spss的数据分析报告2
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例一、引言数据分析是科学研究过程中不可或缺的一部分。
针对一项研究项目，本报告将借助SPSS软件对收集的数据进行详尽分析，并提供相关结果和结论。
本报告的目的是帮助读者更好地理解数据，提供决策和制定战略所需的支持。
二、研究方法本研究的数据来源于一份问卷调查，共收集了500份有效问卷。
在问卷设计中，我们采用了随机抽样的方法，以保证样本的代表性。
该问卷包括了参与者的基本背景信息、满意度评价等方面的问题。
三、数据分析1. 受访者基本背景首先，我们对受访者的基本背景信息进行了统计分析。
其中包括性别、年龄、教育水平和职业等因素。
以下是相关结果的总结：（1）性别分布：男性占65%，女性占35%。
（2）年龄分布：年龄在18-24岁的受访者占40%；25-34岁的占30%；35-44岁的占20%；45岁及以上的占10%。
（3）教育水平：高中或以下占20%；本科占50%；研究生及以上占30%。
（4）职业：学生占25%；职员占40%；自由职业者占20%；其他占15%。
2. 满意度评价为了了解受访者对某产品的满意度，我们设计了一套评价体系。
通过SPSS软件进行数据分析，得到以下结果：（1）整体满意度：根据赋分制度，平均满意度得分为4.2（满分为5），表明受访者对该产品整体上持较高满意度。
（2）各项指标：通过因子分析，我们得到了几个影响满意度的关键因素。
其中，产品质量、价格和售后服务被认为是受访者最关注的方面。
3. 相关性分析在数据分析过程中，我们还进行了一些相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
以下是一些值得关注的相关性结果：（1）性别与满意度之间的关系：经过卡方检验，我们发现性别与满意度之间存在一定的相关性（p < 0.05），女性对产品的满意度略高于男性。
（2）年龄与满意度之间的关系：通过相关系数分析，我们发现年龄与满意度呈现出弱相关关系（r = 0.15，p < 0.05），年龄越小，满意度越高。
SPSS数据分析报告
SPSS数据分析报告一.研究背景数据分析是科学研究中非常重要的一个环节，它能够帮助研究者从数据中获取有用的信息以支持科学决策。
SPSS是常用的数据分析软件之一，它具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究者进行多种统计分析。
二.数据收集与处理本研究收集到的数据包括100个样本，每个样本有以下三个变量：性别、年龄和收入。
数据收集过程中，通过问卷调查的方式获取了样本的性别和年龄信息，同时进行了收入的调查和记录。
对于数据的处理，首先进行了数据清洗，删去了有缺失值的样本。
然后进行了数据的转换和标准化，使得整个数据集具备可分析性。
三.描述性统计分析四.相关分析为了探究变量之间的相关关系，采用皮尔逊相关系数进行相关分析。
结果显示，性别与收入之间的相关系数为-0.15，呈现弱的负相关关系；年龄与收入之间的相关系数为0.28，呈现中等强度的正相关关系。
这些结果提示性别对收入的影响较小，而年龄对收入有一定的影响。
五.t检验六.回归分析为了探究年龄对收入的影响，进行了回归分析。
将“年龄”设为自变量，将“收入”设为因变量，进行线性回归分析。
结果显示，回归方程为Y=1000+100X，其中Y代表收入，X代表年龄。
回归方程的R^2为0.08，说明年龄可以解释收入的8%的变异性。
这个结果提示年龄对收入有一定的解释力。
七.结论与讨论通过对100个样本的数据进行SPSS分析，我们得出以下结论：性别对收入的影响不显著。
年龄与收入呈现中等强度的正相关关系，年龄可以解释收入的8%的变异性。
这些结果对我们理解收入的影响因素具有指导意义，也给我们提供了相应的决策支持。
总之，SPSS数据分析报告可以帮助研究者从收集到的数据中提取有用信息，并对变量之间的关系进行探究。
通过描述性统计分析、相关分析、t检验和回归分析等方法，我们可以得出科学的结论，为进一步的科学研究和实践提供支持。
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SPSS数据分析报告范文1. 引言本报告旨在对所收集的数据进行分析和解释，以便为相关研究提供支持和指导。
该数据集包含了一份关于某个研究对象的信息，我们将使用SPSS统计软件对其进行数据分析。
2. 方法2.1 数据收集数据采集使用了问卷调查的方法，针对某个特定群体进行了调查。
该调查旨在了解该群体对某特定问题的看法和态度，并收集了一系列相关变量的数据。
2.2 数据清洗在进行数据分析之前，我们对数据进行了清洗和预处理。
这包括去除缺失值、异常值和重复值。
我们还检查了数据的完整性和一致性，并进行了必要的修正和调整。
2.3 数据分析我们使用SPSS软件对数据进行了多个统计分析方法的应用，包括描述统计分析、相关性分析和回归分析等。
这些方法可以帮助我们了解变量之间的关系和趋势，并对未来的发展进行预测。
3. 结果3.1 描述统计分析通过对数据进行描述统计分析，我们得到了一些关键指标和概括性信息。
例如，我们计算了每个变量的均值、中位数、标准差和最大最小值等。
这些指标可以帮助我们对数据有一个整体的了解。
3.2 相关性分析我们使用相关性分析来探索变量之间的关联程度。
通过计算相关系数，我们可以了解变量之间的线性关系的强弱。
这些结果可以帮助我们确定哪些变量彼此之间的关系较为密切，进而为进一步的分析提供基础。
3.3 回归分析回归分析是一种用于预测和解释因果关系的分析方法。
在本报告中，我们使用回归分析来确定自变量和因变量之间的关系，并建立回归模型。
通过这些模型，我们可以对未来的趋势和发展进行预测。
4. 讨论与结论4.1 讨论通过对数据的分析，我们发现了一些有意义的结果和趋势。
例如，我们观察到某些变量之间存在较强的相关性，或者某些自变量对因变量的影响较为显著。
这些发现可以为进一步的研究和分析提供线索和方向。
4.2 结论基于我们的分析结果，我们得出了一些结论和建议。
例如，我们可以建议在某些情况下采取特定的行动或改进措施，以达到某些预期的目标。
spss数据分析报告
spss数据分析报告一、引言数据分析是科学研究中不可或缺的一环，它通过收集、整理和解释数据，为研究者提供可靠的依据和结论。
SPSS（统计分析软件包）是一种常用的数据分析工具，它提供了丰富的统计方法和功能，可以帮助研究者深入探究数据背后的规律。
本报告基于SPSS，对某项研究中的数据进行了深入分析。
二、研究目的与方法本研究旨在探究A地区人民对X产品的满意度与其年龄、性别、教育程度以及家庭收入之间的关系。
研究采用问卷调查的方法，共调查了200名居民。
