SPSS期末论文

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spss课程期末小论文

社会实践课程论文题目：利用因子分析我国的经济发展学生姓名：张成雨学号： 1501050527 所在院系：经济管理学院专业：酒店管理入学时间：2015 年09月导师姓名：郝西文职称/学位：讲师/硕士导师所在单位：安徽三联学院完成时间：2019年06月安徽三联学院经济管理学院利用因子分析我国的经济发展[摘要] 经济发展，是整个人类社会追求的目标之一。

在宏观经济理论中，经济的发展主要受到消费，投资，政府购买的影响。

在经济理论中，我们通常用GDP 来描述经济的发展，同时GDP也会受到价格水平的影响。

衡量价格水平，我们一般用居民消费价格指数，商品零售价格指数来描述；投资一般用固定资产投资和工业总产值来衡量。

本文通过我国近20年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要指标，如居民消费水平，财政支出，商品零售价格指数，居民消费价格指数，城镇居民收入，农村居民收入，能源消费总量等数据，利用SPSS软件提供的描述性分析，因子分析，等方法对数据进行了深入的分析，并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。

[关键词] 经济发展描述因子分析引言：中国作为世界上的发展中国家，其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。

经济实力的不断攀升，以及经济增长速度的持续加速，令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。

我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加，目前人均国内生产总值（GDP）已步入中等收入国家的行列。

那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中是否还存在一些问题呢？是我们需要进一步探讨和研究的。

随着我国改革开放的实践和经济理论的发展，实证方法和数据分析成为了经济研究中的重要方面。

大量经验证据的分析和运用对于经济理论的发展和决策的支持都具有重要的意义。

而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用，SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。

spss期末论文总结

spss期末论文总结在这个SPSS期末论文中，我们研究了某家药店的销售数据，使用SPSS软件进行数据分析和统计。

我们的研究目标是了解药店的销售情况，找出影响销售的关键因素，并提出改进销售策略的建议。

为了实现这个目标，我们首先收集了药店一年的销售数据，包括每个月的销售额、商品种类、销售渠道等信息。

然后，我们使用SPSS软件进行数据清洗和预处理，去除异常值和缺失值，确保数据的可靠性。

接着，我们进行了一系列的数据分析。

首先，我们对销售额进行了描述性统计分析，得出了销售额的均值、中位数、最大值和最小值等统计指标。

通过分析销售额的分布情况，我们发现销售额呈正偏态分布，大部分销售额集中在低于均值的水平。

为了找出影响销售的关键因素，我们进行了相关性分析。

我们首先计算了销售额与其他变量间的相关系数，发现了一些显著的正相关和负相关关系。

例如，销售额与广告投入、人员数量和天气状况呈正相关，而与竞争对手数量呈负相关。

然后，我们进行了回归分析，建立了销售额与各个因素之间的回归方程。

通过回归分析，我们发现广告投入、人员数量和天气状况对销售额有显著的影响，而竞争对手数量对销售额没有显著影响。

基于以上的分析结果，我们提出了改进销售策略的建议。

首先，我们建议药店增加广告投入，提高品牌知名度和销售额。

其次，我们建议增加人员数量，提升销售服务质量，提高顾客满意度和忠诚度。

此外，我们建议药店关注天气状况，根据不同的季节和天气制定相应的促销策略。

最后，我们建议药店密切关注竞争对手数量的变化，及时调整销售策略以保持竞争力。

总的来说，通过这个SPSS期末论文的研究，我们对药店的销售情况有了更深入的了解，并找出了影响销售的关键因素。

我们的研究结果和建议可以为药店制定更有效的销售策略提供参考，帮助药店提升销售业绩和竞争力。

值得一提的是，在进行数据分析和统计时，SPSS软件的功能和性能发挥了重要作用，提供了强大的数据分析工具和方法，为我们的研究带来了便利和效率。

SPSS期末论文

SPSS期末论文姓名：张德培学院：管理学院班级：国际工商学号：1230130707师大学生玩电子游戏情况调查张德培摘要：随着电脑和网络在校园里越来越普遍，甚至逐渐成了我们生活中不可或缺的一部分.作为一名当代大学生，如果能够充分利用互联网不断完善自己各方面的知识和专业技能，那当然是极好的。

当然不否认在课余时间适当地通过电子游戏来缓解学习压力，愉悦心情也是不错的选择。

然而游戏的生活带来的并不总是放松、刺激……，游戏带来的负面影响也不容小觑，因为游戏通宵达旦从而耽误学业的例子层出不穷.鉴于游戏对当代大学生的深重影响，我们对天津师大学生玩电子游戏的情况进行了调查，旨在通过本次调查摸清大学生玩电子游戏的基本情况，通过SPSS软件，利用统计学方法对各种情况进行深入剖析，找出各种现象出现的根源，为引导大学生健康游戏，健康生活，健康学习提供借鉴。

