SPSS及多变量统计分析-第5单元- 回归分析

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

【免费下载】统计分析与SPSS的应用

广东海洋大学 统计分析与spss 的应用实习报告 姓名: 班级: 学号: 学院(系)职业技术学院专业名称会计电算化使用班级102实习地点软件七室起止时间2012.12.3—2012.12.14路敷设各类管资料腐跨接线槽口不盒处,调试全部高料试卷验;工作;设备与验方设备于调试试卷技在最大障高行自动绝动作资料试于差

统计分析与s p s s的应用实习报告 学院(系)职业技术学院专业会计电算化班级102 学生姓名学号实习地点软件七室201 实习要求: 1、掌握spss软件的使用基础和数据文件的建立和管理操作; 2、掌握spss数据的排序、变量计算、数据选取、计数、分类汇总、数据分组等预处理功能操作; 3、掌握spss的频数分析、计算基本描述统计量、多选项分析、比率分析等基本统计分析操作及解读; 4、掌握spss的参数检验操作及解读; 5、掌握spss的方差分析操作及解读; 6、了解spss的非参数检验操作及解读; 7、掌握spss的相关分析操作及解读; 8、掌握spss的一元线性回归分析操作及解读,了解其它回归分析。 实习目的: 本实习是《统计学原理》课程的实习环节。统计学是社会科学与管理学各专业的基础课程,重点介绍定量研究社会经济现象的基本方法。本课程是为具备一定统计学基础知识的高年级本科生和专科生开设的。通过实习掌握spss软件的统计分析功能和操作技能,把统计分析的基本原理和方法通过spss软件来实现,并能对结果进行解读,主要包括如下内容:SPSS 软件使用基础、用SPSS 进行描述统计、频数分析、交叉列联表分析、多选项分析、参数检验、方差分析、非参数检验、相关回归分析等。 实习时间: 2012.12.3—2012.12.14 实习地点:软件七室 实习内容: 本次实习中老师主要对以下六个方面的内容进行较为详细地讲解和我们进行了相应内容的操作。 1、数据文件的建立和管理 建立SPSS数据文件首先应了解SPSS数据文件的特点、数据的组织形式的基本方式和相关概念,这样才能建立一个完整且全面的数据环境,服务于以后的数据分析工作。数据

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳宦增加,在国家连续出台住房、教冇、医疗等^9^改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长” 经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一立程度的改善。本文通过相关数据分折总结岀了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔左律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬姝,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题, 而最高收入户的生活水平按照恩骼尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但^$收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩賂尔宦律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的疋势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一是限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的疋势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支岀,不论居民生活水平高低,都要将一楚比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的追别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升, 住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时打恩格尔立律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需, 促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提髙,居民的齐项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第 2 章第7 题数据采用SPSS频数分析,分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征,并绘制条形图。 分析——描述统计——频率,选择“常住地”,“职业”和“年龄”到变量中,然后,图表——条形图——图表值(频率)——继续,勾选显示频率表格,点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄 地 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市200 70.9 70.9 70.9 Valid 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业 户 4 1.4 1.4 64.9

种果菜专业 10 3.5 3.5 68.4 户 工商运专业 34 12.1 12.1 80.5 户 退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁146 51.8 51.8 53.2 Valid 35~50 岁91 32.3 32.3 85.5 50 岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0

统计分析与SPSS的应用考试

《统计分析软件》试(题)卷 班级姓名学号 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.”

(2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。 男生数学的均值为82.25高于女生的均值78.5。女生的的标准差7.09930高于男生的标准差3.77492。 2.

3.

优共有4人,良具有12人中有4人。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:<1> (1) (2)

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

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:

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N (列表状态)4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

