SPSS分析报告
spss的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例一、引言数据分析是科学研究过程中不可或缺的一部分。
针对一项研究项目，本报告将借助SPSS软件对收集的数据进行详尽分析，并提供相关结果和结论。
本报告的目的是帮助读者更好地理解数据，提供决策和制定战略所需的支持。
二、研究方法本研究的数据来源于一份问卷调查，共收集了500份有效问卷。
在问卷设计中，我们采用了随机抽样的方法，以保证样本的代表性。
该问卷包括了参与者的基本背景信息、满意度评价等方面的问题。
三、数据分析1. 受访者基本背景首先，我们对受访者的基本背景信息进行了统计分析。
其中包括性别、年龄、教育水平和职业等因素。
以下是相关结果的总结：（1）性别分布：男性占65%，女性占35%。
（2）年龄分布：年龄在18-24岁的受访者占40%；25-34岁的占30%；35-44岁的占20%；45岁及以上的占10%。
（3）教育水平：高中或以下占20%；本科占50%；研究生及以上占30%。
（4）职业：学生占25%；职员占40%；自由职业者占20%；其他占15%。
2. 满意度评价为了了解受访者对某产品的满意度，我们设计了一套评价体系。
通过SPSS软件进行数据分析，得到以下结果：（1）整体满意度：根据赋分制度，平均满意度得分为4.2（满分为5），表明受访者对该产品整体上持较高满意度。
（2）各项指标：通过因子分析，我们得到了几个影响满意度的关键因素。
其中，产品质量、价格和售后服务被认为是受访者最关注的方面。
3. 相关性分析在数据分析过程中，我们还进行了一些相关性分析，以探究不同变量之间的关系。
以下是一些值得关注的相关性结果：（1）性别与满意度之间的关系：经过卡方检验，我们发现性别与满意度之间存在一定的相关性（p < 0.05），女性对产品的满意度略高于男性。
（2）年龄与满意度之间的关系：通过相关系数分析，我们发现年龄与满意度呈现出弱相关关系（r = 0.15，p < 0.05），年龄越小，满意度越高。
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问卷分析报告范文
SPSS问卷分析报告范文1. 引言本报告是针对一份问卷调查数据使用SPSS统计软件进行分析的结果报告。
该问卷调查旨在了解消费者对某品牌手机产品的满意度，并采集了与满意度相关的各种变量数据。
本报告将分析样本的整体满意度水平，并对影响满意度的主要因素进行深入分析。
2. 方法2.1 数据收集本次调查采取了随机抽样的方式，共发放问卷500份，并成功收回了431份有效问卷。
2.2 数据处理使用SPSS软件对收集到的问卷数据进行处理和分析。
首先，对数据进行了数据清洗，包括删除无效数据示例、缺失数据的处理等。
然后，对各个变量进行了描述性统计和相关性分析。
最后，基于相关性分析的结果，使用多元线性回归模型分析影响满意度的主要因素。
3. 数据描述3.1 样本描述样本中男性占比53%，女性占比47%。
年龄分布情况如下：18-24岁占比20%、25-34岁占比35%、35-45岁占比25%、45岁以上占比20%。
受访者手机使用时长分布如下：少于1年占比30%、1-2年占比35%、2-3年占比25%、3年以上占比10%。
3.2 变量描述本次调查的主要变量包括：满意度、价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑。
这些变量都采用了1-10的评分制度。
4. 结果分析4.1 整体满意度水平样本整体满意度的平均得分为7.5分，标准差为1.2分。
满意度水平较高，表明大多数消费者对该品牌手机产品感到满意。
4.2 变量之间的相关性分析通过相关性分析发现，满意度与价格、品牌知名度、产品外观、性能、功能、售后服务以及用户口碑之间均存在正相关关系。
其中，品牌知名度和用户口碑与满意度的相关性最高。
4.3 多元线性回归分析为了进一步分析各个因素对满意度的影响程度，使用了多元线性回归模型。
回归分析结果显示，品牌知名度和用户口碑对满意度的影响较为显著。
而价格、产品外观、性能、功能以及售后服务对满意度的影响较小。
5. 结论本次问卷调查显示，大多数消费者对该品牌手机产品的满意度较高。
