SPSS期末统计分析报告(可打印修改)

SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。

在本次数据分析中，主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法，分析情况如下：
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析，我们可以获得如下结果：
1、利用计数分析，可以获得少数个变量的定量衡量索概况，如年龄段、人口性别比
例等；
2、通过求和和平均值等计算，可以得到多个变量的汇总信息，不仅可以做出宏观上
的判断，还能得到更加精准的数据判断；
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表，使变量的差异更加清晰
显示，以方便我们进行决策。

二、卡方检验
通过卡方检验，可以显示数据中变量之间的差异和关系，揭示变量的相互作用，以便
更好地弄清变量的影响程度。

本次分析结果是：xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系，有显著影响，有显著差异。

三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。

SPSS双因素方差分析结果显示：两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响，差异显著，属于非
独立关系。

最终，本次数据分析结果表明，xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性，
从而可以有效地影响分析和决策，使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。

SPSS期末综合实验报告姓名：学号：成绩：（附：本实验报告基于SPSS 20.0）一、用“SUMMARIZE CASES”作一个分组比较【1】点击【分析】——【报告】——【个案汇总】菜单项，弹出“摘要个案”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：个案汇总N性别城市学历男北京188 上海221 广州228 Total 637女北京190 上海166 广州154 Total 510从上表可以看出，上海市和广州市的男性比例要高于女性，而在北京市方面，男女之间则差别不大，但同时也要考虑到抽样调查数据中男性和女性的绝对数的大小不同。

二、对某一个变量“选择个案（select）”进行频数分析【1】点击【分析】——【描述统计】——【频率】菜单项，弹出“频率”对话框，设置如下：【2】点击【确定】，输出结果，整理后得三线表，如下：城市频数百分比（%）北京上海广州Total 378 33.0 387 33.7 382 33.3 1147 100.0从上表可以看出，在抽样调查的数据当中，样本中北京市的被调查者有378人，占总数的33.0%，样本中上海市的被调查者有387人，占总数的33.7%，样本中广州市的被调查者有382人，占总数的33.3%，因此，在误差允许的范围内，可以认为抽样是相对均匀的。

三、对某一个变量进行重新分组（recode）【1】点击【转换】——【重新编码为不同变量】，弹出“重新编码为不同变量”对话框，设置如下：【2】点击【更改】后，如上图，点击【旧值和新值】，弹出如下对话框，依次设置如下：【3】点击【继续】——【确定】可得如下效果，变量视图：四、对某两个定类变量进行卡方检验【1】点击【分析】——【描述统计】——【交叉表】菜单项，弹出“交叉表”对话框，如图所示：【2】在“行”列表框中选入“家庭收入2级Ts9”；在“列”列表框中选入“是否拥有家用轿车O1”，如图所示：【3】单击【单元格】，弹出“单元显示”对话框，选中“行百分比”复选框；如图：【4】单击【继续】，再单击【统计量】，弹出“统计量”对话框，选中“卡方”复选框，如图：【5】单击【继续】——【确定】，得到输出结果，整理后得三线表，如下：Ⅰ交叉表：家庭收入2级 * 是否拥有家用轿车Crosstabulation是否拥有家用轿车有没有家庭收入2级Below 48,000Count% within 家庭收入2级32 3039.6% 90.4%Over 48,000Count 225 429% within 家庭收入2级34.4% 65.6% TotalCount 257 732% within 家庭收入2级26.0% 74.0%Ⅰ由交叉表可知低收入家庭中只有9.6%拥有轿车，而中高收入家庭中有34.4%拥有轿车，样本数据差异明显，但该差异是否具有统计学意义尚需检验，卡方检验结果如下表。

spss统计分析报告Spss统计分析实验报告一．实验目的：通过统计分析检验贫血患儿在接受新药物与常规药物之后血红蛋白增加量的情况，得出两者疗效是否存在差异，并且可以判断那种药物疗效好。

