SPSS分析实例

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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数据分析实例详解

2003年11月30日
西南农业大学网络及现代教育技术中心
2003年11月30日
西南农业大学网络及现代教育技术中心
1.2.2 绘制直方图
统计指标只能给出数据的大致情况，没有直方图那样直观，我们就来画个直方图瞧瞧！选择Graphs==>Histogram，系统会弹出绘制直方图对话框如下：
2003年11月30日
最后，我们还要取消变量分割，免得它影响以后的统计分析，再次调出变量分割对话框，选择单选按钮中的“Analyze all cases, do not creat group”，单击OK按钮就可以了。
2003年11月30日
西南农业大学网络及现代教育技术中心
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验，选择Analyze==>Compare Means==>Independent-Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
选择菜单Data==>Insert Variable。点击Variable View，将变量名改为GROUP和X。
现在，第一、第二列的名称均为深色显示，表明这两列已经被定义为变量，其余各列的名称仍为灰色的“var”，表示尚未使用。同样地，各行的标号也为灰色，表明现在还未输入过数据，即该数据集内没有记录。
保存和导出分析结果。
下面就按这几步依次讲解。
2003年11月30日
西南农业大学网络及现代教育技术中心
§1.1 数据的输入和保存
1.1.1 SPSS的界面
2003年11月30日
西南农业大学网络及现代教育技术中心
1.1.2 定义变量
该资料是定量资料，设计为成组设计，因此我们需要建立两个变量，一个变量代表血磷值，习惯上取名为X，另一个变量代表观察对象是健康人还是克山病人，习惯上取名为 GROUP。

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

(完整word版)SPSS方差分析案例实例

SPSS第二次作业——方差分析1、案例背景：在一些大型考试中，为了保证结果的准确和一致性，通常针对一些主观题，都采取由多个老师共同评审的办法。

在评分过程中，老师对学生的信息不可见，同时也无法看到其他评分，保证了结果的公正性。

然而也有特殊情况的发生，导致了成绩的不稳定，这就使得对不同教师的评分标准考察变得十分必要。

2、案例所需资料及数据的获取方式和表述，变量的含义以及类型：所需资料：抽样某地某次考试中不同教师对不同的题目的学生成绩的评分；获取方式：让一组学生前后参加四次考试，由三位教师进行批改后收集数据；变量含义、类型：一份试卷的每道主观题由三名教师进行评定，3个教师的评定结果可看成事从同一总体中抽出的3个区组，它们在四次评定的成绩是相关样本。

表1如下：3、分析方法：用方差分析的方法对四个总体的平均数差异进行综合性的F检验。

4、数据的检验和预处理：a) 奇异点的剔除：经检验得无奇异点的剔除；b) 缺失值的补齐：无；c) 变量的转换（虚拟变量、变量变换）：无；d) 对于所用方法的假设条件的检验：进行正态性和方差齐性的检验。

✓正态性，用QQ图进行分析得下图：得到近似满足正态性。

✓对方差齐性的检验：用SPSS对方差齐性的分析得下表：Test of Homogeneity of Variances分数Levene Statistic df1 df2 Sig..732 2 9 .508易知P〉0.05，接受方差齐性的假设。

5、分析过程：a) 所用方法：单因素方差分析；方差分析中的多重比较。

b) 方法细节：●单因素方差分析第一步，提出假设：H0：μ1=μ2=μ3；（教师的评定基本合理，即均值相同）H1：μi(i=1,2,3)不全相等；（教师的评定不够合理，均值有差异）第二步，为检验H0是否成立，首先计算以下统计量：1,计算水平均值及总体均值：表2 三位教师评选结果的均值2-计算平方和和自由度：总离差平方和：SST=211)-(∑∑==ki n j iij x x =16.947，自由度为n-1=11组内离差平方和：SSE=211)x -(i ∑∑==ki n j iij x =16.275，自由度为n-k=9组间平方和：SSA=211)-(∑∑==ki n j ii x x =0.672,自由度为k-1=23-计算均方：MSA=1SSA -k =0.336MSE=kn -SSE =1.8084-计算检验的统计量F ： F=MSEMSA ~F(k-1,n-k) 计算F=0.186将结果汇集到表中：第三步，统计决断:查F 值表得F 0.01(2,11)=7.21>0.186。

