(可视化整理)spss统计分析-实例分析

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SPSS统计分析实例讲解

SPSS统计分析实例讲解引言在社会科学研究和商业分析中，统计分析是一个重要的工具，可以帮助我们理解数据背后的规律和关系。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，具有强大的数据处理和分析功能。

本文将通过一个实例，介绍如何使用SPSS进行统计分析。

实例背景假设我们是一家快餐连锁店的运营经理，我们想了解不同分店的顾客满意度与相关因素之间的关系。

为了实现这个目标，我们收集了以下三个变量的数据：1.顾客满意度：用于评估顾客对快餐店的满意程度，以1-10的等级进行评分。

2.服务质量：用于评估不同分店提供的服务质量，以1-5的等级进行评分。

3.价格水平：用于评估不同分店的价格水平，以1-5的等级进行评分。

我们希望通过分析这些数据，了解不同分店的服务质量和价格水平对顾客满意度的影响。

数据分析步骤步骤一：载入数据首先，我们需要将收集到的数据导入SPSS软件进行分析。

打开SPSS软件，点击菜单栏中的文件（File），选择导入（Import），然后选择收集到的数据文件进行导入。

步骤二：数据清洗在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。

一般来说，数据清洗包括以下几个方面的处理：•去除缺失值：检查数据中是否存在缺失值，如果有，可以删除含有缺失值的观测样本或者使用合适的方法进行填补。

•标准化变量：如果不同变量的测量单位和量级存在差异，可以对变量进行标准化处理，使得它们具有可比性。

•检查异常值：检查数据中是否存在异常值，如果有，可以进行修正或者删除。

•数据转换：对于非正态分布的变量，可以进行对数变换或者其他适当的转换，以满足统计分析的前提条件。

步骤三：描述性统计分析描述性统计分析是对数据的整体情况进行概括和描述的统计方法。

通过描述性统计分析，我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。

在SPSS中，可以使用以下方法进行描述性统计分析：•平均值：计算变量的平均值，以反映数据的中心趋势。

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。

SPSS数据分析实例

第二章 SPSS数据分析实例
• 例2.1：某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol)如下,问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否相同
患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80
1.87 2.07 2.11
健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20
t检验的假设如下： H0:两总体均数相同,μ1 =μ2
H1:两总体不均数相同,μ1 ≠μ2
两样本t检验对数据的要求： 1.小样本时要求分布不太偏 2.小样本时要求方差齐
∴应该先判断该数据是否符合t检验要求,即对数据进行简单描述
2.2.1 数据的简单描述
选择菜单项分析
பைடு நூலகம்
描述统计
描述
,
系统弹出对话框
选择描述变量
取消文件拆分,不然会影响以后的统计分析
选择菜单项数据拆分文件 ,选择分析所有个案,不创建组
2.2.2 绘制直方图
选择菜单项 Graph Histogram ,系统弹出对话框
将变量x选入Variable选择框内,单击ok,结果浏览窗口绘制出直方图
数据的分布不是特别偏, 没有十分突出的离群值 t检验具有一定的耐受性,稍稍偏离要求一点不会影响统计分析结果
∴可以直接采用参数分析方法来分析,因是两样本均数的比较,确定采用成组设计两样本均数比较的t检验来分析
2.3 按题目要求进行统计分析
用SPSS来做两样本均数比较的t检验,选择
分析
均值比较
独立样本T检验
出现t检验对话框
将变量x选入test对话框, 变量group选入grouping Variable对话框,Define Groups钮变黑,在Define Group两个框内分别输入1 和2,在这ok

