SPSS应用案例
SPSS及其医学应用预防医学课件
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因果关系分析
运用结构方程模型进行因果关系分析，揭示变量 之间的因果关系和影响程度，为预防和治疗提供 依据。
心理生理机制研究
运用结构方程模型研究心理社会因素对生理健康 的影响及其机制，为心理生理疾病的预防和治疗 提供支持。
复杂疾病研究
运用结构方程模型研究复杂疾病的病因、病理生 理机制及影响因素，为复杂疾病的预防和治疗提 供支持。
SPSS可以生成各种类型的图表，包括柱状 图、饼图、散点图、箱线图等，帮助用户 更好地理解数据分析结果。
02
spss在医学数据分析中的 应用
描述性统计分析
总结词
提供数据的基本描述性信息
详细描述
描述性统计分析是通过对数据的集中趋势、离散程度和数据分布形状的描述， 来揭示数据的基本特征和规律。在医学领域，描述性统计分析可以为临床诊断 和治疗提供参考依据。
生存分析
生存曲线
利用SPSS绘制生存曲线，分析 患者的生存时间、生存率及影 响因素，为临床治疗和预后评
估提供依据。
预后因素分析
通过数据挖掘和分析，找出影响患 者预后的因素，为临床治疗和预防 提供指导。
治疗效果比较
对不同治疗方案的治疗效果进行比 较和分析，为临床治疗方案的优化 提供支持。
结构方程模型
疾病监测与预测
利用SPSS软件，可以进行疾病监 测和预测，通过数据分析和模型 构建，预测疾病发展趋势和流行 趋势，为疾病防控提供科学依据
。
疾病流行病学研究
SPSS软件可以分析疾病流行病学 数据，研究疾病的分布特征、影 响因素和预防措施效果，为制定
疾病防控策略提供支持。
疫苗接种效果评估
利用SPSS软件，可以对疫苗接种 效果进行评估，比较不同疫苗接 种方案的效果，为疫苗接种策略
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案例分析报告(精选)
spss案例分析报告（精选）本文通过分析一份 SPSS 数据，展示 SPSS 在统计分析中的应用。
数据概述本数据为一家咖啡馆的销售数据，共有 200 条记录，包括 7 个变量：日期、时间、收银员、商品名、销售价格、数量和总价。
SPSS 分析1. 描述性统计使用 SPSS 的描述性统计功能，可以获取数据的基本信息，如均值、标准偏差、最大值、最小值等。
其中，销售价格的均值为 44.71 元，标准偏差为 13.29 元，最小值为 23 元，最大值为 78 元。
数量的均值为 1.62 个，标准偏差为 0.51 个，最小值为 1 个，最大值为3 个。
总价的均值为 73.25 元，标准偏差为 21.89 元，最小值为 23 元，最大值为 156 元。
2. 单样本 t 检验假设一杯咖啡的平均售价为 50 元，我们可以使用单样本 t 检验对这个假设进行检验。
首先，我们需要用 SPSS 的数据透视表功能，计算出每杯咖啡的平均售价。
然后，使用单样本 t 检验功能，输入样本均值、假设的总体均值（50 元）、样本标准差、样本大小以及置信度水平。
在这个数据集中，单样本 t 检验得出的 t 值为 -2.36，P 值为 0.019，显著性水平为 0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为该咖啡馆的咖啡售价不是 50 元。
4. 相关分析假设我们想要了解商品数量和销售额之间的关系，我们可以使用 SPSS 的相关分析功能来进行分析。
首先，我们需要使用数据透视表功能，计算出每个订单的总价和数量。
然后，使用相关分析功能，输入这两个变量的值，得出相关系数和显著性水平。
在这个数据集中，商品数量和销售额之间的相关系数为 0.749，P 值为 0，显著性水平非常显著。
因此，我们可以认为商品数量和销售额之间存在极强的正相关关系。
结论本文通过 SPSS 对一份咖啡馆销售数据进行分析，展示了 SPSS 在统计分析中的应用。
通过描述性统计、单样本 t 检验、双样本 t 检验和相关分析等功能，我们可以获得数据的基本信息，检验假设，分析变量之间的关系，从而帮助企业更好地决策和管理。
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。
多元回归分析SPSS案例
多元回归分析在大多数的实际问题中,影响因变量的因素不是一个而是多个,我们称这类回问题为多元回归分析;可以建立因变量y与各自变量x j j=1,2,3,…,n之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；b k k=1,2,3,…,n是回归参数；e是随机误差;多元回归在病虫预报中的应用实例:某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量头；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量块；x3为4月中旬降水量毫米,x4为4月中旬雨日天；预报一代粘虫幼虫发生量y头/m2;分级别数值列成表2-1;预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级,11~20头为2级,21~40头为3级,40头以上为4级;预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级,301~600头为2级,601~1000头为3级,1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级,15l~300块为2级,301~550块为3级,550块以上为4级；x3降水量0~毫米为1级,~毫米为2级,~毫米为3级,毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级,3~4天为2级,5天为3级,6天或6天以上为4级;表2-1x1 