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SPSS统计分析工具在管理学中的应用实例

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SPSS统计软件在质量管理中的应用

SPSS统计软件在质量管理中的应用

摘要：企业质量数据的激增使手工进行质量数据的处理和分析越来越困难，为解决这一问题，本文将在简要介绍SPSS统计软件的基础上，通过示例介绍了SPSS在质量数据的收集、统计描述、控制图绘制、正交实验结果分析和样本信息的参数检验等方面的应用，以期对质量工作者有所帮助。

关键词：质量数据 SPSS 控制图正交实验参数检验目前，企业的各种质量数据量越来越大，对质量数据的处理工作量就异常巨大，软件研究人员把它们称作海量数据。

海量数据有以下两个特点：首先，数据量庞大，由于企业规模扩、产品品种急剧增加、产品产量的增大，其质量特征信息量也必然十分庞大。

其次，海量数据集的隐性特征和特征数据的获得十分困难，数据的隐性特征是指数据的相关特性，特征数据包括样本的对称性、中心位置、分布特征等。

由于企业间竞争的日益激烈，企业管理者对质量信息的要求也越来越高，对这些信息处理要求的时间也越来越短；但是，管理者要想海量数据中提炼出想要得到的分析结果，如果只是简单的利用人力进行统计、计算、分析的话，那必将错过控制质量的最好机会；而且，很有可能因为工作量太大，而引起最后结果的误差增大或发生计算过程的错误，从而使最后的结果不能反映现实情况，这些都将对企业产生较大的损失。

因此，企业要进行科学的质量管理客观上需要专业性的统计分析软件作为工具。

1．SPSS统计软件简介随着计算机技术的发展，数据统计功能也开始在计算机中得到应用。

最初，从20世纪60年代起大约持续到1980年前后，期间的计算机统计软件主要应用在大型数据集的计算和建议分析模型（如回归分析）的创建，当时研究的前沿统计技术主要集中在多元数据分析模型的尝试性创建和数据的再分析，比如因子分析、判别分析、时间序列分析等。

SPSS是现代统计软件的典型代表，其全称是：Statistical Program for Social Sciences，即社会科学统计程序，该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。

spss在财务管理中的应用-第3章

spss在财务管理中的应用-第3章

spss在财务管理中的应用-第3章在财务管理中，SPSS（统计软件包）可以应用于多个方面，包括数据分析、预测和建模等。

以下是SPSS在财务管理中的应用的一些例子：1. 数据收集和整理：SPSS可以帮助财务管理人员收集和整理大量的财务数据。

它提供了数据输入和编辑的功能，可以轻松地创建数据集并进行数据清理和转换。

2. 描述性统计分析：SPSS可以用于对财务数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差等统计指标。

