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仲恺农业技术学院自编教材 仲恺农业技术学院自编教材 统计分析系统 实习指导书 统计分析系统 实习指导书 财务管理教研室 编（经济与管理类专业用）经济与管理学院 二八年四月印 实习用书，请勿带出实验室 实习用书，请勿带出实验室 II 目 录 第一部分 SPSS 软件介绍 目 录 第一部分 SPSS 软件介绍 1 SPSS 12.0 for windows 的基本特点.1 2 SPSS的启动.2 3 SPSS的主要窗口.2 1 SPSS 12.0 for windows 的基本特点.1 2 SPSS的启动.2 3 SPSS的主要窗口.2 3.1 数据编辑窗口.3 3.2 输出窗口.3 3.3 语句窗口.4 4 数据输入及输出.5 4 数据输入及输出.5 4.1 数据输入.5 4.1.1 直接在数据窗口中输入数据.5 4.1.2 从打开文件打开文件对话框中选择已有的数据文件.7 4.2 数据输出.9 4.2.1 保存数据.9 4.2.2 浏览器中内容的输出.9 5 数据的编辑和转换.11 5 数据的编辑和转换.11 5.1 数据排序.11 5.2 数据转换.12 第二部分 SPSS 软件实验 第二部分 SPSS 软件实验 实验一 SPSS软件初步.15 实验一 SPSS软件初步.15 一、实验目的.15 二、实验内容和要求.15 三、实验步骤.16 练习.21 实验二 描述性统计分析.22 实验二 描述性统计分析.22 一、实验目的.22 二、实验内容和要求.22 三、实验步骤.22 练习.27 III 实验三 假设检验.28 实验三 假设检验.28 一、实验目的.28 二、实验内容和要求.28 三、实验步骤.28 练习.30 实验四 相关与回归分析.31 实验四 相关与回归分析.31 一、实验目的.31 二、实验内容和要求.31 三、实验步骤.31 练习.37 1 第一部分 SPSS 软件介绍 第一部分 SPSS 软件介绍 SPSS 最初是“Statistical Package for Social Science”的英文缩写，即“社会科学统计软件包”；2000 年，SPSS 公司将其英文全称改为“Statistical Product and Service Solutions”,即“统计产品与服务解决方案”。SPSS for Windows 是在 SPSS/PC for DOS 基础上发展起来的，其操作界面友好、操作简便、统计分析功能强、输出结果简洁美观，被广泛应用于医学、心理学、教育学、证券、保险、银行、咨询、化工等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件之一。SPSS12.0 for Windows 的运行管理方式与以往的 Windows 版本基本相同，但在数据整理、数据分析方面功能略有所增加，并推出了相应的中文版本。1 SPSS 12.0 for windows 的基本特点的基本特点 SPSS 12.0 for Windows 具有以下一些显著的特点。（1）操作简便。SPSS 12.0 for Windows 具有完全的 Windows 视窗界面，以菜单式操作为主，只需使用鼠标结合数据输入便可完成相应操作。（2）统计分析功能强，具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。SPSS 提供了从简单的描述性统计到复杂的多因素统计分析，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic 回归等。此外，用户可以根据需求选用不同的模块完成基本统计任务或专业的统计任务。（3）结果输出界面简洁美观，可以根据需要选择不同风格、不同功能的表和图来展现数据，使报告、论文等更加简练、美观。（4）方便的数据接口，能够读取及输出多种格式的文件。比如由 dBase、FoxBASE、FoxPro 产生的*.dbf 文件，文本编辑器软件生成的 ASC数据文件，Excel的*.xls 文件等均可转换成可供分析的 SPSS 数据文件。能够把 SPSS 的图形转换为 72 种图形文件，输出结果可保存为*.txt 及 html 格式的文件。（5）完善的帮助系统，包括图解帮助、在线帮助及联机帮助等，便于用户自学。