SPSS分析报告实例

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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。

1.探讨经济因素对于同学们评价的影响

首先对我们所得到的全体数据进行初步分析,可以由

“平均每月家里给多少钱”大致判断得出同学们的家庭经

济情况。但是进一步进行统计,可以得出有很多同学并未

填写该项调查,如果将未填写的数据均作为“0”进行处

理,无疑将会对结果造成很大的影响,在这里,我们先利

用筛选中的过滤变量,排除掉变量中的缺省值(初步筛选

后得到的结果如左图所示)。在排除了缺省值的干扰之后,

我们可以得到一份同学们填写的原始数据,但是粗略浏览

不难发现,其中月生活费会有人填写“10000”或者“1”

这类明显不符合事实的数据,因此我们还需进行二次筛选

以增加最后结论的可信度。考虑到一般人在北京的月消费,我们将有效数据中,月生活费在500~4000区间的数据再一次进行筛选,得到了我们的最

终数据。

得到了样本之后,我们需要先对样本进行初步的描述性统计,了解样本数据的大体特征,之后再进行正态分布检验,根据特征将每月生活费进行人为分类,用以检验家庭经济

因素是否会对同学对学校各方面的评价造成影响。选中有效数据之后进行描述性统计,得

到有效案例一共512个(总案例为724个),其中最小值为500,最大值为4000,平均

值为1465.56,标准差为553.566。

进一步绘制出有效数据的频数分布直方图。根据该分布直方图,我们计划将月生活费低于1000,月生活费介于1000与2000之间的与生活费高于2000的共三组,分别对应着经济条件较差、经济条件中等与经济条件较好三种情况。

将分完组的三份数据再一次做描述性统计,统计结果分别如下表所示。

描述统计

个案数

最小

最大

平均

标准

平均每月家里给多少钱(元)?1705001000

904.5

1

158.6

05

有效个案数(成列)170

经济较差家庭描述统计

描述统计

个案数

最小

最大

平均

标准

平均每月家里给多少钱(元)?31512002000

1639.

68

276.7

76

有效个案数(成列)315

经济中等家庭描述统计

描述统计

个案数

最小

最大

平均

标准

平均每月家里给多少钱(元)?2725004000

2966.

67

410.4

41

有效个案数(成列)27

经济较好家庭描述统计

分别将经济条件为较差、中等与较好的家庭分为1、2、3组,先对1、2组做对学校服务满意程度(5为最满意,1为最不满意)的T检验,得到的结论参见下表。

独立样本检验

莱文方差等同

性检验平均值等同性t 检验

首先查看莱文方差等同性检验一栏,F值后面的显著性值为0.802,大于0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,在观察后面的平均值等同性t检验,假定方差相等情况下,t后面的显著性为0.207>0.05,即接受原假设,均值相等,也就是说,较低收入家庭和中等收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度评价并没有显著的关系。

再将1、3组做对学校服务满意程度的T检验,得到新的结论:

注:Q36即问题“总体上,您对本大学所提供的服务是否满意?”

接着按照上述步骤判断,可得F后的显著性大于0.05,即假定方差相等,此时t的显著