SPSS买房数据分析报告
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设原假设：婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系H（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知，本次调查获得的有效样本为600份，没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知，一共调查了600人，其中婆媳关系紧张的组有195人，占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人，占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人，占总人数的35.0%；数据分布均匀。
SPSS房地产因子分析
SPSS房地产因子分析对于的操作，我检查的数据都是基于当年的省市总量，所以不需要换算成人均。
总金额直接用于解决。
1。
对数据进行因子分析。
首先，提取因子的数量暂定为4，以查看有多少因子可以用来解释整体数据。
表1显示人员相关系数大于0.62，显著性水平均等于0，表明12个变量之间存在显著相关性。
表2和表3也显示数据可以进行因子分析。
选择两个公共因子可以提取99.65%的公共信息。
9年相关矩阵XX住宅投资10年住宅投资房地产市场需求水平11年住宅投资09年储蓄10年储蓄11年储蓄房地产市场供应水平09年建筑面积10年建筑面积11年建筑面积09年竣工面积10年竣工面积11年竣工面积房地产市场需求水平按住宅投资及其供应水平由每年的新建筑面积和竣工面积共同决定。
5.因子分析结果的聚类分析:因子分析后，生成并保存两个新变量“FAC _ 1”，用“FAC _ 2”记录各省市的因子得分。
散点图是为他们画的。
可以看出，所有的省市可以分为三类。
北田静金河北山Xi内蒙古辽纪宁林黑龙江上江海苏浙江4.00000市名安惠寺川北田静金夫建Xi藏3.00000赣苏新江光冬云南光溪浙江2.00000桂洲冲清海南河北河南1.0 0000黑龙江湖北湖南0.00000吉林河苏江西 1.00000辽宁内蒙古宁夏青海-2.00000东山西-2.000000.000002.000004.0000006.000000陕西西部REGR因子得分1为分析1海1.05 -0.25 2河南0.45 0.04 -0.45 -0.37 2湖北0.05 0.13 0.94 -0.37 2湖南0.150.24 0.16 -0.65 2广东4 -1.36 -0.57 -0.33 2广东Xi -0.45 -0.26 0.57 -0.08 2海南-0.98 -0.37 -0.49 -0.41 2重庆-0.53 0.09 -0.15 -0.53 2四川0.57 0.02 0.93 -0.45 2贵州-0 199 Regr因子得分2分析1安惠福建江Xi山东新疆-0.28-0.33-0.44 1.29-0.71 0.15 0.34-0.15 0.26-0.32 22甘熙苏青海宁夏-0.11-0.71-1.08-1.06从表中可以看出，江苏和浙江的供给超过需求，而广东的供给严重不足。
spss数据分析怎么写分析报告
SPSS数据分析怎么写分析报告1. 引言在进行SPSS数据分析之后，编写一份详细的分析报告是非常重要的。
这份报告将帮助读者了解你所进行的分析过程、结果和结论。
本文将介绍如何编写一份完整的SPSS数据分析报告。
2. 数据收集和清理数据分析的第一步是收集和清理数据。
在这一阶段，你需要确定你所需要的数据，并导入到SPSS软件中。
确保数据没有丢失或错误，并进行必要的清理和处理，比如删除异常值、填充缺失值等。
3. 数据描述统计在开始数据分析之前，最好先对数据进行描述统计。
描述统计可以帮助你了解数据的基本属性，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
你可以使用SPSS的描述统计功能来生成这些统计数据，并将其包含在报告中，以便读者了解数据的基本情况。
4. 变量相关性分析接下来，你可以使用SPSS进行变量相关性分析。
这可以帮助你确定不同变量之间的关系，并找到可能的影响因素。
通过使用相关系数分析，你可以计算出变量之间的相关性，以及其相关性的显著性水平。
将相关系数和显著性水平包含在报告中，以帮助读者了解变量之间的关系。
5. 统计检验在进行SPSS数据分析时，你可能还需要进行一些统计检验。
统计检验可以帮助你确定两个或多个样本之间是否存在差异，以及这些差异是否显著。
在报告中，你可以包含所使用的统计检验方法和结果，以及任何显著性水平的细节。
6. 数据可视化数据可视化是一个重要的步骤，可以帮助你更直观地呈现分析结果。
SPSS提供了各种绘图功能，比如直方图、散点图和线图等。
选择适当的图表来展示你的分析结果，并确保图表清晰易懂。
在报告中插入这些图表，并为每个图表提供必要的说明和解释。
7. 结果解释和讨论最后，你需要解释和讨论你的分析结果。
对于每个统计指标、相关系数、显著性水平和图表，提供详细的解释和解读。
讨论结果的意义，并将其与现有的研究和理论联系起来。
还可以讨论可能的局限性，并提出改进或进一步研究的建议。
8. 结论在分析报告的结尾，对分析结果进行总结和提出结论。
SPSS房地产因子分析
