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spss数据分析报告《SPSS 数据分析报告》在当今数据驱动决策的时代，数据分析工具变得越来越重要。
SPSS （Statistical Product and Service Solutions）作为一款广泛应用的统计分析软件，为我们提供了强大的数据分析功能。
本报告将通过一个具体的案例，详细介绍如何使用 SPSS 进行数据分析，并对结果进行解读和讨论。
一、研究背景和目的随着市场竞争的加剧，企业越来越关注客户满意度。
为了了解客户对本公司产品和服务的满意度情况，我们进行了一项问卷调查。
本次研究的目的是通过对问卷调查数据的分析，找出影响客户满意度的关键因素，为企业改进产品和服务提供决策依据。
二、数据收集和预处理（一）数据收集我们通过在线问卷的方式收集了 500 份有效问卷。
问卷内容包括客户的基本信息（如年龄、性别、职业等）、对产品和服务的评价（如质量、价格、售后等）以及总体满意度。
（二）数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。
首先，我们对缺失值进行了处理。
对于少量的缺失值，我们采用了均值插补的方法；对于大量的缺失值，我们直接删除了相应的记录。
其次，我们对异常值进行了检测和处理。
通过绘制箱线图，我们发现了一些明显偏离正常范围的数据点，经过核实，这些数据属于录入错误，我们对其进行了修正。
三、数据分析方法（一）描述性统计分析我们首先对数据进行了描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个初步的了解。
（二）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。
相关性分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在线性关系以及关系的强度。
（三）因子分析为了简化数据结构，我们进行了因子分析。
因子分析可以将多个相关的变量归结为少数几个综合因子，从而便于进一步的分析。
（四）回归分析为了确定影响客户满意度的关键因素，我们进行了回归分析。
S p s s数据分析报告1实验材料和原始数据1.1引入本文主要利用SPSS通过对3个除汗剂品牌：妮维娅、AXE、多芬在两个超市（沃尔玛和家乐福）的价格、促销，和AXE的周销售量数据，分析这两个因素对AXE周销售量的影响，为AXE这个除汗剂品牌设定一个恰当的模型形式。
进一步检验模型中是否存在自相关、异方差、共线性等问题，练习如何在SPSS中处理自相关、异方差，进一步完善模型，检验模型的表面效度，残差图，并最终计算模型的预测效度。
1.2AXE案例1.2.1三个品牌除汗剂的数据➢妮维娅➢AXE➢多芬1.2.2变量销售量(Sales)价格(Price)只有摆台(Display-only)只有促销(Feature-only)摆台和促销都有(FeatureandDisplay)2分析操作2.1数据线性拟合对家乐福的AXE数据进行线性拟合，所得到的结果如下：对沃尔玛的数据进行线性拟合，所得到的结果如下：2.2PoolingTest由于有两个超市Carrefour和Walmart的AXE的数据，因此在分析之前要先用SPSS进行PoolingTest。
PoolingTest所用到的公式是通过这个公式计算出F大小，然后通过在线网站计算出P值大小，从而判定能否混合计算。
2.2.1OLSPooling所得到的P值结果：结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。
2.2.2OLSDVPooling结论是：P<0.0001，两个超市的AXE销售数据不能混合。
通过OLSPooling和OLSDVPooling都说明了两个超市的AXE销售数据不能混合。
所以接下来的分析和模型设立都会按照两个超市进行。
2.3描述性统计和模型设立2.3.1描述性统计沃尔玛AXE的销售情况接下来分析Display-only、Feature-only以及Display和Feature这三个变量对价格的影响。
考虑竞争对手的定价家乐福价格与销量相对于时间的变化促销手段对价格的影响竞争对手的价格定位2.3.2模型设立模型类型有两种：加法模型和乘法模型。
SPSS数据分析报告第一部分：原始资料和数据资料来源：某班级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第二部分：数据分析一、描述统计打开文件“某班级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。
