SPSS软件对学生数据挖掘能力培养的调查分析
摘要：为适应社会的发展与要求，对高级从业者而言，掌握有效的数据挖掘方法的必要性与日俱增。通过对湖南商学院学生的数据挖掘能力现状以及对spss课程学习的期望与要求等方面的调查，发现大部分经管类学生认为自身的数据挖掘能力不够，并期望提高自身的数据挖掘能力。
关键词：数据挖掘能力；spss软件；统计分析
中图分类号：g647.38 文献标志码：a 文章编号：1673-291x （2013）05-0234-04
一、调查背景
随着信息时代的迅猛发展，经济研究对信息的需求与日剧增，面对海量数据，要从中提取出有用的信息，就需要人们掌握高级的数据挖掘方法与手段。这样，就对高等教育的人才培养提出了更高的要求，需要培养以计算机为工具，利用各种数据分析方法去挖掘大量数据背后重要信息的能力，即数据挖掘能力。spss 软件作为数据发掘的重要工具，在调查统计行业、市场研究行业、医学统计行业、政府和企业数据分析应用中久享盛名，其提供了数据获取、数据管理与准备、数据分析、结果报告这样一个数据分析的完整过程，操作性强。因此，spss软件课程的开设对于当今经济管理类的大学生是非常有必要的。
本次调研通过对680名受访者（湖南商学院学生）对spss软件的认知程度、对spss课程相关要求和对学校硬件软件支持的期望
SPSS数据案例分析
SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用 感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重
《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：
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。 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)
14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 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
SPSS相关分析在学生成绩分析中的应用 [摘要] 成绩分析是每所学校期中、期末考试之后对教学常规管理的一项基本要求，也是全面提高教学成绩重要的方法和途径。随着IT技术的发展，各学校分别采用了不同的应用软件对成绩进行质量分析，从中发现问题并加以改进，以提高教师的教学质量。本文介绍了SPSS统计软件的相关分析功能在考试成绩分析中的应用，建立了成绩分析模型，并给出了对学生考试成绩进行分析的SPSS 软件操作方法。运用此方法，可以直观、高效、科学地对学生的成绩质量进行分析。 [关键词] SPSS；相关分析；成绩；应用 1 相关分析概述 任何事物的变化都是与其他事物相互联系和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。当一个变量x取一定值时，另一变量y可以按照确定的函数公式取一个确定的值，记为y = f（x），则称y是x的函数，也就时说y与x两变量之间存在函数关系。函数关系是一一对应的确定性关系，比较容易分析和测度。可是在现实中，变量之间的关系往往并不那么简单。描述变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程为相关分析。在实际中，因为研究目的不同，变量的类型不同，采用的相关分析方法也不同。比较常用的相关分析方法是二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析和距离分析，统称二元变量的相关分析。 二元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进行分析。在二元变量的相关分析过程中比较常用的几个相关系数是Pearson简单相关系数、Spearman和Kendall’s tau-b等级相关系数。 二元定距变量的相关分析是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数，对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。定距变量又称为间隔（interval）变量，它的取值之间可以比较大小，可以用加减法计算出差异的大小。例如，“年龄”变量、“收入”变量、“成绩”变量等都是典型的定距变量。Pearson 简单相关系数就是用来衡量定距变量间的线性关系。 定序变量又称为有序（ordinal）变量、顺序变量，它取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系（等级、方位或大小等），也是基于“质”因素的变量。例如，“最高学历”变量的取值是：1——小学及以下；2——初中；3——高中、中专、技校；4——大学专科；5——大学本科；6——研究生以上。由小到大的取值能够代表学历由低到高。Spearman和Kendall’s tau-b等级相关系数就是用于衡量定序变量间的线性相关关系，它们利用的是非参数检验的方法。
SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 2 1.1构建研究模型 2 1.2研究变量及定义 2 1.3研究假设 3 1.4变量操作化定义 3 1.5问卷设计 3 二．实证研究 5 2.1基础数据分析 5 2.2频数分布及相关统计量 5 2.3相关分析 7 2.4回归分析 8 2.5假设检验 10
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响
2017年《SPSS技术应用》 ----期末考核论文 基于SPSS的中学化学例题教学效果研究 ----以延吉市某中学为例 二〇一七年六月
