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应用统计spss分析报告

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应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371

一、实验项目名称:实验报告(三)

二、实验目的和要求

(一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验;

(二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测;

(三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归;

三、实验内容

企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元)

1 40 130 7 84 165

2 42 150 8 100 170

3 50 155 9 116 167

4 5

5 140 10 125 180

5 65 150 11 130 175

6 78 154 12 140 185

(1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。

(2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。

地区人均GDP(元)人均消费水平(元)

北京22460 7326

辽宁11226 4490

上海34547 11546

江西4851 2396

河南5444 2208

贵州2662 1608

陕西4549 2035

(1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。

(2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。

(4)检验回归方程线性关系的显著性()

(5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。

(6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。

航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次)

1 81.8 21

2 76.6 58

3 76.6 85

4 75.7 68

5 73.8 74

6 72.2 93

7 71.2 72

8 70.8 122

9 91.4 18

10 68.5 125

(1)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解释回归系数的意义。(2)检验回归系数的显著性()。

(3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。

4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果:

方差分析表

变差来源df SS MS F Significance F

回归 2.17E-09

残差40158.07 ——

总计11 1642866.67 ———

参数估计表

Coefficients 标准误差t Stat P-value

Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168

X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09

(1)完成上面的方差分析表。

(2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?

(3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少?

(4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。

(5)检验线性关系的显著性(a=0.05)。

5. 随机抽取7家超市,得到其广告费支出和销售额数据如下

超市广告费支出/万元销售额/万元

A 1 19

B 2 32

C 4 44

D 6 40

E 10 52

F 14 53

G 20 54

(1) 用广告费支出作自变量,销售额为因变量,求出估计的回归方程。

(2) 检验广告费支出与销售额之间的线性关系是否显著(a=0.05)。

(3) 绘制关于的残差图,你觉得关于误差项的假定被满足了吗?

(4) 你是选用这个模型,还是另寻找一个该更好的模型?

6. 一家电气销售公司的管理人员认为,每月的销售额是广告费用的函数,并想通过广告费用对月

月销售收入y(万元)电视广告费用(万元)报纸广告费用(万元)

96 5.0 1.5

90 2.0 2.0

95 4.0 1.5

92 2.5 2.5

95 3.0 3.3

94 3.5 2.3

94 2.5 4.2

94 3.0 2.5

(1)用电视广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程。

(2)用电视广告费用和报纸广告费用作自变量,月销售额作因变量,建立估计的回归方程,并说明回归系数的意义。

(3)上述(1)和(2)所建立的估计方程,电视广告费用的系数是否相同?对回归系数分别解释。(4)根据(1)和(2)所建立的估计方程,说明它们的R2的意义。

7. 某农场通过试验取得早稻收获量与春季降雨量和春季温度的数据如下

收获量y (kg)降雨量x1 (mm)温度x2 ()

2250 25 6

3450 33 8

4500 45 10

6750 105 13

7200 110 14

7500 115 16

8250 120 17

建立早稻收获量对春季降雨量和春季温度的二元线性回归方程,并对回归模型的线性关系和回归系数进行检验(a=0.05),你认为模型中是否存在多重共线性?

8. 一家房地产评估公司想对某城市的房地产销售价格(y)与地产的评估价值(x1 )、房产的评估价值(x2 )和使用面积(x3 )建立一个模型,以便对销售价格作出合理预测。为此,收集了20栋住宅的房地产评估数据如下:

房地产编号销售价格y(元/㎡)地产估价(万元)房产估价(万元)使用面积(㎡)