x2 x3 x4 y年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密度级别1960 1022 4 112 1 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 2 3 2 28 3 1976 115 1 240 2 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 4 4 2 45 4 1972 803 3 630 4 3 3 2 26 3 1973 572 2 280 2 2 4 2 16 2 1974 264 1 330 3 4 3 2 19 2数据保存在“”文件中;1准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中,创建“年份”、“蛾量”、“卵量”、“降水量”、“雨日”和“幼虫密度”变量,并输入数据;再创建蛾量、卵量、降水量、雨日和幼虫密度的分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”,它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生;编辑后的数据显示如图2-1;图2-1或者打开已存在的数据文件“”;2启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项,将打开如图2-2所示的线性回归过程窗口;图2-2 线性回归对话窗口3 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“幼虫密度y”变量,然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮,该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里;设置自变量：将左边变量列表中的“蛾量x1”、“卵量x2”、“降水量x3”、“雨日x4”变量,选移到“IndependentS”自变量显示栏里;设置控制变量: 本例子中不使用控制变量,所以不选择任何变量;选择标签变量: 选择“年份”为标签变量;选择加权变量: 本例子没有加权变量,因此不作任何设置;4回归方式本例子中的4个预报因子变量是经过相关系数法选取出来的,在回归分析时不做筛选;因此在“Method”框中选中“Enter”选项,建立全回归模型;5设置输出统计量单击“Statistics”按钮,将打开如图2-3所示的对话框;该对话框用于设置相关参数;其中各项的意义分别为：图2-3 “Statistics”对话框①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量;“Confidence interval”回归系数的95%置信区间;“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵;本例子选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量;②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验;“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息;选择该项,下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量;本例子都不选;③其它输入选项“Model fit”输出相关系数、相关系数平方、调整系数、估计标准误、ANOVA表;“R squared change”输出由于加入和剔除变量而引起的复相关系数平方的变化;“Descriptives”输出变量矩阵、标准差和相关系数单侧显著性水平矩阵;“Part and partial correlation”相关系数和偏相关系数;“Collinearity diagnostics”显示单个变量和共线性分析的公差;本例子选择“Model fit”项;6绘图选项在主对话框单击“Plots”按钮,将打开如图2-4所示的对话框窗口;该对话框用于设置要绘制的图形的参数;图中的“X”和“Y”框用于选择X轴和Y轴相应的变量;图2-4“Plots”绘图对话框窗口左上框中各项的意义分别为：•“DEPENDNT”因变量;•“ZPRED”标准化预测值;•“ZRESID”标准化残差;•“DRESID”删除残差;•“ADJPRED”调节预测值;•“SRESID”学生氏化残差;•“SDRESID”学生氏化删除残差;“Standardized Residual Plots”设置各变量的标准化残差图形输出;其中共包含两个选项：“Histogram”用直方图显示标准化残差;“Normal probability plots”比较标准化残差与正态残差的分布示意图;“Produce all partial plot”偏残差图;对每一个自变量生成其残差对因变量残差的散点图;本例子不作绘图,不选择;7 保存分析数据的选项在主对话框里单击“Save”按钮,将打开如图2-5所示的对话框;图2-5 “Save”对话框①“Predicted Values”预测值栏选项：Unstandardized 非标准化预测值;就会在当前数据文件中新添加一个以字符“PRE_”开头命名的变量,存放根据回归模型拟合的预测值;Standardized 标准化预测值;Adjusted 调整后预测值;. of mean predictions 预测值的标准误;本例选中“Unstandardized”非标准化预测值;②“Distances”距离栏选项：Mahalanobis: 距离;Cook’s”: Cook距离;Leverage values: 杠杆值;③“Prediction Intervals”预测区间选项：Mean: 