SPSS分析報告實例

SPSS與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析期末論文影響學生對學校服務滿意程度的因素分析一、數(shù)據(jù)來源本次數(shù)據(jù)主要來源自本校同學，調查了同學們年級、性別、助學金申請情況、生源所在地、學院、畢業(yè)學校、游歷情況、家庭情況、升高、體重、近視程度、學習時間、經(jīng)濟條件、興趣、對學校各方面的評價、與對學校總評價以及建議等共41條信息，共收集數(shù)據(jù)樣本724條。我們將運用SPSS，對變量進行頻數(shù)分析、樣本T檢驗、相關分析等手段，旨在了解同學們對學校提供的滿意程度與什么因素有關。二、頻數(shù)分析可靠性統(tǒng)計克隆巴赫Alpha項數(shù).98562對全體數(shù)值進行可信度分析

￡1斯料□二本■畑□計用札與信總：T杜■自衲弋□址育□灼匚故迎■立法|刑a■瓏畑s生更誹境本次數(shù)據(jù)共計724條，首先從可靠性統(tǒng)計來看，alpha值為0.985,即全體數(shù)據(jù)絕大部分是可靠的，我們可以在原始數(shù)據(jù)的基礎上進行分析與處理。其中，按年級來看，絕大多數(shù)為大二學生填寫（占了總人數(shù)的67.13%），之后分別依次為大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而從專業(yè)來看，占據(jù)了數(shù)據(jù)絕大多數(shù)樣本所在的學院為機械、材料、經(jīng)管、計通。三、數(shù)據(jù)預處理拿到這份諸多同學填寫的問卷之后，我們首先應對一些數(shù)據(jù)進行處理，對于數(shù)據(jù)的缺失值處理，由于我們對本份調查的分析重點方面是關于學生的經(jīng)濟情況的，因此對于確實的部分數(shù)據(jù)，升高、體重、近視度數(shù)、感興趣的事等無關項我們均不需要進行缺失值的處理，而我們可能重點關注的每月家里給的錢、每月收入以及每月支出，由于其具有較強主觀性，如果強行處理缺失值反而會破壞數(shù)據(jù)的完整性，因此我們篩去未填寫的數(shù)據(jù)，將剩余數(shù)據(jù)當作新的樣本進行分析。而對于一些關鍵的數(shù)據(jù)，我們需要做一些必要的預處理，例如一些調查項，我們希望得到數(shù)值型變量，但是填寫時是字符型變量，我們就應該新建一個數(shù)字型變量并將數(shù)據(jù)復制，以便后續(xù)分析。同時一些與我們分析相關的缺省值，一些明顯可以看出的虛假信息，我們都需要先進行處理。而具體預處理需要怎么做，這將會在其后具體分析時具體給出。

四、相關分析通過這份數(shù)據(jù)，我們可以直觀地看到，最終同學給出了對學?？傮w的評價，而到底是什么影響了同學們的評價呢？我們小組打算從同學們的總體評價入手，分析同學們的家庭經(jīng)濟情況、學習成績以及學校的各類資源完備程度是否會對同學們的評價造成影響。1?探討經(jīng)濟因素對于同學們評價的影響首先對我們所得到的全體數(shù)據(jù)進行初步分析，可以由"平均每月家里給多少錢"大致判斷得出同學們的家庭經(jīng)濟情況。但是進一步進行統(tǒng)計，可以得出有很多同學并未填寫該項調查，如果將未填寫的數(shù)據(jù)均作為“0"進行處理，無疑將會對結果造成很大的影響，在這里，我們先利用篩選中的過濾變量，排除掉變量中的缺省值（初步篩選后得到的結果如左圖所示）在排除了缺省值的干擾之后，我們可以得到一份同學們填寫的原始數(shù)據(jù)，但是粗略瀏覽不難發(fā)現(xiàn)，其中月生活費會有人填寫“10000”或者“1”這類明顯不符合事實的數(shù)據(jù)，因此我們還需進行二次篩選以增加最后結論的可信度?？紤]到一般人在北京的月消費，我們將有效數(shù)據(jù)中，月生活費在500~4000區(qū)間的數(shù)據(jù)再一次進行篩選，得到了我們的最終數(shù)據(jù)。得到了樣本之后，我們需要先對樣本進行初步的描述性統(tǒng)計，了解樣本數(shù)據(jù)的大體特征，之后再進行正態(tài)分布檢驗，根據(jù)特征將每月生活費進行人為分類，用以檢驗家庭經(jīng)濟因素是否會對同學對學校各方面的評價造成影響。選中有效數(shù)據(jù)之后進行描述性統(tǒng)計，得

