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spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得

時(shí)間:2020-08-26 10:48:14 實(shí)習(xí)心得 我要投稿

spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得

  spss實(shí)習(xí)也是大家進(jìn)入職場(chǎng)前調(diào)節(jié)自我的過渡期,更是各位培養(yǎng)自身工作能力的磨刀石。下面搜集了spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得,以供參考!

spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得

  spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得【1】

  本科的時(shí)候有概率統(tǒng)計(jì)和數(shù)理分析的基礎(chǔ),但是從來沒有接觸過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析的東西,SPSS也只是聽說過,從來沒有學(xué)過。一直以為這一塊兒會(huì)比較難,這學(xué)期最初學(xué)的時(shí)候,因?yàn)闆]有認(rèn)真看老師給的英文教材,課下也沒有認(rèn)真搜集相關(guān)資料,所以學(xué)起來有些吃力,總感覺聽起來一頭霧水。老師說最后的考核是通過提交學(xué)習(xí)報(bào)告,然后我從圖書館里借了些教材查了些資料,發(fā)現(xiàn)很多問題都弄清楚了。結(jié)合軟件和書上的例子,實(shí)戰(zhàn)一下,發(fā)現(xiàn)SPSS的功能相當(dāng)強(qiáng)大。最后總結(jié)出這篇報(bào)告,以鞏固所學(xué)。

  SPSS,全稱是Statistical Product and Service Solutions,即“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件,是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的軟件產(chǎn)品及相關(guān)服務(wù)的總稱,也是世界上公認(rèn)的三大數(shù)據(jù)分析軟件之一。SPSS具有統(tǒng)計(jì)分析功能強(qiáng)大、操作界面友好、與其他軟件交互性好等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)管理、醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。具體到管理方面,SPSS也是一個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)的強(qiáng)大工具。這門課中也會(huì)用到AMOS軟件。

  關(guān)于SPSS的書,很多都是首先介紹軟件的。這個(gè)軟件易于安裝,我裝的是19.0的,雖然20.0有一些改變和優(yōu)化,但是主體都是一樣的,而且都是可視化界面,用起來很方面且容易上手。所以,我學(xué)習(xí)的重點(diǎn)是卡方檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、因子分析、結(jié)構(gòu)方程模型等方法的適用范圍、應(yīng)用價(jià)值、計(jì)算方式、結(jié)果的解釋和表述。

  首先是T檢驗(yàn)這一部分。由于參數(shù)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)不牢固,這部分也是最初開始接觸應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的東西,學(xué)起來很多東西拿不準(zhǔn),比如說原假設(shè)默認(rèn)的是什么。結(jié)果出來后依然分不清楚是接受原假設(shè)還是拒絕原假設(shè)。不過現(xiàn)在弄懂了。這部分很有用的是T檢驗(yàn)。T檢驗(yàn)應(yīng)用于當(dāng)樣本數(shù)較小時(shí),且樣本取自正態(tài)總體同時(shí)做兩樣本均數(shù)比較時(shí),還要求兩樣本的總體方差相等時(shí),已知一個(gè)總體均數(shù)u,可得到一個(gè)樣本均數(shù)及該樣本標(biāo)準(zhǔn)差,樣本來自正態(tài)或近似正態(tài)總體。T檢驗(yàn)分為單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。其中,單樣本T 檢驗(yàn)是樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比較的T檢驗(yàn),用于推斷樣本所代表的未知總體

  均數(shù)μ與已知的總體均數(shù)uo有無差別;獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)樣本是否來自具有相同均值的總體,即比較兩個(gè)樣本的均值是否相同,要求兩個(gè)樣本是相互獨(dú)立的;配對(duì)樣本T檢驗(yàn)中,要正確理解“配對(duì)”的含義,主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)有聯(lián)系的正態(tài)總體的均值是否有顯著差異,跟獨(dú)立檢驗(yàn)的區(qū)別就是樣本是否是配對(duì)樣本。這幾個(gè)方法用軟件操作起來都是相對(duì)簡單的,關(guān)鍵是分清楚什么時(shí)候用這個(gè)什么時(shí)候用那個(gè)。

