Spss统计分析论文 (2)
SPSS《统计分析软件》论文
SPSS《统计分析软件》论文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领域的研究中。
本文将介绍SPSS的基本功能和应用，并探讨SPSS在论文研究中的应用场景。
SPSS是一个功能强大的软件，提供了多种统计分析工具和技术。
它可以帮助研究人员处理和分析大量数据，从而得出有效的结论。
SPSS提供了丰富的数据处理和数据分析功能，包括数据清洗、数据转换、数据整合、描述性统计、相关性分析、卡方检验、方差分析、回归分析等等。
SPSS还提供了图表制作和数据可视化的功能，使研究人员能够更好地展示和解释研究结果。
SPSS在论文研究中的应用场景非常广泛。
以下是一些常见的应用场景：1.描述性统计分析：SPSS可以帮助研究人员对数据进行描述性统计，比如计算均值、中位数、标准差、频数等。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地了解数据的分布情况，从而为后续的分析和解释提供基础。
2. 相关性分析：SPSS可以帮助研究人员进行相关性分析，比如计算Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
这些分析可以帮助研究人员了解变量之间的关联程度，从而判断它们之间是否存在相关性。
3.方差分析：SPSS可以进行方差分析，用于比较多个组之间的均值差异。
方差分析对于研究人员比较多组数据的差异非常有帮助，比如比较不同教育水平人群的薪资差异。
4.回归分析：SPSS可以进行回归分析，用于探索自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以帮助研究人员了解自变量对因变量的影响程度，从而预测因变量的值。
回归分析在社会科学研究中有广泛的应用，比如预测消费者购买行为、预测学生学业成绩等。
5.图表制作和数据可视化：SPSS提供了丰富的图表制作和数据可视化功能，例如柱状图、折线图、饼图等，这些图表可以帮助研究人员更好地展示和解释研究结果。
总之，SPSS作为一款流行的统计分析软件，在社会科学的研究中发挥着重要的作用。
论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析
论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析在当今大数据时代，统计分析成为了各个领域研究的重要工具。
而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究中。
本文将从多元统计分析的角度出发，探讨如何在论文写作中充分利用SPSS进行数据分析。
一、数据准备在进行多元统计分析之前，首先需要准备好可靠的数据。
数据的质量和完整性对于分析结果的准确性至关重要。
在数据准备阶段，可以通过SPSS软件进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测等操作，以确保数据的可靠性。
二、描述性统计分析在进行多元统计分析之前，了解数据的基本情况是必要的。
通过SPSS的描述性统计分析功能，可以获得数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
此外，还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况，为后续的分析提供基础。
三、相关性分析相关性分析是多元统计分析的重要环节之一。
通过SPSS的相关性分析功能，可以计算各个变量之间的相关系数，从而了解它们之间的关系。
相关系数的取值范围为-1到1，当相关系数接近1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。
通过相关性分析，可以帮助研究者深入了解变量之间的相互作用，为后续的因果分析提供依据。
四、因素分析因素分析是一种常用的降维技术，可以将大量的变量转化为少数几个因素，从而简化数据分析的复杂度。
通过SPSS的因素分析功能，可以识别出主要的因素，并计算出各个变量对于每个因素的贡献度。
因素分析可以帮助研究者发现变量之间的内在联系，提取出潜在的因素，从而更好地理解研究对象。
五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，可以将数据样本划分为不同的类别或群组。
通过SPSS的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本进行分类，从而发现数据中的内在结构。
论文数据分析怎么做spss
论文数据分析怎么做（SPSS）引言在进行学术研究时，数据的分析是非常重要的一步。
数据分析能够帮助研究者深入了解数据中的模式、趋势和相关关系，从而得出科学、客观的结论。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了各种功能强大的统计方法和数据分析工具。
本文将介绍如何使用SPSS进行论文数据分析。
数据整理与准备在开始数据分析之前，我们首先需要对数据进行整理和准备。
以下是一些常见的数据整理和准备步骤：1.数据导入：将数据导入SPSS软件中。