问卷中分为多个维度的评价和个人信息，调查数据被输入SPSS软件进行分析处理。
三、数据处理与描述统计首先，对收集到的调查数据进行了处理和清洗，包括删除缺失值和异常值。
处理后得到完整的200个有效样本。
1.样本描述对于参与调查的200名居民，其中男性占比为50%，女性占比为50%。
年龄分布如下图所示：（插入年龄分布图表）调查结果显示，参与调查者的年龄跨度在20岁至65岁之间，平均年龄为35岁。
另外，在教育程度方面，本样本中具有高中学历的居民占比最高，达到40%，其次是大学学历（30%）、研究生学历（20%）和博士学历（10%）。
家庭收入方面，本研究将其按照万元进行划分，结果显示家庭收入在5万元至20万元之间的居民最多，达到60%，其次是20万元以上的居民（30%），5万元以下的居民占比最低（10%）。
2.满意度分析根据调查问卷中关于X产品的评价维度，对居民的满意度进行了评估。
结果显示，在外观方面，占比较高的是“非常满意”选项，达到55%；在性能方面，占比较高的是“满意”选项，达到60%；在价格方面，占比最高的是“一般满意”选项，达到45%；在服务方面，占比最高的是“非常满意”选项，达到50%。
通过综合评估，我们发现大约有40%的居民对X产品非常满意，30%的居民对产品满意，20%的居民认为产品一般，10%的居民表示不满意。
四、相关分析为了进一步探究A地区居民对X产品的满意度与其年龄、性别、教育程度和家庭收入之间的关系，我们进行了相关分析。
SPSS数据分析报告金典模板三篇
SPSS数据分析报告金典模板三篇SPSS数据分析报告（模板一）学院：经济管理学院专业、班级： **人资*班学生姓名：某某人学二○一*年十一月十一日SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩1 吕鑫0 文科20.5 164.2 54.2 812 王阳0 文科20 158.3 46.2 753 洪华阳0 理科21 171 57.2 714 刘卫秀0 理科21 165.5 54 755 吴梦琦0 文科21 166.2 48 696 韩玮0 文科20 164.3 47 617 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 668 江桂英0 理科20 157.2 44.2 709 熊如意0 文科20 166.5 54.5 7310 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 7711 彭茜0 文科20 165.4 52.4 6612 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 7613 安怡君0 文科20 175 56.2 7214 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 6715 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 7416 张明辉 1 文科21.5 170 60 7117 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 8018 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 7019 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 7620 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 6821 温明煌 1 文科21.5 170 60 7522 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 7923 陈志强 1 文科22 180 70.4 7924 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 7825 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 6426 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 7927 李拓 1 理科21.5 172 68.1 6628 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 7329 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72原始资料和数据（SPSS软件截图）：图1 变量视图图2 数据视图第二部分：数据分析一、描述性分析打开文件“11人资3班29名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表1-2年龄分布表年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效19.50 1 3.4 3.4 3.420.00 6 20.7 20.7 24.120.50 6 20.7 20.7 44.821.00 7 24.1 24.1 69.021.50 7 24.1 24.1 93.122.00 2 6.9 6.9 100.0合计29 100.0 100.0图1-3身高分布直方图图1-4体重分布条形图文字描述：从SPSS 分析结果中可以得出，有效数据共有29个。
spss分析报告
spss分析报告SPSS分析报告。
一、研究背景。
本次研究旨在通过SPSS软件对某公司员工满意度进行分析，以期了解员工对公司工作环境、福利待遇、领导管理等方面的满意程度，为公司提供改进管理和营造更好工作氛围的参考。
二、研究方法。
我们采用了问卷调查的方式，共有200名员工参与了本次调查。
问卷涵盖了员工满意度的各个方面，包括工作内容、薪酬福利、领导管理、团队氛围等。
在收集完问卷数据后，我们使用SPSS软件对数据进行了整理和分析。
三、数据分析结果。
1. 员工满意度整体情况。
通过对问卷数据的分析，我们发现员工整体满意度得分为75分（满分100分），整体来说员工对公司的满意度属于中等偏上水平。
2. 不同方面的满意度情况。
在工作内容方面，员工满意度得分为80分，表明大部分员工对自己的工作内容较为满意。
而在薪酬福利方面，员工满意度得分为70分，略低于整体满意度，说明公司在薪酬福利方面还有待提高。
在领导管理和团队氛围方面，员工满意度得分分别为75分和78分，整体表现较为稳定。
3. 不同部门的满意度差异。
通过对不同部门员工满意度的分析，我们发现在薪酬福利方面，销售部门的员工满意度得分最低，仅为65分，而技术部门的员工满意度得分最高，达到了85分。
