SPSS期末应用小论文.doc

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1、SPSS 期 末 论 文姓名 班级 学号 2012年11月NBA球员技术统计分析报告【摘要】： 一年一度的NBA赛季让全世界的篮球迷为之疯狂，NBA赛事之所以如此受欢迎，最主要的原因在于NBA球员高超的球技。球队中灵魂人物的个人发挥能够直接影响其球队的成败。因而对他们的技术统计与分析是一件十分重要的事情。 NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森11个赛季技术统计表下载自NBA中文官方网站，具有可信度。 NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森11个赛季技术统计表NBA球员 球队赛季场次首发平均每场上场时间(分钟)平均每场投篮命中率平均每场三分球命中率科比-布莱恩特洛杉矶湖人1996-199771

2、615.5 0.4170 0.3750 科比-布莱恩特洛杉矶湖人1997-199879126.0 0.4280 0.3410 科比-布莱恩特洛杉矶湖人1998-1999505037.9 0.4650 0.2670 科比-布莱恩特洛杉矶湖人1999-2000666238.2 0.4680 0.3190 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2000-2001686840.9 0.4640 0.3050 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2001-2002808038.3 0.4690 0.2500 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2002-2003828241.5 0.4510 0.3830 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2003-

3、2004656437.6 0.4380 0.3270 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2004-2005666640.7 0.4330 0.3390 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2005-2006808041.0 0.4500 0.3470 科比-布莱恩特洛杉矶湖人2006-2007121239.1 0.4600 0.3180 阿伦-艾弗森费城76人1996-1997767440.1 0.4160 0.3410 阿伦-艾弗森费城76人1996-1998808039.4 0.4610 0.2980 阿伦-艾弗森费城76人1996-1999484841.5 0.4120 0.2910 阿伦-艾弗森费城76人1

4、996-2000707040.8 0.4210 0.3410 阿伦-艾弗森费城76人1996-2001717142.0 0.4200 0.3200 阿伦-艾弗森费城76人1996-2002605943.7 0.3980 0.2910 阿伦-艾弗森费城76人1996-2003828242.5 0.4140 0.2770 阿伦-艾弗森费城76人1996-2004484742.5 0.3870 0.2860 阿伦-艾弗森费城76人1996-2005757542.3 0.4240 0.3080 阿伦-艾弗森费城76人1996-2006727243.1 0.4470 0.3230 阿伦-艾弗森费城76人

5、2006-2007121243.8 0.4160 0.2340 平均每场罚球命中率平均每场进攻次数平均每场防守次数平均每场助攻次数平均每场抢断次数平均每场盖帽次数平均每场失误次数平均每场犯规次数平均每场得分0.8190 0.7 1.2 1.3 0.69 0.32 1.58 1.44 7.6 0.7940 1.0 2.1 2.5 0.94 0.51 1.99 2.28 15.4 0.8390 1.1 4.2 3.8 1.44 1.00 3.14 3.06 19.9 0.8210 1.6 4.7 4.9 1.61 0.94 2.76 3.33 22.5 0.8530 1.5 4.3 5.0 1.6

6、8 0.63 3.24 3.26 28.5 0.8290 1.4 4.1 5.5 1.48 0.44 2.79 2.85 25.2 0.8430 1.3 5.6 5.9 2.21 0.82 3.51 2.66 30.0 0.8520 1.6 3.9 5.1 1.72 0.43 2.63 2.71 24.0 0.8160 1.4 4.5 6.0 1.30 0.80 4.09 2.64 27.6 0.8500 0.9 4.4 4.5 1.84 0.38 3.13 2.91 35.4 0.8350 0.8 4.0 5.2 1.33 0.17 3.50 3.08 24.1 0.7020 1.5 2.6

7、 7.5 2.07 0.32 4.43 3.07 23.5 0.7290 1.1 2.6 6.2 2.20 0.31 3.05 2.50 22.0 0.7510 1.4 3.5 4.6 2.29 0.15 3.48 2.04 26.8 0.7130 1.0 2.8 4.7 2.06 0.07 3.29 2.31 28.4 0.8140 0.7 3.1 4.6 2.51 0.28 3.34 2.07 31.1 0.8120 0.7 3.8 5.5 2.80 0.22 3.95 1.70 31.4 0.7740 0.8 3.4 5.5 2.74 0.16 3.49 1.82 27.6 0.7450

