(完整版)SPSS软件分析(下)-某某校学生身体健康数据
spss实验报告
spss实验报告SPSS实验报告引言：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。
它提供了强大的数据处理和分析功能，能够帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息。
本篇文章将以实验报告的形式，介绍一项使用SPSS进行数据分析的实验，并展示分析结果及其相关讨论。
实验目的：本实验旨在探究不同睡眠时间对学生记忆力的影响。
通过收集一组学生的睡眠时间数据，并使用SPSS进行统计分析，我们希望得出关于睡眠时间和记忆力之间的关系的结论。
实验设计：我们在实验中随机选择了100名大学生作为研究对象。
通过给予他们不同的睡眠时间，我们分为三组：短睡眠组（每晚睡眠时间不超过5小时）、正常睡眠组（每晚睡眠时间为7-8小时）和长睡眠组（每晚睡眠时间超过9小时）。
然后，我们进行了一项记忆力测试，测试对象需要记住一组单词，并在一定时间后进行回忆。
最后，我们使用SPSS对数据进行分析，以确定睡眠时间与记忆力之间的关系。
数据收集与处理：在实验中，我们首先记录了每位学生的睡眠时间，然后进行了记忆力测试并记录了他们的得分。
将这些数据输入SPSS软件中进行处理，我们得到了每个组的平均记忆力得分以及相应的标准差。
实验结果：通过SPSS的数据分析功能，我们得出了以下结果：- 短睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
- 正常睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
- 长睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。
讨论与结论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：1. 短睡眠时间对学生的记忆力有负面影响。
短期内睡眠不足可能导致记忆力下降，学生在记忆任务上的表现较差。
2. 正常睡眠时间是保持良好记忆力的关键。
睡眠时间在7-8小时之间的学生表现出较好的记忆能力。
3. 长睡眠时间对学生的记忆力也有负面影响。
过长的睡眠可能导致学生感到疲倦和困乏，从而影响他们的记忆能力。
（完整版）SPSS数据分析报告（最终版）
（完整版）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亿，使⽤⽹络购物的⽹民占%。
其中，⼤学⽣⽹民(18-24)占⽹民总体的%，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1⼆年级65三年级2四年级8合计76（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 aComponent123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值为>说明样本取样⾜够度⼤，Bartlett's Testof Sphericity检验的显着性⽔平为，说明检验是显着的。
Component Matrix aComponent1您觉得商品配送会有问题吗.997您觉得它售后服务有保障吗.997您觉得⽀付⽅式会安全吗.991您知道如何⽹购吗.991您觉得⽹上购物的产品质量能.990保证吗您有⽹购的习惯吗.990您不信任卖家，怕受骗吗.983您觉得⽹上购物的程序⿇烦吗.977您听说过⽹购吗.681由上图的成分矩阵可知，提取⼀个公共因⼦即可解释⼤学⽣对⽹购的了解程度，即上述9个题项关联性很⾼，都可以⽤来解释⼤学⽣对⽹购的了解程度。
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。
学生健康体检结果统计分析报告
学生健康体检结果统计分析报告
1. 引言
本报告旨在对学生健康体检结果进行统计分析，以了解学生整体健康状况和存在的问题，为制定健康管理计划提供依据。
2. 数据来源和方法
本报告所使用的数据来源于学校学生健康体检报告，包括体格指标、生理指标及疾病筛查结果。
统计分析采用了描述性统计和比较分析的方法。
3. 统计结果
3.1 体格指标
通过对学生身高、体重、BMI等体格指标的统计分析，发现学生整体的体格发育情况良好。
然而，在体重方面存在一定比例学生超重或肥胖的问题，需要引起关注和采取相应的健康管理措施。
3.2 生理指标
针对学生的生理指标，包括血压、心率、血糖等方面的检测结果进行统计分析。
发现学生整体生理指标在正常范围内，但部分学
生存在血压偏高或血糖偏高的情况，需要进一步跟进和进行健康教育。
