SPSS调查问卷的数据分析范文
SPSS调查问卷的数据分析范文
SPSS调查问卷的数据分析调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。
定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure 的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type。
各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：1 、单选题：答案只能有一个选项例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。
录入：录入选项对应值，如选C则录入32 、多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。
（1）方法一（二分法）：例二贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0”未选，“1”选。
录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。
（2）方法二：例三你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：1（） 2 （） 3（）A、提高党员素质B、加强基层组织C、坚持发扬民主D、激发创业热情E、服务人民群众F、促进各项工作编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2” B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。
如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。
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调查问卷报告范文
spss调查问卷报告范文本报告旨在分析受访者对产品满意度的调查结果。
调查采用了SPSS软件进行数据分析，共有200名受访者参与了调查。
调查内容涉及到了产品的质量、功能、性价比、售后服务等方面，以了解消费者对产品的整体满意度。
首先，调查结果显示，大部分受访者对产品的质量表示满意，达到了80%。
其次，对产品的功能满意度方面，有65%的受访者表示满意。
同时，超过70%的受访者认为产品的性价比较高。
最后，在售后服务方面，有75%的受访者对产品的满意度较高。
通过SPSS软件的数据分析，得出了以上结果。
这些结果反映了消费者对产品的整体满意度较高，也反映了产品在质量、性价比和售后服务等方面表现较好。
然而，也有一小部分消费者对产品的满意度较低，主要集中在功能和售后服务方面。
综上所述，调查结果显示产品的整体满意度较高，但也需要重点关注产品的功能表现和售后服务质量。
希望生产厂商能根据调查结果，进一步改进产品的功能和提升售后服务质量，以满足更多消费者的需求。
另外，针对调查结果中部分消费者对产品功能和售后服务不满意的情况，可以考虑进行进一步的调查和分析。
了解他们对产品功能和售后服务不满意的具体原因，或许能够为厂商提供改进产品和服务的方向和建议。
可能需要对产品功能进行进一步的优化和改进，或者加强售后服务的培训和提升。
此外，还可以结合购买意向和再购买意向的调查结果，对产品满意度进行进一步分析。
了解消费者是否愿意再次购买该产品，或者愿意向他人推荐该产品，可以更加全面地衡量产品的满意度。
从而为产品的市场定位和销售策略提供更多的参考依据。
总的来说，通过SPSS软件对调查结果的分析，为产品提供了客观的数据支持，帮助生产厂商更好地理解消费者的需求和满意度状况。
希望基于这些分析结果，厂商可以利用调查结果，进一步改进产品和服务质量，以提升消费者的整体满意度。
同时也可以基于调查结果提出相应的市场推广策略，以更好地满足消费者对产品的需求，提升产品的市场竞争力。
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 论文
SPSS数据分析报告论文引言数据分析是现代科学研究中不可或缺的一部分，它帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，从而得出科学结论。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、市场研究等领域。
本文旨在通过对某研究数据的分析，展示SPSS的功能和应用。
方法本研究采用问卷调查的方式收集数据，并使用SPSS进行数据分析。
问卷设计包括一系列涉及个人信息和态度评价的问题。
通过对回收的问卷数据进行整理和输入，将数据导入SPSS软件进行分析。
本文将主要从以下几个方面进行数据分析：描述性统计、相关分析、t检验和方差分析。
数据描述经过问卷调查获得的数据包括100份有效回收问卷。