《spss统计软件》练习题库及答案

华中师范大学网络教育学院 《SPSS统计软件》练习题库及答案(本科) 一、选择题(选择类) (A)1、在数据中插入变量的操作要用到的菜单是: A Insert Variable; B Insert Case; C Go to Case; D Weight Cases (C)2、在原有变量上通过一定的计算产生新变量的操作所用到的菜单是: A Sort Cases; B Select Cases; C Compute; D Categorize Variables (C)3、Transpose菜单的功能是: A 对数据进行分类汇总; B 对数据进行加权处理; C 对数据进行行列转置; D 按某变量分割数据 (A)4、用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较,结果给出sig.=0.043,说明: A. 按照0.05显著性水平,拒绝H0,说明三种城市的平均身高有差别; B. 三种城市身高没有差别的可能性是0.043; C. 三种城市身高有差别的可能性是0.043; D. 说明城市不是身高的一个影响因素 (B)5、下面的例子可以用Paired-Samples T Test过程进行分析的是:A 家庭主妇和女大学生对同种商品喜好的差异; B 服用某种药物前后病情的改变情况; C 服用药物和没有服用药物的病人身体状况的差异; D性别和年龄对雇员薪水的影响 二、填空题(填空类) 6、Merge Files菜单用于合并数据库有两种情况:如果两数据库变量相同,是_观测对象__的合并;如果不同,则是_变量__的合并。 7、用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断,在分析时可以产生二维或多维列联表,在统计推断时能进行卡方检验的菜单是_ Crosstabs __。 8、One-Samples T Test过程用于进行样本所在总体均数___与__已知总体均数_的比较。 三、名词解释(问答类) 9、Repeated Measures:重复测量的方差分析,指的是一个因变量被重复测量好几次,从而同一个个体的几次观察结果间存在相关,这样就不满足普通分析的要求,需要用重复测量的方差分析模型来解决。 10、Chi-Square test:卡方检验,它是非参数检验的一种方法,来检验变量的几个取值所占百分比是否和我们期望的比例没有统计学差异。比如我们在人群中抽取了一个样本,可以用该方法来分析四种血型所占的比例是否相同(都是25%),或者是否符合我们所给出的一个比例(如分别为10%、30%、40%和20%)。 四、简答题(问答类) 11、用SPSS对数据进行分析的基本流程是什么? 答:(1)、将数据输入SPSS,并保存; (2)、进行必要的预分析(分布图、均数标准差等的描述等),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。 12、对数据进行方差分析时,Univariate菜单和Multivariate菜单最大的区别是什么? 答:当因变量只有一个时,使用Univariate菜单,当因变量不止一个时,使用Multivariate菜单。 13、简述SPSS打开其它格式数据的几种方法? 答:(1)、直接打开:选择菜单File==>Open==>Data或直接单击快捷工具栏上的打开按钮; (2)、使用数据库查询打开:选择菜单File==>Open Database==>New Query,根据向导打开数据; (3)、使用文本向导读入文本文件:选择菜单File==>Read Text Data

SPSS多元线性回归分析报告实例操作步骤

SPSS 统计分析 多元线性回归分析方法操作与分析 实验目的: 引入1998~2008年上海市城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率和房屋空置率作为变量,来研究上海房价的变动因素。 实验变量: 以年份、商品房平均售价(元/平方米)、上海市城市人口密度(人/平方公里)、城市居民人均可支配收入(元)、五年以上平均年贷款利率(%)和房屋空置率(%)作为变量。 实验方法:多元线性回归分析法 软件:spss19.0 操作过程: 第一步:导入Excel数据文件 1.open data document——open data——open;

2. Opening excel data source——OK. 第二步: 1.在最上面菜单里面选中Analyze——Regression——Linear ,Dependent(因变量)选择商品房平均售价,Independents(自变量)选择城市人口密度、城市居民人均可支配收入、五年以上平均年贷款利率、房屋空置率;Method选择Stepwise. 进入如下界面: 2.点击右侧Statistics,勾选Regression Coefficients(回归系数)选项组中的Estimates;勾选Residuals(残差)选项组中的Durbin-Watson、

Casewise diagnostics默认;接着选择Model fit、Collinearity diagnotics;点击Continue. 3.点击右侧Plots,选择*ZPRED(标准化预测值)作为纵轴变量,选择DEPENDNT(因变量)作为横轴变量;勾选选项组中的Standardized Residual Plots(标准化残差图)中的Histogram、Normal probability plot;点击Continue.

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统计分析案例

SPSS统计分析案例 专业:经济学:000 学号:00000000 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费

统计分析与SPSS应用_期末作业

统计分析与SPSS的应用 摘要:为对统计分析与spss应用分析所学知识进行巩固和检验,特运用所学知识进行简单的统计分析应用,下文以某校学生学期成绩进行模拟分析。 一:原始数据:10级市场营销2班成绩 分析一:综测成绩四分位数 上表表明:综测成绩的最小值为68.61分,最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分,50%的学生综测成绩为80.3740分,75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。

分析二:综测成绩直方图 上图表明:该班学生的综测成绩均分为80.07分,标准差为5.62。从图中可以看出,综测成绩呈左偏性分布,在85分左右的学生人数最多,70分左右的学生人数最少。 分析三:综测成绩的基本统计量分析 上表表明:综测成绩的极差为20.55分,意味着数据相对较分散。另外,综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分,平均分为80.0734分,标准差为5.61963。从偏度系数可以看出,系数小于0,偏度标准误差为0.421,因而该班综测成绩呈左偏分布,。从峰度系数可以看出,峰度值小于0,峰度标准误差为0.821,因而数据的分布比标准正态分布更加平缓,称

为平峰分布。 分析四:各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 由上表可知:宏观经济学的全距最大,而生产与运作管理的全距最小,表明宏观经济学的成绩离散程度最高,而生产与运作管理的成绩离散程度最低;同时,对于标准差而言,也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩,平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布,其他各科成绩均呈左偏分布。另外,各科成绩中,只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布,其他各科呈平峰分布。

