spss的數(shù)據(jù)分析報告范例1

1、關(guān)于某地區(qū)361個人旅游情況統(tǒng)計分析報告一、 數(shù)據(jù)介紹：本次分析的數(shù)據(jù)為某地區(qū)361個人旅游情況狀況統(tǒng)計表，其中共包含七變量，分別是：年齡，為三類變量；性別，為二類變量（0代表女，1代表男）；收入，為一類變量；旅游花費(fèi)，為一類變量；通道，為二類變量（0代表沒走通道，1代表走通道）；旅游的積極性，為三類變量（0代表積極性差，1代表積極性一般，2代表積極性比較好，3代表積極性好 4代表積極性非常好）；額外收入,一類變量。通過運(yùn)用spss統(tǒng)計軟件，對變量進(jìn)行頻數(shù)分析、描述性統(tǒng)計、方差分析、相關(guān)分析，以了解該地區(qū)上述方面的綜合狀況，并分析個變量的分布特點(diǎn)及相互間的關(guān)系。二、 數(shù)據(jù)分析1、 頻數(shù)分析?；?/p>

2、本的統(tǒng)計分析往往從頻數(shù)分析開始。通過頻數(shù)分地區(qū)359個人旅游基本狀況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表，在性別、旅游的積極性不同的狀況下的頻數(shù)分析，從而了解該地區(qū)的男女職工數(shù)量、不同積極性情況的基本分布。 統(tǒng)計量積極性性別n有效359359缺失00首先，對該地區(qū)的男女性別分布進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下性別頻率百分比有效百分比累積百分比有效女19855.255.255.2男16144.844.8100.0合計359100.0100.0表說明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個人中，有198名女性，161名男性，男女比例分別為44.8%和55.2%，該公司職工男女?dāng)?shù)量差距不大，女性略多于男性。其次對原有數(shù)據(jù)中的旅游的積極性進(jìn)行頻數(shù)分

3、析，結(jié)果如下表 ：積極性頻率百分比有效百分比累積百分比有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6比較好7922.022.091.6好246.76.798.3非常好61.71.7100.0合計359100.0100.0 其次對原有數(shù)據(jù)中的積極性進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表 ：其次對原有數(shù)據(jù)中的是否進(jìn)通道進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表 ：statistics通道nvalid359missing0通道frequencypercentvalid percentcumulative percentvalid沒走通道29381.681.681.6通道6618.418.4100.0total

4、359100.0100.0這說明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個人中，有沒走通道的占81.6%，占絕大多數(shù)。上表及其直方圖說明，被調(diào)查的359個人中，對與旅游積極性差的組頻數(shù)最高的，為171 人數(shù)的47.6%，其次為積極性一般和比較好的，占比例都為22.0%，積性為好的和非常好的比例比較低，分別為24人和6人，占總體的比例為6.7%和1.7%。2、 描述統(tǒng)計分析。再通過簡單的頻數(shù)統(tǒng)計分析了解了職工在性別和受教育水平上的總體分布狀況后，我們還需要對數(shù)據(jù)中的其他變量特征有更為精確的認(rèn)識，這就需要通過計算基本描述統(tǒng)計的方法來實(shí)現(xiàn)。下面就對各個變量進(jìn)行描述統(tǒng)計分析，得到它們的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以

5、進(jìn)一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。描述統(tǒng)計量n極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差方差偏度峰度統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤統(tǒng)計量標(biāo)準(zhǔn)誤收入3597.4266250.0001032.93021762.523942581442.7621.790.1296.869.257旅游花費(fèi)359211006116.41130.71617086.7043.145.12913.401.257有效的 n （列表狀態(tài)）359如表所示，以起始工資為例讀取分析結(jié)果，359個人中收入最小值為7.426￥，最大值為6250.00000￥，平均1032.9302￥，標(biāo)準(zhǔn)差為762.5239￥偏度系數(shù)和峰度系數(shù)分別為1.

6、790和6.869。其他數(shù)據(jù)依此讀取，則該表表明該地區(qū)旅游花費(fèi)的詳細(xì)分布狀況。3、 探索性數(shù)據(jù)分析（1） 交叉分析。通過頻數(shù)分析能夠掌握單個變量的數(shù)據(jù)分布情況，但是在實(shí)際分析中，不僅要了解單個變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，掌握多個變量的聯(lián)合分布特征，進(jìn)而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。就本數(shù)據(jù)而言，需要了解現(xiàn)工資與性別、年齡、受教育水平、起始工資、本單位工作經(jīng)歷、以前工作經(jīng)歷、職務(wù)等級的交叉分析?，F(xiàn)以現(xiàn)工資與職務(wù)等級的列聯(lián)表分析為例，讀取數(shù)據(jù)（下面數(shù)據(jù)分析表為截取的一部分）：count 性別* 積極性 交叉制表計數(shù)積極性合計差一般比較好好非常好性別女964741122198男

7、753238124161合計1717979246359上聯(lián)表及bar chart涉及兩個變量，即性別與積極性的二維交叉，反映了在不同的性別對于旅游積極性分布情況。上表中，性別成為行向量，積極性列向量。（2）性別與收入的探索性分析性別case processing summary性別casesvalidmissingtotalnpercentnpercentnpercent收入女198100.0%0.0%198100.0%男161100.0%0.0%161100.0%descriptives性別statisticstd. error收入女mean1005.2856249.51479695% co

8、nfidence interval for meanlower bound907.63853upper bound1102.932725% trimmed mean957.92011median937.50000variance485439.577std. deviation696.734940minimum7.426maximum3125.000range3117.574interquartile range937.563skewness.896.173kurtosis.310.344男mean1066.9279165.99321995% confidence interval for me

