【最新】SPSS大学生对微商的认知及评价数据分析调查报告(附代码数据)

【最新】SPSS大学生对微商的认知及评价数据分析调查报告(附代码数据)
【最新】SPSS大学生对微商的认知及评价数据分析调查报告(附代码数据)

2016-2017学年第二学期

《市场调查与分析(共享)》课程考核

大学生对微商的认知及评价调查报告

学期:2016-2017学年第二学期

课程名称:市场调查与分析(共享)

班级名称:全校公共选修课(1)班,周二晚上

小组名称:(第1小组)

姓名(学号):

完成时间:年月日

摘要

伴随着中国时代的进步,互联网也进一步发展强大,微商以快捷方便的支付宝银行卡转账的交易方式,以信任为基础的购物风格迅速占领了在校大学生的购物圈。从朋友圈代购到微信小店,再到各大微商平台的兴起,微商经历了一个C2C到B2C的转合。但由于发展过于迅速,加上这是一种新型的销售模式,导致微商在发展过程中出现各种问题。监管体制的不完善,导致微商产品的质量严重不过关,三无产品和假冒产品迅速泛滥、售后服务以及交易安全得不到保障等等一系列问题。大学生作为非常重要的一个消费者群体或者说一个细分市场,极具研究价值。因此,通过开展大学生对微商的认知及评价,了解大学生对微商发展前景看法、对朋友圈广告容忍程度等一系列相关问题,从而为微商进一步改革创新,有效发展提出建议,为微商进行市场营销策略调整提供决策参考。

本次开展大学生对微商认知及评价调查主要是采取抽样调查的方式进行调查对象的确定。调查对象为福建江夏学院全体在校大学生,样本量为148人,其中大三的参与度最高,参与调查人员的男女比例相差不大。此次调查从2016年12月19日开始到2016年12月30日结束,共计历时12天。

本次调查主要内容包括了大学生的基本信息情况、大学生对微商认知程度、大学生购买微商产品意向、大学生对微商的态度及期望和大学生对当前微商的满意度评价等。为了更好地开展此次调查,我将其分为了三个阶段,第一阶段是方案的设计,修改、确认,历时2天;第二阶段是:问卷的设计、修改、确认及发布、回收,历时3天;第三阶段是:数据的收集与处理以及调查报告的撰写、修改,历时7天。

通过对发放问卷收集到的数据进行处理分析,我们可以知道大学生当前的生活水平良好,网购消费水平一般,具有较大网购消费潜力。大学生对当前微商总体满意度评价并不高,认为当前微商发展前景一般,淘宝的可靠度比微商好,这主要是因为当前微商产品问题严重,微商刷屏行为引起人们的反感、监管体系不健全等一系列问题造成的。目前微商经营的产品类型过于集中,竞争激烈;微商营销模式、产品定价都会对微商的发展前景产生显著的影响;

针对这些分析结论,我提出了一些对策建议,比如:优化营销模式,在商品的营销手法上,不能选择单一的发图片配文字的方法,应结合自己的商品属性采

用多种多样的营销手法;明确产品的定位制定良好的定价策略价格是影响顾客购买的首要因素,合理的价格可以吸引顾客和巩固顾客,良好的定格策略是微商发展成功的一大秘诀;鼓励和吸收大学生这一批新鲜血液,当代大学生是在互联网环境下成长起来的一代,接近网络、熟悉网络,而且具有网络知识和技能,因此,与其他创业方式相比,无门槛的微店创业更适合大学生创业;提高微商整体素质水平,大学生对微商当前的总体评价并不高,一方面与产品质量有关,另一方面与微商自身也有关系。因此提高微商整体素质水平,在经营时做到诚信经营,文明经营,是非常有必要的。

目录

一、前言 (1)

二、调查工作简要回顾 (3)

三、数据分析及结果 (4)

(一)描述分析 (4)

(二)交叉分析 (9)

(三)相关分析 (11)

(四)回归分析 (12)

四、调查结论 (14)

五、对策建议 (16)

