SPSS实例
SPSS案例分析实例(消费习惯)
SPSS案例分析实例(消费习惯)Spss论文购物习惯的统计学分析课程名称：SPSS所在专业：经济学+软件工程所在班级：09-1姓名：李丽媛杨晓楠孙同哲胡贞玉学号：0918250102091825010409182501050918250114一．描述性统计分析最大似然确定数分析男性与女性的年龄、家庭成员数量、家庭月收入、购物频率、自用商品、礼品、消费者类型最大似然确定数的分析表1-1表1-1表示的是男性与女性的年龄、家庭成员数量、家庭月收入、购物频率、自用商品、礼品、消费者类型从4个不同权重下分别作中心趋势的粗略最大似然确定数。
二．均值比较检验分析与T检验1.均值比较检验分析对年龄、家庭月收入、购物场所、购物频率、自用商品、礼品、消费者类型的均值比较检验分析如表2-1,、2-2所示表2-1表 2-2从图中可以看出，男性样本数为7，年龄的均值为2.14，中位数为2.0，交通状况的均值为2.86，中位数为3.00，家庭月收入的均值为2.14，中位数为2.0，购物场所的均值为2.14，中位数为2.0，购物频率的均值为2.14，中位数为2.0，购物频率的均值为1.71，中位数为2.0，自用商品的均值为1.86，中位数为2.0；礼品的均值为1.71，中位数为2.0，消费者类型的均值为2.29，中位数为2.00.2.单样本T检验月收入与全国平均月收入2.5的比较，购物频率与全国平均购物频率2.5比较如表2-3、2-4所示表2-3从图中可知，调查的样本总数为30，家庭月收入的中位数为1.90，购物频率的中位数是1.87。
家庭月收入F的相伴概率为0.925，大于显著性水平0.05，不能拒绝方差相等的假设，可以认为男性与女性的家庭月收入方差无显著差异；然后看方差相等时T 检验的结果，T统计量的相伴概率为0.394大于显著性水平0.05，不能拒绝T检验的零假设，也就是说，男性与女性的家庭月收入平均值不存在显著差异。
SPSS典型相关分析案例
SPSS典型相关分析案例典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种统计方法，用于研究两组变量之间的相关性。
它可以帮助研究人员了解两组变量之间的关系，并提供有关这些关系的详细信息。
在SPSS中，可以使用典型相关分析来探索两个或多个变量之间的关系，并进一步理解这些变量如何相互影响。
下面我们将介绍一个典型相关分析的案例，以展示如何在SPSS中执行该分析。
案例背景：假设我们有一个医学研究数据集，包含30名患者的多个生物标记物和他们的疾病严重程度评分。
我们希望了解这些生物标记物与疾病严重程度之间的关系，并查看是否可以建立一个线性模型来预测疾病严重程度。
以下是执行这个案例的步骤：第1步：准备数据首先，我们需要准备数据，确保所有变量都是数值型。
在SPSS中，我们可以通过检查数据集的描述性统计信息或查看变量视图来做到这一点。
第2步：导入数据在SPSS中，我们可以通过选择菜单中的"File"选项，然后选择"Open"来导入数据集。
我们应该选择包含待分析数据的文件，并确保正确指定变量的类型。
第3步：执行典型相关分析要执行典型相关分析，我们可以选择菜单中的"Analyze"选项，然后选择"Canonical Correlation"。
在弹出的对话框中，我们应该选择我们希望研究的生物标记物变量和疾病严重程度评分变量。
然后，我们可以选择一些选项，如方差-协方差矩阵、相关矩阵和判别系数，并点击"OK"执行分析。
第4步：解释结果完成分析后，SPSS将提供几个输出表。
我们应该关注典型相关系数和标准化典型系数，以了解两组变量之间的关系。
我们可以使用这些系数来解释生物标记物如何与疾病严重程度相关联，并找到最重要的变量。
此外，我们还可以使用SPSS提供的其他统计结果来进一步解释模型的效果和预测能力。
SPSS上机例子
一、数据的录入假设某试验为二种冬小麦品种（A1、A2），二种密度（B1、B2），三种氮肥用量（C1、C2、C3）的三因素随机区组设计，试验小区面积为0.05亩，重复三次，产量结果见下表数据输入后的形式：处理 1 2 3 总数平均A1B1C1 5 6 7 18 6 A1B1C215 16 17 48 16 A1B1C321 22 23 66 22 A1B2C110 12 11 33 11 A1B2C220 22 21 63 21 A1B2C322 23 24 69 23 A2B1C125 26 27 78 26 A2B1C230 33 36 99 33 A2B1C330 32 34 96 32 A2B2C119 22 22 63 21 A2B2C225 27 26 78 26 A2B2C323 24 22 69 23 总数245 265 270 780二、一般统计或者三、假设检验1、独立样本的t检验工厂的两个化验室，每天对所配的水样，分别测定其含氯量（ppm），下面是7天的记录，问：两化验室测定结果之间有无显著差异？（α=0.01）。
日期 1 2 3 4 5 6 7化验室A 1.15 1.86 0.75 1.82 1.14 1.65 1.90 化验室B 1.00 1.90 0.90 1.80 1.20 1.70 1.95四、方差分析1、单因素方差分析例：黑龙江某地淋溶土上玉米氮肥品种肥效试验，每亩施N6斤，小区面积54m2 ，随机区组设计，重复四次，玉米产量见下表：重复产量（公斤/亩）CK 碳铵硫铵硝铵氰铵尿素氯铵氨水1 126.8 233.8 261.0 277.2 196.4 272.5 264.6 253.42 148.7 231.1 263.3 268.7 208.9 246.1 252.9 274.13 121.9 226.0 248.4 291.7 203.1 269.4 267.5 246.34 83.1 221.3 259.2 255.4 141.6 232.5 150.3 251.9第一种选择：第二种选择：2、两因素方差分析为了研究土壤和施肥量对作物产量的影响，随机选取30棵长势相同的植株分别种到6块试验地，其高中低酸性12 22 1213 19 1311 20 1412 18 119 21 11碱性20 32 1522 26 1717 34 1819 30 1420 31 15这里的单变量是指一个因变量而非一个自变量。
SPSS数据分析实例
• 例2.1：某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人 的血磷值(mmol)如下,问该地急性克山病患者与健康人 的血磷值是否相同
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80
1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20
t检验的假设如下： H0:两总体均数相同,μ1 =μ2
H1:两总体不均数相同,μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求： 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求,即对数据进行简单描述
2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项 分析
பைடு நூலகம்
描述统计
描述
,
系统弹出对话框
选择描述变量
取消文件拆分,不然会影响以后的统计分析
选择菜单项 数据 拆分文件 ,选择 分析所有个案,不创建组
2.2.2 绘制直方图
选择菜单项 Graph Histogram ,系统弹出对话框
将变量x选入Variable选择框内,单击ok,结果浏览窗口绘制出直方图
数据的分布不是特别偏, 没有十分突出的离群值 t检验具有一定的耐受性,稍稍偏离要求一点不 会影响统计分析结果
∴可以直接采用参数分析方法来分析,因是两样本均数的比较,确定采用 成组设计两样本均数比较的t检验来分析
2.3 按题目要求进行统计分析
用SPSS来做两样本均数比较的t检验,选择
分析
均值比较
独立样本T检验
出现t检验对话框
将变量x选入test对话框, 变量group选入grouping Variable对话框,Define Groups钮变黑,在Define Group两个框内分别输入1 和2,在这ok
spss的数据分析案例
引言概述：SPSS是一款广泛应用于统计学和社会科学领域的数据分析软件。
它具有强大的统计分析功能，能够帮助研究人员更好地理解数据和探索潜在的关联。
本文将通过一个实际的案例，介绍SPSS在数据分析中的应用。
正文内容：1.数据的收集和准备：详细描述数据的来源和收集方式。
解释数据的结构和格式。
分析数据的质量并进行必要的数据清洗，如处理缺失值、异常值和离群值。
2.描述性统计分析：利用SPSS计算数据的基本统计指标，如均值、中位数、标准差等，以便更好地了解数据的分布和特征。
绘制直方图、箱线图等图表来可视化数据的分布情况。
计算数据的相关系数来研究变量之间的关系。
3.统计推断分析：运用t检验、方差分析、回归分析等方法来检验假设和得出结论。
描述分析结果的显著性和实际意义。
进一步探讨可能的影响因素，并运用SPSS进行模型拟合和预测。
4.因子分析和聚类分析：运用因子分析方法来降维和提取变量的共性因子。
对提取出的因子进行解释和命名，以便更好地理解变量之间的关系。
运用聚类分析方法来探索数据样本的分组结构和相似性。
5.时间序列分析：将数据按照时间顺序进行排序，并探索数据的趋势、周期和季节性。
运用ARIMA模型或指数平滑法进行时间序列预测。
解释预测结果的可靠性和稳定性。
总结：本文以一个实际的案例为例，详细介绍了SPSS在数据分析中的应用。
通过数据的收集和准备，描述性统计分析，统计推断分析，因子分析和聚类分析以及时间序列分析等方面的阐述，我们可以较为全面地了解SPSS在数据分析中的强大功能和应用价值。
通过SPSS的数据分析，研究人员可以更好地理解数据、发现问题、做出准确的预测，从而对决策和政策的制定提供支持。
同样的方法可以应用于各种领域的数据分析，无论是市场调研、医学研究还是社会科学研究，SPSS都能够提供强大的分析工具和方法。
spss分析案例
spss分析案例SPSS分析案例。
在社会科学研究中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常常用的统计分析软件，它能够帮助研究者对数据进行有效的整理、分析和呈现。
本文将以一个实际的案例来介绍SPSS的使用，希望能够帮助读者更好地理解和运用这一工具。
案例背景：假设我们是一家餐饮公司的市场部门，想要了解不同地区的顾客对我们产品的满意度情况，以便进行有针对性的改进和营销活动。
我们收集了来自不同地区的顾客满意度调查数据，包括满意度评分和顾客所在地区。
数据准备：首先，我们需要将收集到的数据整理成SPSS可以识别的格式。
在SPSS中，我们可以将数据导入数据视图中，按照变量的不同类型进行设定，比如将地区设定为名义变量，满意度评分设定为数值型变量。
数据分析：接下来，我们可以进行数据分析了。
我们可以使用描述性统计方法来了解不同地区的顾客满意度评分的分布情况，比如平均值、标准差、最大值和最小值等。
这可以帮助我们直观地了解不同地区的满意度情况。
此外，我们还可以使用交叉表分析方法来探究地区和满意度评分之间的关系。
通过交叉表，我们可以清晰地看到不同地区的顾客在不同满意度评分下的分布情况，从而找出可能存在的关联关系。
结果呈现：最后，我们需要将分析结果进行呈现。
在SPSS中，我们可以利用图表功能来直观地展示数据分析的结果，比如制作柱状图或饼状图来展示不同地区的满意度评分分布情况。
此外，我们还可以利用报告功能来生成分析报告，将分析结果清晰地呈现给决策者。
结论：通过以上的分析，我们可以得出不同地区的顾客满意度情况，从而为下一步的改进和营销活动提供依据。
同时，我们也了解了如何使用SPSS来进行数据分析，希望本案例能够对读者有所帮助。
总结：SPSS作为一款强大的统计分析软件，可以帮助研究者对数据进行全面的分析和呈现。
通过本案例的介绍，希望读者能够更加熟练地运用SPSS，为自己的研究工作提供有力的支持。
大学生spss数据分析案例
大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。
在大学教育中，数据分析是一个非常重要的环节，尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策中。
本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例，介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查，并收集了相关数据，包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。
现在需要对这些数据进行分析，以了解不同因素对大学生活满意度的影响。
数据准备：首先，需要将调查所得的数据录入SPSS软件中，确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时，要注意将不同的变量分别录入不同的列中，以便后续的分析和处理。
数据分析：1. 描述统计分析。
首先，可以对各个变量进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、频数分布等。
通过描述统计分析，可以直观地了解各个变量的分布情况，为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析。
接下来，可以进行各个变量之间的相关性分析，通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。
例如，可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性，以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。
3. 方差分析。
针对分类变量，可以进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异是否显著。
例如，可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况，以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。
4. 回归分析。
最后，可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的影响情况，以及它们之间的关系强度和方向。
结论与建议：通过以上的数据分析，可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度，为学校和相关部门提供决策建议。
spss案例分析
spss案例分析SPSS案例分析。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学、医学科学等领域。
它提供了强大的数据分析工具，可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和数据可视化。
在本文中，我们将通过一个实际案例来演示如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景。
假设我们是一家电子商务公司的数据分析师，我们收集了一份关于用户购买行为的数据，希望通过分析这些数据来了解用户的购买习惯，从而制定更有效的营销策略。
数据描述。
我们的数据包括以下几个变量：用户ID，用户的唯一标识。
购买金额，用户在一段时间内的购买金额。
购买次数，用户在同一段时间内的购买次数。
平均购买金额，用户平均每次购买的金额。
性别，用户的性别。
年龄，用户的年龄。
注册时间，用户的注册时间。
数据分析。
首先，我们将导入数据到SPSS软件中，然后进行数据清洗和变量筛选。
接下来，我们可以使用SPSS中的统计分析功能来对数据进行探索性分析，包括描述统计、相关性分析、t检验、方差分析等。
描述统计。
我们可以通过描述统计来了解用户的购买行为情况，包括购买金额的分布、购买次数的分布、平均购买金额的均值和标准差等。
这些统计指标可以帮助我们更清楚地了解用户的购买习惯。
相关性分析。
我们可以利用SPSS进行相关性分析，探讨购买金额和其他变量之间的关系。
比如，我们可以分析购买金额与用户年龄的相关性，购买金额与购买次数的相关性等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的关联性，从而为后续的分析提供参考。
t检验和方差分析。
如果我们想比较不同性别、不同年龄段用户之间的购买行为是否存在显著差异，可以利用SPSS进行t检验和方差分析。
这些分析可以帮助我们了解不同群体之间的差异性，为制定针对性营销策略提供依据。
数据可视化。
除了以上的统计分析，SPSS还提供了丰富的数据可视化功能，包括直方图、散点图、箱线图等。
用SPSS进行相关分析的典型案例
数据预处理
缺失值处理
对于缺失值，可以采用删除缺失样本、均值插补、多重插补等方法进行处理。在本案例中，由于缺失值较少，采用删 除缺失样本的方法进行处理。
异常值处理
对于异常值，可以采用箱线图、散点图等方法进行识别和处理。在本案例中，通过箱线图发现存在少数极端异常值， 采用删除异常样本的方法进行处理。
数据标准化
06
典型案例三：经济学领域 应用
案例背景介绍
研究目的
探讨某国经济增长与失业率之间的关系 。
VS
数据来源
采用某国统计局发布的年度经济数据，包 括GDP增长率、失业率等指标。
SPSS操作步骤详解
1. 数据导入与整理 将原始数据导入SPSS软件。 对数据进行清洗和整理，确保数据质量和准确性。
SPSS操作步骤详解
显著性检验
观察相关系数旁边的显著性水平 （p值），判断相关关系是否具有 统计显著性。通常情况下，p值小 于0.05被认为具有统计显著性。
结果讨论
结合相关系数和显著性检验结果 ，讨论社会经济地位与心理健康 之间的关系。例如，可以探讨不 同教育水平或职业对心理健康的 影响，以及这种关系在不同人群 中的差异。
关注SPSS输出的显著性检验结果。如 果P值小于设定的显著性水平（如 0.05），则认为药物剂量与症状改善 程度之间的相关性是显著的，即两变 量之间存在统计学意义的关联。
结合专业背景和实际情境，对结果进 行解释和讨论。例如，如果药物剂量 与症状改善程度呈正相关且相关性显 著，可以认为增加药物剂量有助于改 善患者症状。同时，需要注意结果的 局限性和可能的影响因素，以便为医 学实践提供有价值的参考信息。
提出政策建议或未来研究方向，以促进经济增长和降 低失业率。
统计学课SPSS数据分析实战案例
统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS（统计分析系统）是一款常用的统计软件，被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。
通过这个案例，我们将运用SPSS软件进行数据分析，以展示统计学课的实战应用。
案例背景假设你是一位市场研究员，你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。
你已经收集了一份随机抽样的数据集，包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。
你的任务是对这些数据进行分析，以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。
数据集说明数据集包括了500个消费者的信息，具体变量如下：1. 变量1：满意度评分（连续变量，取值范围从1到10）；2. 变量2：性别（分类变量，取值为男性和女性）；3. 变量3：年龄（连续变量）；4. 变量4：收入水平（分类变量，取值为低、中、高三个层次）；5. 变量5：购买次数（连续变量，表示过去一年内购买该产品的次数）。
数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤：1. 数据清洗和准备首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并进行数据清洗。
在SPSS中，我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。
确保数据集中的每一列都没有缺失值，并且所有的异常值已经得到恰当的处理。
2. 描述性统计分析接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能，对数据集进行描述性统计分析。
我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值，并生成频数分布表和柱状图。
3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性，我们可以使用SPSS的相关性分析功能。
通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数，我们可以评估它们之间的相关性。
4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析，以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。
通过观察方差分析表和显著性水平，我们可以得出初步结论。
5. 多元线性回归分析最后，我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型，以预测满意度评分。
spss案例
spss案例SPSS案例。
在社会科学研究中，统计分析是非常重要的一环。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于各种社会科学领域的数据处理和分析。
本文将通过一个实际案例，介绍如何运用SPSS进行数据分析，帮助读者更好地理解和掌握SPSS的使用方法。
案例背景。
假设我们是一家市场调查公司的数据分析师，公司委托我们对一项关于消费者购买行为的调查数据进行分析。
调查内容包括消费者的年龄、性别、受教育程度、月收入以及购买产品的种类和频率等信息。
我们需要利用SPSS对这些数据进行分析，为公司提供有关消费者购买行为的详细报告。
数据导入与整理。
首先，我们需要将调查数据导入SPSS软件中进行整理。
在SPSS界面中，选择“文件”-“导入数据”-“从文本文件”，选择相应的数据文件并进行导入。
导入后，我们需要对数据进行清洗和整理，包括删除缺失值、重复值以及异常值，确保数据的准确性和完整性。
描述性统计分析。
接下来，我们可以利用SPSS进行描述性统计分析，对数据的基本特征进行描述。
通过选择“分析”-“描述统计”-“频数”，我们可以得到各个变量的频数分布情况，包括年龄、性别、受教育程度等。
同时，我们还可以利用直方图、饼图等图表形式直观地展示这些分布情况，帮助我们更好地理解数据。
相关性分析。
在获得了数据的基本描述后，我们可以利用SPSS进行相关性分析，探究不同变量之间的相关关系。
通过选择“分析”-“相关”-“双变量”，我们可以得到各个变量之间的相关系数和显著性水平。
这有助于我们了解不同变量之间的相关程度，为后续的分析提供依据。
多元回归分析。
最后，我们可以利用SPSS进行多元回归分析，探究影响消费者购买行为的主要因素。
通过选择“回归”-“线性”，我们可以将购买产品的频率作为因变量，年龄、性别、受教育程度、月收入等作为自变量，建立回归模型并进行分析。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在社会科学研究中，SPSS（统计分析软件包）被广泛应用于数据分析。
本文将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
首先，我们收集了一份关于学生学习成绩的数据，包括学生的性别、年龄、每周学习时间和期末考试成绩。
我们的研究问题是探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们首先打开SPSS软件，导入我们收集的数据。
然后，我们可以使用SPSS 的数据编辑功能对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计功能对数据进行分析。
我们可以计算每个变量的均值、标准差、最大值和最小值，从而对数据的分布和特征有一个直观的了解。
然后，我们可以使用SPSS的相关分析功能来探讨不同变量之间的相关性。
我们可以计算不同变量之间的皮尔逊相关系数，从而了解它们之间的线性关系。
在接下来的分析中，我们可以使用SPSS的回归分析功能来探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们可以建立一个多元线性回归模型，从而探讨不同变量对学习成绩的预测作用。
最后，我们可以使用SPSS的图表功能来进行数据可视化分析。
我们可以绘制散点图、柱状图和折线图，从而直观地展示不同变量之间的关系和趋势。
通过以上步骤，我们可以利用SPSS对学生学习成绩的数据进行全面的分析，从而回答我们的研究问题。
在实际研究中，我们还可以进一步探讨其他统计分析方法，如方差分析、卡方检验等，以深入挖掘数据的内在规律。
总之，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为社会科学研究提供了重要的数据分析工具。
通过本文的简单案例，希望读者能够对SPSS的数据分析功能有一个初步的了解，并能够在实际研究中灵活运用，从而为研究工作提供有力的支持。
SPSS 典型相关分析案例
SPSS典型相关分析是一种通过分析一组变量与另一组变量之间的相关性来解释对方变量
差异的统计方法。
在企业管理和人力资源管
理领域，这种方法常被用来研究员工工作满
意度与各种因素的关系，并制定相关的管理
策略。
以下是一个SPSS典型相关分析的案例。
假设我们有一个样本，由100名员工组成，我们想要研究员工工作满意度与以下9个因
素之间的关系：薪酬、晋升机会、培训机会、福利、工作环境、工作内容、工作压力、同
事关系和公司文化。
在进行典型相关分析之前，我们需要将这些变量进行预处理，即去
除不需要的变量、处理缺失值和异常值等。
然后，我们进入SPSS软件，点击“Analyze”菜单下的“Canonical Correlation”命令，在打开的对话框中选择所有9个因素和员工
满意度作为“Variable(s)”并点击“OK”按钮。
SPSS会自动给出相应的结果，包括典型相关系数、方差解释比、典型相关变量等。
假设结果表明第一个典型相关系数为0.70，方差解释比为49%，前三个典型相关变量分别是薪酬、晋升机会和工作内容。
这意味着
这三个变量与员工工作满意度的关系最为密切，可以通过调整这些变量来提高员工的工
作满意度。
具体的建议可以根据调查结果和
实际情况制定，比如提高薪酬水平、加强晋升机会和职业发展支持、改善工作环境等。
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛应用于数据分析的软件工具，其中的因子分析（Factor Analysis）被广泛用于统计学和社会科学领域的研究。
本文将通过一个实例分析来介绍SPSS因子分析的基本原理和步骤。
1.研究背景在实施因子分析之前，首先需要明确研究背景和目的。
假设我们正在研究消费者购物行为，并希望确定出不同因素对于购物偏好的影响。
2.数据收集和准备在进行因子分析前，需要收集并准备相关数据。
假设我们已经收集到了100位消费者的关于购物行为的调查问卷数据，包括10个关于购物偏好的变量。
在SPSS中，我们可以将这些数据输入到一个数据矩阵中，每一行代表一个消费者，每一列代表一个变量。
3.因子分析设置在SPSS中，通过导航菜单选择适当的分析工具来进行因子分析。
在设置选项中，我们可以选择因子提取方法（如主成分分析、极大似然法等）和旋转方法（如方差最大旋转、斜交旋转等）等。
根据实际情况，我们可以调整这些参数以获得最佳结果。
4.因子提取在因子分析的第一步中，SPSS会计算每个变量的因子载荷矩阵，并根据设定的准则提取出主要因子。
因子载荷表示了每个变量与每个因子之间的关联程度，值越大表示关联程度越高。
通过因子载荷矩阵，我们可以判断每个变量对于哪个因子具有较高的影响。
5.因子旋转因子旋转可用于调整因子载荷矩阵，以使其更易于解释。
旋转后的因子载荷矩阵通常会呈现出更简洁、更有意义的结果。
在SPSS中，我们可以选择合适的旋转方法并进行旋转操作。
6.因子解释和命名在完成因子分析后，我们需要对结果进行解释和命名。
根据因子载荷矩阵和旋转结果，我们可以确定每个因子代表了哪些变量，并为每个因子赋予一个描述性的名称，以便于后续的数据分析和报告撰写。
7.结果解读最后，根据因子分析的结果，我们可以进行一系列的统计推断和解读。
spss数据分析简单案例
spss数据分析简单案例SPSS数据分析简单案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析功能，可以帮助研究者对各种数据进行深入的分析和挖掘。
下面我们将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：假设我们是一家电商公司的数据分析师，我们需要分析一组销售数据，以便更好地了解产品销售情况，为未来的销售策略提供支持。
第一步，数据导入。
首先，我们需要将待分析的数据导入SPSS软件中。
在SPSS中，我们可以通过“文件”菜单中的“打开”命令来打开Excel或者CSV格式的数据文件。
在导入数据的过程中，我们需要注意数据的格式是否正确，确保数据的准确性。
第二步，数据清洗。
一般来说，原始数据中会存在一些缺失值、异常值或者重复值，这些数据对于我们的分析是不利的。
因此，在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗。
在SPSS中，我们可以通过“数据”菜单中的“数据清理”命令来进行数据清洗工作。
在数据清洗的过程中，我们需要注意保留数据的完整性和准确性。
第三步，描述性统计分析。
在数据清洗完成之后，我们可以开始进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，包括数据的分布、中心趋势和离散程度等。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“描述统计”命令来进行描述性统计分析。
在描述性统计分析的过程中，我们可以生成各种统计指标，如均值、标准差、最大最小值等，以便更好地了解数据的特征。
第四步，相关性分析。
除了描述性统计分析之外，我们还可以进行相关性分析，以了解不同变量之间的相关关系。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单中的“相关”命令来进行相关性分析。
在相关性分析的过程中，我们可以生成相关系数矩阵或者散点图，以便更好地了解变量之间的相关关系。
第五步，回归分析。
最后，我们还可以进行回归分析，以了解自变量和因变量之间的关系。
SPSS因子分析——实例分析
SPSS因子分析——实例分析SPSS因子分析是一种统计方法，用于探索多个变量之间的相关性和结构。
它可以帮助研究者发现潜在的因素或维度，简化数据分析，并揭示变量之间的潜在关系。
本文将通过一个实例来介绍如何使用SPSS进行因子分析。
假设我们有一个关于消费者购买行为的调查问卷，包含了多个变量，如购买频率、购买金额、购买渠道等。
我们想要通过因子分析来探索这些变量之间的潜在结构，并识别出潜在的因素。
首先，我们需要将原始数据导入SPSS软件。
在SPSS的"变量视图"中，我们可以将每个变量名称输入到空白单元格中，并为每个变量选择适当的测量尺度（如定类尺度、定序尺度、定距尺度）。
然后，切换到"数据视图"，在每一行中输入被调查者的数据。
接下来，我们需要进行因子分析的前提检测。
在SPSS的"分析"菜单中，选择"数据采样"并点击"样本界限"，以确保我们选择的样本大小是否足够。
然后，我们选择"统计"中的"相关性"，点击"双变量"并检查变量之间是否存在显著的相关性。
如果我们的数据满足以上要求，我们可以继续进行因子分析。
在SPSS的"分析"菜单中，选择"数据准备"，点击"描述统计"并选择"频数"，以检查每个变量的分布情况。
然后，我们再次选择"分析"中的"数据准备"，点击"因子"并选择"提取方法"。
在弹出的对话框中，我们可以选择合适的提取方法，如主成分分析、极大似然估计等。
这些方法之间的选择要根据具体情况而定。
接下来，我们需要选择合适的因子数。
在"因子提取"对话框中，点击"因子"并输入我们认为合适的因子数。
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤
SPSS多元线性回归分析实例操作步骤在数据分析领域，多元线性回归分析是一种非常实用且强大的工具，它可以帮助我们探究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。
下面，我将为您详细介绍使用 SPSS 进行多元线性回归分析的实例操作步骤。
首先，打开 SPSS 软件，我们需要准备好数据。
假设我们有一组关于房屋价格的数据集，其中包含房屋面积、房间数量、地理位置等自变量，以及房屋的销售价格作为因变量。
在 SPSS 中，通过“文件”菜单中的“打开”选项，找到并导入我们的数据文件。
确保数据的格式正确，并且变量的名称和类型都符合我们的预期。
接下来，选择“分析”菜单中的“回归”，然后点击“线性”选项，这就开启了多元线性回归分析的设置窗口。
在“线性回归”窗口中，将我们的因变量（房屋销售价格）放入“因变量”框中，将自变量（房屋面积、房间数量、地理位置等）放入“自变量”框中。
然后，我们可以点击“统计”按钮，在弹出的“线性回归：统计”窗口中，根据我们的需求选择合适的统计量。
通常，我们会勾选“估计”“置信区间”“模型拟合度”等选项，以获取回归系数的估计值、置信区间以及模型的拟合优度等信息。
接着，点击“图”按钮，在“线性回归：图”窗口中，我们可以选择绘制一些有助于分析的图形，比如“标准化残差图”，用于检查残差的正态性；“残差与预测值”图，用于观察残差的分布是否均匀。
再点击“保存”按钮，在这里我们可以选择保存一些额外的变量，比如预测值、残差等，以便后续的进一步分析。
设置完成后，点击“确定”按钮，SPSS 就会开始进行多元线性回归分析，并输出相应的结果。
结果中首先会给出模型的汇总信息，包括 R 方（决定系数）、调整后的 R 方等。
R 方表示模型对因变量的解释程度，越接近 1 说明模型的拟合效果越好。
调整后的 R 方则考虑了自变量的个数，对模型的拟合优度进行了更合理的修正。
接着是方差分析表，用于检验整个回归模型是否显著。
如果 F 值对应的显著性水平小于设定的阈值（通常为 005），则说明回归模型是显著的，即自变量整体上对因变量有显著的影响。
SPSS相关分析案例讲解
SPSS相关分析案例讲解在数据分析领域中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件。
它提供了丰富的数据处理和统计分析功能，可以帮助研究人员和数据分析师有效地处理和分析数据。
本文将通过一个案例来讲解SPSS中的相关分析方法及其应用。
案例背景：某电子商务公司想要了解他们网站上不同产品类别的销售情况与顾客满意度之间的关系。
为了达到这个目标，他们进行了一项调查，收集了一份包含产品类别、销售额和顾客满意度的数据集。
数据集的字段说明：- 产品类别（Product Category）：包括电子产品、家居用品和服装三个类别。
- 销售额（Sales）：表示每个产品类别的销售额，以美元为单位。
- 顾客满意度（Customer Satisfaction）：以1到5的评分表示顾客对产品类别的满意程度，其中1表示非常不满意，5表示非常满意。
问题陈述：基于以上数据集，我们的目标是分析不同产品类别的销售额与顾客满意度之间的相关关系。
解决方案：为了解决这个问题，我们将使用SPSS中的相关分析方法来计算销售额和顾客满意度之间的相关系数，并进行统计显著性检验。
以下是具体步骤：步骤1：导入数据首先，我们需要将数据导入SPSS软件。
打开SPSS软件，选择"File"菜单中的"Open"选项，并选择包含数据的文件。
确保数据文件的格式是兼容的，并正确地导入数据。
步骤2：描述性统计分析在进行相关分析之前，我们可以先对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
选择"Analyze"菜单中的"Descriptive Statistics"选项，然后选择"Explore"选项。
将"Sales"和"Customer Satisfaction"字段拖动到"Dependent List"和"Independent List"框中，然后点击"OK"按钮。
spss-数据分析实例详解图文
优化策略
根据数据分析结果调整销售策略 ，如定价、促销方式等。
预测模型
利用时间序列分析、神经网络等 模型预测未来销售趋势。
相关性分析
探究销售量与价格、促销活动等 因素的关系。
实例三：人力资源数据分析
总结词
通过SPSS进行人力资源数据分析，可以优化人员 配置和提高员工满意度。
数据收集
收集员工信息，包括年龄、性别、学历、绩效等。
01
描述性统计分析是对数据进行初步处理和分析的过程，包括计 算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标。
02
在SPSS中，可以通过选择“分析”菜单中的“描述统计”选项
来进行描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、异常值和
03
数据的中心趋势等。
数据可视化
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现的过程，可以帮助我们更好地理解数 据和发现数据中的规律和趋势。
大数据处理
云端化服务
为了更好地满足用户的灵活性和可扩 展性需求，SPSS可能会推出基于云端 的服务模式，提供更加便捷和高效的 数据分析服务。
随着大数据时代的来临，SPSS可能会 加强在大数据处理和分析方面的能力， 以应对大规模数据集的处理需求。
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感谢您的观看
探索性统计
进行因子分析、主成分分析等，深入挖掘数据背后的结构。
可视化问题
图表选择
根据分析目的选择合适的图表类型，如柱状 图、折线图、饼图等。
图表组合
将多个图表组合在一起，形成综合性的可视 化报告。
图表定制
调整图表样式、颜色、字体等，提高图表的 可读性和美观度。
动态可视化
SPSS分析实例
[例1]一个品牌的方便面面饼的标称重量是80克，标准差应该小于2克。
现从生产线包装前的传送带上随机抽取部分面饼，称重数据记录在数据文件data中。
问这批面饼重量是否符（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：[例2]为评价两个培训中心的教学质量，对两个培训中心学员进行了一次标准化考试，分析（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：[例3]某康体中心的减肥班学员入班时的体重数据和减肥训练一个月后的体重数据记录在数据文件data中，试分析一个月的训练是否有效。
（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：（4）可以绘制_________图，直观显示前后体重的变化趋势。
[例4]为了解非计算机专业对计算机课程教学的意见，在金融系和统计系本科生中进行了一次抽样调查，得到了390名学生的调查数据。
试据此推断两系本科生对计算机课程教学的意见是否一致。
（1）检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）通过上面两个表格中数据分析所得出的结论：（4）可以通过_________图直观地比较不同系别的满意度。
[例5]为了试验某种减肥药物的性能，测量11个人在服用该药以前以及服用该药1个月后、2个月后、3个月后的体重。
那么请问在这4个时期，11个人的体重有无发生显著的变化？（1）通过上面输出结果表格，可判断使用的检验方法：（2）原假设和备择假设：（3）结论：[例6]数据文件“Employee data.sav”记录了474名职工的基本信息（1）绘制复式条形图来表示不同性别的雇佣类别情况；（2）对起始薪金绘制茎叶图，说明图中信息；（3）通过箱图描绘不同雇佣类别的职工当前薪金情况，得出结论；（4）分析起始薪金的确定与什么因素有关，说明下面两表分别用的分析方法，并比较两表的结果。
控制变量起始薪金教育水平（年）雇佣类别 & 经验（以月计）起始薪金相关性 1.000 .461显著性（双侧）. .000df 0 470 教育水平（年）相关性.461 1.000显著性（双侧）.000 .df 470 0[例7]考察数码相机成像元器件像素数是否会对产品销量产生显著影响（设显著性水平α=0.05）。
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关于移动商务接受度与价值链增值调查的分析报告移动商务是指对通过移动通讯网络进行数据传输，并且利于手机、PDA等移动终端开展各种商业经营活动的一种新电子商务模式。
移动商务中企业可以随时随地传输和交流各种商业信息，能够突破时空限制，交易的时间规律发生了变化，这重塑了原有的企业经营模式，使企业信息化扩展到与市场距离近似无缝的境地。
这种随时随地进行交易的模式带来了许多的便利，也使在决策时间上、影响因素上对原有商业模式起到很大的冲击。
故有必要研究移动商务的产业发展及未来趋势，以此来对应未来的产业变革。
此次我们小组共做了十五份卷，并用SPSS软件对最后的结果进行了分析。
其中涉及了Frequencies Correlations Crosstabs Means等分析，将问卷所涉及的一些问题的相关性、一些选项出现的频率、两个问题三个问题之间的联系或一组问题等进行分析，得到了一些结论。
分析结果如下所示：命令：CORRELATIONS /V ARIABLES = v6 v73 v75 /PRINT =TWOTAIL NOSIG /MISSING =PAIRWISE.含义：分析月收入、购买名人或专家推荐的品牌和购买畅销品牌的相关性图表：分析：由此可以看出，月收入和购买名人或专家推荐的品牌之间的相关系数呈现较弱的正相关（0.098），该相关系数的显著性水平0.728>α值0.05，是不显著的，即"月收入越高"对购买名人或专家推荐的品牌的意向没有显著影响。
由此还可以看出，月收入和购买畅销品牌之间的相关系数呈现较强的正相关（0.659），该相关系数的显著性水平0.008<α值0.05，是显著的，即"月收入越高"对购买畅销品牌的意向有显著影响，购买意向越强。
由此还可以看出，购买名人或专家推荐的品牌和购买畅销品牌之间的相关系数呈现较强的正相关（0.310），该相关系数的显著性水平0..260>α值0.05，是不显著的，即月收入和购买名人或专家推荐的品牌对专家推荐的品牌没有什么显著影响。
所以结论是：月收入越高，越有购买畅销品牌的意向，起到了一定的作用。
命令：MEANS v45 BY v6 /STATISTICS =ALL.含义：通过均值分析月收入对移动商务花费预期高低的影响图表：分析：由于该调查问卷没有量化标准，无法准确进行均值分析，不过该分析选项是随着数值的增大而呈正线性相关的，所以采用均值分析是可以定性的分析问题的。
由图可以看出：月收入越少，那么花费的预期就越高，这正是反映了生活事实，收入越少，消费能力就相对较低，我们就觉得移动商务的花费高了。
命令：MEANS v49 BY v2 /STATISTICS =ALL.含义：通过均值分析年龄对移动商务是否影响健康意向的影响图表：分析：由图可以看出：年龄在31-40岁对健康问题最敏感，一般到这个年龄段，我们的身体素质就有些不如从前了。
年龄在20岁以下的身体免疫力还不是很强，健康也是很重要的。
年龄在21-30岁的人正当身体最强盛的时期，充满朝气。
命令：MEANS v53 BY v6 /STATISTICS =ALL.含义：通过均值分析月收入对移动商务是否值得购买的影响图表：分析：由图可以看出：月收入在800-1500的人群觉得移动商务不值得购买很多，原因应该是消费能力不够，月收入在800元以下的人群觉得移动商务不值得购买的意向不是很强，但我们看到标准差为1.000，证明他们的选择没有对移动商务有一定了解，他们的购买意向有不确定的成分。
1500以上觉得移动商务不值得购买的意向不是很强是很正常的，因为他们购买能力强，对移动商务的价格不是很敏感，注重移动商务的功能和服务等。
命令：、FREQUENCIES v59/PIECHART .含义：对购买者购买移动商务时所担心的问题的频率统计并用圆形比例图反映。
图表：统计量当你打算购买某移动商务产品时，最担心：N 有效15缺失0当你打算购买某移动商务产品时，最担心：频率百分比有效百分比累积百分比有效买不到称心商品后悔 1 6.7 6.7 6.7 商家夸大欺骗 6 40.0 40.0 46.7买到假货8 53.3 53.3 100.0合计15 100.0 100.0分析：以上是对当打算是否购买移动商务产品时，最担心的问题的统计从图及表可以看出害怕买到假货的占53.3%处于最高，担心商家夸大欺骗的占40.0%，担心买不到称心产品的占6.7%。
购买者对产品的真假最为关心。
对是否会得到亲朋好友的赞赏及找不到正规卖场并不担心。
命令：FREQUENCIES v9/BARCHART .含义：对被调查者对移动商务的了解程度的频率统计并用直方图表示。
图表：统计量认识程度N 有效15缺失0认识程度频率百分比有效百分比累积百分比有效了解 5 33.3 33.3 33.3听说过 6 40.0 40.0 73.3没听说过 4 26.7 26.7 100.0合计15 100.0 100.0分析：由表及图可以看出，在调查的所有样本有40.0%听说过移动商务，33.3%了解移动商务，26.7%没听说过，没有人用过移动商务。
这说明移动商务还处于起步阶段，有很多人持观望的态度，还没有真正的使用。
命令：CROSSTABS v6 BY v9 /STATISTICS =GAMMA D/CELLS = COUNT ROW.含义：对月收入和对移动商务的认识程度之间的相关性的统计。
图表：案例处理摘要案例有效的缺失合计N 百分比N 百分比N 百分比月均收入 * 认识程度15 100.0% 0 .0% 15 100.0%月均收入* 认识程度交叉制表认识程度了解听说过没听说过合计月均收入800元以下计数 1 2 1 4月均收入中的 % 25.0% 50.0% 25.0% 100.0% 800-1500 计数0 0 2 2月均收入中的 % .0% .0% 100.0% 100.0% 1500-3000 计数 2 4 1 7月均收入中的 % 28.6% 57.1% 14.3% 100.0% 3000-5000 计数 2 0 0 2月均收入中的 % 100.0% .0% .0% 100.0% 合计计数 5 6 4 15月均收入中的 % 33.3% 40.0% 26.7% 100.0%分析：由表可以看出月收入和对移动商务的认识之间是负相关的关系，同时结合选项的设置可知，当月收入越高时对移动商务的认识程度越高，从此可以看出移动商务和经济条件也有密切的联系。
全部代码：data list file ='d:\123.txt' records=2/v1 1 v2 2 v3 3 v4 4 v5 5 v6 6 v7 7 v8 8 v9 9 v10 10 v11 11v12 12 v13 13 v14 14 v15 15 v16 16 v17 17 v18 18 v19 19 v20 20 v21 21 v22 22 v23 23 v24 24 v25 25 v26 26 v27 27 v28 28 v29 29 v30 30 v31 31 v32 32 v33 33 v34 34 v35 35v36 36 v37 37 v38 38 v39 39 v40 40 v41 41 v42 42 v43 43 v44 44/v45 1 v46 2 v47 3 v48 4 v49 5 v50 6 v51 7 v52 8 v53 9 v54 10 v55 11 v56 12 v57 13 v5814 v59 15 v60 16 v61 17 v62 18 v63 19 v64 20 v65 21 v66 22 v67 23 v68 24 v69 25 v70 26 v7127 v72 28 v73 29v74 30 v75 31 v76 32 v77 33 v78 34 v79 35 v80 36-37 v81 38-39 .variable label v1 '性别' v2 '年龄' v3 '教育程度' v4 '婚姻状况' v5 '职业' v6 '月均收入' v7 '家庭人口' v8 '是否有小孩' v9 '认识程度' v10 '只是打电话' v11 '个人兴趣' v12 '时尚' v13 '提升生活质量' v14 '提高素质' v15 '移动商务服务新颖，代表未来新产业增长点心'/v16 '方便未来的生活，今后移动商务必然会逐步普及' v17 '移动商务服务种类繁多，能够吸引消费' v18 '移动商务目前不会引起周围人们的太多注意' v19 '移动商务价格太贵，目前多数人消费不起' v20 '目前推广动商务没有多大必要' v21 '移动商务存在安全问题，一般不敢接触'/v22 '经历' v23 '模式不可信' v24 '操作繁琐' v25 '不易界定服务标准' v26 '不知道如何使用' v27 '其他' v28 '各种定位与导航' v29 '空间数据库' v30 '移动计算终端' v31 '移动软件' v32 '价格低' v33 '终端的课操作性' v34 '移动通行费率低' v35 '终端软件的可选性' /v36 '其他' v37 '喜欢尝试新鲜事物' v38 '购买产品是一时的冲动和兴趣' v39 '在购物之前，宁愿多花时间比较也不愿事后后悔' v40 '对移动商务的销售渠道非常了解' v41 '对移动商务的服务内容非常了解' v42 '非常关心移动商务的发展' v43 '非常乐意尝试移动商务服务' v44 '会向亲朋好友推荐移动商务'/v45 '比我预期的要高' v46 '选择购买这种移动商务会浪费我很多时间' v47 '如果我购买会有很多人认为我不明智' v48 '购买后不得不花大量时间退换' v49 '使用该移动商务后因质量问题影响我身体健康' v50 '出于对产业发展怀疑我购买移动商务会让我不踏实' v51 '购买后发现不能达到预期功能需求'/v52 '如果购买产品不当将有损我的形象和信心' v53 '这种移动商务根本不值得花这么多钱' v54 '周围其他人是否已在用，直接影响到我是否购买' v55 '销售人员的态度影响我的购买意愿' v56 '买移动商务设备而没能买其他消费品感到后悔' v57 '当您确定是否需要购买移动商务时，最担心：' v58 '当您搜集产品或品牌信息时，最担心：'/v59 '当你打算购买某移动商务产品时，最担心：' v60 '当你决定购买移动商务时，最担心：' v61 '买完后，在最初使用移动商务的过程中，最担心：' v62 '如果您对购买移动商务的感觉良好，您会：' v63 '如果购买后感觉不好，您会：' v64 '我会花费更多时间去搜集该产品质量/价格方面的信息：' v65 '我会花费更多时间和精力与其他同类产品比较：' /v66 '我会更多的了解同类产品其他厂家的信息' v67 '我会更多的了解销售对个方面的承诺：' v68 '我会更多的了解该移动商务的口碑情况' v69 '我会购买过去使用并感到满意的产品' v70 '到信誉度高的卖场或专卖店购买' v71 '购买政府或权威检测机构检测合格的产品' v72 '购买在广告上经常看到的品牌' v73 '购买名人或专家推荐的品牌' v74 '购买名牌产品商价位产品'/v75 '购买畅销品牌' v76 '购买有促销活动的品牌' v77 '购买有退货退款保证的产品' v78 '购买有充分演示的产品' v79 '购买有出色的售后服务的品牌产品' v80 '组号' v81 '卷号'.value label v1 1 '男' 2 '女' /v2 1 '20岁以下' 2 '21-30岁' 3 '31-40岁' 4 '41-50岁' 5 '51岁以上' /v3 1 '初中及以下' 2 '高中/中专/中技' 3 '大学本科/专科' 4 '硕士及以上'/v4 1 '已婚' 2 '未婚' 3 '其他' /v5 1 '公司员工' 2 '公务员' 3 '农民工' 4 '离退休人员' 5 '学生' 6 '其他' /v6 1 '800元以下' 2 '800-1500' 3 '1500-3000' 4 '3000-5000' 5 '5000元以上' /v7 1 '3人以下' 2 '3人' 3 '4人' 4 '5人' 5 '5人以上' /v8 1 '是' 2 '否' /v9 1 '正在使用' 2 '了解' 3 '听说过' 4 '没听说过' /v10 1 '选' 0 '不选' /v11 1 '选' 0 '不选' /v12 1 '选' 0 '不选' /v13 1 '选' 0 '不选' /v14 1 '选' 0 '不选' /v15 1 '选' 0 '不选' /v16 1 '选' 0 '不选' /v17 1 '选' 0 '不选' /v17 1 '选' 0 '不选' /v18 1 '选' 0 '不选' /v19 1 '选' 0 '不选' /v20 1 '选' 0 '不选' /v21 1 '选' 0 '不选' /v22 1 '经常' 2 '偶尔' 3 '没有' /v23 1 '选' 0 '不选' /v24 1 '选' 0 '不选' /v25 1 '选' 0 '不选' /v26 1 '选' 0 '不选' /v27 1 '选' 0 '不选' /v28 1 '选' 0 '不选' /v29 1 '选' 0 '不选'/v30 1 '选' 0 '不选' /v31 1 '选' 0 '不选' /v32 1 '选' 0 '不选' /v33 1 '选' 0 '不选' /v341 '选' 0 '不选' /v35 1 '选' 0 '不选' /v36 1 '选' 0 '不选' /v37 1 '极不同意'2 '不同意'3 '不太同意'4 '不确定'5 '比较同意'6 '同意'7 '非常同意'/v38 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v39 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v40 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意'/v41 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v42 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v42 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意'/v43 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v44 1 '极不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v45 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v46 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v47 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v48 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v49 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v50 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v51 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v52 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v53 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v54 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v55 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v56 1 '极不可能' 2 '不可能' 3 '有些不可能' 4 '不确定' 5 '有些可能' 6 '可能' 7 '极有可能' /v57 1 '产品与宣传不符' 2 '价格高' 3 '质量不可靠' 4 '存在安全隐患' 5 '其他'/v58 1 '商品信息不够真实' 2 '信息搜索时间太长' 3 '信息来源不可靠' 4 '信息量少' 5 '其他' /v59 1 '买不到称心商品后悔' 2 '得不到亲朋好友的赞赏' 3 '商家夸大欺骗' 4 '买到假货' 5 '找不到正规卖点' /v60 1 '交易有风险怕货款损失' 2 '买到假货' 3 '质量出现问题不能使用' 4 '售后服务不好' 5 '其他'/v61 1 '不能兑现售后服务承诺' 2 '使用损害身体' 3 '没能购买其他同类产品而后悔' 4 '商家下调价格' 5 '其他' /v62 1 '继续购买' 2 '向亲朋好友推荐' 3 '尝试更多的移动商务服务' 4 '暂时什么也不做' 5 '其他' /v63 1 '退货或退款' 2 '向消协等投诉' 3 '自认倒霉' 4 '提醒别人不要购买' 5 '与销售人员或公司联系，指出产品不足与使用感受'/v64 1 '非常不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v65 1 '非常不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v66 1 '非常不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 5 '比较同意' 6 '同意' 7 '非常同意' /v67 1 '非常不同意' 2 '不同意' 3 '不太同意' 4 '不确定' 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