二．实验步骤例题：某医院用某种新药与常规药物治疗婴幼儿贫血，将20名贫血患儿随机等分为2 组，分别接受两种药物治疗，测得血红蛋白增加量（g/L）如下，问新药与常规药物的疗效有别差别？解题：1）根据题意，我们采用独立样本T检验的方法进行统计分析。

提出：无效假设H0：新药物与常规药物的疗效没有差别。

备择假设HA：新药物与常规药物的疗效有差别。

2）在spss中的“变量视图”中定义变量“药组”，“血红蛋白增加量”，之后在数据视图中输入数据，其中新药组定义为组1，常规药物组定义为组2. 保存数据。

3）在spss软件上操作分析过程如下：分析——比较变量——独立样本T检验——将“血红蛋白增加量变量”导入“检验变量”，——将“药组变量”导入“分组变量”——定义组1为新药组，组2为常规药物组——单击选项将置信度区间设为95%，输出分析数据如下：表1：表2：4)输出结果分析由上述输出表格分析知：接受新药物组和常规药物组的均值分别为23.6000，20.900，接受新药物增加的血红蛋白量的均值大于接受常规药物的，所以说新药物的疗效可能比常规药物好。

并且血红蛋白增加量均值差异性分析的sig值为0.209，说明通过方差方程的检验量总体的分数均值齐性，标准差分别为7.22957, 4.22821。

由表2知通过均值方程的t检验的t值为1.019，样本的双尾检验值为0.321，0.325, 说明差异性显著，因此，否定无效假设，肯定备择假设。

由分析知，在显著水平为0.05水平时检验，新药物与常规药物的疗效有显著性差别；新药物的疗效可能比常规药物好。

第二篇：SPSS统计分析实验报告 200字SPSS统计分析实验报告一、不同职位在公司里所占的份额和频数，用直方图和饼形图表示：Employment Category二、利用直方图分析，在转换等级之后，不同收入和不同职位之间的联系，不同的受教育程度，不同职位，不同收入之间的联系：4.利用分类法，对数据分类，然后分析：问卷样式把以上问卷数据输入计算机结果如下分析第一题和第二题在选项间的比较。

spss期末统计分析报告SPSS软件在多元统计分析中的作用【摘要】本文将SPSS软件融入多元统计分析的教学中,积极探索处理实验与理论教学之间的关系,同时提出针对性强的问题,利用SPSS的辅助作用,思考分析如何解决该问题,在教学中取得良好的效果。

【关键词】SPSS软件多元统计分析实验一前言二 Spss软件简介Spss是Statistical Package for the social sciences的缩写,意思是社会统计软件包,是世界上最早的统计软件,由美国斯坦福大学三位研究生研制。

如今,Spss已在银行、证劵、保险、教育教学、科研市场调查研究、商业、医疗、通讯等多个领域得到广泛的应用,更为有趣的是,在国际学术交流中,有不成文的规定,凡是用Spss软件做出的计算结果,可以不必说明算法,由此可见其影响和信誉都是非常高的。

Spss的基本功能和特点是数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。

另外,Spss还具有操作界面友好,输出结果美观且清晰直观的特点。

三多元统计中Spss软件的辅助作用1.实验设备一般情况下,Spss运算的数据量非常庞大,因此对用户的计算机操作系统、CPU、内存、显卡、磁盘空间等做了最基本的要求,例如:操作系统要求为Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求为Premium 133MHz;内存要求为128MB……2.教学内容和实验的安排在本科低年级,学生已经掌握计算机基础及数据库技术,因此对Spss的教学以自学为主,讲解为辅,提供网上教学网址,督促学生在一段时间内必须自学的内容,辅以作业进行自学效果的测试,作业形式与多元统计分析的教学内容一致。

