spss期末大数据分析报告

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。

spss数据分析报告范文

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期末统计分析报告文书

大学生参加校园比赛活动积极性调查统计分析报告目录一．研究背景 (2)1.调查背景及目的 (3)2.研究分析方法 (3)二．数据分析过程 (3)1.频数分析 (3)2.交叉分组下的频数分析 (4)3.两独立样本非参数检验 (5)4.相关分析 (6)5.回归分析 (6)三．结论 (7)四．建议 (7)五．小组成员及分工 (7)六．调查问卷 (7)一．研究背景1.调查背景及目的随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。

每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极丰富了大学生的校园文化生活。

不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。

本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。

2.研究分析方法报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析二．数据分析过程1.频数分析由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。

年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。

在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。

2.交叉分组下的频数分析上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。

在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。

spss数据分析报告（共7篇）

spss数据分析报告(共7篇)：分析报告数据s pss spss数据报告怎么写spss数据分析实例说明 spss有哪些数据分析篇一：spss数据分析报告关于某班级2012年度考试成绩、获奖情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某班级学号排列最前的15个人在2012年度学习、获奖统计表，其中共包含七个变量，分别是：专业、学号、姓名、性别、第一学期的成绩、第二学期的成绩、考级考证数量，通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述分析、探索分析、交叉列联表分析，以了解该班级部分同学的综合状况，并分析各变量的分布特点及相互间的关系。

二、原始数据：三、数据分析1、频数分析（1）第一学期考试成绩的频数分析进行频数分析后将输出两个主要的表格，分别为样本的基本统计量与频数分析的结果1）样本的基本统计量，如图1所示。

样本中共有样本数15个，第一学期的考试成绩平均分为627.00，中位数为628.00，众数为630，标准差为32.859，最小值为568，最大值为675。

“第一学期的考试成绩”的第一四分位数是602，第二四分位数为628，第三四分位数为657。

2）“第一学期考试成绩”频数统计表如图2所示。

3) “第一学期考试成绩”Histogram图统计如图3所示。

（2）、第二个学期考试成绩的频数分析1）样本的基本统计量，如图4所示。

第二学期的考试成绩平均分为463.47，中位数为452.00，众数为419，标准差为33.588，最小值为419，最大值为522。

“第二学期的考试成绩”的第一四分位数是435，第二四分位数为452，第三四分位数为496。

3）”第二学期考试成绩”频数统计表如图5所示。

3) “第二学期考试成绩”饼图统计如图6所2、描述分析描述分析与频数分析在相当一部分中是相重的，这里采用描述分析对15位同学的考级考证情况进行分析。

输出的统计结果如图7所示。

从图中我们可以看到样本数15，最小值1，最大值4，标准差0.941等统计信息。

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。

期末SPSS数据分析报告的注意事项

期末SPSS数据分析报告的注意事项关于期末SPSS数据分析报告的注意事项一、数据分析,所以数据很重要. 以下内容必不可少（1）无论从哪儿来的数据，从某一本书里来的也是可以的，但报告要详细说明出处，如书名、作者年代，作为参考文献引用或正文说明都可以。