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分析报告
spss分析报告SPSS分析报告。
一、研究背景。
本次研究旨在通过SPSS软件对某公司员工满意度进行分析，以期了解员工对公司工作环境、福利待遇、领导管理等方面的满意程度，为公司提供改进管理和营造更好工作氛围的参考。
二、研究方法。
我们采用了问卷调查的方式，共有200名员工参与了本次调查。
问卷涵盖了员工满意度的各个方面，包括工作内容、薪酬福利、领导管理、团队氛围等。
在收集完问卷数据后，我们使用SPSS软件对数据进行了整理和分析。
三、数据分析结果。
1. 员工满意度整体情况。
通过对问卷数据的分析，我们发现员工整体满意度得分为75分（满分100分），整体来说员工对公司的满意度属于中等偏上水平。
2. 不同方面的满意度情况。
在工作内容方面，员工满意度得分为80分，表明大部分员工对自己的工作内容较为满意。
而在薪酬福利方面，员工满意度得分为70分，略低于整体满意度，说明公司在薪酬福利方面还有待提高。
在领导管理和团队氛围方面，员工满意度得分分别为75分和78分，整体表现较为稳定。
3. 不同部门的满意度差异。
通过对不同部门员工满意度的分析，我们发现在薪酬福利方面，销售部门的员工满意度得分最低，仅为65分，而技术部门的员工满意度得分最高，达到了85分。
这表明公司在薪酬福利方面需要重点关注销售部门的员工满意度。
四、结论与建议。
通过本次研究，我们得出了以下结论和建议：1. 公司整体员工满意度属于中等偏上水平，但在薪酬福利方面仍有提升空间，建议公司加大对薪酬福利的投入，提高员工的福利待遇。
2. 不同部门的员工满意度存在差异，公司应根据不同部门的情况，有针对性地改进管理和营造更好的工作氛围，提高员工满意度。
3. 未来可以定期进行员工满意度调查，以便及时了解员工的需求和反馈，为公司的管理决策提供科学依据。
总之，SPSS分析报告为公司提供了员工满意度的全面数据支持，为公司改进管理和提升员工满意度提供了重要参考。
希望公司能够根据本报告提出的建议，不断优化管理，营造更好的工作环境，提高员工满意度，为公司的长远发展打下良好基础。
spss分析报告
spss分析报告
SPSS分析报告是一个使用SPSS软件进行数据分析的报告。
SPSS是统计分析软件，可用于处理和分析大量数据。
SPSS分析报告通常由以下几个部分组成：
1. 简介：简单介绍研究目的、研究问题和使用的数据集。
2. 数据描述：对数据集中的变量进行描述性统计分析，包括平均数、标准差、最小值、最大值和分布情况等。
3. 数据清洗：对数据进行清洗，包括剔除异常值、缺失值处理和变量转换等。
4. 数据分析方法：介绍所采用的数据分析方法，例如描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析等。
5. 主要分析结果：总结和解释主要分析结果，包括统计检验的结果和主要变量之间的关系等。
6. 结论和讨论：根据分析结果给出结论，并进行深入的讨论，比如对结果的解释、发现的限制和可能的进一步研究方向等。
7. 表格和图表：将分析结果以表格和图表的形式展示，以便读者更好地理解和比较结果。
SPSS分析报告的目的是帮助读者理解和解释数据，得出结论，
并为决策提供支持。
因此，在撰写报告时应注意语言简洁明了、结论明确，并提供足够的资料和统计数据来支持所作的结论。
此外，还应遵循学术规范，引用使用的参考文献，并对分析方法和统计检验进行适当的说明。
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）。
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的数据分析报告范文
spss的数据分析报告范文1. 引言本报告旨在通过使用SPSS软件对特定数据集进行分析，探讨数据分布、相关系数、回归分析等统计指标，旨在为决策者提供有关数据的深入洞察和建议。
本报告将按照如下顺序进行数据分析并给出相应结论：数据描述、相关性分析、回归分析和结论。
2. 数据描述本节将对所分析的数据进行描述性统计。
数据集包含了学生的年龄、性别、成绩等多个变量。
以下是给定数据集的一些核心统计指标：- 年龄（Age）：样本人数：100平均年龄：20.5岁最小年龄：18岁最大年龄：25岁- 性别（Gender）：男性：50人女性：50人- 成绩（Score）：样本人数：100平均成绩：85最低成绩：60最高成绩：993. 相关性分析本节将探讨不同变量之间的相关性。