到有效案例一共512個（總案例為724個），其中最小值為500，最大值為4000，平均值為1465.56，標準差為553.566。描述統(tǒng)計個案數(shù)最小值最大值平均值標準差平均每月家里給多少錢（元）？有效個案數(shù)（成列）51251250040001465.56553.566進一步繪制出有效數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布直方圖。根據(jù)該分布直方圖，我們計劃將月生活費低于1000，月生活費介于1000與2000之間的與生活費高于2000的共三組，分別對應著經(jīng)濟條件較差、經(jīng)濟條件中等與經(jīng)濟條件較好三種情況。直方圉平均值平均值=14站.施標準歪=553.566=512將分完組的三份數(shù)據(jù)再一次做描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計結果分別如下表所示。描述統(tǒng)計個案數(shù)最小值最大值平均值標準差平均每月家里給多少錢（元）？有效個案數(shù)（成列）1701705001000904.51158.605經(jīng)濟較差家庭描述統(tǒng)計描述統(tǒng)計個案數(shù)最小值最大值平均值標準差平均每月家里給多少錢（元）？有效個案數(shù)（成列）315315120020001639.68276.776經(jīng)濟中等家庭描述統(tǒng)計描述統(tǒng)計個案數(shù)最小值最大值平均值標準差平均每月家里給多少錢（元）？有效個案數(shù)（成列）2727250040002966.67410.441經(jīng)濟較好家庭描述統(tǒng)計分別將經(jīng)濟條件為較差、中等與較好的家庭分為1、2、3組，先對1、2組做對學校服務滿意程度（5為最滿意，1為最不滿意）的T檢驗，得到的結論參見下表。獨立樣本檢驗萊文方差等同性檢驗平均值等同性t檢驗F顯著性t自由度顯著性（雙尾）平均值差值標準誤差差值差值95%置信區(qū)間下限上限Q36假定等.063.802-1.263483.207-.096.076-.247.054方差不假定等方差-1.290367.917.198-.096.075-.244.051較低收入家庭與中等收入家庭的學生對學校服務的T檢驗首先查看萊文方差等同性檢驗一欄，F(xiàn)值后面的顯著性值為0.802，大于0.05，說明接受原假設，即方差相等，在這個假設成立的情況下，在觀察后面的平均值等同性T檢驗，假定方差相等情況下，T后面的顯著性為0.207〉0.05，即接受原假設，均值相等，也就是說，較低收入家庭和中等收入家庭的學生對于學校提供服務的滿意程度評價并沒有顯著的關系。再將1、3組做對學校服務滿意程度的T檢驗，得到新的結論：獨立樣本檢驗萊文方差等同性檢驗平均值等同性t檢驗F顯著性t自由度顯著性（雙尾）平均值差值標準誤差差值差值95%置信區(qū)間下限上限Q36假定等方差.000.989-.946195.345-.154.162-.474.167不假定等方差-.84732.380.403-.154.181-.523.216較低收入家庭與較高收入家庭的學生對學校服務的T檢驗注：Q36即問題“總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？”接著按照上述步驟判斷，可得F后的顯著性大于0.05，即假定方差相等，此時T的顯著性差異為0.345〉0.05，可以接著得到較低收入家庭和較高收入家庭的學生對于學校提供服務的滿意程度評價也沒有顯著的關系。比較了上述兩組數(shù)據(jù)，我們有理由相信，中等收入家庭的學生對于學校提供服務的滿意程度，應該與較高收入家庭的學生的滿意程度沒有特別明顯的區(qū)別，鑒于此我們可以初步獲得結論：同學們對于學校提供服務的滿意程度，與其家庭的經(jīng)濟條件并無明顯關系。