这表明公司在薪酬福利方面需要重点关注销售部门的员工满意度。
四、结论与建议。
通过本次研究，我们得出了以下结论和建议：1. 公司整体员工满意度属于中等偏上水平，但在薪酬福利方面仍有提升空间，建议公司加大对薪酬福利的投入，提高员工的福利待遇。
2. 不同部门的员工满意度存在差异，公司应根据不同部门的情况，有针对性地改进管理和营造更好的工作氛围，提高员工满意度。
3. 未来可以定期进行员工满意度调查，以便及时了解员工的需求和反馈，为公司的管理决策提供科学依据。
总之，SPSS分析报告为公司提供了员工满意度的全面数据支持，为公司改进管理和提升员工满意度提供了重要参考。
希望公司能够根据本报告提出的建议，不断优化管理，营造更好的工作环境，提高员工满意度，为公司的长远发展打下良好基础。
spss的数据分析报告
spss的数据分析报告一、引言数据分析是研究中的关键步骤，它通过对数据的整理、描述和解释，为研究者提供了对研究问题作出有效判断和支持决策的依据。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件工具，被广泛应用于数据分析领域。
本报告将通过使用SPSS对某研究调查数据进行分析，展示如何利用SPSS进行数据分析以得出有关研究问题的科学结论。
二、研究问题和数据说明本次研究调查旨在了解某地区大学生的学习压力与心理健康的关系。
我们采用了问卷调查的方式，共收集到了300份有效问卷。
其中，学习压力作为自变量，心理健康作为因变量。
学习压力通过1-10分的等级进行评估，分数越高表示学习压力越大；心理健康通过1-5分的等级进行评估，分数越高表示心理健康状况越良好。
三、数据处理为了进行数据分析，我们首先对数据进行处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
对于缺失数据的处理，我们选择采用均值替代法，即将缺失值用该变量的平均值进行替代。
之后，我们导入SPSS中进行进一步的分析。
四、描述统计分析首先，我们对样本数据进行描述统计分析，以了解样本的整体情况。
通过SPSS的统计分析功能，我们计算了学习压力和心理健康的均值、标准差等指标。
结果显示，样本的平均学习压力评分为7.2，标准差为1.5；平均心理健康评分为3.8，标准差为0.9。
这表明，整体上大学生的学习压力较大，心理健康状况一般。
五、相关性分析为了深入了解学习压力与心理健康之间的关系，我们进行了相关性分析。
相关性分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系以及相关强度的大小。
在SPSS中，我们可以通过相关矩阵、散点图和相关系数来进行分析。
根据我们的分析结果，学习压力与心理健康之间存在显著的负相关关系（相关系数为-0.36，p < 0.05）。
这表明学习压力增加时，心理健康状况相对较差。
散点图也呈现了这一趋势，随着学习压力的增加，心理健康评分呈现下降的趋势。
SPSS基本统计分析（二）：探索分析
SPSS基本统计分析（⼆）：探索分析1、主要功能：
此分析⽅法可检查数据是否有错误，对样本分布特征以及样本分布规律作初步了解。
剔除奇异值和错误数据。
探索性分析过程将提供在分组和不分组的情况下常⽤的统计量和图形。
2. SPSS操作
2.1操作步骤
对30名10岁少⼉（15男15⼥）的⾝⾼（cm）进⾏探索性分析。
注意：录⼊数据时，对不同分组需要定义新的组值，这⾥，0代表男孩，1代表⼥孩。
点击统计，出现如下对话框：
点击图，出现如下对话框：
点击选项，出现如下对话框：
2.2输出结果
（1）个案处理摘要：由表中可以看出不同性别的有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
（2）下表中包含了所有的描述性统计指标。
（3）M估计量：给出的是4种集中趋势的稳健估计量，表格下⽅还给出了不同⽅法计算估计量的加权常量。
当数据中存在极端值或异常值时，M估计量是很好的均值和中位数的替代者，能够更好的反映数据的集中程度。
在描述统计中，如果均值和中位数与M估计量的差距很⼤，说明数据中存在异常值。
（4）百分位数
（5）正态性检验
给出了KS和SW两种正态检验⽅法的结果，P值均⼤于0.05，因此认为数据服从正态分布。
（6）⽅差齐性检验
表格所⽰为莱⽂⽅差齐性检验的结果，并列举了计算莱⽂统计量的4种算法，由结果得，P值均⼤于0.05，认为不同性别的⾝⾼⽅差是齐性的。
（7）箱图与极端值
由箱图可以看出，编号为24的⼥孩⾝⾼在箱图外，属于离群点。
极值表格中输出的是每个变量的5个最⼤值和5个最⼩值。
spss的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文SPSS 的数据分析报告范文一、引言在当今的信息时代，数据成为了决策的重要依据。
通过对数据的深入分析，我们可以发现隐藏在其中的规律和趋势，为企业的发展、学术研究以及社会问题的解决提供有力的支持。
本报告将以具体数据集名称为例，运用 SPSS 软件进行数据分析，旨在揭示数据背后的有价值信息。
二、数据来源与背景（一）数据来源本次分析所使用的数据来源于具体的收集途径，如问卷调查、数据库等。
共收集了具体数量个样本，涵盖了相关的变量或指标。
（二）背景介绍这些数据是为了研究研究的主题或问题而收集的。
例如，可能是为了了解消费者的购买行为、员工的工作满意度，或者是某种疾病的发病因素等。
三、数据预处理（一）数据清理首先，对数据进行了初步的清理工作。
检查并处理了缺失值，对于少量的缺失值，采用了具体的处理方法，如均值填充、删除等；对于存在异常值的数据，通过具体的判断方法和处理方式进行了处理。
（二）数据编码对分类变量进行了编码，将其转换为数字形式，以便于后续的分析。
例如，将性别变量编码为 0 和 1，分别代表男性和女性。
（三）数据标准化为了消除不同变量量纲的影响，对部分数据进行了标准化处理，使得各个变量在相同的尺度上进行比较和分析。
四、描述性统计分析（一）集中趋势计算了各个变量的均值、中位数和众数。
例如，年龄变量的均值为具体数值，中位数为具体数值，众数为具体数值，从而了解数据的中心位置。
（二）离散程度通过计算标准差、方差和极差，来描述数据的离散程度。
例如，收入变量的标准差为具体数值，方差为具体数值，极差为具体数值，反映了收入的分布范围。
（三）分布形态绘制了直方图和箱线图，观察数据的分布形态。
例如，成绩变量呈现出近似正态分布，而工作时间变量则呈现出偏态分布。
五、相关性分析（一）变量之间的相关性计算了各个变量之间的皮尔逊相关系数，以判断变量之间的线性关系。
结果发现，变量 A 与变量 B 之间存在显著的正相关关系（r ＝具体数值，p ＜ 005），而变量 C 与变量 D 之间则不存在显著的相关性（p ＞ 005）。