2 SPSS 的启动的启动（1）启动 Windows 操作系统后，依次点击菜单：开始开始所有程序所有程序 SPSS Windows 版 SPSS Windows 版SPSS 12.0 windows 版 SPSS 12.0 windows 版 （2）启动 SPSS12.0 for Windows，显示版本提示画面后，进入主界面，如图1-1 所示。程序打开时显示的是数据编辑器窗口，主要包括菜单、工具条、数据编辑区、变量定义区和状态栏。图 1-1 SPSS 12.0 for Windows 主界面 3 SPSS 的主要窗口的主要窗口 SPSS 的主要窗口有数据编辑窗口、输出窗口、语句窗口、草稿输出窗口、脚本3 编辑窗口等五种窗口，对于使用 SPSS 统计分析功能的一般用户来说，主要使用：数据编辑窗口、输出窗口和语句窗口。3.1 数据编辑窗口 启动 SPSS，系统自动打开数据编辑窗口，也称为数据编辑器，如图 1-2 所示。数据编辑窗口最上行是由 10 个菜单项组成的主菜单，最下行包括数据视图数据视图和变量视图变量视图两个视区选项卡。变量视图 变量视图视区用来中定义和查看变量，数据视图数据视图视区用来输入和查看数据。图 1-2 数据编辑窗口 3.2 输出窗口 输出窗口，又称浏览器，用于显示统计分析的结果。输出窗口分为左右两栏，如图 1-3 所示，左边显示输出内容的树状结构，右边则显示具体的内容。4 图 1-3 输出窗口 3.3 语句窗口 语句窗口，又称语法编辑器，如图 1-4 所示。语法编辑器用来编写 SPSS 程序，设计统计算法，实现统计计算。当然，在使用菜单操作方式完成统计分析的过程中，点击对话框中的“粘贴”按钮可以自动的打开语法编辑器，并将相应统计分析的 SPSS程序自动粘贴到该窗口中。图 1-4 语句窗口 5 4 数据输入及输出数据输入及输出 4.1 数据输入 在 SPSS 中输入数据方便灵活，输入方式归纳起来，大致有以下几种形式：?直接在数据编辑窗口中输入数据?从打开文件打开文件对话框中选择已有的数据文件?以数据库向导数据库向导的方式导入其他数据库文件?以读取文本数据读取文本数据的方式读取纯文本格式数据文件 4.1.1 直接在数据窗口中输入数据 由图 1-2，我们可以看到数据窗口的最下行有数据视图数据视图和变量视图变量视图两个选项卡。其中，数据视图数据视图视区用于数据的编辑和查看；变量视图变量视图视区用于变量的定义和编辑。在 SPSS 中直接输入数据，首先要在变量视图变量视图视区中定义变量。定义变量包括要定义变量的名称、类型、标签、值、格式以及测度方式等。具体步骤如下：（1）单击变量视图变量视图选项卡，使数据编辑窗口处于“变量定义”状态，如图 1-5所示，每行定义一个变量。（2）定义变量名。鼠标双击“名称”这一列中的空白单元格并输入变量名。（3）设置变量属性值。输入完变量名称后回车，系统自动在该行的其他各单元格中给出变量的默认属性值。在统计分析过程中，往往要根据统计分析的具体要求设置好变量属性值。具体方法为：用鼠标单击相应的单元格后，再单击单元格右边的调节按钮，选择所需要的属性值即可。例如，“值标签”的定义方法为：鼠标单击“值”这一列相应的单元格右边的调节按钮，弹出对话框，如图 1-6 所示。假设在定义“性别”这个变量过程中，用数值 1 表示男性，数值 0 表示女性，则先在“值”框中输入“1”，在“值标签”框中输入“男”，然后点击左边的“添加”按钮，右边列表框中显示 1“男”，说明已经添加了一个值标签。同样的方法可以定义值标签 0“女”。6 定义好了变量，便可以开始输入数据。在输入数据前，要把数据窗口设置到 数据视图数据视图视区，如图 1-7 所示。在数据视图数据视图窗口中输入变量的值。图 1-5 定义变量窗口 图 1-6 值标签的定义 7 图 1-7 数据输入窗口 4.1.2 从打开文件打开文件对话框中选择已有的数据文件 在数据编辑窗口中依次单击：文件文件打开打开数据数据三个菜单项，弹出打开文件打开文件对话框，如图 1-8 所示，单击“文件类型”下拉列表，选择相应的文件类型，然后找到所要打开的数据文件，双击即可。图 1-8 打开文件对话框 8 用打开文件打开文件对话框中打开已有数据文件的方式，可以打开的格式文件有：SPSS 数据文件、EXCEL 数据文件、dBase 数据文件、SAS 数据文件、Lotus 数据文件等。