SPSS分析
spss分析方法
spss分析方法SPSS分析方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、商业和医学等领域。
本文将介绍SPSS的基本分析方法，包括数据导入、描述统计、假设检验和回归分析等内容，希望能够帮助读者更好地使用SPSS进行数据分析。
首先，我们需要将数据导入SPSS软件中进行分析。
在导入数据之前，我们要确保数据的格式正确，包括缺失值的处理、变量的命名和数据类型的设置等。
在SPSS中，可以通过“文件”-“打开”命令来导入数据文件，选择正确的文件格式并指定变量类型，完成数据的导入工作。
接下来，我们可以进行描述统计分析，了解数据的基本特征。
在SPSS中，可以使用“分析”-“描述统计”命令来进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、最大最小值和频数分布等。
通过描述统计分析，我们可以快速了解数据的分布情况，为后续的假设检验和回归分析提供参考。
在进行假设检验时，我们需要选择合适的统计方法来验证研究假设。
在SPSS 中，可以使用“分析”-“比较均值”命令进行t检验或方差分析，也可以使用“分析”-“相关”命令进行相关性分析。
在进行假设检验时，需要注意选择合适的统计方法和显著性水平，并对结果进行解释和推断。
此外，回归分析是SPSS中常用的数据分析方法之一。
通过回归分析，我们可以探索自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在SPSS中，可以使用“回归”命令进行线性回归分析，也可以进行多元回归分析和逐步回归分析。
在进行回归分析时，需要注意变量的选择和模型的解释，合理地分析结果并进行推断。
综上所述，SPSS是一款强大的统计分析软件，具有丰富的分析方法和功能。
通过本文的介绍，希望读者能够掌握SPSS的基本分析方法，合理地运用SPSS进行数据分析，为研究和决策提供可靠的统计依据。
当然，SPSS作为一款专业的统计软件，还有很多高级的分析方法和技巧，需要读者进一步深入学习和实践。
SPSS常见数据分析方法比较
SPSS常见数据分析方法比较SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究和商业分析领域。
SPSS提供了各种数据分析方法，帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察。
本文将介绍SPSS中常见的数据分析方法，并进行比较。
一、描述性统计分析描述性统计分析是在数据收集和处理阶段非常重要的一步。
通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等指标，了解数据的基本分布情况。
SPSS提供了丰富的描述性统计分析方法，包括频数分析、分布分析、交叉报表等。
这些方法可以帮助用户对数据进行初步的分析和认识，为后续的数据分析提供基础。
二、假设检验假设检验是统计分析中常用的方法，用于判断样本数据与总体参数之间的差异是否显著。
SPSS提供了多种假设检验方法，包括t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
这些方法可以帮助用户进行单样本或多样本的假设检验，判断不同组别的数据是否存在显著差异，从而提供统计依据。
三、相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关分析方法，包括Pearson相关系数分析、Spearman相关系数分析、回归分析等。
这些方法可以帮助用户判断两个变量之间的线性或非线性关系，揭示变量之间的相互关联。
四、回归分析回归分析是一种用于研究因变量与自变量之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种回归分析方法，包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以帮助用户建立数学模型，预测因变量的取值，并判断自变量对因变量的影响程度。
五、因子分析因子分析是一种用于探索性因素之间关系的统计方法。
SPSS提供了多种因子分析方法，包括主成分分析、因子旋转等。
这些方法可以帮助用户降维处理多个相关变量，提取出共同因子，并理解变量之间的结构关系。
六、聚类分析聚类分析是一种将个体或对象进行分类的方法，将相似的个体或对象归为一类，不相似的个体或对象归为不同类。
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
spss分析
spss分析SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一种常用的统计软件，可以进行各种数据分析。
SPSS分析方法如下：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
2. 参数检验：通过参数检验可以判断总体参数是否符合预期，常见的参数检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。
