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spss的實(shí)習(xí)總結(jié)
總結(jié)是指對某一階段的工作、學(xué)習(xí)或思想中的經(jīng)驗(yàn)或情況進(jìn)行分析研究，做出帶有規(guī)律性結(jié)論的書面材料，它能夠給人努力工作的動力，因此我們要做好歸納，寫好總結(jié)。那么你真的懂得怎么寫總結(jié)嗎？以下是小編為大家整理的spss的實(shí)習(xí)總結(jié)，希望能夠幫助到大家。
spss的實(shí)習(xí)總結(jié)1
以前學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的時候就聽老師講過SPSS有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能，對我們學(xué)習(xí)、工作有很大的幫助，所以我一直認(rèn)為SPSS很神秘。通過這個學(xué)期周老師的課讓我對此清楚了許多，也學(xué)到了SPSS強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能，更加讓我明白了SPSS與Excel的區(qū)別。
SPSS是“社會科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”(Statistical Package for the Social Science)的簡稱，是一種集成化的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件。1968年，美國斯坦福大學(xué)H.Nie等三位大學(xué)生開發(fā)了最早的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成長歷史，全球約有25萬家產(chǎn)品用戶，廣泛分布于通訊、醫(yī)療、銀行、證券、保險、制造、商業(yè)、市場研究、科研、教育等多個領(lǐng)域和行業(yè)。SPSS是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一(SAS、SPSS和SYSTAT)。
在學(xué)習(xí)SPSS期間，我主要遇到的問題是后面幾章，SPSS的參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、線性回歸分析、聚類分析、因子分析等。
在參數(shù)檢驗(yàn)中我不知道原假設(shè)是什么，導(dǎo)致分析的時候不知道該拒絕原假設(shè)還是接受原假設(shè)，不能分析出統(tǒng)計(jì)結(jié)果。不會區(qū)分單樣本t檢驗(yàn)和兩配對樣本t檢驗(yàn)的區(qū)別，現(xiàn)在懂得了它們都要服從正態(tài)分布，基本思想是小概率反證法，反證法思想是先提出假設(shè)(檢驗(yàn)假設(shè)H0)，再用適當(dāng)?shù)腵統(tǒng)計(jì)方法確定假設(shè)成立的可能性大小，如果可能性小，則認(rèn)為假設(shè)不成立，否則，還不能認(rèn)為假設(shè)不成立。
在學(xué)習(xí)方差分析中，開始常常把觀測變量和控制變量弄混淆，在分析的時候應(yīng)分別送入哪個對應(yīng)框中，如果反了的話會導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次，對LSD、Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用不清楚，現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進(jìn)行的是驗(yàn)證性研究，即計(jì)劃好的某兩個或幾個組間(和對照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進(jìn)行多個均數(shù)間的兩兩比較，且各組個案數(shù)相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，對方差齊性檢驗(yàn)、多重比較檢驗(yàn)、趨勢檢驗(yàn)理解不夠透徹，在方差檢驗(yàn)中，Post Hoc鍵有LSD的選項(xiàng)：當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進(jìn)一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較來檢驗(yàn)。LSD即是一種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗(yàn)。
在學(xué)習(xí)相關(guān)分析的過程中，在繪制散點(diǎn)圖時，不知道哪個該做橫坐標(biāo)，哪個該做縱坐標(biāo)，明白了橫坐標(biāo)是解釋變量，縱坐標(biāo)是被解釋變量，還有對相關(guān)系數(shù)的種類分析不熟練等。在學(xué)習(xí)回歸分析的過程中，對DW可檢驗(yàn)的含義不理解，不記得對應(yīng)的DW表示的殘差序列的相關(guān)性。對解釋變量向前篩選、向后篩選、逐步帥選策略不能熟練掌握，特別是對向前向后篩選時到處的結(jié)果不會進(jìn)行分析。
學(xué)習(xí)聚類分析中，變量的選擇分不清，無關(guān)變量有時會引起嚴(yán)重的錯分，應(yīng)當(dāng)只引入在不同類間有顯著差別的變量，盡量只使用相同類型的變量進(jìn)行分析。分類數(shù)不明確，從實(shí)用角度講，2~8類比較合適。掌握了K-means Cluster分析，樣本量大于100時有必要考慮，只能使用連續(xù)性變量。
