spss统计分析报告
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数据分析报告
SPSS数据分析报告一.研究背景数据分析是科学研究中非常重要的一个环节，它能够帮助研究者从数据中获取有用的信息以支持科学决策。
SPSS是常用的数据分析软件之一，它具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究者进行多种统计分析。
二.数据收集与处理本研究收集到的数据包括100个样本，每个样本有以下三个变量：性别、年龄和收入。
数据收集过程中，通过问卷调查的方式获取了样本的性别和年龄信息，同时进行了收入的调查和记录。
对于数据的处理，首先进行了数据清洗，删去了有缺失值的样本。
然后进行了数据的转换和标准化，使得整个数据集具备可分析性。
三.描述性统计分析四.相关分析为了探究变量之间的相关关系，采用皮尔逊相关系数进行相关分析。
结果显示，性别与收入之间的相关系数为-0.15，呈现弱的负相关关系；年龄与收入之间的相关系数为0.28，呈现中等强度的正相关关系。
这些结果提示性别对收入的影响较小，而年龄对收入有一定的影响。
五.t检验六.回归分析为了探究年龄对收入的影响，进行了回归分析。
将“年龄”设为自变量，将“收入”设为因变量，进行线性回归分析。
结果显示，回归方程为Y=1000+100X，其中Y代表收入，X代表年龄。
回归方程的R^2为0.08，说明年龄可以解释收入的8%的变异性。
这个结果提示年龄对收入有一定的解释力。
七.结论与讨论通过对100个样本的数据进行SPSS分析，我们得出以下结论：性别对收入的影响不显著。
年龄与收入呈现中等强度的正相关关系，年龄可以解释收入的8%的变异性。
这些结果对我们理解收入的影响因素具有指导意义，也给我们提供了相应的决策支持。
总之，SPSS数据分析报告可以帮助研究者从收集到的数据中提取有用信息，并对变量之间的关系进行探究。
通过描述性统计分析、相关分析、t检验和回归分析等方法，我们可以得出科学的结论，为进一步的科学研究和实践提供支持。
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。
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？新药24 36 25 14 26 34 23 20 15 19 组常规14 18 20 15 22 24 21 25 27 23 药物组解题：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：组统计量药组N 均值标准差均值的标准误血红蛋白增加量新药组10 23.6000 7.22957 2.28619常规药组10 20.9000 4.22821 1.33708表2：独立样本检验方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值标准误血红蛋白增加量假设方差相等 1.697 .209 1.019 18 .321 2.70000 2假设方差不相等 1.019 14.512 .325 2.70000 24)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。
SPSS数据分析报告金典模板三篇
SPSS数据分析报告金典模板三篇SPSS数据分析报告（模板一）学院：经济管理学院专业、班级： **人资*班学生姓名：某某人学二○一*年十一月十一日SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩1 吕鑫0 文科20.5 164.2 54.2 812 王阳0 文科20 158.3 46.2 753 洪华阳0 理科21 171 57.2 714 刘卫秀0 理科21 165.5 54 755 吴梦琦0 文科21 166.2 48 696 韩玮0 文科20 164.3 47 617 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 668 江桂英0 理科20 157.2 44.2 709 熊如意0 文科20 166.5 54.5 7310 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 7711 彭茜0 文科20 165.4 52.4 6612 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 7613 安怡君0 文科20 175 56.2 7214 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 6715 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 7416 张明辉 1 文科21.5 170 60 7117 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 8018 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 7019 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 7620 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 6821 温明煌 1 文科21.5 170 60 7522 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 7923 陈志强 1 文科22 180 70.4 7924 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 7825 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 6426 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 7927 李拓 1 理科21.5 172 68.1 6628 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 7329 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72原始资料和数据（SPSS软件截图）：图1 变量视图图2 数据视图第二部分：数据分析一、描述性分析打开文件“11人资3班29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，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表1-2年龄分布表年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效19.50 1 3.4 3.4 3.420.00 6 20.7 20.7 24.120.50 6 20.7 20.7 44.821.00 7 24.1 24.1 69.021.50 7 24.1 24.1 93.122.00 2 6.9 6.9 100.0合计29 100.0 100.0图1-3身高分布直方图图1-4体重分布条形图文字描述：从SPSS 分析结果中可以得出，有效数据共有29个。
