SPSS期末统计分析报告(可打印修改)
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。
在本次数据分析中，主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法，分析情况如下：
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析，我们可以获得如下结果：
1、利用计数分析，可以获得少数个变量的定量衡量索概况，如年龄段、人口性别比
例等；
2、通过求和和平均值等计算，可以得到多个变量的汇总信息，不仅可以做出宏观上
的判断，还能得到更加精准的数据判断；
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表，使变量的差异更加清晰
显示，以方便我们进行决策。
二、卡方检验
通过卡方检验，可以显示数据中变量之间的差异和关系，揭示变量的相互作用，以便
更好地弄清变量的影响程度。
本次分析结果是：xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系，有显著影响，有显著差异。
三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。
SPSS双因素方差分析结果显示：两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响，差异显著，属于非
独立关系。
最终，本次数据分析结果表明，xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性，
从而可以有效地影响分析和决策，使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。
SPSS期末综合实验报告
SPSS期末综合实验报告姓名：学号：成绩：（附：本实验报告基于SPSS 20.0）一、用“SUMMARIZE CASES”作一个分组比较【1】点击【分析】——【报告】——【个案汇总】菜单项，弹出“摘要个案”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：个案汇总N性别城市学历男北京188 上海221 广州228 Total 637女北京190 上海166 广州154 Total 510从上表可以看出，上海市和广州市的男性比例要高于女性，而在北京市方面，男女之间则差别不大，但同时也要考虑到抽样调查数据中男性和女性的绝对数的大小不同。
二、对某一个变量“选择个案（select）”进行频数分析【1】点击【分析】——【描述统计】——【频率】菜单项，弹出“频率”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：城市频数百分比（%）北京上海广州Total 378 33.0 387 33.7 382 33.3 1147 100.0从上表可以看出，在抽样调查的数据当中，样本中北京市的被调查者有378人，占总数的33.0%，样本中上海市的被调查者有387人，占总数的33.7%，样本中广州市的被调查者有382人，占总数的33.3%，因此，在误差允许的范围内，可以认为抽样是相对均匀的。
三、对某一个变量进行重新分组（recode）【1】点击【转换】——【重新编码为不同变量】，弹出“重新编码为不同变量”对话框，设置如下：【2】点击【更改】后，如上图，点击【旧值和新值】，弹出如下对话框，依次设置如下：【3】点击【继续】——【确定】可得如下效果，变量视图：四、对某两个定类变量进行卡方检验【1】点击【分析】——【描述统计】——【交叉表】菜单项，弹出“交叉表”对话框，如图所示：【2】在“行”列表框中选入“家庭收入2级Ts9”；在“列”列表框中选入“是否拥有家用轿车O1”，如图所示：【3】单击【单元格】，弹出“单元显示”对话框，选中“行百分比”复选框；如图：【4】单击【继续】，再单击【统计量】，弹出“统计量”对话框，选中“卡方”复选框，如图：【5】单击【继续】——【确定】，得到输出结果，整理后得三线表，如下：Ⅰ交叉表：家庭收入2级 * 是否拥有家用轿车Crosstabulation是否拥有家用轿车有没有家庭收入2级Below 48,000Count% within 家庭收入2级32 3039.6% 90.4%Over 48,000Count 225 429% within 家庭收入2级34.4% 65.6% TotalCount 257 732% within 家庭收入2级26.0% 74.0%Ⅰ由交叉表可知低收入家庭中只有9.6%拥有轿车，而中高收入家庭中有34.4%拥有轿车，样本数据差异明显，但该差异是否具有统计学意义尚需检验，卡方检验结果如下表。
spss统计分析报告
spss统计分析报告Spss统计分析实验报告一．实验目的：通过统计分析检验贫血患儿在接受新药物与常规药物之后血红蛋白增加量的情况，得出两者疗效是否存在差异，并且可以判断那种药物疗效好。
二．实验步骤例题：某医院用某种新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分为2 组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）如下，问新药与常规药物的疗效有别差别？解题：1）根据题意，我们采用独立样本T检验的方法进行统计分析。
提出：无效假设H0：新药物与常规药物的疗效没有差别。
备择假设HA：新药物与常规药物的疗效有差别。
2）在spss中的“变量视图”中定义变量“药组”，“血红蛋白增加量”，之后在数据视图中输入数据，其中新药组定义为组1，常规药物组定义为组2. 保存数据。