这次作业,由于我查的数据均是以当年各省市的总量为统计量,所以并不需要化为人均,直接以总量来求解.1.对数据进行因子分析,首先将提取的因子数暂定为4,看看可以用多少个因子来解释总体数据.由表一可知,Person相关系数均大于0.62,且显著水平全部等于0,表明这十二个变量之间存在显著的相关关系.由表二和表三也可知,数据能够进行因子分析,且选择两个公共因子可以提取99.65%的公共信息.2.由表四可知,第一主成分的特征根为8.401,第二主成分的特征根为2.413,总的解释量达到了99%以上.又从碎石图可得,对于原始的八个变量,只需要提取第一和第二主成分即可.3.建立因子模型F1=0.95x1+0.95x2+0.948x3+0.381x4+0.357x5+0.607x6+0.409x7+0.403x8 +0.393x9+0.746x10+0.751x11+0.751x12F2=0.31x1+0.312x2+0.316x3+0.915x4+0.923x5+0.386x6+0.911x7+0.915x8 +0.919x9+0.445x10+0.47x11+0.488x124.对第一与第二因子进行解释.我们可以看出房地产市场的需求水平由住宅投资与储蓄总额组成决定,而其供给水平则由各年的新施工面积与竣工面积联合决定.5.对因子分析结果进行聚类分析:在因子分析结束后,生成并保存了两列新变量”FAC_1”,”FAC_2”用来记录各省市的因子得分情况.对其绘散点图,可以观察大致得出所有省市分为可分为三类.北京天津-0.45 -0.37 2 湖北-0.05 0.13 2 河北0.94 -0.37 2 湖南-0.15 0.24 2 山西0.16 -0.65 2 广东 4 -1.36 3 内蒙古-0.57 -0.33 2 广西-0.45 -0.26 2辽宁0.57 -0.08 2 海南-0.98 -0.37 2 吉林-0.49 -0.41 2 重庆-0.53 0.09 2 黑龙江-0.15 -0.53 2 四川0.57 0.02 2 上海0.93 -0.45 2 贵州-0.76 -0.33 2 江苏0.68 3.4 1 云南-0.44 -0.33 2 浙江0.26 3.69 1 西藏-1.17 -0.35 2 安徽-0.28 0.15 2 陕西-0.11 -0.39 2 福建-0.33 0.34 2 甘肃-0.71 -0.37 2 江西-0.44 -0.15 2 青海-1.08 -0.38 2 山东 1.29 0.26 2 宁夏-1.06 -0.3 2 新疆-0.71 -0.3 25要要要如上表,将全国各城市分隔成了三个部分,以江苏,浙江为一类,广东为三类,其余均为二类.由表格可知,江苏,浙江供大于求,而广东那边则严重供不足需,全国其它地方供需较为平衡.此次作业之后,我还查阅了相关资料,根据我的理解,需求可以用售房数来权衡,根据网上的资料显示,北京及大部分地方,每年的售房数大于竣工房数.这是因为现在很多的地方采取先售房的的方式造成的房子没建好之前,消费者已经购买下了.但是如果单纯的用售房数来说明需求量的话,是不太客观的,因为现在中国的房价比较高,很多需要住房的人购买不起,这部分人的需求被忽略了,不能满足.附录:本文所用的各变量的含义VAR0002 2009储蓄总额(亿元)VAR0003 2010储蓄总额(亿元)VAR0004 2011储蓄总额(亿元)VAR0008 2009竣工面积(万平方)VAR0009 2010竣工面积(万平方)VAR0010 2011竣工面积(万平方)VAR0011 2009开工面积(万平方)VAR0012 2010开工面积(万平方)VAR0013 2011开工面积(万平方)VAR0014 2009住宅投资(亿元)VAR0015 2010住宅投资(亿元)VAR0016 2011住宅投资(亿元)本文采用了因子数为四,最后绘制的碎石图为三维的,因为已经得出结论二个因子是可以描述总体数据的,所以最终在附录中留下的是二因子分析得出的碎石图.因为对相关统计知识与软件的不熟悉,本文制作显得粗糙,深表歉意!。
关于实施购房spss数据分析的报告.doc
关于实施购房spss数据分析的报告. 《统计分析软件（双语）》实验报告标题:购房数据分析报告名称:学生编号:近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业已经成为拉动经济增长的支柱产业。
在住房制度改革以来的短短几年时间里，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，全国几乎所有城市都出现了商品房，随之而来的是房价的疯狂上涨。
现在，“房地产投机热”仍然是一种另类时尚。
本报告利用分析软件对购房数据进行交叉分析、相关分析、单因素方差分析、二项分布、检验T检验和分析报告K- Name: 学生编号:近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业已经成为拉动经济增长的支柱产业。
在住房制度改革以来的短短几年时间里，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，全国几乎所有城市都出现了商品房，随之而来的是房价的疯狂上涨。
现在，“房地产投机热”仍然是一种另类时尚。
通过分析软件，对购房数据进行了交叉分析、相关分析、单因素方差分析、二项分布、t检验、k:购房难度和购房年龄。
数据汇总在表1、表2和表1中(1)描述性统计分析11。
购买房屋的年龄组分布。
年龄组和教育水平的交叉分析。
就业状况和教育水平的交叉分析。
买家之间的家庭类型分布。
当前居住空间分布 4 (2)。
相关性分析。
相关性分析。
家庭类型、家庭月总收入和当前居住空间的相关分析5 (3)检验和方差分析61。