spss数据分析报告通过SPSS对销售数据进行分析的报告认识数据分析数据分析是一种针对大量数据进行分类、整理、统计以及数据可视化等操作的过程，旨在寻找到数据背后蕴含的模式、规律等等。
不同的数据分析工具可以能够洞悉数据的本质、纷杂的业务信息、以及市场趋势等等，然而，其中最重要的一个工具就是SPSS软件。
SPSS（Statistical Package for the Social Science）是指一款属于IBM的统计软件，该软件诞生于20世纪60年代，主要用于社会科学、管理学、市场营销等领域。
该软件集成了各种统计方法、数据报告、数据可视化等不同领域的工具，它可以将大量数据可视化展示，减少数据在整理过程中的复杂性，同时提供准确的信息。
按照客户群分析销售数据首先，通过SPSS软件，我们可以有效地对销售数据进行分类，比如按照不同类别的客户订单，我们可以了解到不同客户群体的偏好及销售情况。
基于精确的数据，我们可以发现某些客户的购买力更强、更积极，他们的消费能力还可能会随时间增长而提高。
因此，根据我们的数据分析，我们可以采用这些有针对性的数据信息，以便更加有效地管理和调整我们的销售策略。
打造高效销售策略通过我们的数据分析，我们还可以选择性地推向市场上我们的产品，因为我们可以清楚地知道哪类客户更可能被吸引和消费。
同时，我们还可以了解不同客户群体的消费能力，并根据他们的兴趣爱好来打造产品和服务，以满足他们的需求。
例如，分析数据后，我们可以了解到相对而言，年龄较大的客户更青睐于某种特定的家用电器品牌，因此我们可以将我们的市场宣传和推销任务针对到这些目标客户身上，以提高我们产品的销售数量并提高我们的盈利效率。
而对于年轻客户而言，我们也可以知道他们偏爱购买哪些类型的产品，这样就可以针对他们的消费习惯来提高我们的产品质量，并根据不同目标客户的需求来完善我们的产品线和服务内容。
总结数据分析与SPSS软件为我们提供了强有力的数据支撑和市场分析工具，我们可以通过它来了解不同客户群体的消费情况，以及打造不同的销售和市场推广策略。
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量;性别,为二类变量(0代表女，1代表男)；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道)；旅游的积极性,为三类变量(0代表积极性差，1代表积极性一般,2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）;额外收入，一类变量。
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，以了解该地区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。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。
统计量积极性性别N 有效359 359缺失0 0首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女198 55.2 55。
2 55。
2男161 44.8 44。
8 100。
0合计359 100.0 100。
0表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8％和55.2%,该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表：积极性频率百分比有效百分比累积百分比有效差171 47.6 47。
6 47.6一般79 22。
0 22.0 69.6比较好79 22。
0 22。
0 91.6好24 6。
7 6。
7 98.3非常好 6 1。
7 1。
7 100。
0合计359 100。
0 100.0其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表：其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：Statistics通道N Valid 359Missing 0这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81。
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。