这些统计指标可以帮助财务管理人员了解数据的分布情况和基本特征。

3. 数据可视化：SPSS可以生成各种图表和图形，如柱状图、折线图和散点图等，用于可视化财务数据。

这些图表可以帮助财务管理人员更直观地理解数据，并发现潜在的趋势和关联。

4. 回归分析：SPSS可以进行回归分析，用于探索财务数据之间的关系。

通过建立回归模型，财务管理人员可以预测某个变量对其他变量的影响，并进行风险评估和决策支持。

5. 时间序列分析：SPSS可以用于分析和预测时间序列数据，如股票价格、利率和销售额等。

通过时间序列分析，财务管理人员可以识别趋势、周期和季节性变化，并进行预测和规划。

6. 方差分析：SPSS可以进行方差分析，用于比较不同组之间的差异。

在财务管理中，方差分析可以用于比较不同投资组合、不同部门或不同时间段的财务绩效。

7. 预测建模：SPSS可以建立预测模型，用于预测未来的财务指标。

通过使用历史数据和合适的建模技术，如时间序列分析、回归分析和人工神经网络等，财务管理人员可以进行财务预测和规划。

总之，SPSS在财务管理中的应用非常广泛，可以帮助财务管理人员进行数据分析、预测和建模，从而支持决策和规划。

SPSS在质量管理中的应用

SPSS在质量管理中的应用

描述性统计分析
描述性统计分析
01
通过描述性统计分析，可以了解数据的分布情况、集中趋势和
离散程度，从而为后续的质量改进提供基础数据支持。
频数分析
02
通过频数分析，可以了解各变量的分布情况，如频数、频率、
占比等。
描述性统计量
03
通过计算均值、中位数、众数、标准差等描述性统计量，可以
了解数据的集中趋势和离散程度。
04 SPSS在质量管理中的挑 战与展望
数据质量对SPSS分析的影响
每个变量 都有完整的数据，避免缺 失值对分析结果的影响。
数据准确性
确保数据准确无误，避免 误差和错误的输入。
数据一致性
确保数据在不同来源和时 间点之间保持一致，避免 数据冲突。
SPSS软件的学习曲线
案例三：物流行业的服务质量管理
总结词
利用SPSS进行服务质量管理，提高客户满意度和忠诚度。
详细描述
物流行业是服务质量管理需求较高的行业之一。通过SPSS软件，对物流服务过程中的各种数据进行分 析，可以及时发现潜在的服务质量问题，并采取相应的措施进行改进。这有助于提高客户满意度和忠 诚度，增加企业的市场份额和竞争力。
案例二：医疗行业的满意度调查
总结词
利用SPSS进行满意度调查分析，提高医疗服务质量。
详细描述
医疗行业需要对患者的满意度进行调查，以了解医疗服务的质量和改进方向。通过SPSS软件，可以对大量的患者 反馈数据进行统计分析，识别出患者对医疗服务的需求和期望，以及医疗服务中的问题和改进点。这有助于提高 医疗服务质量，提升患者的满意度和忠诚度。
预测与决策
通过SPSS的统计模型和预测功能，质量管理团 队可以预测未来的质量趋势，为决策提供科学依 据。

管理学spss的相关分析

管理学spss的相关分析
选择meanstandarddeviationzeroordercorrelationcontinueokspssvariablemeanstandarddevcasesx1身高15257598362229肺活量22068966448554129x23730695670429身高与肺活量的简单相关系数correlations0129292929pearsocorrelailepearsocorrelaile身高肺活量身高肺活量correlignificanteveltailed1身高与肺活量的简单相关系数2体重与肺活量的简单相关系数correlations0029292929pearsocorrelailepearsocorrelaile体重肺活量体重肺活量correlignificanteveltailed3身高与体重的简单相关系数correlations0029292929pearsocorrelailepearsocorrelaile身高体重身高体重correlignificanteveltailed4体重为控制变量身高与肺活量的偏相关系数x2体重y肺活量x1身高肺活量10000
2、定序变量的Spearman分析实例 为研究集团迫使个人顺从的效应，一 些研究者用F量表和为测量地位欲而设计 的一种量表对12名大学生进行调查。欲知 道对权威主义的评分之间相关的信息。
权威主义和地位欲评秩
学生 A B C D E F G H I J K L
权威主义
地位欲
2
3
6
4
5
2
1
1
10
8
9
11
计算积距相关系数， 连续性变量才可采用。 计算Kendall秩相关 系数，适合于定序变 量或不满足正态分布 假设的等间隔数据。 计算Spearman秩相 关系数，适合于定序 变量或不满足正态分 布假设的等间隔数据。

第19章 SPSS在管理科学的应用

第19章 SPSS在管理科学的应用

图19-3 【交叉表：单元显示】对话框 图19-4 【交叉表：统计量】对话框
2 问题二操作详解
Step01：打开数据文件 打开或建立数据文件19-1.sav，选择菜单栏中的【分析】→【回 归】→【线性】命令，弹出【线性回归】对话框。
Step02：选择回归分析变量 在左侧的候选变量列表框中将Y变量设定为因变量，将其添加至 【因变量】列表框中。在左侧的候选变量列表框中将X1、X2、X3 、X4和X5变量设定为自变量，将其添加至【自变量】列表框中， 如图19-5所示。
图19-2 【交叉表】对话框
单击图19-2的【单元格】按钮，弹出【交叉表：单元显示】对 话框。在【计数】选项组中勾选【观察值】复选框；在【百分比】 选项组中勾选【列】、【行】和【总计】复选框；在【非整数权重 】选项组中点选【四舍五入单元格计数】单选钮，如图19-3所示 。单击【继续】按钮返回主对话框，单击【确定】按钮完成操作。 最后单击图19-2的【确定】按钮完成操作。
19.1 实例提出：员工满意度调查分析
随着高技术行业的出现和国内外市场竞争的加剧，企业是否能 够在激烈的竞争中生存和发展越来越多地依赖于职工的创新精神。 鉴于人在企业中发挥着日益重要的作用，成功的管理者愈加重视人 力资源开发和利用，激励问题的重要性也受到越来越多的重视。从 激励的过程出发，按照人性发展的需要，实用的激励技术可有几方 面内容。在众多影响员工行为的因素中，员工满意度可以说是最重 要、最本质的因素。
步进（准则: F-to-enter 的概率 <= .050，F-to-remove 的概率 >= .1 00）。
3
领导关系
.
a. 因变量: 整体满意度
（2）模型汇总表
如表19-7所示是对模型的汇总，其实就是对上述三个方程拟 合情况的描述。