关键词：天津师大大学生电子游戏调查 SPSS 统计分析Abstract：As the computer and Internet become more and more popular in the university，and even they have been an obligatory part of our life。

If you are an undergraduate, it's wonderful when you can use the Internet to learn new knowledge and major skill。

Of course，to relieve stress and change spirit by computer games after class is also a good choice。

However，what games give us are not only exciting and relaxing but also some bad influence。

spss期末论文选题及数据

SPSS期末论文选题及数据引言SPSS是一种常用的统计软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究中。

在大学学习过程中，很多课程安排了SPSS的学习和实践，而期末论文也需要运用SPSS进行数据的分析和解读。

本文将介绍如何选取SPSS期末论文的选题以及如何获取和整理相关的数据。

选择SPSS期末论文选题选择一个合适的SPSS期末论文选题是非常重要的，它将直接影响到你整个研究的方向和结果。

在选择选题时，你应该考虑以下几个方面：兴趣和热情选择一个你感兴趣的选题是非常重要的。

当你对一个选题充满热情时，你会更愿意投入时间和精力去研究和深入了解相关的知识。

此外，对于一个感兴趣的选题，你的研究过程将更加愉快和有成就感。

实际意义选择一个有实际意义的选题能够增加你研究成果的价值。

你可以关注当前社会、经济、医疗等领域的热点问题，尝试从SPSS的角度来研究和解决这些问题。

这不仅可以提高你的专业能力，还可以为实际问题提供有益的解决方案。

数据可得性在选择选题时，你需要考虑你能否获取到相关的数据。

一个好的选题应该有足够的数据支持你的研究。

你可以从校内或校外的教授、研究机构、社会调查等途径获取你所需的数据。

确保数据的完整性和准确性对于你的研究至关重要。

获取和整理数据在开始使用SPSS进行数据分析之前，你需要获取和整理相关的数据。

以下是一些常见的数据来源和整理方法：问卷调查你可以设计并分发问卷来获取你所需的数据。

问卷可以包括开放式和封闭式的问题，以及基本信息和特定研究领域的问题。

使用在线调查工具，如Google表单或问卷星，可以使数据的收集和整理更加高效。

实地观察有些研究需要你亲自进行实地观察并记录相关数据。

例如，在教育领域，你可以去学校观察教学过程，并记录学生的行为和反应。

在进行实地观察时，你需要注意记录的客观性和准确性。

数据库和公共数据集在一些研究领域，已有的数据库和公共数据集可以为你的研究提供一个很好的起点。

你可以使用SPSS连接到数据库，或者下载公共数据集进行分析。

spss统计分析课程论文范文

spss统计分析课程论文范文推荐文章铁路运输统计论文热度：统计分析论文热度：建筑业统计分析论文热度：多元统计分析论文热度：有关行政管理论文范文参考热度：SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。

下文是店铺为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!spss统计分析论文篇1统计分析软件SPSS的特点和应用分析【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验一、前言统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solution s)”。

该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。

本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点(一)操作简便SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。

只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。

spss论文

spss相关分析与线性回归分析在英语考试成绩分析中的应用姓名：学号：专业：班级：spss相关分析与线性回归分析在英语考试成绩分析中的应用摘要：本文介绍了SPSS统计软件的相关分析与线性回归分析功能在英语考试成绩分析中的应用，以及建立英语成绩分析模型的方法，并给出了对学生考试成绩进行分析的SPSS的操作方法。

运用此方法，可以直观、高效、科学地对学生英语考试成绩进行分析。

关键词：相关分析；线性回归分析；英语考试成绩社会科学统计大型软件包SPSS具有操作简单、灵活、功能性强等特点。

作为一种有效的统计工具，在教育统计中所发挥的作用越来越大。

在教学中，教师常需要进行诸如考试成绩等的统计分析，以评估学生的学习，及时调整教学。

SPSS 统计软件能够代替传统的手工计算方法，方便快捷，可以轻松地进行多种数据统计和分析。

本文运用SPSS统计软件对大学英语测试成绩进行了统计分析的尝试，本文主要是用实例解释SPSS相关分析与回归分析在英语成绩分析中的应用。

一、相关分析(Correlation)相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系，研究变量间相互关系的性质和紧密程度。

换句话讲，相关分析的任务就是对相关关系给与定量的描述。

相关系数(correlation coefficient)又叫积差相关系数(product moment coefficient of correlation)，用符号“r”表示，一般按“r”的绝对值大小，规定统计学中低于0.40以下的相关系数为低相关；0.40－0.70为较显著相关；0.70－0.90为显著相关；0.90－1则为最高相关。

