SPSS调查报告期末作业

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spss统计分析期末考试题及答案

spss统计分析期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在SPSS中，数据视图和变量视图分别对应于：A. 变量列表和数据表B. 数据表和变量列表C. 数据集和变量集D. 变量集和数据集答案：B2. SPSS中用于描述数据分布特征的统计量不包括：A. 平均值B. 中位数C. 众数D. 方差答案：D3. 在SPSS中进行独立样本T检验时，需要满足的假设条件不包括：A. 独立性B. 正态性C. 方差齐性D. 线性答案：D4. 下列哪个选项不是SPSS中的数据类型？A. 数值型B. 字符串型C. 日期型D. 图片型答案：D5. 在SPSS中，进行相关分析时，通常使用的统计方法是：A. 回归分析B. 方差分析C. 卡方检验D. 皮尔逊相关系数答案：D6. SPSS中，用于创建新变量的命令是：A. COMPUTEB. DESCRIPTIVESC. T-TESTD. FREQUENCIES答案：A7. 在SPSS中，执行因子分析时，通常使用的方法是：A. 主成分分析B. 聚类分析C. 回归分析D. 判别分析答案：A8. SPSS中，用于检验两个分类变量之间关系的统计方法是：A. 相关分析B. 回归分析C. 卡方检验D. 方差分析答案：C9. 在SPSS中，进行多变量回归分析时，需要满足的假设条件不包括：A. 线性关系B. 误差项独立C. 误差项同方差性D. 变量之间独立答案：D10. SPSS中，用于创建数据集的命令是：A. GET FILEB. SAVEC. OPEN DATAD. NEW答案：D二、简答题（每题10分，共40分）1. 简述SPSS中数据清洗的常用步骤。

答案：数据清洗的常用步骤包括：数据导入、数据预览、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据编码。

2. 解释SPSS中因子分析的目的和基本步骤。

答案：因子分析的目的是将多个变量简化为几个不相关的因子，以揭示变量之间的内在关系。

基本步骤包括：确定因子数量、提取因子、旋转因子和因子得分计算。

SPSS调查报告期末作业

广东财经大学答题纸（格式二）课程数据处理技术与SPSS 20 15 —20 16学年第1学期成绩评阅人评语:（题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告（正文）一、调查背景如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。

据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。

当“收费代课” 现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。

“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。

在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。

对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。

然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。

同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面, 帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。

三、调查方法从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。

收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。

调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。

四、描述统计1、对样本性别作频数分析从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。

SPSS调查报告 - 期末作业

--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线----------------------------------------姓名学号二、调查目的我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。

同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。

收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。

调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。

2、对样本年级作频数分析从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。

3、对年级与班级出勤率作交叉列联表行列变量间关系的分析由表可知，大三班级出勤率处于一般水平的班级多达14个，总体为46，占的比例超过30%；大四班级出勤率处于一般水平的班级达到4个，总体15，占的比例接近26.7%。

SPSS期末综合实验报告

SPSS期末综合实验报告姓名：学号：成绩：（附：本实验报告基于SPSS 20.0）一、用“SUMMARIZE CASES”作一个分组比较【1】点击【分析】——【报告】——【个案汇总】菜单项，弹出“摘要个案”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：个案汇总N性别城市学历男北京188 上海221 广州228 Total 637女北京190 上海166 广州154 Total 510从上表可以看出，上海市和广州市的男性比例要高于女性，而在北京市方面，男女之间则差别不大，但同时也要考虑到抽样调查数据中男性和女性的绝对数的大小不同。

二、对某一个变量“选择个案（select）”进行频数分析【1】点击【分析】——【描述统计】——【频率】菜单项，弹出“频率”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：城市频数百分比（%）北京上海广州Total 378 33.0 387 33.7 382 33.3 1147 100.0从上表可以看出，在抽样调查的数据当中，样本中北京市的被调查者有378人，占总数的33.0%，样本中上海市的被调查者有387人，占总数的33.7%，样本中广州市的被调查者有382人，占总数的33.3%，因此，在误差允许的范围内，可以认为抽样是相对均匀的。

