16228502-《数据处理技术与SPSS》-实验教学大纲.doc

《数据处理技术与 SPSS》课程实验教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16228502 课程名称：数据处理技术与 SPSS 英文名称: Data Processing Techniques and SPSS 实验总学时：15 适用专业：实验区工商管理专业（创业管理方向） 课程类别：课程设计 先修课程：概率论、统计学 二、实验教学的总体目的和要求 1、对学生的要求 （1）通过 SPSS 软件实验教学，培养学生根据实际问题建立 SPSS 数据文件、 利用 SPSS 软件提供的各种统计功能进行数据的整理与分析，并结合相关的专业 知识对分析结果进行解释，为学生以后的工作打下坚实的基础。 （2）要求学生课前做好实验准备，课中积极接受和沟通，课后认真总结并 撰写实验报告。 2、对教师的要求 （1）实验内容的安排由简入深，从基本操作出发，培养学生的学习兴趣， 调动积极性。 （2）教师在实验课向学生布置实验的内容，课堂做不完的学生可以利用课 余时间，认真完成实验课内容。 （3）课前对实验中的难点进行演示，实验中对学生进行指导，培养学生通 过实验独立获取知识和操作技能的能力。 （4）鼓励学生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 3、对实验条件的要求 Windows, SPSS 21 以上版本 三、实验教学内容 实验一 数据的基本操作 [目的要求] 1）了解 SPSS 软件界面； 2）熟悉 SPSS 数据结构； 3）熟悉 SPSS 运行环境； [实验原理] [实验内容] 1.了解 SPSS 软件界面:菜单栏;工具栏;数据窗口;数据视图与变量视图切换. 2.了解 SPSS 数据结构 3.变量度量(Measurement)： scale: 定距数据，一般为数值型数据。如:收入、人数。 ordinal:有固有顺序的顺序水准的数值型或字符型数据。如:职称、年龄段 nominal: 无固有顺序的名义水准的数值型或字符型数据。 思政元素：做事先做人，凡事守规矩。 在学校要遵循学校的各项规章制度和行为规范，在教室和机房要遵守管理规范 （不在教室和机房吃东西、不乱丢杂物、爱护设备、手机静音、下课关机并还原 桌椅位置，软技能） 。在路上走路或开车、停车要遵守交通规则。毕业后要遵守 单位的规章制度。任何时候都要遵纪守法，讲诚信。 [实验步骤] 1． 安装 SPSS 2． 熟悉数据编辑窗口和菜单 3． 熟悉数据输出窗口和菜单 4. 练习教材第 2 章的 SPSS 的结构和定义方法、数据的录入、编辑、保存 5. 读取其他格式数据文件。 6. SPSS 数据文件合并 [实验软件] SPSS For Windows 实验二 数据的预处理 [目的要求] 1）掌握建立和管理数据文件的操作方法 2）熟练掌握 SPSS 编辑数据的基本操作方法 3）熟练掌握 SPSS 数据筛选的基本方法和操作 4）熟练掌握 SPSS 数据排序、计数、汇总的基本操作 5）掌握数据分组的特点和具体操作 6）掌握还原 SPSS 计数数据为原始数据的方法 [实验原理] [实验内容] 1） 读取其他格式数据文件 2） 建立和编辑数据文件 3） 数据排序 4） 查找个案 5） 变量计算 6） 数据选取、计数 7） 数据分组 8） 数据转置、加权处理、数据拆分 [实验步骤] 数据：“职工数据” ， “大学生职业生涯规划数据”、“职工奖金”、“追加职工” 1) 读取其他格式数据文件 （1）Excel 数据，另存为：d1.sav （2）读取文本数据， 另存为：d2.sav （3）读取数据库数据（。。。 。.mdb），另存为：d3.sav 2) 读“职工数据.sav” 3） 数据排序(P45 案例 3-1 3-2) 4） 查找重复个案（P47） 5） 变量计算（P55 案例 3-3） 6） 数据选取、计数（P58 案例 3-4，P60 案例 3-5） 7） 分类汇总（P62 案例 3-6） 8） 数据分组（P65 案例 3-7） 9） 数据转置、加权处理、数据拆分（P66-67） 10） 横向、纵向合并数据（P37-41） [实验软件] SPSS For Windows 实验三 基本统计分析 [目的要求] 1）利用 SPSS 进行描述性统计分析 2）掌握交叉列联分析的基本方法 3）掌握对多选项问题的不同拆分方法 [实验原理] [实验内容] 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) 5、比率分析 [实验步骤] 1、频数分析（P73 案例 4-1，P77 案例 4-2） 2、描述统计量分析（P81 案例 4-3） 3、交叉分组的频数分析（案例 4-5） 4、多选项分析（P97 案例 4-6） [实验软件] SPSS For Windows 实验四 参数检验 [目的要求] 利用 SPSS 进行单样本、两独立样本以及成对样本的均值检验。 [实验原理] [实验内容] 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） 5、 思政教育：对比分析中美疫情数据，让我们对中国的制度优势感到无比的自 豪。培养学生实事求是的科学精神 美国约翰斯·霍普金斯大学发布的消息：截至美国东部时间 12 月 3 日 14 时 26 分（北京时间 4 日 3 时 26 分） ，美国累计确诊病例 14012378 例，累计死 亡病例 274648 例。 美国是全球累计确诊病例数和累计死亡病例数最多的国家。 截至 11 月 30 日 24 时，据 31 个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团 报告，现有确诊病例 277 例（其中重症病例 8 例），累计治愈出院病例 81631 例，累计死亡病例 4634 例，累计报告确诊病例 86542 例，现有疑似病例 6 例。 