大家知道SPSS吗？SPSS是世界上最早的统计分析软件，SPSS全称为“统计产品与服务解决方案”，是用于统计学分析运算、数据挖掘和预测分析等等。下面是小编给大家带来的spss统计分析实习心得范文5篇，以供大家参考，我们一起来看看吧!

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spss统计分析实习心得体会范文1

五天的SPSS软件实训终于结束了，虽然实训过程充满了酸甜苦辣，但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告，心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识，另外，也提高了自己分析问题解决问题的能力。

小组中每个人完成不同的任务，我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响，分析方差，均值，P值，显著性如何并进行T检验，得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中，通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理，我感觉显著性检验问题还是比较简单的，但对具体数据分析的目的性，实用性以及自己在做研究时如何使用，还有待进一步实践和提高。

SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的，虽然时间安排比此次实训紧，任务量大，但实训结束后，基本的试训内容都完全掌握。而这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，另外受外界因素的影响，根本就听不见看不见老师讲的，即便后来老师一讲就去前面，由于没有条件跟着操作，导致一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。

学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于E_CEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，很庆幸，我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。

在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作;掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势.但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系，争取做一名国家所需要的优秀的统计者。

spss统计分析实习心得体会范文2

本学期一周的SPSS软件实训结束了，我感触很深，因为本次实训过程是在共同努力下完成的。实训结果是可喜的。老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用，使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少统计知识，另外，也提高了自己分析问题和解决问题的能力。

SPSS 软件有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。我记得老师曾经说过，学习软件其实只是学习软件的操作流程论文spss数据分析有什么用，而要真正掌握整个软件，就得自己摸索探究，真真正正弄懂它，还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。这次实训，虽然时间安排较为轻松，内容也不多，操作起来也有一定的难度，一部分内容总是不熟练，请教同学他们也不会，不过，问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力，在本次实训结束之前，我终于弥补了不熟练的那部分内容。

在SPSS学习中,我对它的认识由浅入深，循序渐进,在实践中遇到的各种问题也能逐个攻克。学习这种在日常工作中有价值的分析方法，会使我们更能轻易应付日后的社会的信息工作，掌握这种高级的技能,对我们工作就业也提供了竞争优势。

学习SPSS软件，对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的，它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理，相对于E_CEL处理，SPSS软件处理不仅效率高，而且操作简单。

我个人觉得，SPSS软件是一门专业性较强的课程，对于我们国际经济与贸易专业的学生是一门必备的课程，也是一门必须熟练掌握的课程，我是很喜欢本次的SPSS软件实训的。这次实训，使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。但是，软件的学习并不是一蹴而就的，在这个科技高速发达和知识不断更新的时代，我们应该不断学习不断更新自己的知识体系。最后，要感谢老师的认真指导。

spss统计分析实习心得体会范文3

通过本次的教学实习，使我们对统计工作有了一个初步的认识，以及统计软件在统计工作中应用的重要性和方便性，认识实习的目的认识实习的目的就在于让同学们初步了解企业的基本情况，了解信息收集，处理过程加强感性认识，为以后专业理论课程的学习特别是毕业设计奠定必要的实践基础。就是要我们把所学的知识运用到实践中。学习了统计学软件SPSS，有力的将理论知识与实践联系在一起，并且进一步掌握了理论知识;其次，通过老师对普查与政府统计机构的讲解，使我对统计的了解更加深刻。这次认识实习可以说是理论与实践的联系，校园与社会的联系，使我了解社会统计工作的轮廓，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。使同学们对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识，拓展了视野，巩固所学理论知识，提高了分析问题、解决问题的能力，增强了学生职业意识、劳动观点以及适应社会的能力，使学生获得业务和思想双丰收。

