spss案例分析报告

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S p s s分析身高与体重的相互影响一、案例介绍:这是某幼儿园学生的身高体重数据,数据中主要包括编

号,学生姓名,性别,学生年龄,每个学生的体重以及身高数值。

主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。

二、研究案例的目的:分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。

三、下面是数据来源:

四、研究的方法:主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分析;

在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值,在图表中可以看出身高的最大值;在线性回归分析中主要是采用身高为自变量,体重为因变量来进行分析的。

五、研究的结果:

1) 描述分析:

打开文件“某班23名同学的身高、体重、年龄数据”,通过菜单兰中的分析选项,进行描述性分析,选择体重和身高,求最大值最小值和均值,得到如下结果:

从结果看出,该班学生样本数为23,体重最小值为13.7kg,最大值为23kg,平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm,最大值为116cm,平均身高为108.85cm。

以身高为例子,选择描述中的频率选项可以得出分布,在频率对话框的图形选项中,选择条形图,即可用图形直观看到结果。

从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况,其中108cm左右

的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。

2) 线性回归分析:

选择分析——回归——线性,在弹出的对话框中,以身高作为自变量,体重作为因变量,结果如下:

从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。

从图表中,可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617

六、研究结论:

从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的,也就是弱相关性。

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

spss的数据分析案例精选文档

s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

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数据分析报告

2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号:学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:

3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 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11 个变量,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,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035

(1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显著性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 (1)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解释回归系数的意义。(2)检验回归系数的显著性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 (1)完成上面的方差分析表。 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?

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

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的数据分析报告

Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 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。2、 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: Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 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) Valid Cumulative

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)

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计算机与信息技术学院专业实习报告 学校:商丘师范学院 专业:信息管理与信息系统年级:2012 姓名:亚慧 学号:121112015 时间:2015.09

《统计分析与SPSS的应用》 实习报告 专业实习题目:数据处理与分析 一.实习目的 1.初步了解探索数据分析的基本方法和思路 2.掌握问题的研究思路及方法 3.掌握统计分析软件实现这些方法的步骤和原理 4.熟悉SPSS操作系统,掌握数据管理界面的简单的操作; 5.熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法,掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。 6.掌握常用统计图(线图、条形图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;熟悉描述性统计图的绘制方法; 7.熟悉描述性统计图的一般编辑方法。掌握相关分析的操作,对显著性水平的基本简单判断。二.实习要求 1.遵守学校实习纪律和学校的各项规章制度 2.服从领导和指导老师的实习安排、虚心接受指导老师的安排 3.不得冒名顶替,否则严肃处理 4.按时上下课,不得缺席 5.掌握SPSS软件的基本操作、数据分析的基本功能和基本步骤 6.掌握对SPSS所分析的各项数据的理解、数据分析的基本方法和思路 7.掌握工作中如何进行数据的收集、整理以及统计分析报告的撰写的方法。 8.掌握相关关系的含义,并准确应用,熟练掌握绘制散点图的具体操作 9.掌握线性回归分析的主要目标、及具体操作。 三.实习任务 (一)下列表为数据处理所有表格和数据 信管12-1成绩表 学号性别计算机 网络 管理信 息系统 统计 学 市场营 销学 现代管 理学 运筹学 信息资 源管理 英语上 学期 英语 下学 期 大三 综合 成绩 121112001 女82.00 90.00 79.00 82.00 84.00 85.30 81.00 74 75 89.5

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

应用统计spss分析报告

应用统计s p s s分析报 告 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

学生姓名:肖浩鑫学号: 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显着性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万 元)企业编号产量(台)生产费用(万 元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显着性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显着性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查, 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 21 2 58 3 85 4 68 5 74 6 93 7 72 8 122 9 18 10 125 系数的意义。 (2)检验回归系数的显着性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 变差来源df SS MS F Significance F 回归 残差—— 总计11——— Coefficients标准误差t Stat P-value Intercept X Variable 1 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的? (3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少? (4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 (5)检验线性关系的显着性(a=)。 5. 随机抽取7家超市,得到其广告费支出和销售额数据如下

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

spss统计分析报告

目录 一、研究背景及其意义 (3) 二、研究方案 (3) 研究目标 (3) 研究内容 (4) 研究方法 (4) 三、科学技术与经济发展的关系分析 (4) 科技投入 (4) 科技产出 (5) 经济发展 (7) 小结 (7) 四、科学技术与经济发展的模型分析 (8) 模型假设 (8) 符号说明 (8) 信度与相关性分析 (8) 因子分析 (9)

回归分析 (10) 五、结论 (13) 附录: (14) 科学技术与经济发展的关系 一、研究背景及其意义 十九大报告指出:创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。加强国家创新体系建设,强化战略科技力量。深化科技体制改革,建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,加强对中小企业创新的支持,促进科技成果转化。倡导创新文化,强化知识产权创造、保护、运用。培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。 而科技作为创新的重要引领者和实践者,对于建设创新型国家起着重要作用。科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。邓小平同志曾指出;"科学技术是第一生产力";江泽民同志也曾指出:"科学技术是第一生产力,而且是先进生产力的集中体现和主要标志。科学技术的突飞猛进,给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动,未来的科学发展还将产生新的重大飞跃"。在当今这个信息化和全球化加速的时代,科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着,科技进步成为生产力水平的首要决定因素,是国家或区域竞争力的重要源泉。近年来,随着我国经济增长方式的转变,科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强,无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实,使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。

【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统计分析报告分析报告案例

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费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

SPSS买房数据分析实施报告

《统计分析软件(双语)》 实验报告 题目:关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名: 学号:1204100215 专业:统计学 院系:统计学院 指导教师: 完成日期:2014年12月10日

摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析,比较均值,相关分析,回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析,探索分析,交叉分析,得出了该地区中年龄段在25~45居多,就业大多在国企,文化程度高中和大学所占比重大;大学学历的现居住面积较大,其最大值,最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。

目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) (一)描述分析性统计, (3) 1,就业状况的频数分析 (3) 2,文化程度的频数分析 (3) 3,现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4,居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5,文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) (二)均值比较 (3) 1,人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2,人均居住面积的单样本T检验 (3) 3,现居住面积的独立样本T检验 (3) (三)相关分析 (3) 1,现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2,人均居住面积,现居住面,居住类型的偏相关分析 (3) (四)回归分析 (3) 三、小结 (3)

一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表,一共有11个变量,其中现居住面积与人均居住面积为scale变量,其余9个变量为nonscale变量,依次为年龄段,文化程度,从业状况,家庭类型,家庭年收入,住房满意度,卖掉现房,购买户型,是否贷款。

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