当前人均居住面积的t检验。
当前居住面积对住房满意度的单向方差分析。
住房满意度的二项分布检验。
当前人均居住面积的K-S检验83。
摘要91。
数据简要显示，当前人均居住面积是一个固定距离变量，而年龄、受教育程度、就业状况、家庭类型、家庭月总收入、住房满意度、是否出售当前住房、购买住房类型和是否借钱是序列变量。
2.数据分析1。
描述性统计分析1。
图1显示了购买年龄组的分布。
购买年龄组集中在25至45岁之间，占总数的68%。
在25岁到45岁之间，一个人必须开始一个家庭和事业。
今天，社会上初婚的平均年龄是:男性29.2岁，女性27.1岁。
济南市商品房价格影响因素分析——SPSS的应用
济南市商品房价格影响因素分析一、提出问题（一）研究的问题1998年，中国实施房地产市场的改革，变原有的福利分房制度为商品房买卖制度，由此一个新的市场——房地产市场在中国诞生了。
12年过去了，中国的房地产市场经历了怎样的变化？这其中，我们最关心的房价究竟受到那些因素的影响？又会有怎样的发展？本文以定性假设得出自变量开始，通过对房价的定量研究，试图找到影响房地产价格的真正因素，并建立线性模型，预测房价的发展。
同时，本文以济南市为例，使得研究更具实际意义。
（二）数据来源济南市统计信息/在应用统计学中，我们要求样本的个数必须大于15个，但是中国房地产市场的产生也不过只有12年，而济南市统计局所公布的《济南市统计年鉴》也只有2003～2010年，所以本文只能用有限的信息来分析济南市房价的影响因素。
二、定性分析为了研究济南市房地产价格的影响因素，首先对影响房价的因素进行定性的分析。
作者认为，影响房价的因素可能有：生产总值、人均可支配收入、年末总人口数、储蓄存款余额、土地交易价格指数、建筑材料出厂价格指数、房地产投资额、居民消费价格指数。
在这些因素中，除了储蓄存款余额可能与房地产销售价格呈反比关系之外，其余因素与房地产销售价格呈正比关系。
因此，选取房屋销售价格为解释变量y，选取生产总值、人均可支配收入、年末总人口数、储蓄存款余额、土地交易价格指数、建筑材料出厂价格指数、房地产投资额、居民消费价格指数为被解释变量，依次设为x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8。
数据的搜集如下表：年份房屋销售价格指数Y 生产总值（亿元）X1人均可支配收入（元）X2年末总人口数（万）X3储蓄存款余额（万元）X4土地交易价格指数X5建筑材料出厂价格指数X6房地产投资额（万元）X7居民消费价格指数X82001 101.8 1057.92 9564.99 569.00 5346413 101.9 98.71 621984 100.3 2002 102.5 1190.12 10094.13 575.01 6438616 102.1 100.88 764599 98.8 2003 103.1 1352.16 11012.86 582.56 7583475 103.5 100.22 897967 99.9 2004 110.3 1600.27 12005.06 590.08 8705457 104.4 102.25 1101613 102.5 2005 107.6 1876.61 13578.46 597.44 10244200 105.8 98.19 1210872 101.1 2006 104.3 2185.1 15340.2 603.35 11825655 104.9 100.15 1600507 100.9 2007 105.2 2554.3 18005.1 604.85 12666590 105.0 99.48 1932069 103.9 2008 107.2 2987.00 20807.4 603.99 15885280 102.7 100.92 2741166 105.7 2009 104.5 3351.4 22721.7 603.27 19115340 101.9 102.18 3325576 100.3三、相关分析（一）散点图由散点图可直观看出，解释变量与被解释变量之间的线性关系并不明显。
住房状况spss调查分析报告
唐 山 学 院专题分析报告题目：中国住房状况调查分析系 别：_________________________实 训 名 称：_________________________班 级：_________________________姓 名 学 号：________________________指 导 教 师：_________________________2015年7月3日经济管理系 １3财管本第七组 孙继斌332王锦涛336乔畅406 仇梦雅 413 高爱青 赵萌 SPSS 统计软件实训摘要：住房是人们生存发展的基本生活资料, 同时也是反映城市居民生活水平的重要指标。
本文利用spss软件对某地区住房状况抽样调查数据进行了频数分析、描述分析、探索分析，一维方差分析、相关分析、回归分析等一系列的分析，得出的结论有相当的咨询与决策价值。
对于存在的一些问题，提出了比较合理化的建议。
关键字：住房状况统计分析住房面积一、选题目的与意义住房是日常生活的基本需求，住房状况直接对人们的经济、工作和健康等方方面面产生深远的影响。
住房状况是对住户居住状况的综合评价。
住房状况实际是住户在制度约束下对住房属性选择的结果, 并受到了住房制度、地区自然环境、政治经济、社会文化和家庭状况等多因的影响。
它反映了住户的居住质量和数量, 并影响个人身体健康和社会稳定。
随着城市住房的发展，社会各界对城市住房状况也极为关注，因此，本文就有关住房状况的数据进行了相关分析。
