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SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解

SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解
SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解

最近做问卷调查的统计分析,找到一篇很好的文章,是关于如何使用SPSS输入各种问卷题型,如何进行统计分析,对于初涉采用统计软件处理调查问卷的人来说,是很实用的!在此与大家分享!特别是,关于不同的题型如何输入,是很详细的!

SPSS问卷分析最白痴问题---编码录入及描述统计详解

问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的,错误之处请指正,

调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。

SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure 的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类;二注意定义不同的数据类型Type

各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下:

问卷调查的方法用得很广泛,对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题,有很多外专业的同学都在问这个问题,现在通过举例的方法详细讲解如下,以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤,以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的,错误之处请指正,

调查分析问卷回收,在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析,首先的第一步就是把问题编码录入。

SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案,首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点:一区分变量的度量,Measure 的值,其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类;二注意定义不同的数据类型Type

各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型,他们的变量的定义和处理的方法各有不同,我们详细举例介绍如下:

1 单选题:答案只能有一个选项

例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统?

A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断

编码:只定义一个变量,Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。

录入:录入选项对应值,如选C则录入3

2 多选题:答案可以有多个选项,其中又有项数不定多选和项数定多选。(1)方法一(二分法):

例二贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群?画钩时请把所

有提示考虑在内。

A月薪员工B日薪员工C钟点工

编码:把每一个相应选项定义为一个变量,每一个变量Value值均如下定义:“0”未选,“1”选。

录入:被调查者选了的选项录入1、没选录入0,如选择被调查者选AC,则三个变量分别录入为1、0、1。

(2)方法二:

例三你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项:

1() 2 ()3()

A、提高党员素质

B、加强基层组织

C、坚持发扬民主

D、激发创业热情

E、服务人民群众

F、促进各项工作

编码:定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号,三个变量Value值均同样的以对应的选项定义,即:“1” A,“2” B,“3” C,“4” D,“5” E,“6” F

录入:录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF,相应录入到每个括号对应的变量下。如被调查者三个括号分别选ACF,则在三个变量下分别录入1、3、6。

[注:能用方法二编码的多选题也能用方法编码,但是项数不定的多选只能用二分法,即方法一是多选题一般处理方法。]

3 排序题:对选项重要性进行排序

例四您购买商品时在①品牌②流行③质量④实用⑤价

格中对它们的关注程度先后顺序是(请填代号重新排列)第一位第二位第三位第四位第五位

编码:定义五个变量,分别可以代表第一位第五位,每个变量的Value 都做如下定义:“1”品牌,“2”流行,“3”质量,“4”实用,“5”价格

录入:录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项,如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。

4 选择排序题:

例五把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动

的最重的目标是那三项,并按重要性从高到低排序”,选项不变。

编码:以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量,每个变量的Value 都做同样的如下定义:“1”未选,“2”排第一,“3”排第二,“4”排第三。录入:以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF,则该题的6个变量的值应该分别录入:1(代表A选项未选)、1、 3(代表C选项排在第二)、1、2、4。

[注:该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法,对一般排序

题(例四)也同样适用,只是两者用的分析方法不同(例四用频数分析、例五用描述分析),输出结果从不同的侧面反映问题的重要性(前一种方法从位次从变量的频数看排序,后一种方法从变量出发看排序)。]

5 开放性数值题和量表题:这类题目要求被调查者自己填入数值,或者打分

例六你的年龄(实岁):______

编码:一个变量,不定义Value值

录入:即录入被调查者实际填入的数值。

6开放性文字题:

如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码,转换成为封闭式选项进行分析。如果答案内容较为丰富、不容易归类的,应对这类问题直接做定性分析。

三问卷一般性分析

下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法,操作以版本spss13.0为例,以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下

1频数分析:Frequencies过程可以做单变量的频数分布表;显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数;获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。

适用范围:单选题(例一),排序题(例四),多选题的方法二(例三)

频数分析也是问卷分析中最常用的方法。

实现:Descriptive statistics……Frequencies

2 描述分析:Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。这些述统计量有平均值、算术和、标准差,最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。