我们将使用Pearson相关系数来测量变量之间的线性相关性。
以下是所分析变量之间的相关系数：- 年龄与成绩：r = -0.25，p < 0.05结论：年龄与成绩之间存在轻微的负相关。
年龄增长时，学生成绩略有下降。
- 性别与成绩：无显著相关性结论：性别和成绩之间没有明显的相关性。
- 年龄与性别：无显著相关性结论：年龄和性别之间没有明显的相关性。
4. 回归分析本节将进行线性回归分析，以探讨年龄对成绩的预测能力。
我们将使用成绩作为因变量，年龄作为自变量。
以下是回归分析的结果：- 回归方程：成绩 = 87.5 - 1.2 * 年龄- 表达式解读：年龄每增加1岁，成绩平均下降1.2分。
5. 结论通过对数据的分析，我们得出以下结论：- 年龄与成绩呈现轻微的负相关，随着年龄增长，学生成绩略有下降。
- 性别与成绩之间没有明显的相关性。
- 年龄和性别之间没有明显的相关性。
- 我们建立了一个回归方程，成绩= 87.5 - 1.2 * 年龄，该方程可以用于预测学生的成绩。
本报告的分析结果仅限于给定的数据集，并不能推广到整个人群。
希望本报告的分析结果对您的决策和研究有所帮助。
spss数据分析报告1500字(5篇)
关于spss数据分析报告，精选6篇范文，字数为1500字。
随着科技的发展与进步，我们对现代化生产力的要求也更高，这对我们的工作提出了严峻的挑战。
我们要在工作中不断的学习，要进一步的完善我们的工作，这样才能为工作创造更好的条件，才能为我们的科技事业做出更大的贡献。
关于spss数据分析报告，精选6篇范文，字数为1500字。
随着科技的发展与进步，我们对现代化生产力的要求也更高，这对我们的工作提出了严峻的挑战。
我们要在工作中不断的学习，要进一步的完善我们的工作，这样才能为工作创造更好的条件，才能为我们的科技事业做出更大的贡献。
随着科技的发展与进步，我们对现代化生产力的要求也更高，这对我们的工作提出了严峻的挑战。
我们要在工作中不断的学习，要进一步的完善我们的工作，这样才能为工作创造更好的条件，才能为我们的科技事业做出更大的贡献。
在我们工作中，每个人都应该有一个健康的体魄，才会有更高的目标，才会不断努力，不断学习，才能有进步。
所谓健康并不指的人有健全的体魄，而是指的人有健康的心理才有更高的目标！这次的培训，使我对自己的工作有了更深刻的理解和认识，在今后的工作中我应该以更加负责的态度，更加热情的工作为，努力做到让客户满意！为期半年的实习结束了，这次实习对于我来说有着不一样的收获。
这是一家大型的数据分析厂。
它是在广东省内连续xx年开立的一家专门从事数据分析的专业公司。
在这里，我看到了公司的强大与优美，以及同事的热情和谦逊。
而这里的工人和管理人员，都是我学习的对象，他们的工作都在这里，都是那么的耐心、认真和对工作的负责。
这次实习让我们对这个行业有了更加全面的认识。
我们这次实习的工厂主要从事数据收集、整理、分析工作。
我们所参观的工厂主要是公司的数据库及分析。
我们实习的地点是广州市海星数据产业集团，在公司的大家庭里，我们一起度过了一个愉快的日子。
虽然只有短短的一个月，但是这一个月却给我最深刻的体会是：工作和学习对于每个人来讲都是非常重要的，它会关系到你是否能够把自己所学的知识运用到实际工作中，是否能够做好工作。
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的数据分析报告范例
spss的数据分析报告范例SPSS数据分析报告范例一、引言数据分析是现代科学研究的重要环节，在统计学中，SPSS作为一种广泛应用的数据分析软件，为研究人员提供了丰富的功能和工具。
本报告旨在使用SPSS对某项研究的数据进行分析，并整理并呈现结果，以帮助读者深入了解数据的含义，并得出有关数据的结论。
二、研究背景与目的在这一部分，我们将简要介绍研究的背景和目的。
本次研究旨在调查大学生的学习焦虑水平与其学业成绩之间的关系。
通过收集相关数据并使用SPSS进行分析，我们希望能够揭示大学生学习焦虑对学业成绩的影响程度，并为教育管理者和辅导员提供数据支持。
三、研究设计与方法在这一部分，我们将介绍研究的设计和采用的方法。
本研究采用问卷调查的形式，使用了由专家设计的学习焦虑量表和学业成绩评估表。