大学生spss数据分析报告
大学生SPSS数据分析报告引言随着互联网的迅速发展，社交媒体平台成为了每个人日常生活的一部分。
大学生群体作为社交媒体平台的主要用户之一，对其使用行为进行数据分析可以帮助我们更好地理解大学生的社交媒体行为特征。
本报告旨在通过SPSS软件对一份关于大学生社交媒体使用行为的调查数据进行分析，并得出相应的结论和建议。
数据收集本次调查采用问卷调查的方式收集数据，共有200名大学生参与了调查。
调查问卷涵盖了以下几个方面的内容：性别、年龄、每天使用社交媒体的时间、使用的社交媒体平台、在社交媒体上的活动等。
数据分析受访者的性别分布在参与调查的200名大学生中，男性和女性的比例如下所示： - 男性：45% - 女性：55%这表明女性在社交媒体使用中的比例略高于男性。
受访者的年龄分布受访者的年龄分布如下所示： - 18-20岁：30% - 21-23岁：50% - 24岁及以上：20%调查的结果显示，大多数受访者的年龄在21-23岁之间，占总受访者数的50%。
受访者每天使用社交媒体的时间受访者每天使用社交媒体的时间分布如下所示： - 少于1小时：20% - 1-2小时：30% - 2-3小时：25% - 3小时以上：25%可以看出，超过一半的受访者每天使用社交媒体的时间在1-3小时之间，其中使用时间在2-3小时之间的比例最高。
受访者使用的社交媒体平台受访者使用的社交媒体平台如下所示： - 微信：80% - QQ：70% - 微博：45% - Instagram：20% - Facebook：15%微信和QQ是受访者使用最频繁的社交媒体平台，其次是微博。
Instagram和Facebook的使用率相对较低。
受访者在社交媒体上的活动受访者在社交媒体上的活动分布如下所示：- 发表动态：75% - 点赞评论：65% - 观看短视频：55% - 浏览朋友圈：50% - 发送私信：40%发表动态是受访者在社交媒体上最常见的活动，超过三分之二的人会点赞、评论。
spss案例大数据分析报告
spss案例大数据分析报告SPSS 案例大数据分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
通过对大量数据的分析，可以揭示隐藏在其中的规律和趋势，为决策提供有力支持。
本报告将以一个具体的案例为例，展示如何使用 SPSS 进行大数据分析。
一、案例背景本次分析的对象是一家电商企业的销售数据。
该企业在过去一年中积累了大量的销售记录，包括商品信息、客户信息、订单金额、购买时间等。
企业希望通过对这些数据的分析，了解客户的购买行为和偏好，优化商品推荐和营销策略，提高销售业绩。
二、数据收集与整理首先，从企业的数据库中提取了相关数据，并进行了初步的清理和整理。
删除了重复记录和缺失值较多的字段，对数据进行了标准化处理，使其具有统一的格式和单位。
在整理数据的过程中，发现了一些问题。
例如，部分客户的地址信息不完整，部分商品的分类存在错误。
通过与相关部门沟通和核实，对这些问题进行了修正和补充。
三、数据分析方法本次分析主要采用了以下几种方法：1、描述性统计分析计算了数据的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
2、相关性分析分析了不同变量之间的相关性，例如商品价格与销量之间的关系，客户年龄与购买金额之间的关系。
3、聚类分析将客户按照购买行为和偏好进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。
4、因子分析提取了影响客户购买行为的主要因素，为进一步的分析和建模提供基础。
四、数据分析结果1、描述性统计分析结果商品的平均价格为_____元，中位数为_____元，标准差为_____元。
销量的最大值为_____件，最小值为_____件，均值为_____件。
客户的平均年龄为_____岁，中位数为_____岁，标准差为_____岁。
购买金额的最大值为_____元，最小值为_____元，均值为_____元。
2、相关性分析结果商品价格与销量之间呈现负相关关系，相关系数为_____。
这表明价格越高，销量越低。
spss的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文1. 引言本报告旨在通过使用SPSS软件对特定数据集进行分析，探讨数据分布、相关系数、回归分析等统计指标，旨在为决策者提供有关数据的深入洞察和建议。
本报告将按照如下顺序进行数据分析并给出相应结论：数据描述、相关性分析、回归分析和结论。
2. 数据描述本节将对所分析的数据进行描述性统计。
数据集包含了学生的年龄、性别、成绩等多个变量。
以下是给定数据集的一些核心统计指标：- 年龄（Age）：样本人数：100平均年龄：20.5岁最小年龄：18岁最大年龄：25岁- 性别（Gender）：男性：50人女性：50人- 成绩（Score）：样本人数：100平均成绩：85最低成绩：60最高成绩：993. 相关性分析本节将探讨不同变量之间的相关性。
我们将使用Pearson相关系数来测量变量之间的线性相关性。
以下是所分析变量之间的相关系数：- 年龄与成绩：r = -0.25，p < 0.05结论：年龄与成绩之间存在轻微的负相关。
年龄增长时，学生成绩略有下降。
- 性别与成绩：无显著相关性结论：性别和成绩之间没有明显的相关性。
- 年龄与性别：无显著相关性结论：年龄和性别之间没有明显的相关性。
4. 回归分析本节将进行线性回归分析，以探讨年龄对成绩的预测能力。
我们将使用成绩作为因变量，年龄作为自变量。
以下是回归分析的结果：- 回归方程：成绩 = 87.5 - 1.2 * 年龄- 表达式解读：年龄每增加1岁，成绩平均下降1.2分。
5. 结论通过对数据的分析，我们得出以下结论：- 年龄与成绩呈现轻微的负相关，随着年龄增长，学生成绩略有下降。
- 性别与成绩之间没有明显的相关性。
- 年龄和性别之间没有明显的相关性。
- 我们建立了一个回归方程，成绩= 87.5 - 1.2 * 年龄，该方程可以用于预测学生的成绩。
本报告的分析结果仅限于给定的数据集，并不能推广到整个人群。
希望本报告的分析结果对您的决策和研究有所帮助。
SPSS数据分析报告金典模板三篇
