湖北文理学院《计量地理学》实验报告专业班级：地科1311姓名：学号：2013113130任课教师：实验一描述性统计分析一．实验目的利用spss进行描述性统计分析。
要求掌握频数分析（Frequencies过程）、描述性分析（Descriptives过程）、探索分析（Explore过程）。
二．实验时间、地点2015年5月11日周一19：00，五栋412三．实验内容及步骤1.实验内容：下表给出的是1951-1970年实测的由一次降雨导致的土壤侵蚀量。
试分析田间小区的土壤侵蚀量分布特征，并绘制频数表、直方图，计算平均值、标准差、变异系数等描述统计量。
年份日期土壤侵蚀量（t/km^2）1951 9.27 43801952 8.26 101301953 8.28 27501954 6.16 59701955 8.23 25101956 7.14 16001957 8.02 75301958 9.11 17701959 7.21 171960 7.05 1523.31961 8.04 0.11962 8.08 8301963 8.28 6201964 6.26 65401965 8.15 126701966 8.14 901967 6.27 124401968 7.17 107331969 8.19 1801970 8.24 3842.实验步骤(1)打开相关数据文件，选择菜单“Analyze-DescriptivesStatistics-Frequencies”(2)选择进行频数分析变量。
选择“土壤侵蚀量”进入“Variables”列表框，在该框中将列出所有要分析的变量。
(3)设置输出频数分布表。
选中“频数分析”中的“Display frequency tables”,要求输出变量的频数分布表。
(4)设置输出有关描述统计量。
单击“频数分析”对话框下部的“Statistic”按钮，根据题目要求选择需要输出的描述统计量。
(5)设置有关图形输出，单击“频数分析”对话框下部的“Chart”按钮，选择有关类型的图形输出。
(6)设置有关输出格式。
单击“频数分析”对话框下部的“Format”按钮，选择升降序问题。
(7)设置完成后，单击“Continue”按钮，单击“OK”按钮，等待输出结果。
3、输出结果”图1 土壤侵蚀量N Valid 20Missing 0Mean 4133.370Std. Error of Mean 985.2024Median 2140.000Mode .1(a)Std. Deviation 4405.959Variance 19412475.0401Skewness .891Std. Error of Skewness .512Kurtosis -.639Std. Error of Kurtosis .992Range 12669.9Minimum .1Maximum 12670.0Sum 82667.4Percentiles 10 24.30020 220.80025 443.00030 683.00040 1553.98050 2140.00060 3728.00070 6369.00075 7282.50080 9610.00090 12269.30a Multiple modes exist. The smallest value is shown图2 土壤侵蚀量FrequencyPercent Valid PercentCumulativePercentValid.1 1 3.7 5.0 5.0 17.0 1 3.7 5.0 10.0 90.0 1 3.7 5.0 15.0 180.0 1 3.7 5.0 20.0 384.0 1 3.7 5.0 25.0 620.0 1 3.7 5.0 30.0 830.0 1 3.7 5.0 35.0 1523.3 1 3.7 5.0 40.0 1600.0 1 3.7 5.0 45.0 1770.0 1 3.7 5.0 50.0 2510.0 1 3.7 5.0 55.0 2750.0 1 3.7 5.0 60.0 4380.0 1 3.7 5.0 65.0 5970.0 1 3.7 5.0 70.0 6540.0 1 3.7 5.0 75.0 7530.0 1 3.7 5.0 80.0 10130.0 1 3.7 5.0 85.0 10733.0 1 3.7 5.0 90.0 12440.0 1 3.7 5.0 95.0 12670.0 1 3.7 5.0 100.0Total20 74.1 100.0 Missing System 7 25.9 Total 27100.0图3土壤侵蚀12000.010000.08000.06000.04000.02000.00.0土壤侵蚀F r e q u e n c y8642Std. Dev = 4405.96 Mean = 4133.4N = 20.004、结果分析(1)从图1可以看出，有效样品数为20个，没有缺失值。
1951-1970年黄土高原某地区的次降水平均土壤侵蚀量为4133.370（t/km^2）,标准差为4405.9590（t/km^2），25%、50%、75%百分位数的值分别是443.000、2140.000、7282.500。
(2)图2给出了土壤侵蚀量的频数分布。
在该表中从左到右各列分别为有效变量数值、频数、频数所占总数的百分比、有效数占总数的百分比和累计百分比。
(3)图3是此次降雨土壤侵蚀量的直方图，从图中可以看出次降雨土壤侵蚀量主要集中在1000（t/km^2）以下，出现次数在6次以上。
实验二均值比较和T检验一、实验目的（1）掌握均值比较，用于计算指定变量的综合描述统计量；（2）掌握独立样本T检验（Independent Samples Test），用于检验两组来自独立总体的样本，企图理综题的均值或中心位置是否一样二、实验时间和地点2015年5月18日周一19：00，5栋412三、实验内容及步骤1、实验内容列出某单位的男女职员年薪，从中可以比较该单位不同性别之间的薪水的差异。
2.实验步骤(1)输入数据编号性别年薪/元1 男570002 男402003 女214504 女219005 男450006 男321007 男360008 女219009 女2790010 女2400011 女3030012 男2835013 男2775014 女3510015 男2730016 男4080017 男4600018 男10375019 男4230020 女26250(2)打开相关数据文件，选择“Anlyze--Compare Means--Means”(3)选择进行描述性统计分析变量(4)选择自己要比较的选项(5)所有设置完成后单机“继续”(6)所有设置确认无误后，单机“确认”，得出输出结果。