3）在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较变量——独立样本T检验——将“血红蛋白增加量变量”导入“检验变量”，——将“药组变量”导入“分组变量”——定义组1为新药组，组2为常规药物组——单击选项将置信度区间设为95%，输出分析数据如下：表1：表2：4)输出结果分析由上述输出表格分析知：接受新药物组和常规药物组的均值分别为23.6000，20.900，接受新药物增加的血红蛋白量的均值大于接受常规药物的，所以说新药物的疗效可能比常规药物好。
并且血红蛋白增加量均值差异性分析的sig值为0.209，说明通过方差方程的检验量总体的分数均值齐性，标准差分别为7.22957, 4.22821。
由表2知通过均值方程的t检验的t值为1.019，样本的双尾检验值为0.321，0.325, 说明差异性显著，因此，否定无效假设，肯定备择假设。
由分析知，在显著水平为0.05水平时检验，新药物与常规药物的疗效有显著性差别；新药物的疗效可能比常规药物好。
第二篇：SPSS统计分析实验报告 200字SPSS统计分析实验报告一、不同职位在公司里所占的份额和频数，用直方图和饼形图表示：Employment Category二、利用直方图分析，在转换等级之后，不同收入和不同职位之间的联系，不同的受教育程度，不同职位，不同收入之间的联系：4.利用分类法，对数据分类，然后分析：问卷样式把以上问卷数据输入计算机结果如下分析第一题和第二题在选项间的比较。
spss期末统计分析报告
spss期末统计分析报告SPSS软件在多元统计分析中的作用【摘要】本文将SPSS软件融入多元统计分析的教学中,积极探索处理实验与理论教学之间的关系,同时提出针对性强的问题,利用SPSS的辅助作用,思考分析如何解决该问题,在教学中取得良好的效果。
【关键词】SPSS软件多元统计分析实验一前言二 Spss软件简介Spss是Statistical Package for the social sciences的缩写,意思是社会统计软件包,是世界上最早的统计软件,由美国斯坦福大学三位研究生研制。
如今,Spss已在银行、证劵、保险、教育教学、科研市场调查研究、商业、医疗、通讯等多个领域得到广泛的应用,更为有趣的是,在国际学术交流中,有不成文的规定,凡是用Spss软件做出的计算结果,可以不必说明算法,由此可见其影响和信誉都是非常高的。
Spss的基本功能和特点是数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。
另外,Spss还具有操作界面友好,输出结果美观且清晰直观的特点。
三多元统计中Spss软件的辅助作用1.实验设备一般情况下,Spss运算的数据量非常庞大,因此对用户的计算机操作系统、CPU、内存、显卡、磁盘空间等做了最基本的要求,例如:操作系统要求为Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求为Premium 133MHz;内存要求为128MB……2.教学内容和实验的安排在本科低年级,学生已经掌握计算机基础及数据库技术,因此对Spss的教学以自学为主,讲解为辅,提供网上教学网址,督促学生在一段时间内必须自学的内容,辅以作业进行自学效果的测试,作业形式与多元统计分析的教学内容一致。
因而,我们只需要掌握多元统计分析的基本原理、方法,了解其计算过程,应用Spss,就可以节省计算所花费的大量时间,把更多的时间、精力用于统计原理的学习和研究。
四实验在研究具体问题时,面临的是一些杂乱无章的情景或杂乱无章的数据,我们的任务是从这些杂乱无章的数据中发现规律。
SPSS成绩分析数据统计
全班成绩分析一、计算平均值，标准差分析首先计算出班级外语期中和外语期终的平均值。
我们从上表可以看出，参加考试的人数为53人。
外语期中的平均分为95.98（SD=3.091），期末的平均分为90.51，标准差分别为3.091和3.916.1.外语期中的分析：期中的平均值加上1.5个标准差，大约为100，如果整个年级有人的分数为100，因此他非常优秀，因为他比整个年级的95%的学生优秀，我们注意到有学生得到了100，因此他是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.091为91.34，因此如果有同学低于这个分数，相对其他同学，说明他要继续努力了。
2.英语期末的分析：期末的平均值+1.6个标准差=96.384分，我们注意到有学生拿到96，因此，这学生比全年级95%的分数要高，因此次学生是非常优秀的。
如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.916=84.636，因此说明分数在84.636的学生需要努力了。
一般说来老师出的试卷如果特别好的情况下，学生可以考过分数可以超过加上三个标准差，而一般的试卷，学生能过1.5到2个标准差，我们注意到当我们加入标准差最低1.5时，基本已经到了最大值，说明试卷不太科学，学生考试的分数集中度太高。
二、期中语文的直方图、单样本语文中期One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test语文期中N 53Normal Parameters a,b Mean 79.60 Std. Deviation 4.486Most Extreme Differences Absolute .101 Positive .082 Negative -.101Kolmogorov-Smirnov Z .732Asymp. Sig. (2-tailed) .657a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.我们从图中看到数据分布比较均匀；从单样本K-S检验中发现Asymp. Sig. (2-tailed)的检验结果为0.657>0.05，说明差异不显著，曲线是正态分布的态。