SPSS数据分析报告金典模板三篇SPSS数据分析报告（模板一）学院：经济管理学院专业、班级： **人资*班学生姓名：某某人学二○一*年十一月十一日SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩1 吕鑫0 文科20.5 164.2 54.2 812 王阳0 文科20 158.3 46.2 753 洪华阳0 理科21 171 57.2 714 刘卫秀0 理科21 165.5 54 755 吴梦琦0 文科21 166.2 48 696 韩玮0 文科20 164.3 47 617 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 668 江桂英0 理科20 157.2 44.2 709 熊如意0 文科20 166.5 54.5 7310 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 7711 彭茜0 文科20 165.4 52.4 6612 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 7613 安怡君0 文科20 175 56.2 7214 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 6715 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 7416 张明辉 1 文科21.5 170 60 7117 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 8018 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 7019 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 7620 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 6821 温明煌 1 文科21.5 170 60 7522 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 7923 陈志强 1 文科22 180 70.4 7924 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 7825 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 6426 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 7927 李拓 1 理科21.5 172 68.1 6628 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 7329 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72原始资料和数据（SPSS软件截图）：图1 变量视图图2 数据视图第二部分：数据分析一、描述性分析打开文件“11人资3班29名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表1-2年龄分布表年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效19.50 1 3.4 3.4 3.420.00 6 20.7 20.7 24.120.50 6 20.7 20.7 44.821.00 7 24.1 24.1 69.021.50 7 24.1 24.1 93.122.00 2 6.9 6.9 100.0合计29 100.0 100.0图1-3身高分布直方图图1-4体重分布条形图文字描述：从SPSS 分析结果中可以得出，有效数据共有29个。
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例SPSS数据分析报告范例一、引言数据分析是现代科学研究的重要环节，在统计学中，SPSS作为一种广泛应用的数据分析软件，为研究人员提供了丰富的功能和工具。
本报告旨在使用SPSS对某项研究的数据进行分析，并整理并呈现结果，以帮助读者深入了解数据的含义，并得出有关数据的结论。
二、研究背景与目的在这一部分，我们将简要介绍研究的背景和目的。
本次研究旨在调查大学生的学习焦虑水平与其学业成绩之间的关系。
通过收集相关数据并使用SPSS进行分析，我们希望能够揭示大学生学习焦虑对学业成绩的影响程度，并为教育管理者和辅导员提供数据支持。
三、研究设计与方法在这一部分，我们将介绍研究的设计和采用的方法。
本研究采用问卷调查的形式，使用了由专家设计的学习焦虑量表和学业成绩评估表。
我们在某大学的三个院系中选取了500名大学生作为样本，并通过邮件方式发送问卷，并以匿名方式收集数据。
四、数据分析与结果本节将展示SPSS分析后的数据结果。
首先，我们将进行数据清洗和描述性统计分析。
然后，我们将使用相关性分析和回归分析来探究学习焦虑与学业成绩之间的关系。
1.数据清洗和描述性统计针对收集到的数据，我们进行了数据清洗，包括去除不完整或无效数据。
然后，我们进行了描述性统计分析，包括计算样本量、均值、标准差和分布情况。
2.相关性分析为了探究学习焦虑与学业成绩之间的关系，我们进行了相关性分析。
根据SPSS的输出结果，我们发现学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系（r=-0.35, p<0.05），表明学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
3.回归分析为了更深入地了解学习焦虑对学业成绩的影响程度，我们进行了回归分析。
回归分析结果显示，学习焦虑是预测学业成绩的显著因素（β=-0.25, p<0.05）。
这表明学习焦虑对学业成绩有着一定的负向影响。
五、讨论与结论根据数据分析的结果，我们得出以下结论：1.学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系，即学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
spss的数据分析报告
spss的数据分析报告1. 引言数据分析是当今科学研究和实践中不可或缺的一部分。
它能够通过数理统计方法来发现数据之间的关系、趋势和模式，为决策制定提供依据。
而SPSS软件作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本报告将使用SPSS软件对某个具体问题进行数据分析，以展示SPSS在实际应用中的功能和效果。
2. 问题描述在某家电商品公司的市场调研中，收集到了1000份消费者的问卷调查数据，调查内容包括消费者的年龄、性别、收入、购买意愿以及对产品特征的评价等。
现在需要通过对这些数据的分析，探究消费者年龄、性别、收入与购买意愿之间的关系，以及不同购买意愿的消费者对产品特征的评价。
3. 数据收集与整理通过合理的调查设计，我们获得了1000份有效的问卷调查数据。
