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关于统计软件SPSS的应用举例统计软件SPSS是全球专业统计分析软件的领导者，它包含了丰富的统计分析方法，在社会工作中有很多实际的应用。
我们可以举例如下：我们对某国有企业的366位员工的当前收入和以前的收入进行了调查，得出以下数据，因数据较多暂不列出，见下面软件的数据输入。
其中有男职工206人，女职工160人，一线工人285人，科以上的干部26人，机关员工55人。
请利用统计软件SPSS分析如下问题：（1）建立收入与性别、工作性质之间的回归模型，并作出分析、（2）工作性质的不同对当前收入是否有显著影响、（3）当前工资与以前的工资是否有差异。
利用统计软件SPSS进行分析：在统计软件SPSS中输入如下：其中第一列数据为当前工资；第二列为工作性质，其中的1表示一线工人，2表示科以上的干部，3表示一般机关员工；第三列为以前工资；第四列为性别，其中1表示性别为男，2为女；第五列为收入的增量。
28350 1 27000 1 1350 27750 3 18750 1 9000 35100 1 10200 2 24900 27300 1 13500 1 13800 40800 1 15000 1 25800 46000 1 18000 1 28000 52125 2 18000 1 34125 61875 2 28740 1 33135 21300 3 13050 1 8250 19650 3 15750 2 3900 22350 3 15750 2 6600 23400 1 14700 2 8700 24300 1 15750 2 8550 31050 1 15750 1 15300 60375 1 13500 1 46875 32550 1 15000 1 17550 31200 1 10200 1 21000 36150 1 28740 1 7410 42000 1 13050 1 28950 92000 2 15750 1 76250 81250 2 15750 1 65500 31350 3 12750 2 18600 29100 1 11100 1 18000 22350 3 9000 2 13350 30000 1 9000 2 21000 30750 1 12600 1 18150 34800 1 27480 1 7320 60000 1 14250 1 45750 35550 1 79980 1 -44430 45150 1 14250 1 30900 73750 1 14250 1 59500 25050 1 45000 1 -19950 27000 3 15000 1 12000 26850 3 39990 1 -13140 33900 3 30000 1 3900 26400 3 11250 2 15150 28050 1 13500 1 14550 30900 1 15000 1 15900 22500 1 15000 1 7500 48000 1 9000 1 39000 55000 1 11550 1 43450 53125 1 16500 1 36625 21900 1 14250 1 7650 78125 2 14250 1 63875 46000 1 13500 1 32500 45250 1 12750 1 32500 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21750 3 17490 2 4260 59400 2 12000 1 47400 24450 1 12000 2 12450 103500 2 10950 1 92550 35700 1 15750 1 19950 22200 1 15000 2 7200 22950 1 32010 2 -9060 23100 1 33000 2 -9900 56750 1 15750 2 41000 29100 1 25500 2 3600 37650 1 19500 2 18150 27900 1 23730 2 4170 21150 1 30750 2 -9600 31200 1 36240 1 -5040 20550 1 15750 2 4800 25950 3 15000 1 10950 28350 3 14250 1 14100 17700 3 12750 2 4950 23550 1 15750 2 7800 19950 1 15000 2 4950 29400 1 15300 2 14100 28800 1 13500 2 15300 16950 1 18000 2 -1050 35700 1 15000 1 20700 17400 1 13500 2 3900 21450 1 15000 2 6450 24750 1 15750 2 