spss的數(shù)據(jù)分析實(shí)施報(bào)告范例

1、關(guān)于某地區(qū)361個(gè)人旅游情況統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告數(shù)據(jù)介紹:優(yōu)質(zhì)范文本次分析的數(shù)據(jù)為某地區(qū) 361個(gè)人旅游情況狀況統(tǒng)計(jì)表，其中共包含七變 量，分別是：年齡，為三類(lèi)變量；性別，為二類(lèi)變量（0代表女，1代表男）；收 入，為一類(lèi)變量；旅游花費(fèi)，為一類(lèi)變量；通道，為二類(lèi)變量（0代表沒(méi)走通道， 1代表走通道）；旅游的積極性，為三類(lèi)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(lèi)變量。通過(guò)運(yùn)用spss統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)變量進(jìn)行頻數(shù)分析、描述性統(tǒng)計(jì)、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(gè)變量的分布特點(diǎn)及 相互間的關(guān)系。數(shù)據(jù)分析1、頻

2、數(shù)分析?；镜慕y(tǒng)計(jì)分析往往從頻數(shù)分析開(kāi)始。通過(guò)頻數(shù)分地區(qū)359個(gè)人旅游基本狀況的統(tǒng)計(jì)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(jì)量積極性性別N有效359359缺失00首先，對(duì)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(jì)359100.0100.0表說(shuō)明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個(gè)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(duì)原有數(shù)據(jù)中的旅游的積極性

3、進(jìn)行頻數(shù)分析，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(jì)359100.0100.0其次對(duì)原有數(shù)據(jù)中的積極性進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表均 1ft =0.9(3N=359其次對(duì)原有數(shù)據(jù)中的是否進(jìn)通道進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下表通道StatisticsNValid359Missing0通道FrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValid沒(méi)走通道29381.681.681.6通道6618.

4、418.4100.0Total359100.0100.0這說(shuō)明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個(gè)人中，有沒(méi)走通道的占81.6%,占絕大多數(shù)。 上表及其直方圖說(shuō)明，被調(diào)查的359個(gè)人中，對(duì)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(jì)分析。再通過(guò)簡(jiǎn)單的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)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(duì)數(shù)據(jù)中的其他變量特征有更為精確的認(rèn)識(shí)， 這就需要通過(guò) 計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。下面就對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析，得

5、到它 們的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差方差偏度峰度統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)誤統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)誤收入3597.4266250.0001032.93021762.523942581442.7621.790.1296.869.257旅游花費(fèi)有效的N狀態(tài)）（列表359359211006116.41130.71617086.7043.145.12913.401.257如表所示，以起始工資為例讀取分析結(jié)果，359個(gè)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 7

6、62.5239 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)分別為1.790 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(guò)頻數(shù)分析能夠掌握單個(gè)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(gè)變量的分布特征，還要分析多個(gè)變量不同取值下的分布，掌握多個(gè)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(jí)的交叉分析?，F(xiàn)以現(xiàn)工資與職務(wù)等級(jí)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(jì)數(shù)積極性合

7、計(jì)差一般比較好好非常好性別 女964741122198男753238124161合計(jì)1717979246359條形圖OV 6LO-I上聯(lián)表及Bar Chart涉及兩個(gè)變量，即性別與積極性的二維交叉，反映了在不同 的性別對(duì)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 Process ing Summary性別CasesValidMissi ngTotalNPerce ntNPerce ntNPerce nt收入 女198100.0%0.0%198100.0%男161100.0%0.0%161100.0%Descriptives性別Stati

8、sticStd. Error收入 女Mea n95% Con fide nee In terval Lower Bound for MeanUpper Bou nd1005.28562907.638531102.9327249.5147965% Trimmed Mea n957.92011Media n937.50000Varia nee485439.577Std. Deviation696.734940Minimum7.426Maximum3125.000Ran ge3117.574In terquartile Range937.563Skew ness.896.173Kurtosis.31

9、0.344男Mea n1066.9279165.99321995% Con fide nee In tervalLower Bound936.59779for Mea nUpper Bound1197.258025% Trimmed Mea n986.95497Media n937.50000Varia nee701171.907Std. Deviation837.360082Minimum58.630Maximum6250.000Ran ge6191.370In terquartile Range718.750Skew ness2.370.191Kurtosis10.166.380收入Ste

10、m-a nd-Leaf Plots 收入 Stem-a nd-Leaf Plot for 性別=女Freque ncy Stem & Leaf18.000 .00111111111111111126.000 .2222222222222333333333333317.000 .4444444444455555533.000 .66666666666666666666677777777777722.000 .888999999999999999999913.001 .000000000111118.00122222222222222222318.001.4444555555555555554.0

11、01 .77775.001 .8888814.002.00000111111111.002 .4.002 .55551.002 .62.002 .883.00 Extremes (=3000)Stem width: 1000.000Each leaf:1 case(s)收入 Stem-a nd-Leaf Plot for性別=男Freque ncy Stem & Leaf15.000 . 00111111111111117.00013.00026.0002222223333333333344444455555556666666666666777777777777719.000 . 888889

12、999999999999913.001. 000000000001119.00222222222222222222313.001 . 44445555555552.001 . 776.001 . 8888896.00 2 . 00011112.00 Extremes (=2351)Stem width: 1000.000Each leaf:1 case(s)結(jié)果分析如下收入女平均數(shù)1005.285621066.92791均數(shù)的95刑信區(qū)間(907.63853 , 1102.93272 )(936.59779 , 1197.25802 )986.95497937.50000837.3600827

13、01171.90758.6306250.0006191.370718.7502.37010.1665%勺調(diào)整均數(shù)中位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值極差四分位數(shù)間距偏度系數(shù)峰度系數(shù)957.92011937.50000696.734940485439.5777.4263125.0003117.574937.5632.370.310(3) p-p圖分析A的止態(tài)PP圖Agg的醬降疋態(tài)P護(hù)圖0.0&0小一o?茁_0 0(?-0 04-電Age-0.06-0.00.40.6觀測(cè)的竭積按率0&1.0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(wú)趨勢(shì)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

14、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(duì)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對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個(gè)變量 X取一定值時(shí), 另一個(gè)變量函數(shù)丫可以根據(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(jì)關(guān)系。統(tǒng)計(jì)關(guān)系是指兩事物之間的一種非一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，即當(dāng)一個(gè)變量X取一定值時(shí)，另一個(gè)變量丫無(wú)法根據(jù)確定的函數(shù)取一定的值。統(tǒng)計(jì)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(cè)度， 而事物之間的統(tǒng)計(jì)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(cè)度事物之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系

15、的強(qiáng)弱是人們關(guān)注的問(wèn)題。相關(guān)分析正是一種簡(jiǎn)單 易行的測(cè)度事物之間統(tǒng)計(jì)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

16、the 0.01 level (2-tailed).上表是對(duì)本次分析數(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(gè)星號(hào)（*）的，表示顯著性水平為0.01時(shí)，仍拒絕原假設(shè)。一 個(gè)星號(hào)（*）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/Removed bModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1收入aEntera. All request

17、ed variables entered.b. Dependent Variable:旅游花費(fèi)Model SummarybModelRR SquareAdjusted RSquareStd. Error of theEstimate1.140 a.020.017129.604a. Predictors: (Constant),收入b. Dependent Variable:旅游花費(fèi)anovAModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression120443.8091120443.8097.170.008 aResidual5996596.2393571

18、6797.188Total6117040.048358a. Predictors: (Constant),收入b. Dependent Variable:旅游花費(fèi)CoefficientsModelUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientstSig.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 Value91.74241.90116.411