SPSS支持多种文件格式，包括Excel、CSV等。
选择合适的文件格式，导入数据。
2.数据清理：检查数据中是否存在错误、缺失值或异常值。
如果有必要，对数据进行清洗，包括删除错误数据、填充缺失值或修正异常值。
3.变量设定：对数据中的各个变量进行设定，包括变量类型（数值型、字符型等）、变量标签和变量值标签等。
这些设定能够帮助后续的数据分析和结果解释。
4.数据选择：根据研究需要，选择分析所需的变量和样本。
如果数据集较大，可以采取随机抽样或分层抽样的方法选择样本。
描述性统计分析描述性统计分析主要用于对数据的基本特征进行概括和总结。
下面介绍一些常用的描述性统计分析方法：1.频数分析：计算每个取值的频数和频率，帮助了解变量的分布情况。
通过频率分布表和直方图可以直观地展示数据的特征。
2.中心趋势分析：计算数据的均值、中位数和众数等指标，描述数据的集中趋势。
均值适用于数值型变量，中位数适用于有较多离群值的数据，众数适用于描述离散数据。
3.变异程度分析：计算数据的标准差、方差和范围等指标，描述数据的离散程度。
标准差和方差反映了数据的波动程度，范围表示数据的最大和最小值之间的差异。
4.相关分析：计算变量之间的相关系数，衡量变量间的线性关系强度。
相关系数可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而确定是否需要进行进一步的分析。
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SPSS数据分析报告论文引言数据分析是现代科学研究中不可或缺的一部分，它帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，从而得出科学结论。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、市场研究等领域。
本文旨在通过对某研究数据的分析，展示SPSS的功能和应用。
方法本研究采用问卷调查的方式收集数据，并使用SPSS进行数据分析。
问卷设计包括一系列涉及个人信息和态度评价的问题。
通过对回收的问卷数据进行整理和输入，将数据导入SPSS软件进行分析。
本文将主要从以下几个方面进行数据分析：描述性统计、相关分析、t检验和方差分析。
数据描述经过问卷调查获得的数据包括100份有效回收问卷。
被调查者的个人信息包括性别、年龄、学历和职业等。
态度评价的问题使用5点量表进行评分，涵盖了对某个产品的满意度、购买意愿以及推荐度等方面的评估。
描述性统计描述性统计用于对数据进行整体的概括和描述。
在本研究中，我们对被调查者的个人信息进行了描述性统计分析。
性别分布通过对样本中性别的统计，我们得出以下结果：•男性：60人，占60%；•女性：40人，占40%。
从中可以看出，调查样本中男性占据了绝对优势。
年龄分布对被调查者的年龄进行统计得到以下结果：•18-25岁：30人，占30%；•26-35岁：40人，占40%；•36-45岁：20人，占20%；•45岁以上：10人，占10%。
从中可以看出，调查样本中以26-35岁的年轻人占比最高。
学历分布对被调查者的学历进行统计得到以下结果：•小学及以下：5人，占5%；•初中：15人，占15%；•高中/中专：30人，占30%；•本科及以上：50人，占50%。
从中可以看出，调查样本中本科及以上学历的人数最多。
职业分布对被调查者的职业进行统计得到以下结果：•学生：25人，占25%；•上班族：50人，占50%；•自由职业者：10人，占10%；•其他：15人，占15%。
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写在论文写作中，数据分析是一个关键的步骤，而SPSS作为一款专业的统计分析软件，在数据分析和结果呈现方面具有重要作用。
本文将介绍如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写。
一、数据导入与处理在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件中并进行必要的处理。
一般来说，可以通过两种方式导入数据，即手动输入和导入外部文件。
手动输入适用于数据量较小的情况，而导入外部文件则适用于数据量较大或数据已经存储在其他软件中的情况。
导入数据后，可以进行数据清洗和处理。
这包括删除无效数据、处理缺失值和异常值，以及进行数据变量的转换和重编码等操作。
通过这些处理，可以保证数据的完整性和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
二、统计分析SPSS提供了丰富的统计分析功能，可以满足不同类型研究的需求。
下面将介绍几种常用的统计分析方法：1. 描述性统计分析描述性统计分析旨在对数据进行描述和总结，常用的统计指标包括平均值、标准差、中位数、百分位数等。
可以通过SPSS的频数统计、描述性统计和交叉表等功能实现。
2. 参数检验参数检验用于判断两个或多个样本是否具有显著差异。
常见的参数检验方法包括t检验、方差分析和卡方检验等。
SPSS提供了相应的功能，通过输入变量和分组变量，即可进行参数检验并获得显著性水平和置信区间等结果。
3. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