（2）不论方法如何，数据质量检查、数据基本描述都应有。

（3）注意数据各项的单位都应有。

------你们以后做论文需要数据处理时也应由这些内容二、报告都应有分析目的，分析方法要选用得当。

最后应解决你提出的分析目的和要解决的问题。

所以最后应有明确的分析部分。

经过分析之后首尾应呼应上，才能说明你正确的理解了该分析方法并应用恰当。

三、分析步骤在有了分析目的和恰当说明的数据之后，说明要用哪些方法。

然后，一般以下列步骤进行具体分析。

（1）数据调查与基本描述：了解数据、确保数据本身的正确性。

（2）正式分析的步骤，各步骤中的选项及理由，所选方法应满足的条件及其检验，必要的结果及其意义解释，结论及结果。

（3）列出结果，如回归分析中的结果模型。

（4）如回归、判别因子分析等，可能的话应有结果的验证。

包括回拟和新数据验证。

四、其它一些小的但很重要的问题（1）因子分析中，所提取的主成分特征值不一定取1。

最好参照碎石图，如果前几个累计提取太小，后边有一个特征根有比较大，即使小于‘1’，也是可以要的。

（2）分类变量是不能做线形相关或回归分析的，如性别、工作类别、部门等，请参照要求条件。

（3）聚类分析中，k-均值聚类为大样本聚类，中间过程不可控或非常有限，所以样本量不太大时应采用系统聚类。

而且系统聚类时，不同的聚类方法（如类间、类内联系）和指标（如距离、相似性指标）的选取应该有论证。

（4）因子分析的目的是找出因子结构然后对分析对象进行更清晰的解释。

所以，列出方程不是最后目的，应有因子解释，和对个案的进一步分析，例如通过因子得分实现。

（5）一些分析方法是要求变量标准化的。

请大家注意五、总结无论大家以后工作中想用任何方法，一定要认真把该方法先认真学习，透彻掌握，尤其是一些要领。

SPSS期末统计分析报告

大学生参加校园比赛活动积极性调查统计分析报告目录一．研究背景 (3)1.调查背景及目的 (3)2.研究分析方法 (3)二．数据分析过程 (3)1.频数分析 (3)2.交叉分组下的频数分析 (4)3.两独立样本非参数检验 (5)4.相关分析 (6)5.回归分析 (6)三．结论 (7)四．建议 (7)五．小组成员及分工 (7)六．调查问卷 (7)一．研究背景1.调查背景及目的随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。

每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极大地丰富了大学生的校园文化生活。

不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。

本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。

2.研究分析方法报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析二．数据分析过程1.频数分析由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。

年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。

在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。

2.交叉分组下的频数分析上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。

在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。

spss的数据分析报告范文

spss的数据分析报告范文二、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%。

且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。

2、描述统计分析。

SPSS分析报告

目录一、前言 (2)二、背景说明与研究意义 (2)三、工作流程 (3)（一）、问卷调查部分 (3)（二）、SPSS分析部分 (5)四、理论支持 (6)4.1、理论模型一 (7)4.2、理论模型二 (8)4.3、理论模型三 (9)五、统计数据展示 (9)六、统计分析 (10)（一）、列联表分析1 (10)（二）、列联表分析2 (12)（三）、方差分析1 (18)（四）、方差分析2 (20)（五）、方差分析3 (22)（六）、方差分析4 (23)（七）、相关分析1 (24)（八）、相关分析2 (27)（九）、相关分析3 (28)（十）、相关分析4 (30)七、总结与建议 (32)（一）、结论总结 (32)（二）、相关建议 (34)八、附录 (35)一、前言本报告为SPSS统计分析与行业应用课程中的期末报告，本报告核心内容为SPSS的数据统计与分析。

该报告为一般大学生作品，内容为我们按照自己的意志进行作业，权威性不作保证，请读者自行斟酌，谢谢！二、背景说明与研究意义宏观上看，计算机是当代文明的一个重要组成部分，可以说现在人类社会正处于一个高度发达和高速发展的信息时代，而信息时代的重要载体便是计算机，从微观上看，个人计算机素质是工作的一项重要影响因素，提高计算机素质也是人们所追求的。

在当代中国大学教育背景下，培养和提高大学生计算机素质是各个大学重点进行的教育任务。

因此，本次研究管理学院学生计算机素质课题是具有一定程度的符合时代需求的课题，通过对管理学院三个年级（大二、大三、大四）的学生进行问卷调查，再对获得的数据,利用SPSS软件进行处理和分析（用到列联表、方差和相关性分析方法），从而得到一个客观真实的管理学院学生计算机素质状况，然后通过小组讨论分析，针对调查得出的结论而进一步提出相关的建议。

希望本次报告可为管理学院对未来学生计算机素质的培养和提高提供一定的参考价值。

三、工作流程（一）、问卷调查部分问卷调查的作业流程我们将按照指导老师的授课内容，结合本组查阅的资料与实际情况进行。

SPSS数据分析报告(最终版)

SPSS数据分析报告影响大学生网购行为因素分析专业：学号：姓名：影响大学生网购行为因素分析本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。

信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。

根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。

其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。

由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。

影响消费者网购行为的因素有很多。

一，调查结果统计与分析1，样本数据的总体特征（1），样本的性别、年级比例年级频率百分比有效百分比累积百分比有效一年级 1 1.3 1.3 1.3二年级65 85.5 85.5 86.8三年级 2 2.6 2.6 89.5四年级8 10.5 10.5 100.0合计76 100.0 100.0最少，其次，城镇和县乡比例相当。