2024版SPSS案例分析

SPSS案例分析目的和背景案例介绍案例来源数据类型数据分析目的问卷调查实验数据公开数据库网络爬虫数据来源数据筛选与清洗去除重复数据检查并删除重复的记录或观测值。

处理缺失值根据数据的性质和缺失情况，采用插补、删除等方法处理缺失值。

异常值处理识别并处理数据中的异常值，如离群点、极端值等。

数据转换根据分析需求，对数据进行必要的转换，如对数转换、标准化等。

数据分类根据研究目的和变量性质，对数据进行分类整理。

变量编码对分类变量进行编码，以便于后续的统计分析。

数据排序按照特定变量或条件对数据进行排序，以便更好地观察数据分布和规律。

数据分组将连续变量按照一定规则进行分组，以便进行组间比较和统计分析。

数据整理与编码频数分布表与直方图频数分布表直方图集中趋势度量算术平均数01中位数02众数03离散程度度量极差方差与标准差变异系数点估计使用样本数据计算总体参数的点估计值，如样本均值、样本比例等。

区间估计根据样本数据构造总体参数的置信区间，以评估参数的真实值可能落入的范围。

假设检验中的参数估计在假设检验中，参数估计可用于计算检验统计量的值，以及确定拒绝或接受原假设的依据。

参数估计030201假设检验检验统计量原假设与备择假设决策与结论显著性水平与P值设定显著性水平（α），并根据检验值，以判断是否拒绝原假设。

方差分析方差分析的基本思想单因素方差分析多因素方差分析方差分析的结果解读数据可视化方法图表展示利用SPSS的图表功能，可以绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图等，直观地展示数据的分布和关系。

