第二题：利用居民储蓄调查数据，从中随机选取75%的样本，进行分析，实现以下目标：
1、分析不同户口储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格；
2、分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度；
3 、分析储户一次存款金额的分布，并检验储户的一次存款金额的均值为4500元, 是否可信?
基本思路
由于本题只需要“从中随机选取75%的样本，进行分析”，所以需要用到数据选取一项。数据选取的方式很多，依本题思路看，属于随机抽样即近似抽样和精确抽样。
操作步骤
数据--选择个案--随机个案样本，点开下面的样本--大约个案填写75%
结果
结果的解释和结论
其中会多出生成一个名为filter_$的新变量，取值为1或0。1表示本个案被选中，0表示未被选中。该变量是SPSS产生的中间变量，如果删除它则自动取消样本抽样。
1、分析不同户口储户的储蓄目的(一)，只输出图形并进行分析即可，不需要输出频数表格；基本思路
首先进行多选项分析，对多选项变量集进行频数分析；对不同职业储户储蓄目的进行分析，采用多选项交叉分组下的频数分析
操作步骤
分析---描述统计---交叉表---行选择目的一，列选择户口，勾选显示条形图和取消表格。
结果
结果分析：从条形图来看，
城市户口的人比农村户口的人购买能力强，二者在正常生活零用方面花费最大。其次，城市人口的花销重心还在买高档消费商品和结婚用品上，说明城镇户口的生活水平高。
2.分析城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”是否持相同的态度
基本思路：该问题列联表的行变量为户口，列变量为未来收入状况，在列联表中输出各种百分比、期望频数、剩余、标准化剩余，显示各交叉分组下频数分布柱形图，并利用卡方检验方法，对城镇和农村储户对该问题的态度是否一致进行分析。
操作步骤：分析→描述统计→交叉表，显示复式条形图前打勾，行选择户口，列选择未来收入情况，统计量选择卡方，点击单元格，在观察值、期望值、行、列、总计、四舍五入单元格计数前打勾，最后确认
果：
结
结果解释和结论：），对应的自由度为3（df=3），显著性水平值为0.021<0.05，故可认为实际次数与理论次数有差异。因为卡方值小于0.05拒绝原假设,认为行列变量之间相关,户口对未来收入看法有影响，说明城镇和农村储户对“未来收入状况的变化趋势”持不同的态度。
3 、分析储户一次存款金额的分布，并检验储户的一次存款金额的均值为4500元, 是否可信?
基本思路：由于存款金额数据为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因此考虑依据第三章中的数据分组功能对数据分组后再编制频数分布表。
操作步骤：转换→重新编码为不同变量→选择存（取）款金额，输出变量名称填存款金额分组，单击旧值和新值，对数据进行分组，分为0-500、501-2000、2001-3500、3501-5000、5000以上五个组。最后点击确定。再分析→描述统计→频率→变量：存款金额分组，图表选择直方图，选择显示正态曲线。
结果
思路：以“户口”将数据进行拆分，然后用总体
均值的检验以95%的置信度来检验“城镇居民一次存款金额的均值为4500元”是否可信。操作：数据-拆分文件-户口-分析-比较均值-单样本t检验-存取款金额-检验值4500
分析：存款在500以下所占百分比最大，有34.6%，其次是500-1000的人数。而存款在5000以上的也有19.9%，说明存款数额悬殊较大。由上面的表格可以知道，因为sig为0.510.和0.842大于0.025，拒绝H0，所以“城镇居民一次存款金额的均值为4500元”不可信。
第五题某电器公司想知道某产品销售量与销售方式及销售地点是否有关，根据近2个月的情况得到下表的数据，以0.05的显著性水平进行检验：
(1)给出SPSS数据集的格式(列举前4个样本即可)；
(2)销售方式对销售量的影响;
(3)销售方式和销售地点以及它们的交互作用对销售量的影响。
某电器公司想知道某产品销售量与销售方式及销售地点是否有关，根据近2个月的情况得到下表的数据，以0.05的显著性水平进行检验：
基本思路：本道题重点考察我们对于在SPSS 应用过程中对于方差分析的应用情况。先将这组数据输入SPSS，然后进行两个方面的计算：单因素方差分析和多因素方差分析。利用SPSS 的非必须功能，从而得出它们的方差数据，进而进行分析和结果的得出。
多重比较检验的方法： LSD方法适用于各总体方差相等的情况，特点是比较灵敏；Tukey 方法和S-N-K方法适用于各水平下观测变量个数相等的情况；Scheffe方法比Tukey方法不灵敏。
1.给出SPSS数据集的格式(列举前4个样本即可)；
操作：分别定义分组变量A、X、B，在变量视图与数据视图中输入表格数据
2.销售方式对销售量的影响
操作步骤：分析-比较均值-单因素ANOVA
结果：
分析：后面的sig是p值，根据0.05的置信度，F1-α(k-1, n-k)=1/F0.05(36,3 )=0.12F> F1-α(k-1, n-k)得到F=13.244 。显著性0.000<0.05说明拒绝原假设（销售方式对销售量无
显著性影响），证明销售方式对销售量有显著性影响。
3.销售方式和销售地点以及它们的交互作用对销售量的影响
操作步骤：分析-一般线性模型-单变量-因变量：收率，固定因子
结果
结果分析：第一个表中是各自变量的水平数，销售方式的水平数为4，分别为……，每个水平36个案例；地区的水平数位8，每个水平8个案例。
根据表二的双因子方差分析结果得到：
