市场调研与预测-SPSS实验报告
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
市场调查spss分析报告
市场调查SPSS分析报告1. 引言市场调查是现代企业获得市场信息和了解消费者需求的重要途径。
在市场竞争激烈且消费者需求多变的时代，企业需要通过市场调查来获取准确的数据和信息，以便制定有效的营销策略。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行市场调查数据的分析，以便为企业决策提供参考。
2. 数据收集市场调查的第一步是收集数据。
数据可以通过多种方式获得，如问卷调查、面访、电话访问等。
在收集数据时，需要确保样本具有代表性，并通过适当的样本量来提高数据的可靠性。
收集到的数据应包括与研究目的相关的变量。
3. 数据清洗在进行SPSS分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除无效数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。
需要检查数据的完整性并进行必要的修复。
清洗后的数据将为后续的分析提供可靠的基础。
4. 数据导入在SPSS软件中，通过导入数据文件将清洗后的数据加载到软件中。
SPSS支持多种数据文件格式，如Excel、CSV等。
导入数据后，可以查看数据的基本信息，如变量类型、取值范围等。
在导入数据时，还可以进行数据类型的转换和变量标签的设置，以便更好地理解和分析数据。
5. 数据描述数据描述是对数据进行基本统计分析的过程。
可以使用SPSS软件计算各个变量的频数、均值、标准差等统计指标。
此外，还可以通过生成交叉表和频数分布图等方式，对变量之间的关系进行初步探索。
数据描述可以提供对数据整体情况的概览，为后续的分析提供基础。
6. 数据分析数据分析是市场调查的核心部分，可以通过SPSS软件进行各种统计分析。
常用的数据分析方法包括描述统计、相关分析、因子分析、回归分析等。
在进行数据分析时，需要根据研究目的和问题选择合适的分析方法，并进行相应的模型建立和参数估计。
通过数据分析，可以深入了解变量之间的关系，揭示潜在的市场规律和消费者行为。
7. 结果解读在进行数据分析后，需要对结果进行解读。
解读结果可以基于统计分析的输出，解释变量之间的关系和影响。
【精品】spss实验报告
【精品】spss实验报告
本报告主要研究了SPSS实验的结果。
通过对原始数据的收集、预处理、描述性统计信息和统计图分析，讨论了实验结果。
首先，本文进行了实验数据的收集，共收集了100个实验样本。
收集的数据包括以下几个变量：性别（男士/女士），年龄，收入和教育水平。
收集的数据将交给SPSS模型进行处理。
其次，进行了数据的预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理和异常值的处理等。
根据数据的性质，进行了适当的数据转换。
第三，计算了一些描述性统计信息，如数据中变量的平均数、标准差、最小值和最大值等。
然后，使用绘图功能绘制出直方图，用于描述数据中变量的分布情况。
箱线图用于刻画变量的离散程度，并可以汇总和识别变量的一些特征。
最后，进行多元统计分析，如相关性分析、回归分析等，以深入研究不同变量之间的关系。
总之，通过对SPSS实验的有效处理，可以得出数据属性、分布特征、变量关系等有效结果，有助于对实践事件做出正确判断，并且在改进实验步骤时也可以添加核心变量，从而得到更准确的结果。
《市场调查与预测》课内实验报告(第1-2次)
第一次实验内容：调查表编码与输入电脑上机时间：2014年5月13日一、SPSS软件的安装1.将SPSS安装压缩包和SPSS破解补丁压缩包均复制到C盘目录下。
2.双击SPSS statistics，完成解压，打开后系统自动提示安装SPSS软件。
3.按照系统默认提示安装，单击下一步，创建副本，并未自己的电脑创建用户名。
4.按照系统盘安装，点击“安装”按钮，系统完成安装5.成功安装SPSS后，在许可证授权界面，取消注册方框内√号，单击“确定”按钮。
6.授权许可界面，选择“取消”，在提示框中选择“是”，退出许可向导。
7.双击SPSS19.0破解补丁，完成解压，按照系统默认盘，选择安装。
8.在弹出的“确认文件替换”对话框中，选择“全部选是”，弹出SPSS软件编辑界面，安装成功。
二、介绍SPSS软件的主要界面介绍SPSS软件中的“文件”“编辑”“视窗”“数据”“分析”“制图”等窗口，以及主要功能。