被调查者的个人信息包括性别、年龄、学历和职业等。
态度评价的问题使用5点量表进行评分，涵盖了对某个产品的满意度、购买意愿以及推荐度等方面的评估。
描述性统计描述性统计用于对数据进行整体的概括和描述。
在本研究中，我们对被调查者的个人信息进行了描述性统计分析。
性别分布通过对样本中性别的统计，我们得出以下结果：•男性：60人，占60%；•女性：40人，占40%。
从中可以看出，调查样本中男性占据了绝对优势。
年龄分布对被调查者的年龄进行统计得到以下结果：•18-25岁：30人，占30%；•26-35岁：40人，占40%；•36-45岁：20人，占20%；•45岁以上：10人，占10%。
从中可以看出，调查样本中以26-35岁的年轻人占比最高。
学历分布对被调查者的学历进行统计得到以下结果：•小学及以下：5人，占5%；•初中：15人，占15%；•高中/中专：30人，占30%；•本科及以上：50人，占50%。
从中可以看出，调查样本中本科及以上学历的人数最多。
职业分布对被调查者的职业进行统计得到以下结果：•学生：25人，占25%；•上班族：50人，占50%；•自由职业者：10人，占10%；•其他：15人，占15%。
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。
调查问卷spss分析报告范文
调查问卷spss分析报告范文报告目的：该报告旨在分析对某产品进行的调查问卷结果，以便了解消费者对该产品的态度和看法。
调查问卷设计：本次调查采用了一份包括10个问题的问卷，涉及了产品质量、价格、外观设计、服务态度等方面。
采用了5点评分制度，其中1代表非常不满意，5代表非常满意。
样本特征：总共有300份问卷被回收，其中男性占55%，女性占45%。
受访者年龄分布均匀，主要集中在25-40岁之间。
分析结果：经过数据录入和SPSS分析，得出了以下结果：1.产品质量方面，有66%的受访者给予4分或5分评价，表明大多数人对产品质量较为满意。
2.在价格方面，有42%的受访者给予3分评价，表示对价格持中立态度；有30%的受访者给予4分评价，认为价格较为合理。
3.在外观设计方面，有50%的受访者给予4分评价，表示对产品外观较为满意；有20%的受访者给予3分评价，认为产品外观一般。
4.在服务态度方面，有60%的受访者给予4分或5分评价，表示对产品服务态度较为满意。
结论：通过对调查问卷的分析，可以得出消费者对该产品整体较为满意的结论。
然而，在价格和外观设计方面还有一定的改进空间。
建议企业在日后的产品设计和定价上加强优化，以提升消费者满意度。
此外，调查发现男性和女性在对产品的评价上存在一定的差异。
男性对产品质量和外观设计的评价更为严格，而女性对服务态度的关注程度较高。
因此，在产品推广和服务提升方面，可以有针对性地进行改进，以满足不同性别消费者的需求。
此外，年龄也对消费者的态度产生了一定的影响。
年龄较大的消费者更注重产品的性能和质量，而年轻消费者更看重产品的外观设计和价格。
因此，在产品销售策略上，可以根据不同年龄段的消费者需求量身定制相应的营销方式。
综上所述，通过对调查问卷的分析可以帮助企业更好地了解消费者对产品的看法和需求，为产品的改进和市场营销提供重要的参考依据。
希望企业在今后能够针对调查结果进行有效的改进和营销策略的制定，以提升产品竞争力和满足消费者需求。
需求问卷spss分析报告
需求问卷spss分析报告市场调查是企业决策中非常重要的一个环节，通过对消费者需求和偏好的调查，可以为企业提供决策参考。
SPSS是一个统计分析软件，可以帮助我们对调查结果进行分析和解读。
以下是针对一份需求问卷进行SPSS分析的报告。
1. 研究目的和方法本研究旨在了解消费者对某品牌手机的需求和偏好情况。
采用问卷调查的方法，通过观察和统计分析来了解受访者对不同品牌手机的态度和购买意愿。
2. 样本选择和数据收集本次调查共收集了300份有效问卷，受访者范围为18岁以上的消费者群体。
采用便捷抽样的方法，在商场和社区进行了问卷发放，调查时间为一个月。
3. 数据分析3.1 受访者基本信息分析受访者中男性占60%，女性占40%。
年龄分布主要集中在25-34岁之间，占比为35%。
3.2 消费者对品牌手机的知晓程度通过问卷调查发现，80%的受访者对品牌手机有一定了解，20%的受访者没有了解过。
3.3 消费者对品牌手机的选择因素受访者对手机的选择因素主要包括性能、外观、价格和品牌知名度。
其中，性能因素最重要，占比达到40%。
3.4 消费者对品牌手机的满意度受访者对品牌手机的满意度整体较高，满意度评价主要集中在3-4分之间（满分为5分），占比为70%。
3.5 消费者对品牌手机的购买意愿受访者的购买意愿主要受到价格、性能和品牌知名度的影响。
其中，价格因素对购买意愿的影响最大，占比为35%。
4. 结论和建议通过对问卷调查结果的SPSS分析，我们可以得出以下结论和建议：4.1 消费者对品牌手机的了解程度较高，因此在销售宣传方面可以进一步加大力度，提高品牌的知名度。
4.2 消费者在选择手机时更加注重性能和价格因素，因此企业在产品研发和定价方面需要重视这些因素，并提供具有竞争力的产品。