9000 16950 1 13500 2 3450 26100 1 15750 2 10350 28050 1 16500 1 11550 36600 1 32490 2 4110 58125 1 18000 2 40125 21300 1 15750 1 5550 22500 1 21240 1 1260 29400 1 12000 1 17400 27450 1 14250 1 13200 29850 1 11250 1 18600 25350 1 13500 1 11850 15750 1 12150 2 3600 19650 1 15000 2 4650 21000 1 11550 2 9450 27000 1 21990 1 5010 24000 1 15750 1 8250 78500 1 15000 1 63500 20850 1 12000 2 8850 30000 1 14250 1 1575028500 1 12000 1 16500 65000 2 15000 1 50000 30150 1 10200 1 19950 21600 1 15750 2 5850 29100 1 15750 2 13350 22650 1 32490 2 -9840 20850 1 34980 2 -14130 22950 1 17250 2 5700 30600 1 12000 2 18600 20400 1 18000 2 2400 23850 1 18000 2 5850 22800 3 10950 2 11850 20700 3 15750 2 4950 21300 3 21240 2 60 37800 3 11550 1 26250 31200 3 10200 1 21000 29400 3 10650 1 18750 70000 2 12450 1 57550 33900 1 33750 1 150 27150 1 14250 1 12900 22200 1 60000 2 -37800 31350 1 16500 2 14850 20850 1 16500 2 4350 33300 1 13950 1 19350 86250 2 12000 1 74250 30750 1 30000 1 750 33540 1 12750 1 20790 34950 1 15750 1 19200 21600 1 13500 2 8100 24450 1 12000 2 12450 30750 1 15750 1 15000 40050 1 11250 1 28800 40350 1 17250 1 23100 38700 1 15000 1 23700 65000 1 10200 1 54800 51450 1 13500 1 37950 35250 1 10200 1 25050 25950 1 15300 1 10650 25050 1 13950 1 11100 26250 1 10200 1 16050 31950 1 18000 1 13950 30000 1 10200 1 19800 66250 2 10200 1 56050 101889 2 12000 1 89889（1）对收入与性别、工作类型之间的关系，利用SPSS的线性回归进行建模分析：得到当前工资与性别、工作类型之间的相关模型为：当前工资=52368.571-14140×性别+1535.501×工作类型模型检验的p值为0.000<0.05，说明该模型显著；而决定系数为0.196，因决定系数在取值范围0—1内取值越大说明模型的效果越好，可见该模型效果不是很好。
***********影响城市人均GDP差异因素的分析分院城市与环境科学学院专业地理信息系统姓名********学号**********影响城市人均GDP差异因素的分析***（******** 城市与环境科学学院, 中国长春130000;）摘要：首先选取2001年全国30个省、市、自治区的11个指标(出生率、人口自然增产率、期望寿命、平均受教育年龄、识字率、人均GDP、城乡居民储蓄年底余额、人均社会消费额、成年劳动力比重、城市人口比重、第三产业人口比重)，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了全国综合人均GDP发展水平的区域谱系图；最后在此基础上，探讨了全国省际综合发展水平的区域相似性和差异性。
研究结果表明：利用主成分分析和系统聚类方法分析中国省际综合交通发展水平，不仅可以克服传统的基于人工选用指标进行综合分析所存在的数据不易处理的缺陷，而且结果准确性高，是对中国城市人均GDP差异影响因素的分析的一种新的尝试。
关键词：人均GDP; 主成分分析; 系统聚类; 中国城市1．引言西方国家对城市经济发展状况进行的实证研究已经有很多了。
一类是延续了增长经济学的方法对城市进行经济增长因素分析。