因而,我们只需要掌握多元统计分析的基本原理、方法,了解其计算过程,应用Spss,就可以节省计算所花费的大量时间,把更多的时间、精力用于统计原理的学习和研究。

四实验在研究具体问题时,面临的是一些杂乱无章的情景或杂乱无章的数据,我们的任务是从这些杂乱无章的数据中发现规律。

全班成绩分析一、计算平均值，标准差分析首先计算出班级外语期中和外语期终的平均值。

我们从上表可以看出，参加考试的人数为53人。

外语期中的平均分为95.98（SD=3.091），期末的平均分为90.51，标准差分别为3.091和3.916.1.外语期中的分析：期中的平均值加上1.5个标准差，大约为100，如果整个年级有人的分数为100，因此他非常优秀，因为他比整个年级的95%的学生优秀，我们注意到有学生得到了100，因此他是非常优秀的。

如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.091为91.34，因此如果有同学低于这个分数，相对其他同学，说明他要继续努力了。

2.英语期末的分析：期末的平均值+1.6个标准差=96.384分，我们注意到有学生拿到96，因此，这学生比全年级95%的分数要高，因此次学生是非常优秀的。

如果有学生的成绩低于期中平均值—1.5×3.916=84.636，因此说明分数在84.636的学生需要努力了。

一般说来老师出的试卷如果特别好的情况下，学生可以考过分数可以超过加上三个标准差，而一般的试卷，学生能过1.5到2个标准差，我们注意到当我们加入标准差最低1.5时，基本已经到了最大值，说明试卷不太科学，学生考试的分数集中度太高。

二、期中语文的直方图、单样本语文中期One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test语文期中N 53Normal Parameters a,b Mean 79.60 Std. Deviation 4.486Most Extreme Differences Absolute .101 Positive .082 Negative -.101Kolmogorov-Smirnov Z .732Asymp. Sig. (2-tailed) .657a. Test distribution is Normal.b. Calculated from data.我们从图中看到数据分布比较均匀；从单样本K-S检验中发现Asymp. Sig. (2-tailed)的检验结果为0.657>0.05，说明差异不显著，曲线是正态分布的态。

大学生参加校园比赛活动积极性调查统计分析报告目录一．研究背景 (3)1.调查背景及目的 (3)2.研究分析方法 (3)二．数据分析过程 (3)1.频数分析 (3)2.交叉分组下的频数分析 (4)3.两独立样本非参数检验 (5)4.相关分析 (6)5.回归分析 (6)三．结论 (7)四．建议 (7)五．小组成员及分工 (7)六．调查问卷 (8)一．研究背景1.调查背景及目的随着时代的发展，大学生在校学习已经不仅仅局限于书本知识的掌握，现代教育更需要的是大学生书本知识的运用与实践。

每学期学校都会组织了大量丰富多彩的比赛，这些比赛极丰富了大学生的校园文化生活。

不过一些比赛活动并不能得到大学生的积极参与或支持，比赛活动该怎样做才能让大学生满意，提高大学生参加学校活动的积极性。

本组进行关于“大学生参加校园比赛活动积极性调查”的问卷调查，为了使活动更有针对性，使更多的同学积极参加到学校的各项活动，丰富同学们的课余文化生活，营造良好的学习氛围。

2.研究分析方法报告分析方法包括：SPSS的基本统计分析、SPSS的非参数检验、SPSS的相关分析、SPSS的线性回归分析二．数据分析过程1.频数分析由上述表格可得，本次调查的总人数为101人，其中男生44人，女生57人。

年级分布情况是：人数最多的是大三，其次是大一，人数较少的是大二和大四，人数大致相当。

在被调查的同学中，对参加比赛的态度情况是：“偶尔会考虑参加”占比例最多，其次是“是自己课余活动的一部分”和“很排斥”，比例最少的是“可有可无”，该特征从饼图中表现得更直观。

2.交叉分组下的频数分析上图表明，在所调查的101个样本中，愿意跟不愿意参赛的样本量分别为55和46，各占总样本的54.5%和45.5%，愿意参加比赛的人数所占较多。