3.3 疾病筛查结果
对学生进行疾病筛查，包括肝功能、肾功能、血常规等项目的
检测结果进行统计分析。
结果显示绝大部分学生疾病筛查结果正常，但少数学生存在一些异常指标，需要进行进一步的医学评估和随访。
4. 结论与建议
综上所述，学生健康体检结果统计分析显示大多数学生整体健
康状况良好，但也存在一些问题需要关注和管理。
为了促进学生身
体健康，建议学校加强健康教育，推广健康生活方式，提供健康管
理与咨询服务，并定期进行健康体检，及时发现和干预潜在健康问题。
5. 参考文献
(此处列举使用的参考文献，如有)。
SPSS分析(下)-顺风学生身体素质数据
采用wilcoxom带符号秩检验，接受原假设， 认为入学前视力和入学后视力来自的总体分 布无显著差异。
5
符号检验较为粗糙一些， wilcoxom带符号秩检验更加精 确一些。
单因素方差分析
控制变量（体重一离散化）的不同 水平下，柔韧力量类项目成绩总体 的方差无显著差异 单因素方差分析： 统计量对应的p=0.132，接受原 假设，（体重一离散化）对柔韧 力量类项目成绩没有显著影响 趋势检验：
速度灵巧类项目成绩
42
205.48
.530
.273
-.530
N
正态参数a,b 均值 标准差 最极端差别 绝对值 正 负 Kolmogorov-Smirnov Z 渐近显著性(双侧) a. 检验分布为正态分布。
42
10.133 4.6955 .119 .115 -.119 .773 .588
42
Kolmogorov-Smirnov Z 205.48 33.689 .177 .177 -.175 1.144 .146 渐近显著性(双侧) a. 检验分布为指数分布。 b. 根据数据计算得到。
• 肺活量和体重有二次曲线关系。
17
SPSS软件分析
18
块一 -2倍的对数拟然函数较大，拟合 优度越小。 CS和ＮＲ的值较小，说明拟合优 度较小。
15
Logistic回归分析
与第一步比，过得正确率提高，不过 的正确率下降。因此比第一个模型应 用性更好。
得到Logistic回归方程： Logit P＝－１．３８７－１．４４５ｘ＋０．０５１ｔ
16
总结
• 男女速度灵巧类项目成绩有差异，男女柔韧 力量类项目成绩没有显著差异。 • 速度灵巧类项目成绩和柔韧力量类项目成绩 都和肺活量有极强线性相关关系。
学生健康体检数据汇总分析报告
学生健康体检数据汇总分析报告1. 引言本报告旨在对学生健康体检数据进行汇总和分析，以揭示学生的整体健康状况和存在的问题。
2. 数据源和收集方法学生健康体检数据的来源是通过学校组织的健康体检活动收集而来。
收集方法包括测量身高、体重、血压、听力、视力等多个方面的测试和调查问卷。
3. 数据汇总根据收集到的数据，我们对每个学生的体检结果进行了分类汇总，统计了各项指标的平均值和标准差，并生成了相应的图表和表格，以更直观地展示学生的健康情况。
4. 数据分析通过对汇总数据的分析，我们发现以下几个问题：4.1 体重偏高根据体重指数计算结果，约有30%的学生体重超过了标准范围。
这提示了学生普遍存在不良的饮食惯和缺乏运动。
4.2 视力问题约有20%的学生在视力测试中被诊断为近视。
这可能与长期使用电子设备和缺乏室外活动有关。
4.3 高血压风险在血压测试中，约有10%的学生被诊断为高血压倾向。
这可能与学生长时间使用电子设备、缺乏锻炼和不良的生活惯有关。
5. 结论综上所述，学生健康体检数据显示出一些普遍存在的健康问题，如体重偏高、视力问题和高血压风险。
学校和家长应加强对学生的健康管理和教育，包括鼓励健康饮食、适度运动和控制电子设备使用时间等。
6. 建议为了改善学生的健康状况，我们建议学校采取以下措施：- 组织健康教育活动，提高学生对健康知识的认识和重视程度。
- 优化食堂菜单，提供更健康的饮食选择。
- 增加体育课和运动俱乐部的活动时间和种类，鼓励学生积极参与运动。
- 加强对学生眼睛健康的关注，提供视力保护的指导和建议。
以上是本报告对学生健康体检数据的汇总分析和相关建议，希望对进一步改善学生的健康状况有所帮助。
SPSS18.0实验报告
统计分析软件及其应用通识选修课实验报告一、实验目的：1.熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作；2.熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。
3、熟悉描述性统计图的绘制方法；4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。
掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。
