SPSS期末数据分析

保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。

而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。

本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。

步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。

然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。

选择相应的数据文件，并点击“打开”。

现在，你的数据集就已经成功导入。

步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。

在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。

如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。

步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。

这包括处理缺失值、异常值和离群值等。

SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。

你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。

步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。

SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。

你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。

步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。

然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。

点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。

步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。

SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。

你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。

步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。

SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。

在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。

SPSS数据分析报告模板引言在进行数据分析时，使用SPSS软件可以帮助我们快速、准确地处理大量数据，并得出有意义的结论。

本文档将介绍一个基本的SPSS数据分析报告模板，帮助读者了解如何逐步进行数据分析。

步骤1：数据导入首先，我们需要将原始数据导入SPSS软件中。

在SPSS的菜单栏中选择“文件” -> “导入数据”选项，并选择相应的数据文件。

确保数据文件的格式正确，然后点击“导入”按钮。

步骤2：数据清洗接下来，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。

在SPSS 中，可以使用“转换”菜单下的多个选项来清洗数据，例如删除重复项、处理缺失值等。

步骤3：数据描述统计在进行进一步的数据分析之前，我们需要对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本情况。

在SPSS中，可以使用“分析”菜单下的“描述统计”选项来计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

步骤4：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一步，它可以帮助我们更直观地理解数据的分布和趋势。

在SPSS中，可以使用“图表”菜单下的多个选项来创建各种类型的图表，例如柱状图、折线图、散点图等。

步骤5：数据分析根据具体的研究问题，我们可以选择不同的数据分析方法来探索数据之间的关系和趋势。

在SPSS中，可以使用“分析”菜单下的多个选项来进行常见的数据分析，例如相关分析、回归分析、方差分析等。

步骤6：结果解读在完成数据分析后，我们需要对分析结果进行解读，并得出有意义的结论。

在解读分析结果时，我们可以结合数据描述统计和可视化分析的结果，提供详细的解释和推论。

结论本文介绍了一个基本的SPSS数据分析报告模板，以帮助读者了解如何逐步进行数据分析。

通过正确使用SPSS软件中的各个功能和选项，我们可以高效地分析大量数据，并从中得出有用的结论。

希望本文对您在进行SPSS数据分析时有所帮助！。

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。

spss数据分析简单操作流程1.打开SPSS软件。

Open the SPSS software.2.在数据编辑器中导入你的数据集。

Import your dataset into the data editor.3.检查数据是否被正确导入。

Check if the data has been imported correctly.4.在变量视图中检查数据变量。

Check the data variables in the variable view.5.在数据视图中查看数据记录。

View the data records in the data view.6.进行数据清洗，处理缺失值和异常值。

Clean the data, handle missing and outlier values.7.进行描述性统计分析，了解数据的基本特征。

Conduct descriptive statistical analysis to understand the basic characteristics of the data.8.选择合适的分析方法，比如t检验、方差分析等。