三、对某一个变量进行重新分组（recode）【1】点击【转换】——【重新编码为不同变量】，弹出“重新编码为不同变量”对话框，设置如下：【2】点击【更改】后，如上图，点击【旧值和新值】，弹出如下对话框，依次设置如下：【3】点击【继续】——【确定】可得如下效果，变量视图：四、对某两个定类变量进行卡方检验【1】点击【分析】——【描述统计】——【交叉表】菜单项，弹出“交叉表”对话框，如图所示：【2】在“行”列表框中选入“家庭收入2级Ts9”；在“列”列表框中选入“是否拥有家用轿车O1”，如图所示：【3】单击【单元格】，弹出“单元显示”对话框，选中“行百分比”复选框；如图：【4】单击【继续】，再单击【统计量】，弹出“统计量”对话框，选中“卡方”复选框，如图：【5】单击【继续】——【确定】，得到输出结果，整理后得三线表，如下：Ⅰ交叉表：家庭收入2级 * 是否拥有家用轿车Crosstabulation是否拥有家用轿车有没有家庭收入2级Below 48,000Count% within 家庭收入2级32 3039.6% 90.4%Over 48,000Count 225 429% within 家庭收入2级34.4% 65.6% TotalCount 257 732% within 家庭收入2级26.0% 74.0%Ⅰ由交叉表可知低收入家庭中只有9.6%拥有轿车，而中高收入家庭中有34.4%拥有轿车，样本数据差异明显，但该差异是否具有统计学意义尚需检验，卡方检验结果如下表。

SPSS期末大作业-完整版

SPSS期末大作业-完整版第1题：基本统计分析1分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。

其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。

1、基本思路：（1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。

此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。

分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。

（2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。

操作步骤：（1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。

在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。

存取款金额1频率百分比有效百分比累积百分比有效1.00 82 34.6 34.6 34.62.00 76 32.1 32.1 66.73.00 104.2 4.2 70.94.00 22 9.3 9.3 80.25.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0（2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。

（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。

统计量存(取)款金额20岁以下N有效1 缺失0百分位数25 50.00 50 50.00 75 50.0020~35岁N有效131缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 5000.0035~50岁N有效73缺失0 百分位数25 500.0050 1000.0075 4500.0050岁以上N有效32缺失0 百分位数25 525.0050 1000.0075 2000.00结果及结果描述：频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。

spss的期末考试题及答案

spss的期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. SPSS是一款由哪个公司开发的统计分析软件？A. IBMB. MicrosoftC. AdobeD. Oracle答案：A2. 在SPSS中，数据文件的扩展名通常是什么？A. .txtB. .csvC. .savD. .xls答案：C3. SPSS中“Variable View”是用来做什么的？A. 编辑数据B. 定义变量属性C. 运行统计分析D. 制作图表答案：B4. 在SPSS中，以下哪个命令用于描述性统计分析？FREQUENCEDESCRIPTIVESCORRELATIONST-TEST答案：DESCRIPTIVES5. 以下哪种数据类型在SPSS中不能被识别？A. NumericB. StringC. DateD. Image答案：D6. SPSS中“Syntax Editor”的主要作用是什么？A. 编辑数据B. 编写和执行命令C. 制作图表D. 定义变量属性答案：B7. 在SPSS中，进行假设检验时，以下哪个选项不是t检验的类型？A. One-Sample T TestB. Paired Samples T TestC. Independent Samples T TestD. Chi-Square Test答案：D8. SPSS中“Data Entry”窗口是用于什么？A. 录入数据B. 编辑数据C. 定义变量属性D. 运行统计分析答案：A9. 在SPSS中，"Analyze"菜单下包含哪些主要功能？A. 数据录入B. 统计分析C. 图表制作D. 变量定义答案：B10. SPSS中，以下哪个命令用于执行回归分析？A. DESCRIPTIVESB. CORRELATIONSC. REGRESSIOND. T-TEST答案：C二、填空题（每空2分，共20分）1. SPSS是一款_________的统计分析软件，广泛应用于社会科学、健康研究等领域。

spss统计分析方法应用期末作业

1.作业1（基本统计+参数检验+方差分析1）利用城际出行行为数据，从中随机选取90%的样本，实现以下分析目标：(1)分析出行时间的分布，需做直方图。

(2)分析不同性别的出行方式是否一致。

(3)检验老年人(≥60)与其他人的出行时间是否有显著差异。

(4)检验是否老年人和出行目的两因素对其它时间的影响（考虑交互作用）。

1.1 分析出行时间的分布，需做直方图1.1.1 解题思路首先，根据题目要求在城际出行行为数据中随机选择90%的样本；由于出行时间分布数据是定距变量，且出行时间数据数量较多，不宜使用频数进行分析。