区间的中心位置;Individual: 观测量上限和下限的预测区间;在当前数据文件中新添加一个以字符“LICI_”开头命名的变量,存放预测区间下限值；以字符“UICI_”开头命名的变量,存放预测区间上限值;Confidence Interval：置信度;本例不选;④“Save to New File”保存为新文件：选中“Coefficient statistics”项将回归系数保存到指定的文件中;本例不选;⑤“Export model information to XML file”导出统计过程中的回归模型信息到指定文件;本例不选;⑥“Residuals” 保存残差选项：“Unstandardized”非标准化残差;“Standardized”标准化残差;“Studentized”学生氏化残差;“Deleted”删除残差;“Studentized deleted”学生氏化删除残差;本例不选;⑦“Influence Statistics” 统计量的影响;“DfBetas”删除一个特定的观测值所引起的回归系数的变化;“Standardized DfBetas”标准化的DfBeta值;“DiFit” 删除一个特定的观测值所引起的预测值的变化;“Standardized DiFit”标准化的DiFit值;“Covariance ratio”删除一个观测值后的协方差矩隈的行列式和带有全部观测值的协方差矩阵的行列式的比率;本例子不保存任何分析变量,不选择;8其它选项在主对话框里单击“Options”按钮,将打开如图2-6所示的对话框;图2-6 “Options”设置对话框①“Stepping Method Criteria”框用于进行逐步回归时内部数值的设定;其中各项为：“Use probability of F”如果一个变量的F值的概率小于所设置的进入值Entry,那么这个变量将被选入回归方程中；当变量的F值的概率大于设置的剔除值Removal,则该变量将从回归方程中被剔除;由此可见,设置“Use probability of F”时,应使进入值小于剔除值;“Ues F value”如果一个变量的F值大于所设置的进入值Entry,那么这个变量将被选入回归方程中；当变量的F值小于设置的剔除值Removal,则该变量将从回归方程中被剔除;同时,设置“Use F value”时,应使进入值大于剔除值;本例是全回归不设置;②“Include constant in equation”选择此项表示在回归方程中有常数项;本例选中“Include constant in equation”选项在回归方程中保留常数项;③“Missing Values”框用于设置对缺失值的处理方法;其中各项为：“Exclude cases listwise”剔除所有含有缺失值的观测值;“Exchude cases pairwise”仅剔除参与统计分析计算的变量中含有缺失值的观测量;“Replace with mean”用变量的均值取代缺失值;本例选中“Exclude cases listwise”;9提交执行在主对话框里单击“OK”,提交执行,结果将显示在输出窗口中;主要结果见表2-2至表2-4;10 结果分析主要结果:表2-2表2-2 是回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方,又称判定系数,判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度所占比例；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差;表2-3表2-3 回归模型的方差分析表,F值为,显著性概率是,表明回归极显著;表2-4分析:建立回归模型：根据多元回归模型：把表6-9中“非标准化回归系数”栏目中的“B”列系数代入上式得预报方程：预测值的标准差可用剩余均方估计：回归方程的显著性检验：从表6-8方差分析表中得知：F统计量为,系统自动检验的显著性水平为;F,4,11值为,F,4,11 值为,F,4,11 值为;因此回归方程相关非常显著;F值可在Excel中用FINV 函数获得;回代检验需要作预报效果的验证时,在主对话框图6-8里单击“Save”按钮,在打开如图3-6所示对话框里,选中“Predicted Values”预测值选项栏中的“Unstandardized”非标准化预测值选项;这样在过程运算时,就会在当前文件中新添加一个“PRE_1”命名的变量,该变量存放根据回归模型拟合的预测值;然后,在SPSS数据窗口计算“y”与“PRE_1”变量的差值图2-7,本例子把绝对差值大于视为不符合,反之则符合;结果符合的年数为15年,1年不符合,历史符合率为%;图2-7多元回归分析法可综合多个预报因子的作用,作出预报,在统计预报中是一种应用较为普遍的方法;在实际运用中,采取将预报因子和预报量按一定标准分为多级,用分级尺度代换较大的数字,更能揭示预报因子与预报量的关系,预报效果比采用数量值统计方法有明显的提高,在实际应用中具有一定的现实意义;。
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数据分析报告案例
SPSS数据分析报告案例1. 研究背景本研究旨在调查大学生是否存在晚睡现象，并探究晚睡与健康问题之间的关系。
通过采集大学生的睡眠时间、就寝时间以及健康状况等数据，利用SPSS软件进行数据分析，进一步了解大学生的睡眠状况与健康问题的关联。
2. 数据概况本研究共收集了200名大学生的数据，其中包括性别、年级、每晚睡眠时间、平均就寝时间、是否存在健康问题等变量。
下面是对数据的描述统计分析结果：•性别分布：男性占50%，女性占50%。
•年级分布：大一占25%，大二占30%，大三占25%，大四占20%。
•每晚睡眠时间：平均睡眠时间为7.8小时，标准差为1.2小时。
最小值为5小时，最大值为10小时。
•平均就寝时间：平均就寝时间为23:30，标准差为0.5小时。