（3）样本中大学生每月可支配收大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。

2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息（1）大学生了解网购的途径Component Matrix aComponent1 2 3您是否通过电视广播了解网购.807 .153 .076您是否通过报纸杂志了解网购.794 .244 .087通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。

（2）大学生对网购的了解程度验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Testof Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。

SPSS数据分析报告

SPSS期末报告关于员工受教育程度对其工资水平的影响统计分析报告课程名称: SPSS统计分析方法姓名: 汤重阳学号: 1402030108所在专业: 人力资源管理所在班级: 三班目录一、数据样本描述 (1)二、要解决的问题描述 (1)1 数据管理与软件入门部分 (1)1、1 分类汇总 (1)1、2 个案排秩 (1)1、3 连续变量变分组变量 (1)2 统计描述与统计图表部分 (1)2、1 频数分析 (1)2、2 描述统计分析 (1)3 假设检验方法部分 (2)3、1 分布类型检验 (2)3、1、1 正态分布 (2)3、1、2 二项分布 (2)3、1、3 游程检验 (2)3、2 单因素方差分析 (2)3、3 卡方检验 (2)3、4 相关与线性回归的分析方法 (2)3、4、1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (2)3、4、2 线性回归模型 (2)4 高级阶段方法部分 (2)三、具体步骤描述 (3)1 数据管理与软件入门部分 (3)1、1 分类汇总 (3)1、2 个案排秩 (3)1、3 连续变量变分组变量 (4)2 统计描述与统计图表部分 (5)2、1 频数分析 (5)2、2 描述统计分析 (7)3 假设检验方法部分 (9)3、1 分布类型检验 (9)3、1、1 正态分布 (9)3、1、2 二项分布 (10)3、1、3 游程检验 (11)3、2 单因素方差分析 (13)3、3 卡方检验 (15)3、4 相关与线性回归的分析方法 (16)3、4、1 相关分析 (16)3、4、2 线性回归模型 (18)4 高级阶段方法部分 (20)4、1 信度 (20)4、2 效度 (20)一、数据样本描述分析数据来自于“微盘——SPSS数据包data02-01”。

()本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别就是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。

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期末数据分析

1.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？单因素分析单因素方差分析：因变量—合作意愿得分；自变量—不同合作游戏（3种不同的水平）显著性水平为0.541，大于0.05，说明这三组数据总体方差相等，适合方差齐性检验从上表可以看出组间离差平方和为2.528，组内离差平方和为4.035，组间方差检验F=4.698，对应的显著性水平0.026，小于显著性水平0.05，说明3组中至少有一组与另外一组存在显著性差异。

由上表可以看出甲组与乙组的显著性为0.184 大于0.05，说明这两组的合作意愿得分没有显著差异，，但是甲组和乙组的相伴概率为0.008，说明这两组的合作意愿得分有显著性差异。

2.现有10名男生进行观察能力的训练，训练前后各进行一次测验，结果如下表所示。

解答：两配对样本T检验从上表可以看出样本有10个，训练前10个男生的观察能力的样本均值是71，标准差是10.477，训练后观察能力的均值是79.50，标准差是9.823由上表可以得出训练前后的相伴概率为0.028小于显著性水平0.05，说明训练前后能力的相关性较高由上表可以得出t统计量为-3.341，相伴概率为0.009，小于0.05，说明训练能够是10个男生的观察能力有显著性的变化3．某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。

结果见表。

问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序单因素方差分析：因变量--记忆效果；自变量--复习方法（4个水平）解答：相伴概率为0.036小于显著性水平0.05，可以认为各组在总体方差是不等的，根据方差检验的前提条件要求，这组数据不适合进行方差齐次性检验方差检验的F值为21.876，相伴概率为0。