F A=23.175 F B=6.459 F AB=1.153
X1,x2,x1*x2的P值分别为0.000,0.000.0.286.只有X1*X2的P值大于0.05.在a=0,05的显著水平下，因子A和B是显著的，即销售方式、销售地点对结果有显著影响，而它们的交互作用对结果没有显著作用。
第八题以高校科研研究数据为例，建立回归方程研究。以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X3、论文数X7、获奖数X8。
基本思路：
使用回归分析方法来分析事物之间的统计关系
侧重
考察
变量
之间
的数
量变
化规
律
并通
过回归方程的形式描述和反映这种
关系帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度进而为预测提供科学依据。本文就是借助多元回归模型来揭示被解释变量与其他多个解释变量之间的线性关系。即用线性回归分析方法进行分析被解释变量为立项课题数X5解释变量为投入人年数X2，投入科研事业费X3、论文数X7、获奖数X8、之间的关系。
操作步骤：分析-回归-线性，X5因变量，x2,x3,x7,x8为自变量，自变量框下面的方法按钮选择“进入”。
结果
结果分析解释
回归方程的拟合优度检验（判定系数）
拟合优度检
策略”项，说明你选择的进入方式
回归方程的显著性检验
解释变量采用（强制）进入策略，对回归方程和回归系数的显著性检验结果进行解释分析，并给出最终的回归模型(=0.05) 。
1.进入策略，也是强制策略，所有变量的回归结果都显示出来。左表1的结果是针对“解释变量采用（强制）进入策略”项，说明你选择的进入方式
2.回归方程的显著性检验(方差分析F检验)。
右表1为方差分析表，列出了变异源、自由度、均方、F值及对F的显著性检验。本例中回归方程显著性检验结果表明：回归平方和为14627497.26，残差平方和为1449312.743，总平方和为21076810.00，对应的F统计量的值为88.027，显著性水平小于0.05，可以认为所建立的回归方程有效
4.回归系数的显著性检验(t检验)
右表2为系数分析表，列出了常数及非标准化回归系数的值及标准化的回归系数，同时对其进行显著性检验。回归系数的显著性检验是要检验回归方程中被解释变量与每一个解释变量之间的线性关系是否显著。本例中因变量Y对两个自变量X1，X2，X3，x4（分别依次对应）
0.598
0.105
-0.101
0.610
t值分别为
3.424
0.299
-2.037
1.303
B的显著性水平Sig.分别为
0.002
0.767
0.052
0.204
其中只有X1小于0.05，可以认为自变量X1（投入人年数）对因变量Y均有显著影响。其他不显著。因此被投入人年数与被解释变量间的线性关系显著它保留在模型中是合理的。最终的回归方程为Y=-57.232+0.598X1
即立项课题数=—57.232+0.598投入人年数
数据分析方法及软件应用 （作业） 题目：4、8、13、16题 指导教师： 学院：交通运输学院 姓名： 学号：
4、在某化工生产中为了提高收率，选了三种不同浓度，四种不同温度做试验。在同一浓度与温度组合下各做两次试验，其收率数据如下面计算表所列。试在α=0.05显著性水平下分析 (1)给出SPSS数据集的格式(列举前3个样本即可)； (2)分析浓度对收率有无显著影响； (3)分析浓度、温度以及它们间的交互作用对收率有无显著影响。 解答：（1）分别定义分组变量浓度、温度、收率，在变量视图与数据视图中输入表格数据，具体如下图。 (2)思路：本问是研究一个控制变量即浓度的不同水平是否对观测变量收率产生了显著影响，因而应用单因素方差分析。假设：浓度对收率无显著影响。 步骤：【分析-比较均值-单因素】，将收率选入到因变量列表中，将浓度选入到因子框中，确定。 输出： 變異數分析 收率 平方和df 平均值平方 F 顯著性 群組之間39.083 2 19.542 5.074 .016 在群組內80.875 21 3.851 總計119.958 23 显著性水平α为0.05，由于概率p值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为浓度对收率有显著影响。
（3）思路：本问首先是研究两个控制变量浓度及温度的不同水平对观测变量收率的独立影响，然后分析两个这控制变量的交互作用能否对收率产生显著影响，因而应该采用多因素方差分析。假设，H01：浓度对收率无显著影响；H02：温度对收率无显著影响；H03：浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 步骤：【分析-一般线性模型-单变量】，把收率制定到因变量中，把浓度与温度制定到固定因子框中，确定。 输出： 主旨間效果檢定 因變數: 收率 來源第 III 類平方 和df 平均值平方 F 顯著性 修正的模型70.458a11 6.405 1.553 .230 截距2667.042 1 2667.042 646.556 .000 浓度39.083 2 19.542 4.737 .030 温度13.792 3 4.597 1.114 .382 浓度 * 温度17.583 6 2.931 .710 .648 錯誤49.500 12 4.125 總計2787.000 24 校正後總數119.958 23 a. R 平方 = .587（調整的 R 平方 = .209） 第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是观测变量变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是均方；第五列是Ｆ检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率ｐ值。