SPSS的相关分析功能可以计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
4. 回归分析回归分析用于研究自变量对因变量的影响程度和方式。
SPSS提供了多元线性回归、逐步回归、逻辑回归等回归分析方法，可以通过输入自变量和因变量，获得回归系数、显著性水平等结果。
5. 聚类分析聚类分析用于将样本划分为若干互不重叠的子集，每个子集内的个体彼此相似，而不同子集的个体彼此不相似。
论文写作中如何运用SPSS进行统计分析
论文写作中如何运用SPSS进行统计分析在当今科学研究领域，统计分析在论文写作中扮演着重要的角色。
而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一种常用的统计分析软件，被广泛应用于各个学科领域。
本文将探讨如何在论文写作中运用SPSS进行统计分析，并提供一些实用的技巧和建议。
首先，进行统计分析之前，研究者需要明确研究目的和研究问题。
这将有助于确定所需的统计方法和分析流程。
例如，如果研究目的是比较两个或多个样本之间的差异，那么t检验或方差分析可能是合适的选择。
如果研究目的是探索变量之间的关系，那么相关分析或回归分析可能更适用。
其次，在使用SPSS进行统计分析之前，研究者需要准备好数据集。
数据集应该包含所有需要分析的变量，并且数据应该是完整和准确的。
此外，为了方便分析，数据应该以适当的格式输入到SPSS中，例如将分类变量编码为数值。
一旦数据集准备好，研究者可以开始进行统计分析。
SPSS提供了丰富的统计方法和功能，可以根据具体的研究问题选择合适的分析方法。
例如，如果要进行描述性统计分析，可以使用SPSS的频数分析或描述性统计功能。
如果要进行推断性统计分析，可以使用SPSS的t检验、方差分析、相关分析、回归分析等功能。
在进行统计分析时，研究者还需要注意一些细节。
首先，应该仔细选择合适的统计指标和参数估计方法。
不同的指标和方法可能会得出不同的结果，因此需要根据研究问题和数据特点进行选择。
其次，应该进行适当的数据清洗和处理。
如果数据中存在异常值或缺失值，需要进行相应的处理，以保证分析结果的准确性和可靠性。
此外，还应该进行合理的样本大小估计，以确保统计分析的效果和可靠性。
除了进行基本的统计分析外，SPSS还可以进行高级的数据分析和建模。
例如，可以使用SPSS的因子分析功能进行变量降维和分类，可以使用SPSS的聚类分析功能进行样本聚类和分类，可以使用SPSS的结构方程模型功能进行模型拟合和验证等。
SPSS统计分析报告—基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的 SPSS分析
论文题目：基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的SPSS分析姓名：学号：班级：内容摘要：本文首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆31省市2010-2013年GDP、各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出等数据；而后根据要求对数据进行适当的处理，并选择了SPSS作为工具进行分析。
这其中既有东中西三个地区的地区生产总值之间的分布类型检验，又有关于GDP与各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出的相关性分析，以及各省GDP的方差分析。
根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。
1、题目要回答的问题自1978年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，虽然经历了1997金融风暴和2008金融危机，但是我国经济发展前景一片大好，2011年，我国经济创造奇迹，GDP总量超过日本，一跃成为世界第二大经济体。
国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。
中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。
同时由于我国自身的一些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。
由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究：1、分布类型检验①、正态分布检验采用假设检验方法对地区生产总值进行分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。
H0: 31个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。
H1: 31个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写
论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写随着科技的进步和数据的大量积累，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种常用的统计软件，被广泛应用于各个领域的数据分析与研究中。
