1、spss 的數(shù)據(jù)分析報告范例Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】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：361，1）；收入，為一類變量；旅游花費，為一類變量；通道，為二類變量（0，1，1，2性比較好，34）；額外收入,一類變量。通過運用spss地區(qū)上述方面的綜合狀況，并分析個變量的分布特點及相互間的關(guān)系。二、 數(shù)據(jù)分析N統(tǒng)計量積極性有效359缺失0性別N統(tǒng)計量積極性有效359缺失0性別3590首先，對該地區(qū)的男女性別分布進(jìn)行頻數(shù)分析，結(jié)果如下性別性別有效百分 累積百分比比有效女男頻率198161359百分比表

2、說明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個人中，有198名女性，161和%，該公司職工男女?dāng)?shù)量差距不大，女性略多于男性。積極性頻率積極性頻率有效百分 累積百分百分比比比有效差171一般79比較好79好24非常好6合計359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 ：StatisticsStatistics通道NValid359Missing0通道FrequencyPercentValid PercentCumulativePercentValid沒走通道293通道66Total359這說明，在該地區(qū)被調(diào)查的359個人中，有沒走通道的占%，占絕

3、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%，其次為積極性一般和比較好的，占比例都為%，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%和%。2、描述統(tǒng)計分析。收入再通過簡單的頻數(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 準(zhǔn)差、片度峰度等數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步把我數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散趨勢。收入描述統(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)誤標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計量 誤359.129.257旅游花費旅游花費359211006.129.257有效的 N （列表狀態(tài)）359如表所示，以起始

4、工資為例讀取分析結(jié)果，359個人中收入最小值為￥，最大值為￥，平均￥，標(biāo)準(zhǔn)差為￥偏度系數(shù)和峰度系數(shù)分別為和。其他數(shù)據(jù)依此讀取，則該表表明該地區(qū)旅游花費的詳細(xì)分布狀況。3、探索性數(shù)據(jù)分析交叉分析。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 叉分析。現(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)（取的一部分）： Count性別* 積極性 交叉制表性別* 積極性 交叉制表計數(shù)差性 別 女男合計9675171積極性一般比較好474132387979好非常好122124246合計198161359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

5、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。Case ProcessingSummaryCase ProcessingSummaryCasesValidMissingTotalDescriptives性別NPercentNPercentNPercent收入女198%0.0%198%男161%0.0%161%Std.性別StatisticError收 入 女Mean95% ConfidenceLowerBoundInterval for MeanUpperBound5% Trimmed MeanMedianVarianceStd. DeviationMinimumMa

6、ximumRangeInterquartile RangeSkewness.896.173Kurtosis.310.344男Mean95% ConfidenceLowerBoundInterval for MeanUpperBound5% Trimmed MeanMedianVarianceStd. DeviationMinimumMaximumRangeInterquartile RangeSkewness.191Kurtosis.380收入Stem-and-Leaf Plots收入 Stem-and-Leaf Plot for 性別= 女FrequencyStem &Leaf1 .0000

7、0000011111 .77771 .88888.002 .2 .55552 .62 .88ExtremesStem width:Each leaf: 1 收入 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf1 . 00000000000111 .771 .8888892 .000111ExtremesStem width:Each leaf:1case(s)結(jié)果分析如下收入女男平均數(shù)均數(shù)的95%可信區(qū)間（，）（，）5%的調(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偏度系數(shù)峰度系數(shù).310（3）p-p圖分析Age結(jié)果分析p-pp-py=04、相關(guān)分析。 相關(guān)分析

8、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)系對理解和運用相關(guān)分析是極其重要的。XYXY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，但確實普遍存在，并且有的關(guān)系強有的關(guān)系弱，程度各有差異。如何測Correlations收入Correlations收入旅游花費額外收入收入Pearson Correlation1.140*.853*Sig. (2-tailed).008.000N359359359旅游花費Pearson Correlation.140*1.183*Sig. (2-tailed).008.000N359359359額外收入Pear

9、son Correlation.853*.183*1Sig. (2-tailed).000.000N359359359*. Correlation is significant at thelevel (2-tailed).上表是對本次分析數(shù)據(jù)中，旅游花費、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，表示顯著性水平為時，仍拒絕原假設(shè)。一個星號（*）表示顯著性水平為是仍拒絕原假設(shè)。先以現(xiàn)旅游花費這一變量與其他變量的相關(guān)性為例分析，由上表可知，旅游花費與額外收入的相關(guān)性最大，5.回歸分析VariablesVariablesEntered/RemovedbModelVariable

10、sEnteredVariablesRemovedMethod1收入a.EnterAll requested variables entered.Dependent Variable: 旅游花費ModelSummaryb1.140a.020.017Predictors: (Constant), 收入Dependent Variable: 旅游花費ANOVAbAdjustedRStd. Error ofModelRRSquareSquarethe EstimateMahal. Distance.000.997359Cooks Distance.000.199.003.015359Centered

11、LeverageValue.000.131.003.008359ModelSum of SquaresModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.008aResidual357Total358Predictors: (Constant), 收入Dependent Variable: 旅游花費CoefficientsaUnstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientsModelBStd. ErrorBetatSig.1(Constant).000收入.024.009.140.008a. D

12、ependent Variable: 旅游花費ResidualsStatisticsaMinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value359Std. Predicted Value.000359Standard Error ofPredicted Value359Adjusted Predicted Value359Residual.000359Std. Residual.000.999359Stud. Residual.000359Deleted Residual359Stud. Deleted Residual.004359a. Depend

13、ent Variable: 旅游花費由上圖可知回歸方程：y=+(x1),(P(Sig=即旅游花費=+*收入( p6 單樣本 T 檢驗首先對現(xiàn)工資的分布做正態(tài)性檢驗，結(jié)果如下：由上圖可知，現(xiàn)工資的分布可近似看作符合正態(tài)分布，現(xiàn)推斷現(xiàn)工資變量的平均值是否為$3,000,0，因此可采取單樣本 t 檢驗來進(jìn)行分析。分析如下：One-Sample Statistics單個樣本統(tǒng)計量單個樣本統(tǒng)計量N均值標(biāo)準(zhǔn)差誤收入359單個樣本檢驗檢驗值 = 0tdf358Sig.(雙側(cè)).000差分的 95% 置信區(qū)間均值差值下限上限收入One-Sample Statistics可知，359One-Sample Test中，第二列是t358（n-1）；t95%的置信區(qū)間為（）t0，359Group Statistics性別NMeanStd. Deviation Std. ErrorGroup Statistics性別NMeanStd. Deviation Std. ErrorMean旅游花費女198男161Independent Samples Test Levenes Test for Equalityof Variancest-test for Equality of Means95% Confidence of the DifferenceSi