SPSS大数据分析报告地主要步骤

SPSS数据分析的主要步骤

利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。主要集中在以下几个阶段。

1．SPSS数据的准备阶段

在该阶段应按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。

2．SPSS数据的加工整理阶段

该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。

3．SPSS数据的分析阶段

选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果，因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式，分析人员无需记忆数学公式，这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。

4．SPSS分析结果的阅读和解释

该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

数据分析必须掌握的分析术语

1、增长：

增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。

2、百分点：

百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。

3、倍数与番数：

倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。

番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。

4、指数：

指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。

5、比重：

比重是指总体中某部分占总体的百分比

6、拉动。。。增长。。。：

即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。

例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。

7、年均增长率：

即某变量平均每年的增长幅度。

8、平均数：

平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。

公式为：总数量和÷总份数=平均数。

9、同比与环比

同比：同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如，本期2月比去年2月，本期6月比去年6月等。

环比：环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比，表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比，即2月比1月，3月比2月，4月比3月……12月比11月，说明逐月的发展程度。

10、复合增长率

复合增长率是指一项投资在特定时期内的年度增长率，计算方法为总增长率百分比的n方根，n相等于有关时期内的年数。

公式为：(现有价值/基础价值)^(1/年数)-1

如何用EXCEL进行数据分组

什么是交叉表

“交叉表”对象是一个网格，用来根据指定的条件返回值。数据显示在压缩行和列中。这种格式易于比较数据并辨别其趋势。它由三个元素组成：

?行

?列

?摘要字段

?“交叉表”中的行沿水平方向延伸（从一侧到另一侧）。在上面的示例中，“手套”(Gloves) 是一行。

?“交叉表”中的列沿垂直方向延伸（上下）。在上面的示例中，“美国”(USA) 是一列。

?汇总字段位于行和列的交叉处。每个交叉处的值代表对既满足行条件又满足列条件的记录的汇总（求和、计数等）。在上面的示

例中，“手套”和“美国”交叉处的值是四，这是在美国销售的

手套的数量。

“交叉表”还可以包括若干总计：

?

?每行的结尾是该行的总计。在上面的例子中，该总计代表一个产品在所有国家/地区的销售量。“手套”行结尾处的值是 8，这就是手套在所有国家/地区销售的总数。

注意：总计列可以出现在每一行的开头。

?每列的底部是该列的总计。在上面的例子中，该总计代表所有产品在一个国家/地区的销售量。“美国”一列底部的值是四，这是所有产品（手套、腰带和鞋子）在美国销售的总数。

注意：总计列可以出现在每一行的顶部。

?“总计”(Total) 列（产品总计）和“总计”(Total) 行（国家/地区总计）的交叉处是总计。在上面的例子中，“总计”列和“总计”行交叉处的值是 12，这是所有产品在所有国家/地区销售的总数。

EXCEL培训－－数据透视表

用Excel做数据分析——描述统计

某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。要求得到标准差等统计数值。

样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

操作步骤

1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。

2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择：

输入区域：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；

如果数据有标志，注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；

输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；

汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。

其中：

中值：排序后位于中间的数据的值；

众数：出现次数最多的值；

峰值：衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反之则为负；

偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；

极差：最大值与最小值的差。

第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。

平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。

结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)：

某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据。要求得到标准差等统计数值。

样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用Excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

操作步骤

1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。

2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择：

输入区域：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；

如果数据有标志，注意勾选“标志位于第一行”；如果输入区域没有标志项，该复选框将被清除，Excel 将在输出表中生成适宜的数据标志；

输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；

汇总统计：包括有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、总个数、最大值、最小值和置信度等相关项目。

其中：

中值：排序后位于中间的数据的值；

众数：出现次数最多的值；

峰值：衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反之则为负；

偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；

极差：最大值与最小值的差。

第K大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值。

平均数置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。

结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)：

用Excel做数据分析——相关系数与协方差（Z）

化学合成实验中经常需要考察压力随温度的变化情况。某次实验在两个不同的反应器中进行同一条件下实验得到两组温度与压力相关数据，试分析它们与温度的关联关系，并对在不同反应器内进行同一条件下反应的可靠性给出依据。

相关系数是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标。用于判断两个测量值变量的变化是否相关，即，一个变量的较大值是否与另一个变量的较大值相关联(正相关)；或者一个变量的较小值是否与另一个变量的较大值相关联(负相关)；还是两个变量中的值互不关联(相关系数近似于零)。设(X,Y)为二元随机变量，那么:

为随机变量X与Y的相关系数。p是度量随机变量X与Y之间线性相关密切程度的数字特征。

注:本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

操作步骤

1. 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数。

2. 选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择:

输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有数据标志，注意同时勾选下方“标志位于第一行”；

分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择；

输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；

3.点击“确定”即可看到生成的报表。

可以看到，在相应区域生成了一个3×3的矩阵，数据项目的交叉处就是其相关系数。显然，数据与本身是完全相关的，相关系数在对角线上显示为1；两组数据间在矩阵上有两个位置，它们是相同的，故右上侧重复部分不显示数据。左下侧相应位置分别是温度与压力A、B和两组压力数据间的相关系数。

从数据统计结论可以看出，温度与压力A、B的相关性分别达到了0.95和0.94，这说明它们呈现良好的正相关性，而两组压力数据间的相关性达到了

0.998，这说明在不同反应器内的相同条件下反应一致性很好，可以忽略因为更换反应器造成的系统误差。

协方差的统计与相关系数的活的方法相似，统计结果同样返回一个输出表和一个矩阵，分别表示每对测量值变量之间的相关系数和协方差。不同之处在于相关系数的取值在 -1 和 +1 之间，而协方差没有限定的取值范围。相关系数和协方差都是描述两个变量离散程度的指标。

用Excel做数据分析——回归分析

在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。

注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘支持下加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项

实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。

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。

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的数据分析报告范例

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、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下

性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 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： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3

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)。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

spss的数据分析报告[1]要点

SPSS 数据分析报告 学生姓名：李婷 学号：0904100223 专业：统计学 班级：统计0902 指导教师：朱钰 完成日期：2011年12月17日

目录 一．数据简介 ........................................................................................... 错误！未定义书签。二．数据分析 .. (3) 三．描述性分析 (5) 四.探索性分析 (6) 1.交叉分析 (6) 2.茎叶图 (7) 3 p-p 图分析 (11) 五.证实性分析 (12) 1.相关分析 (12) 2.回归分析 (13) 3.参数检验 (15) （1）单样本T检验 (16) （2）独立样本T检验 ............................................................. 错误！未定义书签。

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 此数据来源于https://www.sodocs.net/doc/0b18474068.html,/publications/jse/jse_data_archive.htm 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、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。

SPSS分析报告实例

SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先

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关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、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。 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 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)

上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分 布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。

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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 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 ________ 学号：______________ 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班

目录 一、数据样本描述 (1) 二、要解决的问题描述 (1) 1数据管理与软件入门部分 (1) 1.1分类汇总 (1) 1.2个案排秩 (1) 1.3连续变量变分组变量 (1) 2统计描述与统计图表部分 (1) 2.1频数分析 (1) 2.2描述统计分析 (1) 3假设检验方法部分 (2) 3.1分布类型检验 (2) 3.1.1正态分布 . (2) 3.1.2二项分布 . (2) 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)

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 (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) 4.2效度 (17)

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S P S S数据分析报告 WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】

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 课程名称：SPSS统计分析方法 姓名：汤重阳 学号： 所在专业：人力资源管理 所在班级：三班

目录

一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘——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。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 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汇总。 个案排秩 对受教育水平程度不同的职工起始工资和现工资进行个案排秩。 连续变量变分组变量 将被调查者的年龄分为10组，要求等间距。 2 统计描述与统计图表部分 频数分析 利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、受教育水平程度不同的状况下进行频数分析，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。 描述统计分析 以职工受教育水平程度为依据，对职工起始工资进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、偏度峰度等数据，以进一步把握数据的集中趋势和离散趋势。 3 假设检验方法部分 分布类型检验 正态分布 分析职工的现工资是否服从正态分布。 二项分布 抽样数据中职工的性别分布是否平衡。 游程检验 该样本中的抽样数据是否随机。 单因素方差分析 把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。 卡方检验

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s p s s的数据分析报告 范例 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

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、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 男161 合计359 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%和%，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：

有效差171 一般79 比较好79 好24 非常好6 合计359 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占%，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%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为%，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%和%。 2、描述统计分析。 再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。

SPSS数据分析报告(最终版)

SPSS数据分析报告 影响大学生网购行为因素分析 专业： 学号： 姓名： 影响大学生网购行为因素分析 本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。 信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。影响消费者网购行为的因素有很多。 一，调查结果统计与分析 1，样本数据的总体特征 （1），样本的性别、年级比例

Total 500 100.0 100.0 由上图可知，样本中的大学生主要来源于城市，其中中等城市最多，小城市最少，其次，城镇和县乡比例相当。 （3）样本中大学生每月可支配收 大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和 800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。 2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息 （1）大学生了解网购的途径

通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。 （2）大学生对网购的了解程度 因为KMO 检验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Test of Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。

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S p s s数据分析报告 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-

