Spss第 4 次作业
第1题
(1)【实验目的】 学会用spss进行相关分析 (2)【实验内容】
1、对15家商业企业进行客户满意度调查，同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进行评分，结果如下表 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 客户满意度得分 90 100 150 130 120 110 40 140 10 20 80 70 30 50 60 综合竞争力得分 70 80 150 140 90 120 20 130 60 30 100 110 10 40 50
这些数据能否说明企业的客户满意度与综合竞争力存在较强的正相关关系？为什么？
(3)【操作步骤】
1. 输入数据→图形→散点图/点图→选择“简单散点图”→定义→将“综合竞争得分”导入“Y轴”→将“客户满意度得分”导入“X轴”→确定；
2.在数据输出窗口，双击图形空白处→元素→总计拟合线→线性→应用；
3. 分析→回归→线性→添加客户满意度得分到因变量，综合竞争力的分到自变量→确定
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(4)【输出结果】
输入/除去的变量 模型 1 输入的变量 综合竞争力得分 ba除去的变量 方法 . 输入 a. 因变量：客户满意度得分 b. 已输入所请求的所有变量。 模型摘要 模型 1 R .864 aR 方 .747 调整后 R 方 标准估算的误差 .728 23.344 a. 预测变量：(常量), 综合竞争力得分 ANOVA 模型 1 回归 残差
平方和 20915.714 7084.286 自由度 1 13 均方 20915.714 544.945 2
F 38.381 显著性 .000 ba 总计 28000.000 14 a. 因变量：客户满意度得分 b. 预测变量：(常量), 综合竞争力得分 系数 未标准化系数 模型 1 (常量) 综合竞争力得分 a. 因变量：客户满意度得分 B 10.857 .864 标准误差 12.684 .140 .864 标准化系数 Beta t .856 6.195 显著性 .408 .000 a
(5)【结果分析】
拟合线性直线的方程为：y=10.86+0.86x, 相关系数r为0.864，当显著性水平α为0.01时拒绝原假设，表明两个变量（企业的客户满意度与综合竞争力）之前具有较强的线性关系，相关性显著。
第2题
(1)【实验目的】
学会用spss进行相关分析 (2)【实验任务】
为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系，收集到下表数据。 国家 澳大利亚 加拿大 丹麦 芬兰 英国 荷兰 冰岛 挪威 瑞典 瑞士 美国 1930年人均香烟消耗量 480 500 380 1100 1100 490 230 250 300 510 1300 1950年每百万男子中死于肺癌的人数 180 150 170 350 460 240 60 90 110 250 200 绘制散点图，并计算相关系数，说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。
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(3)【操作步骤】
1. 输入数据→图形→散点图/点图→选择“简单散点图”→定义→将“1950年每百万男子中死于肺癌的人数”导入“Y轴”→将“1930年人均香烟消耗量”导入“X轴”→确定； 2.在数据输出窗口，双击图形空白处→元素→总计拟合线→线性→应用； 3.在数据编辑窗口，分析→相关→双变量→将“1930年人均香烟消耗量”、“1950年每百万男子中死于肺癌的人数”导入变量中→选项→选中“平均值和标准差”、“叉积偏差和协方差”→继续→确定。
(4)【输出结果】
描述统计 客户满意度得分 综合竞争力得分 平均值 80.00 80.00 标准差 44.721 44.721 个案数 15 15 相关性
客户满意度得分 综合竞争力得分 4
客户满意度得分 皮尔逊相关性 显著性（双尾） 平方和与叉积 协方差 个案数 1 .864 .000 ** 28000.000 2000.000 15 .864 .000 24200.000 1728.571 15 **24200.000 1728.571 15 1 综合竞争力得分 皮尔逊相关性 显著性（双尾） 平方和与叉积 协方差 个案数 28000.000 2000.000 15 **. 在 0.01 级别（双尾），相关性显著。
(5)【结果分析】
回归分析显著性为0.202，皮尔逊相关系数相差较大，可能是有最后几组差异较大的数据点所影响。线性回归方程：1950年每百万男子中死于肺癌人数=67.561+ 1930年人均香烟消耗量*0.228。
第3题
(1)【实验目的】
学会用spss进行相关分析 (2)【实验任务】
收集到某商品在不同地区的销售额，销售价格以及该地区平均家庭收入的数据，如下表所示： 销售额（万元） 100 75 80 70 50 65 90 100 110 60 销售价格（元） 50 70 60 60 80 70 50 40 30 90 家庭收入（元） 10000 6000 12000 5000 3000 4000 13000 11000 13000 3000 （1） 绘制销售额，销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图，如果所绘制的图形不能比较清晰地展示变量之间的关系，应对数据如何处理后再绘图？
（2） 选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之间的相关关系。
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