适用范围:选择并排序题(例五)、开放性数值题(例六)。

实现:Descriptive statistics……Descriptives,需要的统计量点击按钮Statistics…中选择

3多重反应下的频次分析:

适用范围:多选题的二分法(例二)

实现:第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起,给新的集合变量取名,在Dichotomies Counted value中输入1。第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。

4 交叉频数分析:解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题

适用范围:,适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表,对变量之间的关联性进行分析。比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况,可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。

实现:第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项,确定控制变量和解释变量(如上例中不同工作性质的人是控制变量,使用交通工具是解释变量)。第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs

四简单图形描述介绍

在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形,简单方便,同时也可以另外作图。SPSS的作图功能在菜单Graphs下,功能强大,图形清晰优美。现在把常用图简单介绍如下

1饼图:又称圆图,是以圆的面积代表被研究对象的总体,按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形,用以表示现象的部分对总体的比例关系的统计图。频数分析的结果宜用饼图表示。

2曲线图:是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。

3面积图:用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。

4条形图:利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。

五问卷深入分析

除了以上简单的分析,spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析,比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析(参数检验)、相关分析、回归分析等。因为涉及到很专业的统计知识,下面

只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍:1聚类分析

样本聚类,可以将被调查者分类,并按照这些属性计算各类的比例,以便明确研究所关心的群体。比如按消费特征对被调查者的进行聚类。

2相关分析

相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法,要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量,要采用斯皮尔曼相关系数。

其中可以用卡方检验,其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法

3均值的比较与检验

(1)Means过程:对指定变量综合描述分析,分组计算计算均值再比较。比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。(2)T 检验:

独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。比如,研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。

如果样本不独立则要用配对t检验。比如研究参加职业培训后工作效率是否提高。

4回归分析

问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型,一般是逻辑斯蒂模

型,解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。比如,研究对某商品的消费受收入的影响程

教育统计学与SPSS课后作业答案祥解题目

教育统计学课后作业 一、P118 1 题目:10位大一学生平均每周所花的学习时间与他们的期末考试成绩见表6-17.试问: (1)学习时间与考试成绩之间是否相关? (2)比较两组数据谁的差异程度大一些? (3)比较学生2与学生9的期末考试测验成绩。 表6-17 学习时间与期末考试成绩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 学习时间考试成绩40 58 43 73 18 56 10 47 25 58 33 54 27 45 17 32 30 68 47 69 解题步骤: (1)第一步:定义变量:“xuexishijian”、“xuexichengji”后,输入数据.如下图: 1

第二步:单击选择“分析(Analyze)”中的“相关(Correlate)”中的“双变量(Bivariate Correlations)”, 将上图中的“xuexishijian”和“xuexichengji”添加到右边变量框中,如下图: 第三步:点击“确定“后,输出结果如下图: 第四步:分析结果

3 由上图可知:学习时间与学习成绩之间的pearson 相关系数为0.714,p (双侧)为0.20。自由度 df=10-2=8时,查“皮尔逊积差相关系数显著临界值表”知:r 0.05= 0.623 ; r 0.01=0.765。 因为0.765 > 0.714 >0.623,所以在0.05水平上学习时间和学习成绩是相关显著的。 (2)SPSS 软件分析结果如下图: 由上图可知:学习时间标准差和平均值为:S 1=12.037 ?X 1= 29.00 ;学习时间标准差和平均值为:S 2=12.437?X 2=56.00 根据差异系数公式可知: 学习时间差异系数为:%100?=X S CV S =12.037/29.00×100%=41.51% 学习成绩差异系数为:%100?= X S CV S =12.437/56.00×100%=22.27% 有上述结果可知学习时间差异程度大于学习成绩差异程度。 (4) 把学生2和学生9的期末考试成绩转化成标准分数: Z 2=(X -?X) /S= (73—56)/12.437=1.367 Z 9=(X-?X)/S=(68—56)/12.437=0.965 由上计算可知:学生2期末考试测验成绩优于学生9的期末考试测验成绩。 二、P119 2 题目:某班数学的平均成绩为90,标准差10;化学的平均分为85,标准差为8;物理的平均分为79,标准差为15.某生这三科成绩分别为95,80,80.试问 (1) 该生在哪一学科上突出一些? (2) 该班三科成绩的差异度如何?有无学习分化现象? (3) 该生的学期分数是多少? (4) 三科的总平均和总标准差是多少? 解题步骤:

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?