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用(一)预测未来收益率，提高企业收益。

一个企业在实际运营过程中，能很好的把控未来的发展状态及收益情况，是企业发展的重要途径。

利用合适的统计学方法可以实现利用已有的数据预测未来一段时间的数据。

对应到企业中去，即运用统计学的方法，对企业现有的资源进行统计分析，预测未来一段时间内的收益情况，从而根据预测的收益率指定相应的实施方案，从而达到提高企业收益的目的。

(二)利用概率分布图，进行数据分析及投资决策。

在具体的财务管理过程中，可利用统计学方法对已有数据进行处理，并根据需求绘制相应的概率分布图，那么各种数据的变化规律便一目了然，以便于决策者根据其变化规律进行投资或运营。

比如在计算企业未来收益率时，可以根据现有的数据进行统计分析并绘制出一条概率与结果近似关系的连续性曲线，并根据该曲线推导出未来的收益率，从而进行投资决策。

概率图有两个最主要的特点：概率分布图越集中，则其预期结果越趋向于实际结果，则其风险越小，投资回报率越高。

当所得到的概率分布图越集中时，则说明实际结果越有可能接近预期值;反之，概率分布图越稀疏，则实际结果与实际结果的差距越大，风险也越大。

(三)利用标准差，确保数据的准确度。

在财务的实际管理过程中，经常需要确定数据的准确程度，而财务人员通常是是利用统计学中的标准差的大小来判断所得到数据的精确程度。

计算标准差的步骤如下：第一，根据现有的数据进行预测，得出收益的预测值;第二，将收益率的预测值和实际值相减，得到离差值;第三，计算概率分布方差，即将离差值求平方，并将得出的平方值与预测值相乘，再将这些乘积相加;第四，对方差进行开方计算，得到标准差。

(四)运用数据变异系数，度量单位收益风险。

变异系数是标准差与平均数的比值，主要是用来衡量数据的变异程度，即用于度量单位收益下的所面临的风险。

这种单位收益的风险判断为企业的决策提供了有效的借鉴。

因为变异系数既能计算风险还可以反映企业收益，因此在企业的财务管理中被大量应用。

管理统计学SPSS数据管理 实验报告(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】数据管理一、实验目的与要求1.掌握计算新变量、变量取值重编码的基本操作。

2.掌握记录排序、拆分、筛选、加权以及数据汇总的操作。

3.了解数据字典的定义和使用、数据文件的重新排列、转置、合并的操作。

二、实验内容提要1．自行练习完成课本中涉及的对CCSS案例数据的数据管理操作2．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

（1）根据变量bdate生成一个新变量“年龄”（2）根据jobcat分组计算salary的秩次（3）根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总（4）生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a三、实验步骤1、针对CCSS案例数据的数据管理操作1.1.计算变量，输入TS3到目标变量，在数字表达式中输入3，把任意年龄段分成三个组20-30设为1组，1-40设为2组41-50设为3组。

图1，图11.2.对已有变量的分组合并，在“名称”文本框中输入新变量名TS3单击“更改”按钮，原来的S3->?就会变为S3->TS3,单击“旧值和新值”按钮，系统打开“重新编码到其他变量：旧值和新值”，如下图2，图2图31.3.可视离散化，选择“转换”->“可视离散化”,打开的对话框要求用户选择希望进行离散化的变量，单击继续，如下图4，图4单击“生成分割点”，设定分割点数量为10，宽度为5，第一个分割点位置为18，单击“应用”，如下图，图5结果显示如下，图62．针对SPSS自带数据Employee data.sav进行以下练习。

2.1.根据变量bdate生成一个新变量“年龄”,选择“转换”->”计算变量”，如下图，图7结果显示如下，图82.2.根据jobcat分组计算salary的秩次，图9结果显示如下，图102.3.根据雇员的性别变量对salary的平均值进行汇总图11结果显示如下，图122.4.生成新变量grade，当salary<20000时取值为d，在20000~50000范围内时取值为c，在50000~100000范围内取值为b，大于等于100000时取值为a图13结果显示如下，图14 四、实验结果与结论。