3. 非参数检验：非参数检验方法用于处理数据样本不满足正态分布或方差齐性的情况，常见的非参数检验方法有Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
4. 相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，常见的相关分析方法有Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
5. 回归分析：通过建立回归方程来研究自变量与因变量之间的关系，常见的回归分析方法有线性回归、多元回归等。
6. 方差分析：用于比较不同因素对结果的影响，常见的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
7. 聚类分析：将数据集中的个体划分为不同的类别，常见的聚类分析方法有K均值聚类、层次聚类等。
8. 判别分析：用于确定将个体划分到已知类别中的判别准则，常见的判别分析方法有线性判别分析、逻辑回归等。
9. 生存分析：用于分析个体在某个时间段内生存的概率，常见的生存分析方法有Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。
10. 因子分析：用于确定影响多个变量的共同因素，常见的因子分析方法有主成分分析、因子旋转等。
以上只是SPSS分析的一部分，还有很多其他的分析方法可以在SPSS中实现。
具体选择哪种分析方法取决于研究目的和数据特点。
SPSS数据分析报告书的优缺点
SPSS数据分析报告书的优缺点SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，以下是SPSS数据分析报告书的优缺点：优点：1.强大的统计分析功能：SPSS提供了丰富的统计方法和分析工具，包括描述统计、假设检验、回归分析、方差分析等，可以满足各种数据分析需求。
2.用户友好的界面：SPSS采用直观的图形用户界面，使得数据分析和结果解释相对容易。
用户可以通过菜单、对话框和图形界面直观地进行数据输入、变量定义和分析操作。
3.数据处理和数据清洗：SPSS具有数据预处理功能，可以进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使得数据更加适合分析和建模。
4.输出结果的可视化和报告生成：SPSS的分析结果可以以表格、图形等形式进行可视化展示，并支持结果导出和报告生成，方便用户进行结果解释和汇报。
缺点：1.学习曲线较陡：对于初学者来说，SPSS的学习曲线可能相对较陡，特别是对于没有统计学基础的用户。
需要一定的时间和学习成本，以掌握软件的使用和数据分析的基本原理。
2.价格较高：SPSS是商业软件，相对而言价格较高，这可能对个人用户或小型团队来说是一个不小的负担。
3.输出结果的定制性有限：在某些情况下，用户可能需要对输出结果进行更加灵活和个性化的定制，但SPSS的定制性有限，无法满足所有的需求。
4.无法实现复杂的编程和自定义分析：尽管SPSS提供了各种分析方法和功能，但在处理一些复杂的数据分析和建模需求时，可能会受到软件的功能限制。
综上所述，SPSS作为一种统计分析软件，具有强大的功能和用户友好的界面，适合进行常规的统计分析。
然而，对于高级用户和需要复杂分析的用户来说，可能需要考虑其他功能更为强大、灵活性更高的工具。
学会使用SPSS进行数据处理和分析
学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章：介绍SPSS及其基本功能SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。
SPSS具有强大的数据处理和展示功能，能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。
本章将详细介绍SPSS的基本功能，包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。
第二章：数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前，首先需要将原始数据导入到SPSS中。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、Txt等。
本章将介绍如何进行数据导入，并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。
此外，还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式，如Excel、Word等，以便后续的数据展示和报告撰写。
第三章：数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作，对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗，包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。
同时，还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置，以便后续的数据分析。