1.二元变量相关分析（Bivariate）该分析方法可以研究两个观测量之间的单相关关系。

如果实际运用中，研究的是多个自变量与一个因变量的复相关关系，则应该抓住其中的主要因素，把复相关转化为单相关来进行研究。

调用Bivariate过程命令可以允许同时输入两个或者两个以上的变量，但是输出的是变量间两两相关的相关系数。

Spss学期结课论文设计

《信息分析工具》课程作业题目SPSS软件大学生兼职情况调查分析专业信息管理与信息系统班级 1204071姓名王玉兰学号 120407126 2015 年 6 月 8 日SPSS软件大学生兼职情况调查分析摘要：兼职，现已成为大学生活的一部分。

为更好的了解具体情况，采用发放调查问卷的形式，调查了同学的兼职情况，问卷涉及大学生家境、兼职原因、兼职寻找途径、兼职与学业的相关性、兼职期间遇到的问题及兼职收获等问题，并采用SPSS技术做统计分析，更准确了解大学生兼职的成因分析，未来趋势等。

关键字：兼职； SPSS分析； t检验；相关性分析1.实施背景随着经济的发展，竞争的激烈，就业形式日趋严峻，为了在毕业后能够更好地适应社会，很多在校大学生选择了从事兼职工作，一方面缓解了家庭的经济压力，更重要的是在一定程度上接触了社会，获取了一些工作经验，提高了自己的综合实力。

兼职，已成为大学生活的一部分。

无论同学们有没有做过兼职，眼下都存在着一条漫漫兼职路。

在这条路上，我们该怎么走，走向何方呢？在兼职工作中碰到的困难和挫折可能对部分大学生今后的发展带来一些负面影响。

如何更好的做好兼职工作，为以后的生活打好基础，日益成为我们大学生关注的问题。

故想进一步了解大学生兼职的具体情况，因此便设计了调查问卷。

本次调查共发放45份，收回38份，有效问卷共31份，所以采用小样本的分析方法。

为分析方便只选取25份参与统计。

在数据输入时，因为定距型数据比较好分析，所以全部选择的是数值型数据。

2.统计数据及分析2.1描述性统计分析2.1.1兼职中的性别状况：由上表统计分析可以看出，大学生兼职的总趋势，男生比女生更有可能选择兼职。

2.1.2兼职学生的家庭状况：SPSS统计图表由此表可以看出大学生兼职中大部分生活水平处于中等，绝对贫困的占少部分，进而可以分析家庭情况与兼职的相关性。

2.1.3相关性分析：经分析的家庭情况与兼职态度的相关系数为0.008，为弱相关，由此判定大学生兼职与家庭情况无必然联系。

SPSS结课论文

SPSS原理与应用课期末作业题目：SPSS结课试验报告姓名冉康学号2012414013年级专业2012级档案学2014年7月10日基于因子分析挖掘的运动员水平影响因素分析一、研究背景。

众所周知，随着亚运会、奥运会、全运会等重大体育运动的开展，比赛的成绩和名次也已经同国家和地区的强盛、民族的荣誉紧密联系在一起。

那么，影响运动员的水平的因素众多，本文根据对部分运动员的调查结果，运用因子分析的模型，来探究影响运动员水平的因素，从而为实现竞技体育的发展目标，促进运动员运动水平的不断提高，不断的挖掘自身的潜能，突破前人无法逾越的“极限”，创造更高更快更强的体育新成就。

二、理论基础。

因子分析是有心理学家发展起来的，最初心理学家借助因子分析模型来解释人类的行为和能力，1904年Charles Spearman在美国心理学杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章，以后的三四十年里，因子分析的理论和数学基础逐步得到了发展和完善。