二、实验要求：1、数据的录入，保存，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。
2、了解描述性统计的作用，并掌握对数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差的操作方法。
3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。
4、应用SPSS做一些探索性分析（如方差分析、回归分析、相关分析）。
三、实验内容：实验一：使用SPSS进行数据的录入，并保存操作步骤：打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口中录入数据，如下图所示：输入后的数据如下：将上述数据进行保存：单击“文件→保存”，弹出右图所示对话框，选择合适的保存路径之后，单击保存即可实验二：对上述数据进行转置步骤：单击“数据→转置”，显示如下窗口，在变量选项框中选入要转置的名称单击确定就可以得到结果实验三：将如下数据与上述数据合并步骤：在数据编辑窗口中打开一个需要合并的SPSS数据文件，选择菜单“数据→合并文件→添加个案”，弹出如下对话框，然后选择符合条件的文件，点击“确定即可。
结果如下：实验四：对录入的数据进行排序步骤：选择“数据→排序个案”，如下所示，选择排序依据（如“线性代数”）单击“确定”即可看到排序后的结果：实验五：对学生成绩表中的原始数据进行作图步骤：单击“图形→图表构建程序”，弹出如图对话框，横轴选择姓名，纵轴选择线性代数，然后单击确定得出线性代数的成绩统计图实验六：求上述原始学生成绩数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差步骤：单击“分析→描述统计→频率”，弹出如下窗口，选择需要统计的量。
将这六科的成绩都进行统计分析，单击“确定”得到如下结果：实验七：某班30名13岁男学生身高（cm）、体重（kg）和肺活量（ml）的数据如下表, 对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析。
spss心理健康调查报告
湖南农业大学教育学院学生心理健康状况调查报告摘要：本文对湖南农业大学教育学院学生进行心理健康调查问卷利用spss软件提供的绘制统计表，计算集中量数、差异量数，相关分析功能等。
本次调查选取了湖南农业大学教育学院教育学13级的全体学生进行调查，分析结果发现该班大多数同学存在一种或多种心理障碍，而且该班女生心理健康状况优于男生，此外学生的心理健康状况与其是否为独生子女和家庭住址有关。
关键词：大学生、心理健康1对象与方法研究对象以湖南农业大学教育学院本科学生为研究对象，共发放了56份调查问卷，回收率为93%有效问卷52份有效率为100%，其中涵盖了1个学院，1个专业和1个非毕业班年级。
其中男生8人，占总人数的14 %，女生48人，占总人数的86%；城镇学生7人，农村学生49人等等,如表（a、b、c）和图（a、b、c）。
研究工具本研究主要采用问卷调查法。
调查问卷有两部分组成，第一部分为大学生基本情况及职业压力调查，问卷第二部分为，《状况自评量表—SCL90》，该量表是世界上最著名的心理健康测量表之一，适合用于测查某人群中那些人可能有心理障碍、某人可能有何种心理障碍极其严重程度如何。
测验由躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执及精神病性九个因子构成，共90个自我评定项目。
测验分值越低则心里越健康。
数据分析与统计问卷调查结果用spss11.5进行系统分析。
2结果2.1分析与讨论由图1总分分布直方图可知。
据SCL90的评分标准可知：总分在160分为临床界限，超过160分说明测试人可能最在某种心理障碍，而从得分次数分布表和直方表可以看出最低分是104，最高分是271，数据极端分布比较少，主要集中分布在130—210分左右，整体呈正偏态分布，因此可知超过1/3的人数总分小于160即呈贡校区学生超过1/3的人没有心理障碍，而大约2/3的学生或多或少存在某种心理障碍，其中有极少数人有着严重的心理障碍。
大学生spss数据分析案例
大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。
在大学教育中，数据分析是一个非常重要的环节，尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策中。
本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例，介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查，并收集了相关数据，包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。