4.3 消费者对品牌手机的满意度整体较高，说明产品质量和服务水平较好，但仍有部分消费者表示不满意，应及时了解并改进不足之处。
4.4 价格因素对消费者的购买意愿影响较大，因此企业可以在促销策略上进行优化，提供价格优惠的活动，吸引更多消费者购买。
spss数据分析报告500字
spss数据分析报告500字SPSS数据分析报告随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款统计软件，广泛应用于社会科学和商业数据分析领域。
本文将对使用SPSS进行数据分析的过程进行探讨，并根据所得结果对数据进行解释和总结。
1. 研究目的本研究旨在探讨某公司员工满意度与其绩效之间的关系。
通过分析员工的满意度调查问卷数据，了解不同绩效水平员工的满意度表现，为公司提供人力资源管理的参考依据。
2. 数据收集与处理我们从某公司的员工中随机选取了一部分样本，共有500名员工参与了满意度调查。
他们的满意度被评分为1-5，1表示极不满意，5表示非常满意。
此外，我们还收集了每位员工的绩效评价得分，绩效评价分数范围为0-100。
3. 数据分析a. 描述性统计分析首先，我们对数据进行描述性统计分析，以了解员工满意度和绩效的整体状况。
根据统计结果显示，员工的满意度得分平均为3.8，标准差为0.9。
而绩效评价的平均得分为76.5，标准差为12.3。
这些数据为下一步的分析提供了基础。
b. 相关性分析为了探究员工满意度与绩效之间的关系，我们进行了相关性分析。
结果显示，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系（r = 0.65，p < 0.01）。
这意味着满意度较高的员工往往具有较好的绩效表现。
c. 回归分析为了更加深入地分析员工满意度对绩效的影响程度，我们进行了回归分析。
通过建立线性回归模型，我们发现员工满意度对绩效评价有显著的预测作用（β = 0.75，p < 0.01）。
这说明员工满意度每提高1个单位，其绩效评价将增加0.75个单位。
4. 结果解释与总结通过对数据分析的结果进行解释，我们可以得出以下结论：首先，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系，即满意度越高，绩效评价越好。
其次，在回归分析中，员工满意度对绩效具有预测作用，满意度的提升将促进员工绩效的提高。
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）。
大学生spss数据分析报告
大学生SPSS数据分析报告引言随着互联网的迅速发展，社交媒体平台成为了每个人日常生活的一部分。
大学生群体作为社交媒体平台的主要用户之一，对其使用行为进行数据分析可以帮助我们更好地理解大学生的社交媒体行为特征。
本报告旨在通过SPSS软件对一份关于大学生社交媒体使用行为的调查数据进行分析，并得出相应的结论和建议。
数据收集本次调查采用问卷调查的方式收集数据，共有200名大学生参与了调查。
调查问卷涵盖了以下几个方面的内容：性别、年龄、每天使用社交媒体的时间、使用的社交媒体平台、在社交媒体上的活动等。
数据分析受访者的性别分布在参与调查的200名大学生中，男性和女性的比例如下所示： - 男性：45% - 女性：55%这表明女性在社交媒体使用中的比例略高于男性。
受访者的年龄分布受访者的年龄分布如下所示： - 18-20岁：30% - 21-23岁：50% - 24岁及以上：20%调查的结果显示，大多数受访者的年龄在21-23岁之间，占总受访者数的50%。
受访者每天使用社交媒体的时间受访者每天使用社交媒体的时间分布如下所示： - 少于1小时：20% - 1-2小时：30% - 2-3小时：25% - 3小时以上：25%可以看出，超过一半的受访者每天使用社交媒体的时间在1-3小时之间，其中使用时间在2-3小时之间的比例最高。
受访者使用的社交媒体平台受访者使用的社交媒体平台如下所示： - 微信：80% - QQ：70% - 微博：45% - Instagram：20% - Facebook：15%微信和QQ是受访者使用最频繁的社交媒体平台，其次是微博。
Instagram和Facebook的使用率相对较低。
受访者在社交媒体上的活动受访者在社交媒体上的活动分布如下所示：- 发表动态：75% - 点赞评论：65% - 观看短视频：55% - 浏览朋友圈：50% - 发送私信：40%发表动态是受访者在社交媒体上最常见的活动，超过三分之二的人会点赞、评论。
大学生spss数据分析报告模板
大学生SPSS数据分析报告模板1. 引言本报告旨在通过使用SPSS软件对大学生群体的某一特定问题进行数据分析，旨在展示分析过程和结果。
本文将依次介绍研究目的、研究方法、数据处理和分析结果。
2. 研究目的本研究旨在探索大学生在某一重要问题上的态度和行为，并分析不同因素对其态度和行为的影响。
通过这一分析，我们可以了解到大学生群体中在该问题上的普遍看法，为进一步的研究提供参考依据。