1 6890 596 4497 18730

2 4850 900 2780 9280

3 5550 950 314

4 11260

4 6200 1000 3959 12650

5 11650 1800 7283 22140

6 4500 850 2732 9120

7 3800 800 2986 8990

8 8300 2300 4775 18030

9 5900 810 3912 12040

10 4750 900 2935 17250

11 4050 730 4012 10800

12 4000 800 3168 15290

13 9700 2000 5851 24550

14 4550 800 2345 11510

15 4090 800 2089 11730

16 8000 1050 5625 19600

17 5600 400 2086 13440

18 3700 450 2261 9880

19 5000 340 3595 10760

20 2240 150 578 9620

用SPSS进行逐步回归,确定估计方程,并给出销售价格的预测值及95%的置信区间和预测区间。

月薪y(元)工龄性别(1=男,0=女)

1548 3.2 1

1629 3.8 1

1011 2.7 0

1229 3.4 0

1746 3.6 1

1528 4.1 1

1018 3.8 0

1190 3.4 0

1551 3.3 1

985 3.2 0

1610 3.5 1

1432 2.9 1

1215 3.3 0

990 2.8 0

1585 3.5 1

四、实验数据记录与分析

(基本要求:1.根据题号顺序记录软件输出结果并分析;2.结果可来自对SPSS或Excel进行操作的输出,二选一即可。)

1、(1)

由图可知,产量与生产费用呈正线性相关

(2)

相关性

产量生产费用

产量Pearson 相关性 1 .920**

显著性(双侧).000

N 12 12

生产费用Pearson 相关性.920** 1

显著性(双侧).000

N 12 12

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

产量与生产费用之间的线性相关系数为0.0920,显著相关

2、(1)

相关性

人均GDP 人均消费水平

人均GDP Pearson 相关性 1 .998**

显著性(双侧).000

N 7 7 人均消费水平Pearson 相关性.998** 1

显著性(双侧).000

N 7 7 **. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

人均GDP与人均消费水平呈正线性相关,相关系数为0.998 (2)

人均GDP对人均消费的影响达到99.6%

(4)F检验

Anova b

模型平方和df 均方 F Sig.

1 回归8.144E7 1 8.144E7 1331.69

2 .000a

残差305795.034 5 61159.007

总计8.175E7 6

a. 预测变量: (常量), 人均GDP。

b. 因变量: 人均消费水平

t检验

5、

Anova b

模型 平方和 df

均方 F Sig. 1

回归 691.723 1 691.723 11.147

.021a

残差 310.277 5 62.055

总计

1002.000

6

a. 预测变量: (常量), 广告支出费用。

b. 因变量: 销售额

Sig=0.021<0.05显著

t 检验

(3系数a

模型

非标准化系数 标准系数 t Sig. B

标准 误差

试用版

1

(常量) 29.399 4.807

6.116

.002 广告支出费用

1.547

.463

.831

3.339

.021

a. 因变量: 销售额

回归方程估计是:y=29.399+1.547x (2)F 检验

残差不全相等

(4)应考虑其他模型,可考虑对数曲线模型:y=b0+b1ln(x)=22.471+11.576ln(x)

系数a

模型

非标准化系数标准系数

t Sig.

B 标准误差试用版

1 (常量) 88.638 1.58

2 56.016 .000

电视广告费用 1.604 .478 .808 3.357 .015 a. 因变量: 月销售收入

估计的回归方程:y=88.64+1.6x

(2)、

系数a

模型

非标准化系数标准系数

t Sig.

B 标准误差试用版

1 (常量) 83.230 1.574 52.88

2 .000

电视广告费用 2.290 .304 1.153 7.532 .001

报纸广告费用 1.301 .321 .621 4.057 .010

a. 因变量: 月销售收入

估计的回归方程:y=83.23+2.29x1+1.301x2

回归系数的意义:报纸广告费用不变的情况下,电视广告费用每增加

1万元,月销售额增加2.29万元;电视广告费用不变的情况下,报纸

广告费用每增加1万元,月销售额增加1.301万元。

(3)不相同,(1)中表示电视广告费用每增加1万元,月销售额增加

1.6万元;(2)中表示电视广告费用每增加1万元,月销售额增加

2.29

万元

(4)(1)中的含义为电视广告费用对月销售额达到的影响程度,(2)

中的含义为电视广告费用和报纸广告费用对月销售额达到的影响程度

估计的回归方程:y=-0.591+22.386x1+327.672x2

回归线性显著

降雨量的回归系数不显著,温度的显著x1与x2的相关系数rx1x2=0.965,存在多重共线

8、

系数a

模型非标准化系数标准系数

B 标准误差试用版

t Sig.