  然后是方差分析。方差分析就是將索要處理的觀測(cè)值作為一個(gè)整體,按照變異的不同來源把觀測(cè)值總變異的平方和以及自由度分解為兩個(gè)或多個(gè)部分,獲得不同變異來源的均值與誤差均方,通過比較不同變異來源的均方與誤差均方,判斷各樣本所屬總體方差是否相等。方差分析主要包括單因素方差分析、多因素方差分析和協(xié)方差分析等。這一部分在學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)一些問題,就是用SPSS來操作的時(shí)候分不清觀測(cè)變量和控制變量,如果反了的話會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的不準(zhǔn)確。其次,對(duì)Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚,現(xiàn)在基本掌握了多重比較方法選擇:一般如果存在明確的對(duì)照組,要進(jìn)行的是驗(yàn)證性研究,即計(jì)劃好的某兩個(gè)或幾個(gè)組間(和對(duì)照組)的比較。宜用Bonferroni(LSD)法;若需要進(jìn)行多個(gè)均數(shù)間的兩兩比較,且各組個(gè)案數(shù)相等,適宜用Tukey法;其他情況宜用Scheffe法。最后,對(duì)方差齊性檢驗(yàn)、多重比較檢驗(yàn)、趨勢(shì)檢驗(yàn)理解不夠透徹,在方差檢驗(yàn)中,Post Hoc鍵有LSD的選項(xiàng):當(dāng)方差分析F檢驗(yàn)否定了原假設(shè),即認(rèn)為至少有兩個(gè)總體的均值存在顯著性差異時(shí),須進(jìn)一步確定是哪兩個(gè)或哪幾個(gè)均值顯著地不同,則需要進(jìn)行多重比較來檢驗(yàn)。LSD即是一種多因變量的三個(gè)或三個(gè)以上水平下均值之間進(jìn)行的兩兩比較檢驗(yàn)。

  相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系,并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度,是研究隨機(jī)變量之間的相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。相關(guān)分析研究現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度,一般不區(qū)別自變量或因變量。主要有雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)、距離相關(guān)幾個(gè)方法。雙變量相關(guān)分析是相關(guān)分析中最常使用的分析過程,主要用于分析兩個(gè)變量之間的線性相關(guān)分析,可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和條件,選用Pearson積差相關(guān)、Spearman等級(jí)相關(guān)和Kendall的tau-b等級(jí)相關(guān)。當(dāng)數(shù)據(jù)文件包括多個(gè)變量時(shí),

  直接對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析往往不能真實(shí)反映二者之間的關(guān)系,此時(shí)就需要用到偏相關(guān)分析,從中剔除其他變量的線性影響。距離相關(guān)分析是對(duì)觀測(cè)變量之間差異度或相似程度進(jìn)行的測(cè)量,其中距離需要弄清楚,距離分析是對(duì)觀測(cè)量之間相似或不相似程度的一種測(cè)度,是計(jì)算一對(duì)觀測(cè)量之間的廣義距離。這些相似性或距離測(cè)度可以用于其他分析過程,例如因子分析、聚類分析或多維定標(biāo)分析,有助于分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。

  接著是回歸分析。相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度,一般不區(qū)別自變量或因變量。而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式,確定其因果關(guān)系,并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。比如說,從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān),但是這兩個(gè)變量之間到底是哪個(gè)變量受哪個(gè)變量的影響,影響程度如何,則需要通過回歸分析方法來確定;貧w分析的目的在于了解兩個(gè)或多個(gè)變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度,并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量。運(yùn)用十分廣泛,回歸分析按照涉及的自變量的多少,可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型,可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中,只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量,且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量,且因變量和自變量之間是線性關(guān)系,則稱為多元線性回歸分析。應(yīng)用回歸分析時(shí)應(yīng)首先確定變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系,如果變量之間不存在相關(guān)關(guān)系,對(duì)這些變量應(yīng)用回歸預(yù)測(cè)法就會(huì)得出錯(cuò)誤的結(jié)果。正確應(yīng)用回歸分析預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)注意:①用定性分析判斷現(xiàn)象之間的依存關(guān)系;②避免回歸預(yù)測(cè)的任意外推;③應(yīng)用合適的數(shù)據(jù)資料;