数据透视表通过数据透视表功能，可以按照不同的维度对数据进行汇总和展示，方便用户快速了解数据的整体情况。

交互式可视化SPSS还提供了交互式可视化工具，允许用户通过拖拽、选择等方式与数据进行互动，更加灵活地探索数据。

1 2 3描述性统计推论性统计数据挖掘数据解读与讨论将分析结果进行整理和归纳，提取出主要结论和观点。

结果整理结果解释结果可视化报告撰写对分析结果进行解释和说明，阐述其意义和影响。

spss案例分析

spss案例分析SPSS案例分析。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学、医学科学等领域。

它提供了强大的数据分析工具，可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和数据可视化。

在本文中，我们将通过一个实际案例来演示如何使用SPSS进行数据分析。

案例背景。

假设我们是一家电子商务公司的数据分析师，我们收集了一份关于用户购买行为的数据，希望通过分析这些数据来了解用户的购买习惯，从而制定更有效的营销策略。

数据描述。

我们的数据包括以下几个变量：用户ID，用户的唯一标识。

购买金额，用户在一段时间内的购买金额。

购买次数，用户在同一段时间内的购买次数。

平均购买金额，用户平均每次购买的金额。

性别，用户的性别。

年龄，用户的年龄。

注册时间，用户的注册时间。

数据分析。

首先，我们将导入数据到SPSS软件中，然后进行数据清洗和变量筛选。

接下来，我们可以使用SPSS中的统计分析功能来对数据进行探索性分析，包括描述统计、相关性分析、t检验、方差分析等。

描述统计。

我们可以通过描述统计来了解用户的购买行为情况，包括购买金额的分布、购买次数的分布、平均购买金额的均值和标准差等。

这些统计指标可以帮助我们更清楚地了解用户的购买习惯。

SPSS统计分析分析案例

SPSS统计分析案例一、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..第五;居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势;这与我国居民消费能级不断提升;住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的;同时与恩格尔定律的引申也是一致的..可以看出;城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响;但归根结底仍取决于居民的收入水平;要提高城镇居民的消费支出;必须增加居民收入..因此;采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入;不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平;促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展;而且在启动内需;促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义..三、我国居民消费结构的纵向分析进入21世纪以来;随着经济体制改革的深入;国民经济的迅速发展;我国城乡居民的消费水平显著提高;居民的各项支出显著增加..随着消费水平的提高;我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高;从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型;消费质量和消费结构都发生了明显的变化..城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势;其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大..与此同时;医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升;富裕阶段的消费特征开始显现..四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析下图是出自中国统计年鉴—2009这一资料性年刊;它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2008年经济、社会各方面的统计数据;以及近三十年和其他重要历史年份的全国主要统计数据..此年鉴正文内容分为24个篇章;本文选取其中的第九篇章-人民生活;用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势..表1 中国统计年鉴—2009统计表9-5 城镇居民家庭基本情况可支配收入1510.16 4282.95 6279.98 13785.81 15780.76平均每人消费性支出元1278.89 3537.57 4998.00 9997.47 11242.85 食品693.77 1771.99 1971.32 3628.03 4259.81衣着170.90 479.20 500.46 1042.00 1165.91居住60.86 283.76 565.29 982.28 1145.41 家庭设备用品及服务108.45 263.36 374.49 601.80 691.83 医疗保健25.67 110.11 318.07 699.09 786.20交通通信40.51 183.22 426.95 1357.41 1417.12 教育文化娱乐服务112.26 331.01 669.58 1329.16 1358.26 杂项商品与服务66.57 114.92 171.83 357.70 418.31 平均每人消费性支出构成人均消费性支出=100食品54.25 50.09 39.44 36.29 37.89衣着13.36 13.55 10.01 10.42 10.37居住 6.98 8.02 11.31 9.83 10.19 家庭设备用品及服务10.14 7.44 7.49 6.02 6.15 医疗保健 2.01 3.11 6.36 6.99 6.99交通通信 1.20 5.18 8.54 13.58 12.60 教育文化娱乐服务11.12 9.36 13.40 13.29 12.08 杂项商品与服务0.94 3.25 3.44 3.58 3.72注：1.本表至9-17表为城镇住户抽样调查资料..2.从2002年起;城镇住户调查对象由原来的非农业人口改为城市市区和县城关镇住户;本篇章相关资料均按新口径计算;历史数据作了相应调整..