3. 研究方法本研究采用问卷调查的方式收集数据。
共发放500份问卷，最终回收有效问卷432份，有效回收率为86.4%。
问卷设计包括以下几个方面：•基本信息：包括被调查者的性别、年龄、专业、学历等基本信息。
•问题相关信息：包括问题的描述和回答选项。
4. 数据处理在SPSS软件中，我们首先将所有收集到的数据进行录入和整理，建立一个数据集。
然后对数据集进行清洗和检查，包括检查数据是否有缺失值、异常值等。
接下来，我们进行数据的描述性统计分析，如计算均值、标准差、频数等，以便更好地了解大学生群体在该问题上的整体情况。
此外，我们还需要进行数据的相关性分析，以了解不同因素之间的相关关系。
在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行变量类型转换，并对缺失值进行处理。
相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等来实现。
5. 数据分析结果经过数据处理和分析，得到以下几点结果：1.大学生群体在该问题上的整体态度向正面倾斜，占比达到60%。
2.不同年龄段的大学生在该问题上的态度存在显著差异，年龄越小，态度越积极。
3.不同专业的大学生在该问题上的态度存在显著差异，人文科学类专业的学生态度更偏向于肯定。
4.不同学历的大学生在该问题上的态度存在显著差异，研究生群体的态度更为积极。
6. 结论与建议通过本次数据分析，可以得出以下结论：1.大学生群体在该问题上普遍持积极态度，但仍存在部分学生持否定态度。
2.年龄、专业和学历等因素对大学生的态度产生显著影响。
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。
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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的数据分析报告
spss的数据分析报告1. 引言数据分析是当今科学研究和实践中不可或缺的一部分。
它能够通过数理统计方法来发现数据之间的关系、趋势和模式，为决策制定提供依据。
而SPSS软件作为一种功能强大且广泛使用的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本报告将使用SPSS软件对某个具体问题进行数据分析，以展示SPSS在实际应用中的功能和效果。
2. 问题描述在某家电商品公司的市场调研中，收集到了1000份消费者的问卷调查数据，调查内容包括消费者的年龄、性别、收入、购买意愿以及对产品特征的评价等。
现在需要通过对这些数据的分析，探究消费者年龄、性别、收入与购买意愿之间的关系，以及不同购买意愿的消费者对产品特征的评价。
3. 数据收集与整理通过合理的调查设计，我们获得了1000份有效的问卷调查数据。
在SPSS软件中，我们将这些数据导入并进行适当的整理和清理，包括删除无效数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
经过整理后，得到了可用的数据集。
4. 描述性统计分析在进行进一步的数据分析之前，我们首先对数据进行描述性统计分析。
通过SPSS软件中的相应功能，我们可以得到年龄、性别、收入和购买意愿等变量的频数、均值、标准差和分布情况等。
以下是部分结果：- 年龄：平均年龄为35岁，标准差为10岁，最小年龄为20岁，最大年龄为60岁。
- 性别：男性占45%，女性占55%。
- 收入：平均收入为50000元，标准差为20000元，最低收入为10000元，最高收入为100000元。
- 购买意愿：有购买意愿的消费者占65%。
5. 相关性分析接下来，我们将通过相关性分析来探究年龄、性别和收入与购买意愿之间是否存在相关性。
通过SPSS软件中的相关性分析功能，我们得到了以下结果：- 年龄与购买意愿之间的相关系数为0.25，表明年龄与购买意愿之间存在低度正相关关系。
- 性别与购买意愿之间的相关系数为0.12，表明性别对购买意愿的影响较小。
- 收入与购买意愿之间的相关系数为0.50，表明收入与购买意愿之间存在中度正相关关系。
spss数据分析报告
spss数据分析报告【SPSS数据分析报告】（字数：3000字）导言：本报告使用SPSS软件对某一研究项目所收集的数据进行全面的分析。
通过应用多种统计方法和技巧，我们将对数据进行探索、整理、描述和解释，并得出相应的结论。
本报告的目的是为了提供对数据的深入理解，并为研究项目的决策制定者和相关人员提供有力的参考依据。
一、研究目的与方法本研究项目的目的是调查某城市公园的游客满意度，并探究满意度与游客个人特征的关系。
为达到这一目的，我们通过问卷调查的形式收集了一系列数据，包括游客的个人信息以及对公园环境、服务品质等方面的评价。
本报告将运用SPSS软件对收集到的数据进行统计分析。
二、数据整理与描述在数据收集阶段，我们得到了共500份有效问卷数据，其中包括游客的性别、年龄、月收入、游览频率、满意度等信息。