下面结合一个实例，介绍在 SPSS12.0 中打开如何打开一个 EXCEL 文件，具体步骤如下：（1）按照文件文件打开打开数据数据的顺序选择菜单，弹出打开文件打开文件对话框，如图 1-8 所示。（2）在打开文件打开文件对话框中选择文件类型为“Excel（*.xls）”以后，利用查找范围查找范围下拉列表框查找到“data.xls”,双击该文件名，弹出打开 Excel 数据源打开 Excel 数据源对话框，如图 19 所示。在“工作表”下拉框中选定好输入 Excel 工作表的行列范围，单击“确定”按钮，即可打开数据编辑器，如图 110 所示。图 19“打开 Excel 数据源”对话框 图 110 打开的 Excel 数据文件 9 以上两种数据输入的方式最为常用，以其他方式输入数据的方法可以参阅 SPSS系统帮助文件或其他相关书籍。4.2 数据输出 4.2.1 保存数据 这里所说的数据是指数据编辑器中的数据。SPSS 提供了功能强大的数据转换功能，可以很方便地对原有的数据进行加工，然后以一定格式输出。此外，SPSS 运行过程中也可以生成新变量，并可以选择相应的数据格式进行保存。选择文件文件菜单中的保存保存选项，可以将数据保存为.sav 等多种数据格式。如果要保存到其它路径或别的数据格式类型，可以使用另存为另存为选项。在数据编辑器中打开该文件后，选择另保存另保存选项，打开另存为另存为对话框，如图 111所示。图 111“数据另存为”对话框 4.2.2 浏览器窗口中内容的输出 SPSS 进行统计分析后的结果显示在浏览器窗口中。可以根据需要对这些结果或10 结果的部分内容进行输出。（一）浏览器窗口中全部内容的保存（一）浏览器窗口中全部内容的保存 在浏览器窗口中，进行以下操作，可保存全部内容。（1）依次单击文件文件保存保存，弹出“保存为”对话框；（2）选择保存的位置，输入欲保存的文件名，单击“保存”按钮即可。（二）浏览器窗口中内容选择性输出（二）浏览器窗口中内容选择性输出 如果希望输出浏览器窗口中的部分内容，可采用以下两种方式实现。（1）通过剪切板输出 通过剪切板输出数据是在 Windows 环境下运行程序时常用的方法。SPSS 浏览器窗口中的“复制”或“剪切”的使用与常用的 Office 软件相应的操作方法是相同的。先选定要输出的区域，然后在此区域单击鼠标右键，弹出选项菜单，选择“复制”或“剪切”选项。这样，所选中的浏览器中的内容就“复制”或“剪切”到剪切板上了，然后将剪切板上的内容“粘贴”到需要输出的文档（如：Word）中即可。（2）通过导出导出菜单输出 用文件文件菜单下的导出导出选项可以按指定格式将浏览器中的部分或全部内容输出。假设现在浏览器中的 ANOVA 表为选定表，如图 112 所示。按以下步骤选择输出。图 112 浏览器中内容 11（a）依次单击文件导出,文件导出,弹出“导出输出”对话框，如图 113 所示。（b）在“导出输出”窗口中进行相应的格式设置，单击“确定”按钮即可。图 113“导出输出”对话框 5 数据的编辑和转换数据的编辑和转换 对数据进行编辑和转换，主要是通过主菜单中的数据数据和转换转换这两个菜单项来完成。在这两个菜单项中包括了：数据排序、数据转置、数据聚合、数据转换、数据筛选等常用的数据编辑方式。操作方法是点击数据数据或转换转换菜单，选择所需要的数据编辑方式的菜单项，在弹出的对话框中设置所需要的编辑方式即可。5.1 数据的排序 在数据编辑窗口中输入原始数据后，执行以下操作可对数据进行排序。在此，以 SPSS 安装目录下的数据文件 Employee data.sva 为例进行说明。（1）在数据编辑窗口中打开数据文件“Emplyee data.sav”。（2）在主菜单中单击数据数据菜单项，打开该菜单。（3）单击个案排序个案排序选项，打开“个案排序”对话框，如图 114 所示。（4）选定将要排序的变量名，点击中间的右箭头按钮，将该变量移至“排序方式”框中。进行以上操作后，选择“排序顺序”按“升序”或“降序”，单击“确定”12 按钮即可。图 114“个案排序”对话框 5.2 数据转换（一）利用“计算”功能选项转换数据 利用“计算”功能选项来转换数据实际上是通过变量间的计算来转换数据。以SPSS 安装目录下的数据文件 Cars.sav 为例进行说明，具体步骤如下：（1）在数据编辑器中打开数据文件“Cars.sav”。