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【篇一：spss软件学习心得】

误差理论数据处理分析

常见的统计(tǒngjì)软件有sas,spss,minitab,excel等。这些统计软件

的功能大同小异，各有所侧重。其中的sas和spss是目前在大型企

业，各类院校及科研机构中较为流行的两种统计软件。特别是

spss，其界面友好，功能强大，易学，易用，包含了几乎全部尖端的

统计方法，具备完善的数据定义，操作管理和开放的数据接口以及

灵活美观的统计图表制作。作为专业的统计软件，spss感觉比excel

更丰富，也更准确。

从表1中分析，抗拉强度的极小值为67.89，极大值为80.36，均值

标准误差为0.86948，标准差为3,47793，方差(fānɡchà)为12.096。

屈服强度的极小值为47.14，极大值为8.227。

表2

从表2中分析(fēnxī)，回归平方和为176.469，自由度为1，均值方

差,176.469，显著性为

497.056，残差平方和为4.970，自由度为14，均值方差为0.355。

表3

从表3从分析，常数量b为12.514，非标准化系数的标准误差为

2.719，t值为4.602。标准系数使用版为0.986，t值为22.自变量的b

值为1.196，非标准化系数的标准误差为0.054，295。

表4

图1

从散点图可以看出，抗拉强度y与屈服强度x大致呈线性关系。人们

假设y与x之间的内在关系是一条直线，这些点与直线的偏离是实验

过程中其他一些随机因素的影响而引起的。

心得体会

在学习spss中必须学会的是“数据组织方式和数据测度”，这个对于

那些学习信息的人容易理解，对文科出身的人不容易理解。但是这

个问题对于初学者很重要。在实际使用spss时，就得按部就班地按

照先定义变量，测调度，在录入（导入数据），再分析。分析并不

是整个流程。

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spss的课程学习，尽管我只是大

略地学习，泛泛地接触这门课程，但是对这门课的兴趣很浓。参与

这次实践的经历深刻改变了我对这门课的认识。我越发感到我需要

这门课程，我必须掌握这门统计技术，分析方法。这就是

社会的需求，学校的标准，也是个人发展得需要。

虽然只有几周的学习时间，但我已经对该课程有了更多的了解，十

分感谢黄璟老师讲解的这门课，提供了这个平台。理论加实践，为

不同基础的学生提供了好的学习环境(huánjìng)。我认为开设很有必

要，应当成为重点。

现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就

要(jiùyào)应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清

洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用spss深

入分析，得出规律。

对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学

方法论，统计软件则是实现的手段(shǒuduàn)，统计分析软件具有很

多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有

完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统

计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，

能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是

excel和spss。在统计学中应用excel,在数据分析中则主要是spss，它

具有很好的人机界面和完善的输出结果。

这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物

以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计