spss的数据分析案例
spss的数据分析案例
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍:
本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别就是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析
1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分
析能够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu(受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。
Statistics
首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下:
上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为45、6%与54、4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。
其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表 :
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Educational Level (years)
SPSS数据案例分析
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SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用 感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重
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关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin （起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的
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关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
SPSS数据案例分析
SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 2 1.1构建研究模型 2 1.2研究变量及定义 2 1.3研究假设 3 1.4变量操作化定义 3 1.5问卷设计 3 二．实证研究 5 2.1基础数据分析 5 2.2频数分布及相关统计量 5 2.3相关分析 7 2.4回归分析 8 2.5假设检验 10
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响
SPSS软件进行主成分分析的应用例子
SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下： 第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中； 【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。 【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。 【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。
数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。 所的结论： 标准化后的所有指标数据。 注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。 【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；
【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框； 【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框； 【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框； 【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框； 【6】查看分析结果。 所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。 所的结论： 符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。 注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验： 巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。 所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)
SPSS概览--数据分析实例详解
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、
SPSS大数据案例分析实施报告
SPSS数据案例分析 目录 _Toc438655006 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二．实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响
spss 分析案例数据
《数据分析及其应用软件》习题 姓名＿＿学号＿＿＿成绩 习题1：出钢时所用盛钢水的钢包，因钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大我们希望找出使用次数与增大的容积之间的关系，试验数据如下： 使用次数x增大容积y 2 6.42 38.20 49.58 59.50 69.70 710.00 89.93 99.99 1010.49 1110.59 1210.60 1310.80 1410.60 1510.90 1610.76 写出分析报告（内容包括以下四点） 1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 2.用指数曲线y = ae b/x 作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 3.比较两种曲线后，写出较优的曲线回归方程. 4.使用较优的曲线回归方程预测当使用次数为17次时钢包的容积增大多 少？ 习题2：1．研究货运总量（万吨）与工业总值(亿元)、农业总产值（亿元）、居民非商品支出（亿元）的关系。数据见下表 编号货运总量 （万吨）工业总产值 （亿元） 农业总产值 （亿元） 居民非商品支出 （亿元） 1 2 3160 260 210 70 75 65 35 40 40 1.0 2.4 2.0
4 5 6 7 8 9 10265 240 220 275 160 275 250 74 72 68 78 66 70 65 42 38 45 42 36 44 42 3.0 1.2 1.5 4.0 2.0 3.2 3.0 （1）计算出的相关系数矩阵； （2）求关于的三元线性回归方程； （3）对所求得的回归方程作拟合优度检验； （4）对回归方程做显著性检验； （5）对每一个回归系数做显著性检验； （6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除。 重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数显著性检验； （7）求出每一个回归系数的之置信水平为95%的置信区间； （8）求出标准化回归方程； （9）求当=75,=42,=3.1时的值，给定置信水平为99%，用SPSS软件计算精确置信区间，用手工计算近似预测区间； （10）结合回归方程对问题作一些基本分析。 习题3：为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如下表。利用费歇线性判别函数，判定另外4个待判样品属于哪一类？ 某地区人口死亡状况指标及原始数据表 组别序 号 = 0岁 组 死亡概率 =1岁 组死亡概 率 = 1 0岁 组死亡概率 =55岁 组死亡概率 =80岁 组死亡概率 =平均 预期寿命 第一 组 134.167.44 1.127.8795.1969.30 233.06 6.34 1.08 6.7794.0869.70 336.269.24 1.048.9797.3068.80 440.1713.45 1.4313.88101.2066.20 550.0623.03 2.8323.74112.5263.30
【精品管理学】spss因子分析案例 共(13页)
[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。
图 ???对话框（图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法： 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents：主成分分析法；
???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000
SPSS分析报告实例
SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析
一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析
