SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)訓(xùn)報(bào)告

一、實(shí)訓(xùn)目的

SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)訓(xùn)課是在我們?cè)趯W(xué)習(xí)《統(tǒng)計(jì)學(xué)》理論課程之后所開設(shè)的一門實(shí)踐課。其目的在于，通過(guò)此次實(shí)訓(xùn)，使學(xué)生在掌握了理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，能具體的運(yùn)用所學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并解決實(shí)際問(wèn)題，做到理論聯(lián)系實(shí)際并掌握統(tǒng)計(jì)軟件SPSS的使用方法。，

二、實(shí)訓(xùn)時(shí)間與地點(diǎn)：

時(shí)間：201*年1月9日至201*年1月13日地點(diǎn)：唐山學(xué)院北校區(qū)A座502機(jī)房三、實(shí)訓(xùn)要求：

這次實(shí)訓(xùn)內(nèi)容為上機(jī)實(shí)訓(xùn)，主要學(xué)習(xí)SPSS軟件的操作技能，以及關(guān)于此軟件的一些理論和它在統(tǒng)計(jì)工作中的重要作用。對(duì)我們的主要要求為，運(yùn)用SPSS軟件功能及相關(guān)資料來(lái)完成SPSS操作，選擇有現(xiàn)實(shí)意義的課題進(jìn)行計(jì)算和分析，最后遞交統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告，加深學(xué)生對(duì)課程內(nèi)容的理解的。我們小組的研究課題是社會(huì)消費(fèi)品零售總額的分析。

四、實(shí)訓(xùn)的主要內(nèi)容與過(guò)程：

此次實(shí)訓(xùn)，我大概明白了SPSS軟件的基本操作流程，也掌握了如何排序、分組、計(jì)算、合并、增加、刪除以及錄入數(shù)據(jù)；學(xué)會(huì)了如何計(jì)算定基發(fā)展速度、環(huán)比發(fā)展速度等動(dòng)態(tài)數(shù)列的計(jì)算；明白了如何進(jìn)行頻數(shù)分析、描述分析、探索分析以及作圖分析；最大的收獲是學(xué)會(huì)了如何運(yùn)用SPSS軟件對(duì)變量進(jìn)行相關(guān)分析、回歸分析和計(jì)算平均值、T檢驗(yàn)和假設(shè)性檢驗(yàn)。通過(guò)這次試訓(xùn)，我基本上掌握了SPSS軟件的主要操作過(guò)程，也學(xué)會(huì)了運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析。這些內(nèi)容，也就是我們SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)訓(xùn)的主要內(nèi)容。

四、實(shí)訓(xùn)結(jié)果與體會(huì)

五天的SPSS軟件實(shí)訓(xùn)終于結(jié)束了，雖然實(shí)訓(xùn)過(guò)程充滿了酸甜苦辣，但實(shí)訓(xùn)結(jié)果卻是甜的�？粗�小組的課題報(bào)告，心里有種說(shuō)不出來(lái)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(wèn)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(wèn)題解決問(wèn)題的能力。小組中每個(gè)人完成不同的任務(wù)，我的任務(wù)主要是用動(dòng)態(tài)分析來(lái)了解農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格變動(dòng)，并利用圖表結(jié)合得出結(jié)論報(bào)告。通過(guò)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(wèn)題還是比較簡(jiǎn)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(shuō)過(guò)，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(lái)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(lái)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(guò)，問(wèn)題也總會(huì)用解決的辦法。經(jīng)過(guò)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(lái)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(jiǎn)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(lái)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(guò)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(wèn)題、解決問(wèn)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(wèn)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(jìng)爭(zhēng)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(zhēng)取做一名國(guó)家所需要的優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)者。唐山學(xué)院

實(shí)訓(xùn)報(bào)告

經(jīng)濟(jì)管理系

系別：________________________

SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)訓(xùn)

實(shí)訓(xùn)名稱：________________________10國(guó)貿(mào)本2班級(jí)：________________________姓名學(xué)號(hào)：______張巖巖_206________指導(dǎo)教師：________________________高愛青邊麗潔