Select appropriate analysis methods, such as t-tests, ANOVA, etc.9.运行所选的分析方法。

Run the selected analysis methods.10.解释分析结果，得出结论。

Interpret the analysis results and draw conclusions.11.导出分析结果为表格或图表。

Export the analysis results as tables or charts.12.保存分析的数据和结果。

Save the analyzed data and results.。

SPSS数据分析报告金典模板三篇SPSS数据分析报告（模板一）学院：经济管理学院专业、班级： **人资*班学生姓名：某某人学二○一*年十一月十一日SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况编号姓名性别学科背景年龄身高体重体测成绩1 吕鑫0 文科20.5 164.2 54.2 812 王阳0 文科20 158.3 46.2 753 洪华阳0 理科21 171 57.2 714 刘卫秀0 理科21 165.5 54 755 吴梦琦0 文科21 166.2 48 696 韩玮0 文科20 164.3 47 617 汤丽娟0 文科21 162.8 48.2 668 江桂英0 理科20 157.2 44.2 709 熊如意0 文科20 166.5 54.5 7310 余婵0 文科19.5 156.2 45.5 7711 彭茜0 文科20 165.4 52.4 6612 赵丹0 文科20.5 174.3 55.6 7613 安怡君0 文科20 175 56.2 7214 武阳帆0 文科20.5 162.4 55.5 6715 倪亚萍0 文科22 157.5 48.6 7416 张明辉 1 文科21.5 170 60 7117 张春旭 1 理科20.5 168.5 57.8 8018 刘晓伟 1 文科21 170.5 59.5 7019 黄炜 1 文科20.5 171 62.2 7620 李强 1 文科20.5 167.5 56.5 6821 温明煌 1 文科21.5 170 60 7522 雷翀翀 1 理科21 168.5 60 7923 陈志强 1 文科22 180 70.4 7924 尹传萍 1 文科21.5 165.2 55.6 7825 郑南 1 理科21.5 168.5 55.9 6426 幸恒恒 1 文科21.5 168.5 58 7927 李拓 1 理科21.5 172 68.1 6628 张发宝 1 理科21 160.5 52.5 7329 杨涛 1 理科21.5 176 70.5 72原始资料和数据（SPSS软件截图）：图1 变量视图图2 数据视图第二部分：数据分析一、描述性分析打开文件“11人资3班29名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表1-2年龄分布表年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效19.50 1 3.4 3.4 3.420.00 6 20.7 20.7 24.120.50 6 20.7 20.7 44.821.00 7 24.1 24.1 69.021.50 7 24.1 24.1 93.122.00 2 6.9 6.9 100.0合计29 100.0 100.0图1-3身高分布直方图图1-4体重分布条形图文字描述：从SPSS 分析结果中可以得出，有效数据共有29个。

【下载本文档，可以自由复制内容或自由编辑修改内容，更多精彩文章，期待你的好评和关注，我将一如既往为您服务】SPSS数据分析的主要步骤利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤，但涉及的方面会相对较少。

主要集中在以下几个阶段。

1．SPSS数据的准备阶段在该阶段应按照SPSS的要求，利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件。

其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构、录入和修改SPSS 数据等。

2．SPSS数据的加工整理阶段该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理。

3．SPSS数据的分析阶段选择正确的统计分析方法对数据编辑窗口中的数据进行分析建模是该阶段的核心任务。

由于SPSS能够自动完成建模过程中的数学计算并能自动给出计算结果，因而有效屏蔽了许多对一般应用者来说非常晦涩的数学公式，分析人员无需记忆数学公式，这无疑给统计分析方法和SPSS 的广泛应用铺平了道路。

4．SPSS分析结果的阅读和解释该阶段的主要任务是读懂SPSS输出编辑窗口中的分析结果，明确其统计含义，并结合应用背景知识做出切合实际的合理解释。

数据分析必须掌握的分析术语1、增长：增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。

2、百分点：百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。

3、倍数与番数：倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。

番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。

4、指数：指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。

5、比重：比重是指总体中某部分占总体的百分比6、拉动。

增长。

：即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。

例子：某业务增量除以上年度的整体基数=某业务增量贡献度乘以整体业务的增长率。

例如：去年收入为23（其中增值业务3），今年收入为34（其中增值业务5），则增值业务拉动收入增长计算公式就为：（5-2）/23=（5-2）/（34-23）×（34-23）/23，解释3/（34-23）为数据业务增量的贡献，后面的（34-23）/23为增长率。

期末SPSS数据分析报告的注意事项关于期末SPSS数据分析报告的注意事项一、数据分析,所以数据很重要. 以下内容必不可少（1）无论从哪儿来的数据，从某一本书里来的也是可以的，但报告要详细说明出处，如书名、作者年代，作为参考文献引用或正文说明都可以。