本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地 区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3
SPSS相关分析案例讲解
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下： 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years) 上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别 和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics SPSS数据案例分析 目录 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显着影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显着影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。 研究变量及定义 研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显着影响 变量操作化定义 ?广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 ?APP 效用期望：使用APP 能够让我了解到多方面的信息 ?社会影响：身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用 ?感知风险：在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护?感知隐私安全重要性：确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的 ?使用意向：我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人 问卷设计 1.使用APP 能够让我了解到多方面的信息[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 2.广告对我了解某品牌来说很有用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 3.身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 4.在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 5.确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 6.我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人[单选题] [必答题] 1 重复测方差分析实例操作 分析过程 1．数据格式 2．软件实验步骤 3．结果解释与描述 原始数据 group t0 t1 t2 t3 group t0 t1 t2 t3 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1.1 数据格式 1.2 软件实验步骤 些处的描述过程输出无标准差， group=2时可用Analyze\ Explorer过程实现描述， group=3时可用Analyze→General Lineal Model→Multivariate去实现描述。 1.3 结果解释与描述 表1 有无合并症患者LC含量（s x ） 例数 重复测量时间 麻醉前麻醉后20分钟电切手术30分钟手术结束时 无合并症42 ±±±±有合并症18 ±±±± 统计描述可以通过Analyze\ Explorer过程实现，该过程较简单不赘述。 统计分析教程.（高级篇）张文彤P37 也就是说，在分析时，我们首先要判断，重复测量的不同时间点之间的结果是否存在相关性，也就是进行球形检验，即Mauchly's Test of Sphericity 。 如果P<，不符合 Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间存在相关性，不可按单因素方差分析方法处理，需要进行多变量方差分析。以多元检验结果为准。 统计分析教程.（高级篇）张文彤P41 如果P> ，符合Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间不存在相关性，可按单因素方差分析方法处理。 统计分析教程.（高级篇）张文彤P40 Table 2 Mauchly's Test of Sphericity Within Subjects Effect Mauchly's W Approx. Chi-Square df Sig. Epsilon a Greenhouse-G eisser Huynh-Feldt Lower-b ound Time 5 .000 SPSS数据案例分析 目录 .手机APP广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (3) 1.5问卷设计 (3) .实证研究 (5) 2.1基础数据分析 (5) 2.2频数分布及相关统计量 (5) 2.3相关分析 (7) 2.4回归分析 (8) 2.5假设检验 (10) .手机APP广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP广告点击意愿二者 的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT模型进行扩展，构建了手机APP广告点击意愿的影响因素研究模型。 1.2研究变量及定义 1.3研究假设 ⑴广告效用期望、APP效用期望、社会影响与手机APP点击意向的关系H1:用户 的广告效用期望与点击手机APP广告意愿正相关。 H2:用户的APP效用期望与点击手机APP广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP广告点击意愿负相关 H5:性别，手机流量对手机APP广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP效用期望：使用APP能够让我了解到多方面的信息社会影响：身边的人都在使用手机APP广告，所以我也要使用感知风险：在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护感知隐私安全重要性：确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的 使用意向：我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人 1?5问卷设计 ［单选题］［必答题］ ］［必答题］ 2.广告对我了解某品牌来说很有用［单选题］［必答题］ 很不同意010*******很同意 4. 在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护［单选题］［必答题］ 很不同意O1 1C2IL 03 04 C5很同意 5. 确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的［单选题］［必答题］ 很不同意01 1C2|L 03 04 05很同意 7.您的性别是［单选题］［必答题］ O男 O女 6.我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人［单选题］［必答题］ s p s s的数据分析报告 范例 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】 关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅 游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 男161 合计359 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 有效差171 一般79 比较好79 好24 非常好6 合计359 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占%，占绝大多数。 上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为%和%。 2、描述统计分析。 再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 s p s s的数据分析案例文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208] 关于某公司474 名职工综合状况的统计分析报告 一、 数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，分别是：id （职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、 数据分析 1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变 量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 首先，对该公司的男女性别 分布进行频数分析，结果如 下： Gender 上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years) 上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平 上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststisticsspss的数据分析案例
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