二、静态分析统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。
通过对2993户住房基本状况的统计数据表，在户口状况、常住人口的不同状况下的频数分析，可以了解该地区居民的户口和常住人口的基本分布。
首先，对该地区的户口状况进行频数分析，结果如下：表2-1表2-2从表2-1可以看出，该地区的户口状况的均值为1.0561，大致可以了解该地区的大部分居民是本市户口，小部分人是外地户口。
spss买房数据分析报告
spss买房数据分析报告SPSS 买房数据分析报告在当今社会，买房是许多人人生中的重要决策之一。
为了更科学地了解买房相关的各种因素和趋势，我们借助 SPSS 软件进行了一系列数据分析。
首先，我们收集了大量的买房相关数据，包括房屋的地理位置、面积、价格、房龄、周边配套设施等多个方面。
这些数据来源广泛，涵盖了不同城市、不同区域的房产信息。
通过对房屋价格的分析，我们发现地理位置是影响房价的关键因素。
位于市中心或繁华地段的房屋价格普遍较高，而郊区或偏远地区的房价相对较低。
例如，在一线城市，市中心的房价每平方米可能高达数万元，而郊区可能只有几千元。
这一差异主要是由于市中心的交通便利性、商业配套设施完善以及就业机会多等因素所导致。
房屋的面积也对价格有着显著影响。
一般来说，面积越大的房屋价格越高，但并非呈线性增长关系。
在一定范围内，面积的增加会带来价格的大幅上涨，但超过某个阈值后，价格增长的幅度会逐渐减小。
这可能是因为对于大多数家庭来说，过大的面积并非必要，而且维护成本也较高。
房龄也是一个不可忽视的因素。
较新的房屋通常价格更高，因为它们在设计、建筑质量和设施配备上往往更符合现代的生活需求和标准。
而老旧房屋可能存在设施老化、维修成本高等问题，从而影响其价格。
周边配套设施对房价的影响同样重要。
周边有优质学校、医院、商场和公园的房屋，价格往往高于配套设施不完善的房屋。
这反映了人们对于生活便利性和品质的追求。
进一步的数据分析还发现，不同城市之间的房价差异巨大。
经济发达的城市房价普遍较高，而经济相对落后的城市房价则较为亲民。
这与城市的经济发展水平、人口流入流出情况以及政策调控等因素密切相关。
在购房人群方面，我们发现年龄、收入水平和家庭结构等因素也会影响购房决策。
年轻人通常更倾向于购买小户型、交通便利的房屋，以满足工作和社交的需求。
而有家庭的人则更注重房屋的面积、周边学校等因素。
收入水平较高的人群在购房时更注重房屋的品质和环境，对价格的敏感度相对较低。
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）。
关于住房状况调查的SPSS统计数据分析论文
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。
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。
文化程度从业状况N有效29932993缺失00频率表频率百分比有效百分比累积百分比有效初中及以下80526.926.926.9高中（中专）125842.042.068.9大学（专、本科）89629.929.998.9研究生及以上34 1.1 1.1100.0合计2993100.0100.0从业状况条形图: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a,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H o：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买房数据分析报告
《统计分析软件（双语）》实验报告题目：关于“某地区买房数据”的分析报告姓名：学号：1204100215专业：统计学院系：统计学院指导教师：完成日期： 2014 年 12 月 10 日摘要利用 SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。
其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在 25~45 居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。
人均居住面积的单样本 T 检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。
现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。
在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录一、数据简要 (1)二、数据分析 (1)（一）描述分析性统计 , (1)1，就业状况的频数分析. (1)2，文化程度的频数分析. (2)3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (2)4，居住面积和文化程度的探索分析. (3)5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3)（二）均值比较 (4)1，人均现住面积和年龄段的描述统计. (4)2，人均居住面积的单样本T 检验 . (5)3，现居住面积的独立样本T 检验 . (5)（三）相关分析 (7)1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析. (7)2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (7)（四）回归分析 (8)三、小结 (10)一、数据简要本次分析的数据为某年某地719 个人买房情况统计表，一共有11 个变量，其中现居住面积与人均居住面积为 scale 变量，其余 9 个变量为 nonscale 变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。