一、前言

今天,越来越多的企业开始讨论微商,无论是传统企业还是新型产业,他们越来越将目光聚焦在微商这一全新的商业生态上。从朋友圈代购到微信小店的开放再到各大微商开店平台的兴起,微商经历了一个C2C到B2C的转合。人们对微商的讨论不再局限于朋友圈卖货,零售终端的渠道拓展,而是作为一种新的去中心化的移动社交电商的探索。那么,微商究竟是什么呢?微商,这一名词最早出现在人们视线是在2013年,就公众理解来说,所谓的微商,就是指通过微信这个渠道进行商品/服务的展示、销售,同时也指所有从事这个行业的从业者。也就是说,微商既是指一个行业,同时也表示这个行业里面的人。

自2012年4月19日,微信发布4.0版本中更新了朋友圈功能。这一通过发表文字、图片,评论、点赞以及分享文章的功能,一经推出迅速被一些营销人士所利用,至此,以朋友圈代购为代表的微商开始盛行,估计微信自己都没有想到,这个简单的朋友圈功能竟然会成为无数草根创业致富的沃土,成就了无数草根品牌的崛起,并承载了下一个淘宝的厚望。经过2013年的暴力成长,在媒体的推波助澜和社会舆论的巨大争议里,2014年“微商热”几乎达到了顶峰。根据百度数据显示,2014年微商指数逐月提升,至下半年,各类微商大会将微商指数推向高峰。但伴随着微商成功学故事而来的,更多的是对微商生态的质疑及模式争论。这一疯狂的高增长模式终于在2015年5月迎来了拐点。随着央视对微商涉嫌造假、传·销的连篇累牍的追踪报道和商务部下发的《无店铺零售业经营管理办法(试行)(征求意见稿)》政策规范,微商业绩开始出现“断崖式”下滑,团队分崩离析,品牌一夜之间灰飞烟灭的比比皆是。经过四五个月的休整调息,微商开始步入正轨。

微商的成长主要包括了四个阶段:第一阶段是个人微商。这种微商主要是以代购,朋友圈卖货为主,代表产品为奶粉、面膜、奢侈品等。部分微商复制品牌微商的代理模式,以次充好,以假乱真、暴利刷屏,搅乱市场。网上曾经流传个段子,“有个做微商卖面膜的朋友,最近听说一个月赚了10万,真让人羡慕嫉妒恨啊!当问他是怎么赚到的,他尴尬地说到,摊上事了被别人打断了一条腿,保险公司赔的。”虽然个人微商缺陷一大堆,但个人微商也不是完全没有发展的可能,如果商家是一个时尚达人、行业意见领袖或在社交营销上有丰厚经验的运营

者,那么还是可以做好微商的;第二阶段是品牌微商。微商最开始是以品牌代购的形式在朋友圈流传。微商的概念也经历了一个从微信电商——微电商——微商的发展过程。首当其冲的是美妆品牌,如俏十岁、思埠等采用朋友圈作为销售渠道,结合传统代理制进行销售管控,后被称为微商模式。但由于官方的放任和个人自控能力的缺失,导致这种微商遭受颇多的质疑,央视曾经对一些“违规违法”的面膜作坊作了一些调查,发现不少品牌存在制假造假的成分。一时间舆论四起。第三阶段是社群微商。即由某个群体内的意见领袖发起,以兴趣点或某种情感共鸣形成的在线社群,通过有主题的运营,转换粉丝为消费者而实现变现。社群有两种,一种是明星式的社群,这类领袖往往是牛人,大咖,能言善辩,激昂文字。还有一种是一个小组织,服务型社群,寻找外部资源来对接内部资源,以分享、互助为目的。目前的社群微商发展较偏向于后者,当社交媒体侵入后,很多早期在论坛,博客,微博等混迹多年的培训师、创业者开始利用社交网络撰文讲座,培训解惑来吸纳粉丝,逐步变成某个领域的意见领袖。如大熊会,匡方的匡扶会,柴子会,夫子商学院等,但总结这些社群特点,玩法基本上可以用三个词语总结:传递价值、对接资源、学习帮助。社群微商多以培训切入,以专业辅导为主,培训新人,同时吸引和扶持成员成长为明星案例,最终扩大会员,提供高端服务收费。会员之间产生商业合作、宣传推广、资源对接等;第四阶段是平台微商。平台微商表现在微信小店、微盟V店、口袋购物等平台微商开始崛起。相对于个人微商,平台微商有许多独特的优势,如不用囤货,解决了货源,交易机制、信任机制以及消费者保障等核心交易问题,商品也更加多元化。它完全是一个去中心化和去流量化的交易平台。它有着一整套完善的交易机制,从上游的上架选品到中游的代销分销再到下游的购买返佣等,它形成了一个完整的链条。平台微商的出现表明微商正从一个丛林时代走向规范有序时代,微商尝试运用平台的信任机制、系统、数据等进行管理和销售。