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：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)FrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValid 8 53 11.2 11.2 11.2 12 190 40.1 40.1 51.3 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 .2 100.0Total474100.0100.0GenderEducationalLevel (years)NValid 474 474 Missing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%。
SPSS数据分析报告1. 简介本报告主要针对SPSS数据分析进行详细说明和分析。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，广泛应用于社会科学研究、市场调研以及数据分析领域。
通过对样本数据的统计分析和建模，我们可以得出一些有关于总体的结论，以及预测和推断的结论。
2. 数据收集与准备首先我们需要收集和准备数据。
数据收集方法包括问卷调查、实地观察、实验、访谈等。
将收集的原始数据整理成适合SPSS导入的格式，例如Excel表格，确保数据的准确性和完整性。
掌握数据的基本情况是进行分析的前提。
我们可以通过查看数据的描述性统计信息了解数据的分布情况，包括平均值、标准差、最大值、最小值等。
此外，还可以使用SPSS的数据透视表功能，进行数据预处理，例如数据清洗、缺失数据处理、异常值处理等。
3. 数据分析方法在对数据进行具体分析之前，需要确定分析的目的和方法。
根据数据的类型和研究问题的要求，可以选择合适的统计方法。
常用的数据分析方法包括描述性统计、频率分析、相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等。
在使用SPSS进行数据分析时，需要首先导入数据。
然后根据分析的目的选择相应的分析方法，设置变量的属性和参数，运行分析过程，最后生成相应的分析结果。
4. 数据分析结果根据具体的研究问题和数据分析方法，可以得出一系列的数值结果和图表展示。
例如，在描述性统计中，我们可以得到关于数据分布的常用统计指标，如平均值、标准差、中位数、众数等。
这些指标可以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
在频率分析中，我们可以得到数据的分布情况。
通过柱状图或饼图等可视化方式，可以更直观地展示数据的分布情况。
在相关分析中，我们可以得到变量之间的相关系数，通过相关矩阵和散点图，可以了解变量之间的关系强度和方向。
在回归分析中，我们可以得到自变量和因变量之间的关系模型。
通过回归方程和回归系数，可以进一步预测和解释因变量的变化。
spss分析报告SPSS分析报告。
一、研究背景。
本次研究旨在通过SPSS软件对某公司员工满意度进行分析，以期了解员工对公司工作环境、福利待遇、领导管理等方面的满意程度，为公司提供改进管理和营造更好工作氛围的参考。
二、研究方法。
我们采用了问卷调查的方式，共有200名员工参与了本次调查。
问卷涵盖了员工满意度的各个方面，包括工作内容、薪酬福利、领导管理、团队氛围等。
在收集完问卷数据后，我们使用SPSS软件对数据进行了整理和分析。
三、数据分析结果。
1. 员工满意度整体情况。
通过对问卷数据的分析，我们发现员工整体满意度得分为75分（满分100分），整体来说员工对公司的满意度属于中等偏上水平。
2. 不同方面的满意度情况。
在工作内容方面，员工满意度得分为80分，表明大部分员工对自己的工作内容较为满意。
而在薪酬福利方面，员工满意度得分为70分，略低于整体满意度，说明公司在薪酬福利方面还有待提高。
在领导管理和团队氛围方面，员工满意度得分分别为75分和78分，整体表现较为稳定。
3. 不同部门的满意度差异。
通过对不同部门员工满意度的分析，我们发现在薪酬福利方面，销售部门的员工满意度得分最低，仅为65分，而技术部门的员工满意度得分最高，达到了85分。
这表明公司在薪酬福利方面需要重点关注销售部门的员工满意度。
四、结论与建议。
通过本次研究，我们得出了以下结论和建议：1. 公司整体员工满意度属于中等偏上水平，但在薪酬福利方面仍有提升空间，建议公司加大对薪酬福利的投入，提高员工的福利待遇。
2. 不同部门的员工满意度存在差异，公司应根据不同部门的情况，有针对性地改进管理和营造更好的工作氛围，提高员工满意度。
3. 未来可以定期进行员工满意度调查，以便及时了解员工的需求和反馈，为公司的管理决策提供科学依据。
总之，SPSS分析报告为公司提供了员工满意度的全面数据支持，为公司改进管理和提升员工满意度提供了重要参考。
