(完整版)SPSS软件分析(下)-某某校学生身体健康数据

spss实验报告SPSS实验报告引言：SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。

它提供了强大的数据处理和分析功能，能够帮助研究者从大量的数据中提取有意义的信息。

本篇文章将以实验报告的形式，介绍一项使用SPSS进行数据分析的实验，并展示分析结果及其相关讨论。

实验目的：本实验旨在探究不同睡眠时间对学生记忆力的影响。

通过收集一组学生的睡眠时间数据，并使用SPSS进行统计分析，我们希望得出关于睡眠时间和记忆力之间的关系的结论。

实验设计：我们在实验中随机选择了100名大学生作为研究对象。

通过给予他们不同的睡眠时间，我们分为三组：短睡眠组（每晚睡眠时间不超过5小时）、正常睡眠组（每晚睡眠时间为7-8小时）和长睡眠组（每晚睡眠时间超过9小时）。

然后，我们进行了一项记忆力测试，测试对象需要记住一组单词，并在一定时间后进行回忆。

最后，我们使用SPSS对数据进行分析，以确定睡眠时间与记忆力之间的关系。

数据收集与处理：在实验中，我们首先记录了每位学生的睡眠时间，然后进行了记忆力测试并记录了他们的得分。

将这些数据输入SPSS软件中进行处理，我们得到了每个组的平均记忆力得分以及相应的标准差。

实验结果：通过SPSS的数据分析功能，我们得出了以下结果：- 短睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

- 正常睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

- 长睡眠组的平均记忆力得分为X，标准差为Y。

讨论与结论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：1. 短睡眠时间对学生的记忆力有负面影响。

短期内睡眠不足可能导致记忆力下降，学生在记忆任务上的表现较差。

2. 正常睡眠时间是保持良好记忆力的关键。

睡眠时间在7-8小时之间的学生表现出较好的记忆能力。

3. 长睡眠时间对学生的记忆力也有负面影响。

过长的睡眠可能导致学生感到疲倦和困乏，从而影响他们的记忆能力。

（完整版）SPSS数据分析报告（最终版）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（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值为>说明样本取样⾜够度⼤，Bartlett's Testof Sphericity检验的显着性⽔平为，说明检验是显着的。

Component Matrix aComponent1您觉得商品配送会有问题吗.997您觉得它售后服务有保障吗.997您觉得⽀付⽅式会安全吗.991您知道如何⽹购吗.991您觉得⽹上购物的产品质量能.990保证吗您有⽹购的习惯吗.990您不信任卖家，怕受骗吗.983您觉得⽹上购物的程序⿇烦吗.977您听说过⽹购吗.681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。

spss数据分析报告(共7篇)：分析报告数据s pss spss数据报告怎么写spss数据分析实例说明 spss有哪些数据分析篇一：spss数据分析报告关于某班级2012年度考试成绩、获奖情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某班级学号排列最前的15个人在2012年度学习、获奖统计表，其中共包含七个变量，分别是：专业、学号、姓名、性别、第一学期的成绩、第二学期的成绩、考级考证数量，通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述分析、探索分析、交叉列联表分析，以了解该班级部分同学的综合状况，并分析各变量的分布特点及相互间的关系。

二、原始数据：三、数据分析1、频数分析（1）第一学期考试成绩的频数分析进行频数分析后将输出两个主要的表格，分别为样本的基本统计量与频数分析的结果1）样本的基本统计量，如图1所示。