但由于在微商一开始的发展过程中,有关部门没有对微商进行有效的制约管理,使得微商出现了各式问题。比如,在个人微商的发展中,很多微商以次充好,以假乱真、暴利刷屏,搅乱市场,导致消费者对微商的产品都不信任;大中小各类品牌商进入微商市场,开始大肆宣传产品并招各级代理,模式与传统的直销有很大的相似度,便很容易引起人们的反感;总的来说微商本无罪,它只不过是一

种新的商业形式,但是由于监督管理方面的漏洞,第三方担保交易的缺失,使微商圈内制售三无产品,肆意鼓吹,变相圈钱的风气甚嚣尘上。

大学生作为非常重要的一个消费者团体或者说一个细分市场,极具研究价值。此次调查的开展是为了分析大学生对微商的认知及评价,了解大学生对微商的前景、对朋友圈广告容忍程度等一系列相关问题,从而为微商进一步改革创新,有效发展提出建议,为微商进行市场营销策略调整提供决策参考。

二、调查工作简要回顾

本次调查主要围绕着大学生对微商的认知及评价这一主题开展,通过收集大学生的基本信息、大学生对微商认知方面相关信息、大学生对微商发展中存在问题及发展前景的看法相关信息、大学生对微商的期望等信息来了解大学生对微商的认知及评价,为微商更有针对性地进行市场营销策略改革创新提供有力的信息支持。此次调查以福建江夏学院全体在校大学生为调查对象,其中每一位在校大学生为调查单位;采用抽样调查的方式进行抽选样本,原定样本量为300人,其中大一50人,大二50人。大三150人,大四50人,但在实际的调查中,样本量仅为148人;调查时间是以微商发展的近三年时间即2014—2016年;且此次调查从2016年12月19日开始,到12月30日结束,共计12天。

此次调查内容主要包括以下几个方面:

1.大学生的基本情况。每一个大学生都是一个独立的个体,有着自己的个性特征,因此对大学生的基本情况分析便可以充分了解大学生这一群体的基本特征,对微商调整营销目标有很大的意义。主要项目包括大学生个人的年级、性别、月生活费、网龄、网购在月生活费中所占比重、是否使用微信等。

2.大学生对微商的认知程度。大学生对微商的认知在很大程度上影响着大学生对微商的接受能力,因此该分析可以让微商进一步制定营销策略提供有力的信息支持。主要项目包括第一次接触微商的渠道、朋友圈中微商数量所占比重、大学生做微商的比例、大学生对微商类型及产品了解、大学生对微商营销模式的了解、微商与淘宝相比存在的优势与劣势等。

3.大学生购买微商产品的意向。大学生购买微商产品的意向调查可以了解大学生对微商产品的需求潜力,为微商调整市场营销策略提供有力的决策信息。主要项目包括购买的产品类型、购买的动机、购买的价位、次数等。

4.大学生对微商的态度与期望。大学生对微商的态度和期望调查可以让微商了解其在发展中明显存在的缺点及大学生对微商未来发展的态度,为微商进一步改革创新提供信息支持。主要项目包括大学生任务微商发展过程中存在的问题、微商发展的前景、支持与否、大学生对微商在朋友圈广告刷屏的容忍程度、与微商朋友之间的关系、对微商的期望等。

5.大学生对微商满意度评价调查。大学生对微商满意度评价调查可以充分了解大学生对微商态度及大学生认为微商所存在的缺点,为微商更有争对性地进行改革提供有力信息支持。主要项目包括大学生对微商的总体评价、对微商产品的评价、对微商促销行为的评价、对微商刷屏的评价等。

