spss统计分析实习心得5篇
在平日里，心中难免会有一些新的想法，往往会写一篇心得体会，这么做可以让我们不断思考不断进步。应当怎么写才合适呢？下面是我为大家收集的spss统计分析实习心得5篇，欢迎大家借鉴与参考，期望对大家有所关怀。 月刊锦鲤
spss统计分析实习心得5篇1
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本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。始终以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，由于没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最终的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发觉很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发觉SPSS的功能相当强大。最终总结出这篇报告，以稳固所学。 SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预报分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预报的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。
关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些转变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且简洁上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回来分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。 关于切实做好征地拆迁管理工作的紧急通知求学商城>硕士卖凉皮
首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开头接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比方说原假设默认的是什么。结果出来后照旧分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过如今弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体 方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样原来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体
均数μ与已知的总体均数uo有无差异;独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的;配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区分就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简洁的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。
然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，依据变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，推断各样本所属总体方差是否相等。方差分析主要包括单因素方差分析、多因素方差分析和协方差分析等。这一部分在学习的过程中消灭一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和把握变量，假如反了的话会导致结果的不精确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的
不清楚，如今基本把握了多重比较方法选择：一般假如存在明确的对比组，要进行的是验证性争辩，即打算好的某两个或几个组间(和对比组)的比较。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要进行多个均数间的两两比较，且各组个案数相等，适合用Tukey法;其他状况宜用Scheffe法。最终，对方差齐性检验、多重比较检验、趋势检验理解不够透彻，在方差检验中，PostHoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否认了原假设，即认为至少有两个总体的均值存在显著性差异时，须进一步确定是哪两个或哪几个均值显著地不同，则需要进行多重比较来检验。LSD即是一种多因变量的三个或三个以上水平下均值之间进行的两两比较检验。
相关分析是争辩现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是争辩随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析争辩现象之间是否相关、相关的方向和亲热程度，一般不区分自变量或因变量。主要有双变量相关分析、偏相关、距离相关几个方法。双变量相关分析是相关分析中最常使用的分析过程，主要用于分析两个变量之间的线性相关分析，可以依据不同的数据类型和条件，选用Pearson积差相关、Spearman等级相关和Kendall的tau-b等级相关。当数据文件包括多个变量时，
并行空间
直接对两个变量进行相关分析往往不能真实反映二者之间的关系，此时就需要用到偏相关分析，从中剔除其他变量的线性影响。距离相关分析是对观测变量之间差异度或相像程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相像或不相像程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相像性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析冗杂的数据集。
接着是回来分析。相关分析争辩的是现象之间是否相关、相关的方向和亲热程度，一般不区分自变量或因变量。而回来分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比方说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满足度”变量亲热相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回来分析方法来确定。回来分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观看特定变量来预报争辩者感爱好的变量。运用格外广泛，回来分析依据涉及的自变量的多少，可分为一元回来分析和多元回来分析;依据自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回来分析和非线性回来分析。假如在回来分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回来分析称为一元线性回来分析。假如回来分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变
量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回来分析。应用回来分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，假如变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回来预报法就会得出错误的结果。正确应用回来分析预报时应留意：①用定性分析推断现象之间的依存关系;②避开回来预报的任意外推;③应用合适的数据资料;