五、SPSS统计分析图一给出了基本的描述性统计图;图中显示各个变量的全部观测量的Mean均值、Std.Dev iation标准差和观测值总数N..图2给出了相关系数矩阵表;其中显示3个自变量两两间的Pearson相关系数;以及关于相关关系等于零的假设的单尾显著性检验概率..图1 描述性统计表图2 相关系数矩阵从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着之间相关关系数依次为0.869、0.684;反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系..说明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用..自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的相关系数为-0.894;它于其他几个自变量之间的相关系数也都为负;说明它们之间的线性关系不显著..此外;食品与衣着之间的相关系数为0.950;这也说明它们之间存在较为显著的相关关系..按照常识;它们之间的线性相关关系也是符合事实的..图3给出了进入模型和被剔除的变量的信息;从表中我们可以看出;所有3个自变量都进入模型;说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的..图3 变量进入/剔除信息表图4给出了模型整体拟合效果的概述;模型的拟合优度系数为0.982;反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系..表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差;另外表中还给出了杜宾-瓦特森检验值DW=2.632;杜宾-瓦特森检验统计量DW是一个用于检验一阶变量自回归形式的序列相关问题的统计量;DW在数值2到4之间的附近说明模型变量无序列相关..图4 模型概述表图4给出了方差分析表;我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为9.229;显著性水平的P值为0.236..图5 方差分析表图6给出了回归系数表和变量显著性检验的T值;我们发现;变量居住的T值太小;没有达到显著性水平;因此我们要将这个变量剔除;从这里我们也可以看出;模型虽然通过了设定检验;但很有可能不能通过变量的显著性检验..图6 回归系数表图7给出了残差分析表;表中显示了预测值、残差、标准化预测值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等;根据概率的3西格玛原则;标准化残差的绝对值最大为1.618;小于3;说明样本数据中没有奇异值..图7 残差统计表图8给出了模型的直方图;由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布;因此我们可以从这张图中直观地看出回归后的实际残差是否符合我们的假设;从回归残差的直方图于附于图上的正态分布曲线相比较;可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布..尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设;因为我们用了进行分析的样本太小;样本容量仅为5..图8 残差分布直方图从上面图4的分析结果看;我们的模型需要剔除居住这个变量;用本次实验中的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对食品和衣着回归;得到的主要结果如图9、图10和图11所示;跟上面的分析类似;从中可以看出;剔除居住这个变量后;模型拟合优度为0.964;比原来有所降低；而方差分析的F检验为27.071;新模型与原来的模型相比;各个系数都通过了显著性T检验;因此更加合理;从而我们可以得出结论：剔除居住这个变量后的模型更加合理;因此在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型..图9 模型概述图10 方差分析表图11 回归系数表六、我国居民消费变化的趋势特点1食品消费质量提高;衣着消费支出比重下降..食品消费水平由过去简单的吃饱吃好;转变为品种更加丰富;营养更加全面..一方面由于食品供应的日益充足..另一方面由于在外饮食的增加;粮食消费比重减小;购买量大幅度下降..衣着是两项基本生存资料之一;衣着消费向时装化、名牌化、个性化发展的倾向更加明显;成衣化倾向成为主流..从衣着和食品消费比重的下降可以看出城镇居民满足基本生活的支出并没有随着收入水平的提高而提高;这表明我国城镇居民满足吃、穿为主的生存型消费需求阶段已经结束;逐步向以发展型和享受型消费的阶段过渡..2 居民收入迅速增长;消费水平大幅度提高;消费结构呈现明显的富裕型特征消费是收入的函数;收入的增加是消费水平提高和消费结构变化的前提..随着我国经济的发展;我国居民的收入水平不断提高;特别是21世纪以来;我国居民的收入水平迅速提高..伴随着收入水平的提高;城乡居民各项支出全面增加;消费性支出大幅度增长..今后5—10年以至更长时间;我国经济保持一个较高的增长速度是完全可能的;城乡居民的消费水平将大幅度提高..3消费能级不断提高;消费内容日益丰富;住房与轿车消费同时升温;可望提前成为消费热点在消费水平提高和消费结构改善的同时;城乡居民的消费能级不断提高....4以教育为龙头的娱乐教育文化服务类消费继续攀升随着人们对知识认知程度的提高和自我完善意识的增强;对教育的投入仍会保持增长..目前从子女教育在人们储蓄目的位居前列的情况看;对教育及教育产品的投入仍是今后一个时期的消费热点..大力发展教育事业;特别是高等教育、成人教育、职业教育应是政府长期坚持和倡导的提高城镇居民收入水平;缩小收入差距;应做到：1.进一步强化收入分配的宏观调控力度采取切实措施努力提高低收入群体的收入水平..2.加快西部大开发步伐;做好扶贫开发工作..3.进一步完善社会保障制度;改善居民整体尤其是社会弱势群体的生存环境..4.通过完善税收制度来缩小部分不合理的高低收入阶层差距..5.对不动产、金融资产收益以及财产的继承与赠与;要通过合理设置税种税率;征收房产税、利息税以及遗产与赠与税等税种来进行调节..参考文献1 吕振通张凌云spss统计分析与应用机械工程出版社;2009年2 Nancy L.Leech Karen C.Barrett Ceorge A.Morgan SPSS for Intermediate Statistics Use and InterpretationThird Edition PUBLISHING HOUSE OF ELECTRONICS INDUSTRY;2009年。

