数据分析结果
报告中的数据分析与结果解读
报告中的数据分析与结果解读数据分析是一种重要的决策支持工具，可以帮助我们理解和解读大量的数据。
在报告中，合理地分析数据并准确地解读结果是非常关键的。
本文将介绍如何在报告中进行数据分析和结果解读的方法。
一、数据分析的基本步骤在进行数据分析之前，我们首先需要明确分析的目的和范围。
接下来，我们可以按照以下步骤进行数据分析：1. 数据采集：收集与分析目标相关的数据，并确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
3. 数据探索：通过统计描述、数据可视化等方法对数据进行初步探索，了解数据的分布、相关性和异常情况等。
4. 数据预处理：对数据进行预处理，包括特征选择、特征变换和数据标准化等，为后续分析做准备。
5. 数据建模：根据分析目的选择合适的数据模型，并进行计算和模型拟合。
6. 数据评估：对建模结果进行评估，包括模型的拟合程度、预测准确性和模型参数的显著性等。
7. 结果呈现：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现出来，包括表格、图表和文字描述等。
二、结果解读的要点在报告中解读数据分析的结果时，应注意以下要点：1. 描述结果：首先，我们应该描述分析所得的结果，包括主要趋势、关键特征和核心指标等。
可以使用清晰简洁的语言，配以图表来展示数据。
2. 分析原因：对于结果中的异常情况或非预期结果，我们需要分析其产生的原因。
可以结合领域知识和实际情况进行解释。
3. 解读影响：针对结果的变化或差异，我们需要解读其对研究对象或业务的影响。
可以分析其内在逻辑和实际效果。
4. 提出建议：根据结果的分析和解读，我们可以提出相应的建议和措施。
建议应该具体可行，并能够解决问题或提升效益。
三、数据分析与结果解读的案例为了更好地理解数据分析与结果解读的方法，在此给出一个案例：假设我们需要分析某电商平台的用户购买行为。
我们运用数据分析方法，采集了用户的购买记录和个人信息，并进行了清洗和预处理。
调查结果及数据分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着社会经济的快速发展，消费者对产品和服务的要求日益提高，企业为了更好地满足市场需求，不断调整和优化自身的产品和服务。
为了深入了解消费者对某品牌产品的满意度，我们于2023年2月开展了一次针对该品牌消费者的问卷调查。
本次调查共收集有效问卷1000份，以下是本次调查的结果及数据分析报告。
二、调查背景与目的1. 背景介绍某品牌自成立以来，凭借其优良的品质和优质的服务赢得了广大消费者的认可。
为了进一步了解消费者对该品牌产品的满意度，提高品牌知名度，我们开展了本次问卷调查。
2. 调查目的（1）了解消费者对某品牌产品的满意度；（2）分析消费者对产品各方面的评价；（3）为品牌改进产品和服务提供参考依据。
三、调查方法与对象1. 调查方法本次调查采用线上问卷的形式，通过社交媒体、官方网站等渠道发布问卷，邀请消费者填写。
问卷设计采用李克特五点量表，从非常满意到非常不满意，共五个等级。
2. 调查对象本次调查的对象为某品牌产品的消费者，年龄范围在18-60岁之间，涵盖不同性别、职业、收入水平等。
四、调查结果与分析1. 消费者满意度总体评价本次调查结果显示，消费者对某品牌产品的满意度总体较高，满意度评分为4.2（5分满分）。
具体分析如下：（1）产品品质满意度：4.5分。
消费者对产品品质的满意度较高，认为产品质量稳定，性能优良。
（2）服务满意度：4.0分。
消费者对品牌服务的满意度较高，认为售后服务及时，解决问题能力强。
（3）价格满意度：3.8分。
消费者对产品价格的满意度一般，认为价格适中，但部分消费者认为价格偏高。
（4）品牌形象满意度：4.3分。
消费者对品牌形象的满意度较高，认为品牌知名度高，形象良好。
2. 产品评价分析（1）产品功能评价：4.1分。
消费者对产品功能的满意度较高，认为产品功能齐全，满足日常需求。
（2）产品外观评价：4.2分。
消费者对产品外观的满意度较高，认为产品外观设计时尚，符合审美。
（3）产品耐用性评价：4.4分。
数据分析结果解读
数据分析结果解读在当今数字化时代，数据分析已成为企业决策、市场研究、产品优化等多个领域不可或缺的工具。
然而，面对庞大而复杂的数据集，如何准确、有效地解读分析结果，并将其转化为有价值的信息，成为了摆在我们面前的一大挑战。
本文旨在探讨数据分析结果的解读方法，帮助读者更好地理解和应用数据分析的成果。
一、明确分析目的在进行数据分析之前，首先要明确分析的目的和目标。
这有助于我们确定需要收集哪些数据，采用何种分析方法，以及如何解读分析结果。