201*年

1月12日

唐山學(xué)院

實(shí)訓(xùn)日志

經(jīng)濟(jì)管理系系別：________________________SPSS統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)訓(xùn)實(shí)訓(xùn)名稱：________________________10國(guó)貿(mào)本2班級(jí)：________________________姓名學(xué)號(hào)：________________________張巖巖206高愛青邊麗潔指導(dǎo)教師：________________________

201*年

1月12日

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常用統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)習(xí)報(bào)告

姓名：*****學(xué)號(hào)：**********班級(jí)：統(tǒng)計(jì)****

練習(xí)1：

(1)步驟(1)打開“數(shù)據(jù)1.sav”,以“銷售額”為綜述變量，“部門”和“職務(wù)”為分組變量。

(2)單擊菜單Analyze→Reports→OLAPCubes，打開OLAPCubes對(duì)話框，從左側(cè)的變量列表框中選擇“銷售額”，移入SummaryVariables方框中；選擇“部門”和“職務(wù)”，移入GroupingVariable方框中。

(3)單擊Statistics按鈕，彈出OLAPCubes：Statistics對(duì)話框中，從CellStatistics統(tǒng)計(jì)量列表中，移出系統(tǒng)默認(rèn)的Sum、PercentofTotalSum和PercentofTotalN這三個(gè)默認(rèn)的統(tǒng)計(jì)量，從Statistics框中，選擇Median移入CellStatistics列表框中。（4）為了在表中對(duì)比分析部門和職務(wù)對(duì)銷售額造成的差異，對(duì)輸出的表格進(jìn)行轉(zhuǎn)置，雙擊剛生成的表格，將它激活；在彈出的PivotingTrays1對(duì)話框，將分組變量“職務(wù)”和“部門”從Layer托盤拖動(dòng)到下方的Row托盤上，單擊PivotingTrays1對(duì)話框中的關(guān)閉按鈕。單擊OK按鈕，輸出個(gè)案綜述分析結(jié)果

由表可以得出：部門和職位決定了銷售額的高低.在同一部門當(dāng)中,職務(wù)越高，銷售額金額越高；不同部門進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，各個(gè)部門的銷售額從大到小依次為財(cái)務(wù)部門，電腦服務(wù)部門，研發(fā)部門，其他部門。

（2）步驟(1)打開“數(shù)據(jù)1.sav”,以“銷售額”為綜述變量，“部門”和“職務(wù)”為分組

變量。

(2)單擊Analyze→Reports→CaseSummaries，打開個(gè)案綜述分析對(duì)話框。從左側(cè)的變量列表框中選擇“銷售額”，移入SummaryVariables方框中；選擇“部門”和“職務(wù)”，移入GroupingVariable方框中。由于輸出的分組綜述表，并不需要顯示個(gè)案列表，因此不要選擇左下角的Displaycases復(fù)選框。

(3)單擊Statstics按鈕。在統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框中，從左側(cè)的統(tǒng)計(jì)量列表框中選擇Mean、Median和StandardDeviation移入右側(cè)的CellStatistics方框中，其中NumberofCases是默認(rèn)的統(tǒng)計(jì)量。單擊Continue按鈕，回到個(gè)案綜述對(duì)話框。單擊OK按鈕，輸出個(gè)案綜述分析結(jié)果

由表可以得出：研發(fā)部門的銷售額是由減少到上升的變化趨勢(shì)；電腦服務(wù)部門銷售額是由上升到減少的變化趨勢(shì)；財(cái)務(wù)部門的銷售額由減少到增加再到減少的趨勢(shì)；其他部門呈現(xiàn)由增加到減少趨勢(shì)，說(shuō)明職務(wù)和部門對(duì)銷售金額的影響并不是獨(dú)立的。

（3）步驟打開“數(shù)據(jù)1.sav”,單擊Analyze→CompareMeans→Means，打開Means(均值分析)對(duì)話框。把變量“銷售額”移入DependentList(因變量列表框)中，“部門”為IndependentList的第一層變量，“公司規(guī)�！睘镮ndependentList的第二層變量單擊OK按鈕，輸出分析結(jié)果。