相關性平均每月家里給多少錢（元）？總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？平均每月家里給多少錢皮爾遜相關性（元）？顯著性（雙尾）個案數(shù)1512.079.074512總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性服務是否滿意？顯著性（雙尾）個案數(shù).079.0745121512家庭經(jīng)濟條件與學生對學校服務評價的相關性分析為了驗證我們的結論，我們又對每月的生活費與同學對學校的服務與提供設施的滿意程度進行了相關性分析，然而相關性分析表格中我們可以通過平均每月家庭補給數(shù)與滿意程度的顯著性為0.074大于0.05得出，并沒有顯著性意義，即同學們的滿意程度與經(jīng)濟條件無關。到此為止，我們已經(jīng)可以對現(xiàn)階段的分析下一個階段性的結論：同學們對學校提供服務的滿意程度與其家庭經(jīng)濟情況無顯著關系2.探討學習成績對于同學們評價的影響44321平均值總體上祐心對本兀學)?(提供的服務是否i?IIIII前5%tfj'5%-10%前10%-20%前20%-50%其他您在專業(yè)學習咸縊排名根據(jù)同學們填寫的調查報告，我們將所有人的專業(yè)學習成績與對大學提供服務的滿意程度繪制了一份均值圖，從圖像中我們可以直觀地感受到，無論專業(yè)成績排名考前或者靠后，評分的平均值均穩(wěn)定在3~4之間，沒有特別大的差距，直覺上來說，我們可以認為學習成績并不是影響同學們填寫對學?？傇u的因素。那么，我們的直覺到底有沒有錯呢？我們還是需要對學習成績與滿意程度進行一次相關性分析。相關性總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？您在專業(yè)學習成績排名總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性1-.049服務是否滿意？顯著性（雙尾）.272個案數(shù)512個案數(shù)512512您在專業(yè)學習成績排名皮爾遜相關性顯著性（雙尾）個案數(shù)-.049.272512512-.049.272512512大于0.05得出，并沒有顯著性關聯(lián)，即同學們的滿意程度與學習成績無關。兩次檢驗均證明了我們的猜想，那么可以證明的是，同學們對學校提供服務的滿意程度與其學習成績情況無顯著關系那么還有什么會影響到同學們的評價呢？我們還需要往其他方向探討。參考到一般學生會或者班級干部應該都是由成績較好的同學擔任的，我們還需要稅導生自千耶險學'I：主I稅導生自千耶險學'I：主I囉班逼宇'I：.hsP|學生干部經(jīng)驗：相關性總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？學生干部經(jīng)驗：總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性服務是否滿意？顯著性（雙尾）個案數(shù)1512-.046.299512學生干部經(jīng)驗：皮爾遜相關性顯著性（雙尾）個案數(shù)-.046.2995121512但是從直方分布圖和相關性中顯著性數(shù)值為0.299>0.05來看，學生對于學校的評價還是與是否有過學生干部經(jīng)驗沒有關系。結合上述已經(jīng)考慮過的兩點，我們能夠得出的結論是同學們對于學校提供服務的滿意程度，與學習的成績也毫無關系。那么除了學習與經(jīng)濟之外，還有什么能夠影響到同學們的評價呢？我們還需要對其他被我們忽視的項目進行一次分析。3.探討其他因素對于同學們評價的影響除了上述兩個因素可能對同學們的評價造成影響外，一定還存在其他因素，能夠影響著同學對學校提供服務的評價，在最后，我們對同學們對課程與教學、學習資源、休閑資源、綜合管理服務、資助與收費、學業(yè)咨詢、校園文化、學生和個人發(fā)展這八個方面的評價進行了分析并作出了相關的多元性回歸預測，希望能夠找到不同評價對最后綜合評價的影響。首先，由于課程與教學、學習資源、休閑資源、綜合管理服務、資助與收費、學業(yè)咨詢、校園文化、學生和個人發(fā)展這八方面的調查其下有分許多小項，為了之后計算的簡便，這里將每一個大項求和之后求平均值，作為該項的一個代表數(shù)據(jù)，將求得的平均值在最后新增列，分別記為Q27~Q34.模型摘要b模型RR方調整后R方標準估算的誤差1.567a.322.311.670a.預測變量：（常量），Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,Q32b.因變量：總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？將上述資源建立線性預測模型，可以得到因變量b關于預測變量a的模型：b=a1*Q27+a2*Q28+a3*Q29+a4*Q30+a5*Q31+a6*Q32+a7*Q33+a8*Q34其中，Q27?Q34如上述分別代表學生們對課程與教學、學習資源、休閑資源、綜合管理服務、資助與收費、學業(yè)咨詢、校園文化、學生和個人發(fā)展這八個方面的綜合評價，因變量b則為同學對大學中提供的服務的總評價。模型中的R值為0.567，表示模型擬合度，說明56.7%的預測可用該模型實現(xiàn)預測。當其大于50%時，表示該擬合大致程度上能夠描述自變量與因變量的關系。ANOVAa模型平方和自由度均方F顯著性1回歸107.266813.40829.867.000b殘差225.810503.449總計333.076511a.因變量：總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？b.預測變量：（常量），Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,Q32接上一步的后續(xù)操作，對模型進行顯著性分析，茶籽料可得，當顯著性sig小于0.005時即可保證模型成立。我們采集的樣本中，由于顯著性值Sig為0,可見該模型非?？尚?。系數(shù)a模型未標準化系數(shù)標準化系數(shù)t顯著性B標準誤差Beta1（常量）1.411.1758.059.000Q27.211.067.2133.151.002Q28-.136.071-.128-1.920.055Q29.018.047.022.373.709Q30.041.071.041.579.563Q31.249.072.2383.456.001Q32-.177.081-.172-2.171.030

