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：描述统计量N 极小值极大值均值标准差方差女生成绩15 54。

00 84。

00 69.9333 8.91601 79。

495 男生成绩15 43.00 89.00 67.0000 14.53567 211.286 有效的 N （列表状态）15（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。

spss主成分分析案例SPSS主成分分析案例。

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是一种常用的数据降维方法，它可以将原始变量转换成一组新的互相无关的变量，这些新变量被称为主成分。

主成分分析可以帮助我们发现数据中的模式和结构，从而更好地理解数据的特性。

本文将以一个实际案例来介绍如何在SPSS软件中进行主成分分析，并解释如何解读分析结果。

案例背景：某公司想要了解员工的工作满意度，为了更全面地了解员工对工作的感受，公司设计了一份包含多个问题的调查问卷，涉及到工作内容、工作环境、薪酬福利等方面。

为了简化分析，公司希望利用主成分分析来提取出最能代表员工工作满意度的几个维度。

数据收集：公司对全体员工进行了调查，共有300份有效问卷。

每份问卷包含了20个问题，涉及到不同方面的工作满意度评价。

这些问题涵盖了工作内容、同事关系、上级领导、薪酬福利等多个方面。

数据分析：首先，我们需要将数据导入SPSS软件中，然后依次点击“分析”-“数据降维”-“主成分”命令。

在弹出的对话框中，我们选择需要进行主成分分析的变量，即员工对不同问题的评分。

在选择了变量后，我们可以点击“选项”按钮，对分析进行进一步设置，比如选择旋转方法、提取条件等。

在进行了上述设置后，我们点击“确定”按钮，SPSS将会为我们生成主成分分析的结果。

在结果中，我们可以看到提取的主成分个数、每个主成分的方差解释比例、成分矩阵等信息。

通过这些信息，我们可以判断提取的主成分是否符合要求，以及每个主成分的解释能力如何。

解读结果：在这个案例中，我们提取了3个主成分，这3个主成分分别解释了总方差的60%、25%和15%。

成分矩阵显示了每个问题对应的主成分载荷，通过分析载荷大小，我们可以判断每个主成分所代表的具体内容。

比如，第一个主成分可能代表工作内容满意度，第二个主成分可能代表同事关系满意度，第三个主成分可能代表薪酬福利满意度。

spss综合案例分析国家统计局
（一）实验目的
近年来随着现代化和工业化的进程，我国大气污染状况十分严重，主要呈现煤烟型污染特征，城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康。

从污染物构成来看，我国大气污染来源主要有三个方面：一是生活污染源，包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾；二是工业污染源，包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼，各种化学工业给大气造成的污染；三是交通污染源，包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放。

本文通过聚类分析和主成分分析法，研究我国主要城市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。

并据此提出科学合理的对策建议。

（二）问题描述
在2013年之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉
得是的事。

然而，12月伊始，我国遭受了入冬以来最大围雾霾天气，今年12月伊始，我国中东部地区迎来了严重雾霾事件，几乎涉及中
东部所有地区。

天津等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，使得京津冀与长三角雾霾连成片。

由于能见度过低，导致多处高速公路封道关
闭，给车辆出行带来了不便，也严重影响了市民的正常工作与生活。

（三）数据来源
通过查询“中华人民国国家统计局官方”的“国家统计数据库”，《中国统计年鉴》获得。

（四）案例中使用的SPSS方法
1.描述性分析
2.相关分析
3.聚类分析
4.主成分分析。

SPSS-单因素方差分析（ANOVA) 案例解析一．问题雌性老鼠和雄性老鼠，在注射毒素后，经过一段时间，观察老鼠死亡和存活情况。

研究的问题是：老鼠在注射毒液后，死亡和存活情况，会不会跟性别有关？二．解决方案1.首先输入数据，样本数据如下所示：（a代表雄性老鼠 b代表雌性老鼠0代表死亡 1 代表活着 tim 代表注射毒液后，经过多长时间，观察结果）2.点击“分析”——比较均值———单因素AVOVA, 如下所示：从上图可以看出，只有“两个变量”可选, 对于“组别（性别）”变量不可选，这里可能需要进行“转换”对数据重新进行编码，具体操作步骤如下：（1）点击“转换”—“重新编码为不同变量”，选择组别到字符串变量中，得到以下界面：（2）点击旧值和新值，将a,b分别用8,9进行替换，如下所示（3）点击继续，在输出变量名称中输入性别，如下图所示：最终得到如下结果:3.此时的8 代表a(雄性老鼠） 9代表b雌性老鼠，我们将“生存结局”变量移入“因变量列表”框内，将“性别”移入“因子”框内，点击“两两比较”按钮，.如下所示：勾选“将定方差齐性”下面的 LSD 选项和“未假定方差齐性”下面的Tamhane's T2选项,点击继续4.点击“选项”按钮，勾选“描述性”和“方差同质检验”以及均值图等选项.如下所示：得到如下结果：单向附注创建的输出07-6月-2013 09时04分01秒注释输入活动的数据集数据集0过滤器<none>权重<none>拆分文件<none>工作数据文件中的N 行20 缺失值处理缺失定义用户定义的缺失值以缺失对待。