第四章：数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法，可帮助研究者更好地理解数据。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计，包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。
此外，还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更直观地展示数据的分布和关系。
第五章：统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法，常用于科学研究中的结论判定。
假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。
本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验，包括T检验、方差分析、相关分析等。
同时，还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。
第六章：数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程，而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。
SPSS统计分析—描述性统计分析
SPSS统计分析—描述性统计分析描述性统计分析（Descriptive statistics analysis）简介描述性统计分析是统计学的一个领域，主要目的是通过对样本数据进行总结、整理和分析，揭示数据中的模式、趋势和关联。
它可以通过计算和展示各种统计指标来帮助我们更好地理解和解释数据。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，可以用于进行各种描述性统计分析。
本文将介绍一些常用的描述性统计分析方法和在SPSS中的应用。
1.数据摘要数据摘要是描述性统计分析的基础，主要目的是对数据进行概括性的总结。
常用的数据摘要方法包括计数、频数、百分比、均值、中位数、标准差等。
在SPSS中，可以使用“Frequencies”命令对数据进行频数分析。
该命令可以列出每个变量的频数、百分比以及累积百分比。
此外，使用“Descriptives”命令可以计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计量。
2.绘制图表图表可以帮助我们更好地理解和展示数据的特征和分布。
常用的图表包括直方图、饼图、箱线图等。
在SPSS中，可以使用“Graphs”菜单下的不同选项来绘制各种图表。
例如，使用“Bar Chart”选项可以绘制柱状图，使用“Pie Chart”选项可以绘制饼图，使用“Boxplot”选项可以绘制箱线图。
3.相关分析相关分析可以帮助我们研究数据之间的关联关系。
它可以通过计算相关系数来评估两个变量之间的线性关系。
在SPSS中，可以使用“Correlations”命令进行相关分析。
该命令可以计算出各个变量之间的相关系数，并提供了相关系数矩阵和散点图来展示结果。
4.因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，可以帮助我们理解并提取潜在的数据结构和变量之间的关系。
在SPSS中，可以使用“Factor Analysis”命令进行因素分析。
该命令可以根据指定的变量，自动提取主成分或因子，并计算出因子载荷矩阵和因子得分。
SPSS统计分析—差异分析
点击“确定”，运值等统计量，判断两组 数据是否存在显著性差异
撰写结论：根据P值判断结果， 解释两组数据之间的差异是否 具有统计学意义
05
SPSS差异分析的实例
单因素方差分析实例
目的：比较不同 组别的数据差异
步骤：选择数据→ 定义变量→选择分 析方法→设置参数 →分析结果
选择控制变量：考虑可能影响结果的其他因 素
确定样本量：根据研究目的和预期结果确定 合适的样本量
检查数据质量：确保数据完整、准确、可靠
选择合适的差异分析方法：根据研究目的和 变量类型选择合适的差异分析方法
设置差异分析选项
在弹出的窗口中，选择“独立样 本t检验”或“配对样本t检验”
选择“分析”菜单，点击“比 较平均值”选项
SPSS操作：在SPSS中输入数据，选择双因素方差分析， 得到结果
结果解读：分析不同产品类型和不同销售渠道对销售额 的影响程度和显著性水平
结论：根据分析结果，提出改进建议和策略
T检验实例
目的：比较两组数据的平均值是否存在显著性差
01 异
单击此处输入你的项正文，文字是您思想的提炼，请
尽量言简意赅的阐述观点
大数据环境下的SPSS差异分析： 利用大数据技术提高分析效率和 准确性
SPSS差异分析与人工智能技术的结 合：利用人工智能技术进行自动分 析和预测，提高分析效果和效率
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
云计算环境下的SPSS差异分析： 利用云计算技术实现分布式计算 和存储，提高分析速度和灵活性
SPSS差异分析在跨学科研究中的应用： 与其他领域的研究相结合，拓展SPSS 差异分析的应用范围和深度
b. 样本量的大小
c. 假设检验的设置