三、SPSS中调查表编码方法1.点击“变量”窗口，熟悉“变量”窗口中变量名、类型、变量宽度、小数点位数、标签，标签值等命令窗口；2.“变量名的命名”一般采用英文或拼音，最好和问卷对应的变量名称一致；3.“变量类型”要根据问卷中变量的类型设置不同的变量，主要有类别、定距、定序、定比变量。
4.“变量宽度”和“小数点位数”要明确和问卷调查数据的宽度和小数点一致。
5.“变量标签”要明确采用汉字表示，主要用于提示数据录入者变量所代表的含义。
6.“变量标签值”主要用于识别变量的类型，一般采用不同的数值来代替对应的变量类型。
7.根据调查表在SPSS中的以上编码方法，建立数据输入窗口。
四、调查数据在SPSS中输入方法将教材P175-177中案例的所展示的调查问卷，将其变量类型输入SPSS软件，建立数据输入窗口。
第二次实验内容：四种不同变量输入SPSS软件的方法上机时间：2014年5月20日一、进一步完成和检查第一次实验的内容先将第一次实验第四步未完成内容完成，建立数据输入窗口。
市场营销研究spss个人实习报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除市场营销研究spss个人实习报告篇一：spss实习报告spss统计分析软件实验报告石河子大学经济与管理学院经济与贸易系国际经济与贸易专业20XX级1班雍荣20XX165106实验一spss基本操作一、实验目的1．熟悉spss的菜单和窗口界面，熟悉spss各种参数的设置；2．掌握spss的数据管理功能。
二、实验内容及步骤（一）数据的输入和保存1.spss界面当打开spss后，展现在我们面前的界面如下：请注意窗口顶部显示为“spssforwindowsDataeditor”，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、工具栏。
该界面和exceL 极为相似，很多操作也与exceL类似，同学们可以自己试试。
2.定义变量选择菜单Data==>DefineVariable。
系统弹出定义变量对话框如下：对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。
假如有两组数据如下：gRoup1:0.841.051.201.201.391.531.671.801.872.072.11 gRoup2:0.540.640.640.750.760.811.161.201.341.351.48 1.561.87先来建立分组变量gRoup。
请将变量名改为gRoup，然后单击oK按钮。
现在spss的数据管理窗口如下所示：第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。
现在我们来建立变量x。
市场研究实验报告
实验报告—《市场研究》学生姓名： xxx 学号： xxxxxxxx 学院：商学院专业年级： xx 级营销 x 班指导教师：x xxxxx 年xx月实验一利用SPSS进行描述性统计分析实验报告实验一：利用SPSS进行描述性统计分析一、实验步骤：1、描述统计步骤2、描述统计－数据探索（Explore）方法Familiarity 直方图二、结果分析：1.对Familiarity进行统计分析，有效值数量=29，缺失值数量=1；均值=4.72，均值的标准误差=0.293，中值=5.00，众数=6，标准差=1.579，偏差=-0.94，偏差的标准误差=0.434，峰度=-1.261，峰度的标准误差=0.845，和=137；百分位数分别为10%、15%、20%、25%时为3，30%、40%时为4，50%、55%时为5,60%、65%、70%、75%、80%时为6,85%时为6.5,90%时为7。
2.对Familiarity进行统计分析，按sex分组，当sex=male时，均值=5.71，均值的标准误差=0.339，均值的95%置信区间为（4.98,6.45），中值=6.00，方差=1.604，标准差=1.267，极大值=7，极小值=3，范围=4，四分位距=2，偏差=-0.963，偏差的标准误差=0.597，峰度=0.095，峰度的标准误差=1.154；当sex=female时，均值=3.80，均值的标准误差=0.327，均值的95%置信区间为（3.10,4.50），中值=4.00，方差=1.600，标准差=1.265，极大值=6，极小值=2，范围=4，四分位距=2，偏差=0.430，偏差的标准误差=0.580，峰度=-0.591，峰度的标准误差=1.121；3.对Familiarity进行统计分析，其方差齐性检验为：基于均值：Levene 统计量=0.015，df1=1，df2=27 ，sig.=0.902；基于中值： Levene 统计量=0.202，df1=1，df2=27，sig.=0.656；基于中值和带有调整后的 df：Levene 统计量=0.202，df1=1，df2=25.692，sig.=0.657；基于修整均值：Levene 统计量=0.061，df1=1，df2=27，sig.=0. 807。