在SPSS软件中，我们将这些数据导入并进行适当的整理和清理，包括删除无效数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
经过整理后，得到了可用的数据集。
4. 描述性统计分析在进行进一步的数据分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析。
通过SPSS软件中的相应功能，我们可以得到年龄、性别、收入和购买意愿等变量的频数、均值、标准差和分布情况等。
以下是部分结果：- 年龄：平均年龄为35岁，标准差为10岁，最小年龄为20岁，最大年龄为60岁。
- 性别：男性占45%，女性占55%。
- 收入：平均收入为50000元，标准差为20000元，最低收入为10000元，最高收入为100000元。
- 购买意愿：有购买意愿的消费者占65%。
5. 相关性分析接下来，我们将通过相关性分析来探究年龄、性别和收入与购买意愿之间是否存在相关性。
通过SPSS软件中的相关性分析功能，我们得到了以下结果：- 年龄与购买意愿之间的相关系数为0.25，表明年龄与购买意愿之间存在低度正相关关系。
- 性别与购买意愿之间的相关系数为0.12，表明性别对购买意愿的影响较小。
- 收入与购买意愿之间的相关系数为0.50，表明收入与购买意愿之间存在中度正相关关系。
spss的数据分析报告范文 (2)优选全文
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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。
StatiticGenderEducationalLevel(year)NValid474474Miing00首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：GenderFrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValidFe male21645.645.645.6Male25854.454.4100.0Total474100.0100.0上表，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：EducationalLevel(year)FrequencyPercentValidPercentCumulati vePercentValid85311.211.211.21219040.140.151.31461.31.352.515116 24.524.577.0165912.412.489.517112.32.391.81891.91.993.719275.75. 799.4202.4.499.8211.2.2100.0Total474100.0100.0上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。
SPSS数据的主成分分析报告
SPSS数据的主成分分析报告一、数据来源与背景本次分析所使用的数据来源于一项关于具体研究领域的调查。
该调查旨在探究研究目的，共收集了具体数量个样本，每个样本包含了列举主要变量等多个变量。
这些变量反映了研究对象在不同方面的特征和表现。
二、主成分分析的原理主成分分析的基本思想是将多个相关的变量转化为少数几个不相关的综合指标，即主成分。
这些主成分能够尽可能多地保留原始变量的信息，同时彼此之间相互独立。
通过这种方式，可以实现数据的降维，简化数据分析的复杂度，并突出数据的主要特征。
在数学上，主成分是通过对原始变量的线性组合得到的。
具体来说，假设我们有变量数量个原始变量X1, X2,， Xp，主成分Y1, Y2,， Yk（k ＜＝ p）可以表示为：Y1 ＝ a11X1 ＋ a12X2 ＋＋ a1pXpY2 ＝ a21X1 ＋ a22X2 ＋＋ a2pXpYk ＝ ak1X1 ＋ ak2X2 ＋＋ akpXp其中，系数aij是通过对原始变量的协方差矩阵或相关矩阵进行特征值分解得到的。
三、SPSS 操作步骤1、打开 SPSS 软件，导入数据文件。
2、选择“分析” “降维” “因子分析”。
3、将需要进行主成分分析的变量选入“变量”框中。
4、在“描述”选项中，选择“系数”和“KMO 和巴特利特球形度检验”。
5、在“提取”选项中，选择“基于特征值”，并设定提取主成分的标准（通常为特征值大于 1）。
6、在“旋转”选项中，选择“最大方差法”。
7、点击“确定”，运行主成分分析。
四、结果解读1、 KMO 和巴特利特球形度检验KMO 检验用于评估变量之间的偏相关性，取值范围在0 到1 之间。
一般认为，KMO 值大于 06 时，数据适合进行主成分分析。
巴特利特球形度检验的原假设是变量之间不相关，显著的检验结果（p 值小于005）拒绝原假设，表明变量之间存在相关性，适合进行主成分分析。
本次分析中，KMO 值为具体数值，巴特利特球形度检验的 p 值小于 005，说明数据适合进行主成分分析。
spss数据分析报告
spss数据分析报告SPSS数据分析报告。
一、引言。
本报告旨在对某公司员工满意度调查数据进行分析，以便了解员工对公司的整体满意度情况，并为公司提供改进管理的建议。
本次调查共收集了200份有效问卷，通过SPSS软件对数据进行了详细的分析和解释。
二、数据描述。
1. 样本特征。
样本中男性占60%，女性占40%；受教育程度以本科学历为主，占比70%；工作年限在1-5年和6-10年的员工占比较高，分别为35%和30%。
2. 变量描述。
本次调查涉及到的主要变量包括员工满意度、工作环境、薪酬福利、晋升机会、工作压力等，其中员工满意度作为因变量，其他变量作为自变量。
三、数据分析。
1. 描述统计。
通过SPSS软件对各变量进行了描述统计分析，发现员工满意度的平均分为78分，工作环境得分最高，薪酬福利得分最低。
此外，晋升机会和工作压力的得分也较为接近。
2. 相关性分析。
进行了各变量之间的相关性分析，结果显示员工满意度与工作环境、薪酬福利、晋升机会呈正相关，与工作压力呈负相关。
3. 方差分析。
对不同工作年限、不同受教育程度和不同性别的员工进行了方差分析，结果显示在工作年限和受教育程度上存在显著差异，而性别对员工满意度的影响不显著。
4. 回归分析。
通过回归分析，发现工作环境、薪酬福利和晋升机会对员工满意度的影响较大，而工作压力对员工满意度影响较小。
四、结论与建议。
根据数据分析的结果，可以得出以下结论：1. 公司的工作环境和薪酬福利需要进一步改善，以提高员工的整体满意度；2. 公司应该加强对晋升机会的管理和分配，以激励员工的积极性；3. 对于工作压力过大的员工，公司应该提供相应的心理健康支持。