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考试题目1.软件设计的基本流程第一步：需求调研分析1相关系统分析员和用户初步了解需求，然后用WORD列出要开发的系统的大功能模块，每个大功能模块有哪些小功能模块，对于有些需求比较明确相关的界面时，在这一步里面可以初步定义好少量的界面。
2 系统分析员深入了解和分析需求，根据自己的经验和需求用WORD或相关的工具再做出一份文档系统的功能需求文档。
这次的文档会清楚例用系统大致的大功能模块，大功能模块有哪些小功能模块，并且还例出相关的界面和界面功能。
3 系统分析员和用户再次确认需求。
第二步：概要设计首先，开发者需要对软件系统进行概要设计，即系统设计。
概要设计需要对软件系统的设计进行考虑，包括系统的基本处理流程、系统的组织结构、模块划分、功能分配、接口设计、运行设计、数据结构设计和出错处理设计等，为软件的详细设计提供基础。
第三步：详细设计在概要设计的基础上，开发者需要进行软件系统的详细设计。
在详细设计中，描述实现具体模块所涉及到的主要算法、数据结构、类的层次结构及调用关系，需要说明软件系统各个层次中的每一个程序(每个模块或子程序)的设计考虑，以便进行编码和测试。
应当保证软件的需求完全分配给整个软件。
详细设计应当足够详细，能够根据详细设计报告进行编码。
第五步：测试测试编写好的系统。
交给用户使用，用户使用后一个一个的确认每个功能。
2.软件危机软件危机的形成1.硬件生产率大幅提高如今，计算机的发展已进入一个新的历史阶段；硬件产品已系列化、标准化，"即插即用"。
硬件产品的生产可以采用最高精尖的现代化工具和手段、自动成批生产。
生产效率几百万倍的提高。
生产能力过剩。
2. 软件生产随规模增大复杂度增大以美国宇航局的软件系统为例：1963年水星计划系统200万条指令1967年双子星座计划系统400万条指令1973年阿波罗计划系统1000万条指令1979年哥伦比亚航天飞机系统4000万条指令假设1个人一年生产一万条有效指令，那么是否4000人生产一年，或400人生产10年就能完成任务呢？答案是否定的。
一万条指令的复杂度决不仅仅是100条指令复杂度的100倍。
3. 软件生产率很低伴随计算机的普及，整个社会对计算机应用的需求越来越大。
但软件的生产却还沿用"手工作坊"的生产方式，人工编程生产。
生产效率仅提高了几倍。
生产能力极其低下。
4. 硬、软件供需失衡社会大量需求，生产成本高，生产过程控制复杂，生产效率低等等因素构成软件生产的恶性循环。
由此产生"软件危机"。
5. 矛盾引发"软件危机"软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。
为了研究、解决软件危机，诞生了一门新兴学科--软件工程学。
它把软件作为工程对象，从技术措施和组织管理两个方面来研究、解决软件危机。
软件危机的具体体现1. 软件开发进度难以预测拖延工期几个月甚至几年的现象并不罕见，这种现象降低了软件开发组织的信誉。
以丹佛新国际机场为例:该机场规模是曼哈顿机场的两倍，宽为希思机场的10倍，可以全天侯同时起降三架喷气式客机；投资1.93亿美元建立了一个地下行李传送系统，总长21英里，有4，000台遥控车，可按不同线路在20家不同的航空公司柜台、登机门和行李领取处之间发送和传递行李；支持该系统的是5，000个电子眼、400 台无线电接受机、56台条形码扫描仪和100台计算机。
按原定计划要在1993年万圣节前启用，但一直到1994年6月，机场的计划者还无法预测行李系统何时能达到可使机场开放的稳定程度。
2. 软件开发成本难以控制投资一再追加，令人难于置信。
往往是实际成本比预算成本高出一个数量级。
而为了赶进度和节约成本所采取的一些权宜之计又往往损害了软件产品的质量，从而不可避免地会引起用户的不满。
3. 用户对产品功能难以满足开发人员和用户之间很难沟通、矛盾很难统一。
往往是软件开发人员不能真正了解用户的需求，而用户又不了解计算机求解问题的模式和能力，双方无法用共同熟悉的语言进行交流和描述。
在双方互不充分了解的情况下，就仓促上阵设计系统、匆忙着手编写程序，这?•"闭门造车"的开发方式必然导致最终的产品不符合用户的实际需要。
4. 软件产品质量无法保证系统中的错误难以消除。
软件是逻辑产品，质量问题很难以统一的标准度量，因而造成质量控制困难。
软件产品并不是没有错误，而是盲目检测很难发现错误，而隐藏下来的错误往往是造成重大事故的隐患。
5. 软件产品难以维护软件产品本质上是开发人员的代码化的逻辑思维活动，他人难以替代。
除非是开发者本人，否则很难及时检测、排除系统故障。
为使系统适应新的硬件环境，或根据用户的需要在原系统中增加一些新的功能，又有可能增加系统中的错误。
6. 软件缺少适当的文档资料文档资料是软件必不可少的重要组成部分。
3.B/S和C/SC/S结构，即Client/Server(客户机/服务器)结构，是大家熟知的软件系统体系结构，通过将任务合理分配到Client端和Server端，降低了系统的通讯开销，可以充分利用两端硬件环境的优势。
早期的软件系统多以此作为首选设计标准。
B/S结构，即Browser/Server(浏览器/服务器)结构，是随着Internet技术的兴起，对C/S结构的一种变化或者改进的结构。