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

教育统计学与SPSS名解总结

第一章导论(阅览前必读:书上每个章节后的名解我全都列出来了,黑色字体的都是书上原文,量多,但有些不重要的名解没必要背,你挑着背不要被吓到。绿色是章节题目,红色的就是我的一些说明、补充、吐槽,一个人打字很无聊啊有木有!一直自言自语啊有木有!并非书上的名词解释,看看就好,可删。这段紫色的也删了哈。接下来……正文,走你!) 统计学(statistics):即研究统计原理与方法的科学。 教育统计学(educational statistics):是专门研究如何搜集、整理、分析在心理和教育方面有实验或调查所获得的数字资料,如何根据这些资料所传递的信息,进行数学推论,找出客观规律的一门学科。简言之,教育统计学是运用统计学的一般原理和方法研究教育科学领域数量关系的一门科学。 描述统计(descriptiive statistics):是实验或调查所获得的数据加以整理(如制表、绘图),并计算其各种代表量数(如集中量数、差异量数、相关量数等),其基本思想是平均。 Or:是研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据,描述一组数据的全貌,表达一件事物的性质的一种统计方法。 推断统计(inferencial statistics):又称抽样统计,它是根据对部分个体进行观测所得到的信息,通过概括性的分析、论证,在一定可靠程度上去推测相应的团体。 Or:是研究如何通过局部数据所提供的信息,运用概率的理论进行分析论证,在一定可靠程度上推论总体或全局情形的统计方法。这是统计学中的主要内容。 实验设计(experimental statistics):是研究如何更加合理、有效的获得观测资料,如何更正确、更经济、更有效的达到实验目的,以揭示实验中各种变量关系的实验计划。 Or:实验者为了揭示实验中自变量与因变量的关系,在实验之前所制定的实验计划,称为实验设计。他是研究如何科学地、经济地以及更有效地进行实验。 统计常态法则:从总体中随机抽取一部分个体所组成的样本,差不多可以保持总体的特征。 小数永存法则:从总体中抽取的第一个样本中所表现的特性,在其他样本中也会存在。 大量惰性原则:某一事物的某一性质或状态,在反复观察或试验中是保持不变的。 有效数字:是指能影响测量准确性的数字。 随机变量(random variable):在统计学中把在取值之前不能预料到取什么值的量称为变量(随机变量)。 数据(data):如果一旦某个数值被取定了,成这个数值为随机变量的一个观察值,即数据。 总体(population):指客观存在的,并在同一性质的基础上结合起来的许多个别单位的整体,即具有某一特性的一类事物的全体,又叫母体或全域。 个体(individual): 构成总体的基本单位或单元,又称元素或个案。 样本(sample):从总体中抽取的一部分个体。 参数(parameter):表示总体特征的量数。 统计量(statistic):是直接从样本计算出的量数,代表样本的特征。

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

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习标准答案(第2章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第2章SPSS数据文件的建立和管理 1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式?各自的特点和应用场合是什么? SPSS中两个基本的数据组织方式:原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 ●原始数据的组织方式:待分析的数据是一些原始的调查问卷数据,或是一些基本的 统计指标。 ●计数数据的组织方式:所采集的数据不是原始的调查问卷数据,而是经过分组汇总 后的数据。 2、什么是SPSS的个案?什么SPSS的变量? 个案:在原始数据的组织方式中,数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量:数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPSS数据结构时,默认的变量名和变量类型是什么?如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性,还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明? 默认的变量名:VAR------;默认的变量类型:数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据,请问在SPSS中应如何组织该份资料? 产品类型体重变化情况 明显减轻无明显变化 第一种产品2719 第二种产品20 33 问:在SPSS中应如何组织该数据? 数据文件如图所示: 5、什么是SPSS的用户缺失值?为什么要对用户缺失值进行定义?如何在SPSS中指定用户缺失值? 缺失值分为用户缺失值(User Missing Value)和系统缺失值(System Missing