此次主要是以问卷调查法为主,根据上述调查内容制作相对应的调查问卷,采取线上的方式,通过问卷星平台进行问卷的制作和发布,并结合当下流行的宣传平台QQ、微信、微博等来发放问卷。之后对回收的问卷进行筛选,剔除无效问卷,并对有效问卷进行数据处理,汇总录入到SPSS软件,将数据图表化,而后又将其文字化。此次调查通过对大学生基本信息与满意度交叉分析、大学生对微商的认知程度分析、大学生购买微商产品意向及对微商的态度与期望分析等,来了解大学生对微商的评价程度,为微商进一步调整营销策略提供有力的信息支持。

此次调查分为三个阶段:第一阶段是方案的设计,修改、确认,历时2天;第二阶段是:问卷的设计、修改、确认及发布、回收,历时3天;第三阶段是:数据的收集与处理以及调查报告的撰写、修改,历时7天。所有工作均为本人独立完成。

三、数据分析及结果

此次调查共回收148份问卷,其中有效问卷为148份,有效率高达100%;为了更加全面地了解大学生对微商的认知及评价,为微商改革与创新提供信息支持,此次调查主要从以下几个方面进行分析:

(一)描述分析

1.大学生的基本情况描述分析

(1)性别分布情况

从表1可以看出:此次参与调查的大学生中,女生参与人数比男生多;女

生有79人占总体比例53.4%,男生有69人占总体比例46.6%;

表1 性别分布情况

(2)年级分布情况

从表2可以看出:此次参与调查的年级中,大三的参与度最高,占总体比例的60.1%;大四的参与度最低,仅占总体比例的9.5%;大一和大二两个年级的参与度相差不大,都不超过20%。

2.大学生对微商的认知程度分析

(1)大学生对微商的认知分析

目前对于微商而言并没有一个很明确的定义,有48.6%的学生认为微商是利用网洛平台做生意的一种经营理念;也有4.7%的学生表示对微商的认知并不清楚;

(2)朋友圈中微商经营最多的产品类型分析

从表4可以看出,化妆品类是最多微商经营的产品类型,占总体比例的53.4%;其次是衣服、包包、鞋帽类产品,占总体比例为28.4%;零食类产品是最少微商经营的产品类型,仅占2.7%;显然,在微商这一行业当中,化妆品及衣服、包包、鞋帽这两类是主流产品,且已经逐渐出现饱和状态;而零食等其他产品类型恰好

相反,其发展空间是巨大的。

表4 朋友圈中微商经营最多的产品类型

(3)大学生对微商营销模式的选择

从调查结果可以看出:对于微商的营销模式而言,大学生最为认可的是线上线下资源整合,占总体比例的32.4%;其余营销模式得到大学生的认可程度都相差不大;就朋友圈营销与公众号营销而言,大学生更认可公众号营销,占总体比例为18.9%;

表5 最喜欢营销模式

(4)大学生心中的淘宝与微商可靠性分析

由表6可明显看出:有81.8%的大学生认为淘宝比微商更为可靠可信;仅有18.2%大学生认为微商的可靠度大于淘宝;大学生对微商的信任度远低于淘宝,这也造成了大学生会更偏向于通过淘宝购买商品;因此,提供大学生对微商的信任度这一任务,在微商的发展策略中必不可少。

2.大学生购买微商产品的意向

(1)大学生网购费用占比情况分析

从调查结果可以看出,目前大学生在网购方面的消费能力处于一般水平。有

66.9%的大学生的网购费用占比在30%以下;有28.4%的大学生网购费用占比在31—60%之间;仅有4.7%的大学生网购费用占比在61%以上。所以说,目前大学生的网购消费能力处于一般水平,其消费潜力是巨大的。具体数据如下表所示。

(2)大学生对微商产品类型的选择

从调查结果可以看出:有26.4%大学生可能会在微商处购买的产品类型为零食类;其次是衣服、包包类和化妆品类,分别为23%和22.3%;保健品类是最少大学生会选择购买的产品类型,仅为5.4%;从表4可看出,零食类产品是微商最少经营的产品,而表8显示,零食类产品是最多大学生选择的产品类型,所以说,零食类产品在微商市场上的潜力是无穷的,微商在选择经营产品时,可首选零食类产品。