SPSS期末统计分析报告

SPSS期末统计分析报告统计分析报告：1.简介在本次研究中，我们运用了SPSS进行数据统计分析，以产出一个系统性的报告。

本报告的目的是对收集到的数据进行整理、描述和解释，以揭示所研究主题的相关信息和趋势。

2.数据收集我们采用了问卷调查的方式收集了数据。

我们在不同的人群中发放了100份问卷，其中有效回收了90份。

我们收集了被调查者的个人信息，如性别、年龄、教育水平等，以及关于他们的消费习惯和偏好的信息。

3.数据整理在进行数据统计分析之前，我们首先对收集到的数据进行了整理。

我们检查了数据的完整性和准确性，处理了缺失值和异常值，并进行了数据的分类和编码。

4.描述性统计分析我们首先进行了一些描述性统计分析，以对数据进行整体的概括。

我们计算了各变量的均值、标准差和频数分布，并绘制了相应的图表。

例如，在性别变量中，我们发现参与调查的男性占60%，女性占40%。

在年龄变量中，我们发现参与调查的年龄分布在20至40岁之间，平均年龄为28岁。

5.相关性分析为了探究不同变量之间的关系，我们进行了相关性分析。

我们计算了各变量的相关系数，并进行了显著性检验。

例如，我们发现收入和消费金额之间存在显著的正相关关系，相关系数为0.7，P值小于0.05、这表明收入增加时，消费金额也随之增加。

6.回归分析在回归分析中，我们选择了几个主要的自变量，并将其与一个因变量进行了回归分析，以探究它们之间的关系和预测能力。

例如，我们选择了教育水平、年龄和性别作为自变量，消费金额作为因变量。

回归分析结果显示，教育水平对消费金额有显著的影响，年龄和性别则没有显著影响。

7.结论通过上述分析，我们得出了一些结论和发现。

首先，参与调查的男性多于女性，大多数参与者年龄在20至40岁之间。

其次，收入和消费金额呈正相关关系，收入增加时，消费金额也随之增加。

最后，在回归分析中，我们发现教育水平对消费金额有显著影响，年龄和性别对消费金额没有显著影响。

8.建议基于我们的研究结果，我们提出了以下建议：首先，针对年龄在20至40岁之间的年轻人群体，市场营销策略可以更加关注他们的消费需求和偏好。

(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期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查学院：教育学院专业：课程与教学论学号：************姓名：***2014年12月13日目录一、研究问题的提出 (3)二、研究内容与方法 (3)(一) 研究内容 (3)(二) 研究方法 (3)三、调查对象及人数 (4)四、问卷分析 (5)（一）回收情况 (5)（二）信度分析 (5)五、数据统计与分析 (6)（一）数据输入 (6)（二）数据分析 (7)1.描述统计 (7)（1）多选题描述统计 (7)（2）单选题描述统计 (9)2.推断统计 (12)（1）独立样本T检验 (12)（2）单一样本T检验 (15)（3）单因素方差分析 (17)（4）X2检验 (21)3.相关分析 (22)（1）变量间相关分析 (22)（2）维度间相关分析 (23)六、结论 (27)七、附录 (28)一、研究问题的提出学生的学校生活和成长密切相关。