  接下來是因子分析。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績之間存在著一定的相關(guān)性,一科成績好的學(xué)生,往往其他各科成績也比較好,從而推想是否存在某些潛在的共性因子,或稱某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子,可減少變量的數(shù)目,還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的,但又無法直接

  測(cè)量到的隱性變量。從顯性的變量中得到因子的方法有兩類。一類是探索性因子分析,另一類是驗(yàn)證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測(cè)度項(xiàng)之間的關(guān)系,而讓數(shù)據(jù)“自己說話”。而驗(yàn)證性因子分析假定因子與測(cè)度項(xiàng)的關(guān)系是部分知道的,即哪個(gè)測(cè)度項(xiàng)對(duì)應(yīng)于哪個(gè)因子,雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。這一部分不能用SPSS來操作,要用AMOS,用起來也很方便。

  最后一部分學(xué)習(xí)的是結(jié)構(gòu)方程模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一種融合了因素分析和路徑分析的多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)。它的強(qiáng)勢(shì)在于對(duì)多變量間交互關(guān)系的定量研究。在近三十年內(nèi),其大量應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)及行為科學(xué)的領(lǐng)域里,并在近幾年開始逐漸應(yīng)用于市場(chǎng)研究中。結(jié)構(gòu)方程模型是對(duì)顧客滿意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物間的因果關(guān)系,并將這種關(guān)系用因果模型、路徑圖等形式加以表述。結(jié)構(gòu)方程模型與傳統(tǒng)的回歸分析不同,結(jié)構(gòu)方程分析能同時(shí)處理多個(gè)因變量,并可比較及評(píng)價(jià)不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同,在結(jié)構(gòu)方程模型中,我們可以提出一個(gè)特定的因子結(jié)構(gòu),并檢驗(yàn)它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析,我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關(guān)系是否保持不變,各因子的均值是否有顯著差異。

  這門課要學(xué)習(xí)完了,整個(gè)學(xué)習(xí)的過程是充滿曲折和挑戰(zhàn)的,我見證了自己從一無所知到困惑迷茫再到略懂再到會(huì)用的過程。甚至學(xué)完之后有些問題還沒有徹底搞清楚,自己接下來還會(huì)不斷的探索的。SPSS是個(gè)很神奇的工具,結(jié)合AMOS和EXCEL更是如虎添翼,相信學(xué)習(xí)了SPSS在以后的論文和數(shù)據(jù)分析中很有用。這門課給我的感覺是看起來很難,但是實(shí)際學(xué)起來就好很多,因?yàn)楫?dāng)我結(jié)合具體實(shí)例和軟件的時(shí)候,很多抽象的問題就豁然開朗了。但是想給老師一個(gè)建議,這門課需要很強(qiáng)的'統(tǒng)計(jì)和概率論的基礎(chǔ),要不然就會(huì)很難聽懂或者聽得半懂。然后這門課的很多方法的相關(guān)資料都是用在醫(yī)療衛(wèi)生、自然科學(xué)領(lǐng)域的,在管理中的應(yīng)用的資料不怎么多。老師希望我們上課的時(shí)候結(jié)合在管理中的應(yīng)用來學(xué)習(xí),但是資料有限,希望老師在這個(gè)方面多給學(xué)生一些引導(dǎo)。

  spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得【2】

  五天的SPSS軟件實(shí)訓(xùn)終于結(jié)束了,雖然實(shí)訓(xùn)過程充滿了酸甜苦辣,但實(shí)訓(xùn)結(jié)果卻是甜的。看著小組的課題報(bào)告,心里有種說不出來的感觸。高老師在對(duì)統(tǒng)計(jì)理論及 SPSS 軟件功能模塊的講解的同時(shí)更側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析在各項(xiàng)工作中的實(shí)際應(yīng)用,使我們不僅掌握 SPSS 軟件及技術(shù)原理而且學(xué)會(huì)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法解決工作和學(xué)習(xí)中的實(shí)際問題這個(gè)實(shí)訓(xùn)。我真真正正學(xué)到了不少知識(shí),另外,也提高了自己分析問題解決問題的能力。