最早就寝时间为22:00，最晚就寝时间为01:00。
•健康问题：共有45%的大学生存在健康问题。
3. 数据分析结果3.1 性别与睡眠时间的关系首先，我们探究性别与睡眠时间之间的关系。
利用独立样本T检验，得出以下的结果：•假设检验：男性和女性的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：独立样本T检验显示，男性平均睡眠时间为7.6小时，女性平均睡眠时间为8.0小时。
T值为-2.14，P值为0.034，意味着男性和女性的睡眠时间存在显著差异。
3.2 年级与睡眠时间的关系我们进一步探究年级与睡眠时间的关系。
使用单因素方差分析（ANOVA），得出以下结果：•假设检验：各年级的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：单因素方差分析显示，大一、大二、大三和大四的平均睡眠时间分别为7.7小时、7.9小时、8.1小时和7.6小时。
F值为2.75，P值为0.043，说明各年级之间的睡眠时间存在显著差异。
3.3 睡眠时间与健康问题的关系最后，我们分析睡眠时间与健康问题之间的关系。
利用相关分析，得出以下结果：•假设检验：睡眠时间与健康问题之间是否存在相关性？•结果：相关分析结果显示，睡眠时间和健康问题之间存在显著负相关（r = -0.25，P值 = 0.001），即睡眠时间越少，存在健康问题的可能性越大。
SPSS统计分析案例(我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析)
SPSS统计分析案例专业：经济学姓名：000 学号：00000000一、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,不论页脚内容1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。
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS数据分析案例。
在实际的数据分析工作中，SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一个非常常用的统计分析软件。
它提供了强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究人员快速、准确地进行数据处理和分析。
本文将通过一个实际的案例，介绍如何使用SPSS进行数据分析，并展示分析结果。
案例背景：某公司想要了解员工满意度与工作绩效之间的关系，为了达到这个目的，他们进行了一项调查，收集了员工的满意度评分和绩效评分数据。
现在，他们希望通过这些数据，利用SPSS进行分析，找出员工满意度和工作绩效之间的关系。
数据收集：首先，我们收集了100名员工的满意度评分和绩效评分数据。
满意度评分采用了1-5的五级评分制，绩效评分采用了1-100的百分制评分。
数据导入：将收集到的数据导入SPSS软件中，创建一个新的数据集，并将员工的满意度评分和绩效评分数据分别录入到不同的变量中。
数据描述统计分析：首先，我们对数据进行描述性统计分析，包括计算满意度评分和绩效评分的均值、标准差、最大值、最小值等。
这些统计量可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
相关性分析：接下来，我们使用SPSS进行相关性分析，探索员工满意度评分和绩效评分之间的相关关系。
通过相关性分析，我们可以计算出两个变量之间的相关系数，进而判断它们之间是否存在显著的相关性。
回归分析：在确定了员工满意度评分和绩效评分之间存在相关性的基础上，我们可以进一步进行回归分析，建立员工满意度评分对绩效评分的预测模型。
通过回归分析，我们可以得到员工满意度评分对绩效评分的影响程度，以及其他可能影响绩效评分的因素。
结论：通过SPSS数据分析，我们发现员工满意度评分与绩效评分之间存在显著的正相关关系，即员工满意度评分越高，其绩效评分也越高。
这为公司提高员工绩效提供了重要的参考依据，可以通过提升员工满意度来提高整体绩效水平。
总结：在本案例中，我们利用SPSS软件进行了员工满意度和绩效之间的数据分析。
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。
在社会科学研究中，SPSS（统计分析软件包）被广泛应用于数据分析。
本文将通过一个简单的案例来介绍如何使用SPSS进行数据分析。
首先，我们收集了一份关于学生学习成绩的数据，包括学生的性别、年龄、每周学习时间和期末考试成绩。
我们的研究问题是探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们首先打开SPSS软件，导入我们收集的数据。
然后，我们可以使用SPSS 的数据编辑功能对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计功能对数据进行分析。
我们可以计算每个变量的均值、标准差、最大值和最小值，从而对数据的分布和特征有一个直观的了解。
然后，我们可以使用SPSS的相关分析功能来探讨不同变量之间的相关性。
我们可以计算不同变量之间的皮尔逊相关系数，从而了解它们之间的线性关系。
在接下来的分析中，我们可以使用SPSS的回归分析功能来探讨性别、年龄和每周学习时间对学习成绩的影响。
我们可以建立一个多元线性回归模型，从而探讨不同变量对学习成绩的预测作用。
最后，我们可以使用SPSS的图表功能来进行数据可视化分析。
我们可以绘制散点图、柱状图和折线图，从而直观地展示不同变量之间的关系和趋势。
通过以上步骤，我们可以利用SPSS对学生学习成绩的数据进行全面的分析，从而回答我们的研究问题。
在实际研究中，我们还可以进一步探讨其他统计分析方法，如方差分析、卡方检验等，以深入挖掘数据的内在规律。