除去传统的资本、劳动力和技术进步因素外,近年来则更强调与政府和地理环境有关的众多影响因素。
另一类由城市最佳规模的研究产生出来,突出了集聚经济对城市经济发展的影响,认为城市规模越大,经济效益越高。
人均GDP是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，也是反映疑惑经济发展情况的重要指标，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。
人均GDP则是一国经济的最大基本面，它是研究产业结构和产业演变趋势的主要解释变量，因而无论对经济政策的制定，还是投资分析均具有重要意义。
但是，究竟哪些因素会影响人均GDP的变化呢？为了今后能更好地了解、利用本研究选取了2001年中国30个省、市、自治区的11个指标交通，应用SPSS统计软件对此进行了主成分分析；然后结合主成分分析结果，利用聚类分析方法得到了影响人均GDP水平谱系图；最后结合各地区自身的地理状况和经济发展水平，探讨了影响人均GDP水平的区域相似性和差异性。
spss的综合运用——以我国城市空气质量分析为例SPSS（统计产品和服务解决方案）是一种广泛使用的统计分析软件，它可以用于数据处理、数据分析和预测建模等任务。
在我国城市空气质量分析中，可以利用SPSS进行如下几个方面的综合运用：1. 数据清洗和整理：首先需要收集城市空气质量相关的数据，包括空气质量指数（AQI）和各个监测点的相关数据。
然后，使用SPSS进行数据清洗和整理，剔除异常值和缺失值，以确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析：利用SPSS可以计算各个城市的平均空气质量指数、标准差等统计指标，以及绘制相关统计图表，如柱状图、折线图等，以便对不同城市的空气质量进行比较和描述。
3. 相关性分析：使用SPSS可以进行相关性分析，以了解不同因素与空气质量之间的关系。
可以计算不同污染物浓度（如PM2.5、PM10、O3等）与空气质量指数的相关系数，并进行显著性检验，以确定是否存在显著的相关关系。
4. 回归分析：通过回归分析可以探究不同变量对空气质量的影响程度。
可以使用SPSS进行多元线性回归分析，建立空气质量指数与污染物浓度、气象因素等多个自变量之间的关系模型，并进行参数估计和显著性检验。
5. 聚类分析：可以使用SPSS进行聚类分析，将城市按空气质量指数和污染物浓度等因素进行分类，以便对城市进行对比和评估。
聚类分析可以帮助发现城市之间的差异，并为进一步的空气质量改善提供参考。
6. 时间序列分析：通过分析历史数据，利用SPSS进行时间序列分析，可以揭示城市空气质量的长期趋势和季节性变化，帮助预测未来的空气质量状况，以及制定相应的政策和措施。
SPSS在我国城市空气质量分析中的综合运用可以包括数据清洗和整理、描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析和时间序列分析等方面，这些分析结果可以为了解和改善城市空气质量提供科学依据。
物流工程 S11085240007主成分分析学习报告主成分分析(主分量分析)是一种实用的多元统计分析方法是一种化繁为简将指数尽可能压缩的降维技术，独特之处在于能够消除指标样本之间的相互关联，并在保持样本主要信息量前提下，提取少量具有代表性的主要指标。
同时，在分析过程中得到主要指标的合理权重，用主成分作为决策分析的综合指标值。
换言之：“主成分分析法实质上是用多维的思想，把多指标重新组合成一组相互独立的少数几个综合指标。
并且反映原指标的主要信息的多元统计分析方法。
”正是因为主成分分析方法具有上述特点，所以在多指标综合评价方面得到了广泛应用。
1基于主成分分析的我国省级财政规模综合评价王宝成(三峡大学经济与管理学院，湖北宜昌443002)1.1评价数据为了方便下文对我国省级政府财政规模进行综合评价．笔者按照设计的财政规模评价指标体系收集了2009年度全国31个省区财政规模测度指标的各项统计数据。
具体数据见表：2009年度全国31个省区财政规模测度数据。
如表所示。
我国省级政府财政规模的评价数据包含了财政自给率(X1)、财政收入占比(X2)、财政支出占比(X3)、人均财政(X4)、人均财政支出(X5)、单位面积财政收入(X6)和单位面积财政支出(X7)这7个评价指标的统计数据，所有原始数据均来源于《中国统计年鉴2009)。
1.2具体分析整个评价过程选取表2中的数据作为样本数据。
利用统计分析软件SPSS中的主成分分析方法综合评价我国级政府财政规模，具体评价过程分为以下两步展开：第一步．进行主成分分析的前提条件分析，旨在判断是否适合进行主成分分析；第二步，提取主成分，旨在对原始指标进行指标合并确定主成分及其所占权重。
计算各个样本的主成分得和综合得分。