（2）不论方法如何，数据质量检查、数据基本描述都应有。

（3）注意数据各项的单位都应有。

------你们以后做论文需要数据处理时也应由这些内容二、报告都应有分析目的，分析方法要选用得当。

最后应解决你提出的分析目的和要解决的问题。

所以最后应有明确的分析部分。

经过分析之后首尾应呼应上，才能说明你正确的理解了该分析方法并应用恰当。

三、分析步骤在有了分析目的和恰当说明的数据之后，说明要用哪些方法。

然后，一般以下列步骤进行具体分析。

（1）数据调查与基本描述：了解数据、确保数据本身的正确性。

（2）正式分析的步骤，各步骤中的选项及理由，所选方法应满足的条件及其检验，必要的结果及其意义解释，结论及结果。

（3）列出结果，如回归分析中的结果模型。

（4）如回归、判别因子分析等，可能的话应有结果的验证。

包括回拟和新数据验证。

四、其它一些小的但很重要的问题（1）因子分析中，所提取的主成分特征值不一定取1。

最好参照碎石图，如果前几个累计提取太小，后边有一个特征根有比较大，即使小于‘1’，也是可以要的。

（2）分类变量是不能做线形相关或回归分析的，如性别、工作类别、部门等，请参照要求条件。

（3）聚类分析中，k-均值聚类为大样本聚类，中间过程不可控或非常有限，所以样本量不太大时应采用系统聚类。

而且系统聚类时，不同的聚类方法（如类间、类内联系）和指标（如距离、相似性指标）的选取应该有论证。

（4）因子分析的目的是找出因子结构然后对分析对象进行更清晰的解释。

所以，列出方程不是最后目的，应有因子解释，和对个案的进一步分析，例如通过因子得分实现。

（5）一些分析方法是要求变量标准化的。

请大家注意五、总结无论大家以后工作中想用任何方法，一定要认真把该方法先认真学习，透彻掌握，尤其是一些要领。

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：0156姓名：李平2014年12月13日目录一、研究问题的提出 (1)二、研究内容与方法 (1)(一) 研究内容 (1)(二) 研究方法 (1)三、调查对象及人数 (2)四、问卷分析 (3)（一）回收情况 (3)（二）信度分析 (3)五、数据统计与分析 (4)（一）数据输入 (4)（二）数据分析 (5)1.描述统计 (5)（1）多选题描述统计 (5)（2）单选题描述统计 (7)2.推断统计 (10)（1）独立样本T检验 (10)（2）单一样本T检验 (13)（3）单因素方差分析 (15)（4） X2检验 (19)3.相关分析 (20)（1）变量间相关分析 (20)（2）维度间相关分析 (22)六、结论 (25)七、附录 (26)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。

表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系2.数据处理使用对数据进行处理。

第1题：基本统计分析1分析：本题要求随机选取80%的样本，因而需要选用随机抽样的方法，在此选择随机抽样中的近似抽样方法进行抽样。

其基本操作步骤如下：数据→选择个案→随机个案样本→大约（A）80 所有个案的%。

1、基本思路：（1）由于存款金额为定距型变量，直接采用频数分析不利于对其分布形态的把握，因而采用数据分组，先对数据进行分组再编制频数分布表。

此处分为少于500元，500~2000元，2000~3500元，3500~5000元，5000元以上五组。

分组后进行频数分析并绘制带正态曲线的直方图。

（2）进行数据拆分，并分别计算不同年龄段储户的一次存取款金额的四分位数，并通过四分位数比较其分布上的差异。

操作步骤：（1）数据分组：【转换→重新编码为不同变量】，然后选择存取款金额到【数字变量→输出变量（V）】框中。

在【名称（N）】中输入“存取款金额1”，单击【更改（H）】按钮；单击【旧值和新值】按钮进行分组区间定义。

存取款金额1频率百分比有效百分比累积百分比有效1.00 82 34.6 34.6 34.62.00 76 32.1 32.1 66.73.00 104.2 4.2 70.94.00 22 9.3 9.3 80.25.00 47 19.8 19.8 100.0 合计237 100.0 100.0（2）【分析→描述统计→频率】；选择“存款金额分组”变量到【变量（V）】框中；单击【图标（C）】按钮，选择【直方图】和【在直方图上显示正态曲线】；选中【显示频率表格】，确定。