因此在分析之前先对出行时间进行分组，再进行频数分布。

根据公式（1-（1-1）中n为数据个数，对结果四舍五入取整后为理论分组数目。

原样本数为235，随机选择之后剩余样本是n为213个，根据公式（1-1）计算得到分组数目为9。

选中的数据中出行时间的最大值为150，出行时间的最1.1.2操作步骤数据选择：【数据→选择个案】，选择【随机个案样本】→【样本】→在【大约】中填入“90%”→选择【删除未选定的个案】，点击确认。

剩下的即为随机选择之后的数据。

数据分组：【转换】→【重新编码为不同变量】→将“出行时间”加入到有边框中，输出变量名称改为“城市出行时间分组”，点击【更改】，在点击【旧值和新值】，按照60-70、70-80、80-90、90-100、100-110、110-120、120-130、130-140、140-150，分别对应1,2,3,4,5,6,7,8,9。

点击【完成】。

频数分析：【分析】→【描述统计】→【频率】，将“城市出行时间分组”加入到【变量】中。

点击【图表】→【直方图】→选中【在直方图上显示正态曲线】→【确定】。

1.1.3输出结果与分析总计213 100.0 100.0图1-1城市出行时间分布直方图从表1-1中可以看出，出行时间分布中，出行时间在60-70分钟的比较少，占比为4.7%，出行时间在120-130分钟、130-140分钟和140-150分钟的都比较少，三组总和占比仅为6.1%。

spss期末统计分析报告

spss期末统计分析报告SPSS软件在多元统计分析中的作用【摘要】本文将SPSS软件融入多元统计分析的教学中,积极探索处理实验与理论教学之间的关系,同时提出针对性强的问题,利用SPSS的辅助作用,思考分析如何解决该问题,在教学中取得良好的效果。

【关键词】SPSS软件多元统计分析实验一前言二 Spss软件简介Spss是Statistical Package for the social sciences的缩写,意思是社会统计软件包,是世界上最早的统计软件,由美国斯坦福大学三位研究生研制。

如今,Spss已在银行、证劵、保险、教育教学、科研市场调查研究、商业、医疗、通讯等多个领域得到广泛的应用,更为有趣的是,在国际学术交流中,有不成文的规定,凡是用Spss软件做出的计算结果,可以不必说明算法,由此可见其影响和信誉都是非常高的。

Spss的基本功能和特点是数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。

另外,Spss还具有操作界面友好,输出结果美观且清晰直观的特点。

三多元统计中Spss软件的辅助作用1.实验设备一般情况下,Spss运算的数据量非常庞大,因此对用户的计算机操作系统、CPU、内存、显卡、磁盘空间等做了最基本的要求,例如:操作系统要求为Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求为Premium 133MHz;内存要求为128MB……2.教学内容和实验的安排在本科低年级,学生已经掌握计算机基础及数据库技术,因此对Spss的教学以自学为主,讲解为辅,提供网上教学网址,督促学生在一段时间内必须自学的内容,辅以作业进行自学效果的测试,作业形式与多元统计分析的教学内容一致。

因而,我们只需要掌握多元统计分析的基本原理、方法,了解其计算过程,应用Spss,就可以节省计算所花费的大量时间,把更多的时间、精力用于统计原理的学习和研究。

四实验在研究具体问题时,面临的是一些杂乱无章的情景或杂乱无章的数据,我们的任务是从这些杂乱无章的数据中发现规律。

2020年spss期末考试题和答案

2020年spss期末考试题和答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 在SPSS中，数据文件的扩展名是（）。