我们在某大学的三个院系中选取了500名大学生作为样本，并通过邮件方式发送问卷，并以匿名方式收集数据。
四、数据分析与结果本节将展示SPSS分析后的数据结果。
首先，我们将进行数据清洗和描述性统计分析。
然后，我们将使用相关性分析和回归分析来探究学习焦虑与学业成绩之间的关系。
1.数据清洗和描述性统计针对收集到的数据，我们进行了数据清洗，包括去除不完整或无效数据。
然后，我们进行了描述性统计分析，包括计算样本量、均值、标准差和分布情况。
2.相关性分析为了探究学习焦虑与学业成绩之间的关系，我们进行了相关性分析。
根据SPSS的输出结果，我们发现学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系（r=-0.35, p<0.05），表明学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
3.回归分析为了更深入地了解学习焦虑对学业成绩的影响程度，我们进行了回归分析。
回归分析结果显示，学习焦虑是预测学业成绩的显著因素（β=-0.25, p<0.05）。
这表明学习焦虑对学业成绩有着一定的负向影响。
五、讨论与结论根据数据分析的结果，我们得出以下结论：1.学习焦虑与学业成绩之间存在显著的负相关关系，即学习焦虑水平越高，学业成绩越低。
SPSS相关分析实验报告_实验报告_
SPSS相关分析实验报告篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告实验一一.实验目的掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。
越小，则相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三、实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。
C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。
人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：A.点击系统弹出一个对话窗口。
B.点击OK，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
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分析报告
SPSS分析报告SPSS分析报告是一种基于数据分析结果的研究性报告，通常用于学术、商业和社会科学领域。
它通过使用统计分析软件SPSS，对数据进行分析并解释结果。
在本文中，我们将使用SPSS进行数据分析，并且通过实例情况解释结果。
在一个假想的数据集中，我们将使用以下变量和值：性别：男性（1）和女性（2）年龄：18-24岁（1），25-34岁（2），35-44岁（3），45岁以上（4）收入：低于20,000元（1），20,000-50,000元（2），50,000-100,000元（3），100,000元以上（4）购买偏好：电视（1），互联网（2），杂志（3），广播（4）在数据收集过程中，我们从不同城市选择了500名参与者，并通过问卷调查获得了这些数据。
下面是我们的SPSS数据分析结果和解释：性别分析我们首先对样本中男女比例进行分析。
根据我们的数据，男性占样本的45%（n=225），女性占样本的55%（n=275）。
年龄分析接下来，我们将对不同年龄段的购买偏好进行分析。
作为第一步，我们需要将年龄变量设为分类变量。
显著性水平被设为0.05。
通过卡方检验，我们发现不同年龄段之间的购买偏好存在显著差异（卡方值=29.371，P值=0.000）。
结果表明，杂志的购买偏好在不同年龄段之间存在显著差异，年龄段越高，杂志的购买偏好越高。
其他变量之间的影响不是很明显。
收入分析在收入这个变量方面，我们首先将其设定为数值变量。
然后我们将样本分为四组，根据他们的收入水平进行划分来进行分析。
通过方差分析，我们得到如下图所示的结果：从图中我们可以看出，在不同收入水平之间的购买偏好存在显著差异（方差值=177.677，P值=0.000）。
结果表明，电视和互联网的购买偏好在收入水平相似的人之间存在显著性差异。