（3）【数据→拆分文件】，选择“年龄”变量到【分组方式】框中，选中【比较组】和【按分组变量排序文件】，确定；【分析→描述统计→频率】，选择“存款金额”到【变量】框中，单击【统计量】按钮，选择【四分位数】→继续→确定。

统计量存(取)款金额20岁以下N有效1缺失0 百分位数25 50.00 50 50.00 7550.00 20~35岁N有效 131 缺失0 百分位数25 500.00 50 1000.00 755000.0035~50岁N有效 73 缺失0 百分位数25 500.00 50 1000.00 75 4500.0050岁以上N有效32缺失0 百分位数25 525.00 50 1000.00 752000.00结果及结果描述：频数分布表表明，有一半以上的人的一次存取款金额少于2000元，且有34.6%的人的存取款金额少于500元，19.8%的人的存取款金额多于5000元，下图为相应的带正态曲线的直方图。

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。

广西工学院实验报告用纸F r e q u e n c y— — 装订线— —F r e q u e n c y图 1-3分析：首先，本次被调查的科目是微积分A1的期末成绩且总学生数是74人，其中信管091班为38位学生，信管092班为36位学生。

图1-1表明信管091班的平均分（64分）高于信管092班的平均分（56.5分），但信管091班的标准差却高于信管092班。

信管091班的最低分为27分，信管092班的为33分，同时，信管091班的最高分为90分，信管092班的为83分。

图 1-2表明信管091班直接重修的人数为4人，需要补考的人数为9人。

图1-3表明信管092班直接重修的人数为7人，需要补考的人数为12人。

同时，信管091班很信管092班的微积分A1期末成绩均呈平峰分布（两个峰度统计量分别为-0.816和-1.238）。

且信管092班更平峰。

综上所述：信管091班的微积分A1的成绩总体要好于信管092班。

意见：两个班需要在学习方面多作交流，建立学习小组，每小组3到4个人，每小组都要有一个学习较优秀的同学，同时要有个学习一般的同学和学习较差的同学，让学习较优秀的同学带领学习一般的同学和学习较差的同学定期的一起进行学习交流。

尽量把学习差的同学提升到一般，把学习一般的同学提升到较好的水平，顺序渐进，逐步提升。

（1）分析：用人单位对该校毕业生工作表现最为满意。

对外语水平方面最不满意。

学校应该重视外语水平的教学改革，以跟上时代的步伐，尽快适应社会的改革发展需要。

（2）分析：用人单位对该校毕业生外语水平方面的满意程度差别最大，产生的原因可能是该校不重视外语水平的教学，或是学生学习外语的积极性偏低，也可能是学校在招生时忽略对外语水平的要求。