摘要 课程改革以来，课堂教学备受关注，尤其是如何实现高效课堂,是目前中学师生迫切需要解决的问题。中学化学是一门自然科学，本身具有微观性和抽象性的特点，使初中生在学习时比较困难，而例题是指导学生如何运用所学知识的范例，例题教学是中学化学课堂常见的教学方法。 本文通过调查统计对一个班级初中生实施案例教学前后的化学成绩，用SPSS统计软件进行对所得数据进行了描述量统计，方差齐性分析，独立单样本T 检验分析和相关分析，得出了在中学化学课堂上实施案例教学，有利于增强学生学习兴趣，提高学习积极性，进而提高化学成绩的结果。得出中学化学教师应该根据教学内容合理地选择例题并充分利用例题，以促进初中生对化学概念原理的认识和理解，对化学规律和方法的掌握以及化学学习效率的提高。 关键词：中学化学案例教学 SPSS软件统计分析
目录摘要II 目录III 第一章绪论1 1.1 研究背景1 1.2 研究目的及意义1 1.3 国内外研究现状2 1.3.1 SPSS应用国内外研究现状2 1.3.2 案例教学国内外发展与研究3 第2章相关概念及理论依据4 2.1 概念界定4 2.1.1例题4 2.1.2例题教学4 2.1.3 描述性统计分析4 2.1.4 T检验4 2.1.5 相关分析5 第三章教学实施结果统计分析6 3.1 数据来源6 3.2 数据分析6 3.1.1描述性统计结果7 3.1.2 独立单样本t-检验结果7 3.1.2 相关分析结果9 第4章结论与建议10 4.1 研究结论10 4.2 研究建议10 参考文献11
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 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 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 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/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 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 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 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、
《数据分析及其应用软件》习题 姓名＿＿学号＿＿＿成绩 习题1：出钢时所用盛钢水的钢包，因钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大我们希望找出使用次数与增大的容积之间的关系，试验数据如下： 使用次数x增大容积y 2 6.42 38.20 49.58 59.50 69.70 710.00 89.93 99.99 1010.49 1110.59 1210.60 1310.80 1410.60 1510.90 1610.76 写出分析报告（内容包括以下四点） 1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 2.用指数曲线y = ae b/x 作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 3.比较两种曲线后，写出较优的曲线回归方程. 4.使用较优的曲线回归方程预测当使用次数为17次时钢包的容积增大多 少？ 习题2：1．研究货运总量（万吨）与工业总值(亿元)、农业总产值（亿元）、居民非商品支出（亿元）的关系。数据见下表 编号货运总量 （万吨）工业总产值 （亿元） 农业总产值 （亿元） 居民非商品支出 （亿元） 1 2 3160 260 210 70 75 65 35 40 40 1.0 2.4 2.0
4 5 6 7 8 9 10265 240 220 275 160 275 250 74 72 68 78 66 70 65 42 38 45 42 36 44 42 3.0 1.2 1.5 4.0 2.0 3.2 3.0 （1）计算出的相关系数矩阵； （2）求关于的三元线性回归方程； （3）对所求得的回归方程作拟合优度检验； （4）对回归方程做显著性检验； （5）对每一个回归系数做显著性检验； （6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除。 重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数显著性检验； （7）求出每一个回归系数的之置信水平为95%的置信区间； （8）求出标准化回归方程； （9）求当=75,=42,=3.1时的值，给定置信水平为99%，用SPSS软件计算精确置信区间，用手工计算近似预测区间； （10）结合回归方程对问题作一些基本分析。 习题3：为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如下表。利用费歇线性判别函数，判定另外4个待判样品属于哪一类？ 某地区人口死亡状况指标及原始数据表 组别序 号 = 0岁 组 死亡概率 =1岁 组死亡概 率 = 1 0岁 组死亡概率 =55岁 组死亡概率 =80岁 组死亡概率 =平均 预期寿命 第一 组 134.167.44 1.127.8795.1969.30 233.06 6.34 1.08 6.7794.0869.70 336.269.24 1.048.9797.3068.80 440.1713.45 1.4313.88101.2066.20 550.0623.03 2.8323.74112.5263.30
$ 2017年《SPSS技术应用》 ----期末考核论文 ~ 基于SPSS的中学化学例题教学效果研究 ----以延吉市某中学为例 二〇一七年六月 ?