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来;我国宏观经济形势发生了重大变化;经济发展速度加快;居民收入稳定增加;在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下;全国居民的消费支出也强劲增长;消费结构发生了显著变化;消费结构不合理现象得到了一定程度的改善..本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点..二、我国居民消费结构的横向分析第一;食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势;这与恩格尔定律的表述一致..但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊;城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题;而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型;甚至接近最富裕型..第二;衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升;到高收入户又有所下降;但各收入组支出比重相差不大..衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降;这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申..随着收入的增加;衣着支出比重呈现先上升后下降的走势..事实上;在当前的价格水平和服装业的发展水平下;城镇居民的穿着是有一定限度的;而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的;即使收入水平继续提高;也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了..第三;家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势;说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善..第四;医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势..这是因为医疗保健支出作为生活必须支出;不论居民生活水平高低;都要将一定比例的收入用于维持自身健康;而且由于医疗制度改革;加重了个人负担的同时;也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别;因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大..第五;居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势;这与我国居民消费能级不断提升;住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的;同时与恩格尔定律的引申也是一致的..可以看出;城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响;但归根结底仍取决于居民的收入水平;要提高城镇居民的消费支出;必须增加居民收入..因此;采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入;不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平;促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展;而且在启动内需;促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义..三、我国居民消费结构的纵向分析进入21世纪以来;随着经济体制改革的深入;国民经济的迅速发展;我国城乡居民的消费水平显著提高;居民的各项支出显著增加..随着消费水平的提高;我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高;从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型;消费质量和消费结构都发生了明显的变化..城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势;其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大..与此同时;医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升;富裕阶段的消费特征开始显现..四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析下图是出自中国统计年鉴—2009这一资料性年刊;它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2008年经济、社会各方面的统计数据;以及近三十年和其他重要历史年份的全国主要统计数据..此年鉴正文内容分为24个篇章;本文选取其中的第九篇章-人民生活;用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势..表1 中国统计年鉴—2009统计表9-5 城镇居民家庭基本情况可支配收入1510.16 4282.95 6279.98 13785.81 15780.76平均每人消费性支出元1278.89 3537.57 4998.00 9997.47 11242.85 食品693.77 1771.99 1971.32 3628.03 4259.81衣着170.90 479.20 500.46 1042.00 1165.91居住60.86 283.76 565.29 982.28 1145.41 家庭设备用品及服务108.45 263.36 374.49 601.80 691.83 医疗保健25.67 110.11 318.07 699.09 786.20交通通信40.51 183.22 426.95 1357.41 1417.12 教育文化娱乐服务112.26 331.01 669.58 1329.16 1358.26 杂项商品与服务66.57 114.92 171.83 357.70 418.31 平均每人消费性支出构成人均消费性支出=100食品54.25 50.09 39.44 36.29 37.89衣着13.36 13.55 10.01 10.42 10.37居住 6.98 8.02 11.31 9.83 10.19 家庭设备用品及服务10.14 7.44 7.49 6.02 6.15 医疗保健 2.01 3.11 6.36 6.99 6.99交通通信 1.20 5.18 8.54 13.58 12.60 教育文化娱乐服务11.12 9.36 13.40 13.29 12.08 杂项商品与服务0.94 3.25 3.44 3.58 3.72注：1.本表至9-17表为城镇住户抽样调查资料..2.