  小組中每個(gè)人完成不同的任務(wù),我的任務(wù)是用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的方法分析市、縣及縣以下的分類對(duì)社會(huì)消費(fèi)品零售總額的影響,分析方差,均值,P值,顯著性如何并進(jìn)行T檢驗(yàn),得出結(jié)論報(bào)告。結(jié)果中比較有用的值為差值變量的均值Mean和Sig顯著性在初級(jí)統(tǒng)計(jì)中,通常都要求所分析的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布。通過對(duì)spss軟件對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)踐處理,我感覺顯著性檢驗(yàn)問題還是比較簡單的,但對(duì)具體數(shù)據(jù)分析的目的性,實(shí)用性以及自己在做研究時(shí)如何使用,還有待進(jìn)一步實(shí)踐和提高。

  SPSS 有具體的使用者要求的分析深度,同時(shí)是一個(gè)可視化的工具,使我們非常容易使用,這樣我們可以自己對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢查。電算化老師曾經(jīng)說過,學(xué)習(xí)軟件其實(shí)只是學(xué)習(xí)軟件的操作流程,而要真正掌握整個(gè)軟件,就得自己摸索探究,真真正正弄懂它,還要下一定的功夫的。我也深刻體會(huì)到了這點(diǎn)。前幾次實(shí)訓(xùn)都是關(guān)于會(huì)計(jì)實(shí)驗(yàn)的,雖然時(shí)間安排比此次實(shí)訓(xùn)緊,任務(wù)量大,但實(shí)訓(xùn)結(jié)束后,基本的試訓(xùn)內(nèi)容都完全掌握。而這次實(shí)訓(xùn),雖然時(shí)間安排較為輕松,內(nèi)容也不多,操作起來也有一定的難度,另外受外界因素的影響,根本就聽不見看不見老師講的,即便后來老師一講就去前面,由于沒有條件跟著操作,導(dǎo)致一部分內(nèi)容總是不熟練,請(qǐng)教同學(xué)他們也不會(huì),不過,問題也總會(huì)用解決的辦法。經(jīng)過我堅(jiān)持不懈的努力,在本次實(shí)訓(xùn)結(jié)束之前,我終于彌補(bǔ)了自己不熟練的那部分內(nèi)容。

  學(xué)習(xí)SPSS軟件,對(duì)于我們這些將來要時(shí)刻與數(shù)據(jù)打交道的人是有很大的幫助的,它主要的是運(yùn)用SPSS軟件結(jié)合所學(xué)統(tǒng)計(jì)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行需要的處理,相對(duì)于EXCEL處理,SPSS軟件處理不僅效率高,而且操作簡單。我個(gè)人覺得,SPSS軟件是一門專業(yè)性較強(qiáng)的課程,對(duì)于我們財(cái)務(wù)管理專業(yè)的學(xué)生是一門必備的課程,也是一門必須熟練掌握的課程,很慶幸,我是抱著將來要學(xué)習(xí)運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行此次實(shí)訓(xùn)的。這次實(shí)訓(xùn),使我對(duì)統(tǒng)計(jì)工作的過程和 SPSS應(yīng)用的流程取得一定的感性認(rèn)識(shí),拓展了視野,鞏固所學(xué)理論知識(shí),提高了分析問題、解決問題的能力,也增強(qiáng)了我的職業(yè)意識(shí)、勞動(dòng)觀點(diǎn)以及適應(yīng)社會(huì)的能力,最重要的是它使我獲得了思想和課題分析處理上的雙豐收。