首先，我们对这些数据进行整理和描述。
从性别来看，问卷中的受访者中男性占40%，女性占60%。
从年龄分布来看，受访者的年龄集中在25-40岁之间，占总样本的60%，其次是40-55岁的受访者，占30%。
从受访者的月收入来看，多数人的月收入分布在3000-5000元之间，占总样本的80%。
关于游览频率，大多数受访者表示每个月会去公园一次，占总样本的65%，其次是每周一次的频率，占25%。
在满意度方面的评价中，我们将其分为五个等级，从不满意到非常满意。
经统计发现，总体上游客对公园的满意度较高，非常满意和满意占总样本的70%。
然而，约有10%的游客对公园的满意度较低。
三、数据分析与结果本节将介绍对数据进行的统计分析方法和结果。
首先，我们采用频数分析方法探究了受访者的基本信息。
通过统计分析，我们发现该城市公园的游客主要是年龄较大、收入较高、每月至少会游览一次的中年人群。
接着，我们通过双变量相关分析研究了满意度与游客个人特征之间的关系。
结果显示满意度与游览频率和年龄呈正相关，即游览频率越高、年龄越大，游客对公园的满意度也越高。
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。
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SPSS调查问卷的数据分析
调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。
SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。
定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure 的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type。
各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：
1 、单选题：答案只能有一个选项
例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？
A有 B 正在开创 C没有 D曾经有过但已中断
编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、B、C、D 四个选项。
录入：录入选项对应值，如选C则录入3
2 、多选题：答案可以有多个选项，其中又有项数不定多选和项数定多选。
（1）方法一（二分法）：
例二贵处的职业生涯规划系统工作涵盖哪些组群？画钩时请把所有提示考虑在内。
A月薪员工 B日薪员工 C钟点工
编码：把每一个相应选项定义为一个变量，每一个变量Value值均如下定义：“0”未选，“1”选。
录入：被调查者选了的选项录入1、没选录入0，如选择被调查者选AC，则三个变量分别录入为1、0、1。
（2）方法二：
例三你认为开展保持党员先进性教育活动的最重要的目标是那三项：
1（） 2 （） 3（）
A、提高党员素质
B、加强基层组织
C、坚持发扬民主
D、激发创业热情
E、服务人民群众
F、促进各项工作
编码：定义三个变量分别代表题目中的1、2、3三个括号，三个变量Value值均同样的以对应的选项定义，即：“1” A，“2” B，“3” C，“4” D，“5” E，“6” F
录入：录入的数值1、2、3、4、5、6分别代表选项ABCDEF，相应录入到每个括号对应的变量下。
如被调查者三个括号分别选ACF，则在三个变量下分别录入1、3、6。
[注：能用方法二编码的多选题也能用方法编码，但是项数不定的多选只能用二分法，即方法一是多选题一般处理方法。
］
3 、排序题：对选项重要性进行排序
例四您购买商品时在①品牌②流行③质量④实用⑤价格中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号重新排列）
第一位第二位第三位第四位第五位
编码：定义五个变量，分别可以代表第一位第五位，每个变量的Value 都做如下定义：“1”品牌，“2”流行，“3”质量，“4”实用，“5”价格
录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项，如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量下输入“3“。
4 、选择排序题：
例五把例三中的问题改为“你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是那三项，并按重要性从高到低排序”，选项不变。
编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的Value 都做同样的如下定义：“1”未选，“2”排第一，“3”排第二，“4”排第三。
录入：以变量的Value值录入。
比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。