學(xué)習(xí)因子分析的過程中，對提取出來的因子的實(shí)際含義不清晰，不能使因子具有命名解釋性。
學(xué)習(xí)了SPSS后，我不禁想到了SPSS與Excel的區(qū)別，這一點(diǎn)是針對像我這樣開始只懂得用EXCEL的人來說。從個人的體會來說，二種軟件有一定相似，操作都簡便，同時又有一些可以互補(bǔ)的地方。但是SPSS又比Excel更加強(qiáng)大。
spss的實(shí)習(xí)總結(jié)2
應(yīng)該說，Excel的圖型表現(xiàn)主要是簡便，對許多的人來說基本夠用，但對于科學(xué)的表現(xiàn)，SPSS就更為詳細(xì)和準(zhǔn)確，這一點(diǎn)據(jù)說在所有統(tǒng)計(jì)軟件中都突出。
二、通過SPSS檢驗(yàn)方差齊性和數(shù)據(jù)分布
假設(shè)檢驗(yàn)中，采用的.t檢驗(yàn)和方差檢驗(yàn)都需要滿足二個要求，即
1.樣本方差齊性
2.樣本總體呈正態(tài)分布
在Excel中，提供了F檢驗(yàn)來檢驗(yàn)方差齊性問題，也就是可以先通過F檢驗(yàn)確定方差齊性與否來選擇下一步用哪個T檢驗(yàn)或方差檢驗(yàn)分析工具。但只要數(shù)據(jù)多于二組則無從下手;通過描述統(tǒng)計(jì)大約能從峰度和偏度來了解樣本的分布實(shí)際工作中，只要分布單峰且近似對稱分布，也可應(yīng)用，但要具體確定樣本的分布也有難度。這二個問題在SPSS就可以解決
最后，在感嘆它的方便與快捷的同時，對軟件開發(fā)人員的智慧到了肅然起敬的地步。一直覺得計(jì)算機(jī)語言是最難的一門外語。雖然本科時曾經(jīng)對這種邏輯性很強(qiáng)的東西很感興趣，并在編程課上取得不錯的成績，但一直覺得這似乎不是我能掌控的東西。SPSS的神奇之處在于，它省去了使用者巨大的計(jì)算量，并提高準(zhǔn)確性。它開發(fā)了開發(fā)者的智慧，卻弱化了使用者的大腦。
spss的實(shí)習(xí)總結(jié)3
課堂上所掌握的理論知識還很不扎實(shí)，專業(yè)英語也不是很過關(guān)。在應(yīng)用軟件費(fèi)希出的數(shù)據(jù)中，有很多都不知道是什么意思，還有的數(shù)據(jù)概念模糊，這都是在今后的學(xué)習(xí)中需要改進(jìn)和加強(qiáng)的。
除了兩周的計(jì)算機(jī)實(shí)習(xí)，這次認(rèn)識實(shí)習(xí)還包括兩次聽講座。20xx年7月23日，我們聽了省統(tǒng)計(jì)局王玉昭同志給我們作的講座。，我們又在二教414聽了省統(tǒng)計(jì)局苑國武同志作的`講座。這兩次講座讓我們認(rèn)識到普查和政府統(tǒng)計(jì)工作的必要性和重要性，以及對我國統(tǒng)計(jì)事業(yè)產(chǎn)生的影響，進(jìn)一步體會到了普查工作對人民生活、國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要意義。無論人口普查還是工業(yè)普查或是農(nóng)業(yè)普查，都對國家整體的宏觀調(diào)控具有指導(dǎo)意義，我國目前政府統(tǒng)計(jì)有哪些部門計(jì)部門的劃分類別也有了一個較為清晰的認(rèn)識，并更加深刻的體會到統(tǒng)計(jì)工作的重要意義和統(tǒng)計(jì)工作的必要性。我想，這對我今后的學(xué)習(xí)是有何大幫助的。
總之，這次的認(rèn)識實(shí)習(xí)給我們很大的感觸，對今后的學(xué)習(xí)還是將來的工作都有了一定的幫助，統(tǒng)計(jì)是一門理論性很強(qiáng)的課程，要求我們一定要統(tǒng)計(jì)知識的重要性，才能在將來做一名合格的統(tǒng)計(jì)工作者，為國家奉賢。
spss的實(shí)習(xí)總結(jié)4
本科的時候有概率統(tǒng)計(jì)和數(shù)理分析的基礎(chǔ)，但是從來沒有接觸過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的東西，SPSS也只是聽說過，從來沒有學(xué)過。一直以為這一塊兒會比較難，這學(xué)期最初學(xué)的時候，因?yàn)闆]有認(rèn)真看老師給的英文教材，課下也沒有認(rèn)真搜集相關(guān)資料，所以學(xué)起來有些吃力，總感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學(xué)習(xí)報告，然后我從圖書館里借了些教材查了些資料，發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結(jié)合軟件和書上的例子，實(shí)戰(zhàn)一下，發(fā)現(xiàn)SPSS的功能相當(dāng)強(qiáng)大。最后總結(jié)出這篇報告，以鞏固所學(xué)。
SPSS，全稱是Statistical Product and Service Solutions，即“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱，也是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。SPSS具有統(tǒng)計(jì)分析功能強(qiáng)大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理、醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)等各個領(lǐng)域。具體到管理方面，SPSS也是一個進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的強(qiáng)大工具。這門課中也會用到AMOS軟件。