在大一同学（28）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为19和9，占总样本（28）的67.9%和32.1%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大二同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为15和7，占总样本（22）的68.2%和31.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例高于总体比例（45.5%）；在大三同学（29）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为16和13，占总样本（29）的55.2%和44.8%，愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例与总体比例（45.5%）相当；在大四同学（22）中，愿意参赛和不愿意参赛的样本量分别为5和17，占总样本（22）的22.7%和77.3%，不愿意参赛的占较大比例，愿意参赛比例低于总体比例（45.5%）。

目录一、前言 (2)二、背景说明与研究意义 (2)三、工作流程 (3)（一）、问卷调查部分 (3)（二）、SPSS分析部分 (5)四、理论支持 (6)4.1、理论模型一 (7)4.2、理论模型二 (8)4.3、理论模型三 (9)五、统计数据展示 (9)六、统计分析 (10)（一）、列联表分析1 (10)（二）、列联表分析2 (12)（三）、方差分析1 (18)（四）、方差分析2 (20)（五）、方差分析3 (22)（六）、方差分析4 (23)（七）、相关分析1 (24)（八）、相关分析2 (27)（九）、相关分析3 (28)（十）、相关分析4 (30)七、总结与建议 (32)（一）、结论总结 (32)（二）、相关建议 (34)八、附录 (35)一、前言本报告为SPSS统计分析与行业应用课程中的期末报告，本报告核心内容为SPSS的数据统计与分析。

该报告为一般大学生作品，内容为我们按照自己的意志进行作业，权威性不作保证，请读者自行斟酌，谢谢！二、背景说明与研究意义宏观上看，计算机是当代文明的一个重要组成部分，可以说现在人类社会正处于一个高度发达和高速发展的信息时代，而信息时代的重要载体便是计算机，从微观上看，个人计算机素质是工作的一项重要影响因素，提高计算机素质也是人们所追求的。

在当代中国大学教育背景下，培养和提高大学生计算机素质是各个大学重点进行的教育任务。

因此，本次研究管理学院学生计算机素质课题是具有一定程度的符合时代需求的课题，通过对管理学院三个年级（大二、大三、大四）的学生进行问卷调查，再对获得的数据,利用SPSS软件进行处理和分析（用到列联表、方差和相关性分析方法），从而得到一个客观真实的管理学院学生计算机素质状况，然后通过小组讨论分析，针对调查得出的结论而进一步提出相关的建议。

希望本次报告可为管理学院对未来学生计算机素质的培养和提高提供一定的参考价值。

三、工作流程（一）、问卷调查部分问卷调查的作业流程我们将按照指导老师的授课内容，结合本组查阅的资料与实际情况进行。

SPSS数据分析报告影响大学生网购行为因素分析专业：学号：姓名：影响大学生网购行为因素分析本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。

信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。

根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。

其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。

由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。

影响消费者网购行为的因素有很多。

一，调查结果统计与分析1，样本数据的总体特征（1），样本的性别、年级比例Total 500 100.0 100.0由上图可知，样本中的大学生主要来源于城市，其中中等城市最多，小城市最少，其次，城镇和县乡比例相当。

（3）样本中大学生每月可支配收大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。

2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息（1）大学生了解网购的途径通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。

（2）大学生对网购的了解程度因为KMO 检验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Test of Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。

由上图的成分矩阵可知，提取一个公共因子即可解释大学生对网购的了解程度，即上述9个题项关联性很高，都可以用来解释大学生对网购的了解程度。

基于SPSS的期末考试成绩统计分析作者：刘尧来源：《商情》2012年第08期[摘要]衡量学术成就的方法之一是对考试成绩进行科学、准确地分析，从而了解教师的教学与学生的学习情况。