总之，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为社会科学研究提供了重要的数据分析工具。
通过本文的简单案例，希望读者能够对SPSS的数据分析功能有一个初步的了解，并能够在实际研究中灵活运用，从而为研究工作提供有力的支持。
案例S—008：SPSS决策应用案例(五)
案例S—008：SPSS 缺失值分析举例缺失值经常在一下情况出现：1)拒绝回答问题2)没有答案3)调查研究中的损耗4)从多个数据源中合并数据众所周知，在诸如收入、交通事故等问题的研究中，大量存在未回答的问题。
以下是一些例子：1)在一项消费者经济状况调查中，28%的受访者没有回答收入情况2)在一次人口调查中，20%的人没有回答收入情况，高收入者的回答率比中等收入者要低3)在严重交通事故报告中，诸如是否使用安全带和酒精浓度等关键问题在很多个案中都没有记录缺失值会表现为以下问题：1)有缺失值的个案系统地不同于完整的个案2)有缺失值的个案表明信息不完整3)标准统计方法只接受完整数据以上问题意味着：1)偏向：分析结果可能会有偏差2)无效：较少的有效个案导致估计精度下降3)某些情况下，诸如均值置换和列表删除等大量可用逼近方法可能过于天真，甚至是错误的统计学家研究出一个缺失值逼近方法，如极大似然逼近(maximun likelihood，ML)。
要使用ML，必须有数据模型和缺失值机制模型。
数据模型可能是数据为多变量正态，缺失值机制模型可能是数据完全随机缺失(missing completely at random，MCAR)或者随机缺失(missing at random，MAR)。
下面给出这些术语的定义和描述：数据完全随机缺失(Missing Completely At Random，MCAR)，表示缺失和变量的取值无关。
例如，假设您在研究年龄和收入。
如果缺失和年龄或收入数值无关，则缺失值方式为MCAR。
要评估MCAR是否为站得住脚的假设，您可以用比较回答者和未回答者的分布来评估观察数据。
也可以使用单变量t-检验或Little's MCAR多变量检验来进行更正规的评估。
如果MCAR假设为真，可以使用列表删除(listwise deletion)(完整个案分析)，无需担心估计偏差，尽管可能会丧失一些有效性。
spss统计分析与行业应用案例
spss统计分析与行业应用案例SPSS是一款统计分析软件，其强大的数据处理和分析功能，使得它在各个行业中得到广泛应用。
下面将以医疗行业为例，说明SPSS在统计分析中的应用。
在医疗行业中，SPSS可以用于患者数据的统计分析。
假设某医院想要研究某种疾病在不同年龄段的患病情况，可以通过SPSS对患者数据进行处理和分析。
首先，医院可以将收集到的病历数据导入SPSS，根据患者的年龄信息将数据进行分组。
然后，通过SPSS的交叉报表功能，可以统计每个年龄段的患者数量和患病率。
此外，SPSS还可以进行相关性分析，帮助医院了解患者年龄与疾病的相关性。
通过SPSS的相关性分析功能，医院可以知道年龄与患病风险是否存在关联，从而进一步为临床治疗提供参考依据。
SPSS还可以用于医院对医疗资源的分配和利用。
医院可以通过SPSS分析患者的挂号、住院和就诊数据，统计不同科室的就诊次数和人数。
通过对这些数据的分析，医院可以得到每个科室的就诊情况和资源利用情况。
比如，医院可以通过SPSS得知某个科室的就诊量过高，而其他科室的利用率较低，从而调整医疗资源的配置，提高资源利用效率。
此外，SPSS还可以通过群组分析功能，将患者按病情和诊断结果进行分类，从而为医院提供更精确的资源分配建议。
另外，SPSS在医学研究中也有广泛的应用。
医学研究常需要进行大量的数据处理和分析，SPSS可以提供相应的统计分析工具和技术支持。
例如，一个医学研究团队想要研究某种药物的疗效，可以通过SPSS对临床试验的数据进行统计分析。
首先，团队可以将试验数据导入SPSS，进行数据清洗和整理。
然后，通过SPSS的描述性统计和推论统计功能，可以对药物的疗效进行评估。
此外，SPSS还可以进行假设检验、回归分析等高级统计分析，帮助研究团队得出科学准确的结论。
综上所述，SPSS在医疗行业中的应用非常广泛。
无论是患者数据分析，医疗资源的分配和利用，还是医学研究数据的分析，SPSS都能提供合适的统计分析方法和工具。
spss数据分析案例
spss数据分析案例SPSS是一种常用的统计分析软件，它可以对大规模数据进行处理和分析。
以下是一个使用SPSS进行数据分析的案例。
假设有一家电商公司想要了解其在线购买行为的一些关键指标，以便他们能够做出更好的决策。
为了达到这个目标，该公司收集了一些关于客户在线购买的信息，包括购买金额、购买时间、购买地点等。
为了更好地理解数据，他们将这些信息保存在一个CSV文件中，并使用SPSS对数据进行分析。
首先，他们导入CSV文件到SPSS中，并通过查看数据的前几行对数据进行初步了解。
然后，他们对数据的各个字段进行描述性统计分析，包括平均值、中位数、最大值、最小值等。
这样他们可以对数据的分布和变化有一个整体的了解。
接下来，他们为每个字段制作了一些图表，以更直观地了解数据。
例如，他们可以绘制一个柱状图来表示每个地点的购买次数，从而了解销售最好的地点。
他们还可以制作一个折线图来显示每月的购买金额，以发现季节性变化。
然后，他们对数据进行了透视分析，以找出一些有用的信息。
例如，他们可以对数据按照购买地点进行透视分析，并计算每个地点的总购买金额。
这样他们可以确定哪些地点对总销售额做出了更大的贡献。
此外，他们还可以使用SPSS进行相关性分析，以找出一些字段之间的关系。
例如，他们可以计算购买金额和购买时间之间的相关系数，以了解购买金额是否受到购买时间的影响。
最后，他们对数据进行了回归分析，以预测未来的销售情况。
他们可以使用购买金额作为因变量，其他字段作为自变量，构建一个回归模型，并通过模型预测未来的销售额。
通过以上的分析，该电商公司可以更好地了解其在线购买行为，找到销售最好的地点和销售最好的时间，并预测未来的销售情况。