现在需要对这些数据进行分析，以了解不同因素对大学生活满意度的影响。
数据准备：首先，需要将调查所得的数据录入SPSS软件中，确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时，要注意将不同的变量分别录入不同的列中，以便后续的分析和处理。
数据分析：1. 描述统计分析。
首先，可以对各个变量进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、频数分布等。
通过描述统计分析，可以直观地了解各个变量的分布情况，为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析。
接下来，可以进行各个变量之间的相关性分析，通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。
例如，可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性，以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。
3. 方差分析。
针对分类变量，可以进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异是否显著。
例如，可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况，以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。
4. 回归分析。
最后，可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的影响情况，以及它们之间的关系强度和方向。
结论与建议：通过以上的数据分析，可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度，为学校和相关部门提供决策建议。
校园学生健康状况分析报告
校园学生健康状况分析报告一、引言为了全面了解我校学生的健康状况，提高学生健康水平，我校卫生保健室于近期开展了学生健康状况调查。
本次调查采用问卷调查和体质检测相结合的方式，对学生的生理、心理、生活方式等方面进行了全面分析。
现将调查结果报告如下：二、调查方法本次调查共发放问卷2000份，涉及我校1-4年级的学生。
问卷内容主要包括学生的基本信息、生理健康状况、心理健康状况、生活方式等方面。
同时，我们对学生进行了体质检测，包括身高、体重、视力、心肺功能等项目。
三、调查结果3.1 生理健康3.1.1 体质状况经过检测，我校学生的平均身高为165cm，平均体重为55kg。
与全国同龄人相比，我校学生在身高和体重方面均处于中等水平。
在心肺功能方面，85%的学生表现良好，10%的学生处于中等水平，5%的学生存在一定问题。
3.1.2 视力状况调查结果显示，我校学生的平均视力率为95%。
其中，视力正常的学生占60%，视力不良的学生占40%。
视力不良的主要原因包括长时间使用电子设备、学习压力过大等。
3.2 心理健康根据问卷调查结果，我校学生的心理状况总体良好。
80%的学生表示经常感到快乐，15%的学生偶尔感到快乐，5%的学生很少或从未感到快乐。
在心理问题方面，10%的学生存在焦虑症状，5%的学生存在抑郁症状。
3.3 生活方式调查发现，我校学生的作息时间较为规律，70%的学生能够保证每天充足的睡眠。
在饮食习惯方面，60%的学生能够做到均衡饮食，30%的学生存在挑食现象，10%的学生饮食不规律。
此外，我校学生的体育锻炼意识较强，80%的学生每周至少参加一次体育锻炼。
四、分析与建议4.1 生理健康4.1.1 体质状况我校学生的身高和体重处于全国同龄人中等水平，但在心肺功能方面有一定优势。
建议学生在保持合理饮食和作息的同时，加强体育锻炼，提高心肺功能。
4.1.2 视力状况视力不良现象在我校学生中较为普遍，建议学生合理安排学习时间，注意眼部卫生，定期进行眼部检查。
基于某SPSS统计软件对学生成绩地分析报告
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析陈利利摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。
学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。
SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。
