spss期末统计分析报告
SPSS简单数据分析报告
精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！SPSS简单数据分析报告目录一、数据样本描述 (4)二、要解决的问题描述 (4)1 数据管理与软件入门部分 (4)1.1 分类汇总 (4)1.2 个案排秩 (5)1.3 连续变量变分组变量 (5)2 统计描述与统计图表部分 (5)2.1 频数分析 (5)2.2 描述统计分析 (5)3 假设检验方法部分 (5)3.1 分布类型检验 (5)3.1.1 正态分布 (5)3.1.2 二项分布 (6)3.1.3 游程检验 (6)3.2 单因素方差分析 (6)3.3 卡方检验 (6)3.4 相关与线性回归的分析方法 (6)3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6)3.4.2 线性回归模型 (6)4 高级阶段方法部分 (6)三、具体步骤描述 (7)1 数据管理与软件入门部分 (7)1.1 分类汇总 (7)1.2 个案排秩 (8)1.3 连续变量变分组变量 (10)2 统计描述与统计图表部分 (11)2.1 频数分析 (11)2.2 描述统计分析 (14)3 假设检验方法部分 (16)3.1 分布类型检验 (16)3.1.1 正态分布 (16)3.1.2 二项分布 (17)3.1.3 游程检验 (18)3.2 单因素方差分析 (22)3.3 卡方检验 (24)3.4 相关与线性回归的分析方法 (26)3.4.1 相关分析 (26)3.4.2 线性回归模型 (28)4 高级阶段方法部分 (32)4.1 信度 (32)一、数据样本描述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11个变量，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)。
SPSS期末统计分析报告文书
大学生参加校园比赛活动积极性调查统计分析报告目录一．研究背景 (2)1.调查背景及目的 (3)2.研究分析方法 (3)二．数据分析过程 (3)1.频数分析 (3)2.交叉分组下的频数分析 (4)3.两独立样本非参数检验 (5)4.相关分析 (6)5.回归分析 (6)三．结论 (7)四．建议 (7)五．小组成员及分工 (7)六．调查问卷 (7)一．研究背景1.调查背景及目的随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。
每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极丰富了大学生的校园文化生活。
不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。
本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。
2.研究分析方法报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析二．数据分析过程1.频数分析由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。
年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。
在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。
2.交叉分组下的频数分析上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。
在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。
SPSS简单数据统计分析报告
精选范文及其他应用文档，如果您需要使用本文档，请点击下载，祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！SPSS简单数据统计分析报告目录一、数据样本描述 (4)二、要解决的问题描述 (5)1 数据管理与软件入门部分 (5)1.1 分类汇总 (5)1.3 连续变量变分组变量 (5)2 统计描述与统计图表部分 (5)2.1 频数分析 (5)2.2 描述统计分析 (5)3 假设检验方法部分 (6)3.1 分布类型检验 (6)3.1.1 正态分布 (6)3.1.2 二项分布 (6)3.1.3 游程检验 (6)3.2 单因素方差分析 (6)3.3 卡方检验 (6)3.4 相关与线性回归的分析方法 (6)3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6)3.4.2 线性回归模型 (6)4 高级阶段方法部分 (7)三、具体步骤描述 (7)1 数据管理与软件入门部分 (7)1.1 分类汇总 (7)1.2 个案排秩 (9)1.3 连续变量变分组变量 (10)2 统计描述与统计图表部分 (11)2.2 描述统计分析 (14)3 假设检验方法部分 (16)3.1 分布类型检验 (16)3.1.1 正态分布 (16)3.1.2 二项分布 (18)3.1.3 游程检验 (19)3.2 单因素方差分析 (22)3.3 卡方检验 (25)3.4 相关与线性回归的分析方法 (26)3.4.1 相关分析 (27)3.4.2 线性回归模型 (29)4 高级阶段方法部分 (33)4.1 信度 (33)一、数据样本描述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11个变量，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)。
SPSS期末综合实验报告