9、anlower bound936.59779upper bound1197.258025% trimmed mean986.95497median937.50000variance701171.907std. deviation837.360082minimum58.630maximum6250.000range6191.370interquartile range718.750skewness2.370.191kurtosis10.166.380收入stem-and-leaf plots收入 stem-and-leaf plot for性別= 女 frequency stem & leaf

10、18.00 0 . 001111111111111111 26.00 0 . 22222222222223333333333333 17.00 0 . 44444444444555555 33.00 0 . 666666666666666666666777777777777 22.00 0 . 8889999999999999999999 13.00 1 . 0000000001111 18.00 1 . 222222222222222223 18.00 1 . 444455555555555555 4.00 1 . 7777 5.00 1 . 88888 14.00 2 . 00000111

11、111111 .00 2 . 4.00 2 . 5555 1.00 2 . 6 2.00 2 . 88 3.00 extremes (=3000) stem width: 1000.000 each leaf: 1 case(s)收入 stem-and-leaf plot for性別= 男 frequency stem & leaf 15.00 0 . 001111111111111 17.00 0 . 22222233333333333 13.00 0 . 4444445555555 26.00 0 . 66666666666667777777777777 19.00 0 . 8888899

12、999999999999 13.00 1 . 0000000000011 19.00 1 . 2222222222222222223 13.00 1 . 4444555555555 2.00 1 . 77 6.00 1 . 888889 6.00 2 . 000111 12.00 extremes (=2351) stem width: 1000.000 each leaf: 1 case(s)結(jié)果分析如下 收入 女 男平均數(shù) 1005.28562 1066.92791 均數(shù)的95%可信區(qū)間 （907.63853，1102.93272） （936.59779，1197.25802）5%的調(diào)整均

13、數(shù) 957.92011 986.95497 中位數(shù) 937.50000 937.50000標(biāo)準(zhǔn)差 696.734940 837.360082標(biāo)準(zhǔn)差 485439.577 701171.907最小值 7.426 58.630最大值 3125.000 6250.000極差 3117.574 6191.370四分位數(shù)間距 937.563 718.750偏度系數(shù) 2.370 2.370峰度系數(shù) .310 10.166（3）p-p圖分析age結(jié)果分析年齡在正態(tài)p-p圖的散點(diǎn)近似成一條直線，無趨勢正態(tài)p-p圖的散點(diǎn)均勻分布在直線y=0的上下，故可認(rèn)為本資料服從正態(tài)分布4、 相關(guān)分析。相關(guān)分析是分析客觀事物

14、之間關(guān)系的數(shù)量分析法，明確客觀事之間有怎樣的關(guān)系對理解和運(yùn)用相關(guān)分析是極其重要的。函數(shù)關(guān)系是指兩事物之間的一種一一對應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個變量x取一定值時，另一個變量函數(shù)y可以根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。另一種普遍存在的關(guān)系是統(tǒng)計關(guān)系。統(tǒng)計關(guān)系是指兩事物之間的一種非一一對應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個變量x取一定值時，另一個變量y無法根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。統(tǒng)計關(guān)系可分為線性關(guān)系和非線性關(guān)系。事物之間的函數(shù)關(guān)系比較容易分析和測度，而事物之間的統(tǒng)計關(guān)系卻不像函數(shù)關(guān)系那樣直接，但確實(shí)普遍存在，并且有的關(guān)系強(qiáng)有的關(guān)系弱，程度各有差異。如何測度事物之間的統(tǒng)計關(guān)系的強(qiáng)弱是人們關(guān)注的問題。相關(guān)分析正是一種簡單易行的測度事

15、物之間統(tǒng)計關(guān)系的有效工具。correlations收入旅游花費(fèi)額外收入收入pearson correlation1.140*.853*sig. (2-tailed).008.000n359359359旅游花費(fèi)pearson correlation.140*1.183*sig. (2-tailed).008.000n359359359額外收入pearson correlation.853*.183*1sig. (2-tailed).000.000n359359359*. correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).上表是對本次分

16、析數(shù)據(jù)中，旅游花費(fèi)、收入、額外收入的相關(guān)分析，表中相關(guān)系數(shù)旁邊有兩個星號（*）的，表示顯著性水平為0.01時，仍拒絕原假設(shè)。一個星號（*）表示顯著性水平為0.05是仍拒絕原假設(shè)。先以現(xiàn)旅游花費(fèi)這一變量與其他變量的相關(guān)性為例分析，由上表可知，旅游花費(fèi)與額外收入的相關(guān)性最大，5.回歸分析有相關(guān)性分析可得收入，旅游花費(fèi)呈線性相關(guān)，因此作回歸分析variables entered/removedbmodelvariables enteredvariables removedmethod1收入a.entera. all requested variables entered.b. dependent v

17、ariable: 旅游花費(fèi)model summarybmodelrr squareadjusted r squarestd. error of the estimate1.140a.020.017129.604a. predictors: (constant), 收入b. dependent variable: 旅游花費(fèi)anovabmodelsum of squaresdfmean squarefsig.1regression120443.8091120443.8097.170.008aresidual5996596.23935716797.188total6117040.048358a. p

18、redictors: (constant), 收入b. dependent variable: 旅游花費(fèi)coefficientsamodelunstandardized coefficientsstandardized coefficientstsig.bstd. errorbeta1(constant)91.56311.5287.943.000收入.024.009.1402.678.008a. dependent variable: 旅游花費(fèi)residuals statisticsaminimummaximummeanstd. deviationnpredicted value91.74241.90116.4118.342359std. predicted