1 (常量) 895.020 535.833 1.670 .112

房产估计 1.351 .140 .916 9.673 .000

2 (常量) 11.65

3 592.972 .020 .985

房产估计.961 .200 .651 4.794 .000

使用面积.163 .066 .336 2.470 .024

a. 因变量: 销售价格

估计的回归方程:y=11.653+0.163x1+0.961x2

销售价格的预测值及95%的置信区间和预测区间:

9、

SUMMARY OUTPUT

回归统计

Multiple R 0.943391

R Square 0.889987

Adjusted R

0.871652

Square

标准误差96.79158

观测值15

Spss数据分析报告

2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号:学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:

3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 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)。通过运用SPSS统计软件,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035

(1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显著性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 (1)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解释回归系数的意义。(2)检验回归系数的显著性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 (1)完成上面的方差分析表。 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?

应用统计spss分析报告

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 1. 从某一行业中随机抽取12家企业,所得产量与生产费用的数据如下: 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。

2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据: 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。(4)检验回归方程线性关系的显著性()(5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查,数据如下:

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 2. 4)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

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第4章SPSS基本统计分析 1、利用第 2 章第7 题数据采用SPSS频数分析,分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征,并绘制条形图。 分析——描述统计——频率,选择“常住地”,“职业”和“年龄”到变量中,然后,图表——条形图——图表值(频率)——继续,勾选显示频率表格,点击确定。 Statistics 户口所在职业年龄 地 N Valid 282 282 282 Missing 0 0 0 户口所在地 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 中心城市200 70.9 70.9 70.9 Valid 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 职业 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 Valid 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业 户 4 1.4 1.4 64.9

种果菜专业 10 3.5 3.5 68.4 户 工商运专业 34 12.1 12.1 80.5 户 退役人员17 6.0 6.0 86.5 金融机构35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0 Total 282 100.0 100.0 年龄 Frequency Percent Valid Cumulative Percent Percent 20 岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35 岁146 51.8 51.8 53.2 Valid 35~50 岁91 32.3 32.3 85.5 50 岁以上41 14.5 14.5 100.0 Total 282 100.0 100.0

spss的数据分析报告

Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 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、方差分析、相关分析、。。。以了解该公司职工上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。2、 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 FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 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) Valid Cumulative

spss统计分析实习心得3篇

spss统计分析实习心得3篇五天的SPSS软件实训终于结束了,虽然实训过程充满了酸甜苦辣,但实训结果却是甜的。看着小组的课题报告,心里有种说不出来的感触。高老师在对统计理论及 SPSS 软件功能模块的讲解的同时更侧重于统计分析在各项工作中的实际应用,使我们不仅掌握 SPSS 软件及技术原理而且学会运用统计方法解决工作和学习中的实际问题这个实训。我真真正正学到了不少知识,另外,也提高了自己分析问题解决问题的能力。 小组中每个人完成不同的任务,我的任务是用独立样本T检验的方法分析市、县及县以下的分类对社会消费品零售总额的影响,分析方差,均值,P值,显著性如何并进行T 检验,得出结论报告。结果中比较有用的值为差值变量的均值Mean和Sig显著性在初级统计中,通常都要求所分析的数据呈现正态分布。通过对spss软件对数据的实践处理,我感觉显著性检验问题还是比较简单的,但对具体数据分析的目的性,实用性以及自己在做研究时如何使用,还有待进一步实践和提高。 SPSS 有具体的使用者要求的分析深度,同时是一个可视化的工具,使我们非常容易使用,这样我们可以自己对结果进行检查。电算化老师曾经说过,学习软件其实只是学习软件的操作流程,而要真正掌握整个软件,就得自己摸索探