(7)输出结果均值图1案例处理摘要案例已包含已排除总计N 百分比N 百分比N 百分比年薪 * 性20 100% 0 0% 20 100.0%别图2报告年薪性别极小值均值N 标准差中值均值的标准误极大值方差男27300 43879.17 12 20812.894 40500.00 6008.165 103750 433176571.970 女21450 26100.00 8 4828.709 25125.00 1707.206 35100 23316428.571 总计21450 36767.50 20 18418.285 31200.00 4118.454 103750 339233230.263四、实验结果分析(1)处理样本统计，图1表示，共有20个样本，，占全部样本数的100%，即分析计算中没有因数据缺测或其他原因等导致样本剔除。
(2)图2表示，该单位职员男性12人，平均薪水43879.17元，标准差为20812.894元；女性8人，平均薪水26100.00元，标准差为4828.709元。
结果表明该单位不同性别的薪水有很大差异，男性比女性薪水明显要高。
实验三方差分析一、实验目的(1)学习利用spss进行单因素方差分析和多因素方差分析。
(2)掌握单因素方差分析。
单因素方差分析也称作一维方差分析。
它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。
还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。
二、实验时间和地点：2015年5月25日周一19：00，5栋412三、实验内容及实验步骤1.实验内容：某城市从4个排污口取水，进行某种处理后检测大肠杆菌数量，单位面积内菌数量如下表所示，请分析各个排污口的大肠杆菌数量是否有差别。
某城市四个排污口测量的大肠杆菌数量排污口 A B C D大肠杆菌数量9，12，7，5 20，14，18，12 12，7，6，10 23，13，16，212.实验步骤(1)数据输入整理，在建立数据文件时要定义三个变量，即编号，大肠杆菌数量以及排污口。
1-4代表排污口A-D。
(2)选择“Anlyze—CompareMeans—One Way ANOVA”，弹出“单因素方差分析”对话框。
(3)选择需要进行单因素方差分析的变量和分组因素，从对话框左侧的变量选择“大肠杆菌数量”，使之进入因变量列表，选“排污口”进入因子列表。
(4)对组间平方和进行线性分析并检验。
单机“对比”，选择所需要的分析。
(5)选择进行各组间两两比较的方法。
(6)选择选项按钮选择定义相关统计选项以及缺失值。
(7)完成设置后单机“确定”按钮，执行单因素方差分析(8)结果输出图1描述大肠杆菌N 均值标准差标准误均值的 95% 置信区间极小值极大值下限上限1 4 8.25 2.986 1.493 3.50 13.00 5 122 4 16.00 3.651 1.826 10.19 21.81 12 203 4 8.75 2.754 1.377 4.37 13.13 6 124 4 18.25 4.573 2.287 10.97 25.53 13 23 总数16 12.81 5.540 1.385 9.86 15.76 5 23图2方差齐性检验大肠杆菌Levene 统计量df1 df2 显著性1.269 3 12 .329图3单因素方差分析大肠杆菌平方和df 均方 F 显著性组间（组合）308.188 3 102.729 8.097 .003线性项对比103.513 1 103.513 8.159 .014偏差204.675 2 102.338 8.066 .006组内152.250 12 12.688总数460.438 15图4多重比较因变量: 大肠杆菌(I) 排污口(J) 排污口均值差(I-J) 标准误显著性95% 置信区间下限上限Tukey HSD 12 -7.750* 2.519 .041 -15.23 -.273 -.500 2.519 .997 -7.98 6.984 -10.000* 2.519 .009 -17.48 -2.52 21 7.750* 2.519 .041 .27 15.233 7.250 2.519 .058 -.23 14.734 -2.250 2.519 .808 -9.73 5.23 31 .500 2.519 .997 -6.98 7.982 -7.250 2.519 .058 -14.73 .234 -9.500* 2.519 .012 -16.98 -2.02 41 10.000* 2.519 .009 2.52 17.482 2.250 2.519 .808 -5.23 9.733 9.500* 2.519 .012 2.02 16.98LSD 1 2 -7.750* 2.519 .010 -13.24 -2.263 -.500 2.519 .846 -5.99 4.994 -10.000* 2.519 .002 -15.49 -4.512 1 7.750* 2.519 .010 2.26 13.243 7.250* 2.519 .014 1.76 12.744 -2.250 2.519 .389 -7.74 3.243 1 .500 2.519 .846 -4.99 5.992 -7.250* 2.519 .014 -12.74 -1.76 4 -9.500* 2.519 .003 -14.99 -4.014 1 10.000* 2.519 .002 4.51 15.492 2.250 2.519 .389 -3.24 7.743 9.500* 2.519 .003 4.01 14.99Tamhane 12 -7.750 2.358 .101 -16.97 1.473 -.500 2.031 1.000 -8.33 7.334 -10.000 2.731 .080 -21.27 1.27 21 7.750 2.358 .101 -1.47 16.973 7.250 2.287 .121 -1.83 16.334 -2.250 2.926 .978 -13.74 9.24 31 .500 2.031 1.000 -7.33 8.332 -7.250 2.287 .121 -16.33 1.834 -9.500 2.669 .096 -20.80 1.80 41 10.000 2.731 .080 -1.27 21.272 2.250 2.926 .978 -9.24 13.743 9.500 2.669 .096 -1.80 20.80*. 均值差的显著性水平为 0.05。