样本中共有样本数15个，第一学期的考试成绩平均分为627.00，中位数为628.00，众数为630，标准差为32.859，最小值为568，最大值为675。

“第一学期的考试成绩”的第一四分位数是602，第二四分位数为628，第三四分位数为657。

2）“第一学期考试成绩”频数统计表如图2所示。

3) “第一学期考试成绩”Histogram图统计如图3所示。

（2）、第二个学期考试成绩的频数分析1）样本的基本统计量，如图4所示。

第二学期的考试成绩平均分为463.47，中位数为452.00，众数为419，标准差为33.588，最小值为419，最大值为522。

“第二学期的考试成绩”的第一四分位数是435，第二四分位数为452，第三四分位数为496。

3）”第二学期考试成绩”频数统计表如图5所示。

3) “第二学期考试成绩”饼图统计如图6所2、描述分析描述分析与频数分析在相当一部分中是相重的，这里采用描述分析对15位同学的考级考证情况进行分析。

输出的统计结果如图7所示。

从图中我们可以看到样本数15，最小值1，最大值4，标准差0.941等统计信息。

学生健康体检结果统计分析报告
1. 引言
本报告旨在对学生健康体检结果进行统计分析，以了解学生整体健康状况和存在的问题，为制定健康管理计划提供依据。

2. 数据来源和方法
本报告所使用的数据来源于学校学生健康体检报告，包括体格指标、生理指标及疾病筛查结果。

统计分析采用了描述性统计和比较分析的方法。

3. 统计结果
3.1 体格指标
通过对学生身高、体重、BMI等体格指标的统计分析，发现学生整体的体格发育情况良好。

然而，在体重方面存在一定比例学生超重或肥胖的问题，需要引起关注和采取相应的健康管理措施。

3.2 生理指标
针对学生的生理指标，包括血压、心率、血糖等方面的检测结果进行统计分析。

发现学生整体生理指标在正常范围内，但部分学
生存在血压偏高或血糖偏高的情况，需要进一步跟进和进行健康教育。

3.3 疾病筛查结果
对学生进行疾病筛查，包括肝功能、肾功能、血常规等项目的
检测结果进行统计分析。

结果显示绝大部分学生疾病筛查结果正常，但少数学生存在一些异常指标，需要进行进一步的医学评估和随访。

4. 结论与建议
综上所述，学生健康体检结果统计分析显示大多数学生整体健
康状况良好，但也存在一些问题需要关注和管理。

为了促进学生身
体健康，建议学校加强健康教育，推广健康生活方式，提供健康管
理与咨询服务，并定期进行健康体检，及时发现和干预潜在健康问题。

5. 参考文献
(此处列举使用的参考文献，如有)。

学生健康体检数据汇总分析报告1. 引言本报告旨在对学生健康体检数据进行汇总和分析，以揭示学生的整体健康状况和存在的问题。

2. 数据源和收集方法学生健康体检数据的来源是通过学校组织的健康体检活动收集而来。

收集方法包括测量身高、体重、血压、听力、视力等多个方面的测试和调查问卷。

3. 数据汇总根据收集到的数据，我们对每个学生的体检结果进行了分类汇总，统计了各项指标的平均值和标准差，并生成了相应的图表和表格，以更直观地展示学生的健康情况。

4. 数据分析通过对汇总数据的分析，我们发现以下几个问题：4.1 体重偏高根据体重指数计算结果，约有30%的学生体重超过了标准范围。

这提示了学生普遍存在不良的饮食惯和缺乏运动。

4.2 视力问题约有20%的学生在视力测试中被诊断为近视。

这可能与长期使用电子设备和缺乏室外活动有关。

4.3 高血压风险在血压测试中，约有10%的学生被诊断为高血压倾向。

这可能与学生长时间使用电子设备、缺乏锻炼和不良的生活惯有关。

5. 结论综上所述，学生健康体检数据显示出一些普遍存在的健康问题，如体重偏高、视力问题和高血压风险。

学校和家长应加强对学生的健康管理和教育，包括鼓励健康饮食、适度运动和控制电子设备使用时间等。

6. 建议为了改善学生的健康状况，我们建议学校采取以下措施：- 组织健康教育活动，提高学生对健康知识的认识和重视程度。

- 优化食堂菜单，提供更健康的饮食选择。

- 增加体育课和运动俱乐部的活动时间和种类，鼓励学生积极参与运动。

- 加强对学生眼睛健康的关注，提供视力保护的指导和建议。

以上是本报告对学生健康体检数据的汇总分析和相关建议，希望对进一步改善学生的健康状况有所帮助。

统计分析软件及其应用通识选修课实验报告一、实验目的：1.熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作；2.熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。

3、熟悉描述性统计图的绘制方法；4、熟悉描述性统计图的一般编辑方法。

掌握相关分析的操作，对显著性水平的基本简单判断。

二、实验要求：1、数据的录入，保存，转化，增加，删除；数据集的合并，拆分，排序。

2、了解描述性统计的作用，并掌握对数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差的操作方法。

3、应用SPSS生成表格和图形，并对表格和图形进行简单的编辑和分析。

4、应用SPSS做一些探索性分析（如方差分析、回归分析、相关分析）。

三、实验内容：实验一：使用SPSS进行数据的录入，并保存操作步骤：打开SPSS软件，然后在数据编辑窗口中录入数据，如下图所示：输入后的数据如下：将上述数据进行保存：单击“文件→保存”，弹出右图所示对话框，选择合适的保存路径之后，单击保存即可实验二：对上述数据进行转置步骤：单击“数据→转置”，显示如下窗口，在变量选项框中选入要转置的名称单击确定就可以得到结果实验三：将如下数据与上述数据合并步骤：在数据编辑窗口中打开一个需要合并的SPSS数据文件，选择菜单“数据→合并文件→添加个案”，弹出如下对话框，然后选择符合条件的文件，点击“确定即可。