SPSS统计分析案例(我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析)[1]

SPSS统计分析案例 专业:经济学姓名:000 学号:00000000 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动内需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消

常用统计分析方法--SPSS应用_杜志渊)

§1.2 数据的编辑与整理 当录入数据之后,就可以对原始数据进行整理和分析,关于数据的整理和分析都是在数据窗口完成的。下面将介绍SPSS统计分析软件在数据窗口的主要操作方式和菜单相应的功能。 §1.2.1 数据窗口菜单栏功能操作 数据编辑窗口的主菜单如图1.4所示,主菜单中的具体功能包括: 图1.4 SPSS主菜单 1.File:文件操作。 2.Edit:文件编辑。 3.View:视图编辑。 4.Data:数据操作。 5.Transform:数据转换。 6.Analyze:统计分析方法。 7.Graphs:图形编辑。 8.Utilities:实用程序。 9.Windows:窗口控制。 10.Help:帮助。 在统计分析过程中常用的功能主要集中在数据操作、数据转换、数据分析、统计图形的建立与编辑等操作。 §1.2.2 Date数据功能 数据编辑窗口的Data菜单为用户创建和定义数据提供了方便的功能,如图1.5

所示。这个菜单是SPSS 统计软件数据整理的特有功能菜单。它的功能包括:对变量、观测量的编辑处理;对变量数据的变换;对观察量数据整理。 这些功能为各种统计分析要求提供极其灵活了数据整理功能,用户可以根据不同统计分析对数据的要求对数据进行整理。 一、定义和编辑变量、观测量的命令 Define Variable Properties 用于定义变量属性; Copy Data Properties 由外部文件和工作文件拷贝数据变量和属性; Define Dates 定义或编辑日期变量格式; Insert Variable 在数据编辑窗口插入一个变量; Insert Case 在数据编辑窗口插入一个观测量; Goto Case 光标跳转到某一指定观测量。 二、变量数据变换的命令 Sort Cases 对观测量进行排序; Transpose 对观测量进行转置; Restructure 对现有的观测量进行重新构造,形成新格式的数据文件; Merge File 把外部文件数据合并到工作文件中; Aggregate 对数据进行分类或不分类汇总,产生新文件或代替工作文件。 Identify Duplicate Cases 标识重复观测量; Orthogonal Design 进行正交设计。 三、观察量数据整理的命令 图1.5 Data 菜单项示意图

统计分析与SPSS的应用

统计分析与SPSS的应用 第1章SPSS统计分析软件概述 常用的统计软件:SAS、SPSS、TSP、STATISTICA、EViews、MINITAB、Excel等。 1.1 SPSS使用基础 数据编辑窗口是SPSS的主程序窗口,在软件启动时自动打开,并一直保持打 开状态直到退出SPSS。在运行时只能打开一个数据编辑窗口,它是由数据视图和变量视图组成的。 主要功能是:定义数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 结果输出窗口,主要功能是显示管理SPSS统计分析结果、报表和图形,与数 据编辑窗口不同的是:结果输出窗口允许同时创建和打开多个窗口,目的是将同一批数据的不同分析结果指定输出到不同的输出窗口。 1.2 SPSS的基本运行方式 SPSS的三种基本运行方式是:完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式:所有的分析操作通过菜单、按钮、输入对话框等方式完成。 适合一般的统计分析人员和SPSS初学者。 程序运行方式:首先根据分析需要,将数据分析的步骤手工编写成SPSS命令程序, 然后将编写好的程序一次性提交给计算机执行。 适合大规模的统计分析工作。 混合运行方式:完全窗口菜单运行方式和程序运行方式的综合。 1.3 利用SPSS进行数据分析的基本步骤 一、数据分析的基本步骤 1、明确数据分析的目标 2、正确收集数据 3、加工整理数据 4、选择恰当的统计分析方法进行探索分析 5、读懂统计分析结果 二、利用SPSS进行数据分析的一般步骤 1、SPSS数据的准备阶段 在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构,录入和修改SPSS数据等。 2、SPSS数据的加工整理阶段 对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。 3、SPSS数据的分析阶段 选择正确的统计分析方法,对数据编辑窗口中的数据进行分析建模。 4、SPSS分析结果的阅读和解释阶段 读懂SPSS结果输出窗口中的分析结果,明确其统计含义,并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