具体分析过程和结果如下：利用统计分析软件SPSS对表2中的X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7这七个原始变量作标准方差处理．然后按照特征根大于l的规则提取2个主成分，记为F1和F2，并采用方差最大法对提取到的2个主成分进行正交旋转。
第15章SPSS在经济分析中的应用在经济分析中，要考虑经济现象的影响因素，通常需要从全面的角度考虑很多经济变量和指标，有时还需要构造变量体系，如何在这许多经济变量中抓住经济现象的主要影响因素，简化变量结构，变复杂为简单，同时保证结论的科学性，是经济分析中的一大挑战。
同时，经济变量和指标往往具有不同程度的相关性，即信息重叠，有时甚至是高度的相关性，在建立经济模型时，都必须要谨慎处理这种相关性，否则变量相关很可能导致错误的分析结论，如何排除变量相关性，得到合理的经济模型，是经济分析中另外一大挑战。
当然经济分析中还有其他的问题，例如变量的分布，变量的内生性和外生性等，此处就不再赘述了。
在经济分析中，因为要同时解决降维和消除相关性的问题，因此因子分析和主成分分析有很多应用。
当然，因子分析有时是作为一个中间过程，其结果（因子得分）再应用于其他统计分析模型，最终得到分析结果。
除了因子分析以外，SPSS还有许多应用，本章只是举出了3个案例用以说明在经济分析中应用SPS S应该注意的问题。
第一个案例应用SPS S的因子分析提取变量信息，在进行样本聚类，接着对每一分类拟合回归模型说明变量之间的关系；第二、三个例子都是首先运用因子分析，然后针对因子得分进行综合评价；相对而言第二个例子简单一些，而第三个案例由于进行了两层的因子分析，因此更复杂，结果更丰富。
这里需要专门讲讲综合评价，因为其在经济分析中有非常重要的地位。
综合评价法是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。
不同国家经济实力、不同地区社会发展水平、小康生活水平达标进程、企业经济效益评价等都可以使用综合评价。
社会统计分析方法-spss软件应用
SPSS是社会科学统计分析的主流软件之一，其应用范围覆盖了社会学、心理学、教育学、医学、市场营销等多个领域。
在社会统计分析中，SPSS可用于数据整理、数据变换、数据描述统计、因素分析、多元回归分析、结构方程模型等多种分析方法的应用。
通过SPSS软件的协助，可实现从数据采集到数据分析整个过程的自动化处理，迅速得到数据的各项描述统计量、变量间的相关性分析、重要因素的筛选和预测模型的建立等结果。
对于社会调查和问卷调查等数据分析，SPSS软件具有数据清洗、缺失值处理、变量转换、数据标准化等优秀功能，在处理数据时，具有高度的数据安全性和数据保密性。
因此，SPSS软件是社会统计分析方法中的重要工具，能够有效地分析和解释数据，深入剖析社会现象，为社会问题的研究和解决提供重要的依据。
SPSS在城乡规划专业教学中的应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种专业的统计分析软件，在城乡规划专业教学中有着广泛的应用。
它可以帮助学生更好地理解和分析城乡规划领域的数据，从而更好地应对实际问题，提高解决问题的能力和水平。
本文将从SPSS的基本功能、在城乡规划专业中的应用和实际教学中的案例分析等方面进行详细介绍。
一、SPSS的基本功能SPSS是一个由IBM公司开发的数据分析工具，它的主要功能包括数据录入、数据清洗、数据分析和数据展示。
在数据录入方面，SPSS支持各种数据格式的导入，如Excel、CSV 等，同时也支持手工输入。
在数据清洗方面，SPSS可以进行数据的筛选、去除异常值等操作，确保数据的质量。
在数据分析方面，SPSS支持多种统计分析方法，如描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析等，在城乡规划中，这些统计方法可以帮助学生从数据中发现规律，形成分析思维。
在数据展示方面，SPSS可以生成各种报表、图表，直观地展示数据的概况和趋势。
在城乡规划专业的教学中，SPSS可以应用于多个方面。
首先是调查数据的分析。
在城乡规划实践过程中，经常需要进行各种调查，如住房状况、交通状况、土地利用情况等。
这些调查的数据可以通过SPSS进行分析，了解城乡居民的生活状况、需求情况，为城乡规划提供数据支持。
其次是规划方案的评估。
在城乡规划的实践中，需要对各种规划方案进行评估，这就需要对各种指标进行统计分析。
通过SPSS进行数据处理和分析，可以根据规划目标和政策要求，对不同方案进行科学评估，为决策提供科学依据。
SPSS还可以用于城乡规划政策的评估及规划效果的监测，通过对不同政策实施后的数据进行分析，了解政策效果，为政策调整和规划修订提供科学依据。
在城乡规划专业的教学中，SPSS的应用可以帮助学生更好地掌握数据分析的方法和技巧，并将这些技能应用到实际的城乡规划问题中。