Value)。用户缺失值指在问卷调查中,将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示,如“0”、“9”、“99”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式,如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符,计算机就把其界定为缺失值,这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看,变量包括哪三种主要类型?请各举出一个相应的实际数据。如何在SPSS中指定变量的计算尺度? 变量类型包括:数值型(身高)、定序型(受教育程度)以及定类型(性别)。在变量视图中定义。 7、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Excel中,文件名为“居民储蓄调查数据.xls”。该数据的第一行是变量名,格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSS数据文件,并在SPSS中指定其变量名标签和变量值标签。(该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分) 【文件(F)】→【打开(O)】→【数据(A)】→文件类型选“Excel(*.xls,…)”,文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”,在“范围” 中输入“A1:Q283”→【确定】→在“变量视图”窗口,调整A1变量的宽度,输入变量名标签和变量值标签→在主菜单窗口选定【文件(F)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“sav”,文件名为“居民储蓄调查数据”→【保存】. 8、现有股民投资状况调查的文本数据,文件名为“股民投资数据.txt”。其中各变量的含义和编码见文件“股民投资数据.xls”。请将该文本数据读入SPSS,并定义变量名标签和变量值标签。其中各变量取值为9的均为用户缺失值,请加以定义说明。(注:本调查问卷中涉及多选项问题,以及多选项问题的编码等,可先忽略。) 【文件(F)】→【打开文本数据(D)】→【数据(A)】→文件类型选“Text(*.txt,…)”,文件名选“股民投资数据.txt”,【打开】→在“您的文本文件与预定义的格式匹配吗?”中选“否”,【下一步】→在“变量名称是否包括在文件的顶部”中选“是”,【下一步】→在“第一个数据个案从哪个行号开始”中输入“2”,其他默认,【下一步】→【下一步】→在“数据格式”中输入“字符串”,接着在弹出的窗口输入“4”,【下一步】→默认各选项,【完成】→在主菜单窗口选定【文件(F)】→【保存】→选择保存路径,保存类型为“sav”,文件名为“股民投资数据”→【保存】.

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

利用SPSS进行统计描述

第三节利用SPSS进行统计描述 一、统计描述方法 在教育技术研究过程中收集到大量的资料数据,但从这些杂乱无章的资料中,很难对其总体水平与分布状况做出评价判断。因此,必须采用一些适当的方法对这些资料进行处理,使之简约化、分类化、系统化,从中发现它们的分布规律,掌握总体的特征,以便对其水平做出客观的评价。 统计描述方法,是研究简缩数据并描述这些数据的统计方法。将搜集来的大量数据资料,加以整理、归纳和分组,简缩成易于处理和便于理解的形式,并计算所得数据的各种统计量,如平均数、标准差、以及描述有关事物或现象的分布情况、波动范围和相关程度等,以揭示其特点和规律。 (一)数据资料的整理和表示 在教育技术研究中,我们用各种方法搜集来的资料,一般是零散的,它只反映个别现象的个别特征,必须经过整理加工,使之系统化,才能计算统计指标,进行统计分析,为进一步研究提供有用的信息,首先要进行的是统计整理,它包含以下几部分内容: 1.数据检查 主要检查数据的完整性与正确性。统计资料完整性的检查,就是要根据调查项目检查是否填写齐全,避免遗漏,删去重复。正确性检查,就是检查搜集的资料是否真实可靠。特别是统计数字的真实性是统计工作的生命,统计资料的检查整理必须抓紧这一环。 数据检查可分为逻辑检查和计算检查两种方法。逻辑检查,是从理论和一般常识上来检查资料内容是否合理,指标之间是否矛盾。计算检查是检查统计数字在计算方法和计算结果上有否错误。 2.数据分类 数据分类就是把搜集来的数据进行分组归类。数据分类要做到既不重复、不遗漏,又不混淆,一般又可分为品质分类和数量分类。 品质分类:是按事物性质划分为不同的组别、种类。如以性别为标志可分为男与女;按“理解能力”、“学习态度”等为标志,又可分为好、较好、一般、差等几种水平,每种水平可看成类,每一类可给以相当的数量。可以通过各类所包含的数据再进行数量化的比较和分析。 数量分类:是按数量的属性分类。有顺序排列法、等级排列法和次数分布法等。 ⒊数据的排序