收入水平更高的人更倾向于购买杂志和广播节目。
购买偏好分析最后，我们使用二项回归分析来确定购买偏好变量之间的关系。
这里我们将选择杂志作为因变量，收入和性别作为自变量，显著性水平被设定为0.05。
spss作业数据分析报告模板
SPSS作业数据分析报告模板1. 简介本报告旨在分析某公司最近一年来数据表现和趋势，采用SPSS软件进行数据分析。
本次分析的数据包括销售额、利润、产品类别和地区等。
通过这些数据，我们将探讨公司在销售和利润方面的表现，并提出建议以改善公司的业务和效益。
2. 数据总览2.1 数据源本次分析的数据来源于某公司的销售数据库，包含了最近一年内的销售和利润数据。
数据以Excel表格的形式提供。
2.2 数据字段说明本数据集包含以下字段：•销售额（Sales）：表示某产品的销售额，单位为美元。
•利润（Profit）：表示某产品的利润额，单位为美元。
•产品类别（Category）：表示产品所属的类别，例如电子产品、家居用品等。
•地区（Region）：表示销售该产品的地区，例如北美、欧洲等。
2.3 数据预处理在进行数据分析之前，我们对数据进行了一些预处理操作。
首先，我们检查了是否有重复的数据，并删除了重复项。
然后，我们检查了缺失值，并对缺失值进行了处理，填充了缺失值或删除了缺失值较多的数据。
此外，我们还对异常值进行了检测和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析3.1 销售额分析首先，我们对销售额进行分析，以了解公司的销售情况，并找出销售额的变化趋势。
3.1.1 总体销售额变化趋势我们首先绘制了销售额随时间的变化图表，如下所示：code根据图表分析，可以观察到销售额整体呈上升趋势，尤其是在第三季度达到了峰值。
这可能是由于某些促销活动和市场需求的增加所致。
3.1.2 不同产品类别的销售额对比我们进一步对不同产品类别的销售额进行对比分析，如下所示：code根据图表分析，可以发现电子产品类别销售额最高，而办公用品类别销售额最低。
这提示我们可以进一步增加电子产品的生产和销售，以提高公司的销售额。
3.2 利润分析接下来，我们将对利润进行分析，以了解公司的盈利情况，并找出利润的变化趋势。
3.2.1 总体利润变化趋势我们首先绘制了利润随时间的变化图表，如下所示：code根据图表分析，可以观察到利润整体呈上升趋势，与销售额的趋势相一致。
spss数据分析报告
spss数据分析报告SPSS数据分析报告。
一、引言。
本报告旨在对某公司员工满意度调查数据进行分析，以便了解员工对公司的整体满意度情况，并为公司提供改进管理的建议。
本次调查共收集了200份有效问卷，通过SPSS软件对数据进行了详细的分析和解释。
二、数据描述。
1. 样本特征。
样本中男性占60%，女性占40%；受教育程度以本科学历为主，占比70%；工作年限在1-5年和6-10年的员工占比较高，分别为35%和30%。
2. 变量描述。
本次调查涉及到的主要变量包括员工满意度、工作环境、薪酬福利、晋升机会、工作压力等，其中员工满意度作为因变量，其他变量作为自变量。
三、数据分析。
1. 描述统计。
通过SPSS软件对各变量进行了描述统计分析，发现员工满意度的平均分为78分，工作环境得分最高，薪酬福利得分最低。
此外，晋升机会和工作压力的得分也较为接近。
2. 相关性分析。
进行了各变量之间的相关性分析，结果显示员工满意度与工作环境、薪酬福利、晋升机会呈正相关，与工作压力呈负相关。
3. 方差分析。
对不同工作年限、不同受教育程度和不同性别的员工进行了方差分析，结果显示在工作年限和受教育程度上存在显著差异，而性别对员工满意度的影响不显著。
4. 回归分析。
通过回归分析，发现工作环境、薪酬福利和晋升机会对员工满意度的影响较大，而工作压力对员工满意度影响较小。
四、结论与建议。
根据数据分析的结果，可以得出以下结论：1. 公司的工作环境和薪酬福利需要进一步改善，以提高员工的整体满意度；2. 公司应该加强对晋升机会的管理和分配，以激励员工的积极性；3. 对于工作压力过大的员工，公司应该提供相应的心理健康支持。
综上所述，本报告通过SPSS数据分析，对员工满意度调查数据进行了全面的分析和解释，为公司提供了改进管理的建议，希望能对公司的人力资源管理和企业发展起到一定的指导作用。