现在我将近期的实习的过程感受汇总如下：SPSS 有具体的使用者要求的分析深度，同时是一个可视化的工具，使我们非常容易使用，这样我们可以自己对结果进行检查。 我觉得我们可以在全校范围内把 SPSS 作为数据分析工具进行推广，向学生提供日常工作需要的有价值的分析技术。如果我们能够掌握这种高级技术，毕业后就能够轻易地应付来信息社会和商业世界的挑战。在这次短学期实习中，我第一次接触到了统计分析软件spss，并对其进行了基本的学习。

首先，我们学习了数据编辑窗口的几个部分：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、系统状态显示区等，并先后学习了这几个部分的操作步骤及计算出的数据所表示的意义。通过学习，我深刻的体会到要想学会一套软件的操作，远没有我想象的那么容易，尤其是这套spss统计软件。学习软件的基本操作相对来讲是容易的，但要理解每一个步骤的意义及每一组所计算出来的数据的代表内容，就要付出更多的精力和时间。在学习过程中，细心和耐心是很必要的。在某些操作中，比如说spss线形回归的操作步骤，只要稍微马虎一些，就会弄错，导致操作结果错误。 通过这次在实验室的认识实习论文spss数据分析有什么用，我们不仅对spss这套统计软件有了初步的认识，而且掌握了一些基本的spss的操作，但更重要的是，我学会了如何去学习一种操作软件，如何去理解统计学这门学科。

近两周的短学期实习，使我对统计学有了更深刻的理解，并且更加深刻的体会到了一位统计工作人员所必备的严谨的态度和一丝不苟的精神。正所谓实践出真知，通过实践，我发现自己在课堂上所掌握的理论知识还很不扎实，专业英语也不是很过关。在应用软件分析出的数据中，有很多都不知道是什么意思，还有的数据概念模糊，这都是在今后的学习中需要改进和加强的。我想，这对我今后的学习是有何大帮助的。总之，这次的短学期学习给我们很大的感触，对今后的学习还是将来的工作都有了一定的帮助，统计是一门理论性很强的课程，要求我们一定要统计知识的重要性，才能在将来做一名合格的统计工作者，为国家奉贤。

spss统计分析实习心得体会范文4

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。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为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。老师说最后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，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。

SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，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、预测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测的强大工具。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有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。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、回归分析、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。

首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。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，样本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有无差别;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，跟独立检验的区别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单的，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，按照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，判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出现一些问题，就是用SPSS来操作的时候分不清观测变量和控制变量，如果反了的话会导致结果的不准确。其次，对Bonferroni、Tukey、Scheffe等方法的使用目的不清楚，现在基本掌握了多重比较方法选择：一般如果存在明确的对照组，要进行的是验证性研究，即计划好的某两个或几个组间(和对照组)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，适宜用Tukey法;其他情况宜用Scheffe法。最后，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，Post Hoc键有LSD的选项：当方差分析F检验否定了原假设，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。

相关分析是研究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，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关分析研究现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。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，可以根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，

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似程度进行的测量，其中距离需要弄清楚，距离分析是对观测量之间相似或不相似程度的一种测度，是计算一对观测量之间的广义距离。这些相似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，有助于分析复杂的数据集。

接着是回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归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。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，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，则需要通过回归分析方法来确定。回归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察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，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，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归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，则称为多元线性回归分析。应用回归分析时应首先确定变量之间是否存在相关关系，如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。正确应用回归分析预测时应注意：①用定性分析判断现象之间的依存关系;②避免回归预测的任意外推;③应用合适的数据资料;

接下来是因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接

测量到的隐性变量。从显性的变量中得到因子的方法有两类。一类是探索性因子分析，另一类是验证性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子与测度项之间的关系，而让数据“自己说话”。而验证性因子分析假定因子与测度项的关系是部分知道的，即哪个测度项对应于哪个因子，虽然我们尚且不知道具体的系数。这一部分不能用SPSS来操作，要用AMOS，用起来也很方便。

最后一部分学习的是结构方程模型。结构方程模型是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。在近三十年内，其大量应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中。结构方程模型是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。其目的在于探索事物间的因果关

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