SPSS期末统计分析报告模版
大学生参加校园比赛活动积极性调查统计分析报告目录一．研究背景 (3)1.调查背景及目的 (3)2.研究分析方法 (3)二．数据分析过程 (3)1.频数分析 (3)2.交叉分组下的频数分析 (4)3.两独立样本非参数检验 (5)4.相关分析 (6)5.回归分析 (6)三．结论 (7)四．建议 (7)五．小组成员及分工 (7)六．调查问卷 (8)一．研究背景1.调查背景及目的随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。
每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极丰富了大学生的校园文化生活。
不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。
本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。
2.研究分析方法报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析二．数据分析过程1.频数分析由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。
年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。
在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。
2.交叉分组下的频数分析上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。
在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。
SPSS分析报告
目录一、前言 (2)二、背景说明与研究意义 (2)三、工作流程 (3)（一）、问卷调查部分 (3)（二）、SPSS分析部分 (5)四、理论支持 (6)4.1、理论模型一 (7)4.2、理论模型二 (8)4.3、理论模型三 (9)五、统计数据展示 (9)六、统计分析 (10)（一）、列联表分析1 (10)（二）、列联表分析2 (12)（三）、方差分析1 (18)（四）、方差分析2 (20)（五）、方差分析3 (22)（六）、方差分析4 (23)（七）、相关分析1 (24)（八）、相关分析2 (27)（九）、相关分析3 (28)（十）、相关分析4 (30)七、总结与建议 (32)（一）、结论总结 (32)（二）、相关建议 (34)八、附录 (35)一、前言本报告为SPSS统计分析与行业应用课程中的期末报告，本报告核心内容为SPSS的数据统计与分析。
该报告为一般大学生作品，内容为我们按照自己的意志进行作业，权威性不作保证，请读者自行斟酌，谢谢！二、背景说明与研究意义宏观上看，计算机是当代文明的一个重要组成部分，可以说现在人类社会正处于一个高度发达和高速发展的信息时代，而信息时代的重要载体便是计算机，从微观上看，个人计算机素质是工作的一项重要影响因素，提高计算机素质也是人们所追求的。
在当代中国大学教育背景下，培养和提高大学生计算机素质是各个大学重点进行的教育任务。
因此，本次研究管理学院学生计算机素质课题是具有一定程度的符合时代需求的课题，通过对管理学院三个年级（大二、大三、大四）的学生进行问卷调查，再对获得的数据,利用SPSS软件进行处理和分析（用到列联表、方差和相关性分析方法），从而得到一个客观真实的管理学院学生计算机素质状况，然后通过小组讨论分析，针对调查得出的结论而进一步提出相关的建议。
希望本次报告可为管理学院对未来学生计算机素质的培养和提高提供一定的参考价值。
三、工作流程（一）、问卷调查部分问卷调查的作业流程我们将按照指导老师的授课内容，结合本组查阅的资料与实际情况进行。
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告影响大学生网购行为因素分析专业：学号：姓名：影响大学生网购行为因素分析本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。
信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。
根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。
其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。
由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。
影响消费者网购行为的因素有很多。
一，调查结果统计与分析1，样本数据的总体特征（1），样本的性别、年级比例Total 500 100.0 100.0由上图可知，样本中的大学生主要来源于城市，其中中等城市最多，小城市最少，其次，城镇和县乡比例相当。
（3）样本中大学生每月可支配收大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。
2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息（1）大学生了解网购的途径通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。
（2）大学生对网购的了解程度因为KMO 检验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Test of Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。