50年代以来，随着计算机的普及和各种及统计软件的出现，因子分析在社会学、经济学、医学等越来越多的领域得到了应用。

因子分析模型在形式上和多元回归模型相似，每个观测变量有一组因子的线性组合来表示。

因子模型的一般表达式为：。

与因子分析相关的概念有以下几个：1、因子负载：是因子分析模型中最重要的一个统计量，它是连接观测变量和公因子之间的纽带。

当因子之间完全不相关时，很容易证明因子负载ay等于第i个变来那个和第j个因子之间的相关系数。

因子负载不仅表示了观测变来那个是如何由因子线性表示的，而且反映了因子和变量之间的相关程度，ay的绝对值越大，表示公因子和变量关系越密切。

2、公因子方差：也叫共同高度，之观测变量方差中由公因子决定的比例。

变量x的公因子方差记做。

当公因子之间彼此正交时，公因子方差等于和该变量有关的因子负载的平方和，用公式表示为。

3、因子的贡献：每个公因子对数据的解释能力，可以用该因子所解释的总方差来衡量，通常称为该因子的贡献，它等于和该因子有关的因子负载的平方和。

spss期末论文11商21

学院：商学院班级：11商21 姓名：陈剑学号：11088034 指导老师：董梅基于江苏师范大学商学院某班级成绩的因子分析一．原始excel表格数据学生学号产业经济学公司理财国际金融计量经济学经济学说史毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论（二）品牌学世界经济概论证券投资学中国对外贸易概论11086024 85 87 90 90 96 93 85 98 97 95 11086032 80 82 80 93 96 93 90 98 95 96 11088050 90 78 86 93 84 79 89 98 96 99 11088015 87 83 80 96 86 83 87 97 88 100 11084012 87 81 87 91 79 88 87 96 96 97 11086025 86 84 69 95 80 90 81 98 91 96 11088038 88 90 77 94 80 74 88 97 96 86 11084003 92 83 65 92 77 86 80 97 90 100 11086004 85 74 74 89 92 91 73 96 89 99 11088034 78 76 77 87 87 89 77 95 86 100 11088045 90 87 68 85 80 77 79 98 92 87 11084023 88 81 70 90 80 83 77 97 91 89 11084016 85 82 71 87 80 84 73 95 88 99 11086037 88 76 64 84 80 92 86 97 88 90 11086009 85 73 62 87 84 94 81 95 89 95 11084001 88 84 61 80 84 83 77 94 87 85 11084025 83 67 60 86 70 88 86 95 96 90 11084022 77 70 62 78 80 90 74 96 89 86 11086018 79 65 57 77 84 87 80 94 65 99 11086034 79 73 68 81 80 92 75 95 87 71 11082041 78 65 50 78 87 87 60 97 85 87 11084018 74 65 66 73 79 88 77 95 89 77 11084048 81 63 56 82 83 87 65 94 73 78 11086022 68 69 65 73 73 91 65 95 84 70 11082021 77 61 56 79 87 91 71 95 83 67 11088018 77 68 55 75 89 69 86 96 84 65 11082005 67 64 51 68 87 78 70 95 85 70 11084034 77 55 60 78 89 76 61 94 71 72 11086005 71 45 65 50 70 90 63 95 69 68二．实验操作步骤Step01：打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑器窗口,在菜单栏中依次单击“分析”│“降维”│“因子分析”选项卡，将“X1”、“X2”……“X10”变量选入“变量”列表。

SPSS论文 (参考)

海南大学应用统计软件SPSS论文题目：关于与家庭设备支出相关因素的回归分析学号：***************名：***年级：2010级学院：经济与管理学院专业：工商管理指导教师：***完成日期：2012年6月11 日摘要随着中国经济的飞速发展，人们的生活水平不断提高，国内恩格尔系数在逐步减小，说明了人们的消费重心以逐步从食品、衣物，转移到家电、服务、娱乐上了。

本文研究的是家庭设备用品及服务的支出与什么因素有关，提出与居民平均每人全年家庭收入，平均每百户家用汽车拥有量，城市建设用地面积，公共交通运营数，亿元以上商品交易市场数以及限额以上零售业法人企业有关。

说明假设，并做强制进入策略模型，发现纵多因素不能很好的解释被解释变量，因此用向后筛选策略模型，得出可行的回归方程，然后检验其相关性。

最后得出结论。

关键词：家庭设备支出相关因素回归分析一、引言随着中国经济的飞速发展，人们的生活水平日益提高，人们对家电设备、服务的需求也随之提高，由此可见，电器设备行业的市场将会越来越大，大量的商家存在这一块市场。

因此，家庭设备用品及服务支出与各因素的回归性是很有必要的。

对于家庭设备支出的相关因素，根据能自己能找到的数据及猜想，列出以下几个：居民平均每人全年家庭收入，平均每百户家用汽车拥有量，城市建设用地面积，公共交通运营数，亿元以上商品交易市场数，限额以上零售业法人企业。

下面一个个进行猜想说明。

家庭的支出与家庭的收入肯有是有关系的，这个用多解释；一个家庭是否拥有小汽车，与他们的出行次数、速度、意愿都有关系，而关系大小就很可能与他们拥有的汽车数量有关；城建面积可以代表这个地区的城市化程度，研究这个因素可以为企业提供销售市场方向；公工交通是否发达，也影响人们的外出及消费；亿元以上商品交易市场数，可以代表地区的大商场数量，家电等耐用消费品的消费很大一部分在大商场中发生；限额以上零售业企业数可以代表部分零售店，部分消费也发生在此。