spss的数据分析报告
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。
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：Gender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)FrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValid 8 53 11.2 11.2 11.2 12 190 40.1 40.1 51.3 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 .2 100.0Total474100.0100.0GenderEducationalLevel (years)NValid 474 474 Missing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%。
spss的数据分析报告
spss的数据分析报告一、引言数据分析是研究中的关键步骤，它通过对数据的整理、描述和解释，为研究者提供了对研究问题作出有效判断和支持决策的依据。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件工具，被广泛应用于数据分析领域。
本报告将通过使用SPSS对某研究调查数据进行分析，展示如何利用SPSS进行数据分析以得出有关研究问题的科学结论。
二、研究问题和数据说明本次研究调查旨在了解某地区大学生的学习压力与心理健康的关系。
我们采用了问卷调查的方式，共收集到了300份有效问卷。
其中，学习压力作为自变量，心理健康作为因变量。
学习压力通过1-10分的等级进行评估，分数越高表示学习压力越大；心理健康通过1-5分的等级进行评估，分数越高表示心理健康状况越良好。
三、数据处理为了进行数据分析，我们首先对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
对于缺失数据的处理，我们选择采用均值替代法，即将缺失值用该变量的平均值进行替代。
之后，我们导入SPSS中进行进一步的分析。
四、描述统计分析首先，我们对样本数据进行描述统计分析，以了解样本的整体情况。
通过SPSS的统计分析功能，我们计算了学习压力和心理健康的均值、标准差等指标。
结果显示，样本的平均学习压力评分为7.2，标准差为1.5；平均心理健康评分为3.8，标准差为0.9。
这表明，整体上大学生的学习压力较大，心理健康状况一般。
五、相关性分析为了深入了解学习压力与心理健康之间的关系，我们进行了相关性分析。
相关性分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系以及相关强度的大小。
在SPSS中，我们可以通过相关矩阵、散点图和相关系数来进行分析。
根据我们的分析结果，学习压力与心理健康之间存在显著的负相关关系（相关系数为-0.36，p < 0.05）。
这表明学习压力增加时，心理健康状况相对较差。
散点图也呈现了这一趋势，随着学习压力的增加，心理健康评分呈现下降的趋势。
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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 89.5121112002 女96.00 83.00 86.00 85.00 86.00 90.70 89.00 73 88 88.57 121112004 女90.00 70.00 79.00 89.00 80.00 92.40 86.00 68 71 87.13 121112005 女92.00 88.00 84.00 92.00 89.00 94.00 86.00 84 86 87.4 121112006 女90.00 73.00 81.00 74.00 81.00 97.20 83.00 75 79 88.67 121112007 女94.00 78.00 82.00 90.00 84.00 94.10 87.00 73 75 86.4 121112008 女90.00 74.00 83.00 82.00 82.00 91.70 89.00 70 85 87.87 121112009 女94.00 80.00 85.00 92.00 84.00 94.00 92.00 71 74 85.95 121112010 女92.00 72.00 79.00 88.00 86.00 84.60 84.00 73 70 88.62 121112011 女97.00 84.00 84.00 86.00 84.00 84.90 82.00 68 88 85.54 121112012 女96.00 77.00 80.00 86.00 74.00 86.60 86.00 76 83 84.32 121112013 女94.00 88.00 90.00 94.00 88.00 86.80 91.00 75 88 86.93 121112014 女93.00 76.00 80.00 84.00 81.00 82.10 79.00 79 77 88.73 121112015 女91.00 78.00 79.00 88.00 81.00 93.70 89.00 74 81 86.9 121112016 女95.00 82.00 80.00 91.00 82.00 85.80 85.00 74 84 86.27 121112017 女92.00 89.00 84.00 89.00 86.00 90.40 91.00 82 79 84.62 121112018 女78.00 79.00 77.00 81.00 78.00 86.60 79.00 75 84 86.18 121112019 女94.00 86.00 87.00 90.00 90.00 94.40 82.00 86 89 83.52 121112020 男88.00 71.00 75.00 79.00 80.00 84.80 61.00 70 73 83.2 121112021 男72.00 82.00 61.00 71.00 84.00 