运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此本文采用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。
二、SPSS软件应用分析统计分析的目的在于研究总体特征。
描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。
做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
1、频数分析（Frequencies）1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
对把握数据的分布特征是非常有用的。
（1）民法成绩的频数分析输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。
表 1法律专业学生民法成绩统计表1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
统计量民法N 有效76缺失0均值81.45中值82.50众数83标准差 5.338方差28.491偏度-3.025偏度的标准误.276峰度13.744峰度的标准误.545极小值54极大值90表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表，给出了数据的描述统计量。
SPSS论文大学生体质健康教育效果研究
课题名称大学生体质健康教育效果研究课题类别论文专业、班级新闻1403学生王昊，梁超学号201428010308,201428010303 指导教师周虎大学生体质健康教育效果研究前言：在一次千米体能的测试过程中，笔者和其它“好朋友”一起在最后通过了终点。
一方面非常羡慕那些身手矫捷、耐力突出的同学，另一面却又懒于锻炼，增强耐力。
当我跑完1000米，倒在操场上休息的时候，有一些想法突然出现在心中：大学生的体质状况受哪些因素影响较大？怎样的锻炼方式对大学生的体质状况增强效果比较好？问题是研究的源泉，紧接着我和队友就展开了研究。
我们首先分析问题牵涉到的因素：性别、年级、锻炼习惯、学校的体质教育情况、社团活动对体质的影响等。
在分析好了这些因素后才发现最关键的问题在于，到底要用什么来评判某个人的体质状况呢？翻阅资料后，我们可以确定个人的体质应包括爆发力、持久力、柔韧性等等。
这时，《国家学生体质健康标准(2014年修订)》就成了最方便的、最权威的体质评判标准了。
在整个问卷的设计过程里，总共设计了13个问题，均为单选题。
其中的Q1、Q2作为个案的基本信息，获得了个案的性别和年级的问题；Q3~Q7则调查了个案的各项体育成绩，包括了五十米跑、坐位体前屈、立定跳远、1000（男）/800（女）米跑步和引体向上（男）/仰卧起坐（女），为了调查的便利性和结果的准确性，我们设计了五个档次的答案，作为个案的体质标准；Q8和Q9则调查了个案的体育必修课程和选修课程的量；Q10S是关于参见的体育类社团的数量的；Q11~Q13关注了个案的跑步习惯、打球习惯和锻炼习惯。
那么，很明显的问卷的思路是Q1、Q2是关于性别、年级因素，Q3~Q7是个人体质，Q8，Q9是学校教育，Q10是社团教育，Q11~Q13是自我锻炼。
摘要：该研究中，以问题的分析得到了设计的思路，然后通过对数据的挖掘汇总得到的关键性的结论。
其中主要是用信度分析进行整体数据的信度检验；通过聚类分析将锻炼方式的三个主要方面聚类成了三个新的变量，总共用到了六个变量；而后再通过因子分析，将五个方面的体质状况提取主成分、计算新变量得到了关于个人体质的新的变量。
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析报告
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析陈利利摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。
学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。
SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。
运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此本文采用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。
二、SPSS软件应用分析统计分析的目的在于研究总体特征。
描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。