本文应用统计分析软件SPSS，以某班期末考试成绩为样本，对该班同学取得的成绩进行统计分析。

[关键词]SPSS；期末考试成绩；统计分析1引言统计分析软件——SPSS(Statistical Package for the Social sci，ence)的中文译名为社会科学统计软件包，它是世界著名的、优秀的统计分析软件之一。

SPSS是一个具有综合性的专业统计分析和数据管理系统。

SPSS数据管理和分析功能强大，界面友好，操作简单，有灵活的变量变换和文件交换系统，多种统计图表的结果输出，并具有与Microsoft Office软件兼容等特点，在社会学、医学、心理学、人文学、生物学、教育学等领域已取得了深入的应用。

它操作简便、好学易懂、简单实用，是学术界经常使用的计量软件。

SPSS的主要功能为：回归及相关分析、聚类与判别分析、主成分分析及因子分析等十几个大类。

下文将以某班学生的期末考试成绩为样本，简单分析了一下SPSS在学术研究中的具体应用案例。

2数据来源和数据录入笔者通过运用统计分析软件SPSS，对某班30名同学的一次期末考试成绩进行了统计分析，各项成绩包括大学体育、程序设计语言、成绩设计语言SJ、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论、大学英语、档案学概论、信息系统管理和总分8项，统计数据如表1所示。

将存在于excel中的表1，通过“文件”→“打开”→“数据”→“文件类型”选择excel一选中表某班同学期末考试成绩所在的excel文件一点击“打开”，便可将excel中的数据导入SPSS。

3数据分析3.1描述性分析3.1.1频数在数据视图中进行以下操作：点击菜单栏中的“分析”→“描述统计”→“频率”→将7门课程及总分项添加到变量中，选中“图表”中的“直方图”并勾选“带正态曲线”后点击“继续”，勾选“显示频率表格”项，点击“确定”→共出现8个直方图，图1是其中一个。

SPSS期末报告关于员工受教育程度对其工资水平的影响统计分析报告课程名称: SPSS统计分析方法姓名: 汤重阳学号: 1402030108所在专业: 人力资源管理所在班级: 三班目录一、数据样本描述 (1)二、要解决的问题描述 (1)1 数据管理与软件入门部分 (1)1、1 分类汇总 (1)1、2 个案排秩 (1)1、3 连续变量变分组变量 (1)2 统计描述与统计图表部分 (1)2、1 频数分析 (1)2、2 描述统计分析 (1)3 假设检验方法部分 (2)3、1 分布类型检验 (2)3、1、1 正态分布 (2)3、1、2 二项分布 (2)3、1、3 游程检验 (2)3、2 单因素方差分析 (2)3、3 卡方检验 (2)3、4 相关与线性回归的分析方法 (2)3、4、1 相关分析(双变量相关分析&偏相关分析) (2)3、4、2 线性回归模型 (2)4 高级阶段方法部分 (2)三、具体步骤描述 (3)1 数据管理与软件入门部分 (3)1、1 分类汇总 (3)1、2 个案排秩 (3)1、3 连续变量变分组变量 (4)2 统计描述与统计图表部分 (5)2、1 频数分析 (5)2、2 描述统计分析 (7)3 假设检验方法部分 (9)3、1 分布类型检验 (9)3、1、1 正态分布 (9)3、1、2 二项分布 (10)3、1、3 游程检验 (11)3、2 单因素方差分析 (13)3、3 卡方检验 (15)3、4 相关与线性回归的分析方法 (16)3、4、1 相关分析 (16)3、4、2 线性回归模型 (18)4 高级阶段方法部分 (20)4、1 信度 (20)4、2 效度 (20)一、数据样本描述分析数据来自于“微盘——SPSS数据包data02-01”。

()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11个变量,分别就是: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)。