可以看到观测变量收率的总变差为119.958，由浓度不同引起的变差是39.083，由温度不同引起的变差为13.792，由浓度和温度的交互作用引起的变差为17.583，由随机因素引起的变差为49.500。浓度，温度和浓度*温度的概率p值分别为0.030,0.382和0.648。 浓度：显著性<0.05说明拒绝原假设（浓度对收率无显著影响），证明浓度对收率有显著影响；温度：显著性＞0.05说明不拒绝原假设（温度对收率无显著影响），证明温度对收率无显著影响；浓度与温度: 显著性＞0.05说明不拒绝原假设（浓度与温度的交互作用对收率无显著影响），证明温浓度与温度的交互作用对收率无显著影响。 8、以高校科研研究数据为例：以课题总数X5为被解释变量，解释变量为投入人年数X2、投入科研事业费X4、专著数X6、获奖数X8；建立多元线性回归模型，
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。
spss数据分析总结 2018-01-15 下面就是小编为您收集整理的spss数据分析总结的相关文章，希望可以帮到您，如果你觉得不错的话可以分享给更多小伙伴哦！ 篇一：spss数据分析总结 实验一 SPSS基本操作 一、实验目的 1．熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置； 2．掌握SPSS的数据管理功能。二、实验内容及步骤 （一）数据的输入和保存 1. SPSS界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。 2.定义变量 选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下： 对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名；往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐；第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式；第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量；最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。 假如有两组数据如下： GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。现在SPSS的数据管理窗口如下所示：
《SPSS统计基础》课程数据分析报告 （2016— 2017学年度第二学期） 题目：关于381名大学生学习适应情况的分析报告 班级：14小教2班 学号： 姓名： 2017年6月
381名大学生学习适应性调查数据分析报告 姓名：学号：班级： 一、数据分析目的及内容 （一）数据分析的目的 通过对师范学院学生学习适应现状及其影响因素的调查研究，了解我院学生对自己所学专业在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素、适应总分六个维度的基本情况。本文拟在以往研究的基础上对大学生学习适应状况进行调查,并探讨影响大学生学习适应的因素，从而让大学生能更快更好地适应大学生活。 （二）数据分析的内容 1. 381名大学生在适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应 环境因素五个维度的得分及适应总分. 2.对年级、专业、生源地变量的容量等数据分布指标的描述，了解数据分布的全貌。 3.对适应学习动机、适应教学模式、使用学习能力、适应学习态度、适应环境因素五个 维度的极大值、极小值、均值和标准差的统计。 4.学习适应各因子之间的相关分析。 5.学习适应五因子及适应总分的相关性分析。 二、数据库介绍 （一）数据来源： 1被试分布：总容量为381、年级（大一156人、大二136人、大三89人）、专业（小学教育140人、学前教育本科113人、学前教育专科128人）、生源地（城镇145人、农村236人）等方面的人数分布； 2、调查工具：《大学生学习适应量表》由冯廷勇等人编制，共29 个题目，量表采 用Likert5 点计分法，即完全不符合计 1 分，比较不符合计 2 分，不确定计 3 分，较符合计4 分，完全符合计 5 分。各维度和总量表分数越高，表明适应状况越好。总分低于58分，表明学习适应状态较差需要做较大调整；总分在59到87分之间，表明学习适应状态中等，需要做适当的调整；总分在88到116分之间，表明学习适应状态良好；总分在117到145分之间，表明学习适应状态良好。量表的效度为0.85，信度为0.87。该量表由五个维度构成： （1）学习动机（8题）：1、6、7、8、9、13、17、23 （2）教学模式（7题）：2、3、10、14、18、22、24 （3）学习能力（6题）：4、11、15、21、25、26 （4）学习态度（4题）：5、12、20、27 （5）环境因素（4题）：16、19、28、29 （二）变量介绍： 1、本次问卷调查有三个变量； 2、变量名称为：专业，年级，生源地； 3、变量名称的取值为：专业：1=“小学教育”，2=“学前教育本科”，3=“学前教育专 科”；年级：1=“大一”，2=“大二”，3=“大三”，4=“大四”；生源地：1=“城镇”，2=“农村”。 三、数据统计与分析