使用的案例每个分析的统计量都基于对于该分析中的任意变量都没有缺失数据的案例。

语法ONEWAY 生存结局us BY 性别/STA TISTICS DESCRIPTIVESHOMOGENEITY/PLOT MEANS/MISSING ANALYSIS/POSTHOC=LSD T2 ALPHA(0.05).资源处理器时间00 00:00:01.747 已用时间00 00:00:02.214[数据集0]警告没有对生存结局us 执行“在此之后”检验，原因是组的数量小于三个。

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。

大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。

在大学教育中，数据分析是一个非常重要的环节，尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策中。

本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例，介绍如何使用SPSS进行数据分析。

案例背景：某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查，并收集了相关数据，包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。

现在需要对这些数据进行分析，以了解不同因素对大学生活满意度的影响。

数据准备：首先，需要将调查所得的数据录入SPSS软件中，确保数据的准确性和完整性。

在录入数据时，要注意将不同的变量分别录入不同的列中，以便后续的分析和处理。

数据分析：1. 描述统计分析。

首先，可以对各个变量进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、频数分布等。

通过描述统计分析，可以直观地了解各个变量的分布情况，为后续的分析提供基础。

2. 相关性分析。

接下来，可以进行各个变量之间的相关性分析，通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。

例如，可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性，以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。

3. 方差分析。

针对分类变量，可以进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异是否显著。

例如，可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况，以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。

4. 回归分析。

最后，可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。

通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的影响情况，以及它们之间的关系强度和方向。

结论与建议：通过以上的数据分析，可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度，为学校和相关部门提供决策建议。

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数据分析报告案例1. 研究背景本研究旨在调查大学生是否存在晚睡现象，并探究晚睡与健康问题之间的关系。

通过采集大学生的睡眠时间、就寝时间以及健康状况等数据，利用SPSS软件进行数据分析，进一步了解大学生的睡眠状况与健康问题的关联。

2. 数据概况本研究共收集了200名大学生的数据，其中包括性别、年级、每晚睡眠时间、平均就寝时间、是否存在健康问题等变量。

下面是对数据的描述统计分析结果：•性别分布：男性占50%，女性占50%。

•年级分布：大一占25%，大二占30%，大三占25%，大四占20%。

•每晚睡眠时间：平均睡眠时间为7.8小时，标准差为1.2小时。

最小值为5小时，最大值为10小时。

•平均就寝时间：平均就寝时间为23:30，标准差为0.5小时。

最早就寝时间为22:00，最晚就寝时间为01:00。

•健康问题：共有45%的大学生存在健康问题。

3. 数据分析结果3.1 性别与睡眠时间的关系首先，我们探究性别与睡眠时间之间的关系。

利用独立样本T检验，得出以下的结果：•假设检验：男性和女性的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：独立样本T检验显示，男性平均睡眠时间为7.6小时，女性平均睡眠时间为8.0小时。

T值为-2.14，P值为0.034，意味着男性和女性的睡眠时间存在显著差异。

3.2 年级与睡眠时间的关系我们进一步探究年级与睡眠时间的关系。

使用单因素方差分析（ANOVA），得出以下结果：•假设检验：各年级的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：单因素方差分析显示，大一、大二、大三和大四的平均睡眠时间分别为7.7小时、7.9小时、8.1小时和7.6小时。

F值为2.75，P值为0.043，说明各年级之间的睡眠时间存在显著差异。

3.3 睡眠时间与健康问题的关系最后，我们分析睡眠时间与健康问题之间的关系。

利用相关分析，得出以下结果：•假设检验：睡眠时间与健康问题之间是否存在相关性？•结果：相关分析结果显示，睡眠时间和健康问题之间存在显著负相关（r = -0.25，P值 = 0.001），即睡眠时间越少，存在健康问题的可能性越大。

spss案例大数据分析报告SPSS 案例大数据分析报告在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。

通过对大量数据的分析，可以揭示隐藏在其中的规律和趋势，为决策提供有力支持。

本报告将以一个具体的案例为例，展示如何使用 SPSS 进行大数据分析。

一、案例背景本次分析的对象是一家电商企业的销售数据。

该企业在过去一年中积累了大量的销售记录，包括商品信息、客户信息、订单金额、购买时间等。

企业希望通过对这些数据的分析，了解客户的购买行为和偏好，优化商品推荐和营销策略，提高销售业绩。

二、数据收集与整理首先，从企业的数据库中提取了相关数据，并进行了初步的清理和整理。

删除了重复记录和缺失值较多的字段，对数据进行了标准化处理，使其具有统一的格式和单位。

在整理数据的过程中，发现了一些问题。

例如，部分客户的地址信息不完整，部分商品的分类存在错误。

通过与相关部门沟通和核实，对这些问题进行了修正和补充。

三、数据分析方法本次分析主要采用了以下几种方法：1、描述性统计分析计算了数据的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。

2、相关性分析分析了不同变量之间的相关性，例如商品价格与销量之间的关系，客户年龄与购买金额之间的关系。

3、聚类分析将客户按照购买行为和偏好进行聚类，以便更好地了解客户群体的特征。

4、因子分析提取了影响客户购买行为的主要因素，为进一步的分析和建模提供基础。

四、数据分析结果1、描述性统计分析结果商品的平均价格为_____元，中位数为_____元，标准差为_____元。

销量的最大值为_____件，最小值为_____件，均值为_____件。

客户的平均年龄为_____岁，中位数为_____岁，标准差为_____岁。

购买金额的最大值为_____元，最小值为_____元，均值为_____元。

2、相关性分析结果商品价格与销量之间呈现负相关关系，相关系数为_____。

这表明价格越高，销量越低。