1.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？单因素分析单因素方差分析：因变量—合作意愿得分；自变量—不同合作游戏（3种不同的水平）显著性水平为0.541，大于0.05，说明这三组数据总体方差相等，适合方差齐性检验从上表可以看出组间离差平方和为2.528，组内离差平方和为4.035，组间方差检验F=4.698，对应的显著性水平0.026，小于显著性水平0.05，说明3组中至少有一组与另外一组存在显著性差异。

由上表可以看出甲组与乙组的显著性为0.184 大于0.05，说明这两组的合作意愿得分没有显著差异，，但是甲组和乙组的相伴概率为0.008，说明这两组的合作意愿得分有显著性差异。

2.现有10名男生进行观察能力的训练，训练前后各进行一次测验，结果如下表所示。

解答：两配对样本T检验从上表可以看出样本有10个，训练前10个男生的观察能力的样本均值是71，标准差是10.477，训练后观察能力的均值是79.50，标准差是9.823由上表可以得出训练前后的相伴概率为0.028小于显著性水平0.05，说明训练前后能力的相关性较高由上表可以得出t统计量为-3.341，相伴概率为0.009，小于0.05，说明训练能够是10个男生的观察能力有显著性的变化3．某教师为考察复习方法对学生记忆单词效果的影响，将20名学生随机分成4组，每组5人采用一种复习方法，学生学完一定数量单词之后，在规定时间内进行复习，然后进行测试。

结果见表。

问各种方法的效果是否有差异？并将各种复习方法按效果好坏排序单因素方差分析：因变量--记忆效果；自变量--复习方法（4个水平）解答：相伴概率为0.036小于显著性水平0.05，可以认为各组在总体方差是不等的，根据方差检验的前提条件要求，这组数据不适合进行方差齐次性检验方差检验的F值为21.876，相伴概率为0。

SPSS数据分析报告影响大学生网购行为因素分析专业：学号：姓名：影响大学生网购行为因素分析本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。

信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。

根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。

其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。

由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。

影响消费者网购行为的因素有很多。

一，调查结果统计与分析1，样本数据的总体特征（1），样本的性别、年级比例年级频率百分比有效百分比累积百分比有效一年级 1 1.3 1.3 1.3二年级65 85.5 85.5 86.8三年级 2 2.6 2.6 89.5四年级8 10.5 10.5 100.0合计76 100.0 100.0最少，其次，城镇和县乡比例相当。

（3）样本中大学生每月可支配收大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。

2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息（1）大学生了解网购的途径Component Matrix aComponent1 2 3您是否通过电视广播了解网购.807 .153 .076您是否通过报纸杂志了解网购.794 .244 .087通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。

（2）大学生对网购的了解程度验值为0.968>0.8说明样本取样足够度大，Bartlett's Testof Sphericity检验的显著性水平为0.000，说明检验是显著的。

SPSS数据分析报告影响大学生网购行为因素分析专业：学号：姓名：影响大学生网购行为因素分析本文主要利用SPSS通过对大学在校生的网购行为的数据分析，得出大学生网购市场潜力巨大，网上购物市场已经形成的结论，为进一步研究大学生购物行为和网购市场的发展提供参考。

信息技术的进步促进了电子商务的迅速发展，伴随着电子商务的蓬勃发展，消费者的消费方式随之发生了巨大变革，开始朝着个性消费、主动消费的方向展，即网络购物。

根据中国互联网信息中心发布的第20次中国互联网络发展状况统计显示，截至2007年6月，中国网民总人数达到亿，使用网络购物的网民占%。

其中，大学生网民(18-24)占网民总体的%，使用网络购物人数占网络购物网民数的半数以上。

由此可以看到大学生构成了网络购物的主力军。

影响消费者网购行为的因素有很多。

一，调查结果统计与分析1，样本数据的总体特征（1），样本的性别、年级比例年级频率百分比有效百分比累积百分比有效一年级1二年级65三年级2四年级8合计76性别* 年级交叉制表由上图可知，样本中的大学生主要来源于城市，其中中等城市最多，小城市最少，其次，城镇和县乡比例相当。