關(guān)于SPSS的書，很多都是首先介紹軟件的。這個軟件易于安裝，我裝的是19.0的，雖然20.0有一些改變和優(yōu)化，但是主體都是一樣的，而且都是可視化界面，用起來很方面且容易上手。所以，我學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是卡方檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應(yīng)用價值、計(jì)算方式、結(jié)果的解釋和表述。
首先是T檢驗(yàn)這一部分。由于參數(shù)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)不牢固，這部分也是最初開始接觸應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的東西，學(xué)起來很多東西拿不準(zhǔn)，比如說原假設(shè)默認(rèn)的是什么。結(jié)果出來后依然分不清楚是接受原假設(shè)還是拒絕原假設(shè)。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是T檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)應(yīng)用于當(dāng)樣本數(shù)較小時，且樣本取自正態(tài)總體同時做兩樣本均數(shù)比較時，還要求兩樣本的總體方差相等時，已知一個總體均數(shù)u，可得到一個樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)差，樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)總體。T檢驗(yàn)分為單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對樣本T檢驗(yàn)。其中，單樣本T檢驗(yàn)是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的T檢驗(yàn)，用于推斷樣本所代表的未知總體均數(shù)μ與已知的總體均數(shù)uo有無差別;獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)兩個樣本是否來自具有相同均值的總體，即比較兩個樣本的均值是否相同，要求兩個樣本是相互獨(dú)立的;配對樣本T檢驗(yàn)中，要正確理解“配對”的含義，主要用于檢驗(yàn)兩個有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異，跟獨(dú)立檢驗(yàn)的區(qū)別就是樣本是否是配對樣本。這幾個方法用軟件操作起來都是相對簡單的，關(guān)鍵是分清楚什么時候用這個什么時候用那個。
然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測值作為一個整體，按照變異的不同來源把觀測值總變異的平方和以及自由度分解為兩個或多個部分，獲得不同變異來源的均值與誤差均方，通過比較不同變異來源的均方與誤差均方，判斷各樣本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)一些問題，就是用SPSS來操作的時候分不清觀測變量和控制變量，如果反了的話會導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次，對Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇：一般如果存在明確的對照組，要進(jìn)行的是驗(yàn)證性研究，即計(jì)劃好的某兩個或幾個組間(和對照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進(jìn)行多個均數(shù)間的兩兩比較，且各組個案數(shù)相等，適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后，對方差齊性檢驗(yàn)、多重比較檢驗(yàn)、趨勢檢驗(yàn)理解不夠透徹，在方差檢驗(yàn)中，Post Hoc鍵有LSD的選項(xiàng)：當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè)，即認(rèn)為至少有兩個總體的均值存在顯著性差異時，須進(jìn)一步確定是哪兩個或哪幾個均值顯著地不同，則需要進(jìn)行多重比較來檢驗(yàn)。LSD即是一種多因變量的三個或三個以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗(yàn)。
相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。相關(guān)分析研究現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)、距離相關(guān)幾個方法。雙變量相關(guān)分析是相關(guān)分析中最常使用的分析過程，主要用于分析兩個變量之間的線性相關(guān)分析，可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和條件，選用Pearson積差相關(guān)、Spearman等級相關(guān)和Kendall的tau-b等級相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)文件包括多個變量時，直接對兩個變量進(jìn)行相關(guān)分析往往不能真實(shí)反映二者之間的關(guān)系，此時就需要用到偏相關(guān)分析，從中剔除其他變量的線性影響。距離相關(guān)分析是對觀測變量之間差異度或相似程度進(jìn)行的測量，其中距離需要弄清楚，距離分析是對觀測量之間相似或不相似程度的一種測度，是計(jì)算一對觀測量之間的廣義距離。這些相似性或距離測度可以用于其他分析過程，例如因子分析、聚類分析或多維定標(biāo)分析，有助于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。