SPSS结课论文---关于大学生上网问题的讨论

关于大学生上网问题的讨论———以河南财经政法大学为例关于大学生上网问题的讨论———以河南财经政法大学为例一、引言随着网络技术的迅速发展，计算机的普及，互联网已经成为现代社会传播信息最主要的媒介之一。

目前，越来越多的大学生拥有自己的个人电脑，这方便了同学们的学习和生活，同时也太来了许多问题。

这不仅是学校和家长关注的问题，也是社会关注的焦点。

经过调查，我们发现同一地区相同级别的学校个人电脑的普及率相差不大。

以下是我们以河南财经政法大学为例，对有关电脑对大学生的影响问题进行的调查分析。

二、调查方案的设计此次调查，我们以纸质问卷形式进行调查，由于大四学生的特殊性，我们主要针对大一、大二、大三学生进行问卷调查。

共发放了700份问卷，大一、大二各250份，大三200份，同时根据我们学校男女比例状况，进行1:2的比例发放问卷。

由于某些同学消极答卷及其他原因，经我们分析整理，回收的有效问卷为613份。

调查问卷及资料整理附于论文最后。

三、实证分析（一）、分析年级与学生每天上网时间的关系每天大概上网时间频数分布表Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 2小时以内265 43.2 43.2 43.22~3小时156 25.4 25.4 68.73~4小时100 16.3 16.3 85.04小时以上92 15.0 15.0 100.0Total 613 100.0 100.0有频数分布表得到的分析结论:一本次被调查的有效总人数是613人，每天上网时间情况是：每天上网在2小时以内人数最多，占43.2%。

上2~3小时的人数占25.4%。

上3~4小时占16.3%。

4小时以上最少占15%由于在每天上网时间变量中无缺失数据，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同。

1、Case Processing SummaryCasesValid Missing TotalN Percent N Percent N Percent年级* 每天大概上网时间613 100.0% 0 .0% 613 100.0%年级* 每天大概上网时间Crosstabulation每天大概上网时间2小时以内2~3小时3~4小时4小时以上Total年级一年级Count 138 39 21 15 213 Expected Count 92.1 54.2 34.7 32.0 213.0% within 年级64.8% 18.3% 9.9% 7.0% 100.0%% within 每天大概上网时间52.1% 25.0% 21.0% 16.3% 34.7%% of Total 22.5% 6.4% 3.4% 2.4% 34.7%Residual 45.9 -15.2 -13.7 -17.0 二年级Count 76 62 41 29 208 Expected Count 89.9 52.9 33.9 31.2 208.0% within 年级36.5% 29.8% 19.7% 13.9% 100.0%% within 每天大概上网时间28.7% 39.7% 41.0% 31.5% 33.9%% of Total 12.4% 10.1% 6.7% 4.7% 33.9%Residual -13.9 9.1 7.1 -2.2 三年级Count 51 55 38 48 192 Expected Count 83.0 48.9 31.3 28.8 192.0% within 年级26.6% 28.6% 19.8% 25.0% 100.0%% within 每天大概上网时间19.2% 35.3% 38.0% 52.2% 31.3%% of Total 8.3% 9.0% 6.2% 7.8% 31.3%Residual -32.0 6.1 6.7 19.2Total Count 265 156 100 92 613 Expected Count 265.0 156.0 100.0 92.0 613.0% within 年级43.2% 25.4% 16.3% 15.0% 100.0%% within 每天大概上网时间100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%年级* 每天大概上网时间Crosstabulation每天大概上网时间2小时以内2~3小时3~4小时4小时以上Total年级一年级Count 138 39 21 15 213Expected Count 92.1 54.2 34.7 32.0 213.0% within 年级64.8% 18.3% 9.9% 7.0% 100.0%% within 每天大概上网时间52.1% 25.0% 21.0% 16.3% 34.7%% of Total 22.5% 6.4% 3.4% 2.4% 34.7%Residual 45.9 -15.2 -13.7 -17.0二年级Count 76 62 41 29 208Expected Count 89.9 52.9 33.9 31.2 208.0% within 年级36.5% 29.8% 19.7% 13.9% 100.0%% within 每天大概上网时间28.7% 39.7% 41.0% 31.5% 33.9%% of Total 12.4% 10.1% 6.7% 4.7% 33.9%Residual -13.9 9.1 7.1 -2.2三年级Count 51 55 38 48 192Expected Count 83.0 48.9 31.3 28.8 192.0% within 年级26.6% 28.6% 19.8% 25.0% 100.0%% within 每天大概上网时间19.2% 35.3% 38.0% 52.2% 31.3%% of Total 8.3% 9.0% 6.2% 7.8% 31.3%Residual -32.0 6.1 6.7 19.2Total Count 265 156 100 92 613Expected Count 265.0 156.0 100.0 92.0 613.0% within 年级43.2% 25.4% 16.3% 15.0% 100.0%% within 每天大概上网时间100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%% of Total 43.2% 25.4% 16.3% 15.0% 100.0% 首先，在所调查的613人中，213人为一年级，208人为二年级，192人为三年级，分别占总调查人数的34.7%，33.9%，31.3%。