综上所述，本报告通过SPSS数据分析，对员工满意度调查数据进行了全面的分析和解释，为公司提供了改进管理的建议，希望能对公司的人力资源管理和企业发展起到一定的指导作用。
五、参考文献。
[1] 张三, 李四. SPSS统计分析实战[M]. 北京，人民邮电出版社, 2018.[2] 王五, 赵六. 数据分析与决策[M]. 上海，上海人民出版社, 2019.六、附录。
关于员工工资水平影响因素的spss数据分析报告 (2)
关于员工工资水平影响因素的数据分析报告信科1021谢昭红100322025个体收入的影响因素分析是社会学研究的经典课题，个体收入不仅是经济含义的变量，同时也是决定个体经济社会地位的重要指标之一，所以分析个体收入的影响因素具有重要的社会意义。
本报告基于某企业收集的关于474个样本的问卷调查数据，就问卷涉及的主要变量：性别、民族、受教育年限、职业类型、目前工资、最初工资、工作时间和之前的工作经历（月数）分析了该企业员工工资总体情况和影响工资收入的因素。
一、关于个体收入影响因素的假设社会学文献对影响个体收入的因素做过很多论述，其中与本数据提供的变量相关的假设如下：a 不同性别的员工工资收入存在差异b 不同民族的员工工资收入存在差异（在美国显著）c 不同职业类型的员工工资收入存在差异d 受教育年限与员工现在工资收入呈正相关关系e 初始工资与员工现在工资收入呈正相关关系f 工作时间和之前的工作经历与现在工资收入呈相关关系二、基于SPSS的企业员工工资总体水平和影响因素的描述与统计分析1. 样本的总体特征和企业员工工资的总体情况1.1 样本的总体特征根据SPSS对性别、受教育年限和民族的频次分析，可知该公司员工女性占45.6%，男性占54.4%，男女员工比例大体相当。
公司51.3%的员工为高中及以下学历（受教育年限8-12年），38.2%的员工为本科学历（受教育年限13-16年），10.5%的员工为研究生学历（受教育年限为17年及以上）；公司有21.9%的员工为少数民族。
1.2 企业员工工资的总体情况根据SPSS对当前工资、性别与当前工资、民族、职业类型与当前工资的描述分析，可得到表1。
表1 企业员工当前工资的总体情况均值标准差当前工资$34,419.57 $17,075.661女性员工当前工资$26,031.92 $7,558.021男性员工当前工资$41,441.78 $19,499.214少数民族员工当前工资$36,023.31 $18,044.096非少数民族员工当前工$28,713.94 $11,421.638办事员当前工资$27,838.54 $7,567.995保管员当前工资$30,938.89 $2,114.616经理当前工资$63,977.80 $18,244.776 从表1可知，公司员工的平均工资是$34,420，标准差为$17,075.7。
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关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍：此数据来源于/publications/jse/jse_data_archive.htm本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。
通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。
以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。
二、数据分析1、频数分析。
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。
统计量积极性性别N 有效359 359缺失0 0首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女198 55.2 55.2 55.2男161 44.8 44.8 100.0合计359 100.0 100.0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171 47.6 47.6 47.6一般79 22.0 22.0 69.6比较好79 22.0 22.0 91.6好24 6.7 6.7 98.3非常好 6 1.7 1.7 100.0合计359 100.0 100.0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N Valid 359Missing 0表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。
上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%。
2、描述统计分析。
再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。
下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的如表所示，以起始工资为例读取分析结果，359个人中收入最小值为7.426￥，最大值为6250.00000￥，平均1032.9302￥，标准差为762.5239￥偏度系数和峰度系数分别为1.790和6.869。
其他数据依此读取，则该表表明该地区旅游花费的详细分布状况。
3、探索性数据分析（1）交叉分析。
通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。
就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。
现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）：Count上联表及Bar Chart涉及两个变量，即性别与积极性的二维交叉，反映了在不同的性别对于旅游积极性分布情况。
上表中，性别成为行向量，积极性列向量。