由表可以得出：各個(gè)部門的銷售額從大到小依次為財(cái)務(wù)部門，電腦服務(wù)部門，研發(fā)部門，其他部門。

公司規(guī)模對(duì)銷售金額也有明顯的影響，規(guī)模越大，銷售額越高練習(xí)2：（1）步驟

打開“數(shù)據(jù)1.sav”單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies，彈出Frequencies對(duì)話框，將變量“部門“移入Variable方框中取消右下方的“Displayfrequencytables”選項(xiàng)。單擊Statisitcs按鈕，彈出Statisitcs對(duì)話框。勾選CentralTendency欄中的Mean、Median、Mode這三個(gè)集中趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量；勾選Dispersion欄中的StdDeviation、Range這兩個(gè)離散趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量；勾選Distribution欄中的Skewness和Kurtosis。單擊Continue按鈕，返回到頻數(shù)分析對(duì)話框單擊Charts按鈕，在Chart對(duì)話框中，單擊Charttype中的Histograms(直方圖)，并且勾選其下方的Withnormalcurve(帶有正態(tài)曲線的直方圖)，單擊Continue按鈕，返回到頻數(shù)分析對(duì)話框。單擊OK按鈕，輸出分析結(jié)果。

由表可以得出：銷售人員經(jīng)常聯(lián)系的客戶所在部門是電腦服務(wù)部門，其次是研發(fā)部門和財(cái)務(wù)部門。（2）

由圖可以得出：餅狀圖中直觀的展現(xiàn)出各種職務(wù)的人員的銷售金額，最大的是高級(jí)管理人員；普通雇員還有低級(jí)管理人員在圖中所占比例大小基本相等；最小的是公司老總。

(3)步驟：打開“數(shù)據(jù)1.sav”。利用Descriptive對(duì)變量“銷售額”進(jìn)行分析。單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Descriptives，彈出Descriptives對(duì)話框。從左側(cè)的變量列表框中選擇“銷售額”，移入Variable方框中

單擊Options按鈕，選擇Mean取消離散趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量中默認(rèn)的Minimum和Maximum，只保留StdDeviation，單擊Continue按鈕，返回到描述性分析對(duì)話框。單擊OK按鈕，輸出結(jié)果

由表可以得出：輸出結(jié)果中的統(tǒng)計(jì)量表顯示變量“銷售額”的樣本容量n=70，其中有效數(shù)據(jù)70個(gè)，沒有缺失數(shù)據(jù)(missing＝0)。，標(biāo)準(zhǔn)差stddeviation為103.93940偏度skewness為5.325，峰度kurtosis為34.292,雖然偏度為正值，有點(diǎn)右偏趨勢(shì)，峰度為正值，峰值稍低于正態(tài)分布的峰值，但是這兩個(gè)分布形態(tài)趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量都趨近于0，而且沒有大于它們對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差的2倍，說(shuō)明變量“銷售額”可能還是接近正態(tài)分布的。練習(xí)3：

（1）步驟：打開“數(shù)據(jù)2.sav”，單擊Analyze→DescriptiveStatistics→Explore，彈出探索性分析對(duì)話框。從左側(cè)變量列表框中選擇“月消費(fèi)金額”，移入到DependentList方框中。單擊Statistics按鈕，在統(tǒng)計(jì)量對(duì)話框中，勾選Outliers（離群值）和Percentiles（分位數(shù)），單擊Continue按鈕，返回到探索性分析對(duì)話框。單擊Plots按鈕，在圖形對(duì)話框中，勾選Descriptive欄中的Histogram；勾選Normalityplotswithtest，輸出正態(tài)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及其相應(yīng)的圖形。單擊Continue按鈕，返回到探索性分析對(duì)話框，單擊OK按鈕，輸出分析結(jié)果。

由圖表可得：本例中sig都小于常用的顯著性水平0.05，就拒絕變量服從正態(tài)分布的假設(shè)，因此變量“月消費(fèi)金額”明顯不服從正態(tài)分布。