基于这些信息，他们可以做出更好的决策，例如增加在销售最好的地点的推广活动或优化在销售最好的时间的库存管理。
综上所述，SPSS可以帮助企业对大规模数据进行分析，从而更好地了解数据，做出更好的决策。
这个案例只是SPSS数据分析的一个示例，实际应用可以更加多样化和复杂化。
SPSS应用案例.
4
二、研究方法
基本思路：首先根据研究需要设计出调查问卷，然后 使用设计好的调查问卷对面临毕业的本科生展开调查，再 使用SPSS的相关数据处理方法对收集上来的问卷进行处理， 提取有效信息，分析变量之间的联系与区别，总结研究结
论。
采用的数据分析方法主要有：列联表分析、方差分析、
相关分析、聚类分析。
5
三、研究过程
性 别 * 专 业 Crosstabulation 理 工 农医 类 51 37.8% 49.5% 18.0% 52 35.1% 50.5% 18.4% 103 36.4% 100.0% 36.4% 专业 文科类 40 29.6% 32.0% 14.1% 85 57.4% 68.0% 30.0% 125 44.2% 100.0% 44.2% 艺体类 44 32.6% 80.0% 15.5% 11 7.4% 20.0% 3.9% 55 19.4% 100.0% 19.4% Total 135 100.0% 47.7% 47.7% 148 100.0% 52.3% 52.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
是否 签约
否
是
Total
Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal
df 2 2 1
渐进 Sig. (双侧) .000 .000 .009
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 26.24。
性 别 * 家 庭 住 址 Crosstabulation 家 庭住 址 农村 城市 45 90 33.3% 66.7% 23.4% 98.9% 15.9% 31.8% 147 1 99.3% .7% 76.6% 1.1% 51.9% .4% 192 91 67.8% 32.2% 100.0% 100.0% 67.8% 32.2% Total 135 100.0% 47.7% 47.7% 148 100.0% 52.3% 52.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
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分类分析举例
案例S—007：SPSS Categories™决策应用举例1．偏好映象SPSS可以进行多维偏好分析(MDPREF)。
这个经典的案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
2．分析多维分类数据这个例子对两种多维分类数据的逼近分析进行对比。
第一种方法把问题转换为一个二变量问题，以便进行对应分析(CORRESPONDENCE)。
第二种方法把多变量分解数据直接输入到HOMALS。
两种逼近方法都对大型多维表格中的从属性进行分析。
3．软饮料购买和消费映象对应分析可以用于市场分段。
本例对几种进行市场分段的SPSS CORRESPONDENCEHOMALS逼近方法进行对比。
4．任意提取的数据的品牌映象本例介绍了一种用对应分析作出的品牌映象。
假设您对一类产品中几种品牌之间的关系及描述这些品牌的各种属性感兴趣。
您可以向品牌评定者提供一个品牌列表，让他们核对描述这些品牌的属性。
5．一个Catreg的例子SPSS Catreg可以发现最优拟合的转换变量。
这里是一个例子。
6．一个对应分析的例子本例更深入地描述了SPSS对应分析过程，并和其它对应分析商业软件包进行比较。
1．SPSS Categories™举例：偏好映象您可以用SPSS进行多维偏好分析(MDPREF)。
在这个典型的数据案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
这里是原始数据的一部分：图一上表中，行表示评定者(39个心理学家)，列表示要评定的刊物。
“1”代表高评价，“10”代表低评价。
这些刊物是：1)JEXP Journal of Experimental Psychology (实验心理学杂志)2)JAPP Journal of Applied Psychology (应用心理学杂志)3)JPSP Journal of Personality and Social Psychology (性格心理学杂志)4)MVBR Multivariate Behavioral Research (多元行为研究)5)JCLP Journal of Consulting Psychology (咨询心理学杂志)6)JEDP Journal of Educational Psychology (教育心理学杂志)7)PMET Psychometrika (心理测量学)8)HURE Human Relations (人类关系)9)BULL Psychological Bulletin (心理学公告)10)HUDE Human Development (人类发展)最右边一栏代表评定者的专长1)s Social Psychology (社会心理学)2)d Developmental and educational psychology (发展和教育心理学)3)c Clinical psychology (临床心理学)4)m Mathematical psychology and psychological statistics (数学心理学和心理学统计)5)e Experimental psychology (实验心理学)6)r Cultural psychology and psychology of religion (文化和宗教心理学)7)i Industrial psychology (工业心理学8)p Physiological and animal psychology (生理和动物心理学)为了进行MDPREF分析，需要对数据进行设置，使行代表要评定的对象，列代表评定者。