究,真真正正弄懂它,还要下一定的功夫的。我也深刻体会到了这点。前几次实训都是关于会计实验的,虽然时间安排比此次实训紧,任务量大,但实训结束后,基本的试训内容都完全掌握。而这次实训,虽然时间安排较为轻松,内容也不多,操作起来也有一定的难度,另外受外界因素的影响,根本就听不见看不见老师讲的,即便后来老师一讲就去前面,由于没有条件跟着操作,导致一部分内容总是不熟练,请教同学他们也不会,不过,问题也总会用解决的办法。经过我坚持不懈的努力,在本次实训结束之前,我终于弥补了自己不熟练的那部分内容。 学习SPSS软件,对于我们这些将来要时刻与数据打交道的人是有很大的帮助的,它主要的是运用SPSS软件结合所学统计知识对数据进行需要的处理,相对于EXCEL处理,SPSS软件处理不仅效率高,而且操作简单。我个人觉得,SPSS 软件是一门专业性较强的课程,对于我们财务管理专业的学生是一门必备的课程,也是一门必须熟练掌握的课程,很庆幸,我是抱着将来要学习运用SPSS软件进行此次实训的。这次实训,使我对统计工作的过程和 SPSS应用的流程取得一定的感性认识,拓展了视野,巩固所学理论知识,提高了分析问题、解决问题的能力,也增强了我的职业意识、劳动观点以及适应社会的能力,最重要的是它使我获得了思想和课题分析处理上的双丰收。

SPSS期末统计分析报告(可打印修改)

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 (3) 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 (8)

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,这些比赛极大地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

spss的数据分析报告

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍: 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表,其中共包含七变量,分别是:年龄,为三类变量;性别,为二类变量(0代表女,1代表男);收入,为一类变量;旅游花费,为一类变量;通道,为二类变量(0代表没走通道,1代表走通道);旅游的积极性,为三类变量(0代表积极性差,1代表积极性一般,2代表积极性比较好,3代表积极性好 4代表积极性非常好);额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况,并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 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。通过频数分地区359个人旅游基本状 况的统计数据表,在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析,结果如下 表说明,在该地区被调查的359个人中,有198名女性,161名男性,男女比例分别为44.8%和55.2%,该公司职工男女数量差距不大,女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表:

其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析,结果如下表:

表说明,在该地区被调查的359个人中,有没走通道的占81.6%,占绝大多数。 上表及其直方图说明,被调查的359个人中,对与旅游积极性差的组频数最高的,为171 人数的47.6%,其次为积极性一般和比较好的,占比例都为22.0%,积性为好的和非常好的比例比较低,分别为24人和6人,占总体的比例为6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 (1)交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况,但是在实际分析中,不仅要了解单个变量的分布特征,还要分析多个变量不同取值下的分布,掌握多个变量的联合分布特征,进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言,需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例,读取数据(下面数据分析表为截取的一部分): Count

spss统计分析报告

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 89.5

spss统计分析报告期末考精彩试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。

应用统计spss分析报告

应用统计s p s s分析报 告 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

学生姓名:肖浩鑫学号: 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显着性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万 元)企业编号产量(台)生产费用(万 元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显着性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显着性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查, 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 21 2 58 3 85 4 68 5 74 6 93 7 72 8 122 9 18 10 125 系数的意义。 (2)检验回归系数的显着性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 变差来源df SS MS F Significance F 回归 残差—— 总计11——— Coefficients标准误差t Stat P-value Intercept X Variable 1 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的? (3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少? (4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 (5)检验线性关系的显着性(a=)。 5. 随机抽取7家超市,得到其广告费支出和销售额数据如下