直方圖顯示變量“月消費(fèi)金額”的眾數(shù)集中在左側(cè)，有一個(gè)比較長(zhǎng)的向右的尾巴，變量服從右偏分布。

（2）步驟：?jiǎn)螕舫Ｓ霉ぞ邫谥械腄ialogRecall按鈕，在彈出的對(duì)話框中選擇Explore，回到探索性分析對(duì)話框中，從左側(cè)變量列表框中選擇“客戶是否流失”，將它移入FactorList方框中，單擊OK按鈕，輸出結(jié)果中分別顯示客戶是否流失yes和客戶是否流失no的探索性分析結(jié)果。

有圖表分析可得：正態(tài)檢驗(yàn)表(testofnormality)顯示，客戶流失yes和no的K-S統(tǒng)計(jì)量和S-W統(tǒng)計(jì)量說(shuō)對(duì)應(yīng)的顯著性水平對(duì)小于0.01.一次在1%顯著性水平下，拒絕正態(tài)分布的假設(shè)

直方圖顯示變量“客戶流失yes”和“客戶流失no”的眾數(shù)集中在左側(cè)，有一個(gè)比較長(zhǎng)的向右的尾巴，變量“月消費(fèi)金額”服從右偏分布。

練習(xí)4：步驟：打開“數(shù)據(jù)3.sav”，單擊Analyze→CompareMeans→IndependentSamplesttest，彈出獨(dú)立樣本均值檢驗(yàn)對(duì)話框。將變量“激勵(lì)效果”移入到testvariable方框中。將變量“激勵(lì)方法”移入Groupingvariable方框中，單擊DefineGroup按鈕，彈出定義組對(duì)話框，在Group1和Group2后的文本框中分別輸入0和1。雙擊該檢驗(yàn)表，在SPSSViewer窗口中，單擊Pivot→PivotingTrays，彈出PivotingTrays對(duì)話框。將下方Rows托盤中的Assumptions圖標(biāo)拖動(dòng)到Layer托盤中，關(guān)閉PivotingTrays對(duì)話框。從Layer右側(cè)的下拉列表框中選擇EqualVarianceassumed，得到方差齊次條件下的兩個(gè)獨(dú)立樣本均值檢驗(yàn)結(jié)果。

由表分析可得：統(tǒng)計(jì)量表同樣顯示兩組變量的樣本容量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和抽樣平均誤差，A法的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)率為17.1043%，高于B法的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)率。兩組樣本的標(biāo)準(zhǔn)差相差不大。

由表分析可得：在本例中，Levene統(tǒng)計(jì)量為0.121，對(duì)應(yīng)的顯著性水平Sig.=0.734，大于常用的顯著性水平0.05，接受這兩組變量方差相等的假設(shè)，使用托盤轉(zhuǎn)置的方法，只顯示方差相等時(shí)t檢驗(yàn)的結(jié)果。

由表分析可得：接下來(lái)可以觀察到t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為1.637，自由度為12，t統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的顯著性水平Sig＝0.128，大于常用的顯著性水平0.05，接受兩組樣本均值相等的假定，也就是說(shuō)A法和B法的激勵(lì)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)效果不存在顯著差別。練習(xí)5：

（1）步驟打開“數(shù)據(jù)4.sav”單擊Graph→LegacyDialogs→Scatter,彈出

Scatter/Dot對(duì)話框，單擊SimpleScatter按鈕，選擇簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖，再單擊Define按鈕，彈出SimpleScatterplot對(duì)話框。

在SimpleScatterplot對(duì)話框中，選擇“進(jìn)出口總額”作為因變量，移入YAxis(縱

坐標(biāo))方框下；選擇“地區(qū)生產(chǎn)總值”作為自變量，移入XAxis(橫坐標(biāo))方框下，單擊OK按鈕，生成簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖。雙擊剛創(chuàng)建好的散點(diǎn)圖，在彈出的SPSSChartEditor編輯器中，單擊Element菜單中的AddFitlineatTotal按鈕，生成帶有擬合直線的散點(diǎn)圖。

從散點(diǎn)圖中可以看出兩個(gè)變量之間大體呈現(xiàn)線性趨勢(shì)，接下來(lái)使用線性相關(guān)分析和建立線性回歸模型是比較合適的。