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:

统计学 SPSS作业

频率 统计量 XB性别MRC月消费金额 N 有效126 126 缺失0 0 频率表 XB性别 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.男65 51.6 51.6 51.6 A.女61 48.4 48.4 100.0 合计126 100.0 100.0 MRC月消费金额 频率百分比有效百分比累积百分比 有效 A.300元-400元 1 .8 .8 .8 B.401元-600元9 7.1 7.1 7.9 C.601元-1000元77 61.1 61.1 69.0 D.1000元以上39 31.0 31.0 100.0 合计126 100.0 100.0

通过以上交叉表可知,男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比 游程检验 2 XB性别NL年龄 检验值a 1.48 19.59 案例 < 检验值65 70 案例 >= 检验值61 56 案例总数126 126 Runs 数8 35 Z -10.017 -5.112 渐近显著性(双侧) .000 .000 a. 均值 从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48,,SPSS计算出游程数分别共有1和8,表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59,而不是原先的中位数20,导致游程增加到46和35.

可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556,低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216 由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。因此拒绝H0,所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。

分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验,用于判别两总体方差是否为齐性方差,这里的检测结果为F=10.975,P=0.006,因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。 相关性 控制变量NL年龄YY MRC月消费金额NL年龄相关性 1.000 . 显著性(双侧). . df 0 15 YY 相关性. 1.000 显著性(双侧). . df 15 0 在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵,可见两者的偏相关系数为1。 G图

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基本描述性统计实验指导

一、实验目的 1.熟悉SPSS软件其它数据预处理; 2.掌握数据的频率分析与基本统计分析; 二、实验内容 1、对“职工数据”进行转置; 2、对“居民储蓄数据”中户口和职业作出频数统计,并画出饼图 3、对“居民储蓄数据”中存款金额分成五组分别为小于500元、501~2000元、2001~3500 元、3501~5000元、5000元以上,形成新的变量,并做出频数统计与直方图。 4、“居民储蓄数据”中“存款金额”对城镇户口与农村户口分别做出平均值、标准差、偏 度与峰度统计量。 三、实验步骤 1、对“职工数据”进行转置; 1)通过菜单“数据” “转置”如图一所示,进入图二所示的界面, 2)把“关键变量”职工号选入“名称变量”框中,使职工号成为变量名称,其余变量选入“变量”框中如图三所示 3)点击“确定”按钮,出现如图四所示结果。 图一进入转置界面

图二转置界面 图三转置操作 图四输出结果 2、对“居民储蓄数据”中户口和职业作出频数统计,并画出饼图 1)如图五所示进入频率分析界面 2)在图六所示的界面中,选择频率分析变量“户口”与“职业”,并选中左下角的“显示频率表格”

3)点击图六的“图表”按钮,出现如图七的界面,选择“饼图”4)点击“确定”按钮,出现如图八分析结果。 图五进入频率分析

图六选择频率分析变量 图七选择输出图表

图八频率分析输出结果

3、对“居民储蓄数据”中存款金额分成五组分别为小于500元、501~2000元、2001~3500 元、3501~5000元、5000元以上,形成新的变量,并做出频数统计与直方图。 1)打开菜单Transform→record→into different variables, 给分组变量a5新的名称a51 2)点击“旧值和新值”按钮,出现如图十界面,给每一范围一新值,并点击“添加”按钮,直到所有范围都输完后,点击“继续”按钮。 3)点击图九所示“确定”按钮,则得到新的变量a51 4)打开菜单Analyze→Descriptive→Frequencies,出现图十一,选中“显示频率表格”,点击“图表”后,选择“直方图”后,点击“确定”按钮即得到结果。 图九数据分组界面 图十输入分组起始值

SPSS统计分析分析案例

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、扩大内需、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,而且在启动内需,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

教育统计学 SPSS练习题

1.某学校初中一年级80名学生的数学考试成绩如下,制作频数分布表和图形并作频数分布分析。 某校初一年级80名学生的数学考试成绩 88,89,90,72,89,88,84,83,92,86 90,86,76,87,91,90,90,74,85,84 90,85,89,76,77,85,93,91,81,84 91,83,80,85,87,86,87,84,89,91 84,89,88,84,83,95,85,89,89,89 80,95,83,91,86,87,92,93,89,73 95,82,87,89,80,70,85,85,68,83 82,89,88,85,90,89,80,90,77,72 2.将第1题中的80名学生的数学考试成绩分成0-60,60-70,70-80,80-90,90-100五段,进行分段频数统计,并绘制频数分布条形图 3.某班学生政治面貌分布情况为:党员21人,团员35人,群众43人,请绘制统计图。 4.某班学生政治面貌分布情况为:党员21人(其中男生11人,女生10人),团员35人(其中男生15人,女生20人),群众43人(其中男生23人,女生20人),请绘制统计图。 5.某职业技术学院2000年对其240名学生家长的职业调查结果如下:公务员58人,医生26人,军人15人,工人90人,个体工商业主45人,教师6人,请据此绘制一个圆形图。 6.对15名初三学生用一套初中数学水平测验试卷进行测试,其测验得分如下,另以这些学生的校内数学期末考试成绩为效标,试计算初中数学水平测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 水平测验得分56 73 65 78 64 77 90 61 54 75 45 72 88 95 61 期末成绩63 65 70 74 68 85 92 64 59 70 50 79 90 91 65 7.某大学一年级12名学生的英语阅读理解能力测验成绩与其平时阅读作业成绩如下表所列,试计算阅读理解能力测验的效标关联效度系数。 学生序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 测验得分32 33 34 34 36 37 38 39 40 41 43 45 作业成绩(等级)6 4 2 7 5 9 1 3 11 12 10 8 8. 从某班学生中随机抽取15名,测得他们的数学成绩如下: 65,77,80,78,89,90,74,73,89,95,83,56,68,92,82 (1)试对该班学生的数学平均成绩和成绩的离散程度作出估计。 (2)试求该班成绩均值的95%和99%的置信区间。 9.已知某年级学生的语文成绩服从正态分布,其中总体平均数为76.9,标准差未知。现从该年级某班随机抽取16名学生的语文成绩,数据如下: 75,88,73,93,85,76,68,90,61,58,78,89,95,77,60,74,问该班学生的平均语文成绩是否也是76.9?(α=0.01)

统计分析与SPSS的应用(第五版)课后练习答案(第6章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第6章SPSS的方差分析 1、入户推销有五种方法。某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异,设计了一项实验。从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人,并随机地将他们分为五个组,每组用一种推销方法培训。一段时期后得到他们在一个月内的推销额,如下表所示: 1)请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。 2)绘制各组的均值对比图,并利用LSD方法进行多重比较检验。 (1)分析→比较均值→单因素ANOV A→因变量:销售额;因子:组别→确定。 ANOVA 销售额 平方和df 均方 F 显著性 组之间405.534 4 101.384 11.276 .000 组内269.737 30 8.991 总计675.271 34 概率P-值接近于0,应拒绝原假设,认为5种推销方法有显著差异。

可知,1和2、1和5、2和3,2和4,2和5,3和5,4和5有显著差异。 2、从两个总体中分别抽取n 1 =7 和和n 2 =6 的两个独立随机样本,经计算得到下面的方差分析表。请补充表中单元格的两个独立随机样本,经计算得到下面的方差分析表。请补充表中单元格“A”和单元格“B”内的计算结果。 答:已知组内均方=组内偏差平方和/自由度,所以A=26.4/11=2.4 F 统计量=组间均方/组内均方所以B=7.5/2.4=3.125 3、为研究某种降血压药的适用特点,在五类具有不同临床特征的高血压患者中随机挑选了若干志愿者进行对比试验,并获得了服用该降压药后的血压变化数据。现对该数据进行单因素方差分析,所得部分分析结果如下表所示。 1)请根据表格数据说明以上分析是否满足方差分析的前提要求,为什么? 2)请填写表中空缺部分的数据结果,并说明该降压药对不同组患者的降压效果是否存在显著差异。 3)如果该降压药对不同组患者的降压效果存在显著差异,那么该降压药更适合哪组患者?(1)因F检验的概率P值小于显著性水平(0.05),拒绝原假设,方差不齐,不满足方差分析的前提假设。 (2)4*276.032=1104.128;1104.128+1524.990=2629.118;4+63=67;1524.990/63=24.206 (3)各组均值存在显著差异。更适合第三组 4、 1)选择恰当的数据组织方式建立关于上述数据的SPSS数据文件

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

统计学模拟实验spss 实验报告

(此文档为word格式,下载后您可任意编辑修改!) 目录 第一章数据介绍 (3) 1.1研究问题的提出 (3) 1.2数据的来源 (3) 第二章基本统计分析 (4) 2.1 基本统计分析 (4) 2.1.1 全部变量的频数分析 (4) 2.1.3变量的交差分析 (9) 2.1.5 异常值的检验 (12) 2.2 参数检验 (13) 2.2.1 单样本T检验 (13) 2.2.2 两独立样本T检验 (14) 2.3 相关分析 (14) 2.4 多元线性回归分析 (15) 第三章总结和建议 (21) 3.1 存在的问题 (21) 3.2 如何改进这些不足 (21) 附录A22 附录B22

摘要 当前的消费市场中,大学生作为一个特殊的消费群体正受到越来越大的关注。由于大学生年纪较轻,群体较特别,有着不同于社会其他消费群体的消费心理和行为。一方面,他们有着旺盛的消费需求,另一方面,他们尚未获得经济上的独立,消费受到很大的制约。消费观念的超前和消费实力的滞后,都对他们的消费有很大影响。社会大众对大学生的消费存在种种争议,认为他们出手阔绰。本文从我校大学生消费状况,消费的行为、消费结构、消费倾向和消费观念等方面来分析大学生的消费特征以及怎样提高他们的消费观念和理财能力,引导在校大学生树立正确的消费观。 关键词:大学生消费观;理性;问题;改进;数据分析

第一章数据介绍 1.1研究问题的提出 大学生消费问题日渐成为一个社会广为关注的问题,大学生作为一个特殊的群体,处于校园与社会交界处,脱离了父母,开始经济独立,独自生活。大学是一个精彩的世界,社会生活又是充满诱惑的,对大学生的消费都存在着很大的影响。同时也不免回存在一些非理性的消费问题,导致社会群众对大学生消费状况的批评。为了弄清大学生的消费问题的真实问题本小组成员进行了该项调查主要想弄清楚大学生们平时把钱花在哪里,花多少,影响他们消费的因素有哪些,以及他们在消费中有那些问题,应该怎样的去改造这些问题。 1.2数据的来源 本次分析的数据来源于我校90名不同专业和年级的同学消费情况调查。Spss数据中共包含十一变量,分别是:性别,户口状况,家庭年总收入,月生活费,伙食费占生活费的比例,娱乐占生活费的比列,生活费的来源,消费习惯,消费倾向,消费商品是注重,生活费盈余的处理,消费状况是否满意。通过运用spss统计软件,对变量进行基本统计分析、参数检验、相关分析、回归分析,以了解我校同学在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。 第二章基本统计分析 2.1 基本统计分析 2.1.1 全部变量的频数分析 户口情况频数分析(表一) 频率百分比有效百分比累积百分比 有效城镇17 18.9 18.9 18.9 农村73 81.1 81.1 100.0 合计90 100.0 100.0 从表一中可知被调查的同学中有73人来自农村占总人数的81%,只有17个同学来自城镇占总人数的19%。说明我校学生户口大多数分布在农村,生活水平较低。 性别状况的频数分析(表二) 频率百分比有效百分比累积百分比

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