（2）依次单击转换转换计算计算，弹出“计算变量”对话框，如图 115所示。图 115“计算变量”对话框（3）在“目标变量”框中输入变量名“newhorse”，作为新变量的变量名。（4）单击“类型与标签”按钮，打开“类型与标签”对话框。在该对话框中的13“标签”框中输入“修改后的马力数”，单击“继续”按钮，返回到“计算变量”对话框。（5）在“计算变量”对话框中的左边窗口中选择“马力”变量，单击向右箭头按钮，将“马力”变量名复制到“数字表达式”框中，然后在小键盘上单击加号“+”,单击“2”和“0”。则在“数字表达式”框中形成完整的关系表达式：newhorse马力+20，如图 115 所示。(6)单击小键盘下的“如果（I）”按钮，打开“If 个案”对话框，如图 116 所示。默认情况下选择全部个案。单击“如果个案满足条件则包括（I）”单选按钮，在左边列表框中选择变量名，单击向右箭头按钮，将该变量名移到右边窗口中。如单击“原产国家”变量名移到右边窗口中，并输入“2”，即表示只对产地是欧洲的汽车的马力数据进行修改。单击“继续”按钮，返回“计算变量”窗口。（7）在“计算变量窗口”中，单击“确定”按钮。结果如图 117 所示。图 117 展示了进行上述操作以后数据编辑器中的数据显示情况。图中，数据编辑器的最后一列显示了新增的变量名 newhorse 及其数据值。图 116“If 个案”对话框 14 图 117 采用“计算”功能选项转换数据 15 第二部分 SPSS 软件实验 第二部分 SPSS 软件实验 实验一实验一 SPSS 软件初步软件初步 一、实验目的 通过本实验熟悉 SPSS 软件的窗口、菜单，掌握在 SPSS 软件中定义变量、输入数据、数据转换等基本操作。二、实验内容和要求（1）实验数据：从某班随机抽取 15 名同学，他们的经济学、统计学、英语三门课程的考试成绩如表 1-1 所示。表 1-1 学生成绩统计表 学号 性别 经济学 统计学 英语 1 男 88.00 80.00 76.00 2 女 72.00 77.00 73.00 3 男 68.00 71.00 65.00 4 女 87.00 79.00 75.00 5 女 73.00 65.00 56.00 6 男 73.00 75.00 70.00 7 女 90.00 71.00 65.00 8 女 92.00 84.00 82.00 9 男 93.00 75.00 70.00 10 男 60.00 88.00 87.00 11 女 92.00 76.00 72.00 12 女 70.00 92.00 90.00 13 男 60.00 88.00 87.00 14 女 94.00 86.00 83.00 15 女 81.00 66.00 60.00 16（2）实验要求：a)在变量视图变量视图窗口中定义变量：Id 表示学号、Sex 表示性别、Ec 表示经济学成绩、St 表示统计学成绩、En 表示英语成绩；变量 Id 类型为数值型，宽度为 3，小数为 0；变量 Sex 类型为字符串，宽度为 2，对这个变量进行值标签定义，“男”用数值 1 表示，“女”用数值 0 表示；变量 Ec、St、En 均为宽度为 5，小数为 2 的数值型变量；除以上说明外，变量其他属性均采用系统默认值。b)在 SPSS 数据编辑窗口中输入表 1-1 所列数据，并保存为 data.sav。c)定义一个新的变量 Av 表示平均成绩，类型为数值型、宽度为 5，小数位数为 2，变量其他属性为系统默认值。d)分别计算这 15 名同学三门课程的平均成绩；按平均成绩从高到低，对这15 名同学进行排名；将排名后的数据保存为 data1.sav。e)筛选出平均成绩大于等于 80 分的同学，并将其成绩保存为 data2.sav。三、实验步骤 第一步：在变量视图变量视图窗口中定义变量，结果如图 1-1 所示。图 11 变量视图窗口 17 第二步：在数据视图数据视图窗口中输入数据，输入完数据后保存为 data.sav,结果如图 1-2 所示。图 1-2 数据视图窗口 第三步：计算平均成绩。依次单击菜单转换计算转换计算，弹出对话框如图1-3 所示。在目标变量框中输入 Av，然后在数字表达式框中输入公式：3/)(EnStEc+,单击确定按钮，计算出平均成绩如图 1-4 所示。图 1-3 计算变量 Av 18 图 1-4 变量 Av 的值 第四步：修改变量 Av 的属性。