据对数方程求出的预测值，即完成了曲线回归分析。利用SPSS进行非参数检验。1、 卡方检验（Chi-Square过程）2、 二项分布检验（Binomial过程）3、 游程检验（Runs过程）4、 单样本Kolmogorov-Smirnov检验（1-Sample K-S过程）5、 两独立样本比较（2 Independent Samples过程）6、 K独立样本比较（K Independent Samples过程）7、 2相关样本比较（2 Related Samples过程）8、 K相关样本比较（K Related Samples过程）2
15、、 选择菜单“DataWeight Cases”，选择变量进入“Frequency Variable”框，然后选择菜单“AnalyzeNonparametric TestsChi-Square”，选择变量进入“Test Variable List”框，即完成了卡方检验。3、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric TestsBinomial Test”，选择变量进入“Test Variable List”框，在“Test Proportion”框中键入0.50，即完成了二项分布检验。4、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric TestsRu
16、ns Test”，然后选择变量进入“Test Variable List”框，并输入临界割点，即完成了游程检验。5、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric Tests1-Sample K-S”，选择变量进入“Test Variable List”框，并在“Test Distribution”框中选“Normal”项，即完成了单样本Kolmogorov-Smirnov检验。6、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric Tests2 Independent Samples”，选择变量进入“Test Variable List”框，然后选择分组变
17、量并定义范围，在“Test Type”框中选择“Mann-Whitney U”检验方法，即完成了两独立样本比较。7、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric Testsk Independent Samples”，选择变量进入“Test Variable List”框，然后选择分组变量并定义范围，在“Test Type”框中选择“Kruskal-Wallis H”检验方法，即完成了K独立样本比较。8、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric Tests2 Related Samples”，选择两个变量使之分别出现在“Current Selec
18、tions”栏的“Variable 1”和“Variable 2”，然后使它们进入“Test Pair（s） List”框。在“Test Type”框中选择“Wilcoxon”和“Sign”两项，并选择输出的统计量，即完成了2相关样本比较。9、 在1的基础上，选择菜单“AnalyzeNonparametric Testsk Related Samples”，选择变量进入“Test Variables”框，然后在“Test Type”框中选择“Friedman”和“Kendalls W”两种检验方法，并选择输出的统计量，即完成了K相关样本比较。实验九 绘制统计图利用SPSS绘制各种统计图。1、
19、直条图（Bar过程）2、 线图（Line过程）3、 区域图（Area过程）4、 构成图（Pie过程）5、 高低区域图（High-Low过程）6、 直条构成线图（Pareto过程）7、 质量控制图（Control过程）8、 箱图（Boxplot过程）9、 均值相关区间图（Error Bar过程）10、 散点图（Scatter过程）11、 直方图（Histogram过程）12、 正态概率分布图（Normal P-P过程）13、 正态概率单位分布图（Normal Q-Q过程）2、 选择菜单“GraphsBar”过程，选择复式直条图“Clustered”,然后选择变量1，使之进入“Bars Repre
20、sent”栏的“Other summary function”选项的“Variable”框，选择变量2，使之进入“Category Axis”框，并选择变量3进入“Define Clusters by”框，然后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制直条图。3、 在1的基础上，选择菜单“GraphsLine”， 选择“Multiple”绘制多条线图，然后选择变量1，使之进入“Lines Represent”栏的“Other summary function”选项的“Variable”框，选择变量2，使之进入“Category Axis”框，选择变量3，使之进入“Define Lines
21、by”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制线图。4、 在1的基础上，选择菜单“GraphsArea”，选择堆积区域图“Stacked”,然后选择变量1，使之进入“Areas Represent”栏的“Other summary function”选项的“Variable”框，选择变量2，使之进入“Category Axis”框，选择变量3，使之进入“Define Areas by”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制区域图。5、 在1的基础上，选择菜单“GraphsPie”，选择变量1，使之进入“Slices Represent”栏的“Other summa
22、ry function”选项的“Variable”框，选择变量2，使之进入“Define Slices by”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制构成图。6、 在1的基础上，选择菜单“GraphsHigh-Low”，选择“ Simple High-Low-Close”，然后选择变量1进入“Bars Represent”栏的“Other summary function”选项的“Variable”框；选择变量2进入“Category Axis”框, 选择变量3进入“Define High-Low-Close by”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制高低图。7
23、、 在1的基础上，选择菜单“GraphsPareto”， 选择“Simple”，然后选择变量1进入“Sums of variable”框，选择变量2进入“Category Axis”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制直条构成线图。8、 在1的基础上，选择菜单“GraphsControl”，选择“X-Bar, R, s”控制图，然后选择变量1，使之进入“Process Measurement”框，选择变量2，使之进入“Subgroups Defined by”框，并在“Charts”栏中选“X-Bar and range”项， 输出均数控制图和极差控制图，最后在“Titles
24、”栏输入图表标题，即完成了绘制控制图。9、 在1的基础上，选择菜单“GraphsBoxplot”，选择简单箱图“Simple”，然后选择变量1使之进入“Variable”框，选择变量2使之进入“Category Axis”框，即完成了绘制箱图。10、 在1的基础上，选择菜单“GraphsError Bar”，选择“Clustered”（复式均值相关区间图），然后选择变量1使之进入“Variable”框，选择变量2使之进入“Category Axis”框, 选择变量3使之进入“Define Clusters by”框，并 在“Bar Represent”栏中选择“ Confidence inte
25、rval for mean”（绘出总体均值的可信区间），输入区间的百分数。即完成了绘制箱图，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制均值相关区间图。11、 在1的基础上，选择菜单“GraphsScatter”选择单层散点图“Simple”，然后选择变量1使之进入“Y Axis”框，选择变量2使之进入“X Axis”框，选择变量3使之进入“Set Markers by”框（指定变量3为散点标志），最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制散点图。12、 在1的基础上，选择菜单“DataWeight Cases”，选择变量1使之进入“Frequency Variable”框，选择
26、菜单“GraphsHistogram”，选择变量2使之进入“Variable”框，最后在“Titles”栏输入图表标题，即完成了绘制直方图。13、 在1的基础上，选择菜单“GraphsNormal P-P”，选择变量1,使之进入“Variable”框，然后选择“ Blom”方法计算预期正态概率值，即完成了绘制正态概率分布图。14、 在1的基础上，选择菜单“GraphsNormal Q-Q”，选择变量1，使之进入“Variable”框,然后选择“Blom”方法推算预期正态概率单位值，即完成了绘制正态概率单位分布图。五、实验参考书1、SPSS统计分析方法及应用，薛薇主编，电子工业出版社，2004年出版2、SPSS统计分析实例精选，蔡建琼等主编，清华大学出版社，2006年出版3、SPSS for windows应用，卢文岱主编，电子工业出版社，2002年第2版4、SPSS统计应用实务，吴明隆主编，科学出版社，2003年第1版 大纲编写人：刘文平 大纲审核人：黄小舟 大纲审定人： 2007年7月25日