接著是回歸分析。相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。比如說，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān)，但是這兩個變量之間到底是哪個變量受哪個變量的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定�；貧w分析的目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量。運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則稱為多元線性回歸分析。應(yīng)用回歸分析時應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系，對這些變量應(yīng)用回歸預(yù)測法就會得出錯誤的結(jié)果。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測時應(yīng)注意：①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系;②避免回歸預(yù)測的任意外推;③應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料;
接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績好的學(xué)生，往往其他各科成績也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本的，但又無法直接測量到的隱性變量。從顯性的變量中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分析，另一類是驗(yàn)證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測度項(xiàng)之間的關(guān)系，而讓數(shù)據(jù)“自己說話”。而驗(yàn)證性因子分析假定因子與測度項(xiàng)的關(guān)系是部分知道的，即哪個測度項(xiàng)對應(yīng)于哪個因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用SPSS來操作，要用AMOS，用起來也很方便。
最后一部分學(xué)習(xí)的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的'多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)。它的強(qiáng)勢在于對多變量間交互關(guān)系的定量研究。在近三十年內(nèi)，其大量應(yīng)用于社會科學(xué)及行為科學(xué)的領(lǐng)域里，并在近幾年開始逐漸應(yīng)用于市場研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是對顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關(guān)系，并將這種關(guān)系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗(yàn)它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
這門課要學(xué)習(xí)完了，整個學(xué)習(xí)的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)的，我見證了自己從一無所知到困惑迷茫再到略懂再到會用的過程。甚至學(xué)完之后有些問題還沒有徹底搞清楚，自己接下來還會不斷的探索的。SPSS是個很神奇的工具，結(jié)合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信學(xué)習(xí)了SPSS在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難，但是實(shí)際學(xué)起來就好很多，因?yàn)楫?dāng)我結(jié)合具體實(shí)例和軟件的時候，很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想給老師一個建議，這門課需要很強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)和概率論的基礎(chǔ)，要不然就會很難聽懂或者聽得半懂。然后這門課的很多方法的相關(guān)資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)領(lǐng)域的，在管理中的應(yīng)用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時候結(jié)合在管理中的應(yīng)用來學(xué)習(xí)，但是資料有限，希望老師在這個方面多給學(xué)生一些引導(dǎo)。
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