表8可能购买类型

(3)促使大学生在微商处购买商品的原因分析

从表9可以看出:有46.6%的大学生认为朋友推荐会促使他们到微商处购买商品;只有5.4%大学生会因为退换货方便而选择在微商处购买商品;而节省时间、性价比高、产品口碑好对大学生的影响并不大,都只占百分十几左右。这说明,通过朋友的推荐或者介绍都会较大程度地影响大学生对微商产品的购买,所以朋友圈的广告宣传是有一定存在道理的。

表9购买原因

数据分析spss作业

数据分析方法及软件应用 (作业) 题目:4、8、13、16题 指导教师: 学院:交通运输学院 姓名: 学号:

4、在某化工生产中为了提高收率,选了三种不同浓度,四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验,其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可); (2)分析浓度对收率有无显著影响; (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答:(1)分别定义分组变量浓度、温度、收率,在变量视图与数据视图中输入表格数据,具体如下图。 (2)思路:本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响,因而应用单因素方差分析。假设:浓度对收率无显著影响。 步骤:【分析-比较均值-单因素】,将收率选入到因变量列表中,将浓度选入到因子框中,确定。 输出: 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05,由于概率p值小于显著性水平α,则应拒绝原假设,认为浓度对收率有显著影响。

(3)思路:本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响,然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响,因而应该采用多因素方差分析。假设,H01:浓度对收率无显著影响;H02:温度对收率无显著影响;H03:浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤:【分析-一般线性模型-单变量】,把收率制定到因变量中,把浓度与温度制定到固定因子框中,确定。 输出: 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587(調整的 R 平方 = .209) 第一列是对观测变量总变差分解的说明;第二列是观测变量变差分解的结果;第三列是自由度;第四列是均方;第五列是F检验统计量的观测值;第六列是检验统计量的概率p值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958,由浓度不同引起的变差是39.083,由温度不同引起的变差为13.792,由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583,由随机因素引起的变差为49.500。浓度,温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度:显著性<0.05说明拒绝原假设(浓度对收率无显著影响),证明浓度对收率有显著影响;温度:显著性>0.05说明不拒绝原假设(温度对收率无显著影响),证明温度对收率无显著影响;浓度与温度: 显著性>0.05说明不拒绝原假设(浓度与温度的交互作用对收率无显著影响),证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例:以课题总数X5为被解释变量,解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8;建立多元线性回归模型,

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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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《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 地职业 , 年龄 N Valid282282282 Missing00~ 户口所在地 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 中心城市] 200 边远郊区82 Total282 职业 ( Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 国家机关24 商业服务业54 文教卫生18】公交建筑业15 经营性公司】 18 学校15

一般农户 35 种粮棉专业 户 4(种果菜专业 户 10 工商运专业户 ~ 34 退役人员17 金融机构35 现役军人3: Total282 、 年龄 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 20岁以下4/ 20~35岁146 35~50岁: 91 50岁以上41 Total282

《 分析:本次调查的有效样本为282份。常住地的分布状况是:在中心城市的人最多,有200人,而在边远郊区只有82人;职业的分布状况是:在商业服务业的人最多,其次是一般农户和金融机构;年龄方面:在35-50岁的人最多。由于变量中无缺失数据,因此频数分布表中的百分比相同。 2、利用第2章第7题数据,从数据的集中趋势、离散程度以及分布形状等角度,分析被调查者本次存款金额的基本特征,并与标准正态分布曲线进行对比。进一步,对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。 分析——描述统计——描述,选择存款金额到变量中。点击选项,勾选均值、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度、按变量列表,点击继续——确定。 分析:由表中可以看出,有效样本为282份,存(取)款金额的均值是,标准差为,峰度系数为,偏度系数为。与标准正态分布曲线进行对比,由峰度系数可以看出,此表的存款金额的数据分布比标准正态分布更陡峭;由偏度系数可以看出,此表的存款金额的数据为右偏分布,表明此表的存款金额均值对平均水平的测度偏大。