统计学SPSS统计软件在项目管理中的应用

Package for the Social Science，SPSS）是世 界著名的统计分析软件之一。经近40年的发 展，在全球已拥有大量的用户。目前，SPSS 使用Windows的窗口方式展示各种管理和分 析数据的方法，可方便地用于特定的科研统 计
2020/2/5
1968年，3位美国斯坦福大学的学生开发 了最早的SPSS系统，并基于这一系统于1975 年在芝加哥合伙成立了SPSS公司。
（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。例如问卷上 的每一项就是一个变量。
（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）。例如， 问卷上的每一个人就是一个观测。
2020/2/5
（3）单元包含值，即每个单元包括一个观测中 的单个变量值。单元（Cell）是观测和变量的交叉。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分 析、图表分析、输出管理等。
SPSS名为社会学统计软件包，这是为了 强调其社会科学应用的一面（因为社会科学研 究中的许多现象都是随机的，要使用统计学和 概率论的定理来进行研究）。
2020/2/5
到目前为止，SPSS已成为适合于DOS， Windows，UNIX，Macintosh及OS/2等多种 操作系统使用的产品，国内常用的是其适用于 DOS和Windows的版本。
结果输出分左右两 个部分，左边是索 引输出区，显示分 析结果标题和内容 索引；右边是分析 的具体结果，称为 详解输出区。这和 Word的文档结构 视图十分类似。
三、数据输入与保存 （一）变量定义和数据录入
2020/2/5
变量ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ名规则
变量名必须以字母、汉字或字符@开头，其他字符 可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。 变量最后一个字符不能是句号。 变量名总长度不能超过64个字符（即32个汉字）。 不能使用空白字符或其他特殊字符（如“！”、 “？”等）。变量命名必须惟一，不能有两个相同 的变量名。 在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh 对SPSS而言，均为同一变量名称。 SPSS的保留字（Reserved Keywords）不能作为变 量的名称，如ALL、AND、WITH、OR等。

SPSS 典型相关分析案例

SPSS典型相关分析是一种通过分析一组变量与另一组变量之间的相关性来解释对方变量
差异的统计方法。

在企业管理和人力资源管
理领域，这种方法常被用来研究员工工作满
意度与各种因素的关系，并制定相关的管理
策略。

以下是一个SPSS典型相关分析的案例。

假设我们有一个样本，由100名员工组成，我们想要研究员工工作满意度与以下9个因
素之间的关系：薪酬、晋升机会、培训机会、福利、工作环境、工作内容、工作压力、同
事关系和公司文化。

在进行典型相关分析之前，我们需要将这些变量进行预处理，即去
除不需要的变量、处理缺失值和异常值等。

然后，我们进入SPSS软件，点击“Analyze”菜单下的“Canonical Correlation”命令，在打开的对话框中选择所有9个因素和员工
满意度作为“Variable(s)”并点击“OK”按钮。

SPSS会自动给出相应的结果，包括典型相关系数、方差解释比、典型相关变量等。

假设结果表明第一个典型相关系数为0.70，方差解释比为49%，前三个典型相关变量分别是薪酬、晋升机会和工作内容。

这意味着
这三个变量与员工工作满意度的关系最为密切，可以通过调整这些变量来提高员工的工
作满意度。

具体的建议可以根据调查结果和
实际情况制定，比如提高薪酬水平、加强晋升机会和职业发展支持、改善工作环境等。

管理研究方法(SPSS应用篇)

ห้องสมุดไป่ตู้
LOGO
数据的分布特征
第三步：在Statistics对
Statistics
净重
N
话框中依次勾选 Quartiles、Mean、 Median、Mode、 Std.deviation、 Variance、Range、 Minimum、 Maximum、 Skewness、Kurtosis 选项，单击Continue按 钮，回到主对话框 第四步：在 Frequencies对话框中 ，单击OK按钮，得到输 出结果
LOGO
回归分析—简单回归分析 Regression Remove：剔除法（移去法）。只出不进。
注意其筛选以Block为单位。 Backward：向后法。步骤类逐步法，但只 出不进。即对已纳入方程的变量按对Y贡献 的由小到大依次剔除，每剔除一个变量， 重新计算对Y贡献的大小。直到方程中所有 变量都符合选入的标准为止。 Forward：向前法。与逐步法类似，但只进 不出。即对纳入方程的变量不再考察它的 显著性。直到方程外变量均达不到进入标 准，没有自变量引入方程为止。 LOGO
选择此项不显示回 归方程中常数项。
LOGO Options 对话框
Save 对话框
LOGO
回归分析—结果分析
描述性统计量 均值 ME X1 X2 2.8922 3.0019 3.0078 标准 偏差 1.01334 .98982 1.03230 N 167 167 167
X3
2.8254
1.16053
a. 已输入所有请求的变量。 b. 因变量: ME
表中显示回归模型编号、进入模 型的变量、移出模型的变量和变 量的筛选方法。
模型汇总b
模型
R
R 方
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SPSS统计分析工具在管理学中的应用实例
-
——在公司治理研究中的应用
（管理研1411 任莉娜)
第一次接触spss软件是在做本科论文期间。