只有明确了分析目的，我们才能确保分析过程的有序性和针对性。
二、了解数据来源了解数据来源是数据分析结果解读的关键步骤。
数据来源的可靠性、准确性和完整性直接影响到分析结果的质量。
因此，在解读分析结果时，我们需要对数据来源进行充分的了解和评估，以确保分析结果的可靠性。
三、掌握分析方法掌握适当的分析方法对于准确解读数据分析结果至关重要。
不同的分析方法适用于不同的数据类型和分析目的。
例如，描述性统计适用于数据概览和初步探索，而预测性模型则适用于预测未来趋势和制定决策。
因此，我们需要根据分析目的选择合适的分析方法，并熟练掌握其原理和应用技巧。
四、关注关键指标在解读数据分析结果时，我们需要关注关键指标。
这些指标通常与我们的分析目的直接相关，能够帮助我们快速识别数据中的关键信息和趋势。
例如，在进行市场研究时，我们可能会关注销售额、客户满意度和市场份额等指标。
通过关注这些关键指标，我们能够更好地理解数据背后的含义，并制定相应的策略。
五、避免陷阱和误区在解读数据分析结果时，我们还需要注意避免一些常见的陷阱和误区。
例如，过度解读、因果倒置、忽视数据质量等问题都可能导致我们对分析结果的误解。
因此，我们需要保持谨慎和客观的态度，对分析结果进行合理的解读和应用。
六、实践与应用最后，将数据分析结果应用于实际场景中是提高解读能力的重要途径。
通过实践，我们能够更好地理解数据分析的价值和意义，并不断提高自己的解读能力。
论文写作中的数据分析与结果呈现技巧
论文写作中的数据分析与结果呈现技巧在学术论文中，数据分析是一个核心环节，它不仅需要准确地处理数据，还需要合理地呈现结果。
本文将介绍一些数据分析与结果呈现的技巧，帮助作者在论文写作中更好地展示数据和结果。
一、数据分析技巧1.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
这包括去除异常值、缺失值的处理、数据归一化等步骤，以确保数据的规范性和准确性。
2.数据可视化：在数据分析过程中，合理地运用图表可以更直观地展示数据的特征和趋势。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等，作者可以根据数据的性质选择最合适的图表进行展示。
3.统计分析：在数据分析中，统计分析是重要的手段之一。
通过对数据进行各类统计指标的计算和分析，可以揭示数据之间的关系和规律。
例如，可以使用均值、方差、相关系数等指标进行数据分析，以支撑论文主题的论证。
二、结果呈现技巧1.简洁明了：结果呈现应该尽可能地简洁明了，避免过多的文字描述和冗长的句子。
作者应该抓住关键点，用简练的语言准确地描述结果，以便读者能够迅速理解。
2.层次清晰：结果呈现需要有明确的层次结构，以便读者能够迅速找到所需信息。
可以使用标题、子标题、编号等方式来组织结果，使其结构更加清晰。
3.图表辅助：在结果呈现中，恰当地运用图表是非常重要的。
图表可以更直观地展示结果，帮助读者理解。
同时，作者还需要为图表添加清晰的标注和注解，以便读者正确理解图表。
4.对比分析：在结果呈现中，对比分析是一种有效的方式。
通过将不同组数据或不同条件下的数据进行对比，可以更好地体现结果的差异和变化趋势。
比如，可以使用多组数据柱状图来展示不同条件下的实验结果。
5.合理解释：结果的呈现需要有合理的解释和说明。
作者应该详细解释结果所代表的含义，并分析可能的原因。
避免对结果进行主观臆断，而应该依据事实进行客观的解释。
三、注意事项1.数据的可信性：在进行数据分析和结果呈现时，作者需要确保数据的可信性和准确性。
实验数据分析与结果解读
实验数据分析与结果解读一、引言在过去一段时间里，我参与了一项实验，旨在分析某特定问题。
通过对实验数据的收集和处理，我得出了一些关键结论，并进行了结果的解读。
本文将对实验数据的分析和结果解读进行详细阐述。
二、方法和材料本实验采用了xxx方法，并使用了xxx材料。
实验的目标是xxxx。
详细的实验步骤和数据收集方法已在先前的报告中提到，这里不再赘述。
三、实验数据分析1. 数据整理与清理在实验过程中，我们收集了大量的数据，并进行了整理和清理。
首先，我们检查了数据的完整性和准确性，排除了任何潜在的错误或异常值。
然后，我们对数据进行了归类和编码，以为后续的分析做准备。
2. 数据可视化为了更好地理解数据，我们使用了数据可视化工具，例如柱状图、折线图和散点图等。
通过图表的展示，我们可以直观地观察到数据的分布、趋势和关系。
这些图表为后续的数据分析提供了基础。
3. 数据统计与分析通过统计学方法，我们对数据进行了详细的分析。
我们计算了各项指标的平均值、标准差、方差等，并进行了相关性和差异性分析。