82.00 69.00 78 78 80.02 121112022 男59.00 60.00 69.00 51.00 82.00 70.70 75.00 87 73 84.72 121112023 男70.00 62.00 65.00 65.00 78.00 77.50 74.00 62 71 81.77 121112024 男71.00 66.00 64.00 73.00 73.00 74.70 79.00 73 88 84.78 121112025 男95.00 88.00 83.00 94.00 88.00 74.40 88.00 76 81 84.13 121112027 男78.00 71.00 65.00 79.00 82.00 73.30 76.00 61 70 83.93 121112028 男79.00 67.00 71.00 69.00 87.00 83.80 80.00 72 78 82.67 121112029 男80.00 73.00 66.00 76.00 84.00 89.30 76.00 67 75 77.47 121112030 男85.00 75.00 85.00 83.00 83.00 84.10 85.00 70 76 80.2 121112031 男54.00 60.00 73.00 55.00 75.00 80.50 79.00 63 70 72.72 121112032 男72.00 65.00 77.00 65.00 86.00 85.20 75.00 70 79 77.42 121112035 男53.00 60.00 74.00 74.00 79.00 76.50 79.00 68 80 75.58 121112037 男71.00 72.00 77.00 71.00 84.00 81.70 83.00 70 75 73.57 121112038 男92.00 78.00 81.00 68.00 83.00 91.10 82.00 72 80 78.75 121112039 男61.00 72.00 81.00 75.00 79.00 81.60 81.00 60 74 77.45 121112040 男52.00 60.00 61.00 80.00 82.00 61.50 76.00 66 75 83.78 121112041 男75.00 55.00 65.00 69.00 80.00 74.40 62.00 67 75 74.08信管12-2班级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121112044 女94.00 87.00 80.00 86.00 87.00 94.00 84.00 121112045 女87.00 87.00 87.00 92.00 94.00 93.30 88.00 121112046 女83.00 88.00 78.00 76.00 82.00 87.20 87.00 121112047 女74.00 65.00 74.00 76.00 83.00 72.00 86.00 121112049 女82.00 74.00 68.00 60.00 79.00 91.00 81.00 121112050 女95.00 79.00 82.00 83.00 80.00 87.00 82.00 121112051 女92.00 76.00 75.00 75.00 81.00 87.90 79.00 121112052 女83.00 87.00 74.00 81.00 86.00 87.40 88.00 121112053 女87.00 86.00 77.00 87.00 85.00 90.50 87.00 121112054 女74.00 71.00 71.00 64.00 81.00 87.40 61.00 121112055 女81.00 72.00 69.00 65.00 74.00 93.60 64.00 121112057 女96.00 79.00 77.00 96.00 90.00 89.30 85.00 121112058 女87.00 66.00 68.00 75.00 85.00 85.60 83.00 121112059 女87.00 84.00 80.00 84.00 80.00 93.40 85.00 121112060 女90.00 78.00 72.00 79.00 79.00 93.70 86.00 121112061 女67.00 65.00 63.00 90.00 81.00 85.40 71.00 121112062 男90.00 75.00 72.00 79.00 89.00 93.80 80.00 121112063 男83.00 76.00 62.00 78.00 85.00 70.50 65.00 121112064 男83.00 82.00 67.00 65.00 88.00 92.00 81.00 121112067 男59.00 66.00 55.00 67.00 74.00 74.90 65.00 121112068 男75.00 75.00 69.00 78.00 81.00 77.50 81.00 121112069 男62.00 66.00 73.00 76.00 73.00 83.90 63.00 121112070 男80.00 75.00 71.00 65.00 81.00 82.80 73.00 121112071 男48.00 61.00 63.00 78.00 71.00 72.90 70.00 121112072 男53.00 64.00 68.00 72.00 72.00 69.10 66.00 121112073 男64.00 60.00 68.00 60.00 79.00 76.00 62.00 121112075 男37.00 64.00 61.00 52.00 69.00 73.70 63.00 121112076 男83.00 75.00 72.00 87.00 87.00 86.90 88.00 121112077 男81.00 78.00 77.00 68.00 83.00 71.90 67.00 121112078 男69.00 76.00 62.00 67.00 83.00 74.80 69.00 121112079 男74.00 72.00 71.00 75.00 81.00 83.20 73.00 121112080 男46.00 79.00 59.00 60.00 73.00 70.60 65.00 121112081 男48.00 68.00 47.00 67.00 73.00 77.80 68.00 121112082 男61.00 74.00 65.00 85.00 70.00 85.30 66.00（二）建立合适的数据文件，命名为成绩1.Sav（三）对上表中数据进行分析(1)对上表中数据进行预处理。