基于SPSS软件的市场调查与分析实践
基于SPSS软件的市场调查与分析实践市场调查与分析是市场营销领域中重要的一环，在企业决策、品牌定位、产品研发、市场推广等方面都具有重要作用。
而在大数据时代，市场调查与分析的精度、目标化和效率要求越来越高。
今天，我们就来谈谈市场调查与分析在实践中的应用，重点介绍SPSS软件作为常用的调查和统计分析工具。
一、市场调查设计市场调查通常分为定性和定量两种研究方法，定性调查侧重于深入了解顾客和市场对产品和品牌的感觉、态度、行为，可以通过访谈、讨论组、观察等方式进行。
而定量研究则注重数据的量化和分析，通常收集大量的数据并进行系统性的统计分析和模型预测。
定量调查方法有许多类型，例如以问卷形式进行的单选、多选、滑块等调查方式被广泛应用于各种行业，包括广告营销、医疗、教育、政治等领域。
在市场调查设计中，SPSS软件可以帮助我们实现快速、准确、灵活的数据收集和分析。
其多种问卷模板、调查文本编辑器、图像库等功能，能够满足不同情景下的问卷设计需求。
使用SPSS软件进行问卷调查分析，一般涉及以下步骤：1.确定研究目的和问题2.选择适合的问卷模板或自定义问卷设计3.选择适合的调查人群，并进行实地访谈、网络问卷或邮件调查等方式进行问卷收集4.对收集到的数据进行预处理和清洗5.使用SPSS进行统计分析、可视化和模型建立6.撰写分析报告、总结结果二、问卷数据处理问卷数据处理是市场调查和分析的关键一环，涉及到数据的分类、整合、清洗、编码、打标签等操作，需要耗费大量的时间和精力。
同时，对于大量数据的处理和分析，如果没有规范和工具支持，会降低数据的准确性和有效性。
SPSS软件作为一款专业的数据统计和分析软件，拥有先进的数据处理工具，可以在短时间内进行大量数据的清洗、整合、编码等操作。
其中常用的数据处理方法有：1.数据清洗和去重：清除重复行、缺失值等异常数据，保证数据的有效性和准确性。
2.数据整合和格式化：将不同来源和格式的数据进行整合，便于后续分析。
市场调查与研究预习的基本知识点 实验报告
市场调查与研究预习的基本知识点实验报告实验课程市场调查与预测。
实验目的通过本实验教学，使学生加深理解、验证巩固课堂教学内容；掌握移动平均、指数平滑、回归分析等基本的定量预测方法；增强市场调查组织、开展的实践能力；学会用SPSS等统计分析软件进行调查资料的分析整理；培养学生理论与实践相结合的能力。
实验项目及步骤1、理解移动平均、指数平滑、回归分析等定量预测方法的应用。
2、具备完成一项市场调查任务的组织、开展、设计、实践能力。
3、学会用SPSS等统计分析软件进行调查资料的分析整理。
实验内容1、按要求分好小组。
2、小组成员进行讨论，设计市场调研方案，市场调查主题为解决市场调查问题，实现市场调查目的，对调查工作进行全盘考虑和安排，制定合理的程序，提出相应的实施方案。
3、确定市场调查目的、项目、对象。
4、在进行问题筛选时，本组成员先是采取每人设计一份调查问卷，设计好之后，成员之间相互交换意见，对那些重复、不取的问题进行剔除，取其精华，去其糟粕，使六份调查问卷合为一体，最后制定出一份最优问卷。
5、遵循调查问卷设计的原则和要求，注意一些问句设计中应要注意的问题。
6、主动与老师交流，让老师对我们的问卷提出建议，直到合理化。
7、打印调查问卷，小组成员分工合作，按照老师要求进行问卷调查，每人10份。
8、收集调查问卷，对调查结果进行数据分析。
9、撰写实验报告。
10、总结分析。
实验结论市场调研是受很多因素的影响，同时也是一门很讲究技巧的课程，通过此次实验，我了解了一些相关知识并学到了一些理论与实践知识：1、小组之间注重团结协助精神。
2、要善于观察，所调研区域的整体风貌、感觉、各种动态环境、规模、聚集程度、消费习惯。
3、要善于询问、求疑、与陌生人接触、交流。
敢于并机智地寻找一切机会。
4、培养起信息的收集和利用的意识。
5、明确市场调研方案设计，调查问卷的设计与运用及一些询问技巧。
6、调查数据要对其进行全面、系统的分析。
7、总结本次实验的不足之处，对其进行更正。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Cases
Valid
Missing
N
