SPSS统计软件使用指导管理统计学课程设计是在学习了《管理统计学》课程之后，进行此课程设计，是对这门课程的全面复习。

是整个教学工作的重要环节。

一、目的和任务通过管理统计学课程设计教学所要达到的目的是：以管理统计学课程和理论知识为基础，通过课程设计的实践，培养学生理论联系实际的思想，加强学生对所修相关课程的理解、掌握，训练并提高其在SPSS软件的使用、统计分析的方法、独立解决问题的思路和计算机应用等方面的能力。

管理统计学课程设计的任务是：依据所提供的SPSS软件功能及相关资料，完成SPSS实现操作并选择有现实意义的课题进行计算与分析，递交统计分析报告。

二、设计要求1.时间要求：本课程设计安排在《管理统计学》课程教学之后进行，设计时间为（30学时）。

其中：2学时：对所研究的问题进行课堂分析。

2学时：熟悉SPSS界面：①SPSS的启动，②SPSS的主窗口，③SPSS的菜单，④SPSS录入数据，⑤SPSS的退出，⑥SPSS的求助系统。

10学时：根据《管理统计学》课程设计指导书实地操作SPSS软件的主要功能：①SPSS的数据管理功能，②SPSS文本文件的编辑，③摘要性分析，即对原始数据进行描述性分析。

④平均水平的比较:Means（平均数）过程、Indendent-Samples T Test（两组资料样本T检验）过程、Paired-Samples T Test （配对样本T检验）过程、One-Way-ANOV A（单因素方差分析）过程。

⑤方差分析。

⑥相关分析。

⑦回归分析。

2学时：SPSS制图功能：主要练习SPSS中条形图、线图、控制图、散点图和直方图的绘制。

12学时：根据案例提供的样本数据，登陆国家统计局网站：/（或其他网站）选择有意义课题，选取4个自变量，即T、Y、X1、X2、X3、X4，进行多元线性回归分析。

2学时：总结设计过程，整理课程设计的书面材料，撰写并提交一份统计分析报告。

2.设计资料要求：尽可能选用具有说服力的，反映社会经济现象发展趋势的数据作为该课程设计的基础内容。

3.工作量要求：学生3-5人分为一组，以小组为单位共同完成本课程设计。

小组成员明确独立完成的工作量，使每名学生工作量均饱满。

4.成果要求：学生以小组为单位完成课程设计的全部任务，撰写课程设计说明书，累计字数不少于8000字。

并按时、按质、按量提交规范格式的设计成果。

交计算机打印稿及电子版。

5.设计步骤：首先运用SPSS软件，按着指导书的内容将SPSS的基本功能逐个练习掌握。

其次登陆《国家统计局网站：/》或其他网站，选择有意义课题，选取不少于4个自变量，即T、Y、X1、X2、X3、X4，进行多元线性回归分析，并提交一份统计分析报告。

提交设计成果及装订顺序如下：（1）封面使用统一封面，具体格式按给定的模版，不允许修改。

注意①“指导教师”一项为空；②“班级”一项统一规范，尤其是专业名称，如:05工商管理1班、05信息管理2班、05电子商务1班、05市场营销2班；③“日期”一项统一规范，统一为2007年6月10日。

（2）目录要求层次清晰，给出标题及页码。

最后一项为“参考文献”。

打印时各章题序及标题用小4号黑体, 其余用小4号宋体；目录行间距固定值20磅。

如前页。

（3）正文正文应按照目录所确定的顺序依次撰写，要求计算准确，论述清楚、简练、通顺，插图清晰整洁。

文中图、表及公式规范地绘制和书写；正文采用5号宋体，A4纸，页边距均为20mm，装订线10mm，行间距采用固定值18磅。

文中标题采用宋体加粗。

（4）参考文献三、设计内容1 SPSS简介SPSS的全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序。

该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。

从最初的SPSS／PC for DOS到SPSS6.0、8.X、9.0、10.X、11X与12.0、13.0 、14.0、15.0 for Windows。

随着版本的不断更新，软件功能不断改善，操作越来越简便，与其他软件的接口也越来越多。

SPSS软件不仅能执行统计功能，还能将分析结果用数种清晰简练的表格与数十种栩栩如生的2D、3D图形来显示，SPSS强调其社会科学应用的层面，使用统计学与概率论的理论进行研究，同时它在自然科学、经营管理、金融、医疗卫生、体育等各个领域中都能发挥巨大的功能，是统计、企业规划、企业管理等部门执行系统化管理决策的有力工具。

1.1 SPSS的基本功能1．SPSS的数据编辑功能利用SPSS的数据编辑器窗口，可以对打开的数据文件进行增加、删除、复制、剪切和粘贴等一般性操作，还可以对数据文件中的数据进行顺序、转置、拆分、聚合、加权等操作，对多个数据文件可以根据变量或个案进行合并。