这些分析帮助我们识别出了一些关键的模式和趋势。
四、结果解读基于对实验数据的分析，我得出了以下几个关键的结果和结论：1. 结果1根据数据分析，我们观察到xxxx，这表明xxxx。
这一结果与我们的研究假设相一致，并为进一步的研究提供了新的证据。
2. 结果2进一步的数据分析显示，xxxx。
这一结果对于理解xxxx具有重要意义，并为相关领域的研究提供了新的视角。
3. 结果3通过对数据的综合分析，我们发现xxxx与xxxx之间存在一定的相关性。
这一发现为进一步的实验设计和数据解读提供了线索。
五、讨论与展望在本研究中，我们通过实验数据的分析和结果解读，对xxxx进行了初步探索。
然而，还存在一些限制和不足之处，例如样本量的不足、实验环境的控制等。
因此，在今后的研究中，我们将进一步扩大样本量，并更加关注xxxx，以获得更加准确和可靠的结果。
六、结论通过实验数据的分析和结果解读，我们得出了一些重要的结论和发现。
数据分析结果的有效呈现
数据分析结果的有效呈现随着大数据时代的到来，数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
然而，尽管我们可以轻松地获取大量的数据，但是如何将这些数据转化为有意义的见解，并将其以有效的方式呈现给他人成为了一个挑战。
本文将探讨数据分析结果的有效呈现方法，以帮助读者更好地传达他们的发现。
一、选择合适的可视化工具数据分析的结果可以通过可视化工具来呈现，如图表、表格、图像等。
选择合适的可视化工具是确保数据分析结果有效呈现的第一步。
例如，如果您想要展示数据的趋势和变化，折线图可能是一个较好的选择；如果您要比较不同类别的数据，条形图可能更合适。
在选择可视化工具时，确保它能够清晰地传达数据的关键信息，并使读者能够迅速理解和解读数据。
二、简化图表和图形尽量保持图表和图形的简洁，避免过于复杂和繁琐的设计。
去除不必要的装饰和辅助线，将注意力集中在数据本身上。
确保图表的标题和标签清晰明了，使读者能够快速理解图表所表达的内容。
另外，在使用颜色时，选择适合的配色方案，避免使用太多的颜色，以免干扰读者的注意力。
三、提供必要的背景信息在呈现数据分析结果时，需要提供必要的背景信息，以帮助读者更好地理解数据的含义和背景。
这可以包括数据的来源、分析方法、样本规模等信息。
此外，如果存在数据的局限性或不确定性，也应该进行适当的说明，避免读者对结果的误解。
通过提供足够的背景信息，读者可以更准确地理解和解读数据分析结果。
四、使用故事化的方式呈现将数据分析结果以故事化的方式呈现，可以使读者更加容易接受和理解。
通过给数据赋予情境和背景故事，使数据更富有情感色彩和可亲近性。
例如，可以通过描述一个真实的案例或者用户故事来展示数据分析结果的实际应用和影响。
这样的呈现方式能够吸引读者的注意力，并使他们更加乐于接受和相信数据分析的结果。
五、提供详细的解读和分析除了呈现数据，还需要对数据进行详细的解读和分析，以帮助读者更好地理解数据的意义和价值。
在解读和分析过程中，应该清晰地阐述数据的关键发现和见解，并解释其背后的原因和影响。
报告数据分析结果的准确描述
报告数据分析结果的准确描述引言:数据分析是一项需要准确描述的任务。
无论是在科学研究中，还是在商业决策中，准确地描述数据分析结果都是至关重要的。
只有通过准确的描述，我们才能真正理解数据所揭示的信息，并做出明智的决策。
本文将对报告数据分析结果的准确描述进行详细论述，包括数据的来源和采集方法、数据的结构和属性、数据的统计分析方法、数据的可视化展示、数据的解释和讨论、以及数据的局限性和不确定性。
一、数据的来源和采集方法:在准确描述数据分析结果之前，我们首先需要明确数据的来源和采集方法。
数据的来源可以是实验室测量、调查问卷、数据库查询等多种途径。
不同的数据来源可能导致数据质量和可靠性的差异，因此需要对数据的来源进行准确描述。
数据的采集方法包括抽样方法、实验设计、调查方式等，这些方法的选择与数据的可信度和精确度息息相关。
二、数据的结构和属性:数据的结构是指数据所具有的形式或组织方式，常见的结构包括表格、矩阵、关系型数据库等。
对于不同的数据结构，我们需要用相应的方式进行准确描述，以确保读者能够清晰地理解数据的组织方式。
而数据的属性则是指数据所包含的信息，例如身高、体重、年龄等。
准确描述数据的属性有助于读者对数据的含义和应用进行深入理解。
三、数据的统计分析方法:在进行数据分析时，我们往往需要应用一系列统计方法来提取数据所蕴含的信息。
这些统计方法包括描述统计分析、推断统计分析、回归分析、聚类分析等。
在报告数据分析结果时，我们需要准确描述所使用的统计方法，并阐明其原理和适用范围，以确保读者对分析过程的准确理解。