Percent
N
Percent
259 23.3%
852 76.7%
Total
N
Percent
1111 100.0%
[教师批阅]
实验三 SPSS 的差异分析
[目的要求] 1、学习掌握卡方分析的概念及应用。 2、学习掌握均值分析及单因素方差分析的概念及应用。 [实验内容] 1、卡方分析的原理；列联系数与列联表；皮尔逊卡方值；SPSS 的卡方分析过程；应用举例。 2、均值分析方法；单因素方差分析的原理、过程与应用。 3、通过实际案例的 SPSS 分析，掌握以上方法的操作。 [实验项目] 项目一：利用“住房状况调查.sav”的调查数据，推断家庭人均房面积的平均值是否为 20 平方米。 项目二；根据“住房状况调查.sav”调查数据，推断本市户口总体和外地户口总体的家庭人 均住房面积的平均值是否有显著差异。 项目三：某企业在制定某商品的广告策略时，收集了该商品在不同地区采用不同广告形式促 销后的数据“广告地区与销售额.sav”,希望对广告形式和地区是否对商品销售额产生影响进 行分析。 项目四：若以上结论是不同的广告形式、不同的地区对某产品的销售额有显著影响。进一步 希望研究，究竟哪种广告形式的作用较明显，哪种不明显。
33.00 100.00
销售额
组间 组内 总数
ANOVA
平方和 5866.083 20303.222 26169.306
df 3
140 143
均方 1955.361
145.023
F
显著性
13.483
.000
结论：有图表看出，报纸对销售额影响最大。 [教师批阅]
实验四：SPSS 的相关分析与回归分析
N Mode
Valid Missing
Statistics
购买商业养老保 购买商业养老保 购买商业养老保
险的原因1
险的原因2
险的原因3
243
133
59
868
978
1052
1
2
4
Std. Deviation Skewness Std. Error of Skewness Percentiles 25
[实验步骤]
频数计算与分析
交叉表的生成、计算与分析：
1、单击 Analyze——Descriptive Statistic——Crosstabs,打开 Crosstabs 对话框，在左 侧的源变量框中选择变量移入右侧的 Row 框中和 Column 框中。 2、打开 Statistics 对话框，进行表的输出的内容和形式的相关设置。完后，单击“Continue”。 3、打开 Cell Display 对话框，在该框中选择在交叉表中输出的统计量。完后，单击 “Continue”。 4、打开 Table Format 对话框,决定各行的排列顺序。完后，单击“Continue”。 5、单击 OK 按钮。 [实验结果]
从表中可以看出原因三，众数为4，标准均值误差为1.782，偏度为-0.169，偏 度标准误差为0.311。
四位数分别为：25%分位数3、50%分位数4、75%分位数6 百分比分布形态：偏度为-0.169<0,表示负偏，即向右偏，平缓。
交叉表
家庭人均月收入（元） * 养 老报费占当前收入的百分比
Case Processing Summary
四位数分别为：25%分位数1、50%分位数1、75%分位数3
百分比分布形态：偏度为1.412>0,表示正偏，即向左偏，平缓。
从表中可以看出原因二，众数为2，标准均值误差为1.727，偏度为0.820，偏度 标准误差为0.210。
四位数分别为：25%分位数2、50%分位数2、75%分位数4 百分比分布形态：偏度为0.820>0,表示正偏，即向左偏，平缓。
[目的要求] 1、学习掌握相关分析的概念及应用。 2、学习掌握回归分析的概念及应用。 [实验内容] 1、相关分析的原理； SPSS 的相关分析过程；应用举例。 2、回归分析的原理； SPSS 的回归分析过程；应用举例。 3、通过实际案例的 SPSS 分析，掌握以上方法的操作。 [实验项目] 项目一：利用“住房状况调查.sav”的问卷调查数据，分析家庭收入与打算购买的住房面积 之间存在怎样的统计关系。 项目二：为研究高等院校人文社会科学研究中立项课题数受哪些因素的影响，收集某年 31 个省市自治区部分高校有关社科研究方面的数据“高校科研研究.sav”，并利用线性回归分析 方法进行分析。
3. 执行“Analyze”菜单“compare means”选项中的“One-way ANOVA”命令,在“Factor” 输入“广告形式”，而在“Dependent List”中输入“地区”或“销售额”，点击“OK”