希望公司能够根据本报告提出的建议，不断优化管理，营造更好的工作环境，提高员工满意度，为公司的长远发展打下良好基础。
统计分析与spss的应用
一、实验目的
学会用spss作基本统计量的计算、绘制常用的统计图形以及用多选项分析进行数据分析。
二、实验原理
运用spss软件对各省市经济进行统计分析，绘制相应的统计图表进行分析。
三、实验内容及步骤
实验内容：以各地区各项经济支出为数据，运用相关分析方法对数据进行分析。
实验步骤：
1.将数据导入到spss软件中，文件类型是EXCEL文档；
2.打开spss软件，在页面上方点击分析，找到降维，点击因子分析；
3.导入各项数据；
4.在因子分析：描述统计，选中统计量的原始分析结果与相关矩阵
的系数，点击继续；
5.在因子分析：抽取，方法选择主成分，分析选择线性相关矩阵，
输出全选，抽取选择第一个；
6.在因子分析：旋转，在方法栏选中最大方差法，输出项全选；
7.在因子分析：选项，在缺失值中选中按列表排除个案；
8.然后得到一些统计图表；
四、实验器材
计算机中spss软件
五、实验结果分析
数据的公因子方差
解释的总方差
碎石图
成分矩阵及旋转成分矩阵
旋转空间的成分图
六、实验结论
Spss在数据分析方面提供了强大的能力，可以快速地进行相关分析，重点在于分清数据的公因子方差、碎石图、旋转空间的成分图。
七、实验总结及心得
Spss有着强大的相关分析功能，在使用spss的同时一定要与统计学的知识理论联系在一起，理清每种统计方法的含义，看懂各种统计表。
spss数据分析报告500字SPSS数据分析报告随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款统计软件，广泛应用于社会科学和商业数据分析领域。
本文将对使用SPSS进行数据分析的过程进行探讨，并根据所得结果对数据进行解释和总结。
1. 研究目的本研究旨在探讨某公司员工满意度与其绩效之间的关系。
通过分析员工的满意度调查问卷数据，了解不同绩效水平员工的满意度表现，为公司提供人力资源管理的参考依据。
2. 数据收集与处理我们从某公司的员工中随机选取了一部分样本，共有500名员工参与了满意度调查。
他们的满意度被评分为1-5，1表示极不满意，5表示非常满意。
此外，我们还收集了每位员工的绩效评价得分，绩效评价分数范围为0-100。
3. 数据分析a. 描述性统计分析首先，我们对数据进行描述性统计分析，以了解员工满意度和绩效的整体状况。
根据统计结果显示，员工的满意度得分平均为3.8，标准差为0.9。
而绩效评价的平均得分为76.5，标准差为12.3。
这些数据为下一步的分析提供了基础。
b. 相关性分析为了探究员工满意度与绩效之间的关系，我们进行了相关性分析。
结果显示，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系（r = 0.65，p < 0.01）。
这意味着满意度较高的员工往往具有较好的绩效表现。
c. 回归分析为了更加深入地分析员工满意度对绩效的影响程度，我们进行了回归分析。
通过建立线性回归模型，我们发现员工满意度对绩效评价有显著的预测作用（β = 0.75，p < 0.01）。
这说明员工满意度每提高1个单位，其绩效评价将增加0.75个单位。
4. 结果解释与总结通过对数据分析的结果进行解释，我们可以得出以下结论：首先，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系，即满意度越高，绩效评价越好。
其次，在回归分析中，员工满意度对绩效具有预测作用，满意度的提升将促进员工绩效的提高。
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1.62亿，使用网络购物的网民占25.5%。
其中，大学生网民(18-24)占网民总体的33.5%，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 1.3 1.3 1.3
二年级65 85.5 85.5 86.8
三年级 2 2.6 2.6 89.5
四年级8 10.5 10.5 100.0
合计76 100.0 100.0
最少，其次，城镇和县乡比例相当。
（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 a
Component
1 2 3
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
验值为0.968>0.8
说明样本取样足够
度大，Bartlett's Test
of Sphericity检验