SPSS数据统计分析实例详解教学课件(二)

SPSS数据统计分析实例详解教学课件(二)1. SPSS简介SPSS是一款由IBM公司开发的统计分析软件，它可以对数据进行描述性统计、推断统计、因子分析、回归分析、聚类分析等多种分析方法。

它的用户群主要是社会科学、商业、医疗等领域的研究人员和分析师。

2. 数据导入在SPSS中，数据可以从多种来源导入，比如Excel、文本文件、数据库等。

导入数据时需要注意数据的格式和编码方式，以免导入后数据出现乱码或格式错误。

3. 描述性统计描述性统计是对数据进行基本的统计分析，包括计算均值、中位数、众数、标准差、方差等指标。

在SPSS中，可以通过菜单或语法来进行描述性统计分析。

4. 推断统计推断统计是对样本数据进行推断性分析，以了解总体的特征和差异。

包括假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等方法。

在SPSS中，可以通过菜单或语法来进行推断统计分析。

5. 因子分析因子分析是一种多变量分析方法，用于确定多个变量之间的潜在因素或维度。

在SPSS中，可以通过菜单或语法来进行因子分析，并可以对因子进行旋转和解释。

6. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的方法，包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

在SPSS中，可以通过菜单或语法来进行回归分析，并可以对结果进行解释和预测。

7. 聚类分析聚类分析是一种用于将数据分成不同组别的方法，以便于对不同组别进行比较和分析。

在SPSS中，可以通过菜单或语法来进行聚类分析，并可以对结果进行解释和可视化。

8. 结论SPSS是一款强大的数据统计分析软件，可以应用于多种领域的研究和分析。

通过学习SPSS的基本操作和分析方法，可以更好地理解和解释数据，并为决策提供支持。

SPSS案例分析(2020年7月整理).pdf

某道路弯道处53车辆减速前观测到的车辆运行速度，试检验车辆运行速度是否服从正态分布。

这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P图和Q-Q图坐车粗略判断，然后利用非参数检验的方法中的单样本K-S检验精确实现。

一、初步判断1.1绘制直方图（1）操作步骤在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）输出结果通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比，直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外，整体趋势与正态曲线较吻合，说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。

1.2绘制P-P图（1）操作步骤在SPSS软件中的操作步骤如图所示。

（2）结果输出根据输出的速度的正态P-P 图，发现速度均匀分布在正态直线的附近，较多部分与正态直线重合，与直方图的结果一致，说明弯道处车辆减速前的运行速度可能服从正态分布。

二、单样本K-S 检验2.1单样本K-S 检验的基本思想K-S 检验能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。

单样本K-S 检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，即样本来自的总体服从指定的理论分布。

SPSS 的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。

单样本K-S 检验的基本思路是：首先，在原假设成立的前提下，计算各样本观测值在理论分布中出现的累计概率值F(x)，；其次，计算各样本观测值的实际累计概率值S(x)；再次，计算实际累计概率值与理论累计概率值的差D(x)；最后，计算差值序列中的最大绝对值差值，即）（）（i i x F x S max D −=通常，由于实际累计概率为离散值，因此D 修正为：）（）（1i i x F x S max D −=−D 统计量也称为K-S 统计量。

在小样本下，原假设成立时，D 统计量服从Kolmogorov 分布。

在大样本下，原假设成立时，D n 近似服从K(x)分布：当D 小于0时，K(x)为0；当D 大于0时，）2-（exp ）1-（）（22x j x K j ∑∞−∞==容易理解，如果样本总体的分布与理论分粗的差异不明显，那么D 不应较大。

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案例分析

1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。

方法一：频率分析（1）步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定（2）结果：统计量女生成绩男生成绩N有效 1515 缺失73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a48.00a标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和1049.001005.00a. 存在多个众数。

显示最小值（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。

方法二：描述统计（1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定（2）结果：（3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？（1）方法：单样本T检验H 0:u＝u,该经理的宣称可信H 1:u≠u,该经理的宣称不可信（2）步骤：①输入数据：（80，81，…76）②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75）→确定（3）结果：单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误VAR00001 11 73.73 9.551 2.880（4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H，即该经理的宣称是可信的。