《统计分析软件》试（题）卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：
当代大学生对全球气候变化 认知程度的研究 摘要：随着我国经济建设的飞速发展,人们向大自然排放的有害物质与日俱增,环境问题日益严重。环境污染问题不仅影响我国人民的生存环境和生存质量,也危害人民的身体健康,在环境污染中城市环境污染已经成为制约社会发展的重要问题。本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷，采用SPSS statistics软件分析采样数据，得到频率表以及考虑性别的交叉表。本文考虑性别、城乡等差异，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究当代大学生对环境污染问题认知程度的差异。 关键字：性别；气候变化；差异；SPSS 一、研究背景 我国改革开放30多年的经济发展迅速，主要是以粗放式发展为主要模式。由此而带来的就是高增长、高能耗、高排放的三高企业，我国是发展中国家，在经济发展的过程中，政府对环境破坏的监管不力，睁一眼闭一眼，所以我国改革开放30年快速发展以牺牲能源、破坏环境为代价的，尤其我国的经济发展又极不平衡，主要是以城市主力军，这样城市的环境恶化就很严重。同样，农村人口环境保护意识淡薄，农村环境恶化也不可小觑，我国高速发展的近几十年来，环境的恶化程度逐年增加，应该引起政府环保部门的重视。 环境污染对人们的生活影响越来越严重，我们现在出门看到的最打眼的一景就是戴口罩的人越来越多，人们越来越感受到空气污染对
自己身心健康的威胁，据统计，世界儿童死亡80%是由于空气污染导致的，这个数字让人触目惊心。 环境污染很大因素是由于企业恣意排放污染物，但在日常生活中，民众的环保意识与环保行为对生活污染——尤其是随处可见的污染——有较大的影响。性别、年龄等不同，对气候变化认知程度也会存在差异。本文考虑到男女性别的差异、城乡区别，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究不同性别对环境污染问题认知程度的差异。 二、研究方法及样本描述 （一）研究方法 本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷调查的方法，与2014年5月在西安交通大学进行问卷调查。调查面向西安交大本科生以及研究生，最终获得有效问卷431份。 （二）样本特征描述 431位被访者中，女性209位，占48.5%；男性222位，占51.5%。如图1所示，样本主要来自大一、大二以及大三群体，总共381位，占88.4%；大四毕业生以及研究生占11.6%。被访者所读专业性质也有较大差别，文科生178位，占41.3%；工科生人数122位，占28.3%；理科生108位，占比25.1%，如表1所示。
---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。
二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。
吉林财经大学 《SPSS统计软件分析》作业（2010——2011学年第一学期） 学院信息学院 专业班级电子商务0806班 学生姓名王瑞霞 学号1403080616
1、对未分组资料频数分析 从中国统计局中获得从11月21日至30日国内50个城市主要食品平均价格变动情况，以该数据为例为例，进行频数分析。 首先输入数据： 选择Analyze中Descriptive Statistics——Frequencies，打开Frequencies对话框；将需处理的变量键入变量框中
单击Statistics…按钮统计量子对话框12指标，选中所需要计算的指标： 单击Charts …按钮,选择需绘制的统计图： 单击OK按钮开始运行，运行结果为：
从上图中可以看出数据中缺失值为0，花生油的平均价格104.84是最高的，而巴氏牛奶的平均价格1.81最低，全部食品平均价格的平均数为16.5327，标准差为22.4668，各种食品的平均价格差距较大。
条形图、饼形图以及直方图是用不同的图形表示方法来说明数据的指标，其实质是一样的，从图中可以看出平均价格在0—22元之间的食品是最多的，20—40元之间的食品数次之，接下来是40—60元之间的食品，不存在平均价格在60—100之间的食品。 2、以食品平均价格为依据对数据进行分组并对分组后的数据进行频数分析： Transform —Recode—Into same V ariables ，将要分组的变量放入Numeric 栏中，单击Old and new V alues分组：
分组结果如下图所示： 回到数据编辑窗，定义变量的V alue labels ： 再对食品平均价格进行频数分析，分析结果如下截图所示