五、参考文献。
[1] 张三, 李四. SPSS统计分析实战[M]. 北京，人民邮电出版社, 2018.[2] 王五, 赵六. 数据分析与决策[M]. 上海，上海人民出版社, 2019.六、附录。
spss数据分析报告带原始数据
SPSS数据分析报告1. 引言本报告旨在对于一组原始数据进行SPSS数据分析，以得出相关结论和解释数据背后的意义。
数据收集自某公司的销售记录，包含销售额、销售人员、客户类型等信息，总计100个样本。
本报告将分析不同变量之间的关系，探究可能的影响因素，并提供相应的解释和建议。
2. 方法在进行数据分析之前，我们首先进行了数据的导入和清洗。
清洗过程包括去除缺失值、异常值和重复值等，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们对数据进行了描述性统计，包括计算各个变量的均值、标准差、最小值、最大值等指标，以了解数据的整体概况。
接下来，我们进行了相关性分析，通过计算不同变量之间的相关系数来衡量它们之间的相关性。
相关系数的范围在-1到1之间，接近1表示两个变量呈正相关，接近-1表示两个变量呈负相关，接近0表示无相关性。
这将有助于我们确定哪些变量可能对销售额有重要影响。
然后，我们进行了多元线性回归分析，以确定哪些变量对销售额的影响最显著。
线性回归可以帮助我们建立一个可靠的模型，用于预测销售额并解释其背后的影响因素。
最后，我们根据线性回归模型的结果，提出了一些结论和建议，并对模型的稳定性和准确性进行了评估。
3. 数据分析结果3.1 描述性统计在进行描述性统计之前，我们首先对数据进行了数据类型的确认和必要的格式转换。
下表给出了销售额、销售人员数和客户类型的描述性统计结果。
变量名称均值标准差最小值最大值销售额18000 5000 10000 30000销售人员数 3 1 2 5客户类型 1.5 0.5 1 23.2 相关性分析通过计算不同变量之间的相关系数，我们得出了以下结果：•销售额和销售人员数的相关系数为0.75，呈正相关；•销售额和客户类型的相关系数为0.45，呈正相关；•销售人员数和客户类型的相关系数为0.55，呈正相关。
根据相关系数的结果，我们可以初步推断销售人员数和客户类型对销售额的影响较为显著，而销售人员数和客户类型之间也存在一定的相关性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
SPSS 分析报告——基于spss对大学生网购情况的调查研究基于spss对大学生网购情况的调查研究摘要：在科学技术飞速发展的今天，网购已经成为一种潮流。
越来越多的人选择去网上购买自己所需要的物品。
为了研究大学生的网购情况，本次调查以北京理工大学珠海学院的学生为例，首先设计调查问卷，然后按照分层抽样调查的方法共发放了50份调查问卷，然后通过得来的数据运用spss软件，采用描述性统计分析，交叉列联表分析，多重反应分析和因子分析等方法进行分析，从而得出大学生网上消费的情况以及存在的问题，最后给出总结和建议。
关键词：大学生网购多重响应反应分析交叉列联表分析因子分析条形图目录摘要 (2)第一章引言 (3)1.1调查背景 (3)1.2调查目的 (3)1.3调查方式 (3)1.4研究大学生网购的意义 (3)1.5调查方案的设计 (3)第二章大学生网购的基本情况 (4)数据处理 (4)2.1__大学生男女年级分布情况 (4)2.2__大学生网购金额与性别、年级区别分析 (5)2.3对于各个年级在网上购物的消费金额的分析 (6)2.4卡方检验计算 (7)2.5网购商品类别分析 (8)第三章结论及建议 (9)3.1大学生网购的优点与不足 (9)（一）网上购物的优点主要包括以下几个方面： (9)（二）网上购物的不足主要包括以下几个方面： (9)3.2对网上购物的商家所提的建议 (10)3.3网购前景............................... ..... ..... .. (10)3.4调查感受： (11)第一章引言1.1 调查背景在互联网进一步发展普及并且迅速发展的今天，网购作为一种新兴的购物方式，越来越受到广大大学生的青睐。
大学生作为没有固定收入的群体，更加喜欢快捷，廉价的商品，因此省时省力的网络成为了他们最好的购物方式，它以非传统的方式占据了大学生的心，网上购物势必成为大学生今后最主要的购物方式。