  在SPSS學(xué)習(xí)中,我對(duì)它的認(rèn)識(shí)由淺入深,循序漸進(jìn),在實(shí)踐中遇到的各種問題也能逐個(gè)攻克。學(xué)習(xí)這種在日常工作中有價(jià)值的分析方法,會(huì)使我們更能輕易應(yīng)付日后的社會(huì)的信息工作;掌握這種高級(jí)的技能,對(duì)我們工作就業(yè)也提供了競爭優(yōu)勢(shì).但是,軟件的學(xué)習(xí)并不是一蹴而就的,在這個(gè)科技高速發(fā)達(dá)和知識(shí)不斷更新的時(shí)代,我們應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)不斷更新自己的知識(shí)體系,爭取做一名國家所需要的優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)者。

  spss實(shí)習(xí)報(bào)告心得【3】

  本學(xué)期一周的SPSS軟件實(shí)訓(xùn)結(jié)束了,我感觸很深,因?yàn)楸敬螌?shí)訓(xùn)過程是在共同努力下完成的。實(shí)訓(xùn)結(jié)果是可喜的。老師在對(duì)統(tǒng)計(jì)理論及 SPSS 軟件功能模塊的講解的同時(shí)更側(cè)重于統(tǒng)計(jì)分析在各項(xiàng)工作中的實(shí)際應(yīng)用,使我們不僅掌握 SPSS 軟件及技術(shù)原理而且學(xué)會(huì)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法解決工作和學(xué)習(xí)中的實(shí)際問題這個(gè)實(shí)訓(xùn)。我真真正正學(xué)到了不少統(tǒng)計(jì)知識(shí),另外,也提高了自己分析問題和解決問題的能力。

  SPSS 軟件有具體的使用者要求的分析深度,同時(shí)是一個(gè)可視化的工具,使我們非常容易使用,這樣我們可以自己對(duì)結(jié)果進(jìn)行檢查。我記得老師曾經(jīng)說過,學(xué)習(xí)軟件其實(shí)只是學(xué)習(xí)軟件的操作流程,而要真正掌握整個(gè)軟件,就得自己摸索探究,真真正正弄懂它,還要下一定的功夫的。我也深刻體會(huì)到了這點(diǎn)。這次實(shí)訓(xùn),雖然時(shí)間安排較為輕松,內(nèi)容也不多,操作起來也有一定的難度,一部分內(nèi)容總是不熟練,請(qǐng)教同學(xué)他們也不會(huì),不過,問題也總會(huì)用解決的辦法。經(jīng)過我堅(jiān)持不懈的努力,在本次實(shí)訓(xùn)結(jié)束之前,我終于彌補(bǔ)了不熟練的那部分內(nèi)容。

  在SPSS學(xué)習(xí)中,我對(duì)它的認(rèn)識(shí)由淺入深,循序漸進(jìn),在實(shí)踐中遇到的各種問題也能逐個(gè)攻克。學(xué)習(xí)這種在日常工作中有價(jià)值的分析方法,會(huì)使我們更能輕易應(yīng)付日后的社會(huì)的信息工作,掌握這種高級(jí)的技能,對(duì)我們工作就業(yè)也提供了競爭優(yōu)勢(shì)。

  學(xué)習(xí)SPSS軟件,對(duì)于我們這些將來要時(shí)刻與數(shù)據(jù)打交道的人是有很大的幫助的,它主要的是運(yùn)用SPSS軟件結(jié)合所學(xué)統(tǒng)計(jì)知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行需要的處理,相對(duì)于EXCEL處理,SPSS軟件處理不僅效率高,而且操作簡單。

  我個(gè)人覺得,SPSS軟件是一門專業(yè)性較強(qiáng)的課程,對(duì)于我們國際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易專業(yè)的學(xué)生是一門必備的課程,也是一門必須熟練掌握的課程,我是很喜歡本次的SPSS軟件實(shí)訓(xùn)的。這次實(shí)訓(xùn),使我對(duì)統(tǒng)計(jì)工作的過程和 SPSS應(yīng)用的流程取得一定的感性認(rèn)識(shí),拓展了視野,鞏固所學(xué)理論知識(shí),提高了分析問題、解決問題的能力,也增強(qiáng)了我的職業(yè)意識(shí)、勞動(dòng)觀點(diǎn)以及適應(yīng)社會(huì)的能力,最重要的是它使我獲得了思想和課題分析處理上的雙豐收。但是,軟件的學(xué)習(xí)并不是一蹴而就的,在這個(gè)科技高速發(fā)達(dá)和知識(shí)不斷更新的時(shí)代,我們應(yīng)該不斷學(xué)習(xí)不斷更新自己的知識(shí)體系。最后,要感謝老師的認(rèn)真指導(dǎo)。

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