统计分析与SPSS应用_期末作业.doc

统计分析与SPSS的应用 摘要：为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验，特运用所学知识进行简单的统计分析应用，下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。 一：原始数据：10级市场营销2班成绩  分析一：综测成绩四分位数 Statistics 综测成绩 N Valid 31 Missing 0 Minimum 68.61 Maximum 89.15 Percentiles 25 74.4100 50 80.3740 75 85.2200 上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。 分析二：综测成绩直方图 上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。 分析三：综测成绩的基本统计量分析 Descriptive Statistics N Range Minimum Maximum Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error 综测成绩 31 20.55 68.61 89.15 80.0734 5.61963 -.246 .421 -1.069 .821 Valid N (listwise) 31 上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称为平峰分布。 分析四：各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 Descriptive Statistics N Range Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error 市场营销学 31 24.00 84.1613 6.96226 -.369 .421 -1.008 .821 大学英语 31 29.00 71.3548 7.36907 -.517 .421 -.306 .821 统计学原理 31 39.00 77.4516 11.42173 -.465 .421 -.975 .821 人力资源管理 31 28.00 80.9355 8.85413 .005 .421 -1.069 .821 生产运作与管理 31 16.00 83.4839 4.31177 -.776 .421 -.057 .821 体育 31 30.00 87.2903 8.29535 -.895 .421 -.185 .821 宏观经济学 31 50.00 79.9677 12.40829 -1.455 .421 2.252 .821 会计学 31 31.00 75.0968 9.64142 -.222 .421 -1.174 .821 组织行为学 31 25.00 76.3548 8.22414 -.317 .421 -1.291 .821 Valid N (listwise) 31 由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。 分析五：各科成绩的Q-Q图分析 由上图可得出结论：各科成绩均符合正态分布，只有几个高分和低分点略偏离正态分布线。 分析六：对体育成绩的t检验 体育成绩的基本描述统计量 One-Sample Statistics N Mean Std