单击变量视图选项卡，然后按要求设置变量 Av属性的值，如图 1-5 所示。图 1-5 设置变量 Av 的属性 第五步：排序。依次单击菜单数据对个案排序数据对个案排序，弹出排序对话框，如图 1-6 所示。在对话框的左边选定变量平均成绩，单击对话框中间的按钮，选择排序顺序“升序”，再单击确定按钮，结果如图 1-7 所示。单击文件另存为文件另存为，便可以另存为 data1.sav。19 图 1-6 排序对话框 图 1-7 排序后的成绩数据 第六步：筛选。依次单击菜单数据选择个案数据选择个案，弹出选择个案对话框，如图 1-8 所示。在此对话框中选中变量平均成绩，然后选择“如果条件满足”，单击按钮，弹出对话框，在对话框右边的框中输入条件：Av=80,如图 1-9所示。输入完条件后，点击继续按钮，则回到选择个案选择个案对话框。对“未选择个案”点击 ，最后点击确定按钮，结果如图 1-11 所示。单击文件另存为文件另存为，便可以另存为 data2.sav。20 图 1-8 选择个案对话框 图 1-9 条件输入对话框 图 1-10 筛选结果 21 练习 1、打开 SPSS 安装目录下的数据文件 Employee data.sav，由变量“当前薪金”和“起始薪金”计算“薪金变动额”，并按“薪金变动额”升序排列，将结果以 Excel文件格式输出，文件名“Employee.xls”。2、根据表 1-1 数据，筛选出男生和女生成绩数据并分别保存在 data3.sav 和data4.sav 中。3、根据表 1-1 数据，生成一个新的变量 S。S 表示标准分，计算公式如下：平均成绩的标准差平均成绩的平均值平均成绩=S 4、根据 S 的值，生成一个新的变量 rank 表示等级，变量 rank 的取值为 1、2、3、4，分别代表差、中、良、优。优、良、中、差的判断标准为：1 02 00.53 0.514 1ssrankss=，所以接受原假设0H，即认为新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比有显著降低。表3-1 50个零件尺寸的误差数据 表3-1 50个零件尺寸的误差数据 1.26 1.19 1.31 0.97 1.81 0.99 1.45 1.24 1.01 2.03 1.26 1.19 1.31 0.97 1.81 0.99 1.45 1.24 1.01 2.03 1.13 0.96 1.06 1.00 0.94 1.98 1.97 0.91 1.22 1.06 1.13 0.96 1.06 1.00 0.94 1.98 1.97 0.91 1.22 1.06 0.98 1.10 1.12 1.03 1.16 1.11 1.54 1.08 1.10 1.64 0.98 1.10 1.12 1.03 1.16 1.11 1.54 1.08 1.10 1.64 1.12 1.12 0.95 1.02 1.13 1.70 2.37 1.38 1.60 1.26 1.12 1.12 0.95 1.02 1.13 1.70 2.37 1.38 1.60 1.26 1.23 0.74 1.50 0.50 0.59 1.17 1.12 1.23 0.82 0.86 1.23 0.74 1.50 0.50 0.59 1.17 1.12 1.23 0.82 0.86 图 3-1 T 检验对话框 单个样本检验 单个样本检验 检验值=1.35 t df Sig.(双侧)均值差值差分的 95%置信区间 下限 上限 零件尺寸的平均误差-2.60649.012-.13480-.2387-.0309 图 3-2 T 检验结果 30 练习 1、分别测得 11 例老年性慢性支气管炎病人及 11 例健康人的尿液中 17 酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组均值有无显著性差别。（=0.05）病人 2.9 5.415.48 4.64.035.14.974.242.72 2.37 2.09 健康人 5.18 8.793.14 6.463.726.645.64.577.71 4.99 4.01 2、打 开 SPSS 安 装 目 录 下 的 数 据 文 件 University of Florida graduate salaries.sav，试比较男女生毕业后薪金间是否存在显著差异。