3、某医院分别用 A 、B 两种血红蛋白测定仪器检测了16名健康男青年的血红蛋白含量（g/L ），检测结果如下。

问：两种血红蛋白测定仪器的检测结果是否有差别？仪器A ：113，125，126，130，150，145，135，105，128，135，100，130，110，115，120 ，155仪器B ：140，150，138，120，140，145，135，115，135，130，120，133，147，125，114，165（1）方法：配对样本t 检验H 0:u 1＝u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果无差别 H 1:u 1≠u 2，两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别（2）步骤：①输入两列数据：A 列（113，125，…155）；B 列（140，125，…165）；②分析→比较均值→配对样本t 检验→仪器A 、仪器B 右移→确定（3）结果：成对样本统计量均值 N标准差均值的标准误对 1仪器A 126.38 16 15.650 3.912 仪器B134.501613.7703.442（4）分析：由成对样本检验表的Sig 可见t ＝0.032小于0.05，所以拒绝H 0，即两种血红蛋白测定仪器的检测结果有差别。

如何使用SPSS进行统计分析教程

如何使用SPSS进行统计分析教程SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域。

本教程将为您介绍如何使用SPSS进行统计分析。

一、数据导入与整理首先，打开SPSS软件，创建一个新的数据文件。

点击“文件”-“新建”-“数据”，命名后保存文件。

接下来，点击“变量视图”-“添加变量”，输入数据的各个字段，并设置每个字段的数据类型。

完成后，点击“数据视图”，输入具体数据，并保存文件。

二、数据描述统计在SPSS中，您可以使用各种方法进行数据描述统计。

其中最常用的是计算变量的均值和标准差。

1. 计算均值：点击“转换”-“计算变量”，在窗口中选择需要计算均值的变量，并输入计算公式（例如，MEAN(variable1, variable2)）。

点击“确定”后，系统将生成一个新的变量用于存储均值结果。

2. 计算标准差：同样在“计算变量”窗口中选择需要计算标准差的变量，并输入计算公式（例如，SD(variable1, variable2)）。

点击“确定”后，系统将生成一个新的变量用于存储标准差结果。

三、数据可视化除了进行数值计算外，SPSS还支持数据可视化，以便更直观地观察数据的分布情况。

1. 绘制直方图：点击“图表”-“直方图”，选择需要绘制直方图的变量，并设置图表的样式和布局。

点击“确定”后，系统将生成直方图。

2. 绘制散点图：点击“图表”-“散点图”，选择需要绘制散点图的变量，并设置图表的样式和布局。

点击“确定”后，系统将生成散点图。

四、假设检验在进行统计分析时，假设检验是一种常用的方法，用于检验样本与总体之间的差异。

1. 单样本t检验：点击“分析”-“比较手段”-“单样本t检验”，选择要进行检验的变量，并设定总体均值的值。

点击“确定”后，系统将输出检验结果，包括t值、p值等。

2. 相关分析：点击“分析”-“相关”-“双变量”，选择要进行相关分析的两个变量。

spss案例分析报告

spss案例分析报告一、引言在本次报告中，将使用SPSS软件进行案例分析，对某一具体问题进行统计分析和数据可视化，以便对问题进行深入的了解和解释。

二、问题描述本次案例分析的问题是研究一个新产品在市场上的受欢迎程度与其价格、广告投入和消费者年龄之间的关系。

希望通过统计分析找出这些变量之间的关联，以便制定更好的市场策略。

三、数据收集与准备1. 数据收集从市场调研公司获取了500个有效问卷，并收集了新产品的价格、广告投入以及消费者的年龄等相关数据。

2. 数据清洗对数据进行了清洗和整理，包括去除缺失值、异常值的处理，使得数据集可用于后续的分析。

四、数据分析1. 描述性统计分析通过SPSS软件进行了描述性统计分析，包括对新产品价格、广告投入和消费者年龄的平均值、标准差、最小值和最大值等指标的计算。

2. 相关性分析利用SPSS软件进行了相关性分析，研究新产品受欢迎程度与价格、广告投入以及消费者年龄之间的关系。

结果显示价格与受欢迎程度之间存在较强的负相关，广告投入与受欢迎程度之间存在较强的正相关，而消费者年龄与受欢迎程度之间则没有明显的相关性。

3. 回归分析为了进一步探讨价格和广告投入对受欢迎程度的影响程度，进行了回归分析。

通过SPSS软件计算出了价格和广告投入对受欢迎程度的回归方程，并利用F检验和t检验对该方程的显著性进行了验证。