1.2 调查目的为了进一步了解在大学生网络购物的消费心理，熟悉大学生的消费情况，最终引导大学生健康的网上购物消费，同时，对大学生正确网购作出正确的引导，了解网络购物的未来情景。
1.3 调查方式本次抽样按照男女比例1:1来进行调查，确定了各个样本量之后，主要通过QQ、微信等网络方式进行一对一问卷调查，此次调查共发放了50份调查问卷，回收问卷为50份，实际有效问卷为50份，有效率为100%。
1.4 研究大学生网购的意义统计资料表明，目前在网上购物的群体中，绝大多数是年轻人，24岁以下的学生目前所占的比例最高，达到51.1%，其次是24岁至30岁之间的上班族，占群体总数的40.3%。
这两类人群都是最有潜力的未来网上消费者。
刘颖博士说，随着经济的发展和人们对网络认识的深入，网上购物以它便捷的服务更能适应人们未来生活的高节奏，从而得到人们的认可。
随着互联网应用的普及以及大学生网民数量的增加，大学生的消费习惯也正发生着巨大的变化，现今网络购物在大学生中已经逐渐成为了一种潮流与时尚。
而网络购物对大学生所带来的各方面影响也理应受到广大大学生的重视。
针对这一状况，我们运用SPSS软件进行了分析，以帮助大学生进行更为满意的网上消费活动。
1.5 调查方案的设计1、问卷的结构及其内容第一部分是学生的性别年级等个人信息；第二部分是被调查者是否进行网购及其花费在网购上的金额；第三部分是围绕网购的经历展开调查，包括被调查者选购网购的网站、网购的原因、网购时喜欢的各类促销、网购的满意程度、可信度、网购时所选择的快递、网购的支付方式等问题2、问卷设计的特点问卷设计以研究目的为基础进行，由于调查的对象是各大高校的在校生，所以提问的方式和所选的设计都符合在校生的特点，与在校生网购时面临的问题有一定的一致性。
在问卷的编排上，从调查对象对网购整体认识到对每一个影响因素的测量，思路清晰明确，易于被调查对象所接受，问卷的系统性也为后期的数据分析统计提供了便利条件，也保证了调查结果的真实性和有效性。
3、抽样方式及地点等此次抽样按男女比例23:27的接近一比一的比例进行抽样，通过网络聊天工具的方式获取问卷信息，被调查的学生基本遍及学校的所有学院。
第二章大学生网购的基本情况数据处理录入数据：将所有调查问卷中的问题定义变量，多选题以二分法定义，然后将数据都依次录入SPSS；总共有50份。
踢出缺失值和异常值：进行选择个案，将每月网购金额缺失和不符合实际的数据踢除，因此，实际有效的进行数据分析的数据为50份。
2.1 大学生男女生分布情况Case Processing SummaryCasesValid MissingTotalNPercent NPercent NPercent 您的性别? * 您所在年级?50100.0%.0%50100.0%您的性别? * 您所在年级? Crosstabulation您所在年级? Total大一大二大三大四您的性别?男Count3 6 12 2 23 Expected Count 3.2 5.1 13.3 1.4 23.0 % within 您的性别? 13.0% 26.1% 52.2% 8.7% 100.0% % within 您所在年级? 42.9% 54.5% 41.4% 66.7% 46.0% % of Total6.0%12.0%24.0%4.0%46.0%女Count4 5 17 1 27 Expected Count 3.8 5.9 15.7 1.6 27.0 % within 您的性别? 14.8% 18.5% 63.0% 3.7%100.0% % within 您所在年级? 57.1% 45.5% 58.6% 33.3% 54.0% % of Total8.0%10.0%34.0%2.0%54.0%TotalCount7 11 29 3 50 Expected Count 7.0 11.0 29.0 3.0 50.0 % within 您的性别? 14.0% 22.0% 58.0% 6.0% 100.0% % within 您所在年级? 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% % of Total14.0%22.0%58.0%6.0%100.0%由表一可知，来自大一，大二，大三，大四的人数分别为7，11,29,3，由于各种因素影响，导致各个年级的调查比例不均匀，还可以从表中看出在此次的调查中，所调查的男女的比例大致遵循1：1比例，并且，在各个年级中男女的比例也基本为1:1，故调查的男女抽查人数是合理的。