（=0.05）3、为了评价两个学校的教学质量，分别在两个学校抽取样本。在 A 学校抽取 30 名学生，在 B 学校抽取 40 名学生，对两个学校的学生同时进行一次英语标准化考试，成绩见下表。假设学校 A 考试成绩的方差为 64，学校 B 考试成绩的方差为 100。检验两个学校的教学质量是否有显著差异。（=0.05）两个学校英语标准化考试样本资料 两个学校英语标准化考试样本资料 学校 A 学校 B 70 97 85 87 64 73 86 90 82 83 92 74 72 94 76 89 73 88 91 79 84 76 87 88 85 78 83 84 91 74 76 91 57 62 89 82 93 64 80 78 99 59 79 82 70 85 83 87 78 84 84 70 79 72 91 93 75 85 65 74 79 64 84 66 66 85 78 83 75 74 5、某减肥药生产商声称，服用该减肥药一段时间之后，可以减肥超过 5kg，假定服药后减去的体重服从正态分布，现随机抽取10名服用过该减肥药的人进行调查，结果发现他们减去的体重分别为（单位：kg）：4.8，5.0，5.1，4.9，4.5，5.2，5.5，4.7，5.3，6.0 判断在 0.05 的显著性水平下，数据是否支持生产商的说法？31 实验四实验四 相关与回归分析相关与回归分析 回归分析是研究社会经济现象间相关关系最常用的统计方法。一般来说，进行回归分析，包括：画散点图粗略判断变量间的相关关系，建立回归模型，估计参数，模型检验，运用模型进行预测和控制四个步骤。在 SPSS 的菜单项分析分析的回归回归菜单条中提供了常用的回归分析过程。一、实验目的 掌握使用 SPSS 对变量进行相关与回归分析，并能够正确理解软件输出结果。二、实验内容和要求（1）实验数据：一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，该银行的贷款额水平平稳增加，但不良贷款额也有较大比例的提高，这给银行业务的发展带来较大压力。为了弄清不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。表 4-1 是该行所属的 25 家分行 2007 年的有关业务数据。（2）实验要求：a)分析不良贷款与贷款余额、应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资之间的相关关系，找出相关程度最高的那个影响因素并绘制散点图。b)将不良贷款与其相关程度最高的那个影响因素进行回归分析。三、实验步骤 第一步：计算不良贷款与贷款余额、应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资之间的相关关系。单击菜单项分析分析菜单中的相关相关菜单项，选择双变量(B)双变量(B),弹出对话框如图 4-1 所示。在此对话框中将不良贷款、贷款余额、应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资这些变量选定，按按钮选入变量32 框中，设置相关系数类型为，再按“确定”按钮，结果如表 4-2 所示。从相关系数表，我们可以知道不良贷款与贷款余额之间的相关程度最高，相关系数为 0.844。第二步：绘制散点图。单击菜单项图形图形中的散点图(S)散点图(S)菜单项，弹出对话框如图 4-2 所示。选择简单散点图，点击定义按钮，弹出对话框如图4-3 所示。在简单散点图对话框中，选择 X 轴及 Y 轴变量，单击“确定”即可，结果如图 4-4 所示。当然，也可以单击及按钮来给散点图命名及作些其它设置。第三步：对不良贷款与各项贷款余额之间进行回归分析。单击菜单分析分析中的回归回归菜单项，选择线性(L)线性(L),弹出对话框如图 4-5 所示。选择因变量将其引入因变量框中，选择自变量将其引入自变量框中。点击“确定”按钮，即采用系统默认的形式进行回归分析，结果如图 4-6、4-7 所示。从输出结果我们可以知道不良贷款与各项贷款余额之间的回归方程为：0.8300.038yx=+由回归方程，我们可以知道贷款余额每增加 1 亿元，不良贷款平均增加 0.038亿元。由图 4-7 方差分析的结果，我们可以知道贷款余额与不良贷款间存在显著的线性相关关系。