课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题） 1、试题编号：1000110,答案：RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有（） A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号：1000310,答案：RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有（） A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号：1000410,答案：RetEncryption(A)。 （）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。 4、试题编号：1000510,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号：1000810,答案：RetEncryption(D)。 （）是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号：1000910,答案：RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号：1001010,答案：RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个（） A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号：1001110,答案：RetEncryption(C)。
变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（） A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号：1001210,答案：RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号：1001310,答案：RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号：1001810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号：1001910,答案：RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号：1002010,答案：RetEncryption(A)。 数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号：1002110,答案：RetEncryption(B)。 通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号：1002210,答案：RetEncryption(A)。 SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号：1002310,答案：RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号：1002710,答案：RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号：1002810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号：1002910,答案：RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析
s p s s的数据分析案例 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020
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，其中共包含十一变量，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、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 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。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
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%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 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： Educational Level (years)
16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，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%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。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。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的
SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院：教育学院 专业：课程与教学论 学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日
目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)
一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量） 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安
SPSS课后作业 第一章 1-1、spss的运行方式有几种？分别是什么？ 答：SPSS的运行方式有三种，分别是批处理方式、完全窗口菜单运行方式、程序运行方式。1-2、SPSS中“DataView”所对应的表格与一般的电子处理软件有什么区别？ 答：与一般电子表格处理软件相比，SPSS的“Data View”窗口还有以下一些特性：（1）一个列对应一个变量，即每一列代表一个变量（Variable）或一个被观测量的特征；（2）行是观测，即每一行代表一个个体、一个观测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）；（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中的单个变量值；（4）数据文件是一张长方形的二维表。 第二章 2-1、在SPSS中可以使用那些方法输入数据？ 答：SPSS中输入数据一般有以下三种方式：（1）通过手工录入数据；（2）可以将其他电子表格软件中的数据整列（行）的复制，然后粘贴到SPSS中；（3）通过读入其他格式文件数据的方式输入数据。 2-2、对于缺失值，如何利用SPSS进行科学替代？ 答：选择“Transform”菜单的Replace Missing Values命令，弹出Replace Missing Values 对话框。先在变量名列中选择1个或多个存在缺失值的变量，使之添加到“New Variable(s)”框中，这时系统自动产生用于替代缺失值的新变量。最后选择合适的替代方式即可。 2-3、在计算数据的加权平均数时，如何对变量进行加权？ 答：选择“Data”菜单中的Weight Cases命令，出现如图2-22所示的Weight Cases对话框。其中， Do not weight cases项表示不做加权，这可用于取消加权；Weight cases by 项表示选择1个变量做加权。 2-4、如何对变量进行自动赋值？ 答：变量的自动赋值可以将字符型、数字型数值转变成连续的整数，并将结果保存在一个新的变量中。具体操作的过程如下：选择“Transform”菜单中的Automatic Recode命令，在出现的对话框中，从左边的变量列表中选择需要自动赋值的变量，将它添加到Variable -> New Name框中，然后在下面New Name右边的文本框中输入新的变量名称，单击New Name 按钮，将新的变量名添加到上面的框中。从Recode Starting from框中有两个选项中选择一个，然后单击OK按钮，即可完成自动赋值运算。 3-1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度？ 答：一组数据的分布特征可以从平均数、中位数、众数、方差、百分位、频数、峰度、偏度等方面描述。 3-2、简述众数、中位数和均值的特点及应用场合。 答：均值是总体各单位某一数量标志的平均数。平均数可应用于任何场合，比如在简单时序预测中可用一定观察期内预测目标的时间序列的均值作为下一期的预测值。中位数是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。中位数的作用与算术平均数相近，也是作为所研究数据的代表值。在一个等差数列或一个正态分布数列中，中位数就等于算术平均数。在数列中出现了极端变量值的情况下，用中位数作为代表值要比用算术平均数更好，因为中位数不受极端变量值的影响。众数是指一组数据中出现次数最多的那个数据。它主要用于定类（品质标志）数据的集中趋势，当然也适用于作为定序（品质标志）数据以及定距和定比（数量标志）数据集中趋势的测度值。 3-3、
第1题：基本统计分析1 分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。 1、基本思路： （1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。 （2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。 操作步骤： （1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。 存取款金额1 频率百分比有效百分比累积百分比 有效1.00 82 34.6 34.6 34.6 2.00 76 32.1 32.1 66.7 3.00 10 4.2 4.2 70.9 4.00 22 9.3 9.3 80.2 5.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0 （2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。
（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。 统计量 存(取)款金额 20岁以下 N 有效 1 缺失 0 百分位数 25 50.00 50 50.00 75 50.00 20~35岁 N 有效 131 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 5000.00 35~50岁 N 有效 73 缺失 0 百分位数 25 500.00 50 1000.00 75 4500.00 50岁以上 N 有效 32 缺失 0 百分位数 25 525.00 50 1000.00 75 2000.00 结果及结果描述： 频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。