A. .txtB. .csvC. .savD. .xls2. 在SPSS中，数据视图和变量视图分别对应于（）。

A. 数据编辑和数据浏览B. 数据浏览和数据编辑C. 数据输入和数据输出D. 数据输出和数据输入3. 在SPSS中，执行描述性统计分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 描述统计 > 频率B. 分析 > 描述统计 > 描述C. 分析 > 描述统计 > 探索D. 分析 > 描述统计 > 交叉表4. 在SPSS中，执行相关分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 相关 > 双变量B. 分析 > 相关 > 偏相关C. 分析 > 相关 > 距离相关D. 分析 > 相关 > 聚类相关5. 在SPSS中，执行回归分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 回归 > 线性B. 分析 > 回归 > 逻辑斯蒂C. 分析 > 回归 > 非线性D. 分析 > 回归 > 多项式6. 在SPSS中，执行因子分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 降维 > 因子B. 分析 > 降维 > 聚类C. 分析 > 降维 > 对应分析D. 分析 > 降维 > 多维尺度分析7. 在SPSS中，执行聚类分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 分类 > 聚类B. 分析 > 分类 > 系统聚类C. 分析 > 分类 > K均值聚类D. 分析 > 分类 > 层次聚类8. 在SPSS中，执行判别分析的菜单路径是（）。

A. 分析 > 判别 > 线性判别B. 分析 > 判别 > 二次判别C. 分析 > 判别 > 逐步判别D. 分析 > 判别 > 非线性判别9. 在SPSS中，执行生存分析的菜单路径是（）。

SPSS统计软件期末作业

统计软件与应用期末作业完成作业：3、5、11、12题第3题：基本统计分析3利用居民储蓄调查数据，从中随机选取85%的样本，进行分析，实现以下目标：1、分析不同职业储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格；2、分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度；3.分析储户一次存款金额的分布，并对不同年龄段的储户进行比较。

基本思路：首先通过随机抽样中的近似抽样方式，对居民储蓄调查数据进行抽样。

操作步骤：选择菜单数据→选择个案→随机个案样本，样本尺寸填大约所有个案85%。

1、题目：分析不同职业储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格。

基本思路：首先进行多选项分析，定义名为X的多选项变量集，其中包括a7_1、a7_2、a7_3三个变量，然后对多选项变量集进行频数分析；对不同职业储户储蓄目的进行分析，采用多选项交叉分组下的频数分析。

操作步骤：分析：从折线图看出，储户中商业服务业的人数最多，总体上所有职业储户的正常生活零用所占的百分比最大，买证券与单位集资的人较少，说明大部分人群还没有这方面的意识。

2、分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度。

基本思路：该问题列联表的行变量为户口，列变量为未来收入状况，在列联表中输出各种百分比、期望频数、剩余、标准化剩余，显示各交叉分组下频数分布柱形图，并利用卡方检验方法，对城镇和农村储户对该问题的态度是否一致进行分析。

操作步骤：分析→描述统计→交叉表，显示复式条形图前打勾，行选择户口，列选择未来收入情况，统计量选择卡方，点击单元格，在观察值、期望值、行、列、总计、四舍五入单元格计数前打勾，最后确认。

输出以下表格和图形：户口* 未来收入情况交叉制表未来收入情况合计增加基本不变减少户口城镇户口计数38 111 20 169期望的计数37.6 103.3 28.2 169.0户口中的 % 22.5% 65.7% 11.8% 100.0%未来收入情况中的 % 73.1% 77.6% 51.3% 72.2%总数的 % 16.2% 47.4% 8.5% 72.2% 农村户口计数14 32 19 65期望的计数14.4 39.7 10.8 65.0户口中的 % 21.5% 49.2% 29.2% 100.0%未来收入情况中的 % 26.9% 22.4% 48.7% 27.8%总数的 % 6.0% 13.7% 8.1% 27.8%合计计数52 143 39 234 期望的计数52.0 143.0 39.0 234.0 户口中的 % 22.2% 61.1% 16.7% 100.0% 未来收入情况中的 % 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 总数的 % 22.2% 61.1% 16.7% 100.0%卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方10.622a 2 .005似然比9.844 2 .007线性和线性组合 4.077 1 .043有效案例中的 N 234a. 0 单元格(0.0%) 的期望计数少于 5。

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。

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-期末作业

SPSS期末作业一、利用文件：大学生自尊与敢为性调查数据，完成下列操作：1、利用recode命令将变量“ses”变量进行数值转换，并生成新的变量，新变量名为“ses1”（变量名标签：自尊水平）。

生成新变量后，原变量中25分以下的数值转换成数值“1”（值标签：低自尊），25分转换成数值“2”（值标签：中等自尊），25分以上的数值转换成数值“3”（值标签：高自尊）。