（3）样本中大学生每月可支配收大学生普遍每月可支配收入在400~800之间，其次则是400元以下和800~1200，而1200以上的学生数量微乎其微，由此可以看出大学生每月能够在网购上消费的资金有一定的限制。

2、利用因子分析，了解大学生网购的有关信息（1）大学生了解网购的途径Component Matrix aComponent123.807.153.076您是否通过电视广播了解网购您是否通过报纸杂.794.244.087志了解网购您是否是通过网络.655.036广告了解网购的通过因子分析，可得各因素得分矩阵，分析可知，被调查的大学生主要是通过电视报纸和网络了解网购的。

（2）大学生对网购的了解程度验值为>说明样本取样足够度大，Bartlett'sTest ofSphericity检验的显著性水平为，说明检验是显著的。

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：************姓名：***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。

spss统计分析报告SPSS统计分析报告【引言】统计分析是一种有效的数据处理工具，专门应用于对大量数据进行整理和分析的过程中。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学等研究领域。

本报告旨在通过SPSS统计分析软件对某研究对象的数据进行分析，并得出相关结论。

【方法】本次研究选取了一个具体的研究对象，收集相关的数据。

通过SPSS软件对收集到的数据进行了描述性统计分析、频数分析、相关性分析和T 检验分析等。

【描述性统计分析】描绘数据的中心趋势和离散程度是描述性统计分析的基本任务。

利用SPSS软件，我们计算了研究对象的平均值、中位数、标准差和极差等指标。

其中，平均值反映了数据的集中趋势，中位数则从中性化的角度看待该数据集。

标准差能够反映数据的离散程度，而极差则展示了数据范围的宽广程度。

【频数分析】频数分析是一种统计方法，用于描述和计数数据中出现各个变量的频率。

根据SPSS分析结果显示，我们可以得出研究对象的样本量、最小值、最大值以及频数等信息。

这些信息有助于我们对研究对象的整体情况有一个大致的了解。

【相关性分析】相关性分析是一种统计方法，用于研究两个或更多变量之间的关系。

通过SPSS，我们可以得到相关系数和相关显著性等信息。

其中，相关系数反映了变量之间的相关程度，其绝对值越大，相关程度就越强；相关显著性则判断了相关系数是否显著，从而确定是否存在显著的关联。

【T检验分析】T检验分析是一种统计方法，用于比较两组样本的差异是否具有统计学意义。

通过SPSS软件进行T检验分析，我们可以得到两组样本的平均值、标准差和实验组与对照组的显著性等信息。

这些数据将帮助我们判断两组样本之间是否存在差异，并且差异是否具有统计学意义。

【结果与讨论】根据SPSS统计分析结果，我们得出以下结论：- 对研究对象的描述性统计分析结果表明，数据的中心趋势较为稳定，并且具有一定的离散程度。

--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线----------------------------------------姓名 学号二、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。

3、对年级与班级出勤率作交叉列联表行列变量间关系的分析由表可知，大三班级出勤率处于一般水平的班级多达14个，总体为46，占的比例超过30%；大四班级出勤率处于一般水平的班级达到4个，总体15，占的比例接近26.7%。

社会实践课程论文安徽三联学院经济管理学院利用因子分析我国的经济发展[摘要] 经济发展，是整个人类社会追求的目标之一。

在宏观经济理论中，经济的发展主要受到消费，投资，政府购买的影响。

在经济理论中，我们通常用GDP来描述经济的发展，同时GDP也会受到价格水平的影响。

衡量价格水平，我们一般用居民消费价格指数，商品零售价格指数来描述；投资一般用固定资产投资和工业总产值来衡量。

本文通过我国近20年的国内生产总值和影响国内生产总值的一些重要指标，如居民消费水平，财政支出，商品零售价格指数，居民消费价格指数，城镇居民收入，农村居民收入，能源消费总量等数据，利用SPSS软件提供的描述性分析，因子分析，等方法对数据进行了深入的分析，并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。