（3）分析：社会对三个学院的毕业生工作表现和专业水平方面的满意程度比较一致，对三个学院毕业生的外语水平的满意程度较差。

学校应加大改革外语教学，加大力度提升外语教学水平，重视学生综合素质的发展。

spss数据分析报告SPSS（统计产品与服务解决方案）是一种常用的统计软件，用于数据分析和统计建模。

SPSS数据分析报告是根据数据分析结果撰写的报告，用于描述和解释数据分析的结果、发现和推论。

下面是一个完整的SPSS数据分析报告的结构和内容：1. 引言：在引言部分，介绍研究的目的、背景和研究问题。

解释为什么选择这个主题，为什么选择这些变量，并说明研究的重要性和意义。

2. 方法：在方法部分，描述数据收集过程、样本选择和数据分析方法。

包括描述变量、操作定义、测量工具、数据收集过程和数据清洗方法。

3. 描述性统计：在描述性统计部分，展示和描述变量的分布情况。

可以通过表格、图表和文字描述来呈现数据的中心趋势、离散程度和分布形态。

4. 相关分析：在相关分析部分，探索变量之间的关系。

使用相关系数或散点图来展示变量之间的线性关系，同时也可以使用卡方检验或列联表来分析分类变量之间的关系。

5. 因素分析：如果研究中包含量表或多个变量，可以使用因素分析来确定变量的维度结构。

报告要描述每个因子的名称、解释和相关系数。

6. 回归分析：在回归分析部分，探索一个或多个自变量对因变量的影响。

报告要描述回归系数、R 方值和统计显著性等。

7. t检验和方差分析：如果研究中包含两个或多个组别变量，可以使用t检验或方差分析来比较组别间的差异。

报告要描述组间差异的统计显著性和效应大小。

8. 结果讨论：在结果讨论部分，总结和解释主要的发现和结果。

结合理论和之前的研究，解释结果的原因和意义，并提出建议和未来研究的方向。

9. 结论：最后，在结论部分，简要总结整个报告，并回答研究问题。

给出对研究的结论和建议。

以上是一个典型的SPSS数据分析报告的结构和内容。

根据具体的研究目的和数据情况，可以进行适当的调整和补充。

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。

数据分析技巧如何使用SPSS进行常见统计分析数据分析是现代社会中重要的一项技能，而SPSS是目前最为常用的数据分析软件之一。

本文将介绍如何使用SPSS进行常见的统计分析，并分享一些数据分析技巧。

一、准备数据在使用SPSS进行统计分析之前，首先需要准备好所需的数据。

数据可以来自不同的来源，如问卷调查、实验结果等。

确保数据的完整性和准确性对于后续的分析至关重要。

二、数据导入在SPSS中，可以通过导入功能将数据从外部文件导入到软件中进行分析。

SPSS支持多种数据格式，如Excel、CSV等。

导入数据时需要注意选择正确的数据类型和变量类型，并进行数据格式的转换和清理。

三、数据清洗数据清洗是数据分析的前提，通过删除或纠正数据中的错误或缺失值，确保数据的质量和一致性。

SPSS提供了强大的数据清洗功能，可以进行数据筛选、变量转换、缺失值处理等操作。

四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行统计概括和展示。

在SPSS中，可以使用频数分布表、均值、标准差等统计指标对数据进行描述性统计分析。

此外，还可以通过直方图、箱线图等图表形式展示数据的分布情况和异常值。

五、推断统计分析推断统计分析是在样本数据的基础上对总体进行推断的统计方法。

SPSS提供了多种推断统计分析方法，如t检验、方差分析、回归分析等。

这些方法可以用于检验假设、比较群体差异、预测因果关系等。

六、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。

在SPSS中，可以使用相关系数、散点图等方法进行相关性分析。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联性，从而更好地理解数据。