在这种结构下，用户界面完全通过WWW浏览器实现，一部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓3-tier结构。
B/S结构，主要是利用了不断成熟的WWW浏览器技术，结合浏览器的多种Script语言(VBScript、JavaScript…)和ActiveX技术，用通用浏览器就实现了原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能，并节约了开发成本，是一种全新的软件系统构造技术。
随着Windows 98/Windows 2000将浏览器技术植入操作系统内部，这种结构更成为当今应用软件的首选体系结构。
C/S 与B/S 区别：Client/Server是建立在局域网的基础上的.Browser/Server是建立在广域网的基础上的.1．硬件环境不同:C/S 一般建立在专用的网络上, 小范围里的网络环境, 局域网之间再通过专门服务器提供连接和数据交换服务.B/S 建立在广域网之上的, 不必是专门的网络硬件环境,例与电话上网, 租用设备. 信息自己管理. 有比C/S更强的适应范围, 一般只要有操作系统和浏览器就行2．对安全要求不同C/S 一般面向相对固定的用户群, 对信息安全的控制能力很强. 一般高度机密的信息系统采用C/S 结构适宜. 可以通过B/S发布部分可公开信息.B/S 建立在广域网之上, 对安全的控制能力相对弱, 面向是不可知的用户群. 3．对程序架构不同C/S 程序可以更加注重流程, 可以对权限多层次校验, 对系统运行速度可以较少考虑.B/S 对安全以及访问速度的多重的考虑, 建立在需要更加优化的基础之上. 比C/S有更高的要求B/S结构的程序架构是发展的趋势, 从MS的.Net系列的BizTalk 2000 Exchange 2000等, 全面支持网络的构件搭建的系统. SUN 和IBM推的JavaBean 构件技术等,使B/S更加成熟.4．软件重用不同C/S 程序可以不可避免的整体性考虑, 构件的重用性不如在B/S要求下的构件的重用性好.B/S 对的多重结构,要求构件相对独立的功能. 能够相对较好的重用.就入买来的餐桌可以再利用,而不是做在墙上的石头桌子5．系统维护不同系统维护是软件生存周期中,开销大, -------重要C/S 程序由于整体性, 必须整体考察, 处理出现的问题以及系统升级. 升级难. 可能是再做一个全新的系统B/S 构件组成,方面构件个别的更换,实现系统的无缝升级. 系统维护开销减到最小.用户从网上自己下载安装就可以实现升级.6．处理问题不同C/S 程序可以处理用户面固定, 并且在相同区域, 安全要求高需求, 与操作系统相关. 应该都是相同的系统B/S 建立在广域网上, 面向不同的用户群, 分散地域, 这是C/S无法作到的. 与操作系统平台关系最小.7．用户接口不同C/S 多是建立的Window平台上,表现方法有限,对程序员普遍要求较高B/S 建立在浏览器上, 有更加丰富和生动的表现方式与用户交流. 并且大部分难度减低,减低开发成本.8．信息流不同C/S 程序一般是典型的中央集权的机械式处理, 交互性相对低B/S 信息流向可变化, B-B B-C B-G等信息、流向的变化, 更象交易中心4.冯诺依曼架构及计算机系统的组成冯·诺依曼结构也称普林斯顿结构，是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构。
程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置，因此程序指令和数据的宽度相同，如英特尔公司的8086中央处理器的程序指令和数据都是16位宽。
目前使用冯·诺伊曼结构的中央处理器和微控制器有很多。
除了上面提到的英特尔公司的8086，英特尔公司的其他中央处理器、ARM的ARM7、MIPS公司的MIPS处理器也采用了冯·诺伊曼结构。
1945年，冯·诺依曼首先提出了“存储程序”的概念和二进制原理，后来，人们把利用这种概念和原理设计的电子计算机系统统称为“冯·诺曼型结构”计算机。
冯·诺曼结构的处理器使用同一个存储器，经由同一个总线传输。
冯·诺曼结构处理器具有以下几个特点：必须有一个存储器；必须有一个控制器；必须有一个运算器，用于完成算术运算和逻辑运算；必须有输入和输出设备，用于进行人机通信。
另外，程序和数据统一存储并在程序控制下自动工作。
冯·诺依曼的主要贡献就是提出并实现了“存储程序”的概念。
由于指令和数据都是二进制码，指令和操作数的地址又密切相关，因此，当初选择这种结构是自然的。
但是，这种指令和数据共享同一总线的结构，使得信息流的传输成为限制计算机性能的瓶颈，影响了数据处理速度的提高。
在典型情况下，完成一条指令需要3个步骤，即：取指令、指令译码和执行指令。
从指令流的定时关系也可看出冯·诺依曼结构与哈佛结构处理方式的差别。
举一个最简单的对存储器进行读写操作的指令，指令1至指令3均为存、取数指令，对冯·诺曼结构处理器，由于取指令和存取数据要从同一个存储空间存取，经由同一总线传输，因而它们无法重叠执行，只有一个完成后再进行下一个。
根据冯诺依曼体系结构构成的计算机，必须具有如下功能：把需要的程序和数据送至计算机中。
必须具有长期记忆程序、数据、中间结果及最终运算结果的能力。
能够完成各种算术、逻辑运算和数据传送等数据加工处理的能力。