五、结果与讨论1. 描述性统计分析结果显示，新产品的平均价格为XXX元，标准差为XXX元，对消费者而言具有一定的价格竞争力。

广告投入的平均值为XXX万元，标准差为XXX万元，表明公司在产品推广方面投入了相对较高的资源。

而消费者的年龄平均值为XXX岁，标准差为XXX岁，消费者整体上比较年轻。

2. 相关性分析结果显示，新产品的价格与受欢迎程度之间存在较强的负相关，即价格越高，受欢迎程度越低；广告投入与受欢迎程度之间存在较强的正相关，即广告投入越高，受欢迎程度越高。

这表明在制定市场策略时，应考虑价格和广告投入对受欢迎程度的影响。

spss的数据分析案例

精心整理关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含^一变量，分别是：id （职工编号），gender（性别），bdate（出生日期），edcu （受教育水平程度），jobcat （职务等级），salbegin （起始工资），salary （现工资），jobtime（本单位工作经历＜月＞），prevexp（以前工作经历＜月＞），minority（民族类型），age（年龄）＜通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、I ■以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。

二、数据分析■■ ] I ■.1、频数分析。

基本的统计分析往往从频数分析开始。

通过频数分析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。

此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender（性别）、edcu （受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。

精心整理上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。

/ 「’--了/其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表：Educati on alLevel(years).4 .4 99.8 20 2上表及其直方图说I I明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。

且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。

2、描述统计分析。

再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平• J ' P t ，- J上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。

(可视化整理)spss统计分析-实例分析

a. 户口状况 = 外地户口
频数分析
例：测量100名健康成人的血清蛋白总含量，形成数据serum （克/升），使用频数分析了解这一数据的统计特征。
频数分析
SPSS
的操作步骤
1、菜单中点分析/描述统计/频率，进入频率对话框
SPSS
的操作步骤
2、将变量选入变量窗口，再点击统计量，进行设置，完成后点继续返回
常用统计量：全距、方差、标准差
• 标准差(standard deviation--Std Dev):表示某变量的所有变量值离散程度的统计量。
• SPSS中计算的是样本标准差。
• 方差(variance):标准差的平方。
• SPSS中计算的是样本方差。
• 极差 (range): (maximum)—(minimum)
Valid
10平米以下 10~20平米 20~30平米 30平米以上 Total System
Missing Total
案例1－2分析结果2
Statistics 人均面积 N Percentiles Valid Missing 25 50 75
Statisticsa 人均面积 N Percentiles Valid Missing 25 50 75
2993 0 13.6667 19.6250 26.6667
人均面积 N Percentiles
Statisticsa Valid Missing 25 50 75
2825 0 13.6667 19.4000 26.6667
168 0 13.4375 21.1250 35.0000
a. 户口状况 = 本市户口

SPSS统计分析分析案例学习资料

SPSS统计分析分析案例学习资料SPSS（统计分析软件，Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究。