Q33.384.084.3604.579.000Q34.034.069.031.499.618a.因變量：總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？殘差統(tǒng)計a最小值最大值平均值標準偏差個案數(shù)預測值1.994.673.80.458512殘差-3.5402.917.000.665512標準預測值-3.9581.882.0001.000512標準殘差-5.2844.354.000.992512a.因變量：總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？到最后，我們基本也已經(jīng)可以得出我們的模型結果:b=0.211*Q27—0.136*Q28+0.018*Q29+0.041*Q30+0.249*Q31—0.177*Q32+0.384*Q33+0.034*Q34+1.411我們進一步的推論取得了一定的成果，至少在其他方面，同學們對提供服務的滿意程度能夠和其他一些對校園設施均相關。但是有趣的是，同學們的滿意程度和大多數(shù)的設施均為正相關，而唯獨與Q28、Q32呈負相關。查閱了資料之后，我們發(fā)現(xiàn)這是由于我們的數(shù)據(jù)存在多重共線性導致的，SPSS自帶的多重共線性診斷也說明了這點。共線性診斷,模型維特征值條件指標方差比例（常量）Q27Q28Q29Q30Q31Q32Q33Q34118.8661.000.00.00.00.00.00.00.00.00.002.04913.481.13.00.00.39.02.01.01.00.003.02419.100.74.04.00.11.00.03.04.01.004.01623.882.00.34.02.08.00.15.03.02.185.01227.202.00.01.18.31.42.00.04.01.256.01128.998.00.07.34.07.55.00.00.00.217.01030.005.10.53.40.03.00.03.00.02.238.00735.871.02.00.02.01.01.70.12.40.129.00638.936.01.02.05.00.00.07.76.53.00a.因變量：總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？正如上圖所示，當特征值欄出現(xiàn)多個接近于0的值，或者條件指標欄出現(xiàn)多個大于10的值，這說明存在多重共線性。為了消除多重共線性，我們先對每一項都進行了相關性分析，得到的結果讓我們吃驚。相關性總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？Q27總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性1.482**服務是否滿意？顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512512Q27皮爾遜相關性.482**1顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512512**?在0.01級別（雙尾），相關性顯著。相關性

總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？Q28總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性1.404**服務是否滿意？顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512512Q28皮爾遜相關性.404**1顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512512**?在0.01級別（雙尾），相關性顯著。相關性總體上，您對本大學所提供的服務是否滿意？Q29總體上，您對本大學所提供的皮爾遜相關性1.364**服務是否滿意？顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512512Q29皮爾遜相關性.364**1顯著性（雙尾）.000個案數(shù)512