从2002年起;城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县城关镇住户;本篇章相关资料均按新口径计算;历史数据作了相应调整..五、SPSS统计分析图一给出了基本的描述性统计图;图中显示各个变量的全部观测量的Mean均值、Std.Dev iation标准差和观测值总数N..图2给出了相关系数矩阵表;其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系数;以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率..图1 描述性统计表图2 相关系数矩阵从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着之间相关关系数依次为0.869、0.684;反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系..说明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用..自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的相关系数为-0.894;它于其他几个自变量之间的相关系数也都为负;说明它们之间的线性关系不显著..此外;食品与衣着之间的相关系数为0.950;这也说明它们之间存在较为显著的相关关系..按照常识;它们之间的线性相关关系也是符合事实的..图3给出了进入模型和被剔除的变量的信息;从表中我们可以看出;所有3个自变量都进入模型;说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的..图3 变量进入/剔除信息表图4给出了模型整体拟合效果的概述;模型的拟合优度系数为0.982;反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系..表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差;另外表中还给出了杜宾-瓦特森检验值DW=2.632;杜宾-瓦特森检验统计量DW是一个用于检验一阶变量自回归形式的序列相关问题的统计量;DW在数值2到4之间的附近说明模型变量无序列相关..图4 模型概述表图4给出了方差分析表;我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为9.229;显著性水平的P值为0.236..图5 方差分析表图6给出了回归系数表和变量显著性检验的T值;我们发现;变量居住的T值太小;没有达到显著性水平;因此我们要将这个变量剔除;从这里我们也可以看出;模型虽然通过了设定检验;但很有可能不能通过变量的显著性检验..图6 回归系数表图7给出了残差分析表;表中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等;根据概率的3西格玛原则;标准化残差的绝对值最大为1.618;小于3;说明样本数据中没有奇异值..图7 残差统计表图8给出了模型的直方图;由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布;因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设;从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较;可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布..尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设;因为我们用了进行分析的样本太小;样本容量仅为5..图8 残差分布直方图从上面图4的分析结果看;我们的模型需要剔除居住这个变量;用本次实验中的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对食品和衣着回归;得到的主要结果如图9、图10和图11所示;跟上面的分析类似;从中可以看出;剔除居住这个变量后;模型拟合优度为0.964;比原来有所降低；而方差分析的F检验为27.071;新模型与原来的模型相比;各个系数都通过了显著性T检验;因此更加合理;从而我们可以得出结论：剔除居住这个变量后的模型更加合理;因此在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型..图9 模型概述图10 方差分析表图11 回归系数表六、我国居民消费变化的趋势特点1食品消费质量提高;衣着消费支出比重下降..食品消费水平由过去简单的吃饱吃好;转变为品种更加丰富;营养更加全面..一方面由于食品供应的日益充足..另一方面由于在外饮食的增加;粮食消费比重减小;购买量大幅度下降..衣着是两项基本生存资料之一;衣着消费向时装化、名牌化、个性化发展的倾向更加明显;成衣化倾向成为主流..从衣着和食品消费比重的下降可以看出城镇居民满足基本生活的支出并没有随着收入水平的提高而提高;这表明我国城镇居民满足吃、穿为主的生存型消费需求阶段已经结束;逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡..2 居民收入迅速增长;消费水平大幅度提高;消费结构呈现明显的富裕型特征消费是收入的函数;收入的增加是消费水平提高和消费结构变化的前提..随着我国经济的发展;我国居民的收入水平不断提高;特别是21世纪以来;我国居民的收入水平迅速提高..伴随着收入水平的提高;城乡居民各项支出全面增加;消费性支出大幅度增长..今后5—10年以至更长时间;我国经济保持一个较高的增长速度是完全可能的;城乡居民的消费水平将大幅度提高..3消费能级不断提高;消费内容日益丰富;住房与轿车消费同时升温;可望提前成为消费热点在消费水平提高和消费结构改善的同时;城乡居民的消费能级不断提高....4以教育为龙头的娱乐教育文化服务类消费继续攀升随着人们对知识认知程度的提高和自我完善意识的增强;对教育的投入仍会保持增长..目前从子女教育在人们储蓄目的位居前列的情况看;对教育及教育产品的投入仍是今后一个时期的消费热点..大力发展教育事业;特别是高等教育、成人教育、职业教育应是政府长期坚持和倡导的提高城镇居民收入水平;缩小收入差距;应做到：1.进一步强化收入分配的宏观调控力度采取切实措施努力提高低收入群体的收入水平..2.加快西部大开发步伐;做好扶贫开发工作..3.进一步完善社会保障制度;改善居民整体尤其是社会弱势群体的生存环境..4.通过完善税收制度来缩小部分不合理的高低收入阶层差距..5.对不动产、金融资产收益以及财产的继承与赠与;要通过合理设置税种税率;征收房产税、利息税以及遗产与赠与税等税种来进行调节..参考文献1 吕振通张凌云spss统计分析与应用机械工程出版社;2009年2 Nancy L.Leech Karen C.Barrett Ceorge A.Morgan SPSS for Intermediate Statistics Use and InterpretationThird Edition PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY;2009年。