累计追踪到密切接触者 880179 人，尚在医学观察的密切接触者 7147 人 对比之下看到中国疫情防控的显著成效。中国共产党领导制度的优势与资本 主义政党制度的缺陷在疫情防控面前形成了鲜明对比。疫情在世界蔓延开来 之后，不少欧美国家应对迟缓、措手不及，而中国疫情防控工作则决策果断、 高效有序。巨大差别的根源就在于我国的疫情防控工作从一开始就有了党中 央的坚强领导，确保党始终总揽全局、协调各方，实现了全国一盘棋、上下 一条心。 [实验步骤] 1、定义变量，建立数据文件并输入数据。 2、描述统计：选择菜单“Analyze→Compare Means→Means”,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、当样本 T 检验：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Compare Means→ One-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（P110 案例 5-1）。 4、两独立样本 T 检验：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Compare Means→ Independent-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（P117 案例 5-2） 。 5、成对样本 T 检验：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Compare Means→ Paired-samples T Test”项，选择分析变量，即完成了成对样本 T 检验（P117 案 例 5-3） 。 [实验软件] SPSS For Windows 实验五 方差分析 [目的要求] 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。 [实验原理] [实验内容] 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) [实验步骤] 1、定义变量，建立数据文件并输入数据。 2、单因素方差分析：选择菜单“Analyze→Compare Means→One-way ANOVA”,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（P131 案例 6-1）。 3、多因素方差分析：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（P136 案例 6-2）。 4、协方差分析：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→General Linear Model→ Univariate” ，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。 [实验软件] SPSS For Windows 实验六 非参数检验 [目的要求] 掌握利用 SPSS 进行单样本非参数检验 理解独立样本和多独立两样本非参数检验方法 理解两配对样本和多配对样本的非参数检验方法 [实验原理] [实验内容] 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） [实验步骤] 1、打开数据。 2、卡方检验：选择菜单“Data→Weight Cases” ，选择变量进入“Frequency Variable”框，然后选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→Chi-Square” ， 选择变量进入“Test Variable List”框，即完成了卡方检验（P169 案例 7-1） 。 3、二项分布检验：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→ Binomial 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（P172 案例 7-2） 。 4、单样本 K-S 检验：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→1-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（P175 案例 7-3）。 5、两独立样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→2 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“Mann-Whitney U”检验 方法，即完成了两独立样本比较（P185 案例 7-5） 。 6、K 独立样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→k 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（P189 案例 7-6） 。 7、2 配对样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→2 Related Samples”，选择两个变量使之分别出现在“Current Selections”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 配对样本比较（P196 案例 7-8）。 