8、 0.7 3.0 6.8 2.40 0.10 4.35 1.81 26.4 0.8350 0.7 3.3 7.9 2.40 0.12 4.59 1.87 30.7 0.8140 0.6 2.6 7.4 1.94 0.14 3.44 1.68 33.0 0.8780 0.6 2.4 7.1 2.00 0.08 4.25 1.33 31.7 根据以上数据，运用SPSS统计软件，运用各个统计方法对NBA球员科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森进行技术分析，并对他们进行比较。实现以下目标：1数据输入与整理数据视图：定义视图：2交叉分组下的频数分析（对两人平均每场上场时间进行频数分析）数据文件中增加一个变量sc

9、sj。值标签将变量分组CrosstabsChi-square 输出1 输出2分析：从输出1中看出，阿伦-艾弗森平均每场上场时间在10-40（分钟）的频数为1，在40-50（分钟）的频数为10；科比-布莱恩特平均每场上场时间在10-40（分钟）的频数为7，在40-50（分钟）的频数为4；两人平均每场上场时间在10-40（分钟）的频数为8，在40-50（分钟）的频数为14。 从输出2中看出，交叉分组下的频数分析卡方检验结果的相伴概率为0.008，小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，认为两人的平均每场上场时间存在显著性差异。但从下标中b.超过20%的期望频数小于5，所以需要似然率卡方检验的方法进行

10、修正，似然率卡方检验结果的相伴概率为0.005，小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，认为两人的平均每场上场时间存在显著性差异。3基本描述统计量（用基本描述统计量的计算结果对两人技术进行分析比较）实现按NBA球员拆分，compare groups AnalyzeDescriptive Statistics Descriptives输出结果放在同一张表中。 输出3分析：从输出3中看出，科比-布莱恩特的平均每场投篮命中率、平均每场三分球命中率和平均每场罚球命中率的均值均比阿伦-艾弗森高，但标准差有高有底，说明在投篮方面科比-布莱恩特比阿伦-艾弗森发挥出色，但稳定程度高低不定。对数据求标准化z得分，

11、发现无小于-3或大于+3的值，说明数据没有不均衡现象，说明两人的发挥都比较稳定。4单样本t检验（检验科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值是否为2.7）Analyze Compare Means One-Sample T Test。实现按NBA球员拆分，输出结果放在同一张表中。 输出4分析：从输出4中得，阿伦-艾弗森单样本假设的相伴概率为0.001，小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，认为阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值与2.7有显著性差异；科比-布莱恩特单样本假设的相伴概率为0.773，大于显著性水平0.05，故接受原假设，认为科比-布莱恩特平均每场犯规次数的均值与2.7无显

12、著性差异。5两独立样本t检验（科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数比较）去拆分，Analyze Compare Means Independent-Sample T test。 输出5分析：从输出5中看出，两独立样本F检验结果的相伴概率为0.893，大于显著性水平0.05，故接受原假设，认为阿伦-艾弗森与科比-布莱恩特平均每场犯规次数的方差无显著性差异；两独立样本t检验结果的相伴概率为0.003，小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，认为阿伦-艾弗森与科比-布莱恩特平均每场犯规次数的均值有显著性差异。6. 单因素方差分析(用单因素方差分析，分析科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场防守次

13、数对平均每场得分有无显著影响)按球员拆分Analyze Compare Means One-way ANOVAANOVAVAR00002VAR00003Sum of SquaresdfMean SquareFSig.1Between Groups405.2143135.0716.058.023Within Groups156.074722.296Total561.287102Between Groups11.128111.128.873.374Within Groups114.668912.741Total125.79610输出10分析：从输出10中看出，科比-布莱恩特单因素方差分析结果的相伴