请写明操作过程（操作过程的写法请参照教案资料里的写法，把每一步骤写清楚，步骤和步骤之间用“→”联系起来。

如本题的写法：transform →recode→into different variable→将“ses”变量选入“input variable-output variable”框中，定义变量名“ses1”，变量标签“自尊水平”→单击按键“old and new values”→……）。

2、以“nj”变量为横坐标，以“ses”变量均值为纵坐标，绘制各年级男女生自尊分布的复式条图，要求注明标题：各年级男女生自尊测验分值对比图；请写明具体操作过程，并将操作结果所形成的图形拷贝到word文档，打印出来。

3、以“nj”变量为横坐标，以“ses”变量均值为纵坐标，绘制各年级男女生自尊分布的线形图，要求注明标题：各年级男女生自尊测验分值对比图；Y轴刻度起点为0、显示数值标签和线条标签。

请写明具体操作过程，并将操作结果所形成的图形拷贝到word文档，打印出来。

4、以“nj”变量为横坐标，以“h”变量均值为纵坐标，绘制各年级男女生h因子分值分布的复式条图，要求注明标题：各年级男女生h因子分值对比图；请写明具体操作过程，并将操作结果所形成的图形拷贝到word文档，打印出来。

5、以“nj”变量为横坐标，以“h”变量均值为纵坐标，绘制各年级男女生h因子分值分布的线形图，要求注明标题：各年级男女生h因子分值对比图；Y轴刻度起点为0、显示数值标签和线条标签。

《SPSS统计软件》期末复习题答案

《SPSS 统计软件》期末复习题答案1. 某单位对100名女生测定血清总蛋白含量，数据如下：74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.5 79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.0 75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.0 73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5 75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.0 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 73.5 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4计算样本均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、极差、偏度和峰度，并给出均值的置信水平为95%的置信区间。

2. 绘出习题1所给数据的直方图、盒形图和QQ 图，并判断该数据是否服从正态分布。

3. 正常男子血小板计数均值为922510/L , 今测得20名男性油漆工作者的血小板计数值（单位：910/L ）如下：220 188 162 230 145 160 238 188 247 113 126 245 164 231 256 183 190 158 224 175 问油漆工人的血小板计数与正常成年男子有无异常？4. 在某次考试中，随机抽取男女学生的成绩各10名，数据如下：男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65假设总体服从正态分布，比较男女得分是否有显著性差异。

SPSS期末大作业

数据分析方法及软件应用课程作业学号：********姓名：***班级：1306北京交通大学2013年10月第5题：方差分析（2）分析思路根据所给的表定义变量，进而进行数据录入。

在进行单因素和多因素对销售量的影响分析的时候，应先提出相应的零假设，进而选择检验统计量，对检验统计量进行计算，并计算出概率P值，将计算出的概率P值与给定的显著性水平进行比较，做出相应的决策。

目标一：给出SPSS数据集格式定义变量，进行数据录入。

从题意以及所给的表中可以得出，这里有四个变量，分别为销售地点、销售方式、月份和销售量。

其中，销售地点和销售方式为控制变量，月份为随机变量，销售量为观测变量，结合所给的表，进行数据的录入，录入四十个观测变量值。

图1 变量视图图2 数据视图目标二：分析销售地点对销售量的影响（1）操作步骤第一步：提出零假设。

零假设H0是“销售地区对销售量没有产生显著影响”。

第二步：选择检验统计量，并计算检验统计量的观测值和概率P值。

选择菜单【分析——比较均值——单因素】将销售量指定到【因变量列表（E）】中，将销售地区指定到【因子（F）】中，点击确定按钮，出现图3所示的结果。

图3 单因素方差分析销售量平方和df 均方 F 显著性组间254.600 4 63.650 1.107 .369组内2013.000 35 57.514总数2267.600 39第三步：给定显著性水平α=0.05，根据表1，做出决策。

（2）结果分析从图3中可以看出，观测变量销售量的总变差（2267.600）中“销售地区”可解释的变差为254.600，抽样误差引起的变差为2013.000，他们的方差为63.650和57.514，相除所得的F统计量为1.107，对应的概率P值接近于0.369。

（3）结论因为显著性水平α=0.05，概率P值大于α，因而应接受原假设，认为不同的销售地区度销售量不产生显著影响。

目标三：分析销售地点、销售方式和他们的交互作用对对销售量的影响（1）操作步骤第一步：提出零假设。