spss期末论文设计正稿子

关于住房状况调查的SPSS统计数据分析一、数据介绍数据来源于统计分析方法与SPSS的应用（第二版）案例数据住房情况调查.分析的数据为2993个样本的住房状况.其中包含21个变量.分别为编码、所在区（A、B、C、D、E）、性别(男、女)、年龄、文化程度（初中及以下、高中、大学、研究生及以上）、从业状况（行政事业单位、国营企业、私营企业、大专院校科研单位、失业、其他）婚姻（已婚、否）、常住人口、户口状况（本地户口、外地户口）、家庭收入、现住面积、人均面积、房屋产权、住房满意(满意、不满意)、未来三年（不买、购买）、计划面积、计划户型、购买类型、地理位置、购房价位、是否贷款(自筹、申请贷款)。

通过运用SPSS统计软件.对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等以了解2993个样本的住房状况并分析变量的分布特点及相互间的关系。

二、频数分析频数分析能够了解变量取值的状况.便于把握数据的分布特征。

（一）分析被调查家庭中户主文化程度与从业情况。

统计量文化程度从业状况N 有效2993 2993缺失0 0频率表从业状况频率百分比有效百分比累积百分比有效行政事业单位504 16.8 16.8 16.8 国营企业1300 43.4 43.4 60.3私营企业467 15.6 15.6 75.9大专院校科研单位142 4.7 4.7 80.6失业285 9.5 9.5 90.1其它295 9.9 9.9 100.0合计2993 100.0 100.0条形图:由上表可以得到以下分析结论:首先.本次调查的总家庭为2993户.户主的文化程度是：人数最多的是高中.其次是大学和初中以下.人数大致相当.人数最少的是研究生及以上。

其次.本次被调查家庭户主从业情况是:人数最多的是国营企业、其次是行政事业单位和私营企业人数大致相当.人数最少的是大专院校科研单位。

三、单样本T检验：（一）提出原假设假设H0：总体均值与检验值之间不存在显著差异（二）选择检验统计量（三）计算检验统计量观测值和概率p值（四）给定显著性水平α.并作出决策检验被调查样本中的现住面积是否大于80平方米原假设H0：现住面积平均值等于80平方米对居民现住面积进行单样本T检验单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误现住面积2993 62.7241 25.90383 .47349结论：由上表可知.在调查的2993个样本中.现有面积的平均值为62.7241平方米.标准差为25.90383.单样本T检验中t统计量的双尾概率P值为0.47349.比例中体均值的95%置信区间为（1.7957,3.6525）。

统计学课程论文——spss

运用Spss统计软件分析试卷摘要：考试是衡量教育效果的一个必不可少的手段,本文通过spss在试卷统计分析中的应用,为每个教育工作者提供了一种新的试卷分析方法。

关键词：spss 难度分析区分度分析和效度分析。

引言：随着社会的发展，教育受到的关注程度越来越高，教育事业是一个国家、一个民族振兴的基石，而考试是评价教学效果的一种必不可少的手段。

如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要.Spss是一种在社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，本文运用Spss软件，通过难度、区分度、信度、效度等指标，对一高校某班的37份试卷进行了分析，并且提出改进方法，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的水平，从而达到科学指导教学的目的。

1．试卷结构本试卷主要有两部分组成：客观性试题与主观性试题.其中客观性试题是35分，主观性试题是65分。

（见表1）表1 分值分布表2．试卷分析2．1．原始数据输入2．1．1．数据定义在Spss软件中，点击Variable view标签，在Name标题下定义:学号、题号、总成绩.其中学号名为x，题号名分别为如上表所示q1等，总成绩名定义为total.在Type标题下定义各个项目的类型，其中学号定义为String类型，长度为3，题号和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。