14、概率为0.023，小于显著性水平0.05，故拒绝零假设，认为科比-布莱恩特的平均每场防守次数对平均每场得分有显著影响；阿伦-艾弗森单因素方差分析结果的相伴概率为0.374，大于显著性水平0.05，故接受假设，认为阿伦-艾弗森的平均每场防守次数对平均每场得分无显著影响。7相关分析（研究平均每场三分球命中率与平均每场得分之间是否具有较强的线性关系）去拆分Analyze Correlate Bivariate输出10输出11分析：从输出10中看出，平均每场三分球命中率与平均每场得分之间不具有较强的线性关系；从输出11中看出，相关分析的相伴概率为0.329，大于显著性水平0.05，故接受原假设，认为平

15、均每场三分球命中率与平均每场得分之间不具有较强的线性关系。两种方法得到结果一致。8. 偏相关分析（以平均每场失误次数为控制变量，研究平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系）- - - P A R T I A L C O R R E L A T I O N C O E F F I C I E N T S - - -Controlling for. V15 V17 V9V17 1.0000 .3626 ( 0) ( 19) P= . P= .106V9 .3626 1.0000 ( 19) ( 0) P= .106 P= .(Coefficient / (D.F.) / 2-tailed S

16、ignificance) . is printed if a coefficient cannot be computed输出12分析：从输出12中看出，偏相关分析结果的相伴概率为0.106，大于显著性水平0.05，故接受假设，认为以平均每场失误次数为控制变量，平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系不显著。9线性回归分析（用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程）（用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程）Data-select cases 先筛选出科比布莱恩特Analyze Regression Linear输出13输出14 输出15 输出16 输出17

17、分析：从输出13中看出，本次多元分析回归分析采用的是逐步筛选法，且回归系数显著性F检验的相伴概率值小于0.05的自变量引入了回归方程，大于0.1的自变量剔除了回归方程。自变量进入回归方程的次序是：平均每场上场时间。从输出17中看出，科比-布莱恩特的平均每场得分的最终线性回归方程为平均每场得分=0.901*平均每场上场时间。10曲线回归分析（用曲线回归分析法分析科比-布莱恩特的平均每场得分）MODEL: MOD_1._Independent: V7 Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 b2 b3 V17 LIN .250 9 3.00 .117 -70.332

18、 209.155 V17 QUA .770 8 13.43 .003 -4386.5 19633.2 -21819 9 V17 CUB .771 8 13.45 .003 -2962.2 9973.17 -16414Notes:9 Tolerance limits reached; some dependent variables were not entered. 输出18 输出19分析：从输出18中看出，线性模型的相伴概率为0.117，大于显著性水平0.05，故接受原假设，认为线性模型的方程不显著；二次曲线与三次曲线的相伴概率均为0.003，小于显著性水平0.05，故拒绝原假设，认为线性模

19、型的方程显著；且三次的曲线拟合度最高，因此选定三次曲线模型。具体模型是： 平均每场得分= -2962.2+ 9973.17*平均每场投篮命中率-16414*平均每场投篮命中率3【实验结果】：1数据输入与整理定义视图：2频数分析（对两人平均每场上场时间进行交叉分组下的频数分析，以球员和上场时间为变量）分析： 3基本描述统计量（用基本描述统计量的计算结果对两人技术进行分析比较，输出两位球员的平均每场投篮命中率、平均每场三分球命中率、平均每场罚球命中率）（提示：先按NBA球员拆分，输出结果放在同一张表中。）分析： 4. 单样本t检验（检验科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数的均值是否为2.7

20、）（提示：先按NBA球员拆分，输出结果放在同一张表中。）分析：5两独立样本t检验（科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场犯规次数比较） 分析： 6单因素方差分析(用单因素方差分析，分别分析科比-布莱恩特和阿伦-艾弗森平均每场防守次数对平均每场得分有无显著影响)7相关分析（研究平均每场三分球命中率与平均每场得分之间是否具有较强的线性关系）分析： 8偏相关分析（以平均每场失误次数为控制变量，研究平均每场罚球命中率与平均每场得分的偏相关关系）分析： 9. 线性回归分析（用逐步筛选法找科比-布莱恩特的平均每场得分的线性回归方程）10曲线回归分析（用曲线回归分析法分析科比-布莱恩特的平均每场得分与平均每场投篮命中率之间的关系）