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是 否 签 约 * 在 校 努 力 Crosstabulation 在 校努 力 成 正比 没 什么 关 系 0 186 .0% 100.0% .0% 83.4% .0% 65.7% 60 37 61.9% 38.1% 100.0% 16.6% 21.2% 13.1% 60 223 21.2% 78.8% 100.0% 100.0% 21.2% 78.8% Total 186 100.0% 65.7% 65.7% 97 100.0% 34.3% 34.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
是否 签约
否
是
Total
Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 所 学专 业 % of T otal
SPSS应用案例
关于高校本科生就业相关问题的调查研究
1
高校本科毕业生是我国宝贵的人力资源，由但于
相关体制的不合理以及受当前经济形势的影响，就 业成立困扰毕业生的很大的问题。为了使这种强大 的人力资源有效转化为生产力，从而在建设有中国 特色的社会主义市场经济中发挥应有的作用，我们 有必要对高校本科生就业问题展开分析。 SPSS 作为一种功能强大的统计分析软件，完全 可以用来进行高校本科就业问题的相关调查研究，
1、根据研究需要设计的调查问卷
本科生就业情况的调查问卷
2、进行问卷调查并将所得到的数据录入到SPSS中
3、 SPSS分析
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列联表分析1
• 选择“分析—描述统计—交叉表” • 定义行变量（性别） • 定义列变量（专业、家庭住址）
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8
Case Processing Summary Valid N 性别 * 专业 性 别 * 家 庭住 址 283 283 Percent 100.0% 100.0% Cases Missing N Percent 0 .0% 0 .0% Total N 283 283 Percent 100.0% 100.0%
是否 签约
否
是
Total
Count % within 是 否签 约 % within 理 想就 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 理 想就 业 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 理 想就 业 % of T otal
是否 签约
否
是
Total
Count % within 是 否签 约 % within 预 期薪 酬 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 预 期薪 酬 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 预 期薪 酬 % of T otal
列联表分析2
• 选择“分析—描述统计—交叉表” • 定义行变量（是否签约） • 定义列变量（就业形势、预期薪酬、理想 就业单位、培养模式、在校努力、所学专 业）
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Case Processing Summary Valid N 是 否 签约 是 否 签约 是 否 签约 是 否 签约 是 否 签约 是 否 签约 * 就 业 形势 * 预 期 薪酬 * 理 想 就业 * 培 养 模式 * 在 校 努力 * 所 学 专业 283 283 283 283 283 283 Percent 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% Cases Missing N Percent 0 .0% 0 .0% 0 .0% 0 .0% 0 .0% 0 .0% Total N 283 283 283 283 283 283 Percent 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
性别
男
女
Total
Count % within 性 别 % within 家 庭住 址 % of T otal Count % within 性 别 % within 家 庭住 址 % of T otal Count % within 性 别 % within 家 庭住 址 % of T otal
11
Total 186 100.0% 65.7% 65.7% 97 100.0% 34.3% 34.3% 283 100.0% 100.0% 10Count % within 是 否签 约 % within 培 养模 式 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 培 养模 式 % of T otal Count % within 是 否签 约 % within 培 养模 式 % of T otal