做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
1、频数分析（Frequencies）1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
对把握数据的分布特征是非常有用的。
（1）民法成绩的频数分析输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。
表 1法律专业学生民法成绩统计表1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
统计量民法N 有效76缺失0均值81.45中值82.50众数83标准差 5.338方差28.491偏度-3.025偏度的标准误.276峰度13.744峰度的标准误.545极小值54极大值90表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表，给出了数据的描述统计量。
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。
(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。
大学生健康检查统计分析表
大学生健康检查统计分析表简介该统计分析表旨在总结大学生的健康检查情况，为学校和相关部门提供参考数据，以制定健康管理和预防措施。
以下是对大学生健康检查的统计和分析结果。
总体情况- 本次健康检查覆盖了全校在校大学生总人数，共计XXX人。
- 检查项目涵盖了身高、体重、血压、视力、听力等多个指标。
身高统计- 平均身高：XXX cm- 最高身高：XXX cm- 最低身高：XXX cm- 求和身高：XXX cm- 标准差：XXX cm体重统计- 平均体重：XXX kg- 最重体重：XXX kg- 最轻体重：XXX kg- 求和体重：XXX kg- 标准差：XXX kg血压统计- 平均收缩压：XXX mmHg - 最高收缩压：XXX mmHg - 最低收缩压：XXX mmHg - 平均舒张压：XXX mmHg - 最高舒张压：XXX mmHg - 最低舒张压：XXX mmHg视力统计- 正常视力人数：XXX人- 弱视人数：XXX人- 低视力人数：XXX人- 其他异常视力人数：XXX人听力统计- 正常听力人数：XXX人- 听力减退人数：XXX人- 其他听力异常人数：XXX人结论通过对大学生健康检查的统计分析，我们可以得出以下结论：1. 大多数学生身高在正常范围内，但仍存在一部分偏矮或过高的情况，应引起关注。
2. 学生体重普遍在正常范围内，但部分学生存在超重或偏轻的情况，需要进行健康指导和管理。
3. 血压数据显示大部分学生血压正常，但仍有少部分学生存在高压或低压情况，需及时监测。
4. 视力和听力方面的异常需要进一步的检查和评估，以便提供适当的干预和治疗。
5. 统计分析结果可为学校制定健康管理计划和预防措施提供科学依据。
建议基于上述结论，我们提出以下建议：1. 加强健康教育，提高学生对身体健康的认识和重视程度。
2. 开展适合不同人群的健康促进活动，如健身运动、营养讲座等。
3. 针对身高、体重、血压异常的学生，提供个性化健康管理服务，包括定期检查和指导。
(完整)SPSS练习题
SPSS练习题1. 10名15岁中学生身高体重数据如下：表1 10名15岁中学生身高体重数据性别男男男男男女女女女女身高166.0169.0170.0165。
1172.0159.4161。
3158。
0158.6169.0（cm)57.058.551.058.055.044.745.444.342.851.5体重（kg）体重指数（BMI）＝体重(kg） / 身高（m）2，即体重（kg)除以身高(m)的平方。
回答下列问题：(1）男生体重指数的均数为 19。
74 （kg/m2）；标准差为： 1。
54 (kg/m2）（2）女生体重指数的均数为 17。
57 （kg/m2) ；标准差为： 0。
38 (kg/m2）2. 某医师在研究血管紧张素I转化酶（ACE）基因I/D多态与Ⅱ型糖尿病肾病（DN)的关系时，将249例Ⅱ型糖尿病患者按有无糖尿病肾病分为两组，资料见表7—9。
问两组Ⅱ型糖尿病患者的ACE基因型分布有无差别？表2 DN组与无DN组2型糖尿病患者ACE基因型分布的比较组别DD ID II合计DN组42（37。
8）48（43.3）21（18.9）111无DN组30(21。
7）72(52.2）36（26。
1）138合计72（28。
9）120（48.2）57（22.9）2493。
将14只大白鼠随机分为两组，一组做成白血病模型组,一组为正常鼠，然后测量两组鼠脾脏DNA含量（mg/g),问正常鼠和白血病鼠脾脏中DNA含量是否不同？正常组10.811。