（2）步驟：?jiǎn)螕鬉nalyze→Correlate→Bivariate，彈出雙變量相關(guān)系數(shù)對(duì)話框，將兩個(gè)變量移入Variable方框中，單擊OK按鈕，輸出相關(guān)系數(shù)矩陣。

（3））單擊Transform→compute,生成兩個(gè)變量的對(duì)數(shù)變量lny和lnx，繪制lnx和lny散點(diǎn)圖,步驟同上

相關(guān)系數(shù)表顯示兩個(gè)變量lnx和lny的相關(guān)系數(shù)為0.979，其對(duì)應(yīng)的顯著性水平Sig為0.000，小于顯著性水平0.05，拒絕兩個(gè)變量相關(guān)系數(shù)r=0的假設(shè)，變量“l(fā)nx”和“l(fā)ny”線性相關(guān)顯著。比較得知，lny和lnx的線性相關(guān)程度強(qiáng)于變量“進(jìn)出口總額”和“地區(qū)生產(chǎn)總值”線性相關(guān)程度

（4）步驟打開“數(shù)據(jù)4.sav”單擊Analyze→Regression→Linear，彈出線性回歸對(duì)話框。變量“l(fā)ny”是因變量，將它移入Dependent方框中，變量“l(fā)nx”是自變量，將它移入Independent方框中。單擊Plots按鈕，在LineRegression：Plots對(duì)話框中，從左側(cè)的變量列表框中，選擇ZRESID(標(biāo)準(zhǔn)化殘差)為縱坐標(biāo)變量，移入Y方框中，選擇Dependent(因變量)為橫坐標(biāo)變量,移入X方框中，在StandardizedResidualPlots(標(biāo)準(zhǔn)化殘差圖)欄中，選擇Histogram和Normalprobabilityplot，單擊Continue按鈕，回到線性回歸對(duì)話框。單擊Save按鈕，彈出LinearRegression：save(保存變量)對(duì)話框，分別勾選PredictedValues欄和Residual欄中的Unstandardized復(fù)選框，因變量的未標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)值和殘差將作為新變量保存到原文件中。單擊Continue按鈕，回到線性回歸對(duì)話框。單擊OK按鈕，輸出線性回歸

由系數(shù)表知進(jìn)出口總額對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的的一元線性回歸模型表達(dá)式為：

6.2571.376lnXlnYii

練習(xí)六

個(gè)人體會(huì)心得:

spss是我們專業(yè)接觸的第一個(gè)統(tǒng)計(jì)軟件,功能強(qiáng)大,雖然對(duì)它很多的輸出結(jié)果還不會(huì)做出解釋,但是隨著學(xué)習(xí)的深入,這將使我們的一個(gè)好幫手,幫助我們完成很多的任務(wù)。

在SPSS學(xué)習(xí)中,對(duì)它的認(rèn)識(shí)由淺入深，循序漸進(jìn),實(shí)踐中遇到的各種問(wèn)題逐個(gè)攻克,學(xué)習(xí)這種在日常工作中有價(jià)值的分析方法，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)提供了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

在做綜合報(bào)告的時(shí)候，借著前面的講解，后面的綜述還是比較好做的，比較棘手的是輸出結(jié)果的解釋，有的時(shí)候是上網(wǎng)搜的，有的時(shí)候是看以前的習(xí)題，翻翻書，實(shí)在不行了只能問(wèn)同學(xué)，其實(shí)大家都不太懂這個(gè)，才剛剛接觸專業(yè)課程，還不能輕松的對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行解釋，但是以后我們一定會(huì)掌握好這個(gè)軟件的。

Spss的實(shí)習(xí)也是我們開始認(rèn)識(shí)統(tǒng)計(jì)開始熟悉統(tǒng)計(jì)的過(guò)程，少部分東西在統(tǒng)計(jì)學(xué)原理上已經(jīng)學(xué)過(guò)了，很多還沒有學(xué)到，等學(xué)過(guò)之后我想我們就能很輕松地對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋了。

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