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SPSS统计基础 数据分析

《SPSS统计基础》课程数据分析报告 (2016— 2017学年度第二学期) 题目:关于381名大学生学习适应情况的分析报告 班级:14小教2班 学号: 姓名: 2017年6月

381名大学生学习适应性调查数据分析报告 姓名:学号:班级: 一、数据分析目的及内容 (一)数据分析的目的 通过对师范学院学生学习适应现状及其影响因素的调查研究,了解我院学生对自己所学专业在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素、适应总分六个维度的基本情况。本文拟在以往研究的基础上对大学生学习适应状况进行调查,并探讨影响大学生学习适应的因素,从而让大学生能更快更好地适应大学生活。 (二)数据分析的内容 1. 381名大学生在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应 环境因素五个维度的得分及适应总分. 2.对年级、专业、生源地变量的容量等数据分布指标的描述,了解数据分布的全貌。 3.对适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素五个 维度的极大值、极小值、均值和标准差的统计。 4.学习适应各因子之间的相关分析。 5.学习适应五因子及适应总分的相关性分析。 二、数据库介绍 (一)数据来源: 1被试分布:总容量为381、年级(大一156人、大二136人、大三89人)、专业(小学教育140人、学前教育本科113人、学前教育专科128人)、生源地(城镇145人、农村236人)等方面的人数分布; 2、调查工具:《大学生学习适应量表》由冯廷勇等人编制,共29 个题目,量表采 用Likert5 点计分法,即完全不符合计 1 分,比较不符合计 2 分,不确定计 3 分,较符合计4 分,完全符合计 5 分。各维度和总量表分数越高,表明适应状况越好。总分低于58分,表明学习适应状态较差需要做较大调整;总分在59到87分之间,表明学习适应状态中等,需要做适当的调整;总分在88到116分之间,表明学习适应状态良好;总分在117到145分之间,表明学习适应状态良好。量表的效度为0.85,信度为0.87。该量表由五个维度构成: (1)学习动机(8题):1、6、7、8、9、13、17、23 (2)教学模式(7题):2、3、10、14、18、22、24 (3)学习能力(6题):4、11、15、21、25、26 (4)学习态度(4题):5、12、20、27 (5)环境因素(4题):16、19、28、29 (二)变量介绍: 1、本次问卷调查有三个变量; 2、变量名称为:专业,年级,生源地; 3、变量名称的取值为:专业:1=“小学教育”,2=“学前教育本科”,3=“学前教育专 科”;年级:1=“大一”,2=“大二”,3=“大三”,4=“大四”;生源地:1=“城镇”,2=“农村”。 三、数据统计与分析

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

数据分析课后答案spss教学提纲

数据分析课后答案 s p s s

习题1.3 統計資料 全国居民 N 有效 22 遺漏 0 平均數 1117.00 中位數 727.50 標準偏差 1015.717 變異數 1031680.286 偏斜度 1.025 偏斜度標準誤 .491 峰度 -.457 峰度標準誤 .953 百分位數 25 304.25 50 727.50 75 1893.50 (1).由表可知,全国居民的均值、方差、标准差、偏度、峰度分别为1117.00、1031680.286、1015.717、1.025、-0.457。 变异系数有公式计算得90.9325。 (2)中位数为727.50,上四分位数304.35,下四分位数为1893.50。 四分位极差由公式 得到1579.15 三均值由公式 得到913.1857。 (3)直方图 (%) *100cv _x s =1 31Q Q R -=3 141 2141Q M Q M ++=∧

(4)茎叶图 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s)

(5) 由箱图可以看出并不异常点。 統計資料 农村居民 N 有效22 遺漏0 平均數747.86 中位數530.50 標準偏差632.198 變異數399673.838 偏斜度 1.013 偏斜度標準誤.491 峰度-.451 峰度標準誤.953 百分位數25 239.75 50 530.50 75 1197.00