统计分析与SPSS应用教案.doc

第一章统计学及SPSS概述 教学重点:本章是全课程的总纲,主要讲述统计学的含义、统计的作用和统计学的基本概念以及SPSS的基本概述。 教学难点:统计学概念的理解以及SPSS的基本运行。 教学目标:通过统计理论与案例的学习,了解为什么要学习统计、统计的作用以及掌握SPSS如何与统计学进行完美的结合。 教学手段:通过大量生活中的案例导入我们为什么要学习统计学,统计的目的与意义。通过实验室操作SPSS软件,让学生自己动手操作软件。达到理论与实践的双重认知。 第一节统计的含义及意义 导入新课: 提问:同学们举例生活中你见到的统计现象。(与学生互动,讨论5分钟)教师总结:列举生活中常见的统计现象。(举例3分钟) 1.买彩票:你想不想中五百万的彩票? 2.你的工资被平均了:利用2017年各城市的平均工资讲解平 均数意义。 3.选手得分如何计算?为什么要去掉一个最高分和一个最低 分。 4.其他一些生活中与统计相关的小案例。 一、什么叫统计学?(讲解5分钟,包括学生记笔记) 在日常生活中,我们经常会接触到“统计”这一术语。一提到统计,很多人可能首先想到的是统计工作,这种理解是不全面的。统计作为一种社会实践活动,已有悠久的历史,可以说,自从有了国家就有了统计实践活动。最初,统计只是一种计数活动,为统治者管理国家的需要而搜集资料,通过统计计数以弄清国家的人力、物力和财力,作为国家管理的依据。然而在今天,“统计”一词已被人们赋予多种含义,在不同的场合、不同的语言环境中已有许多种不同的解释。统计在不同的场合下,有不同的含义,统计工作:即统计实践,它是对社会自然现象客观存在的现实数量方面进行搜集,整理和分析的过程。即统计资料,是指统计实践活动过程所取得的各项数字资料以及与之相关的其它实际资料的总称。统计学(理论),是指关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。

SPSS统计分析最全中英文对照表

SPSS 专业技术词汇、短语的中英文对照索引% of cases 各类别所占百分比 1-tailed单尾的 1Independent Samples 两个独立样本的检验 2 Related Samples 两个相关样本检验 2-tailed双尾的 3-D (=dimensional) 三维-->三维散点图 A Above 高于 Absolute 绝对的-->绝对值 Add 加,添加 Add Cases 合并个案 Add cases from...从……加个案 Add Variables 合并变量 Add variables from... 从……加变量 Adj.(=adjusted)standardized 调整后的标准化残差 Aggregate 汇总-->分类汇总 Aggregate Data 对数据进行分类汇总 Aggregate Function 汇总函数 Aggregate Variable需要分类汇总的变量 Agreement协议 Align 对齐-->对齐方式 Alignment 对齐-->对齐方式 All 全部,所有的 All cases所有个案 All categories equal 所有类别相等 All other values所有其他值 All requested variables entered 所要求变量全部引入 Alphabetic 按字母顺序的-->按字母顺序列表 Alternative 另外的,备选的 Analysis by groups is off 分组分析未开启 Analyze 分析-->统计分析 Analyze all cases, do not create groups 分析全部个案,不建立分组 Annotation 注释 ANOVA Table ANOVA表 ANOVA table and eta (对分组变量)进行单因素方差分析并计算其η值 Apply 应用 Apply Data Dictionary 应用数据字典 Apply Dictionary 应用数据字典 Approximately 大约 Approximately X% of all cases从所有个案中随机选择约X%的个案

《统计分析与SPSS的应用总结归纳(第五版)》课后测试答案(第2章)

精心整理《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第2章SPSS数据文件的建立和管理 1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式?各自的特点和应用场合是什么? SPSS中两个基本的数据组织方式:原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 ?原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的统计指标。 ?计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总后的数据。 2、什么是SPSS的个案?什么SPSS的变量? 个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量:数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPSS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么?如果希望增强SPSS 统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明? 默认的变量名:VAR------;默认的变量类型:数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据,请问在SPSS中应如何组织该份资料? 体重变化情况 产品类型 明显减轻无明显变化

第一种产品27 19 第二种产品20 33 问:在SPSS中应如何组织该数据? 数据文件如图所示: 5、什么是SPSS的用户缺失值?为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSS中指定用户缺失值? 缺失值分为用户缺失值(User Missing Value)和系统缺失值(System Missing Value)。用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示,如“0”、“9”、“99”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式,如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看,变量包括哪三种主要类型?请各举出一个相应的实际数据。如何在SPSS中指定变量的计算尺度? 变量类型包括:数值型(身高)、定序型(受教育程度)以及定类型(性别)。在变量视图中定义。 7、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Excel中,文件名为“居民储蓄调查数据.xls”。该数据的第一行是变量名,格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSS 数据文件,并在SPSS中指定其变量名标签和变量值标签。(该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分) 【文件(F)】→【打开(O)】→【数据(A)】→文件类型选“Excel(*.xls,…)”,文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”,

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

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