我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。

上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。

二、研究内容与方法(一)研究内容了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。

(二)研究方法1.问卷编制本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。

spss数据分析报告

spss数据分析报告概述：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。

本文将围绕SPSS数据分析的流程和步骤展开，介绍数据预处理、数据分析以及结果解读等方面的内容。

数据预处理：在进行数据分析之前，首先需要对原始数据进行预处理。

这包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等步骤。

数据清洗的目的是去除冗余数据、删除错误数据和填补缺失数据，以确保数据的准确性和完整性。

当出现缺失值时，可以选择删除有缺失值的样本或使用插补方法进行填补。

异常值检测可以通过箱线图或基于统计指标的方法进行，以确认数据是否存在异常情况。

数据分析：数据分析是SPSS的核心步骤，可分为描述性统计和推断性统计两大类。

1. 描述性统计：描述性统计分析主要用来对数据进行描述和总结。

常见的描述性统计指标包括平均数、中位数、标准差、频数和百分比等。

通过这些指标，可以了解数据的中心趋势、离散程度、分布情况等。

在SPSS中，可以使用频数统计、均值和交叉表等功能进行描述性统计分析。

2. 推断性统计：推断性统计分析旨在通过数据样本对总体进行推断。

其中包括假设检验和回归分析等方法。

- 假设检验：假设检验是用来验证研究假设是否成立的方法。

常见的假设检验包括 t 检验、方差分析和卡方检验等。

根据不同的研究问题和数据类型，选择适当的假设检验方法进行分析。

- 回归分析：回归分析是研究自变量与因变量之间关系的常用方法。

通过建立回归模型，可以预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。

在SPSS中，可以进行简单线性回归、多元线性回归和逻辑回归等分析。

结果解读：在得出分析结果后，需要对结果进行解读，将统计数字转化为具体的含义和结论。

1. 描述性统计结果解读：描述性统计结果通过平均数、标准差等指标描述了数据的整体情况。

根据数据的特点和研究问题，可以对数据的中心趋势和变异程度进行分析和解读。

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案例大数据分析报告

spss案例大数据分析报告目录1. 内容概要 (2)1.1 案例背景 (2)1.2 研究目的和重要性 (4)1.3 报告结构 (5)2. 数据分析方法 (5)2.1 数据收集与处理 (7)2.2 分析工具介绍 (8)2.3 变量定义和描述性统计分析 (9)3. 数据集概述 (11)3.1 数据来源 (11)3.2 数据特征描述 (12)3.3 数据清洗与处理 (13)4. 数据分析结果 (15)4.1 描述性统计分析结果 (16)4.2 推断性统计分析结果 (18)4.3 回归分析结果 (19)4.4 多变量分析结果 (20)5. 案例分析 (21)5.1 问题识别 (22)5.2 数据揭示的趋势和模式 (23)5.3 具体案例分析 (24)5.3.1 案例一 (26)5.3.2 案例二 (28)5.3.3 案例三 (29)6. 结论和建议 (30)6.1 数据分析总结 (31)6.2 战略和操作建议 (33)6.3 研究的局限性 (33)1. 内容概要本次SPSS案例大数据分析报告旨在通过对某一特定领域的大规模数据集进行深入分析和挖掘，揭示数据背后的规律、趋势以及潜在价值。

报告首先介绍了研究背景和研究目的，阐述了在当前时代背景下大数据的重要性和价值。

概述了数据来源、数据规模以及数据预处理过程，包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。

报告重点介绍了运用SPSS软件进行数据分析的方法和过程，包括数据描述性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等多种统计分析方法的运用。

通过一系列严谨的统计分析，报告揭示了数据中的模式、关联以及预测趋势。

报告总结了分析结果，并指出了分析结果对于决策制定、业务发展以及学术研究等方面的重要性和意义。

报告内容全面深入，具有针对性和实用性，为企业决策者、研究人员和学者提供了重要参考依据。

1.1 案例背景本报告旨在通过对大数据技术的应用，为特定行业中的决策者提供深入的分析见解。

在当前数据驱动的时代，企业可以参考这一解析来优化其战略方向、业务流程及终极客户体验。

SPSS数据分析报告

SPSS期末报告关于员工受教育程度对其工资水平的影响统计分析报告课程名称: SPSS统计分析方法姓名: 汤重阳学号: 1402030108所在专业: 人力资源管理所在班级: 三班目录一、数据样本描述 (1)二、要解决的问题描述 (1)1 数据管理与软件入门部分 (1)1、1 分类汇总 (1)1、2 个案排秩 (1)1、3 连续变量变分组变量 (1)2 统计描述与统计图表部分 (1)2、1 频数分析 (1)2、2 描述统计分析 (1)3 假设检验方法部分 (2)3、1 分布类型检验 (2)3、1、1 正态分布 (2)3、1、2 二项分布 (2)3、1、3 游程检验 (2)3、2 单因素方差分析 (2)3、3 卡方检验 (2)3、4 相关与线性回归的分析方法 (2)3、4、1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (2)3、4、2 线性回归模型 (2)4 高级阶段方法部分 (2)三、具体步骤描述 (3)1 数据管理与软件入门部分 (3)1、1 分类汇总 (3)1、2 个案排秩 (3)1、3 连续变量变分组变量 (4)2 统计描述与统计图表部分 (5)2、1 频数分析 (5)2、2 描述统计分析 (7)3 假设检验方法部分 (9)3、1 分布类型检验 (9)3、1、1 正态分布 (9)3、1、2 二项分布 (10)3、1、3 游程检验 (11)3、2 单因素方差分析 (13)3、3 卡方检验 (15)3、4 相关与线性回归的分析方法 (16)3、4、1 相关分析 (16)3、4、2 线性回归模型 (18)4 高级阶段方法部分 (20)4、1 信度 (20)4、2 效度 (20)一、数据样本描述分析数据来自于“微盘——SPSS数据包data02-01”。

()本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含11个变量,分别就是:id(职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu(受教育水平程度),jobcat(职务等级),salbegin(起始工资),salary(现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。