spss买房数据分析报告(2)
《统计分析软件（双语）》实验报告题目：关于“某地区买房数据”的分析报告姓名：学号： 15专业：统计学院系：统计学院指导教师：完成日期：2014年12月10日摘要利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。
其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。
人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。
现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。
在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录一、数据简要.................................. 错误!未定义书签。
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1，人均现住面积和年龄段的描述统计........ 错误!未定义书签。
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运用SPSS工具对购房问题的初析
因素为 １ ．８ ２５ ，最后 是小区配套为 ｌ ．６ ０５ ，平均值 为３ ．０ ７３
Ｄｅ ｃ ｉ ｔ ｔ ｔｓ ｉ ｓ ｓ ｒｐ ｉ Ｓ ａ ｉｔｃ ｖｅ
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一
就 经济 因素而言 ，房款支付能 力层 面的得分略高 于经济
预 期 层 面 ，平 均 值 为 ２ ．４ ８６
预计购房费用之间是否有显著差异？
方 法 ：Ｔ Ｔ ｓ检 验 — ｅｔ
Ｇｒ ｏｕｐ Ｓ ａ ｉ Ｕｃ ｔ ｔｓ ｓ
就 环 境 因素 而 言 ，教 育 因素 最 高 为 １ ．４，其 次 为 交 通 ４１
５ ５ ６ １ ２
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１ ３ ７ ２５ ５
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பைடு நூலகம்
交通 状况 教 育配套 小区配套 环境 因素
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购房费用
普通 职 工和 自 由职
业 者 的 购 房 花 费 主 要 集
SPSS买房数据分析报告
《统计分析软件（双语）》实验报告题目：关于“某地区买房数据”的分析报告姓名：学号：1204100215专业：统计学院系：统计学院指导教师：完成日期：2014年12月10日摘要利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。
其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。
人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。
现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。
在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录一、数据简要 (1)二、数据分析 (1)（一）描述分析性统计, (1)1，就业状况的频数分析 (1)2，文化程度的频数分析 (2)3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (2)4，居住面积和文化程度的探索分析 (3)5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3)（二）均值比较 (4)1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (4)2，人均居住面积的单样本T检验 (5)3，现居住面积的独立样本T检验 (5)（三）相关分析 (7)1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (7)2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (7)（四）回归分析 (8)三、小结 (10)一、数据简要本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。
二、数据分析（一）描述分析性统计,1，就业状况的频数分析图1：就业状况条形图2，文化程度的频数分析图2：文化程度扇形图从图二中可以看出文化程度最比例最多的为高中占42.98%，接下来是大学为35.47%，初中以下为19.61%，最少的为研究生及以上只占1.95%。
spss买房数据分析报告