七、因子分析因子分析是一种数据降维的方法，可以将一组相关变量转化为较少的无关因子。

在SPSS中，可以通过因子分析来探索数据的内在结构和维度。

通过提取主成分或因子，可以简化数据集，使得后续分析更加便捷。

八、时间序列分析时间序列分析用于研究数据随着时间变化的趋势和规律。

SPSS提供了多种时间序列分析方法，如趋势分析、季节性分析等。

SPSS期末统计分析报告统计分析报告：1.简介在本次研究中，我们运用了SPSS进行数据统计分析，以产出一个系统性的报告。

本报告的目的是对收集到的数据进行整理、描述和解释，以揭示所研究主题的相关信息和趋势。

2.数据收集我们采用了问卷调查的方式收集了数据。

我们在不同的人群中发放了100份问卷，其中有效回收了90份。

我们收集了被调查者的个人信息，如性别、年龄、教育水平等，以及关于他们的消费习惯和偏好的信息。

3.数据整理在进行数据统计分析之前，我们首先对收集到的数据进行了整理。

我们检查了数据的完整性和准确性，处理了缺失值和异常值，并进行了数据的分类和编码。

4.描述性统计分析我们首先进行了一些描述性统计分析，以对数据进行整体的概括。

我们计算了各变量的均值、标准差和频数分布，并绘制了相应的图表。

例如，在性别变量中，我们发现参与调查的男性占60%，女性占40%。

在年龄变量中，我们发现参与调查的年龄分布在20至40岁之间，平均年龄为28岁。

5.相关性分析为了探究不同变量之间的关系，我们进行了相关性分析。

我们计算了各变量的相关系数，并进行了显著性检验。

例如，我们发现收入和消费金额之间存在显著的正相关关系，相关系数为0.7，P值小于0.05、这表明收入增加时，消费金额也随之增加。

6.回归分析在回归分析中，我们选择了几个主要的自变量，并将其与一个因变量进行了回归分析，以探究它们之间的关系和预测能力。

例如，我们选择了教育水平、年龄和性别作为自变量，消费金额作为因变量。

回归分析结果显示，教育水平对消费金额有显著的影响，年龄和性别则没有显著影响。

7.结论通过上述分析，我们得出了一些结论和发现。

首先，参与调查的男性多于女性，大多数参与者年龄在20至40岁之间。

其次，收入和消费金额呈正相关关系，收入增加时，消费金额也随之增加。

最后，在回归分析中，我们发现教育水平对消费金额有显著影响，年龄和性别对消费金额没有显著影响。

8.建议基于我们的研究结果，我们提出了以下建议：首先，针对年龄在20至40岁之间的年轻人群体，市场营销策略可以更加关注他们的消费需求和偏好。

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，我们都需要先进行处理。

而具体预处理需要怎么做,这将会在其后具体分析时具体给出。

四、相关分析通过这份数据，我们可以直观地看到，最终同学给出了对学校总体的评价,而到底是什么影响了同学们的评价呢？我们小组打算从同学们的总体评价入手，分析同学们的家庭经济情况、学习成绩以及学校的各类资源完备程度是否会对同学们的评价造成影响。

使用SPSS进行数据分析的简易教程第一章导言在现代社会中，数据分析在各个领域都起着至关重要的作用。

而SPSS（Statistical Package for Social Sciences）作为一款专为社会科学和商业领域设计的数据分析软件，其功能强大且易于使用，成为了许多研究者和分析师的首选工具。

本教程将介绍使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常见分析方法。

第二章数据导入在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入到SPSS软件中。

SPSS支持导入多种文件格式，如Excel、CSV等。

用户只需打开SPSS软件，在菜单栏中选择"File"，然后点击"Open"，选择要导入的数据文件并点击"Open"即可完成数据导入。

第三章数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，其目的是去除数据中的噪声和错误，确保数据的准确性和完整性。

SPSS提供了多种数据清洗的功能，如缺失值处理、异常值检测和去重等。

通过菜单栏中的"Transform"和"Data"选项，用户可以对数据进行清洗和修整，确保数据分析的可靠性。

第四章描述性统计分析描述性统计是对数据进行初步分析的重要方法，通过对数据的整体特征进行统计描述，可以对数据的分布、趋势和集中程度等进行直观的判断。

在SPSS中，用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Descriptive Statistics"选项进行描述性统计分析，得到数据的均值、标准差、最大值、最小值等指标。

第五章道尔文测试（t检验）t检验是一种常用的假设检验方法，用于比较两组数据之间的差异是否显著。

在SPSS中，用户可以通过"Analyze"菜单栏中的"Compare Means"选项进行t检验分析。

用户需要选择要比较的两组数据，并指定检验类型和置信水平，SPSS会输出检验结果和显著性水平。