摘要 课程改革以来，课堂教学备受关注，尤其是如何实现高效课堂,是目前中学师生迫切需要解决的问题。中学化学是一门自然科学，本身具有微观性和抽象性的特点，使初中生在学习时比较困难，而例题是指导学生如何运用所学知识的范例，例题教学是中学化学课堂常见的教学方法。 本文通过调查统计对一个班级初中生实施案例教学前后的化学成绩，用SPSS统计软件进行对所得数据进行了描述量统计，方差齐性分析，独立单样本T 检验分析和相关分析，得出了在中学化学课堂上实施案例教学，有利于增强学生学习兴趣，提高学习积极性，进而提高化学成绩的结果。得出中学化学教师应该根据教学内容合理地选择例题并充分利用例题，以促进初中生对化学概念原理的认识和理解，对化学规律和方法的掌握以及化学学习效率的提高。 关键词：中学化学案例教学 SPSS软件统计分析
目录 摘要 ..................................................................... II 目录 ..................................................................... III 第一章绪论.. (1) 研究背景 (1) 研究目的及意义 (1) 国内外研究现状 (2) SPSS应用国内外研究现状 (2) 案例教学国内外发展与研究 (3) 第2章相关概念及理论依据 (4) 概念界定 (4) 例题 (4) 例题教学 (4) 描述性统计分析 (4) T检验 (4) 相关分析 (5) 第三章教学实施结果统计分析 (6) 数据来源 (6) 数据分析 (6) 描述性统计结果 (7) 独立单样本t-检验结果 (8) 相关分析结果 (9) 第4章结论与建议 (10) 研究结论 (10) 研究建议 (10) 参考文献 (11)
SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析
一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析
本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0 统计分析与SPSS的应用 原始数据：10级市场营销2班成绩 分析一：综测成绩四分位数 上表表明：综测成绩的最小值为68.61分，最大值为89.15分。其中25%的学生综测成绩为74.4100分，50%的学生综测成绩为80.3740分，75%的学生综测成绩为85.2200分。四分位数差从侧面证实了学生综测成绩呈一定左偏分布。 分析二：综测成绩直方图 上图表明：该班学生的综测成绩均分为80.07分，标准差为5.62。从图中可以看出，综测成绩呈左偏性分布，在85分左右的学生人数最多，70分左右的学生人数最少。 分析三：综测成绩的基本统计量分析 上表表明：综测成绩的极差为20.55分，意味着数据相对较分散。另外，综测成绩的最小值和最大值分别为68.61分和89.15分，平均分为80.0734分，标准差为5.61963。从偏度系数可以看出，系数小于0，偏度标准误差为0.421，因而该班综测成绩呈左偏分布，。从峰度系数可以看出，峰度值小于0，峰度标准误差为0.821，因而数据的分布比标准正态分布更加平缓，称 为平峰分布。 分析四：各科成绩的统计量分析比较 各科成绩统计量结果分析表 由上表可知：宏观经济学的全距最大，而生产与运作管理的全距最小，表明宏观经济学的成绩离散程度最高，而生产与运作管理的成绩离散程度最低；同时，对于标准差而言，也是宏观经济学的标准差最大而生产与运作管理的标准差最小。各科成绩平均分最高的为体育成绩，平均分最低的为英语成绩。各科成绩中只有人力资源管理的成绩是呈右偏分布，其他各科成绩均呈左偏分布。另外，各科成绩中，只有宏观经济学的成绩呈尖峰分布，其他各科呈平峰分布。 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。 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) 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，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics SPSS数据案例分析 目录 一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显着影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显着影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。 研究变量及定义 研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关。 H2：用户的APP 效用期望与点击手机APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机APP 广告点击意愿没有显着影响 变量操作化定义 ?广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 ?APP 效用期望：使用APP 能够让我了解到多方面的信息 ?社会影响：身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用 ?感知风险：在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护?感知隐私安全重要性：确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的 ?使用意向：我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人 问卷设计 1.使用APP 能够让我了解到多方面的信息[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 2.广告对我了解某品牌来说很有用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 3.身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 4.在点击手机APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 5.确保点击手机APP 广告是安全的，对我来说是很重要的[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 6.我愿意把手机APP 广告推荐给我周围的人[单选题] [必答题] 基于SPSS统计软件对学生成绩的分析 陈利利 摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。 关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验 一、数据调查 （1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。因此本文采用抽样的方法进行数据调查。 （2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。 二、SPSS软件应用分析 统计分析的目的在于研究总体特征。描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。 1、频数分析（Frequencies）1 频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。对把握数据的分布特征是非常有用的。 （1）民法成绩的频数分析 输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。 表 1法律专业学生民法成绩统计表 1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。 SPSS数据案例分析 目录 .手机APP广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (3) 1.5问卷设计 (3) .