4. 执行“Analyze”菜单“compare means”选项中的“One-way ANOVA”命令,在“Factor” 输入“广告形式”，而在“Dependent List”中输入“销售额”，再对其它选项进行设置，
[实验项目] 根据课本 273 页表 15-1 进行 spss 的基本操作，生成一 spss 文件上传教师端，并进行以上实 验内容的练习。
[实验步骤] 1、 变量名：是变量参与分析的唯一标志，定义变量结构时首先应给出每个变量的变量名。
2、 数据录入：变量定义完后，在编辑区选择栏里单击“Data View”卡片，编辑显示区显示 为数据编辑。在编辑区中，把与变量名相对应的数据输入到单元格。
significant correlations”。
3. 单击“Option”按钮，出现对话框，在其中进行相关设置。完后，单击“Continue”。 单击“OK”按钮。
项目二： 1、菜单：Analyze－Regression－Linear 2、 把自变量选入 Independent，把因变量选入 Dependent。 3、Method: 选择 Stepwise 。 4、单击“Statistics”按钮，在弹出的子对话框中进行如下选择。选完后，单击“Continue”。 5、单击“Option”按钮，在在弹出的子对话框中进行如下选择。选完后，单击“Continue”。 6、单击“OK”按钮。
[实验结果]
[教师批阅]
实验二 SPSS 的描述性统计与图表
[实验目的] 1、掌握频数的概念以及百分比、有效百分比、累计百分比的概念。 2、学习掌握 SPSS 的频数分析过程。 3、掌握 SPSS 的交叉列联表分析过程。 4、掌握 SPSS、EXCEL 的图表制作 [实验内容] 1、SPSS 频数分析的运用。 SPSS 的频数表分析及其适用范围；SPSS 的频数分析对话框介 绍；对频数分析结果的描述。 2、交叉联表分析的运用。SPSS 的交叉列联表分析及其适用范围；SPSS 的交叉列联表分析 对话框介绍；对交叉列联表分析结果的描述。 3、SPSS 的图表生成 [实验项目] 为研究影响老年人购买养老保险的因素，进行问卷调查。根据所获得的调查数据“保险市场 调查.sav”，分析老年人购买商业养老保险的原因。（注意该案例是关于多选项分析）
3、 粘帖：选定个案序号或变量名|单击鼠标右键|选择“cut”命令|选定目标单元|单击鼠标右 键|选择“paste”命令。或“Edit”|“cut”|“Edit”|“paste” 复制：选定个案序号或变量名|单击鼠标右键|选择“copy”命令|选定目标单元|单击鼠标
右键|选择“paste”命令。或“Edit”|“copy”|“Edit”|“paste” 删除：将光标移动到当前数据源所在区域，单击鼠标右键，在弹出的菜单选项中选择
点击“OK”
[实验结果]
项目一
单个样本统计量
N
均值
标准差 均值的标准误
人均面积
2993 22.0060 12.70106
.23216
单个样本检验
检验值 = 20
差分的 95% 置信区间
t
df
Sig.(双侧) 均值差值
下限
上限
人均面积
8.640
2992
.000
结论：人均住房面积不是 20 平方米。
2.00596
Sig.(双
标准误差
df均 假设方差 65.469 .000 -4.968 2991 面积 相等
.000 -4.99069 1.00466 -6.96057 -3.02080
假设方差 不相等
-3.369 175.27 8
.001 -4.99069 1.48119 -7.91396 -2.06742
1.62232 2.16127 1.93647 2.24961
69.9287 66.5013 52.6243 62.0442
76.5157 75.2765 60.4868 71.1781
54.00 33.00 33.00 37.00
94.00 100.00
86.00 87.00
66.8194 13.52783 1.12732 64.5911 69.0478
[实验步骤] 1. 执行“Analyze”菜单“compare means”选项中的“One-Simple T test”命令，在对
话框中选择“人均面积”，在“Test value”中输入“20”，点击“OK”
2. 执行“Analyze”菜单“compare means”选项中的“Independent Simple T test”命 令,选择检验变量“人均面积”，和分组变量“户口变量”
1.5508
2.4612
项目二
户口状况 人均面积 本市户口
外地户口
组统计量
N
均值
标准差 均值的标准误
2825 21.7258 12.17539
.22907
168 26.7165 18.96748