spss买房数据分析报告摘要近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业已经成为拉动经济增长的支柱产业，从住房制度改革以来短短几年时间，纵观国内，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，中国大地上几乎所有城市商品房都如雨后春笋般拔地而起，而随之而来的便是房价的疯狂上涨，而今，“炒房热”依然成为了一种另类的时尚。
此报告通过分析软件，将买房数据进行交叉分析、相关分析、单因素方差分析、二项分布、检验T检验、K-S检验等各种分析，得到了报告中的结论。
关键字：买房难、买房年龄目录一．数据简要 (1)二.数据分析 (1)(一)．描述性统计分析 (1)1.买房年龄段分布 (1)2.年龄段与文化程度的交叉分析 (2)3. 从业状况与文化程度的交叉分析 (2)4. 买房人中家庭类型的分布 (3)5.现居住面积的分布 (4)(二)．相关分析 (4)1.家庭每月总收入和购买户型的相关分析 (4)2.家庭类型、家庭每月总收入和现居住面积的相关分析 (5)(三)．检验和方差分析 (6)1.人均现住面积的T检验 (6)2. 现居住面积对住房满意度的单因素方差分析 (6)3.住房满意度的二项分布检验 (7)4.人均现住面积的K-S检验 (7)三．小结 (8)一．数据简要现居住面积、人均现住面积为定距型变量，年龄段、文化程度、从业状况、家庭类型、家庭每月总收入、住房满意度、是否卖掉现房、购买户型与是否贷款为定序型变量。
二.数据分析一．描述性统计分析1.买房年龄段分布有图一可看出，买房年龄段集中在25～45岁之间，仅这两个年龄段占总体的68%。
25～45岁之间既要成家也要立业，如今，社会初婚平均年龄：男性29.2岁、女性27.1岁。
男性：北京28.2、上海31.1、广州30.8、昆明28.4、成都29.2、西安28.3、长沙28.0女性：北京26.1、上海28.4、广州28.2、昆明26.5、成都27.1、西安26.2、长沙25.9大部分在25岁之后，所以买房高峰期也从之前允婚年龄推迟到25岁左右。
spss数据分析总结汇报
spss数据分析总结汇报尊敬的领导/老师/评审专业人士：我荣幸地向您汇报一项基于SPSS数据分析的研究工作。
本次研究旨在探究XXX领域的XXXX。
我们采用了SPSS软件对收集的数据进行了多个统计分析方法的处理和解读。
以下是对数据分析结果的总结和分析。
首先，我们对收集到的数据进行了描述性统计。
通过计算每个变量的均值、标准差、最小值和最大值，我们得到了对整体研究样本的整体把握。
例如，对于XXX变量，我们发现其平均值为XX，标准差为XX，最小值为XX，最大值为XX。
这些结果为后续的进一步分析提供了基础。
接下来，我们进行了相关性分析。
通过计算Pearson相关系数，我们研究了不同变量之间的关联程度。
我们发现XXX变量与XXX变量之间的相关系数为XX，表明二者存在正相关。
这一发现为我们理解这两个变量之间的关系提供了线索。
此外，我们还进行了回归分析。
在进行回归分析时，我们选择了XXXX模型，并检验了模型的拟合程度。
我们发现，模型的拟合度（例如，R平方值）为XX，表明该模型能够解释总体数据的XX%。
此外，我们还计算了回归系数，并进行了显著性检验，发现XXX变量对于解释因变量的变异有着显著影响。
这一结果为我们理解因变量与自变量之间的关系提供了重要线索。
最后，我们进行了差异性分析。
通过采用独立样本t检验，我们比较了不同组别之间的平均差异。
我们发现，XXX组和XXX组在XXX变量上存在显著差异（t = XX，p < 0.05），表明两组在该变量上存在明显的差异。
通过以上分析，我们得出了以下结论：XXX。
这些结论为我们对研究问题的理解提供了基础，并且具有实践和理论意义。
然而，我们也要注意到本研究的不足之处。
首先，研究样本可能存在一定的局限性，因此，结果在总体上的泛化能力有限。
其次，我们的研究可能还需要更多的数据和更全面的指标来支持我们的结论。
在未来的研究中，我们建议考虑收集更多的样本数据，并结合其他的统计方法进行深入分析。
房地产客户调查问卷SPSS分析结果
2011年成都春季房交会客户调查总结报告一、房交会现状简介展会时间：2011年04月29日—2011年05月3日展览地址：成都市新会展中心参展概况：133家开发商携227个楼盘，10家品牌中介整合2万条二手房源， 50多家家装建材企业提供8大类服务和产品，8家营销代理机构展示品牌形象。
此外，8个区（市）县还集中展示各区域城市发展魅力。
本次春季房交会共有6个展馆。
1号馆设有区（市）县区域形象集中展示区和二手房展区；2号馆为地铁物业馆，集中展示地铁1、2号沿线的地铁物业；3号馆为商业地产馆，充分展示成都商业地产的最新发展；4、5号馆为实力房企展示区，知名企业及旗下的品质楼盘盛大亮相；6号馆为家装建材馆，全面展示品质居家生活。
二、房交会客户调查分析调查执行概要：样本分析：您近期的购房计划* 您认为未来一年成都市的房价交叉制表计数您认为未来一年成都市的房价合计基本持平有可能上涨持续上涨有可能下跌不清楚您近期的购房计划计划三个月内完成1 2 0 1 1 5 计划半年内完成 1 2 0 1 0 4 计划一年内完成 3 0 2 0 1 6 计划两年内完成0 1 0 2 1 4合计 5 5 2 4 3 19购房需求分析：1、样本中省内户口占比95%，成都本地占比58%，可见省内居民仍是购买主力。
2、购房计划时间段较分散，购房者具有较浓的观望情绪，虽有购房打算，但过半将计划推延了一年。