33 表 4-1 某商业银行 2006 年的主要业务数据 分行 编号 不良贷款(亿元)各项贷款余额（亿元）本年累计应收贷款（亿元）贷款项目个数(个)本年固定资产 投资额（亿元）1 0.9 67.3 6.8 5 51.9 2 1.1 111.3 19.8 16 90.9 3 4.8 173.0 7.7 17 73.7 4 3.2 80.8 7.2 10 14.5 5 7.8 199.7 16.5 19 63.2 6 2.7 16.2 2.2 1 2.2 7 1.6 107.4 10.7 17 20.2 8 12.5 185.4 27.1 18 43.8 9 1.0 96.1 1.7 10 55.9 10 2.6 72.8 9.1 14 64.3 11 0.3 64.2 2.1 11 42.7 12 4.0 132.2 11.2 23 76.7 13 0.8 58.6 6.0 14 22.8 14 3.5 174.6 12.7 26 117.1 15 10.2 263.5 15.6 34 146.7 16 3.0 79.3 8.9 15 29.9 17 0.2 14.8 0.6 2 42.1 18 0.4 73.5 5.9 11 25.3 19 1.0 24.7 5.0 4 13.4 20 6.8 139.4 7.2 28 64.3 21 11.6 368.2 16.8 32 163.9 22 1.6 95.7 3.8 10 44.5 23 1.2 109.6 10.3 14 67.9 24 7.2 196.2 15.8 16 39.7 25 3.2 102.2 12.0 10 97.1 34 图 4-1 双变量相关分析对话框 图4-2 散点图类型选择对话框 图4-3 简单散点图对话框 35 图 4-4 不良贷款与各项贷款余额散点图 0.00100.00200.00300.00400.00各项贷款余额（亿元）各项贷款余额（亿元）0.002.505.007.5010.0012.50不良贷款(亿元不良贷款(亿元表42 各变量之间的相关系数表表42 各变量之间的相关系数表1.844*.732*.700*.519*.000.000.000.0082525252525.844*1.679*.848*.780*.000.000.000.0002525252525.732*.679*1.586*.472*.000.000.002.0172525252525.700*.848*.586*1.747*.000.000.002.0002525252525.519*.780*.472*.747*1.008.000.017.0002525252525Pearson 相关性显著性（双侧）NPearson 相关性显著性（双侧）NPearson 相关性显著性（双侧）NPearson 相关性显著性（双侧）NPearson 相关性显著性（双侧）N不良贷款各项贷款余额本年累计应收贷款贷款项目个数本年固定资产不良贷款各项贷款余额本年累计应收贷款贷款项目个数本年固定资产在.01 水平（双侧）上显著相关。*.在 0.05 水平（双侧）上显著相关。*.36 图 4-5 线性回归分析对话框 系数系数a a-.830.723-1.147.263.038.005.8447.534.000（常量）各项贷款余额（亿元）模型1B标准误非标准化系数Beta标准化系数t显著性因变量:不良贷款(亿元）a.图4-6 回归分析结果 ANOVA(b)ANOVA(b)模型 平方和 df 均方 F 显著性 回归 222.4861222.48656.754.000(a)残差 90.164233.920 1 合计 312.65024 a 预测变量:(常量),各项贷款余额（亿元）。b 因变量:不良贷款(亿元)图4-7 显著性检验结果 37 练习 1、根据表4-1数据，要求：（1）计算不良贷款与本年累计应收贷款额之间的相关系数，并绘制散点图。（2）将不良贷款与本年累计应收贷款额两个变量进行回归分析。2、美国联邦政府的全国教育进展评价（NAEP）计划常常被用来测量学生的教育水平。对于参加NAEP计划的35个洲，表43给出了每名学生每年的经常性教育经费支出和NAEP测试综合分数的统计数据。综合分数是数学、自然科学和阅读三门课程1996年（阅读课是1994年）NAEP测试分数的总和。