SPSS调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸(格式二) 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 -20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语: ========================================== (题目)关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 (正文) 一、调查背景 如今,大学生逃课现象屡见不鲜,随之衍生了“收费代课”的现象。据了解,在全国近百所高校中,存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业,成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构,不仅仅应当引起社会的关注,更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象,有其存在的社会土壤,其原因有多方面,值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时,我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为,同学们褒贬不一,每个人都有自己的看法。然而,这种行为经常在我们的身边发生着,无疑应该引起我们的关注,并引发我们的深思,形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因,以及对本专业学习、实习实践的认知程度,是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情,是否支持收费代课。同时,我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况,一方面,帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊,更加理性地对待收费代课的行为,做出对自己正确合适的选择;另一方面,引起学校对这种收费代课现象的重视,给学校提一些建议,希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发,本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法,集中对象为本部大三大四的同学,以自愿形式对本部同学分发调查问卷,总共发出80份问卷,回收80份,有效问卷80份。收集问卷之后,利用spss软件进行数据整理与分析,最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有:频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出,这次填写问卷的女生较多,占了样本的66.3%,这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系,样本的男女比例不相等,也可以较好地接近学校的实际情况,有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知,参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高,这与一开始我们预期相符,样本中大三大四学生所占比例较多,有利于我们得到更为有针对性的结论。

spss期末作业

吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业(2010——2011学年第一学期) 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616

1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况,以该数据为例为例,进行频数分析。 首先输入数据: 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies,打开Frequencies对话框;将需处理的变量键入变量框中

单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标,选中所需要计算的指标: 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图: 单击OK按钮开始运行,运行结果为:

从上图中可以看出数据中缺失值为0,花生油的平均价格104.84是最高的,而巴氏牛奶的平均价格1.81最低,全部食品平均价格的平均数为16.5327,标准差为22.4668,各种食品的平均价格差距较大。

条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标,其实质是一样的,从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的,20—40元之间的食品数次之,接下来是40—60元之间的食品,不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析: Transform —Recode—Into same V ariables ,将要分组的变量放入Numeric 栏中,单击Old and new V alues分组:

分组结果如下图所示: 回到数据编辑窗,定义变量的V alue labels : 再对食品平均价格进行频数分析,分析结果如下截图所示

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的数据分析案例

s p s s的数据分析案例 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020

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

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期末大作业-完整版

第1题:基本统计分析1 分析:本题要求随机选取80%的样本,因而需要选用随机抽样的方法,在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下:数据→选择个案→随机个案样本→大约(A)80 所有个案的%。 1、基本思路: (1)由于存款金额为定距型变量,直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握,因而采用数据分组,先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元,500~2000元,2000~3500元,3500~5000元,5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 (2)进行数据拆分,并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数,并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤: (1)数据分组:【转换→重新编码为不同变量】,然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量(V)】框中。在【名称(N)】中输入“存取款金额1”,单击【更改(H)】按钮;单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 (2)【分析→描述统计→频率】;选择“存款金额分组”变量到【变量(V)】框中;单击【图标(C)】按钮,选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】;选中【显示频率表格】,确定。

(3)【数据→拆分文件】,选择“年龄”变量到【分组方式】框中,选中【比较组】和【按分组变量排序文件】,确定;【分析→描述统计→频率】,选择“存款金额”到【变量】框中,单击【统计量】按钮,选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述: 频数分布表表明,有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元,且有34.6%的人的存取款金额少于500元,19.8%的人的存取款金额多于5000元,下图为相应的带正态曲线的直方图。

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、

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习标准答案(第8章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第8章)

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《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第8章SPSS的相关分析 1、对15家商业企业进行客户满意度调查,同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进行评分,结果如下表。 编号客户满意度得分综合竞争力得分编号客户满意度得分综合竞争力得分 1 90 70 9 10 60 2 100 80 10 20 30 3 150 150 11 80 100 4 130 140 12 70 110 5 120 90 13 30 10 6 110 120 14 50 40 7 40 20 15 60 50 8 140 130 请问,这些数据能否说明企业的客户满意度与其综合竞争力存在较强的正相关,为什么? 能。步骤:(1)图形→旧对话框→散点/点状→简单分布→进行相应设置→确定;(2)再双击图形→元素→总计拟合线→拟合线→线性→确定