2.2 网购金额与性别、年级区别的分析女Count 3 9 11 4 0 27Expected Count 2.3 10.0 11.2 2.9 .6 27.0% within 您的性别? 11.1% 33.3% 40.7% 14.8% .0% 100.0%% within 您平均每次花75.0% 52.9% 57.9% 80.0% .0% 58.7%在网络购物的金额?% of Total 6.5% 19.6% 23.9% 8.7% .0% 58.7%Total Count 4 17 19 5 1 46Expected Count 4.0 17.0 19.0 5.0 1.0 46.0% within 您的性别? 8.7% 37.0% 41.3% 10.9% 2.2% 100.0%% within 您平均每次花100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%在网络购物的金额?% of Total 8.7% 37.0% 41.3% 10.9% 2.2% 100.0% 由上述表格得知，大学生大部分的网上购物的金额在100-200元这个阶段，处于合理的消费范围之内，表明这些同学还是很理智的，只有极少数同学在网上有极大金额的消费，对于这些同学要% within 您平均每次花在网络购物的金额?75.0% 58.8% 52.6% 40.0% .0% 54.3%% of Total 6.5% 21.7% 21.7% 4.3% .0% 54.3% 大四Count 0 2 0 0 1 3 Expected Count .3 1.1 1.2 .3 .1 3.0% within 您所在年级? .0% 66.7% .0% .0% 33.3% 100.0%% within 您平均每次花在网络购物的金额?.0% 11.8% .0% .0% 100.0% 6.5%% of Total .0% 4.3% .0% .0% 2.2% 6.5% Total Count 4 17 19 5 1 46 Expected Count 4.0 17.0 19.0 5.0 1.0 46.0% within 您所在年级? 8.7% 37.0% 41.3% 10.9% 2.2% 100.0%% within 您平均每次花在网络购物的金额?100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% % of Total 8.7% 37.0% 41.3% 10.9% 2.2% 100.0% 这是对于不同的年级的学生对于在网购上所花销的金额的对比分析。
2.4卡方检验计算原假设为每月生活费和每次网购金额的分布不存在显著差异。
Ranks您每月的生活费? N Mean Rank您平均每次花在网络购物的金额? 800以下7 22.43 801-1000 19 18.61 1001-1200 12 24.13 1200以上8 35.13 Total 46Kruskal-Wallis TestRanks您每月的生活费? N Mean Rank您平均每次花在网络购物的金额? 800以下7 22.43 801-1000 19 18.61 1001-1200 12 24.13 1200以上8 35.13 Total 46Test Statistics a,b您平均每次花在网络购物的金额?Chi-Square 9.798df 3Asymp. Sig. .020a. Kruskal Wallis Testb. Grouping Variable: 您每月的生活费?上表中，计算出的卡方统计量为9.798，概率P值为0.02.如果显著性水平a为0.05，由于概率P值小于显著性水平a,因此应该拒绝原因此，认为每月生活费和网购金额的分布存在显著差异。
3.5 网购购买商品类型分析由上面的图表可以看出，服装鞋帽类中，大一的学生占6%，大二的学生占8%，大三的学生占21%，大四的学生占1%。
各个年级的学生对于购买服装类的物品较多，其他物品的数量差不多，没有较大的差别，其次，对于大一，大二，大三，大四四个年级，在购买物品种类的方面没有具体较大的差别，基本倾向于差不多的状态。