SPSS期末综合实验报告姓名：学号：成绩：（附：本实验报告基于SPSS 20.0）一、用“SUMMARIZE CASES”作一个分组比较【1】点击【分析】——【报告】——【个案汇总】菜单项，弹出“摘要个案”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：个案汇总N性别城市学历男北京188 上海221 广州228 Total 637女北京190 上海166 广州154 Total 510从上表可以看出，上海市和广州市的男性比例要高于女性，而在北京市方面，男女之间则差别不大，但同时也要考虑到抽样调查数据中男性和女性的绝对数的大小不同。
二、对某一个变量“选择个案（select）”进行频数分析【1】点击【分析】——【描述统计】——【频率】菜单项，弹出“频率”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：城市频数百分比（%）北京上海广州Total 378 33.0 387 33.7 382 33.3 1147 100.0从上表可以看出，在抽样调查的数据当中，样本中北京市的被调查者有378人，占总数的33.0%，样本中上海市的被调查者有387人，占总数的33.7%，样本中广州市的被调查者有382人，占总数的33.3%，因此，在误差允许的范围内，可以认为抽样是相对均匀的。
三、对某一个变量进行重新分组（recode）【1】点击【转换】——【重新编码为不同变量】，弹出“重新编码为不同变量”对话框，设置如下：【2】点击【更改】后，如上图，点击【旧值和新值】，弹出如下对话框，依次设置如下：【3】点击【继续】——【确定】可得如下效果，变量视图：四、对某两个定类变量进行卡方检验【1】点击【分析】——【描述统计】——【交叉表】菜单项，弹出“交叉表”对话框，如图所示：【2】在“行”列表框中选入“家庭收入2级Ts9”；在“列”列表框中选入“是否拥有家用轿车O1”，如图所示：【3】单击【单元格】，弹出“单元显示”对话框，选中“行百分比”复选框；如图：【4】单击【继续】，再单击【统计量】，弹出“统计量”对话框，选中“卡方”复选框，如图：【5】单击【继续】——【确定】，得到输出结果，整理后得三线表，如下：Ⅰ交叉表：家庭收入2级 * 是否拥有家用轿车Crosstabulation是否拥有家用轿车有没有家庭收入2级Below 48,000Count% within 家庭收入2级32 3039.6% 90.4%Over 48,000Count 225 429% within 家庭收入2级34.4% 65.6% TotalCount 257 732% within 家庭收入2级26.0% 74.0%Ⅰ由交叉表可知低收入家庭中只有9.6%拥有轿车，而中高收入家庭中有34.4%拥有轿车，样本数据差异明显，但该差异是否具有统计学意义尚需检验，卡方检验结果如下表。
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统计实验报告
spss统计实验报告SPSS统计实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和教育等领域。
本文将以一项关于学生学习成绩的统计实验为例，展示如何使用SPSS进行数据处理和分析。
一、实验目的本次实验的目的是探究学生的学习时间和学习成绩之间的关系。
通过对一组学生进行调查，收集他们的学习时间和成绩数据，然后使用SPSS进行统计分析，以揭示学习时间与学习成绩之间的相关性。
二、实验设计与数据收集我们选择了100名高中生作为实验对象，通过问卷调查的方式收集他们的学习时间和成绩数据。
学习时间以每周学习小时数为单位，成绩以百分制表示。
通过这种方式，我们可以得到一个包含学习时间和成绩两个变量的数据集。
三、数据处理与清洗在进行统计分析之前，我们需要对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们检查数据是否存在缺失值或异常值。
如果发现有缺失值或异常值，我们可以选择删除这些数据或进行适当的填充和修正。
其次，我们对数据进行变量命名和编码，以便后续的分析和解释。
最后，我们对数据进行了简单的描述性统计，包括计算平均值、标准差和分布情况等。
四、数据分析与结果在进行数据分析时，我们首先进行了相关性分析，以确定学习时间和成绩之间的关系。
通过SPSS的相关性分析功能，我们计算了学习时间和成绩之间的皮尔逊相关系数。
结果显示，学习时间和成绩之间存在显著的正相关关系（r=0.75，p<0.01），即学习时间越长，成绩越好。
接下来，我们进行了回归分析，以进一步探究学习时间对成绩的影响程度。
通过SPSS的线性回归功能，我们建立了一个学习时间与成绩之间的回归模型。
回归分析的结果显示，学习时间对成绩的解释程度为56%，即学习时间可以解释学生成绩的变异程度的56%。
此外，回归模型的显著性检验结果也显示，该模型的回归系数是显著的（p<0.01）。
期末统计实验报告excel+spss
（结果）
分析说明：2015年和2005为0-14岁人口增长较多，但是总体上我国0-14岁人口比重呈下降趋势。从中可见我国青少年比例失调，未来人口发展有青壮年人口不足的忧虑。
（2）中国2000-2019年65岁以上人口数及比重变化情况
步骤：1.到国家统计局官网查询2000-2019年，65岁以上人口数据
2.利用季节比率，预测各季销售收入。
（结果）第一季度=151.829439第二季度=147.2624356
第三季度=121.7352468第四季度=179.1728785
5、某食品公司开发了一种新型儿童运动饮料，设计了三种不同类型的包装形式：纸质真空、铁质易拉罐和塑料瓶。A事务所接受委托，在有代表性的8个商店采用试销的方式销售，为避免商品陈列位置差异对销售结果产生影响，各商店陈列要求保持一致，并且要求销售人员不做诱导性推销，销售数据如资料5所示，请利用“数据分析”中“方差分析：单因素方差分析”判断三种不同类型的包装销售量有无显著差异？