结果如下：实验四：对录入的数据进行排序步骤：选择“数据→排序个案”，如下所示，选择排序依据（如“线性代数”）单击“确定”即可看到排序后的结果：实验五：对学生成绩表中的原始数据进行作图步骤：单击“图形→图表构建程序”，弹出如图对话框，横轴选择姓名，纵轴选择线性代数，然后单击确定得出线性代数的成绩统计图实验六：求上述原始学生成绩数据的频数、均值、标准差、中位数、众数、极差步骤：单击“分析→描述统计→频率”，弹出如下窗口，选择需要统计的量。

将这六科的成绩都进行统计分析，单击“确定”得到如下结果：实验七：某班30名13岁男学生身高（cm）、体重（kg）和肺活量（ml）的数据如下表, 对该资料作控制体重影响作用的身高与肺活量相关分析。

湖南农业大学教育学院学生心理健康状况调查报告摘要：本文对湖南农业大学教育学院学生进行心理健康调查问卷利用spss软件提供的绘制统计表，计算集中量数、差异量数，相关分析功能等。

本次调查选取了湖南农业大学教育学院教育学13级的全体学生进行调查，分析结果发现该班大多数同学存在一种或多种心理障碍，而且该班女生心理健康状况优于男生，此外学生的心理健康状况与其是否为独生子女和家庭住址有关。

关键词：大学生、心理健康1对象与方法研究对象以湖南农业大学教育学院本科学生为研究对象，共发放了56份调查问卷，回收率为93%有效问卷52份有效率为100%，其中涵盖了1个学院，1个专业和1个非毕业班年级。

其中男生8人，占总人数的14 %，女生48人，占总人数的86%；城镇学生7人，农村学生49人等等,如表（a、b、c）和图（a、b、c）。

研究工具本研究主要采用问卷调查法。

调查问卷有两部分组成，第一部分为大学生基本情况及职业压力调查，问卷第二部分为，《状况自评量表—SCL90》，该量表是世界上最著名的心理健康测量表之一，适合用于测查某人群中那些人可能有心理障碍、某人可能有何种心理障碍极其严重程度如何。

测验由躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执及精神病性九个因子构成，共90个自我评定项目。

测验分值越低则心里越健康。

数据分析与统计问卷调查结果用spss11.5进行系统分析。

2结果2.1分析与讨论由图1总分分布直方图可知。

据SCL90的评分标准可知：总分在160分为临床界限，超过160分说明测试人可能最在某种心理障碍，而从得分次数分布表和直方表可以看出最低分是104，最高分是271，数据极端分布比较少，主要集中分布在130—210分左右，整体呈正偏态分布，因此可知超过1/3的人数总分小于160即呈贡校区学生超过1/3的人没有心理障碍，而大约2/3的学生或多或少存在某种心理障碍，其中有极少数人有着严重的心理障碍。

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。

校园学生健康状况分析报告一、引言为了全面了解我校学生的健康状况，提高学生健康水平，我校卫生保健室于近期开展了学生健康状况调查。

本次调查采用问卷调查和体质检测相结合的方式，对学生的生理、心理、生活方式等方面进行了全面分析。

现将调查结果报告如下：二、调查方法本次调查共发放问卷2000份，涉及我校1-4年级的学生。

问卷内容主要包括学生的基本信息、生理健康状况、心理健康状况、生活方式等方面。

同时，我们对学生进行了体质检测，包括身高、体重、视力、心肺功能等项目。

三、调查结果3.1 生理健康3.1.1 体质状况经过检测，我校学生的平均身高为165cm，平均体重为55kg。

与全国同龄人相比，我校学生在身高和体重方面均处于中等水平。

在心肺功能方面，85%的学生表现良好，10%的学生处于中等水平，5%的学生存在一定问题。

3.1.2 视力状况调查结果显示，我校学生的平均视力率为95%。

其中，视力正常的学生占60%，视力不良的学生占40%。

视力不良的主要原因包括长时间使用电子设备、学习压力过大等。

3.2 心理健康根据问卷调查结果，我校学生的心理状况总体良好。

80%的学生表示经常感到快乐，15%的学生偶尔感到快乐，5%的学生很少或从未感到快乐。

在心理问题方面，10%的学生存在焦虑症状，5%的学生存在抑郁症状。

3.3 生活方式调查发现，我校学生的作息时间较为规律，70%的学生能够保证每天充足的睡眠。

在饮食习惯方面，60%的学生能够做到均衡饮食，30%的学生存在挑食现象，10%的学生饮食不规律。

此外，我校学生的体育锻炼意识较强，80%的学生每周至少参加一次体育锻炼。

四、分析与建议4.1 生理健康4.1.1 体质状况我校学生的身高和体重处于全国同龄人中等水平，但在心肺功能方面有一定优势。

建议学生在保持合理饮食和作息的同时，加强体育锻炼，提高心肺功能。

4.1.2 视力状况视力不良现象在我校学生中较为普遍，建议学生合理安排学习时间，注意眼部卫生，定期进行眼部检查。