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N (列表状态)4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

spss统计分析报告

目录 一、研究背景及其意义 (3) 二、研究方案 (3) 研究目标 (3) 研究内容 (4) 研究方法 (4) 三、科学技术与经济发展的关系分析 (4) 科技投入 (4) 科技产出 (5) 经济发展 (7) 小结 (7) 四、科学技术与经济发展的模型分析 (8) 模型假设 (8) 符号说明 (8) 信度与相关性分析 (8) 因子分析 (9)

回归分析 (10) 五、结论 (13) 附录: (14) 科学技术与经济发展的关系 一、研究背景及其意义 十九大报告指出:创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。加强国家创新体系建设,强化战略科技力量。深化科技体制改革,建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,加强对中小企业创新的支持,促进科技成果转化。倡导创新文化,强化知识产权创造、保护、运用。培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。 而科技作为创新的重要引领者和实践者,对于建设创新型国家起着重要作用。科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。邓小平同志曾指出;"科学技术是第一生产力";江泽民同志也曾指出:"科学技术是第一生产力,而且是先进生产力的集中体现和主要标志。科学技术的突飞猛进,给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动,未来的科学发展还将产生新的重大飞跃"。在当今这个信息化和全球化加速的时代,科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着,科技进步成为生产力水平的首要决定因素,是国家或区域竞争力的重要源泉。近年来,随着我国经济增长方式的转变,科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强,无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实,使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院:教育学院 专业:课程与教学论 学号:201411000156 姓名:李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) (一)回收情况 (5) (二)信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) (一)数据输入 (6) (二)数据分析 (7) 1.描述统计 (7) (1)多选题描述统计 (7) (2)单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) (1)独立样本T检验 (12) (2)单一样本T检验 (15) (3)单因素方差分析 (17) (4) X2检验 (21) 3.相关分析 (22) (1)变量间相关分析 (22) (2)维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议,并希望能引起学校对这一系列问题的关注,最终希望大学生对其大学的满意度有所提升,大学生是一个庞大的群体,特别是近几年,随着高校的扩招,我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想,他们都憧憬着大学校园的生活,然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好,取而代之的却是对校园生活的不满,大学生是十分宝贵的人才资源,他们对校园生活的体验和感受,与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷,问卷共由两部分组成:基本情况部分包括被调查者的性别、年级等,问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度,细分为12个三级指标(见表2-1),问卷采用五点制计分法,即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”,分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标(潜在变量)三级指标(观测变量) 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

SPSS统计分析报告分析报告案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医

疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

SPSS买房数据分析实施报告

《统计分析软件(双语)》 实验报告 题目:关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名: 学号:1204100215 专业:统计学 院系:统计学院 指导教师: 完成日期:2014年12月10日

摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析,比较均值,相关分析,回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析,探索分析,交叉分析,得出了该地区中年龄段在25~45居多,就业大多在国企,文化程度高中和大学所占比重大;大学学历的现居住面积较大,其最大值,最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。

目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) (一)描述分析性统计, (3) 1,就业状况的频数分析 (3) 2,文化程度的频数分析 (3) 3,现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4,居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5,文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) (二)均值比较 (3) 1,人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2,人均居住面积的单样本T检验 (3) 3,现居住面积的独立样本T检验 (3) (三)相关分析 (3) 1,现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2,人均居住面积,现居住面,居住类型的偏相关分析 (3) (四)回归分析 (3) 三、小结 (3)

一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表,一共有11个变量,其中现居住面积与人均居住面积为scale变量,其余9个变量为nonscale变量,依次为年龄段,文化程度,从业状况,家庭类型,家庭年收入,住房满意度,卖掉现房,购买户型,是否贷款。

SPSS简单数据分析报告

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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)。通过运用SPSS统计软件,对变量进行统计分析,以了解该公司职工总体状况,并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据,对职工的起始工资和现工资进行数据

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