本文将探讨在论文写作中如何利用SPSS进行数据分析与报告撰写，并提供一些实用的技巧和建议。
一、数据准备与导入在进行数据分析之前，首先需要对数据进行准备和导入。
SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。
通过选择“File”菜单下的“Open”选项，可以将数据导入SPSS软件中。
在导入数据之前，需要对数据进行清洗和整理。
这包括删除重复数据、处理缺失值、检查异常值等。
通过选择“Data”菜单下的“Select Cases”选项，可以根据需要进行数据筛选和处理。
二、数据描述与探索性分析在进行数据分析之前，需要对数据进行描述和探索性分析，以了解数据的基本特征和分布情况。
通过选择“Analyze”菜单下的“Descriptive Statistics”选项，可以生成数据的基本统计量，如均值、标准差、最小值、最大值等。
此外，还可以通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，对数据进行可视化展示。
通过选择“Graphs”菜单下的“Chart Builder”选项，可以选择合适的图表类型，并设置相应的参数，生成可视化图表。
三、假设检验与推断统计在论文写作中，常常需要对研究假设进行检验，并进行推断统计。
SPSS提供了多种假设检验和推断统计方法，如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等。
通过选择“Analyze”菜单下的“Compare Means”选项，可以进行t检验和方差分析。
通过选择“Correlate”菜单下的“Bivariate”选项，可以进行相关分析。
通过选择“Regression”菜单下的“Linear”选项，可以进行回归分析。
在进行假设检验和推断统计之前，需要设置显著性水平和置信区间。
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3 SPSS在春运客流调查中的应用
3.1 春运客流调查的列联分析
以购票途径倾向与乘车目的进行列联分析，利用SPSS的 Analyze->Descriptive Statistics—> Crosstab得出卡方检验结果如表1所示。
①Pearson积矩相关系数：适用于分区间的连续数据或计数数据之间，且总体呈正态或近似正态，样本数≥30。
②Spearman秩相关系数：适用于等级或有序数据之间，应用范围较广，样本数<30，总体不呈正态均可。
③列联相关系数：适用于名义数据之间，其定义基于卡方检验统计量Q。
(3)不同数据类型的有关统计量。根据两个特征(变量)的数据类型的不同，列联表分析还可给出某些关联系数及一些特别的统计量。
2.3 对应分析
对应分析(Correspondence Analysis)是由法国人Jean Paul- Benzerci于20世纪60年代创立，直到20世纪80年代才在英语国家兴起的一种多元相依(Interdependence)变量统计分析技术。它主要对名义变量或顺序变量多维频度表进行分析，探索同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的4个优点是：名义变量划分的类别越多，这种分析的优势越明显；可以将名义变量或顺序变量转变为间距变量，揭示行变量类别间与列变量类别间的联系：将变量类别间的联系直观地表现在图形中。
1.4 问卷发放回收情况
本次调查共发放问卷2100份，收回有效问卷2039份，有效问卷率达97.10%。
2 SPSS中的统计分析
SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。其中的统计分析功能包括从基本描述统计、推断统计到聚类分析、因子分析等多元统计分析方法。本文主要利用其中的交叉列联分析、多选项分析、对应分析等功能对客流的相关信息进行统计分析，而基本描述统计功能就不再做介绍。
关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析
每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。
3.3 春运客流调查的对应分析
以乘车目的与旅客出行方向为例，由于乘车目的有4个选项，旅客出行方向有7个选项，较适合于对应分析的条件和优势。
(1)最终汇总统计量。表3显示对应分析最终汇总统计量，包括维度、单一值、惯量、卡方值、户值、惯量解释比例，以及单一值稳定性等数据。卡方值188.453，户小于0.01，表明乘车目的与出行方向之间有显著的依赖关系。第一项是维度，其值是3。单一值是各维度对变量各个类别之间差异的解释量，代表每一维度。的行分值与列分值的相关系数。数据0.240就是第一维度的行分值与列分值的相关系数。惯量即相应维度单一值的平方，它表示每个维度对各个变量类别之间差异的解释量。解释比例即每一维度惯量在总特征值中的比例。在表3中，第一维度的解释比例为61.9%，说明第一维度能够解释所有变量类别差异的61.9%；第二维度的解释比例为33.7%，能够解释所有变量类别差异的33.7%；而第三维度的解释比例仅为4.4%。