实验结果：有明显差异，该校英语水平不一致。
实验主题：回归分析
实验目的：(1)了解回归分析的基本原理和方法。
(2)学习用回归分析的方法解决问题。
(3)掌握用软件求解回归分析问题的方法。
实验内容：
4、现有1987~2003年湖南省全社会固定资产投资总额NINV和GDP两个指标的年度数据，见下表。试研究全社会固定资产投资总额和GDP的数量关系，并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程。
E
1、根据资料1：
（1）使用统计图分别显示总公司、子公司人员年龄特征；
步骤:
1.对所属公司进行筛选，首先筛选总公司。
2.然后将年龄分为20-30，30-40，40-50，50-60，进行等距分组，再根据等距分组的表格绘制总公司年龄特征的饼图。
基于某SPSS统计软件对学生成绩地分析报告
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析陈利利摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。
学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。
SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。
运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此本文采用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。
二、SPSS软件应用分析统计分析的目的在于研究总体特征。
描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。
做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
1、频数分析（Frequencies）1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
对把握数据的分布特征是非常有用的。
（1）民法成绩的频数分析输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。
表 1法律专业学生民法成绩统计表1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
统计量民法N 有效76缺失0均值81.45中值82.50众数83标准差 5.338方差28.491偏度-3.025偏度的标准误.276峰度13.744峰度的标准误.545极小值54极大值90表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表，给出了数据的描述统计量。
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spss期末统计分析报告
SPSS软件在多元统计分析中的作用
【摘要】本文将SPSS软件融入多元统计分析的教学中,积极探索处理实验与理论教学之间的关系,同时提出针对性强的问题,利用SPSS的辅助作用,思考分析如何解决该问题,在教学中取得良好的效果。
【关键词】SPSS软件多元统计分析实验
一前言
二 Spss软件简介
Spss是Statistical Package for the social sciences的缩写,意思是社会统计软件包,是世界上最早的统计软件,由美国斯坦福大学三位研究生研制。
如今,Spss已在银行、证劵、保险、教育教学、科研市场调查研究、商业、医疗、通讯等多个领域得到广泛的应用,更为有趣的是,在国际学术交流中,有不成文的规定,凡是用Spss软件做出的计算结果,可以不必说明算法,由此可见其影响和信誉都是非常高的。
Spss的基本功能和特点是数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。
另外,Spss还具有操作界面友好,输出结果美观且清晰直观的特点。
三多元统计中Spss软件的辅助作用
1.实验设备
一般情况下,Spss运算的数据量非常庞大,因此对用户的计算机操作系统、CPU、内存、显卡、磁盘空间等做了最基本的要求,例如:操作系统要求为Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求为Premium 133MHz;内存要求为128MB……
2.教学内容和实验的安排
在本科低年级,学生已经掌握计算机基础及数据库技术,因此对Spss的教学以自学为主,讲解为辅,提供网上教学网址,督促学生在一段时间内必须自学的内容,辅以作业进行自学效果的测试,作业形式与多元统计分析的教学内容一致。
因而,我们只需要掌握多元统计分析的基本原理、方法,了解其计算过程,应用Spss,就可以节省计算所花费的大量时间,把更多的时间、精力用于统计原理的学习和研究。
四实验
在研究具体问题时,面临的是一些杂乱无章的情景或杂乱无章的数据,我们的任务是从这些杂乱无章的数据中发现规律。
首先是对杂乱无章的情景进行资料量化处理,如对学习的态度是端正或不端正,要使其量化才能用统计软件进行分析,因此需要对资料进行编码。
当资料实现量化后,就可以在Spss中录入数据,进行计算了。
在教学过程中,提供一个实际问题,如研究影响学生学习成绩的主要因素是什么?要求学生自己设计问卷调查,这样学生就必须学会查阅资料,进行实验设计,然后还需要认真思考,具体地去实施,得到实验结果所需要的数据,再整理这些资料、数据。
录入Spss进行计算,看懂分析结果,得到答案,形成自己的研究报告。
通过合理安排实验与理论教学,学以致用,教学目的也就达到了。