Spss数据分析报告 1实验材料和原始数据 1.1引入 本文主要利用SPSS通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、 AXE、多芬在两个超市（沃尔玛和家乐福）的价格、促销，和 AXE 的周销售量数据，分析这两个因素对AXE周销售量的影响，为AXE这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS 中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。 1.2AXE案例 1.2.1三个品牌除汗剂的数据 ?妮维娅 ?AXE ?多芬 1.2.2变量 销售量(Sales) 价格(Price) 只有摆台(Display-only) 只有促销(Feature-only) 摆台和促销都有(Feature and Display) 2分析操作 2.1数据线性拟合 对家乐福的AXE数据进行线性拟合，所得到的结果如下： 对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下：

2.2Pooling Test 由于有两个超市Carrefour和Walmart的AXE的数据，因此在分析之前要先用SPSS进行Pooling Test。 Pooling Test所用到的公式是 通过这个公式计算出F大小，然后通过在线网站计算出P值大小，从而判定能否混合计算。 2.2.1OLS Pooling 所得到的P值结果： 结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。 2.2.2OLSDV Pooling 结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。 通过OLS Pooling和OLSDV Pooling都说明了两个超市的AXE销售数据不能混合。所以接下来的分析和模型设立都会按照两个超市进行。 2.3描述性统计和模型设立 2.3.1描述性统计 沃尔玛 AXE的销售情况 接下来分析Display-only、Feature-only以及Display和Feature这三个变量对价格的影响。 考虑竞争对手的定价 家乐福 价格与销量相对于时间的变化 促销手段对价格的影响 竞争对手的价格定位 2.3.2模型设立 模型类型有两种：加法模型和乘法模型。 加法模型 乘法模型 在这里我们选择的是乘法模型，这是因为我们先尝试了加法模型，发现并不符合正态分布，所以我们选择乘法模型。 根据以上的乘法模型，带入数据，拟合出参数β0、β1、β2、β3、β4。 X1t=Price of AXE in week t X2t=Display of AXE in week t X3t=Feature of AXE in week t X4t=Display & Feature of AXE in week t 家乐福

利用SPSS做数据分析报告

【本文中采用SPSS18】 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图 如果是五点维度的量表，那么就是

记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图 都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量

点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……

如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过…… 对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T 检验为例……

SPSS大数据案例分析报告

SPSS数据案例分析 目录 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (3) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (4) 二．实证研究 (7) 2.1基础数据分析 (7) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (14)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显著影响

SPSS数据分析报告

SPSS数据分析报告 学院：经济管理学院 专业、班级： 11人资3班 学生姓名：刘晓伟 学号： 20110410060318 二○一三年十一月十一日

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 81 2 王阳0 文科20 158. 3 46.2 75 3 洪华阳0 理科21 171 57.2 71 4 刘卫秀0 理科21 165. 5 54 75 5 吴梦琦0 文科21 166.2 48 69 6 韩玮0 文科20 164.3 4 7 61 7 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 66 8 江桂英0 理科20 157.2 44.2 70 9 熊如意0 文科20 166.5 54.5 73 10 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 77 11 彭茜0 文科20 165.4 52.4 66 12 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 76 13 安怡君0 文科20 175 56.2 72 14 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 67 15 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 74 16 张明辉 1 文科21.5 170 60 71 17 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 80 18 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 70 19 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 76 20 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 68 21 温明煌 1 文科21.5 170 60 75 22 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 79 23 陈志强 1 文科22 180 70.4 79 24 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 78 25 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 64 26 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 79 27 李拓 1 理科21.5 172 68.1 66 28 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 73 29 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72

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S p s s数据分析报告公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

Spss数据分析报告 1实验材料和原始数据 1.1引入 本文主要利用SPSS通过对3 个除汗剂品牌：妮维娅、 AXE、多芬在两个超市（沃尔玛和家乐福）的价格、促销，和 AXE 的周销售量数据，分析这两个因素对AXE周销售量的影响，为AXE这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS 中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。 1.2AXE案例 1.2.1三个品牌除汗剂的数据 妮维娅 AXE 多芬 1.2.2变量 销售量(Sales) 价格(Price) 只有摆台(Display-only) 只有促销(Feature-only) 摆台和促销都有(Feature and Display) 2分析操作 2.1数据线性拟合 对家乐福的AXE数据进行线性拟合，所得到的结果如下：

对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下： 2.2Pooling Test 由于有两个超市Carrefour和Walmart的AXE的数据，因此在分析之前要先用SPSS进行Pooling Test。 Pooling Test所用到的公式是

2.2.1通过这个公式计算出F大小，然后通过在线网站计算出P值大小，从而 判定能否混合计算。 Pooling 所得到的P值结果：

结论是：P<，两个超市的AXE销售数据不能混合。 2.2.2OLSDV Pooling