3、对于房价趋势众说纷纭，看涨看跌持平的比例均过20%。
主要原因是开年来频繁的控涨政策，购房者对房价的走势房价不明。
4、现有住房面积集中在76—135㎡及以上，以套三以上户型为主，占比63%。
5、打算购房面积主要集中在76—95㎡，以套二、套三刚需户型为主。
购房驱动力分析：6、现有住房面积集中在76—135㎡及以上，以套三以上户型为主，占比63%。
7、打算购房面积主要集中在76—95㎡，以套二、套三刚需户型为主。
其中两室两厅一厨一卫的需求高达47.4%。
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《统计分析软件（双语）》实验报告题目：关于“某地区买房数据”的分析报告姓名：学号：1204100215专业：统计学院系：统计学院指导教师：完成日期：2014年12月10日摘要利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。
其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。
人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。
现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。
在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。
目录一、数据简要 (1)二、数据分析 (2)（一）描述分析性统计, (2)1，就业状况的频数分析 (2)2，文化程度的频数分析 (3)3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3)4，居住面积和文化程度的探索分析 (5)5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (5)（二）均值比较 (6)1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (6)2，人均居住面积的单样本T检验 (8)3，现居住面积的独立样本T检验 (9)（三）相关分析 (12)1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (12)2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (12)（四）回归分析 (13)三、小结 (15)一、数据简要本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。
二、数据分析（一）描述分析性统计,1，就业状况的频数分析图1：就业状况条形图2，文化程度的频数分析图2：文化程度扇形图从图二中可以看出文化程度最比例最多的为高中占42.98%，接下来是大学为35.47%，初中以下为19.61%，最少的为研究生及以上只占1.95%。
3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析表1：现居住面积及人均居住面积的描述性分析表Descriptive StatisticsN Minimum Maximum Mean Std. Deviation现居住面积719 6.00168.0058.906224.03677人均现住面积719 2.400101.00020.5548112.728884Valid N (listwise)719现居住面积及人均居住面积的描述性分析表表示现居住面积的有效数据为719，最小值，最大值，均值，标准差依次为6，168，58.9062，24.03677.由此可以得出现居住面积平均面积为58.9062，居住面积的范围在6~168平方米之间，标准差为24.03677平方米。
而均值的有效数据为719，最小值，最大值，均值，标准差依次2.4，101,20.55481,12.728884。
,4，居住面积和文化程度的探索分析图3：居住面积和文化程度的探索分析箱图从居住面积和文化程度的探索分析箱图可以得出，大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历。
也可以知道初中学历，高中，大学均有离群值，而研究生及以上没有离群值。
5，文化程度与年收入的交叉列联表分析文化程度与年收入的交叉列联表给出了参加分析计算的样品统计，共有样品719个，没有缺失值，均为有效值。
图4：文化程度与年收入的交叉列联表从图3交叉分组下的频数分布图，从图中可以得出年收入最多75000元以上的在大学学历中，在高中及大学中年收入最多的为10000~25000元之间。
在初中学历中年收入大多都在5000~25000元之间。
研究生及以上的在10000~25000居多。
（二）均值比较1，人均现住面积和年龄段的描述统计表3：人均现住面积和年龄段的描述统计表表人均现住面积和年龄段的描述统计表是以年龄段为分组变量的统计结果，可以看出，不同年龄段的人均居住面积的有较大差异，人均居住面积最多的26.63721平方米在25岁以下，最少的18.01224平方米在35~45之间。
2，人均居住面积的单样本T检验表4：One-Sample Statistics基本统计量分析，如表可知，参与分析的样品数有719，平均值为20.55481，标准差为12.72884，均值误差为0.474707。