●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了） （3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。 二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值 四。时间序列：转换→变动值 五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。 九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。 十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀 （1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 （2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量 （1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 （2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。
S P S S调查报告期末作业 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
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上表表明，5中不同年级形式下共有80个样本，大一的均值最高，大二的均值次之，接着，大四的均值排第三，而大三的均值是最低的。由于在录入数据当中，选择调查问卷中选项A“是”，身边有请人带过课的同学，则录为1:；选择调查问卷中选项B“否”，身边没有请人带过课的同学，则录为2。所以，均值的结果表明，数值越大，则身边出现代课同学越少，数值越小，则表明身边出现的代课同学越多。因此，大三中的代课同学是最多的，大四次之，大二次之，大一最少。 上表表明，不同年级下代课情况的方差齐性检验值为，概率为,。如果显着性水平为，由于概率值大于显着性水平，不应拒绝零假设，认为不同年级下代课情况的总体方差无显着差异，满足方差分析的前提要求。 上表分别显示了两两不同年级下代课情况均值检验的结果。通过两两比较，最终可以得出，大一的均值>大二的均值>大三的均值，大四的均值大小情况不能确定，基本上得出的结论与实际情况相符。 五、建议 在以上对数据的分析过程当中，我们提到了逃课现象严重，收费代课行为愈发普遍的原因，这里稍微再做一下总结。原因如下： a.一些专业课程，教学内容循规蹈矩，考试题目照本宣科，无法引起学生兴趣； b.学校管理有较大漏洞，上课学生中“替身”大量潜伏而不知； c.学生自身自制力不够，容易受到外界的影响，不能静心学习； d.社会就业压力大，导致学生青睐于早点实习； 针对以上这些导致收费代课产生的原因，我想提出几点建议： （一）学校在专业设置、教师的互动性教学、知识的创新性和灵活体现、教学管理体系建设等诸多方面，都应反思，并采取一定的措施。高校则应该实行自主办学措施，在课程设置、专业方向设置上应当有自我特色。与其大张旗鼓地对“收费代课”现象进行大力批判，还不如放开手来，从根本上指导学生如何学会自主学习，如何利用有限的学习时间。倘若不加以反思，做出课程设置、教师互动性教学的改进，而是纯粹地一味加强考勤管理，必然会扼杀一部分学生的学习积极性，“人在心不在”的上课状态恐怕也难以培养出符合时代需求的大学生。 (二)学生应该分清楚学习和工作的不同意义，学习是一种能力的提高过程。大学生应当学会对自己的现在以及未来负责。大学四年，是相当宝贵的青春年华。我们年轻，我们活动，但是这些都不应该成为我们虚度时间，不学习的理由。调查结果中显示，大三的收费代课现象是最为严重的，这样的结果确实应该引起学生的重视了。我们都知道，大三是专业学习的主要一年，很多的专业课都在大三进行安排。可是大三的同学的不认真学习专业课，选择请人代课，这不是明显浪费了学习专业课的机会吗所以，这里，我想提醒本部的同学们，要合理地定位自己的身份与任务，不要在该学习的阶段去实习或娱乐。另外，也要明确自己上大学的初衷，不要因为大学生活的闲适，而慢慢丢失了自己的理想。 （三）政府要给大学生提供公平的就业环境，打击不规范的就业行为，消除掉大学生的就业焦虑。为大学生就业，提供更加全面完整的服务系统，让大学生在大学期间安心学
《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。 一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求： （1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。
分析： （2） 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16
注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。 二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 （1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。 （2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析：