性 别 * 专 业 Crosstabulation 理 工 农医 类 51 37.8% 49.5% 18.0% 52 35.1% 50.5% 18.4% 103 36.4% 100.0% 36.4% 专业 文科类 40 29.6% 32.0% 14.1% 85 57.4% 68.0% 30.0% 125 44.2% 100.0% 44.2% 艺体类 44 32.6% 80.0% 15.5% 11 7.4% 20.0% 3.9% 55 19.4% 100.0% 19.4% Total 135 100.0% 47.7% 47.7% 148 100.0% 52.3% 52.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
4
二、研究方法
基本思路：首先根据研究需要设计出调查问卷，然后 使用设计好的调查问卷对面临毕业的本科生展开调查，再 使用SPSS的相关数据处理方法对收集上来的问卷进行处理， 提取有效信息，分析变量之间的联系与区别，总结研究结
论。
采用的数据分析方法主要有：列联表分析、方差分析、
相关分析、聚类分析。
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三、研究过程
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是 否 签 约 * 理 想 就 业 Crosstabulation 政 府部 门 99 53.2% 69.7% 35.0% 43 44.3% 30.3% 15.2% 142 50.2% 100.0% 50.2% 理 想就 业 国 有企 业 外 资企 业 87 0 46.8% .0% 95.6% .0% 30.7% .0% 4 43 4.1% 44.3% 4.4% 100.0% 1.4% 15.2% 91 43 32.2% 15.2% 100.0% 100.0% 32.2% 15.2% 私 营企 业 0 .0% .0% .0% 7 7.2% 100.0% 2.5% 7 2.5% 100.0% 2.5% Total 186 100.0% 65.7% 65.7% 97 100.0% 34.3% 34.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
是
Total
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是 否 签 约 * 预 期 薪 酬 Crosstabulation 预 期薪 酬 2000-4000元 4000-6000元 33 153 17.7% 82.3% 31.4% 86.0% 11.7% 54.1% 72 25 74.2% 25.8% 68.6% 14.0% 25.4% 8.8% 105 178 37.1% 62.9% 100.0% 100.0% 37.1% 62.9% Total 186 100.0% 65.7% 65.7% 97 100.0% 34.3% 34.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
定量分析变量之间的联系与区别。下面我们就来介
绍一下SPSS在高校本科生就业调查研究中的应用。
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关于高校本科生就业相关问题的调查研究
一、研究背景及目的（略） 二、研究方法 三、研究过程 四、研究结论
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一、研究背景及目的（略）
…… …… 某高校就业指导中心的相关工作人员决定 对其学校面临毕业的本科生进行相关调查研究， 以发现学生的就业理念，从而为其部门后续的 就业指导工作开展做好准备。
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是 否 签 约 * 培 养 模 式 Crosstabulation 契 合的 很 好 0 .0% .0% .0% 55 56.7% 100.0% 19.4% 55 19.4% 100.0% 19.4% 培 养模 式 不 是很 适 合 92 49.5% 100.0% 32.5% 0 .0% .0% .0% 92 32.5% 100.0% 32.5% 差 距非 常 大 94 50.5% 69.1% 33.2% 42 43.3% 30.9% 14.8% 136 48.1% 100.0% 48.1% Total 186 100.0% 65.7% 65.7% 97 100.0% 34.3% 34.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%
性别
男
女
Total
Count % within 性 别 % within 专 业 % of T otal Count % within 性 别 % within 专 业 % of T otal Count % within 性 别 % within 专 业 % of T otal
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卡方检验
值 Pearson 卡方 似然比 线性和线性组合 有效案例中的 N 35.487a 37.184 6.736 283
df 2 2 1
渐进 Sig. (双侧) .000 .000 .009
a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 26.24。
性 别 * 家 庭 住 址 Crosstabulation 家 庭住 址 农村 城市 45 90 33.3% 66.7% 23.4% 98.9% 15.9% 31.8% 147 1 99.3% .7% 76.6% 1.1% 51.9% .4% 192 91 67.8% 32.2% 100.0% 100.0% 67.8% 32.2% Total 135 100.0% 47.7% 47.7% 148 100.0% 52.3% 52.3% 283 100.0% 100.0% 100.0%