参加测试的是8年级学生，只有阅读课是4年级学生，满分是1300分。对于未参加NAEP计划的13个洲，表44给出了每名学生每年的经常性教育经费支出。表43 参加NAEP计划的洲每名学生每年的经常性教育经费支出和NAEP测试综合分数 表43 参加NAEP计划的洲每名学生每年的经常性教育经费支出和NAEP测试综合分数 洲序号 教育经费支出（美元）综合分数（分）洲序号 教育经费支出（美元）综合分数（分）1 4049 581 19 4521 629 2 3423 582 20 6554 638 3 4917 580 21 5338 639 4 5532 580 22 4483 641 5 4304 603 23 4772 644 6 3777 604 24 5128 649 7 4663 611 25 3280 650 8 4934 611 26 5515 657 9 4097 614 27 7629 657 10 4060 614 28 6413 658 11 6208 615 29 5410 660 12 3800 618 30 5477 661 13 4041 618 31 5060 665 14 5247 625 32 4985 667 15 6100 625 33 6055 667 16 5020 626 34 4374 671 17 4520 627 35 5561 675 18 8162 628 38 表4-4 未参加NAEP计划的洲每名学生每年的经常性教育经费支出 表4-4 未参加NAEP计划的洲每名学生每年的经常性教育经费支出 洲序号 教育经费支出（美元）洲序号 教育经费支出（美元）1 3602 8 5438 2 4067 9 5588 3 4265 10 6269 4 4658 11 6391 5 5164 12 6579 6 5297 13 7890 7 5387 要求：（1）对这些数据做出数值的和图示的概述。（2）利用回归分析研究每名学生的教育经费支出和 NAEP 测试综合分数之间的关系，对调研结果进行讨论。（3）根据这些数据求出估计的回归方程，你认为能利用它来估计未参加 NAEP 计划洲的学生的综合分数吗？（4）假定你只考虑每名学生的教育经费支出在 4000 美元至 6000 美元之间的洲，对于这些洲，两变量之间的关系与根据 35 个洲的全部数据所得出的结论显现出任何不同吗？讨论你发现的结果，如果将教育经费支出少于 4000 美元或者多于 6000美元的洲删除，你是否认为删除是合理的？（5）对未参加 NAEP 计划洲，求出学生综合分数的估计值。（6）根据上面的分析，你认为学生的教育水平与洲教育经费支出的多少相关吗？3、作为交通安全研究的一部分，美国交通部采集了每1000个驾驶执照发生死亡事故的车祸次数和有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例的数据，样本由42个城市组成，在一年间采集的数据如下：39 21 岁以下者所占比例（%）每千个驾驶执照中发生车祸次数 21岁以下者所占比例（%）每千个驾驶执照中发生车祸次数 21岁以下者所占比例（%）每千个驾驶执照中发生车祸次数 21岁以下者所占比例（%）每千个驾驶执照中发生车祸次数 13 2.962 16 2.801 8 2.190 18 3.614 12 0.708 12 1.405 16 3.623 10 1.926 8 0.885 9 1.433 15 2.623 14 1.643 12 1.652 10 0.039 9 0.835 16 2.943 11 2.091 9 0.338 8 0.820 12 1.913 17 2.627 11 1.849 14 2.890 15 2.814 18 3.830 12 2.246 8 1.267 13 2.634 8 0.368 14 2.885 15 3.224 9 0.926 13 1.142 14 2.352 10 1.014 17 3.256 8 0.645 11 1.294 10 0.493 9 1.082 17 4.100 14 1.443 要求：（1）对这些数据做出数值的和图示的概述。（2）利用回归分析研究发生死亡事故的车祸次数和有驾驶执照的司机中 21 岁以下者所占比例之间的关系，对调研结果进行讨论。（3）从你的分析中，你能得出什么结论或提出什么建议吗？