8、K 相关样本比较：在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Nonparametric Tests→k Related Samples”，选择变量进入“Test Variables”框，然后在“Test Type”框中选择“Friedman”和“Kendall’s 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（P200 案例 7-9）。 [实验软件] SPSS For Windows 实验七 相关分析 [目的要求] 掌握散点图的含义 熟练利用 SPSS 进行相关分析、偏相关分析。 [实验原理] [实验内容] 1、 绘制散点图 2、 两变量的相关分析（Bivariate 过程） 3、 偏相关分析(Partial 过程) [实验步骤] 1、打开数据“腰围和体重”。 2、绘制散点图(P211 案例 8-1) 3、计算相关系数 （P220） 选择菜单“Analyze→Correlate→Bivariate” ，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。 4、进行偏相关分析 （P223 ） 在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→ Partial” ，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。 [实验软件] SPSS For Windows 实验八 线性回归分析 [目的要求] 熟练利用 SPSS 进行距离分析、线性回归分析和曲线回归。 [实验原理] [实验内容] 1、 距离分析(Distances 过程) 2、 线性回归分析(Linear 过程) 3、曲线回归(Curve Estimation 过程) [实验步骤] 1、打开数据“腰围和体重”。 3、 距离分析 在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→Correlate→Distance” ，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。 4、 一般线性回归分析（P248 案例 9-1，带虚拟解释变量的回归分析（案例 9-2） 打开数据“工资收入的影响因素”，选择菜单“Analyze→Regression→Linear”， 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。 5、 曲线估计（P255 案例 9-3） 打开“全国城镇家庭消费支出” ，选择菜单 “Analyze→Regression→Curve 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 “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 实验九 聚类分析 [目的要求] 利用 SPSS 进行聚类分析。 [实验原理] [实验内容] 1、层次聚类 2、K-means 聚类 思政教育：慎重择友：人以群分，物以类聚；近朱者赤近墨者黑 生活在我们周围的其他人的品格、生活方式、习惯和他们对事物的看法都有意无意地在 影响我们。有时，我们自己深受其影响而不自觉。好的行为规则无疑地对我们的生活具有指 导作用，而好的榜样发挥的作用则更大。榜样的行动是一种活生生的现身说法的教育，这种 教育最丰富、最生动、最富有感染力。 年轻人品格正在形成之中，慎重择友就显得十分重要。牛津大学的叶格卫斯先生坚定地 认为，年轻的朋友们在一起，极易形成一致意见，因为每一个人都易被对方所同化，因而大 伙儿易趋于一致。经常相聚的人，连讲话的腔调都十分近似。我们看一个人只须看他有些什 么样的朋友就行了。物以类聚，人以群分。选择一个好的朋友可能会成就自己的一生；选择 一个坏的伙伴，足以把自己毁掉。 3、 [实验步骤] 1、打开数据“小康指数”。 2、层次聚类分析(P277,案例 10-2) 选择菜单“Analyze→Classify→Hierarchical 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，即完成了系统聚类。 3、K-Means 聚类（P285 案例 10-4） 在 1 的基础上，选择菜单“Analyze→ Classify→K-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。 [实验软件] SPSS For Windows 实验十 因子分析和主成分分析 [目的要求] 掌握银子分析的主要目的、原理和步骤 利用 SPSS 进行因子分析和主成分分析 [实验原理] [实验内容] 1、 因子分析步骤 2、 因子分析（Factor 过程） [实验步骤] 1、熟悉因子分析步骤（P299） 2、打开数据“各地区年平均收入” 3、进行因子分析（P302 案例 11-1） 选择菜单“Analyze→Data Reduction→ Factor”，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。 4、主成分分析： 主成分分析的操作步骤类似，只是不需要进行正交旋转。 5、因子分析（P309 第 3 题） 对“消费结构”数据进行因子分析 [实验软件] SPSS For Windows 四、考核方式与标准 本课程期末课程设计，总评成绩=平时成绩 40%+笔试成绩 60%。 本课程平时成绩=出勤情况*40%+实验报告 50%+课堂表现*10%。 五、推荐实验教材和教学参考书 [1]薛薇，统计分析与 SPSS 的应用（第 5 版） ，中国人民大学出版社，2017.6 [2]商务与经济统计（原书第 13 版），戴维 R.安德森 ，机械工业出版社，2017-6 六、其他需说明的 大纲修订人： 周瑾 修订日期:2020-12-10 大纲审定者： 审定日期: