SPSS分析实例

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SPSS案例分析实例(消费习惯)

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统计分析实例讲解

SPSS统计分析实例讲解

SPSS统计分析实例讲解引言在社会科学研究和商业分析中,统计分析是一个重要的工具,可以帮助我们理解数据背后的规律和关系。

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种常用的统计分析软件,具有强大的数据处理和分析功能。

本文将通过一个实例,介绍如何使用SPSS进行统计分析。

实例背景假设我们是一家快餐连锁店的运营经理,我们想了解不同分店的顾客满意度与相关因素之间的关系。

为了实现这个目标,我们收集了以下三个变量的数据:1.顾客满意度:用于评估顾客对快餐店的满意程度,以1-10的等级进行评分。

2.服务质量:用于评估不同分店提供的服务质量,以1-5的等级进行评分。

3.价格水平:用于评估不同分店的价格水平,以1-5的等级进行评分。

我们希望通过分析这些数据,了解不同分店的服务质量和价格水平对顾客满意度的影响。

数据分析步骤步骤一:载入数据首先,我们需要将收集到的数据导入SPSS软件进行分析。

打开SPSS软件,点击菜单栏中的文件(File),选择导入(Import),然后选择收集到的数据文件进行导入。

步骤二:数据清洗在进行数据分析之前,我们需要对数据进行清洗,以确保数据的准确性和一致性。

一般来说,数据清洗包括以下几个方面的处理:•去除缺失值:检查数据中是否存在缺失值,如果有,可以删除含有缺失值的观测样本或者使用合适的方法进行填补。

•标准化变量:如果不同变量的测量单位和量级存在差异,可以对变量进行标准化处理,使得它们具有可比性。

•检查异常值:检查数据中是否存在异常值,如果有,可以进行修正或者删除。

•数据转换:对于非正态分布的变量,可以进行对数变换或者其他适当的转换,以满足统计分析的前提条件。

步骤三:描述性统计分析描述性统计分析是对数据的整体情况进行概括和描述的统计方法。

通过描述性统计分析,我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。

在SPSS中,可以使用以下方法进行描述性统计分析:•平均值:计算变量的平均值,以反映数据的中心趋势。

SPSS概览数据分析实例详解

SPSS概览数据分析实例详解

SPSS概览数据分析实例详解SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一种统计分析软件,被广泛应用于各个领域的数据分析。

在SPSS中,数据分析可以通过不同的统计方法、图表和输出来进行。

下面是一个关于如何使用SPSS进行数据分析的实例详解。

假设我们有一个关于一所大学学生的调查数据集,包括以下信息:性别、年龄、所在学院、GPA(平均绩点)、社交媒体使用时间和每周学习时间等变量。

我们想要使用SPSS对这些数据进行一些分析,以了解学生的特征与他们的学习表现之间是否存在关联。

首先,我们需要导入数据集到SPSS中。

在SPSS中,你可以点击“File”菜单,选择“Open”选项来导入数据集(通常是一个Excel或CSV文件)。

导入后,你将在SPSS的“Data Editor”窗口中看到你的数据。

然后,我们可以开始进行数据的概览。

在SPSS中,你可以使用“Frequencies”命令来查看变量的分布情况。

点击“Analyze”菜单,选择“Descriptive Statistics”选项,然后点击“Frequencies”选项。

在弹出的对话框中,你需要选择你想要分析的变量。

比如,你可以选择年龄、GPA和每周学习时间这三个变量。

点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个报告,展示这些变量的频数、百分比和其他统计信息。

接下来,我们可以使用SPSS的图表功能来可视化数据。

在SPSS中,你可以点击“Graphs”菜单,选择“Chart Builder”选项来创建图表。

在“Chart Builder”窗口中,你可以选择不同的图表类型,例如柱状图、散点图或箱线图。

比如,你可以选择创建一个散点图来展示GPA与每周学习时间之间的关系。

然后,你需要将变量拖动到图表的相应位置上。

比如,你可以将GPA拖动到纵坐标(Y轴)上,将每周学习时间拖动到横坐标(X轴)上。

点击“OK”按钮后,SPSS会生成一个散点图,展示这两个变量之间的关系。

SPSS聚类分析实例讲解

SPSS聚类分析实例讲解

SPSS聚类分析实例讲解SPSS是一款功能强大的统计分析软件,可用于数据清洗、描述统计分析、假设检验和聚类分析等。

聚类分析是一种无监督学习方法,其目标是按照数据的相似性度量,将样本数据划分为多个不同的群组。

下面将以一个实例来讲解如何使用SPSS进行聚类分析。

实例描述:假设有一个超市的销售数据,包含了不同商品的销售额、销售量和利润等信息。

我们希望将商品进行聚类分析,找出相似销售特征的商品群组。

步骤一:数据准备首先,将销售数据保存为一个.SP文件,然后打开SPSS软件。

在主界面上选择“文件”-“打开”-“数据库”-“从SPSS文件”,打开数据文件。

步骤二:变量选择在数据文件中,选择出要进行聚类分析的变量。

在“数据视图”中,选择那些代表销售特征的变量,例如“销售额”、“销售量”和“利润”。

在变量列上按住“Ctrl”键,同时点击这些变量名,选中它们。

步骤三:聚类分析点击菜单上的“数据”-“服务”-“聚类分析”进行聚类分析操作。

会弹出“聚类分析”对话框。

在对话框中,将选中的变量移到右侧的“变量”框中,并选择“K均值聚类”作为聚类方法。

K值是指要分成的群组数量,可以根据实际情况设定。

这里假设将商品分成3个群组,因此设置为3步骤四:聚类结果解读点击“确定”按钮,SPSS将自动进行聚类分析。

完成后,SPSS会在数据文件中生成一个新的变量,用于表示每个样本所属的群组。

在下方的“结果视图”中,可以看到聚类结果的统计数据、聚类中心和变量间的距离。

此外,在“分类变量资料”中,还可以看到每个样本所属的群组编号。

步骤五:聚类结果可视化为了更好地理解聚类结果,可以进行可视化展示。

点击菜单上的“图形”-“散点图”,在对话框中依次选择所属群组变量和销售额、销售量这两个变量。

点击“确定”按钮,即可生成散点图。

散点图可以清楚地显示出不同群组之间的差异和相似性。

根据散点图,可以对聚类结果进行解读。

例如,如果不同群组之间的点比较分散,则说明聚类效果较差;而如果不同群组之间的点比较集中,则说明聚类效果较好。

SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析

SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析

SPSS相关分析实例操作步骤-SPSS做相关分析SPSS(Statistical Product and Service Solutions)是目前在工业、商业、学术研究等领域中广泛应用的统计学软件包之一。

Correlation是SPSS的一个功能模块,可以用于分析两个或多个变量之间的关系。

下面是SPSS进行相关分析的具体步骤:1. 打开SPSS软件,选择“变量视图”(Variable View),输入相关的变量名,包括数字型变量和分类变量。

2. 进入“数据视图”(Data View),输入数据,并保存数据集。

3. 打开菜单栏中的“分析”(Analyze),选择“相关”(Correlate),再选择“双变量”(Bivariate)。

4. 在双变量窗口中,选择包含需要分析的变量的变量名,并将其移至右侧窗口中的变量框(Variables)。

5. 如果需要控制其他变量的影响,可以选择“控制变量”(Options)。

6. 点击“确定”(OK)按钮后,SPSS将输出结果,并将其显示在输出窗口中。

相关系数(Correlation Coefficient)介于-1和1之间,可以用来衡量两个变量之间的线性关系的强度。

7. 如果需要对结果进行图形化展示,可以选择“图”(Plots),并选择适当的图形类型。

需要注意的是,进行相关分析时需要确保变量之间存在线性关系。

如果变量之间存在非线性关系,建议使用其他统计方法进行分析。

同时,SPSS进行相关分析的结果只能描述变量之间的关系,不能用于说明因果关系。

以上是SPSS做相关分析的具体步骤,希望能对大家进行SPSS 数据分析有所帮助。

SPSS数据分析实例

SPSS数据分析实例
第二章 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

用SPSS进行列联表分析(Crosstabs)实例

用SPSS进行列联表分析(Crosstabs)实例

用SPSS进行列联表分析(Crosstabs)实例列联表分析(Crosstabs)列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表,又称频数交叉表。

SPSS的Crosstabs过程,为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。

其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。

例子:山东烟台地区病虫测报站预测一代玉米螟卵高峰期。

预报发生期y为3级(1级为6月20日前,2级为6月21-25日,3级为6月25日后);预报因子5月份平均气温x1(℃)分为3级(1级为16.5℃以下,2级为16.6-17.8℃,3级为17.8℃以上),6月上旬平均气温x2(℃)分为3级(1级为20℃以下,2级为20.1-21.5℃,3级为21.5℃以上),6月上旬降雨量x3(mm)分为3级(1级为15mm以下,2级为15.1-30mm,3级为30mm以上),6月中旬降雨量x4(mm)分为3级(1级为29mm以下,2级为29.1-36mm,3级为36mm以上)。

数据如下表。

注:摘自《农业病虫统计测报》131页。

1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-3.sav”数据文件。

数据文件中变量格式如下:2)调用分析过程在菜单选中“Analyze-Descriptive- Crosstabs”命令,弹出列联表分析对话框,如下图3)设置分析变量选择行变量:将“五月气温[x1],六月上气温[x2],六月上降雨[x3],六月中降雨[x4]”变量选入“Rows:”行变量框中。

选择列变量:将“玉米螟卵高峰发生期[y]”变量选入“Columns:”列变量框中。

4)输出条形图和频数分布表Display clustered bar charts: 选中显示复式条形图。

Suppress table: 选中则不输出多维频数分布表。

5)统计量输出点击“Statistics”按钮,弹出统计分析对话框(如下图)。

Chi-Square: 卡方检验。

(可视化整理)spss统计分析-实例分析

(可视化整理)spss统计分析-实例分析

2、将变量算入变量窗口,进入选项对话框进行设 置,完成后点继续,并确定
SPSS
的 输 出 结 果
数据编辑窗口中,在 原变量右侧多了一列 由原变量标准化产生 的“Z+原变量名” 的列
SPSS
的 操 作 步 骤
2、在频率主对话框中分别进入图表和格式进 行设置,完成后点继续返回,最后点确定
SPSS
的 输 出 结 果
该教学案例数据解析
均值(平均值、平均数)表示的是某变量 所有取值的集中趋势或平均水平。例如, 学生某门学科的平均成绩、公司员工的平 均收入、某班级学生的平均身高等。
集中趋势(Central Tendency)
离散趋势(Dispersion) 分布形态(Distribution)
1.1 频数分析_扩展功能例
案例1-2
• 分析人均住房面积的分布,并对本市户口和外地户口家 庭的人均住房面积分布情况进行比较。 • 特点:“人均住房面积”是定距型变量 • 步骤:
Statistic
Std.Error
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Skewness Kurtosis Skewness Kurtosis
全部数据分析结果
分组数据分析结果
1.2 描述性分析
描述性分析主要用于输出变量的各类描述性统计量的 值,通过上一节的学习可知,频数分析同样可以做到,都是 以计算数值型单变量的统计量为主。描述性统计分析没有图 形功能,也不能生成频数表,但描述性分析可以将原始数据 转换成标准正态评分值,并以变量形式存入数据文件中,以 便后续分析时应用。
2993 0 13.6667 19.6250 26.6667
人 均 面积 N Percentiles

SPSS数据分析实例详解

SPSS数据分析实例详解

第一章 SPSS概览--数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列,首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好,使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。

由于该软件极为易学易用(当然还至少要有不太高的英语水平),我们准备在课程安排上做一个新的尝试,即不急于介绍它的界面,而是先从一个数据分析实例入手:当你将这个例题做完,SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。

从下一章开始,我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。

我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的--什么?你还在用7.0版!那好,由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别,本章我们将特别照顾一下老版本,在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述,但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。

没关系,基本操作是完全一样的。

好,说了这么多废话,等急了吧,就让我们开始吧!希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。

例1.1 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/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)?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 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87让我们把要做的事情理理顺:首先要做的肯定是打开计算机(废话),然后进入瘟98或瘟2000(还是废话,以下省去废话2万字),在进入SPSS后,具体工作流程如下:1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。

spss的数据分析报告范例

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非常好 6 1.7 1.7 100.0合计359100.0 100.0其次对原有数据中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 :Statistics通道 NValid359Statistics通道N Valid359Missing这说明,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。

基于SPSS软件的临床数据分析实例

基于SPSS软件的临床数据分析实例
理分期等因素对患者生存时间的影响。
06
结果可视化与报告撰写
结果可视化技巧和方法
01
02
03
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 选择合适的图表类型,如 柱状图、折线图、散点图 等。
色彩搭配
合理运用色彩,突出重要 信息,提高图表的可读性 和美观度。
标注与说明
在图表中添加必要的标注 和说明,帮助读者更好地 理解数据和分析结果。
应的干预措施。
生存分析及其在临床研究中的应用
生存分析概念
生存分析是一种用于研究事件发生时间及其 相关因素的统计方法,尤其适用于存在删失 数据的情况。在临床研究中,生存分析常用 于评估患者生存时间、疾病复发时间等。
在临床研究中的应用
生存分析可用于评估不同治疗方案对患者生 存时间的影响,以及识别影响患者生存时间 的危险因素。例如,在肿瘤临床试验中,可 以通过生存分析比较不同治疗组的患者生存 曲线,评估治疗方案的疗效。同时,还可以 结合多因素分析,探讨患者年龄、性别、病
数据来源及特点
01
医学实验数据
通常来源于临床试验、观察性研究或医学调查,具有样本量小、变量多
、数据结构复杂等特点。
02
电子病历数据
从医院信息系统中提取,包含患者基本信息、诊断、治疗、检查等多方
面的数据,具有数据量大、信息丰富、结构化和非结构化并存等特点。
03
生物信息学数据
如基因表达、蛋白质组学等高通量数据,具有数据维度高、噪声大、需
聚类分析及其在临床研究中的应用
聚类分析概念
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相 似的对象归为一类,使得同一类内的对象尽 可能相似,而不同类间的对象尽可能不同。
在临床研究中的应用

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。

(完整版)SPSS分析报告实例

(完整版)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,我们都需要先进行处理。

而具体预处理需要怎么做,这将会在其后具体分析时具体给出。

四、相关分析通过这份数据,我们可以直观地看到,最终同学给出了对学校总体的评价,而到底是什么影响了同学们的评价呢?我们小组打算从同学们的总体评价入手,分析同学们的家庭经济情况、学习成绩以及学校的各类资源完备程度是否会对同学们的评价造成影响。

SPSS因子分析——实例分析

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

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)——实例分析提起因子分析那是老生常谈,分析人士大都喜欢讨论主成分与因子分析。

我也凑个热闹,顺便温习温习,时间长了就会很模糊。

一、概念探讨存在相关关系的变量之间,是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因子的分析方法就是因子分析,也叫因素分析。

通俗点:原始变量是共性因子的线性组合。

二、简单实例现在有12个地区的5个经济指标调查数据(总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价),为对这12个地区进行综合评价,请确定出这12 个地区的综合评价指标。

点击下载三、解决方案1、不同地区的不同指标不同,这导致目前我们拥有的5个指标数据很难对这12个地区给一个明确的评价。

所以,有必要确定综合评价指标,便于对比。

因子分析是一种选择,当然还有其他的方法。

5个指标即为我们分析的对象,直接选入。

2、描述统计选项卡。

我们要对比因子提取前后的方差变化,所以选定“初始分析结果”;现在是基于相关矩阵提取因子,所以,选定相关矩阵的“系数”;比较重要的还有KMO和球形检验,它告诉我们数据是不是适合做因子分析。

选定。

其他选择自定。

3、抽取选项卡。

提取因子的方法有很多,最常用的就是主成分法。

这里选主成分。

关于特征值,不想解释太多,这和显著性水平一样,都是统计学的一个基本概念。

因为参与分析的变量测度单位不同,所以选择“相关矩阵”,如果参与分析的变量测度单位相同,则考虑选用协方差矩阵。

4、是否需要旋转?因子分析要求对因子给予命名和解释,对因子旋转与否取决于因子的解释。

如果不经旋转因子已经很好解释,那么没有必要旋转,否则,应该旋转。

这里直接旋转,便于解释。

至于旋转就是坐标变换,使得因子系数向1和0靠近,对公因子的命名和解释更加容易。

5、要计算因子得分,就必须先写出因子的表达式。

而因子是不能直接观察到的,是潜在的。

但是可以通过可观测到的变量获得。

前面说到,因子分析模型是原始变量为因子的线性组合,现在我们可以根据回归的方法将模型倒过来,用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。

spss-数据分析实例详解图文

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
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About 1969-2000 Major League Baseballdata statisticsStatistical analysis softwareName:Zhi JiangStudet number:0704100349Major:StatisticsClass: Statistics0703ContentsAbstract、Key words (3)Formal Text (4)Introduction to the data (4)Summary statistic (5)Explortery data analsys (11)Conclusion (18)DESCRIPTIVE ABSTRACT:Data are from The Baseball Encyclopedia (1993) and Total Baseball (2001). They include the location, league affiliation (National or American), division affiliation (East, Central, or West), season of play, home game attendance, runs scored, runs allowed, wins, losses, and number of games behind the division leader for each major league franchise for the 1969 through 2000 seasons. Other data (including opening dates for new stadia, and dates of work stoppages) were collected from Ballparks by Munsey and Suppes (2001) and InfoPlease (2001).Key words:Classroom data; Exploratory data analysis; Regression analysisIntroduction to the data:NAME: 1969-2000 Major League Baseball Attendance data TYPE: CensusSIZE: 838 team/seasons (records), 10 variables (fields)VARIABLE DESCRIPTIONS:This dataset was taken from The Baseball Encyclopedia (1993) and Total Baseball (2001). Location of the franchise represents thehome city or state of the franchise. Season, league affiliation(National or American), and division affiliation (East, Central, or West) are self-explanatory. Home game attendance represents the reported number of fans in attendance for the franchise's home games during the corresponding season. Runs scored and runs allowed represent the sums of runs scored and runs allowed by the franchise over all games during the corresponding season. Wins and losses represent the total number of games won and lost by the franchise during the corresponding season. This dataset includes variables that could potentially explainvariation in recent attendance for Major League Baseball franchises.Thus, these data are of interest to anyone wishing to study therelationships between attendance and various performancevariables of the teams, and are potentially useful in applied statistics and economics/econometrics courses.The Dataset: These data appear in most encyclopedic sources on baseball, including The Baseball Encyclopedia (1993) and Total Baseball (2001). The data include Runs Scored, Runs Allowed, Wins, Losses, Number of Games Behind the Division Leader, and Home Game Attendance for each major league franchise for each season from 1969 through 2000. Also included for each franchise are its location, league affiliation (National or American), and divisionaffiliation (East, Central, or West). Many important events in major league baseball occurred over the period included in the data.Summary statistic:franchiseList1Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid ANA 4 .5 .5 .5ARI 3 .4 .4 .8ATL 32 3.8 3.8 4.7BAL 32 3.8 3.8 8.5BOS 32 3.8 3.8 12.3CAL 28 3.3 3.3 15.6CHIA 32 3.8 3.8 19.5CHIN 32 3.8 3.8 23.3CIN 32 3.8 3.8 27.1CLE 32 3.8 3.8 30.9COL 8 1.0 1.0 31.9DET 32 3.8 3.8 35.7FL 8 1.0 1.0 36.6HOU 32 3.8 3.8 40.5KC 32 3.8 3.8 44.3LA 32 3.8 3.8 48.1MILA 28 3.3 3.3 51.4MILN 3 .4 .4 51.8MIN 32 3.8 3.8 55.6MON 32 3.8 3.8 59.4NYA 32 3.8 3.8 63.2NYN 32 3.8 3.8 67.1OAK 32 3.8 3.8 70.9PHI 32 3.8 3.8 74.7PIT 32 3.8 3.8 78.5SD 32 3.8 3.8 82.3SEA 25 3.0 3.0 85.3SF 32 3.8 3.8 89.1STL 32 3.8 3.8 93.0TB 3 .4 .4 93.3TEX 29 3.5 3.5 96.8TOR 24 2.9 2.9 99.6WAS 3 .4 .4 100.0Total 838 100.0 100.0This form is particularly occupation baseball major league camppower frequency distribution table, from now on the form can knowthat the ANA brigade once has 4 times, the ARI brigade has over 3times and other troopses acquire particularly camp power of numberof times, and each troops at always particularly the proportion thatcamp power has.LAnow on the form can know that American occupation baseball major league troops is more 26 than international occupation baseball major league, the proportion ratio had is a little bit bigger.DAList3frequency distribution table, from now on the form can know the east of the United States, circumstance in the distributing of central part and the west troops, can see, eastern and the west the troops don't greatly distribute difference, while central part and two other regions compare to have an obvious margin.This diagram is 69-2000 years, occupation baseball major league troops lord field attendance repeatedly number distribute a histogram, from now on the diagram can keep a troops of seeing of view lord the difference of of field attendance not big, appear on the average for have a very few number troops 1777994 times lord field attendance exceeded 4000000 times.LAList4a round flat cake diagram, from now on the diagram can keep a seeing of view an American occupation baseball major league troops is bigger than the specific weight that international occupation baseball major league troops has.DAThis diagram is the east of the United States, central part and western troops to repeatedly count to distribute a form diagram, from now on the diagram can keep watching troops in an eastern region distribute more, the western region is smaller, while the central part region is farer far small than other two sides areas.Descriptive StatisticsList6This form is occupation baseball major league each troops obtain a victorious description statistics analysis, from now on the form can see, the field time of troops average victory is 78 times, at least winning a time is 37 times, at most winning a time is 114 times, Sigma is 12.67,variance is 160.613.Chart440.0060.0080.00100.00Losses255075C o u ntThis diagram is occupation baseball major league each troops fall the form hurting to distribute diagram, from now on the diagram can probably see the circumstance and difference that falls to hurt of the of a troops.Explortery data analsys:Case Processing SummaryList7individual case 393, western individual case 375, three regions all are worth without the imperfection.DescriptivesList8DA Statistic Std. Error Runsscored CENT Mean 754.4429 13.6904795% Confidence Interval for Mean Lower Bound 727.1311 Upper Bound781.75465% Trimmed Mean 755.9127Median 754.0000Variance 13120.018Std. Deviation 114.54265Minimum 466Maximum ***Range 543.00Interquartile Range 146.50Skewness -.228 .287Kurtosis -.027 .566 EAST Mean 693.1018 5.0650695% Confidence Interval for Mean Lower Bound 683.1437 Upper Bound703.05995% Trimmed Mean 695.9008Median 695.0000Variance 10082.362Std. Deviation 100.41097Minimum 329Maximum 965Range 636.00 Interquartile Range 124.50Skewness -.416 .123 Kurtosis .759 .246WEST Mean 685.7600 5.4200695% Confidence Interval for Mean Lower Bound 675.1024 Upper Bound 696.41765% Trimmed Mean 686.2993Median 682.0000Variance 11016.381Std. Deviation 104.95895Minimum 378Maximum 993Range 615.00Interquartile Range 119.00Skewness -.049 .126Kurtosis .719 .251The form is the cent set that circulates to obtain power description statistics result, the form upper part cent is the statistics that the central region movement obtains power, include to all count to 754.4 among them, all count a confidence interval to 727.1311~781.7546, median is 754, 5% revises zone to 755.9127, standard error margin is 13.69047, variance is 13120.018, the least is worth to 466, the biggest value BE***, all be apart from to 543, all of the quarterback are apart from to 146.5 and be partial to one degree coefficient for-0.228, be partial to a standard error margin of one degree coefficient to 0.287, Feng degree coefficientBE-0.027, Feng degree the standard error margin of the coefficient is0.556.The form central part cent is the statistics that movement in the eastern region obtains power, include to all count to 693.1018 among them, all count a confidence interval to 683.1437~703.0599, median is 695, 5% revises zone to 695.9008, standard error margin is 5.06506, variance is 10082.362, the least is worth to 329, biggest be worth to 965, all be apart from to 636, all of the quarterback are apart from to 124.5 and be partial to one degree coefficient for-0.416, be partial to a standard error margin of one degree coefficient to 0.123, Feng degree coefficientBE-0.759, Feng degree the standard error margin of the coefficient is0.246.The form lower part cent is the statistics that movement in the western region obtains power, include to all count to 685.76 among them, all count a confidence interval to 675.1024~696.4176, median is 682, 5% revises zone to 686.2993, standard error margin is 5.42006, variance is 11016.381, the least is worth to 378, biggest be worth to 993, all be apart from to 615, all of the quarterback are apart from to 199 and be partial to one degree coefficient for-0.049, be partial to a standard error margin of one degree coefficient to 0.126, Feng degree coefficient BE-0.719, Feng degree the standard error margin of the coefficient is 0.251.M-Estimators List9DAHuber'sM-Estimator(a)Tukey'sBiweight(b)Hampel'sM-Estimator(c)Andrews'Wave(d)Runsscored CENT 757.7037 760.5963 759.0337 760.8345EAST 695.8116 697.8147 696.7812 697.9027WEST 684.7332 684.4949 685.1124 684.4379a The weighting constant is 1.339.b The weighting constant is 4.685.c The weighting constants are 1.700, 3.400, and 8.500d The weighting constant is 1.340*pi.This form for 4 different powers weigh next make trend in the center of rough biggest however make sure to count.A, b, c, the d means 4 kinds of constants that add power.List10 PercentilesExtreme ValuesList10DA Case Number ValueRunsscored CENT Highest 1 783 ***2 817 9783 695 9524 813 9505 831 938Lowest 1 655 4662 651 5003 656 5354 641 5475 684 563EAST Highest 1 755 9652 693 9493 694 9284 785 9005 612 899Lowest 1 303 3292 313 3483 311 3704 315 4075 302 421WEST Highest 1 705 9932 835 9683 719 9614 820 9475 792 945Lowest 1 307 3782 321 3823 319 3944 317 3955 306 397This form can get the biggest 5 pieces in 3 sets and minimum of 5 pieces, and include these values to should of ID.Chart5Runsscored Stem-and-Leaf Plot forDA= CENTFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<466)6.00 5 . 03467913.00 6 . 002235578888927.00 7 . 00123444444445555677777777918.00 8 . 0112234556667778994.00 9 . 35571.00 10 . 0Stem width: 100Each leaf: 1 case(s)Runsscored Stem-and-Leaf Plot forDA= EASTFrequency Stem & Leaf9.00 Extremes (=<443)6.00 4 . 69&12.00 5 . 0123433.00 5 . 556677778889999960.00 6 . 0000011111122222333334444444484.00 6 . 555555666666666777777888888888899999999981.00 7 . 000000000001111222222233333333333344444455.00 7 . 55555666677777788889999999934.00 8 . 00011112223344415.00 8 . 5567799&2.00 9 . &2.00 Extremes (>=949)Stem width: 100Each leaf: 2 case(s)& denotes fractional leaves.Runsscored Stem-and-Leaf Plot forDA= WESTFrequency Stem & Leaf8.00 Extremes (=<450)11.00 4 . 567812.00 5 . 344&32.00 5 . 5567788889961.00 6 . 00011111222333333444496.00 6 . 555556666667777777888888999999967.00 7 . 000011111223333344444444.00 7 . 55556667788899920.00 8 . 000234&10.00 8 . 56&5.00 9 . 029.00 Extremes (>=925)Stem width: 100Each leaf: 3 case(s)& denotes fractional leaves.This diagram is the caulis leaf's diagram of three regions, each Stem and the number that each Leaf constitute mutually add again multiply StemWidth, namely caulis what leaf means is the approximation of actual number.Chart6This diagram is the box of three regions diagram, black line part for the corpus that each region distributes, top and bottom two lines mean to change the 75th of measuring the value, 2,500 cent number.0 mean each strange value that the region exists.ANOVAList11AttendanceSum ofSquares df Mean Square F Sig.Between Groups (Combined) 127479338971096.30651961220599555.3294.317 .000 Linear Term Weighted 100523526451707.101100523526451707.100221.261 .000 Deviation 26955812519389.23064421184570615.457.927 .639Within Groups 350735346282274.700 772454320396738.698Total 478214685253371.00837This form is analytical for single factor variance result form, from now on the form can see, lord field attendant number of times' winning with troops don't show.Conclusion:By completing this thesis, I learned many things. For example, in the course of searching for data, learned about statistical management software for knowledge, at the same time look for data by browsing the Web site, abroad or foreign statistics just got a little bit of understanding. Project, also make them become more familiar with the teacher's knowledge, but also mastered how to SPSS software for data management, statistical analysis, chart analysis and other knowledge, also learned some teachers in class that was not mentioned.Of course, upon completion of the thesis also found himself in learning is not enough, learn about on his own vulnerability, make them more skilled at application software.By finishing paper, not just for the consolidation of learning and testing, more exercise my own solution to the problem, explore the skills. I believe that this experience, papers on the future is a boon for study or work.。

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