可以根据需要把将要分析的变量集中到一个集合中，打开时指定打开该集合，而不必打开整个数据文件。

2．表格的生成和编辑利用SPSS可以生成数十种风格的表格，利用编辑窗口或监视器可以编辑所要生成的表格。

在SPSS 的高级版本中，统计成果多被归纳为表格或图形的形式。

3．图形的生成和编辑利用SPSS可以生成数十种基本图形和交互式图形。

其中基本图形包括条形图、线形图、面积图、圆饼图、高低图、帕雷托图、控制图、箱形图、误差条形图、散点图、直方图、ROC曲线图、P-P概率图、Q—Q图、序列图和时间序列图等。

交互式图形比基本图形更漂亮，可有不同风格的2D、3D图形。

交互式图形包括条形交互作用图、点形交互作用图、线形交互作用图、带形交互作用图、圆形交互作用图、箱形交互作用图、误差条形交互作用图、直方交互作用图和散点交互作用图等。

4．SPSS的统计功能（1）摘要性分析摘要性分析是对原始数据进行描述性分析，是统计工作的出发点。

统计学的一系列基本描述指标，不仅让人了解资料的特征，而且可启发人们对之作进一步的深入分析。

SPSS统计软件通过调用摘要性分析，可完成均数、标准差、标准误差等指标的计算，对于计数和一些等级资料，可完成构成比率等指标的计算和2检验。

SPSS的摘要性分析包括以下几个过程：1) Frequencies（频数）过程调用此过程可进行频数分布表的分析。

频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，此外还可对数据的分布趋势进行初步分析。

2) Descriptives（描述）过程调用此过程可对变量进行描述性统计分析，计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始数据转换成标准Z分值并存人数据库。

3) Explore（探索）过程调用此过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析，即探索性统计。

它是在一般描述性统计指标的基础上，增加有关数据其他特征文字与图形描述，有助于思考对数据进行分析的方案。

（2）平均水平的比较在正态或近似正态分布的计量资料中，经常在使用前面介绍的摘要性分析后，还要进行组与组之间平均水平的比较，也就是要进行常用的t检验和单因素方差分析。

在SPSS统计软件中实现这一功能可调用以下几个过程：1) Means（平均数）过程与摘要性分析中的Descriptives（描述）过程相比，若仅仅计算单一组别的均数和标准差，Means（平均数）过程并无特别之处；但在指定条件分组计算均数和标准差时，如分性别同时分年龄计算各组的均数和标准差，则用Means（平均数）过程更显简单快捷。

2) One-Samples T Test（单一样本T检验）过程调用此过程可完成样本均值与总体均值的比较。

3) Indendent-Samples T Test（双样本T检验）过程调用此过程可完成两样本均数差别的显著性检验，即两组资料的t检验。

4) Paired-Samples T Test（配对样本T检验）过程调用此过程可完成配对资料的显著性检验，即配对t检验。

用于同对或同一研究对象分别给予两种不同处理的效果比较，以及同一研究对象处理前后的效果比较。

5) One-Way-ANOV A（单因素方差分析）过程调用本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。

（3）方差分析方差分析主要用于：1）均数差别的显著性检验。

2）分离各有关因素并估计其对总变异的作用。

3）分析因素间的交互作用；④方差齐性检验。

SPSS软件除上面介绍的One-Way-ANOV A（单因素方差分析）过程外，可调用以下过程：Simple Factorial（单一因素）过程、General Factorial（综合因素）过程、Multivariate（多变量）过程等实现方差分析的功能。

（4）相关分析相关分析是判定变量间相互依存关系的统计方法，借助于Statistics（统计）菜单的Correlate（相关）选项完成的。

包括Bivariate（两个变量之间相关分析）过程、Partial（偏相关分析）过程、Distances（距离相关分析）过程。

说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来。

（5）回归分析回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。

用于说明这种依存变化的数学关系。

SPSS软件通过Linear（线性回归）过程、Curve Estimation（曲线估计）过程、Binary Logistic（二值逻辑回归）过程、Probit（概率回归）过程、Nonlinear（非线性回归）过程等实现回归分析功能。

（6）对数线性模型对数线性模型是用于离散型数据或整理成列联表格式的统计资料的统计分析工具。

SPSS软件通过General（一般对数线性分析）过程、Logit（分对数线性分析）、Model Selection （选择模型的对数线性分析）过程实现这一功能。

（7）分类分析分类分析方法主要是聚类分析与判别分析。

通过Twostep Cluster（两步聚类）过程、K—Means Cluster（快速聚类）过程、Hierarchical Cluster（分层聚类）和Tree（树状分析）过程、Discriminant（判别分析）过程实现。

（8）因子分析多元分析处理的是多指标的问题，由于指标太多，使得分析的复杂性增加。

观察指标的增加本来是为了使研究过程趋于完整，但反过来说，为使研究结果清晰明了而一味增加观察指标又会让人陷入混乱不清的状态。

在实际工作中，由于指标间经常具备一定的相关性，所以希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能反映原有的全部信息，于是就产生了主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法。

调用Data Reduction（数据缩减）菜单的Factor（因子分析）命令，可对多指标或多因素资料进行因子分析。

（9）可靠性分析可通过调用Reliability（信度）过程完成。

（10）非参数检验许多统计分析方法的应用对总体有特殊的要求，如t检验要求总体符合正态分布，F检验要求误差呈正态分布且各组方差整齐。