实证研究 (5) 2.1基础数据分析 (5) 2.2频数分布及相关统计量 (5) 2.3相关分析 (7) 2.4回归分析 (8) 2.5假设检验 (10) .手机APP广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP广告点击意愿二者 的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT模型进行扩展，构建了手机APP广告点击意愿的影响因素研究模型。 1.2研究变量及定义 1.3研究假设 ⑴广告效用期望、APP效用期望、社会影响与手机APP点击意向的关系H1:用户 的广告效用期望与点击手机APP广告意愿正相关。 H2:用户的APP效用期望与点击手机APP广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机APP广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP广告点击意愿负相关 H5:性别，手机流量对手机APP广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP效用期望：使用APP能够让我了解到多方面的信息社会影响：身边的人都在使用手机APP广告，所以我也要使用感知风险：在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护感知隐私安全重要性：确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的 使用意向：我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人 1?5问卷设计 ［单选题］［必答题］ ］［必答题］ 2.广告对我了解某品牌来说很有用［单选题］［必答题］ 很不同意010*******很同意 4. 在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护［单选题］［必答题］ 很不同意O1 1C2IL 03 04 C5很同意 5. 确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的［单选题］［必答题］ 很不同意01 1C2|L 03 04 05很同意 7.您的性别是［单选题］［必答题］ O男 O女 6.我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人［单选题］［必答题］ s p s s的数据分析案例文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208] 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。 首先，对该公司的男女性别 分布进行频数分析，结果如 下： Gender 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) 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，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics Spss期末作业 关于我国城镇居民消费结构及趋势的数据分析 本次分析采用的数据来源于《中国统计年鉴—2011》，我选用的是其中的第十篇章—人民生活下的城镇居民家庭基本情况的相关数据，用以研究城镇居民消费结构及其趋势。 （附数据部分截图） （A）下面是我对该数据做的相关分析。 表一给出的是基本的描述性统计图，表中显示各个变量的全部观测量的均值、标准差和观测值总数N，表2给出的是相关系数矩阵表，其中显示4个变量两两之间的pearson相关系数，以及关于相关关系等于零的假设的单侧显著性检验概率。 描述性统计量 均值标准差N 表1 描述性统计表 相关性 食品衣着居住家庭设备用品及 服务 食品Pearson 相关性 1 .998**.991**.995**显著性（单侧）.000 .001 .000 平方与叉积的和 1.300E7 4000739.197 4039135.855 2468266.142 协方差3250108.892 1000184.799 1009783.964 617066.535 N 5 5 5 5 衣着Pearson 相关性.998** 1 .985**.994**显著性（单侧）.000 .001 .000 平方与叉积的和4000739.197 1235103.975 1238672.922 760246.419 协方差1000184.799 308775.994 309668.230 190061.605 N 5 5 5 5 居住Pearson 相关性.991**.985** 1 .996**显著性（单侧）.001 .001 .000 平方与叉积的和4039135.855 1238672.922 1279080.565 775005.410 协方差1009783.964 309668.230 319770.141 193751.352 N 5 5 5 5 家庭设备用品及服务Pearson 相关性.995**.994**.996** 1 显著性（单侧）.000 .000 .000 平方与叉积的和2468266.142 760246.419 775005.410 473179.063 协方差617066.535 190061.605 193751.352 118294.766 N 5 5 5 5 spss分析学生成绩方法 考试成绩只是一些零散的数据，对其进行科学的处理能够为我们提供更有价值的信息，因此，合理运用统计学工具，对数据做出深层次的剖析来指导后续的教学活动尤为重要。 1 SPSS 软件简介 SPSS 是Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序。作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，理论严谨、内容丰富，广泛用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。它的统计过程包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。其统计功能囊括了教育统计学中所有的项目，包括集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验等，能够满足成绩分析全部指标的分析计算，为教师考试分析及教学工作起到一定的导向作用。 2 利用SPSS 对学生成绩进行分析 2. 1 课程选取及成绩来源 依据延安大学信息与计算科学专业培养方案及教学大纲，选取其核心课程高等代数及解析几何，对本专业2012 级学生两门课程的学习成绩进行基本描述性统计、正态分布检验，并对其关系进行相关性分析，从而了解解析几何、高等代数之间的相互影响，促进本校教学方法的改进和发展。成 绩数据来源于学校教务系统中的成绩库，对该年级共46 名学生成绩进行分析。 2. 2 成绩分析 2. 2. 1 高等代数1、2 的成绩分析 从高等代数1、2 成绩的均值、标准差、众数、最值、极差等方面的比较，可以看到该班的高等代数1比高等代数2 成绩略好一些，高等代数1 学生的成绩较高等代数2 的成绩有轻度的分化现象，原因可能是由于学生刚进入大学未能适应新的学习环境所致。调用分析描述探索过程( 双侧检验) ，进行正态分布检验。结果显示，该班的高等代数1、2 成绩在0. 01 水平下显著相关，说明随着高等代数学习的深入，内容难度逐渐增加，因此学好高等代数1 是必要条件，可以为后面的学习打下坚实的基础。 2. 2. 2 解析几何成绩分析 基本描述性统计操作过程同高等代数，得到如从解析几何成绩的描述性统计分析可以看出，该班的解析几何成绩绝大部分为中等及良好分数段，有10. 9% 的学生成绩为不及格，8. 7% 的学生成绩为优秀。可能由于同学们认为有中学学习几何的基础，存在侥幸心理，导致成绩未达到预期的效果。得出: 高等代数、解析几何在0. 01 显著水平下两两相关，两门课程相关性很大。数学是一门对逻辑思维能力要求很高的学科，学科内部各知识也是相通的，所以这两门课统计分析与SPSS应用 期末作业
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