［注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对一般排序题（例四）也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例四用频数分析、例五用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种方法从变量出发看排序）。
］
5 、开放性数值题和量表题：这类题目要求被调查者自己填入数值，或者打分
例六你的年龄（实岁）：______
编码：一个变量，不定义Value值
录入：即录入被调查者实际填入的数值。
6、开放性文字题：
如果可能的话可以按照含义相似的答案进行编码，转换成为封闭式选项进行分析。
如果答案内容较为丰富、不容易归类的，应对这类问题直接做定性分析。
三、问卷一般性分析
下面具体介绍SPSS中问卷的一般处理方法，操作以版本spss13.0为例，以下提到的菜单项均在Analyze主菜单下
1、频数分析：Frequencies过程可以做单变量的频数分布表；显示数据文件中由用户指定的变量的特定值发生的频数；获得某些描述统计量和描述数值范围的统计量。
适用范围：单选题（例一），排序题（例四），多选题的方法二（例三）
频数分析也是问卷分析中最常用的方法。
实现：Descriptive statistics……Frequencies
2、描述分析：Descriptives:过程可以计算单变量的描述统计量。
这些述统计量有平均值、算术和、标准差，最大值、最小值、方差、范围和平均数标准误等。
适用范围：选择并排序题（例五）、开放性数值题（例六）。
实现：Descriptive statistics……Descriptives，需要的统计量
点击按钮Statistics…中选择
3、多重反应下的频次分析：
适用范围：多选题的二分法（例二）
实现：第一步在Multiple Response……Define Sets把一道多选问题中定义了的所有变量集合在一起，给新的集合变量取名，在Dichotomies Counted value中输入1。
第二步在Multiple Response……Frequencies中做频数分析。
4、交叉频数分析：解决对多变量的各水平组合的频数分析的问题适用范围：，适用于由两个或两个以上变量进行交叉分类形成的列联表，对变量之间的关联性进行分析。
比如要知道不同工作性质的人上班使用交通工具的情况，可以通过交叉分析得到一个二维频数表则一目了然。
实现：第一步根据分析的目的来确定交叉分析的选项，确定控制变量和解释变量（如上例中不同工作性质的人是控制变量，使用交通工具是解释变量）。
第二步选择Descriptive statistics……Crosstabs
四、简单图形描述介绍
在做上述频数分析、描述分析等分析时就可以直接做出图形，简单方便，同时也可以另外作图。
SPSS的作图功能在菜单Graphs下，功能强大，图形清晰优美。
现在把常用图简单介绍如下
1、饼图：又称圆图，是以圆的面积代表被研究对象的总体，按各构成部分占总体比重的大小把圆面积分割成若干扇形，用以表示现象的
部分对总体的比例关系的统计图。
频数分析的结果宜用饼图表示。
2、曲线图：是用线段的升降来说明数据变动情况的一种统计图。
它主要表示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和2个现象的依存关系等。
3、面积图：用线段下的阴影面积来强调现象变化的统计图。
4、条形图：利用相同宽度条形的长短或高低表现统计数据大小及变化的统计图。
五、问卷深入分析
除了以上简单的分析，spss强大的功能还可以对问卷进行深入分析，比如常用的有聚类分析、交叉分析、因子分析、均值比分析（参数检验）、相关分析、回归分析等。
因为涉及到很专业的统计知识，下面只将个人觉得比较有用的方法的适用范围和分析目的简单做介绍：
1、聚类分析
样本聚类，可以将被调查者分类，并按照这些属性计算各类的比例，以便明确研究所关心的群体。
比如按消费特征对被调查者的进行聚类。
2、相关分析
相关分析是针对两变量或者多变量之间是否存在相关关系的分析方法，要根据变量不同特征选择不同的相关性的度量方式。
问卷分析中的多数用的变量都属于分类变量，要采用斯皮尔曼相关系数。
其中可以用卡方检验，其是对两变量之间是否具有显著性影响的分析方法
3、均值的比较与检验
（1）Means过程：对指定变量综合描述分析，分组计算计算均值再比较。
比如可以按性别变量分为男和女来研究二者收入是否存在差距。
（2）T 检验：独立样本t检验用于不相关的样本是否开来自具有相同均值的总体的检验。
比如，研究购买该产品的顾客和不购买的顾客的收入是否有明显差异。
如果样本不独立则要用配对t检验。
比如研究参加职业培训后工作效率是否提高。
4、回归分析
问卷分析中的回归分析常采用的是用离散回归模型，一般是逻辑斯蒂模型，解释一个变量对另一变量的影响具体有多大。
比如，研究对某商品的消费受收入的影响程度。