四、数据的可视化展示:数据的可视化展示是将数据转化为图表、图形或其他可视化形式的过程。
通过可视化展示，我们可以更直观地理解数据的分布、趋势、相关性等特征。
在报告数据分析结果时，我们需要选择适当的可视化方法，并准确描述所展示的图表内容。
同时，我们还需要注明图表的单位、坐标轴的刻度、数据的标签等，以确保读者能够准确理解可视化展示所传递的信息。
实验报告的数据分析与结果解释
实验报告的数据分析与结果解释一、背景介绍实验报告是科学研究的一个重要组成部分，通过对实验数据的分析和结果的解释，可以帮助研究者深入理解实验结果，验证假设，并得出科学结论。
本文将从数据分析和结果解释两个方面进行详细论述。
二、数据分析1. 数据收集与整理在进行实验研究之前，首先需要明确研究目的，并设计合适的实验方法。
在实验过程中，要准确记录实验数据，包括实验样本的数量、实验时间、实验条件等，确保数据的可靠性和科学性。
2. 数据处理与统计获得实验数据之后，需要进行数据处理和统计。
首先，对数据进行清洗和筛选，去掉异常值和无关数据。
然后，通过统计方法进行数据分析，如平均数、标准差、相关分析等，找出数据的规律和趋势。
3. 数据可视化展示数据可视化是将数据转化为图表的过程，能够直观地展示数据的分布和趋势。
在实验报告中，可以利用表格、柱状图、折线图等形式，将实验数据可视化展示，使读者更容易理解和分析数据。
三、结果解释1. 结果描述通过对实验数据的分析，需要对结果进行描述。
首先，要明确实验结果是什么，是否达到预期目标。
然后，对结果进行客观、准确的描述，包括数据变化趋势、差异分析等。
2. 结果解释解释实验结果是研究者对数据进行深入思考和分析的过程。
通过对数据的解释，可以阐述实验结果的原因、机制和意义。
在解释实验结果时，可以通过对相关研究文献的查阅和对比，提供更充分的理论支持。
3. 结果讨论结果讨论是对实验结果进一步分析和比较的过程。
在讨论中，可以对实验结果与预期目标之间的差距进行分析，并提出可能的原因和改进方法。
此外，还可以对实验结果与其他研究的结果进行比较，揭示新的发现和科学问题。
四、实验误差分析在实验报告中，还需要对实验误差进行分析。
实验误差是指由于实验条件和操作不精确导致的数据偏差。
通过分析实验误差，可以评估实验数据的可靠性和真实性，并提出优化实验方法的建议。
五、结果的影响与应用在实验报告中，可以进一步讨论实验结果的影响和应用。
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预调数据分析结果1 独立样本t检验分组 1 低组 33/1222 高组 94/154独立样本检验t 自由度显著性（双尾）平均值差值标准误差差值差值 95% 置信区间A1 4.45 65.00 0.00 0.38 0.09 0.21 0.55 A2 2.57 65.00 0.01 0.50 0.20 0.11 0.89 A3 -7.02 65.00 0.00 -1.75 0.25 -2.25 -1.25 A4 -4.13 65.00 0.00 -0.87 0.21 -1.29 -0.45 A5 -14.54 65.00 0.00 -2.28 0.16 -2.59 -1.97 A6 -11.78 65.00 0.00 -2.14 0.18 -2.50 -1.78 A7 -12.22 65.00 0.00 -2.17 0.18 -2.52 -1.82 A8 -13.33 65.00 0.00 -2.28 0.17 -2.62 -1.94 A9 -7.99 65.00 0.00 -1.59 0.20 -1.98 -1.19 A10 -14.23 65.00 0.00 -2.37 0.17 -2.71 -2.04 A11 -18.18 65.00 0.00 -2.61 0.14 -2.90 -2.33 A12 -19.80 65.00 0.00 -2.70 0.14 -2.98 -2.43 A13 -8.99 65.00 0.00 -1.50 0.17 -1.83 -1.17 A14 -6.74 65.00 0.00 -1.19 0.18 -1.55 -0.84 A15 -18.53 65.00 0.00 -2.73 0.15 -3.03 -2.44 A16 -8.11 65.00 0.00 -1.29 0.16 -1.61 -0.97 A17 -4.39 65.00 0.00 -0.84 0.19 -1.22 -0.46 A18 -10.75 65.00 0.00 -1.90 0.18 -2.25 -1.55 A19 -10.87 65.00 0.00 -1.65 0.15 -1.95 -1.35 A20 -10.73 65.00 0.00 -1.68 0.16 -1.99 -1.37 A21 -8.63 65.00 0.00 -1.32 0.15 -1.62 -1.01 A22 -8.73 65.00 0.00 -1.56 0.18 -1.92 -1.21 A23 -11.16 65.00 0.00 -1.74 0.16 -2.05 -1.43 A24 -8.17 65.00 0.00 -1.47 0.18 -1.83 -1.11 A25 -5.48 65.00 0.00 -1.05 0.19 -1.43 -0.67 A26 -10.14 65.00 0.00 -1.78 0.18 -2.13 -1.43 A27 -6.64 65.00 0.00 -1.14 0.17 -1.48 -0.80A28 -6.44 65.00 0.00 -1.04 0.16 -1.37 -0.72 A29 -10.32 65.00 0.00 -1.64 0.16 -1.96 -1.33 A30 -13.30 65.00 0.00 -2.00 0.15 -2.30 -1.70 A31 -12.47 65.00 0.00 -1.71 0.14 -1.99 -1.44 A32 -1.94 65.00 0.06 -0.15 0.08 -0.30 0.00 A33 -11.81 65.00 0.00 -1.84 0.16 -2.15 -1.53 A34 -11.52 65.00 0.00 -1.92 0.17 -2.26 -1.59 A35 -11.75 65.00 0.00 -1.59 0.14 -1.86 -1.32 A36 -15.90 65.00 0.00 -2.43 0.15 -2.74 -2.13 A37 -11.25 65.00 0.00 -1.84 0.16 -2.17 -1.52 A38 -5.76 65.00 0.00 -0.96 0.17 -1.29 -0.63 A39 -16.35 65.00 0.00 -2.23 0.14 -2.50 -1.96 A40 -9.57 65.00 0.00 -1.35 0.14 -1.64 -1.07 A41 -6.49 65.00 0.00 -1.08 0.17 -1.41 -0.75 A42 5.62 65.00 0.00 1.35 0.24 0.87 1.83 A43 3.64 65.00 0.00 0.77 0.21 0.35 1.20 A44 6.50 65.00 0.00 1.81 0.28 1.25 2.36 从表中可以看出：所有的变量在高底组之间的t检验结果都达到显著性水平，表明变量不需要删除，可以继续分析。
2 信度分析信度系数，即Cronbach α系数的Value在0和1之间。
如果α系数不超过0.6，一般认为内部一致信度不足；达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度，达0.8-0.9时说明量表信度非常好。
本研究信度为0.956，表明研究量表具有很高的信度，具有较好的稳定性和一致性。
项总计统计删除项后的标度平均值删除项后的标度方差修正后的项与总计相关性删除项后的克隆巴赫AlphaA1 144.44 645.629 -.365 .958 A2 143.41 646.736 -.200 .959 A3 142.75 607.793 .474 .956 A4 143.39 623.588 .326 .956 A5 142.02 594.928 .814 .954 A6 141.65 594.183 .788 .954 A7 141.71 595.970 .768 .954 A8 142.00 592.603 .837 .954 A9 142.31 606.865 .636 .955 A10 142.02 595.626 .729 .954 A11 141.87 588.095 .835 .954 A12 141.79 588.423 .843 .954 A13 142.19 607.932 .686 .955A14 142.35 610.593 .633 .955A15 141.79 585.581 .851 .953A16 142.15 611.239 .665 .955A17 142.39 620.683 .459 .956A18 141.92 603.899 .732 .954A19 142.28 606.138 .755 .954A20 142.06 602.957 .791 .954A21 142.31 612.722 .624 .955A22 142.02 605.579 .732 .954A23 142.07 604.749 .707 .955A24 142.29 608.303 .637 .955A25 142.31 614.551 .560 .955A26 141.81 603.234 .741 .954A27 142.25 614.730 .580 .955A28 142.57 618.373 .501 .956A29 142.34 603.956 .722 .954A30 141.55 600.408 .710 .954A31 142.09 603.715 .788 .954A32 143.66 635.146 .271 .956A33 141.97 600.475 .786 .954A34 142.07 601.336 .736 .954A35 142.24 608.404 .711 .955A36 141.81 590.107 .839 .954A37 141.69 600.580 .780 .954A38 142.35 616.625 .589 .955A39 141.74 595.099 .752 .954A40 142.17 610.097 .742 .955A41 142.35 613.723 .643 .955A42 142.90 661.823 -.418 .961A43 142.54 650.473 -.269 .959A44 143.16 675.007 -.509 .963从表中可以看出：A1，A2，A4，A32，A43修正后的项与总计相关性值均小于0.4，相关性太低，需要在后续信度系数，即Cronbach α系数的Value在0和1之间。
如果α系数不超过0.6，一般认为内部一致信度不足；达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度，达0.8-0.9时说明量表信度非常好。
本研究信度为0.963，表明研究量表具有很高的信度，具有较好的稳定性和一致性。
项总计统计删除项后的标度平均值删除项后的标度方差修正后的项与总计相关性删除项后的克隆巴赫AlphaA3 134.13 617.492 .471 .963 A5 133.40 604.131 .818 .961 A6 133.02 603.547 .789 .962 A7 133.09 605.604 .764 .962 A8 133.38 601.761 .842 .961 A9 133.69 616.249 .639 .962 A10 133.40 604.718 .735 .962 A11 133.25 596.904 .845 .961 A12 133.17 597.123 .855 .961 A13 133.57 617.390 .688 .962 A14 133.72 620.154 .633 .962 A15 133.17 594.298 .862 .961 A16 133.53 620.680 .667 .962 A17 133.76 630.229 .462 .963 A18 133.30 613.116 .738 .962 A19 133.65 615.625 .756 .962 A20 133.43 612.517 .789 .962 A21 133.69 622.297 .624 .962 A22 133.40 615.210 .729 .962 A23 133.45 614.106 .710 .962 A24 133.67 617.826 .637 .962 A25 133.69 624.294 .556 .963 A26 133.19 612.504 .746 .962 A27 133.63 624.378 .578 .963 A28 133.95 627.918 .502 .963 A29 133.72 613.173 .728 .962 A30 132.93 609.400 .719 .962 A31 133.46 612.965 .794 .962 A33 133.35 609.927 .787 .962 A34 133.45 610.694 .738 .962 A35 133.61 617.810 .714 .962 A36 133.19 599.043 .847 .961 A37 133.07 610.019 .780 .962 A38 133.72 626.376 .585 .963 A39 133.12 604.422 .754 .962 A40 133.55 619.853 .736 .962 A41 133.73 623.388 .641 .962 A42 134.28 673.011 -.439 .968 A44 134.54 686.267 -.525 .970从表中可以看出：所有变量的修正后的项与总计相关性值均大于0.4，在后续的分析中不需要删除变量。