612.312.713.513.514.84.用四种不同的饲料喂养大白鼠,每组4只，然后测其肝重占体重的比值（肝/体重比值，％），数据如下。
试比较四组均数间有无差异？表4 四组资料的肝重占体重比值（％）的测定结果A饲料B饲料C饲料D饲料2。
622。
822。
913。
922。
23 2.763。
023。
002。
362。
433。
28 3.322.402。
733。
183.045。
学生健康体检分析报告
学生健康体检分析报告1. 引言近年来，随着生活水平的提高和学习压力的增加，学生健康问题日益凸显。
为了更好地了解学生的身体状况和健康问题，学生健康体检成为了必不可少的一项工作。
本文将基于学生健康体检数据，进行分析和总结，旨在为学生健康管理提供参考。
2. 数据概述本次学生健康体检数据共收集了X名学生的相关指标，包括身高、体重、血压、血糖等。
其中，男生占比为XX%，女生占比为XX%。
下面将对这些指标进行详细的分析。
3. 身高体重分析身高和体重是衡量一个人整体健康状况的重要指标之一。
通过对学生身高体重数据的分析，可以了解学生的生长发育情况。
根据数据统计，学生的平均身高为XXXXcm，平均体重为XXXXkg。
进一步分析发现，男生的平均身高为XXXXcm，平均体重为XXXXkg；女生的平均身高为XXXXcm，平均体重为XXXXkg。
通过与标准生长曲线进行对比，我们发现大部分学生的身高体重处于正常范围内。
然而，仍有少部分学生的身高体重超出了正常范围。
对于这部分学生，建议加强相关的健康管理和指导，确保他们的身体健康发展。
4. 血压分析血压是评估心血管健康的重要指标之一。
学生血压异常可能会影响学习和生活质量，因此需要引起重视。
根据数据分析，学生的平均收缩压为XXXmmHg，平均舒张压为XXXmmHg。
进一步分析发现，男生的平均收缩压为XXXmmHg，平均舒张压为XXXmmHg；女生的平均收缩压为XXXmmHg，平均舒张压为XXXmmHg。
综合来看，大部分学生的血压处于正常范围之内。
然而，少部分学生的血压高于正常范围。
这可能与学生的饮食习惯、压力等因素有关。
对于这部分学生，建议加强对血压异常的了解和管理，采取相应的调整措施。
5. 血糖分析血糖是评估糖尿病风险的重要指标之一。
学生血糖异常可能导致一系列健康问题，因此需要引起重视。
根据数据分析，学生的平均空腹血糖为XXXmmol/L。
进一步分析发现，男生的平均空腹血糖为XXXmmol/L；女生的平均空腹血糖为XXXmmol/L。
spss大学生健康分析
大学生体质健康评价问题由问题的介绍，可以知道大学生的体质健康水平呈下降趋势。
因此研究大学生体质健康评价问题将为如何提高体质健康水平有现实指导意义。
对此，本文对某高校大一新生36个班级共1000多名学生的体质健康测试结果进行研究评价，得出了一些科学准确的结论。
问题：问题1，分析体重对体质健康的影响；测试结果可能存在误差，检验测试结果的正确性和准确性，找出可能偏差测试结果，并说明理由。
问题2，在不同生源地选取适当的样本，检验不同地区学生的体能健康是否具有显著差别。
数据方法：针对问题一，通过SPSS 软件进行单因素方差分析法，找出BMI 值不同等级学生分别与各项指标之间的关系，由图表中看出BMI 各个等级范围中学生的各项指标均值的分布情况，运用SPSS 软件进行各指标间的相关分析、显著性检验分析，从而得出体重对体质健康的影响。
针对问题二，检验不同地区学生体质健康的显著差别，利用SPSS 进行单样本K-S 检验，得知所选生源地样本符合正态分布，从而使用t 检验方法建立t 检验显著性差别比较。
计算步骤：问题1：1.在Excel 表中计算出BMI 的值。
在利用spss 读取Excel 文件附件1，得到数据。
2.在“分析”菜单中“比较均值”中选择“单因素”命令。
3.弹出“单因素”对话框。
分别将所对应的信息添加进变量当中。
单击“OK”，按钮，开始计算。
问题2：1. 在“分析”菜单中“非参数检验”中选择“旧对话框”命令。
4.弹出“旧对话框”对话框。
分别将所对应的信息添加进变量当中。
单击“OK”，按钮，开始计算。
结果分析： 问题1：1.大学生BMI 现状分析身高体重指数（BMI ），是体质测量中身高和体重的一个关系值。
它的定义如下：2wBMI h，w = 体重，单位：千克； h = 身高，单位：米；表格 1 BMI 等级分布表体重 营养不良 较轻轻正常 等级（BMI 范围） 五（24，28）六（28，31）七（31-34） 八（≥34） 体重 超重肥胖中度肥胖重度肥胖2.该校大一学生BMI分布状况通过Excel表对该校大一学生1000多人（男生763人，女生303人）的体质健康测试数据进行单独分析，为使数据进一步科学化，在这里去除明显错误数据（如体重为零之类）。