2.1.2数据录入点击DataView标签，将共计37份试卷按照各题得分情况输入Spss，得到如下表格:注：x表示学生学号；q1是选择题、q2是判断题、q3是填空题、q4是名词解释、q5是简答题、q6是论述题、total表示总分2.2基本统计分析由表2中的原始数据，运行菜单:Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies 得到表3统计频数表和图1分数段的分布.其中mean（平均数）为70.388；std.deviation（标准差）为18.5184；variance（方差）为342.9313；运用Spss 统计软件分析试卷2.3难度分析试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率.计算公式为：P=1-Mean/Score，其中P为难度值，Mean为均值，Score为该题的满分值.在Spss中单击Analyze →Descriptive Statistics→Descriptives，将除total以外的字段全部选择入Variable(s)中，得到各题的均值见表4.表4 各题平均分表注：n表示题目；mean表示均值单击Transform→Compute，在Numeric expression中输入公式1-Mean/Score，在targetVariable中输入难度系数P，得到各个题的难度系数，见表5.表5 各题难度系数表注：n表示题目；z表示难度系数2.4区分度分析区分度是指试题对被测试对象实际水平的鉴别能力，是把考生区别开来的统计量.对于客观题来说，使用等级相关分析，在此使用斯皮尔曼(Spearman)等级相关分析.对于主观题来说，看成是非等间距测度的连续变量，并且样本数大于30，在此采用皮尔逊(Pearson)相关分析，来对试题进行分析。

spss论文范文3000字

SPSS：一篇范文1. 引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、市场研究、医学和其他领域的数据分析。

本文旨在通过一个范文的形式，向读者展示如何使用SPSS进行统计分析并撰写论文。

2. 问题陈述本研究旨在探究某大学一批本科生的学习成绩与学习动机、时间管理以及社会支持之间的关系。

通过对相关数据的收集和分析，研究者希望能够揭示这些因素对学生学习成绩的影响。

3. 研究设计3.1 研究方法本研究采用横断面调查设计，利用问卷调查收集数据，并使用SPSS进行统计分析。

3.2 参与者研究的参与者为某大学一年级本科生，共计300人。

3.3 测量工具为了测量学习动机、时间管理、社会支持以及学习成绩，研究者使用了以下测量工具：•学习动机量表（Motivation Scale）：用于测量学生对学习的动机水平。

•时间管理问卷（Time Management Questionnaire）：用于测量学生的时间管理能力。

•社会支持量表（Social Support Scale）：用于测量学生的社会支持水平。

•学习成绩：学生的平均学分绩点（GPA）。

3.4 数据收集研究者在课堂上分发了问卷，要求学生在指定时间内填写完成。

填写好的问卷被回收并进入数据录入阶段。

4. 数据分析使用SPSS进行数据分析是本研究的核心部分。

在分析之前，研究者首先进行了数据清洗，包括删除无效数据、处理缺失数据等。

4.1 描述性统计分析研究者首先对样本的基本信息进行了描述性统计分析。

该分析主要包括人口统计学特征，如年龄、性别等。

这些结果以表格的形式呈现，并进行了频数统计和百分比计算。

4.2 相关分析接下来，研究者使用相关分析方法来研究学习成绩与学习动机、时间管理、社会支持之间的关系。

相关分析结果以表格和图表的形式呈现。

通过相关系数和显著性水平的分析，研究者得出了各个变量之间的相关性程度。

spss期末论文正稿

通过运用SPSS统计软件.对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等以了解2993个样本的住房状况并分析变量的分布特点及相互间的关系。

二、频数分析频数分析能够了解变量取值的状况.便于把握数据的分布特征。

（一）分析被调查家庭中户主文化程度与从业情况。

频率表条形图:由上表可以得到以下分析结论:首先.本次调查的总家庭为2993户.户主的文化程度是：人数最多的是高中.其次是大学和初中以下.人数大致相当.人数最少的是研究生及以上。

其次.本次被调查家庭户主从业情况是:人数最多的是国营企业、其次是行政事业单位和私营企业人数大致相当.人数最少的是大专院校科研单位。

三、单样本T检验：（一）提出原假设假设H0：总体均值与检验值之间不存在显著差异（二）选择检验统计量（三）计算检验统计量观测值和概率p值（四）给定显著性水平α.并作出决策检验被调查样本中的现住面积是否大于80平方米原假设H0：现住面积平均值等于80平方米对居民现住面积进行单样本T检验结论：由上表可知.在调查的2993个样本中.现有面积的平均值为62.7241平方米.标准差为25.90383.单样本T检验中t统计量的双尾概率P值为0.47349.比例中体均值的95%置信区间为（1.7957,3.6525）。

spss处理数据小论文2

探究教师对信息工程学院学生的高等数学影响摘要：通过对2021级扬州大学所有工科学生的高等数学成绩进展非参数检验，探究教师对高等数学成绩的影响，研究结果是教师所教的工科学生高等数学成绩存在很大差异。

关键词：工科,高等数学成绩，因素分析。

研究背景：数学作为一门自然科学，在社会各行各业应用愈来愈广泛。

高等数学课程作为作为工科类院校的一门重要课程，其目的不仅是获得系统的数学知识，更重要的是使学生掌握用高等数学解决问题的能力，而且能为后继专业课程和现代化科技知识提供必要的工具。