它可以对数据进行统计描述、绘制图表和进行假设检验等分析。

以下是一个关于SPSS统计分析的案例学习资料。

案例背景：公司通过一项市场调查，收集到了一些数据，想要使用SPSS进行统计分析，以便更好地了解客户的需求和市场趋势。

数据描述：数据集共包含1000个样本，每个样本包含以下变量：1. 客户编号（CustomerID）：以整数形式表示的唯一客户标识符。

2. 年龄（Age）：以整数形式表示的客户的年龄。

3. 性别（Gender）：以二进制形式表示的客户性别，其中1表示男性，0表示女性。

5. 购买次数（Purchases）：以整数形式表示客户的购买次数。

6. 满意度评分（Satisfaction）：以整数形式表示的客户对公司产品和服务的满意度评分（1-10）。

问题：分析这些数据并回答以下问题：1.客户的平均年龄是多少？标准差是多少？2.男性和女性客户的平均收入有差异吗？3.客户的购买次数与其年龄是否相关？4.满意度评分与收入之间是否存在线性关系？解决方案：1.打开SPSS软件并导入数据集。

2.进行描述性统计分析：a.在“分析”菜单中选择“描述性统计”并点击“频数”。

b.将“年龄”变量拖动到“变量”区域。

c.点击“统计”按钮并选中“平均值”和“标准差”。

d.点击“确定”按钮进行计算。

3.进行独立样本t检验：a.在“分析”菜单中选择“比较手段”并点击“独立样本t检验”。

b.将“收入”变量拖动到“因子”区域，将“性别”变量拖动到“分组变量”区域。

c.点击“确定”按钮进行计算。

4.进行相关性分析：a.在“分析”菜单中选择“相关”并点击“双变量”。

b.将“购买次数”和“年龄”变量拖动到“变量”区域。

c.点击“统计”按钮并选中“皮尔逊相关系数”和“双尾检验”。

spss-数据分析实例详解图文

优化策略
根据数据分析结果调整销售策略，如定价、促销方式等。
预测模型
利用时间序列分析、神经网络等模型预测未来销售趋势。
相关性分析
探究销售量与价格、促销活动等因素的关系。
实例三：人力资源数据分析
总结词
通过SPSS进行人力资源数据分析，可以优化人员配置和提高员工满意度。
数据收集
收集员工信息，包括年龄、性别、学历、绩效等。
01
描述性统计分析是对数据进行初步处理和分析的过程，包括计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标。
02
在SPSS中，可以通过选择“分析”菜单中的“描述统计”选项
来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分布情况、异常值和
03
数据的中心趋势等。
数据可视化
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现的过程，可以帮助我们更好地理解数据和发现数据中的规律和趋势。
大数据处理
云端化服务
为了更好地满足用户的灵活性和可扩展性需求，SPSS可能会推出基于云端的服务模式，提供更加便捷和高效的数据分析服务。
随着大数据时代的来临，SPSS可能会加强在大数据处理和分析方面的能力，以应对大规模数据集的处理需求。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
探索性统计
进行因子分析、主成分分析等，深入挖掘数据背后的结构。
可视化问题
图表选择
根据分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
图表组合
将多个图表组合在一起，形成综合性的可视化报告。
图表定制
调整图表样式、颜色、字体等，提高图表的可读性和美观度。
动态可视化

SPSS数据统计分析实例详解

可见该结果分为两大部分：第一部分为Levene's方差齐性检验，
用于判断两总体方差是否齐，这里的检验结果为F = 0.074，p
= 0.788，可见在本例中方差是齐的；第二部分则分别给出两组
所在总体方差齐和方差不齐时的t检验结果，由于前面的方差齐性检验结果为方差齐，第二部分就应选用方差齐时的t检验结果，即上面一行列出的t= 2.568，ν=21，p=0.018。从而最终的统计结论为按α=0.05水准，拒绝H0，认为克山病患者与健康
SPSS(*.sav) SPSS/PC+(*.sys) Systat(*.syd) Systat(*.sys) SPSS portable(*.por) EXCEL(*.xls) Lotus(*.w*) SYLK(*.slk) dBase(*.dbf) Text(*.txt) data(*.dat)
Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of Variances
t-test for Equali95% Confidence
df
Sig. (2- Mean Std. Error tailed) Difference Difference
第一章 SPSS初步－－数据分析实例详解
以SPSS 10.0版
1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果
1.4.2 导出分析结果