spss的数据分析报告Word格式文档下载.docx
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[有效百分比
有效差
171
47.6
一般
79
22.0
69.6
比较好
91.6
好
24
6.7
98.3
非常好
6
1.7
其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表
枳极性
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
朽圧俯丼=1055
通道
Statistics
Valid
Missing
Frequency
Percent
Cumulative
Valid没走通道
293
81.6
66
18.4
Total
表说明,在该地区被调查的359个人中,有没走通道的占81.6%,占绝大多数。
上表及其直方图说明,被调查的359个人中,对与旅游积极性差的组频数最高的,为171人
数的47.6%,其次为积极性一般和比较好的,占比例都为22.0%,积性为好的和非常好的比例
比较低,分别为24人和6人,占总体的比例为6.7%和1.7%。
2、探索性数据分析
(1)交叉分析。
通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况,但是在实际分析中,不仅要了解单个变量
的分布特征,还要分析多个变量不同取值下的分布,掌握多个变量的联合分布特征,进而分
析变量之间的相互影响和关系。
就本数据而言,需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。
现以现工资与职务等级
的列联表分析为例,读取数据(下面数据分析表为截取的一部分):
Count
性别*积极性交叉制表
计数
差
性别女
96
47
41
12
2
75
32
38
4
税极性
■差
■悬
□比壮好
■蚱
□非揄好
上联表及BarChart涉及两个变量,即性别与积极性的二维交叉,反映了在不同的性别对于旅游积极性分布情况。
上表中,性别成为行向量,积极性列向量。
(2)性别与收入的探索性分析
CaseProcessingSummary
Cases
收入女
100.0%
.0%
Descriptives
Statistic
Std.Error
收入女Mean
95%ConfideneeIntervalLowerBoundforMeanUpperBound
1005.28562
907.63853
1102.93272
49.514796
5%TrimmedMean
957.92011
Median
937.50000
Varianee
485439.577
Std.Deviation
696.734940
Minimum
7.426
Maximum
3125.000
Range
3117.574
InterquartileRange
937.563
Skewness
.896
.173
Kurtosis
.310
.344
Mean
1066.92791
65.993219
95%ConfideneeIntervalLowerBound
936.59779
forMean
UpperBound
1197.25802
986.95497
701171.907
837.360082
58.630
6250.000
6191.370
718.750
2.370
.191
10.166
.380
(3)p-p图分析
Age
Age的正誉P-P图
观测的靈枳概率
Age的曲降止态图
结果分析
年龄在正态p-p图的散点近似成一条直线,无趋势正态p-p图的散点均匀分布在直线
y=0的上下,故可认为本资料服从正态分布
3、相关分析。
相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法,明确客观事之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。
函数关系是指两事物之间的一种—对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量
函数Y可以根据确定的函数取一定的值。
另一种普遍存在的关系是统计关系。
统计关系是指两事物之间的一种非对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量Y无法根据
确定的函数取一定的值。
统计关系可分为线性关系和非线性关系。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度,而事物之间的统计关系却不像函数关系那样
直接,但确实普遍存在,并且有的关系强有的关系弱,程度各有差异。
如何测度事物之间的
统计关系的强弱是人们关注的问题。
相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
Correlations
收入
旅游花费
额外收入
收入Pearson
1
**
.140
.853
Correlation
Sig.(2-tailed)
.008
.000
旅游花费Pearson
.183
额外收入Pearson
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
上表是对本次分析数据中,旅游花费、收入、、额外收入的相关分析,表中相关系数旁边有
两个星号(**)的,表示显著性水平为0.01时,仍拒绝原假设。
一个星号(*)表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。
先以现旅游花费这一变量与其他变量的相
关性为例分析,由上表可知,旅游花费与额外收入的相关性最大,
5.回归分析
有相关性分析可得收入,旅游花费呈线性相关,因此作回归分析
VariablesEntered/Removed
Model
Variables
Entered
Removed
Method
收入a
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
旅游花费
ModelSummaryb
R
RSquare
AdjustedR
Square
Std.ErroroftheEstimate
.140a
.020
.017
129.604
a.Predictors:
(Constant),收入
anovA
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1Regression
120443.809
7.170
.008a
Residual
5996596.239
357
16797.188
Total1
6117040.048
358||||
(Constant),
a
Coefficients
Unstandardized
Standardized
t
B
Beta
1(Constant)
91.563
11.528
7.943
.024
.009
2.678
a.DependentVariable:
ResidualsStatistics
Std.
Deviation
PredictedValue
91.74
241.90
116.41
18.342
Std.PredictedValue
-1.345
6.842
1.000
StandardErrorof
6.840
47.362
9.048
3.426
AdjustedPredicted
Value
92.09
271.79
116.53
19.018
-193.904
891.785
129.423
Std.Residual
-1.496
6.881
.999
Stud.Residual
-1.607
6.891
1.002
DeletedResidual
-223.789
894.316
-.117
130.229
Stud.DeletedResidual
-1.611
7.390
.004
1.025
Mahal.Distanee
46.811
.997
2.955
Cook'
sDistanee
.199
.003
.015
CenteredLeverageValue
.131
Charts
Scatterplot
DependentVariable:
勰游崔费
"
OOO-
boo-
RegressionStandardizedPredictedValue
由上图可知回归方程:
y=91.563+0.024(x1),(P(Sig=0.000)<
0.01)
即旅游花费=91.563+0.024*收入(p<
0.01)6单样本T检验
首先对现工资的分布做正态性检验,结果如下:
标棊偽签,=76?
.524N曲§
由上图可知,现工资的分布可近似看作符合正态分布,现推断现工资变量的平均值是否为$3,000,0,因此可采取单样本t检验来进行分析。
分析如下:
One-SampleStatistics
单个样本统计量
均值
标准差
均值的标准误
1032.93021
762.523942
40.244474
单个样本检验
检验值=0
Sig.(双侧)
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
25.666
358
1032.930214
953.78493
1112.07550
由One-SampleStatistics可知,359个被调查的人中收入平均值1032.93021
,标准差为762.523942,均值标准误差为40.244474。
图表One-SampleTest中,第二列
是t统计量的观测值为25.666;
第三列是自由度为358(n-1);
第四列是t统计量观测值的
双尾概率值;
第五列是样本均值和检验值的差;
第六列和第七列是总体均值与原假设值差的
95%勺置信区间为(953.78493,1112.07550)。
该问题的t值等于25.666对应的临界置信
水平为0,远远小于设置的0.05,因此拒绝原假设,表明该地区被调查的359名人中收入与1032.93021
存在显著差异。
7,独立样本t检验
T-Test
GroupStatistics
旅游花费女
126.09
149.533
10.627
104.51
102.187
8.053
IndependentSamplesTest
Levene'
sTestfor
EqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%Confidenee
Intervalofthe
Differenee
Sig.(2-taile
d)
Mean
Difference
Differenc
e
Lower
Upper
旅游花费Equal
variancesassumed
Equalvariancesnotassumed
6.302
.013
1.559
1.618
347.
241
.1202
.106:
1.5
80
21.5
13.844
13.334
-5.647
-4.645
48.806
47.805
得到两组的均数(mear)分别为198和161
独立样本t检验,取的t值1.559与Sig为0.120p>
0..05
旅游花费不成显著性差异,由图中可知旅行的旅游花费较高。
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