（2）性别与收入的探索性分析Descriptives性别Statistic Std. Error 收入女Mean 1005.28562 49.51479695% Confidence Interval for Mean Lower Bound 907.63853 Upper Bound 1102.932725% Trimmed Mean 957.92011Median 937.50000Variance 485439.577Std. Deviation 696.734940Minimum 7.426Maximum 3125.000Range 3117.574Interquartile Range 937.563Skewness .896 .173 Kurtosis .310 .344 男Mean 1066.92791 65.99321995% Confidence Interval for Mean Lower Bound 936.59779 Upper Bound 1197.258025% Trimmed Mean 986.95497Median 937.50000Variance 701171.907Std. Deviation 837.360082Minimum 58.630Maximum 6250.000Range 6191.370Interquartile Range 718.750Skewness 2.370 .191Kurtosis 10.166 .380收入Stem-and-Leaf Plots收入 Stem-and-Leaf Plot for性别= 女Frequency Stem & Leaf18.00 0 . 00111111111111111126.00 0 . 2222222222222333333333333317.00 0 . 4444444444455555533.00 0 . 66666666666666666666677777777777722.00 0 . 888999999999999999999913.00 1 . 000000000111118.00 1 . 22222222222222222318.00 1 . 4444555555555555554.00 1 . 77775.00 1 . 8888814.00 2 . 00000111111111.00 2 .4.00 2 . 55551.00 2 . 62.00 2 . 883.00 Extremes (>=3000)Stem width: 1000.000Each leaf: 1 case(s)收入 Stem-and-Leaf Plot for性别= 男Frequency Stem & Leaf15.00 0 . 00111111111111117.00 0 . 2222223333333333313.00 0 . 444444555555526.00 0 . 66666666666667777777777777 19.00 0 . 888889999999999999913.00 1 . 000000000001119.00 1 . 222222222222222222313.00 1 . 44445555555552.00 1 . 776.00 1 . 8888896.00 2 . 00011112.00 Extremes (>=2351)Stem width: 1000.000Each leaf: 1 case(s)结果分析如下收入女男平均数1005.28562 1066.92791均数的95%可信区间（907.63853，1102.93272）（936.59779，1197.25802）5%的调整均数957.92011 986.95497 中位数937.50000 937.50000标准差696.734940 837.360082标准差485439.577701171.907最小值7.426 58.630最大值3125.000 6250.000极差3117.574 6191.370四分位数间距937.563 718.750偏度系数 2.370 2.370峰度系数.31010.166（3）p-p图分析结果分析年龄在正态p-p图的散点近似成一条直线，无趋势正态p-p图的散点均匀分布在直线y=0的上下，故可认为本资料服从正态分布4、相关分析。
相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法，明确客观事之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。
函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系，即当一个变量X取一定值时，另一个变量函数Y可以根据确定的函数取一定的值。
另一种普遍存在的关系是统计关系。
统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量X 取一定值时，另一个变量Y无法根据确定的函数取一定的值。
统计关系可分为线性关系和非线性关系。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。
如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。
相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
上表是对本次分析数据中，旅游花费、收入、、额外收入的相关分析，表中相关系数旁边有两个星号（**）的，表示显著性水平为0.01时，仍拒绝原假设。
一个星号（*）表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。
先以现旅游花费这一变量与其他变量的相关性为例分析，由上表可知，旅游花费与额外收入的相关性最大，5.回归分析有相关性分析可得收入，旅游花费呈线性相关，因此作回归分析由上图可知回归方程：y=91.563+ 0.024 (x1) , (P(Sig=0.000)<0.01) 即旅游花费=91.563+0.024*收入( p<0.01)6单样本T检验首先对现工资的分布做正态性检验，结果如下：由上图可知，现工资的分布可近似看作符合正态分布，现推断现工资变量的平均值是否为$3,000,0，因此可采取单样本t检验来进行分析。
分析如下：One-Sample Statistics单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误收入359 1032.93021 762.523942 40.244474单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限收入25.666 358 .000 1032.930214 953.78493 1112.07550 由One-Sample Statistics可知，359个被调查的人中收入平均值1032.93021，标准差为762.523942，均值标准误差为40.244474。
图表One-Sample Test 中，第二列是t统计量的观测值为25.666；第三列是自由度为358（n-1）；第四列是t统计量观测值的双尾概率值；第五列是样本均值和检验值的差；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间为（953.78493, 1112.07550）。