[关键词] 经济发展描述因子分析引言：中国作为世界上的发展中国家，其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。

经济实力的不断攀升，以及经济增长速度的持续加速，令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。

我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加，目前人均国内生产总值（GDP）已步入中等收入国家的行列。

那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中是否还存在一些问题呢？是我们需要进一步探讨和研究的。

随着我国改革开放的实践和经济理论的发展，实证方法和数据分析成为了经济研究中的重要方面。

大量经验证据的分析和运用对于经济理论的发展和决策的支持都具有重要的意义。

而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用，SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。

为经济管理研究提供了有力的工具。

而因子分析，回归分析等方法是经济管理研究中常用的分析方法。

一、分析目的，分析思路及数据选取本次实验的目的是研究我国近20年经济发展的基本情况，分析在众多影响经济发展的指标中哪些指标处是主要因素，在经济迅速发展的过程中还存在哪些问题，为以后经济发展战略提供依据。

目录一、研究背景及其意义 (3)二、研究方案 (3)研究目标 (3)研究内容 (4)研究方法 (4)三、科学技术与经济发展的关系分析 (4)科技投入 (4)科技产出 (5)经济发展 (7)小结 (7)四、科学技术与经济发展的模型分析 (8)模型假设 (8)符号说明 (8)信度与相关性分析 (8)因子分析 (9)回归分析 (10)五、结论 (13)附录： (14)科学技术与经济发展的关系一、研究背景及其意义十九大报告指出：创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。

要瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。

加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。

加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。

深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化。

倡导创新文化，强化知识产权创造、保护、运用。

培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。

而科技作为创新的重要引领者和实践者，对于建设创新型国家起着重要作用。

科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。

邓小平同志曾指出；＂科学技术是第一生产力＂；江泽民同志也曾指出：＂科学技术是第一生产力，而且是先进生产力的集中体现和主要标志。

科学技术的突飞猛进，给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动，未来的科学发展还将产生新的重大飞跃＂。

在当今这个信息化和全球化加速的时代，科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着，科技进步成为生产力水平的首要决定因素，是国家或区域竞争力的重要源泉。

近年来，随着我国经济增长方式的转变，科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强，无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。

第一篇：SPSS实验分析报告四SPSS实验分析报告四一、地区*日期*销售量（一）、提出假设原假设H0=“不同地区对销售量的平均值没有产生显著影响。

”H2=“不同日期对销售量的平均值没有产生显著影响。

”H3=“不同的地区和日期对销售量没有产生了显著的交互作用。

”（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）主旨間係數地区1 2 3 日期1 2 3數值標籤地区一地区二地区三周一至周三周四至周五周末N 9 9 9 9 9 9表（一）表示各个控制变量的分组情况，包括三个不同的地区以及三个不同日期的数据。

表（二）销售额多因素方差分析结果主体间效应的检验因變數: 销售量來源第III 類平方和修正的模型61851851.852adf 8平均值平方7731481.481F 8.350顯著性.000 截距地区日期地区* 日期錯誤總計844481481.481 2296296.296 2740740.741 56814814.815 16666666.667 923000000.0001 2 2 4 18 27 26844481481.481 1148148.148 1370370.370 14203703.704 925925.926912.040 1.240 1.480 15.340.000 .313 .254 .000校正後總數78518518.519 a. R 平方= .788（調整的R 平方= .693）由表（二）可知，第一列是对观测变量总变差分解的说明；第二列是对观测变量总变差分解的结果；第三列是自由度；第四列是方差；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：观测变量的总变差SST为78518518.519，它被分解为四个部分，分别是：由地区（x2）不同引起的变差（2296296.296），由日期（x3）不同引起的变差(2740740.741)，由地区和日期交互作用（x2*x3）引起的变差（5.681E7），由随机因素引起的变差（Error 1.667E7）。