2.1 交叉列联分析
(1)独立性与一致性检验。一般独立性与一致性检验的检验统计量为Q，当然也可用其他的统计量检验，如似然比统计量(Likeli— hoodRatio)、样本数小于20时四格表的Fisher.s检验等。
(2)相关系数及相关分析。经过一致性或独立性的卡方检验后，在得到差异是否显著或是否独立的同时，已经分析出两个特征(变量)是否相关了。如差异显著或不独立，则说明两变量相关显著，反之则相关不显著。但为了量化其相关程度，还应给出相关系数根据两个特征(变量)的数据类型，相关系数有以下种类。
(3)您春节出行优先考虑的因素：包括安全；票价；舒适；快捷；能走就行。
(4)您对列车席位种类的选择：包括普通硬座；普通硬卧；空调硬座；空调硬卧；软座；软卧；其他。
(5)选择临时加开列车时，您考虑的因素(可多选)：包括有空调，票价便宜，到达或开车时间；乘车时间：有卧铺：乘车环境及服务。
(6)您更愿意接受以下哪种购票途径：包括直接到车站窗口购买，直接到铁路客票代售处购买：打电话提前预订：上互联网提前预订。
表2：多项频数分析表
数量
百分比%
安全
1905
30.7
票价
893
14.4
舒适
1625
26.2
快捷
1167
18.8
能走就行
615
9.9
总的应答数
6205
100
由输出结果可以看出，在对出行考虑的因素中有6 205个答案。其中安全是考虑最多的因素，达到30.7%，其次分别为舒适和快捷，而票价只以14.4%排在第四位，不加选择的有车就走排在在第五位。这反映了旅客对春运期间铁路服务质量的要求在提高，相当多旅客在春运期间乘坐火车不只是因为铁路票价便宜。
①名义数据之间：lambda系数、不确定系数。
②次序数据之间：Gamma水平、Somers’d水平、Kendalls系数。
③名义数据与区间数据之间：Eta系数。
SPSS对这些列联分析都有充分的支持。
2.2 ห้องสมุดไป่ตู้选项分析
在实际问卷调查中，某些问题允许选择的答案是多个，也即有两个或两个以上的答案会被同时选中。针对这种多选项问题，利用普通的频数分析或交叉列联分析会比较烦琐，需要手工进行一些额外计算。为此，SPSS专门设计了一个子菜单Multiple Response方便这种变量的统计分析。
表1：卡方检验
值
相伴概率（双侧检验）
皮尔逊——卡方
61.501（a）
0.000
进行／检验，得到Q=61.501，双尾P值=0.000，因此拒绝原假设，认为乘车目的与购票途径具有显著相关性，即不同购票途径在不同客流上有显著差别，相关强度值的计算选择名义变量的相关系数。
3.2 春运客流调查的多选项分析
问卷中的出行考虑因素属于多选项问题，对它的分析采用多选项分析的二分法。即对安全、票价、舒适、快捷、能走就行等因素分别设置一个变量，然后把5个变量合为一个多选项变量集，再进行频数分析和交叉列联分析。调查中频数分析的结果如表2所示。
1.3 调查项目
考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。
(1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。
(2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。
(2)行变量与列变量的对应关系图。对应分析还能用图型直观地反映行变量与列变量之间的关系，特别是当变量的类别较多时，图型既直观又具解释力，优势更加突出。本次分析的图型结果如图1所示。
从图1可看出，出行方向为北京、其他方向与学生返校；出行方向为广东、福建与外出工作联系紧密。而出行方向为成都与乘车目的的4个方面距离很远，说明联系不大。出行方向为上海与外出工作、探亲、旅游等有一定距离，说明有一定联系。造成这个现象的原因主要是江西作为一个劳动力输出大省，每年外出务工人员较多，而且主要是以广东、福建等地区为主，学生流则反映出学生读书主要是以北京方向和其他方向(如西安方向)、上海方向为主，武汉离南昌较近，在短距离的旅游上表现出一定的优势。
表3：最终汇总统计量
维度
单一值
惯量
卡方值
显著性
惯量解释比例
单一值稳定性
解释比例
累计解释比例
标准差
相关系数
1
0.240
0.058
0.619
0.619
0.022
0.033
2
0.178
0.032
0.337
0.956
0.024
3
0.064
0.004
0.044
1.000
总计
0.094
188.453
0.000
1.000
1 抽样调查基本情况
1.1 调查时间和对象
抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
1.2 抽样方法
本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。
SPSS在铁路春运客流调查中的应用
摘 要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。
(7)您的年龄阶段为：12～17岁，18～23岁，24～30岁，31～40岁：41～50岁：51～60岁；60岁以上。
(8)您的平均月收入：包括1000元以下，1001—2000元，2001—4000元，4001—6000元，6000元以上。