表5：One-Sample Test从表5可知单样本T检验结果为：自由度为718，t统计量为43.300，对应的置信水平为0,000,95%的置信区间为（19.6228,21.4868），因T=43.300对应的置信水平为0远小于0.05,因此拒绝原假设。
既人均现住面积与均值20.55481存在显著性差异。
3，现居住面积的独立样本T检验表6：Independent Samples Test表为独立样本T检验的结果，从表中可知，对样本的方差是否相等检验的结果为统计量F=0.085，对应的置信水平为0.771，既拒绝原假设，两样本方差不Group Statistics购买户型N Mean Std. Deviation Std. Error Mean等。
而对于T检验的结果为自由度为277，T=-0.058，对应的置信水平为0.954远远大于设置的0.05，因此现居面积不存在显著新差异。
现居住面积两室两厅9456.085120.47378 2.11171三室一厅18556.233020.09668 1.47754表7：Group Statistics从上表中可知，参与分析的样本中两室两厅的有94个，其均值为56.0851，标准差为20.47378，均值误差为2.11171。
三室一厅的有185个，其均值为562330，标准差为20.09668均值误差为1.47754。
（三）相关分析1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表8：现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表Correlations现居住面积人均现住面积现居住面积Pearson Correlation1.572**Sig. (2-tailed).000N719719人均现住面积Pearson （）Correlation.572**1Sig. (2-tailed).000N719719**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).从现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表可以看出，现居住面积和人居住面积的相关系数为r=0,517，显著性水平为0.000（Sig.(2-tailed)）,因此在相关系数旁以两个“**”号进行标记，现居住面积和人居住面积的相关性十分显著。
2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析表9：人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分表CorrelationsControl Variables人均现住面积家庭类型现居住面积-none-a人均现住面积Correlation 1.000-.564.572Significance (2-tailed)..000.000df0717717家庭类型Correlation-.564 1.000.169Significance (2-tailed).000..000df7170717现居住面积Correlation.572.169 1.000Significance (2-tailed).000.000.df7177170现居住面积人均现住面积Correlation 1.000-.817Significance (2-tailed)..000df0716家庭类型Correlation-.817 1.000Significance (2-tailed).000.df7160a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations.从人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分表可以看出人均居住面积，居住类型偏相关系数的r=-0.564，对应的显著性水平为0.000（Sig.(2-tailed)），既人均居住面积和居住类型为负显著相关。
（四）回归分析表10：现居住面积和居住满意度的一元线性回归分析表从现居住面积和居住满意度的一元线性回归分析表可以看出离差平方和为36018.768，残差平方和为378817.382，而回归平方和为414836.150。
统计量F=68.174，对应的置信水平为0.000，远比0.05要小，因此可以认为现居住面积和居住满意度是显著的。
图6：正态P-P图图5：标准化残差的直方图标准化残差的直方图，用来表示残差的分布情况。
图6：正态P-P图正态P-P图，该图是用观察标准化残差分布是否符合正态分布，如果是，则图中散点图近似为一条直线，且为对角线重叠。
而图6的结果刚好满足，所以现居住面积服从正态分布。
三、小结从以上分析可以了解到买房与年龄段，文化程度，就业情况，家庭年收入等有一定的关系。
不同年龄段的人均居住面积的有较大差异，人均居住面积最多的26.63721平方米在25岁以下，最少的18.01224平方米在35~45之间。
这个结果的原因可能是因为在25岁以下的时候还和父母一起居住，而这个时候家庭已到成熟期，故人均居住面积较大，而在35~45岁之间自己的小家庭才是发展期，有小孩儿出生，且事业刚刚稳定，所以人均居住面积会相对较小。
不同的文化程度也会影响居住面积，大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历。
也可以知道初中学历，高中，大学均有离群值，而研究生及以上没有离群值。
人均居住面积和居住类型为负显著相关，现居住面积和人居住面积的相关性是十分显著，且现居住面积和居住满意度业业是显著的。