(3)分析→相关→双变量→进行相关项设置→确定 相关性 客户满意度得分综合竞争力得分客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864** 显著性(双尾).000 N 16 15 综合竞争力得分Pearson 相关性.864** 1 显著性(双尾).000 N 15 15 **. 在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的。 两者的简单相关系数为0.864,说明存在正的强相关性。

2、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系,收集下表数据。(说明:1930年左右几乎极少的妇女吸烟;采用1950年的肺癌死亡率是考虑到吸烟的效果需要一段时间才可显现)。 国家1930年人均香烟消耗量1950年每百万男子中死于肺癌的人数 澳大利亚480 180 加拿大500 150 丹麦380 170 芬兰1100 350 英国1100 460 荷兰490 240 冰岛230 60 挪威250 90 瑞典300 110 瑞士510 250 美国1300 200 绘制上述数据的散点图,并计算相关系数,说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著的相关关系。 香烟消耗量与肺癌死亡率的散点图(操作方法与第1题相同) 相关性 人均香烟消耗死于肺癌人数 人均香烟消耗Pearson 相关性 1 .737** 显著性(双尾).010 N 11 11 死于肺癌人数Pearson 相关性.737** 1

【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

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案.doc (1)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案 第一章练习题答案 1、SPSS的中文全名是:社会科学统计软件包(后改名为:统计产品与服务解决方案) 英文全名是:Statistical Package for the Social Science.(Statistical Product and Service Solutions) 2、SPSS的两个主要窗口是数据编辑器窗口和结果查看器窗口。 ●数据编辑器窗口的主要功能是定义SPSS数据的结构、录入编辑和管理待分析的数据; ●结果查看器窗口的主要功能是现实管理SPSS统计分析结果、报表及图形。 3、SPSS的数据集: ●SPSS运行时可同时打开多个数据编辑器窗口。每个数据编辑器窗口分别显示不同 的数据集合(简称数据集)。 ●活动数据集:其中只有一个数据集为当前数据集。SPSS只对某时刻的当前数据集 中的数据进行分析。 4、SPSS的三种基本运行方式: ●完全窗口菜单方式、程序运行方式、混合运行方式。 ●完全窗口菜单方式:是指在使用SPSS的过程中,所有的分析操作都通过菜单、按 钮、输入对话框等方式来完成,是一种最常见和最普遍的使用方式,最大优点是简 洁和直观。 ●程序运行方式:是指在使用SPSS的过程中,统计分析人员根据自己的需要,手工 编写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。该方式适用 于大规模的统计分析工作。 ●混合运行方式:是前两者的综合。 5、.sav是数据编辑器窗口中的SPSS数据文件的扩展名 .spv是结果查看器窗口中的SPSS分析结果文件的扩展名 .sps是语法窗口中的SPSS程序 6、SPSS的数据加工和管理功能主要集中在编辑、数据等菜单中;统计分析和绘图功能主要集中在分析、图形等菜单中。 7、概率抽样(probability sampling):也称随机抽样,是指按一定的概率以随机原则抽取样本,抽取样本时每个单位都有一定的机会被抽中,每个单位被抽中的概率是已知的,或是可以计算出来的。概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样(等距抽样)、分层抽样(类型抽样)、整群抽样、多阶段抽样等。 ●简单随机抽样(simple random sampling):从包括总体N个单位的抽样框中随机地 抽取n个单位作为样本,每个单位抽入样本的概率是相等的。是最基本的抽样方法,是其它抽样方法的基础。优点:简单、直观,在抽样框完整时,可直接从中抽取样 本,用样本统计量对总体参数进行估计比较方便。局限性:当N很大时,不易构造 抽样框,抽出的单位很分散,给实施调查增加了困难。 ●分层抽样(stratified sampling):将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同 的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。优点:保证样本的结构与总体的 结构比较相近,从而提高估计的精度,组织实施调查方便(当层是以行业或行政区 划分时),既可以对总体参数进行估计,也可以对各层的参数进行估计。 ●整群抽样(cluster sampling):将总体中若干个单位合并为组(群),抽样时直接抽 取群,然后对选中群中的所有单位全部实施调查。优点:抽样时只需群的抽样框, 可简化工作量;调查的地点相对集中,节省调查费用,方便调查的实施。缺点:估

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。

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