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案例分析

1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。

方法一：频率分析（1）步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定（2）结果：统计量女生成绩男生成绩N有效 1515 缺失73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a48.00a标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和1049.001005.00a. 存在多个众数。

显示最小值（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。

方法二：描述统计（1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定（2）结果：（3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？（1）方法：单样本T检验H 0:u＝u,该经理的宣称可信H 1:u≠u,该经理的宣称不可信（2）步骤：①输入数据：（80，81，…76）②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75）→确定（3）结果：单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误VAR00001 11 73.73 9.551 2.880（4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H，即该经理的宣称是可信的。

3、某医院分别用 A 、B 两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L ），检测结果如下。

问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别？仪器A ：113，125，126，130，150，145，135，105，128，135，100，130，110，115，120 ，155仪器B ：140，150，138，120，140，145，135，115，135，130，120，133，147，125，114，165（1）方法：配对样本t 检验H 0:u 1＝u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果无差别 H 1:u 1≠u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别（2）步骤：①输入两列数据：A 列（113，125，…155）；B 列（140，125，…165）；②分析→比较均值→配对样本t 检验→仪器A 、仪器B 右移→确定（3）结果：成对样本统计量均值 N标准差均值的标准误对 1仪器A 126.38 16 15.650 3.912 仪器B134.501613.7703.442（4）分析：由成对样本检验表的Sig 可见t ＝0.032小于0.05，所以拒绝H 0，即两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别。

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相关分析案例讲解

SPSS相关分析案例讲解在社会科学研究中，统计分析是必不可少的工具之一。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各种研究领域。

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：某研究小组想要探索学生的睡眠时间与其学业成绩之间是否存在相关性。

他们采集了一份包括学生的睡眠时间和学业成绩的数据，并希翼通过SPSS进行相关性分析，以验证他们的研究假设。

数据采集与准备：研究小组首先在一所中学中随机选取了100名学生作为研究对象。

他们使用问卷调查的方式采集了学生的睡眠时间和学业成绩数据。

睡眠时间以小时为单位，学业成绩以百分制表示。

在数据采集完成后，研究小组将数据输入SPSS软件进行分析。

相关性分析：在SPSS软件中，相关性分析可以匡助我们了解两个变量之间的关系。

为了进行相关性分析，我们首先需要检查数据的正态性和线性关系。

在这个案例中，我们可以通过绘制散点图来观察学生的睡眠时间和学业成绩之间的关系。

通过SPSS软件，我们可以很方便地进行散点图的绘制。

在绘制完成后，我们可以观察到散点图中的数据点是否具有明显的线性趋势。

如果数据点呈现出明显的线性关系，我们可以继续进行相关性分析。

在SPSS中，相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数来实现。

相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示彻底负相关，1表示彻底正相关，0表示没有相关性。

通过相关系数的计算，我们可以得到学生的睡眠时间和学业成绩之间的相关系数。

结果解读：在该案例中，通过SPSS进行相关性分析后，我们得到了一个相关系数为0.6。

这个结果表明学生的睡眠时间与其学业成绩之间存在中度正相关关系。

也就是说，睡眠时间较长的学生往往有较好的学业成绩。

进一步分析：除了计算相关系数，SPSS还可以进行更深入的相关性分析。

例如，我们可以通过假设检验来确定相关系数是否显著。

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问卷数据分析操作实例

SPSS问卷数据分析操作实例在当今社会，数据的收集和分析对于了解各种现象、解决问题以及做出决策起着至关重要的作用。

问卷作为一种常见的数据收集工具，通过合理设计和有效发放，可以获取大量有价值的信息。

而 SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的统计分析软件，为我们处理和分析问卷数据提供了便捷和高效的途径。

接下来，我将通过一个具体的实例，为您详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷数据分析。

假设我们进行了一项关于消费者对某品牌手机满意度的调查，共收集了 500 份有效问卷。

问卷中包含了消费者的个人信息（如年龄、性别、职业等）、对手机外观、性能、价格、售后服务等方面的满意度评价（采用 1-5 分的评分制，1 分为非常不满意，5 分为非常满意）以及是否会推荐给他人等问题。

首先，打开 SPSS 软件，将问卷数据导入到软件中。

SPSS 支持多种数据格式的导入，如 Excel、CSV 等。

在导入数据后，我们需要对数据进行初步的整理和检查，确保数据的完整性和准确性。

接下来，我们对消费者的个人信息进行描述性统计分析。

选择“分析” “描述统计” “频率”，将年龄、性别、职业等变量放入变量框中，点击“确定”。

这样，我们可以得到这些变量的频数分布、百分比、均值、中位数等统计量，从而了解调查对象的基本特征。

对于满意度评价的变量，我们可以计算其均值和标准差，以了解消费者对各方面的平均满意度水平和差异程度。

选择“分析” “描述统计” “描述”，将满意度评价变量放入变量框中，勾选“均值”和“标准差”，点击“确定”。

为了进一步探究不同性别、年龄或职业的消费者在满意度方面是否存在差异，我们可以进行方差分析或独立样本 t 检验。

例如，如果要比较男性和女性消费者在手机性能满意度上的差异，选择“分析” “比较均值” “独立样本 t 检验”，将性能满意度变量作为检验变量，性别变量作为分组变量，点击“确定”。

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。
THANKS FOR WATCHING
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）。