由于论文研究的是国有上市公司现金股利迎合性问题，所以需要对大量的数据进行整合和分析，并探究变量之间的相关关系。

在阅读相关文献时，我发现诸多文章在进行数据处理时都运用了一种叫SPSS的软件。

虽然当时对它一点也不了解更谈不上应用了，但因为论文的需要，所以自己在网上下载了一个，开始慢慢摸索它的用法。

可以说，当时只了解了一些很简单的操作，具体输出结果还是不大会分析。

一直到本学期，把这门重要的统计课程学完，才慢慢对它有了更深的了解，不但学会了许多统计方法，比如回归分析、因子分析、主成分分析以及聚类分析、判别分析等。

还了解了如何分析输出结果，并从中挑选出有用的信息，不再像以前那样，面对密密麻麻的输出表格一筹莫展。

SSPSS的的确确给管理学统计带来了极大的便利。

特别是在公司治理的研究中，由于指标的多样，数据的繁杂，更需要合理运用统计工具，保证研究的顺利开展。

对于我个人而言，真正用到SPSS软件主要有三次，一次是相当不成熟的应用，就是前面提到的在本科论文的写作中的应用。

后面两次是在完成研一考查课论文写作中的应用。

后两次的应用相比第一次更加熟练和得心应手。

主要是得益于多元统计分析课程的开设，通过系统的学习，对SPSS有了整体的认识和把握。

结合自身的论文写作，其具体在研究中的应用举例如下：
一、研究上市公司股利迎合性（采用二元Logistic回归）
本研究选取的样本为2007-2012年4011家国有A股上市公司为最终研究样本，数据处理运用了excel和spss19.0数据处理软件。

设置的被解释变量为：股利分配情况，采用了0和1虚拟变量，这也正是用二元logistic回归方法的原因。

解释变量为：股权集中度，股权制衡度、股利溢价。

此外还设置了包括公司规模在内的一系列控制变量。

构建的模型为：
εIndus)η
μEps
φGrowth
γDARatio
Size
βPrem ium
λBalance
αH1
logic(a Dividend
x 11
1
x +
+
+
+
+
+
+
+
+
=
∑
=
ϕ
通过运用SPSS软件，得出了相关的分析结果，找到了影响上市公司现金股利分配的实质因素，并对分红政策提出了改进建议。

二、研究上市公司高管薪酬的作用机理（采用多元线性回归）
本研究主要是为了论证央企“限薪令”的利弊。

因此，选取了本文选取了2010-2012年沪深两市100家上市央企为研究对象，并剔除了金融保险类企业和ST、PT企业。

选取的被解释变量为：企业绩效、在职消费，解释变量为：高管薪酬、薪酬差距，此外还设置了包括高管持股比例在内的8项控制变量。

根据研究需要构建了六个多元线性回归模型（此处不再列示）。

将有关数据带入了SPSS分析软件，最终输出相关结果。

通过分析得出了相应的结论：央企高管薪酬与企业绩效显著正相关，过度限制高管薪酬不利于企业绩效的整体提升；在职消费与高管薪酬关系不大，其本身亦不属于高管薪酬的范畴，薪酬的增减不会直接影响在职消费；薪酬差距与企业绩效无显著相关关系，缩小高管与一般员工之间的薪酬差距，有利于维护社会公平和正义，但对于企业绩效提升没有实质性作用。

这对我们重新认识“限薪令”实施的实质提供了一定的帮助。

此外，还运用SPSS中的回归分析分析了国有上市公司内部治理结构对财务绩效与风险的双向影响。

通过对输出结果的解读，找出了真正对财务绩效和风险起作用的公司内部治理因素，为建立有效的公司治理机制提供了一定帮助。

以上是我在论文写作中，对SPSS软件的具体应用实例。

其实，SPSS的功能远不止这些，我相信，我今后运用到的不仅仅是回归分析，因子分析、主成分分析以及聚类分析在以后的论文写作中会逐渐被运用到。

SPSS对于管理学的研究至关重要，更是我们论文写作的有力工具，学习和掌握好这款软件的应用，对于我们来说将会受益颇多。