由上图的成分矩阵可知，提取一个公共因子即可解释大学生对网购的了解程度，即上述9个题项关联性很高，都可以用来解释大学生对网购的了解程度。
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大学生参加校园比赛活动积极性调查
统计分析报告
目录
一．研究背景 (3)
1.调查背景及目的 (3)
2.研究分析方法 (3)
二．数据分析过程 (3)
1.频数分析 (3)
2.交叉分组下的频数分析 (4)
3.两独立样本非参数检验 (5)
4.相关分析 (6)
5.回归分析 (6)
三．结论 (7)
四．建议 (7)
五．小组成员及分工 (7)
六．调查问卷 (8)
一．研究背景
1.调查背景及目的
随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。
每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极大地丰富了大学生的校园文化生活。
不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。
本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。
2.研究分析方法
报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析
二．数据分析过程
1.频数分析
由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。
年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。
在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。
2.交叉分组下的频数分析
上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。
在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。
根据卡方检验结果，如果显著性水平α设为0.05，由于卡方的概率P-值小于α，因此应拒绝原假设，认为不同年级的学生对于是否愿意参赛的看法是不一致的。
3.两独立样本非参数检验
由上图可知，男、女生对于校园比赛的关注程度的累计概率的最大绝对差为0.057，D 的
1
2n 观测值为0.284，概率P-值为1.0.如果显著性水平为0.05，由于概率P-值大于显著性水平α，因此不应拒绝原假设，认为男女生对校园比赛的关注程度的分布不存在显著差异。
4.相关分析
由上图可知，愿不愿意参加比赛和比赛在心中的地位的简单相关系数为-0.796，说明两者之间存在负的强相关性，其相关关系检验的概率P-值近似为0.因此，当显著性水平α为0.05或0.01时，应拒绝相关系数检验的原假设，认为两总体不是零相关。
5.回归分析
R2
由第一个图可知，判定系数（0.634）相对接近1，因袭，认为拟合优度相对较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能解释的部分较少。
第二个图中F检验统计量的观测值为171.758，对应的概率P-值近似为0.依据该表进行回归分析的显著性检验，如果显著性水平α
为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，应拒绝回归方程显著性检验的原假设，认为各回归
系数不同时为0，所以第三个表中的系数值可用，可建立线性模型。
三．结论
由以上数据分析可知：①本次关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，共取得101个样本，其中男生44人，女生57人；②样本分布在大学一年级到大学四年级之间，其中大一和大三占比例较多；③不同年级的同学对于是否愿意参加比赛活动的看法不一，大一大二学生相对比较愿意多参加比赛，而大四学生愿意参赛的比例较低；④由非参数检验可知，男、女生对于校园比赛关注程度没有很显著的差异；⑤由相关分析和回归线性分析过程可知，是否愿意参加比赛与比赛在心中的地位呈线性关系，并具有较强的相关性。
四．建议
1.对于学校活动的组织者活动前要做好活动的知名度，要把宣传力度加大，宣传要有所创新，不能只是张贴几张海报就完事，应从各种形式去宣传如发放传单、广播、报纸等一些同学喜闻乐见的方式，去调动同学们参加活动的积极性。
2.创新是活动的闪光点，是吸引同学积极性的不竭动力就像天空中黑夜的星星，让单调的黑夜增添了几分美丽，地上的人们才有了幻想。
所以学校组织活动应多在原有基础上力求创新。
3.比赛活动应适当的提出鼓励与表扬，以达到激励的目的。
比如可以与企业合作，把实习机会作为奖项的一部分，以提高大四学生参赛的热情。
4.尊重学生，满足需求。
在比赛活动中给学生创造良好的环境，齐全的基础设备，合适的现场环境，给予学生尊重与信任。
五．小组成员及分工
六．调查问卷
大学生参加校园比赛活动积极性调查问卷
1.你的性别?
A.男
B.女
2.你现在就读于哪个年级？
A.大一
B.大二
C.大三
D.大四
3.你对各类校园比赛关注程度如何？
A.经常自主关注
B.偶然无意关注
C.不关注
4.你参加过校园比赛活动吗？
A.参加过
B.没参加过
5.你身边同学是否参加校园比赛?
A.是,经常参加
B.是,偶尔参加
C.基本不会参加
6.你愿意参加校园比赛活动吗？
A.愿意
B.不愿意
7.据你的了解,你身边同学对于参加校园比赛活动的态度？
A.非常热情
B.比较积极
C.可有可无
D.完全不感兴趣
8.你对参加校园比赛活动的理解是？
A.提高自身专业水平
B.丰富课余生活
C.获得荣誉
D.没理解
E.其他
9.校园比赛活动在你心中处于哪种地位？
A.很排斥
B.可有可无
C.偶尔会考虑参与
D.是自己课余活动的一部分。