的显著性水平为
0.000，说明检验是
显著的。
Component Matrix a
Component
1
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。
10
20
30
40
50
方便、节时
产品品种多样、易选
价格低廉
服务态度和信誉较好
1020304050产品品牌产品价格
产品质量产品口碑
从图中可以看出，更多的大学生在进行网购时更看重的是产品质量以及产品价格，网上购物对于很多人来说属于一个新生概念，很多已经习惯了去实体店买商品的人由于无法了解产品的实质状况所以会对产品的质量产生很多的怀疑从而导致无法下定决心。
同时产品价格也是一个重要因素，很多人网上购物的初衷就在于价格比一般的实体店更加低廉。
（5) 主要支付方式
你是否是某个第三方支付平台注册
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效 是 38 50.0 50.0 50.0 否 38 50.0 50.0 100.0
合计
76
100.0
100.0
对于拥有的主要支付方式的调查得出，拥有某个第三方支付的与不拥有的人数各
占一半。
说明对第三方支付的信任程度一般。
其次是第三方支付，占26.8%；网上银行直接支付的使用率还不错，占24.1%；相比之下，大家对于邮局汇款和银行转账或汇款的使用程度较低，可能是因为它们不方便，不快捷。
（7）对网购成为未来主流购物方式的看法
认为网购会成为未来主流方式的人占据绝大多数，相信随着互联网技术的普及，更多的人将会接触这个行业，到时这个数字也会随之扩大。
而还有一部分人认为虽然网购有种种的便利和利好之处，但传统购物方式永远不会消失，未来任然会是主流购物方式，因为它可以给人们业余的生活带来很多娱乐，试想一下如果将来人们做任何事情都在网上进行，人与人之间没有任何的交集，那将是这样可怕的局面。
3、着重分析
（1）对各大网站的满意度
Measures of Association
R R Squared
Eta
Eta Squared
网购满意度 * 您是否在淘宝购物
.967
.934
.967
.934
Measures of Association
R R Squared Eta Eta Squared
.966 .933 .967 .934 网购满意度* 您是否在阿里
巴巴购物
.958 .918 .958 .918 网购满意度* 您是否在凡客
诚品购物
网购满意度* 您是否在易趣
.967 .934 .967 .934 购物
.967 .934 .967 .934 网购满意度* 您是否在卓越
购物
网购满意度* 您是否在京东
.959 .920 .967 .934 购物
.967 .934 .967 .934 网购满意度* 您是否在当当
购物
.967 .934 .967
网购满意度* 您是否在团购
.934
网购物
由上表知，网购满意度和购物网站之间存在显著性关系
由各网站和满意度的散点图和线性回归分析的逐步进入方法，最终得出，网购满意度仅和是否在卓越购物存在线性关系。
由上表可知，网购满意度和大学生的年纪之间不存在显著性关系。
低，其中，使用意愿与负面评价的相关性系数0.061高于与正面评价的相关性系数0.023，且都低于0.3，突显不出使用意愿与正负面评价的相关性差异；同样的，购物经历与正负面评价的相关性也是不明显。
这样的结果与预期的假设不符合，这可能与我们的样本少和填写样本时同学们太随意有关。
4、报告总结
1.大学生网上购物潜力巨大
大学生虽然受经济条件的约束，在校期间无法开展更多的网上购物活动，但其参加工作之后将会在很大程度上成为社会中中高收入的群体。
所以，大学生的价值也绝不仅仅局限于他们目前的实际购买量，而在于其终身价值，一旦有了固定的收入，他们参与电子商务活动的潜力是巨大的。
此次问卷调查也支持这一结果，37.8%的被调查学生有过网上购物经历；83.7%的大学生网络购物者明确表示在未来的一年还会继续进行网络购物；69%没有尝试过网络购物的大学生也表示今后会进行网络购物。
2.大学生网上购物市场已经形成
由数据我们可以看出，大学生上网已经普及，大学生每天上网的平均时间普遍为1～5小时，这些人群对网络可谓相当依赖，同时，在曾经有过网上购物经验的人群里86％的购物者对其进行的网上购物是基本满意的，说明至少有86％的人对网上购物是能够接受。
以上数字告诉我们,面对大学生的网上市场已经形成，
正等待商家去开发。
3. 网上购物发展潜力巨大
随着互联网的普及，越来越多的人接触到网上购物这一领域，由于网购其自身明显的优势诸如：价格低廉、没有时间空间限制，方便快捷、种类繁多等等使其未来很长一段时间内将会成为主流购物方式。