然而高等数学的教学已经面临着种种问题和困境。

如何确保高等数学教学质量，更好的为各专业领域效劳，对于一个数学教师而言责任重大。

本文主要解决的问题：〔1〕计算所有工科学生高等数学平均成绩以及每一位教师所教学生的高等数学平巨额成绩，进展初步比拟。

〔2〕检验其成绩是否服从正太分布，并选择数据检验方法。

〔3〕探究每位教师所教学生成绩的差异性，给出一些建议。

研究工具和方法：本文通过运用SPSS统计软件和统计知识，对扬州大学2021级所有工科学生的高等数学成绩数据进展分析，探究教师在其中的影响作用。

一．数据的收集与整理下表是2021年扬州大学所有工科学生的高等数学期末成绩。

将收集来的数据进展整理，删除有缺失值的个案，整理如下：1．数据视图2 变量视图二描述统计对所采集的数据进展描述统计，并作如下分析：描述统计量N 极小值极大值均值标准差偏度峰度统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准误统计量标准误成绩1615 20 100 .061 .278 .122有效的 N 〔列表状态〕1615即扬州大学2021级1615名工科学生成绩均值为77.68，其中分数最高位100，最低为20，标准差为15.395.描述a教师代号统计量标准误成绩 1 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值41极大值100范围59四分位距26偏度.219峰度.435 10 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值28极大值100范围72四分位距25偏度.220峰度.437 11 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值20极大值100范围80四分位距20偏度.263峰度.520 2 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值21极大值99范围78四分位距23偏度.220峰度.964 .437 3 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值20极大值100范围80四分位距23偏度.194峰度.925 .386 4 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值26极大值100范围74四分位距21偏度.221峰度.879 .438 5 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值22极大值100范围78四分位距24偏度.183峰度.081 .364 6 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值35极大值100范围65四分位距23偏度.164峰度.3277 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值29极大值100范围71四分位距22偏度.182峰度.779 .361 8 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值24极大值100范围76四分位距21偏度.180峰度.357 9 均值均值的95% 置信区间下限上限5% 修整均值中值方差标准差极小值44极大值100范围56四分位距21偏度.209峰度.416 a. 当教师代号= .000 时，成绩没有有效个案。

Spss学期结课论文

Spss学期结课论文《信息分析工具》课程作业题目SPSS软件大学生兼职情况调查分析专业信息管理与信息系统班级1204071 姓名王玉兰学号1204071262015 年 6 月8 日相关性家庭情况对兼职态度家庭情况Pearson 相关性 1 .008显著性（双侧）.970N 25 25对兼职态度Pearson 相关性.008 1显著性（双侧）.970N 25 25经分析的家庭情况与兼职态度的相关系数为0.008，为弱相关，由此判定大学生兼职与家庭情况无必然联系。

2.1.4大学生兼职年级差异：由图分析在25份样本中兼职的的学生一年级占64%，二年级占32%，三年级，占0.4%，随着年级增长呈递减趋势，因此可以考虑其中的原因如高年级可能面临更多的课业压力或者毕业在即等因素使得兼职时间大幅降低。

2.1.5对于兼职必要性的看法和实践性：描述统计量N 极小值极大值均值标准差对兼职态度25 1.00 3.00 1.6800 .62716有效的 N （列表状态）25频率统计表：对兼职态度频率百分比有效百分比累积百分比有效非常有必要10 40.0 40.0 40.0可有可无13 52.0 52.0 92.0没有必要 2 8.0 8.0 100.0合计25 100.0 100.0分析得：40%的同学认为非常有必要，52%的同学认为兼职是可有可无的，只有8%的同学认为大学生没有去做兼职的必要。

这里可以看出大部分同学对兼职还是比较看好的。

有94%的同学经常去做兼职，503%的同学偶尔去做兼职，但仍有403%的同学没有做过任何形式的兼职活动。

这些数据说明在校大学生做兼职的情况在大学校园里还是比较普遍的一种存在。

2.2检验分析：2.2.1兼职类型的单因素t检验：针对大学生兼职所选职业类型表1One-Sample TestTest Value = 2t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 家教0.081 754 0.935 0.00300促销-8.934 754 0.000 -0.26100派发传单 1.126 754 0.260 0.03800调研12.284 754 0.000 0.49400礼仪12.452 754 0.000 0.46000其他0.684 754 0.494 0.03500在所提问的兼职类型中，23.5%的同学做过家教，15.5%做过促销，31.37%做过派发传单，9.8%做过调研，3.92%做过礼仪，做过其他的占15.69%。