2022年spss的数据分析报告 .pdf

专业资料word 完美格式关于某地区361 个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍：本次分析的数据为某地区361 个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0 代表女， 1 代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0 代表没走通道，1 代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（ 0 代表积极性差，1 代表积极性一般，2 代表积极性比较好，3 代表积极性好 4 代表积极性非常好） ；额外收入 , 一类变量。通过运用spss 统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。 。 。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。二、数据分析1、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359 个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。统计量积极性性别N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有 198名女性， 161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：积极性频率百分比有效百分比累积百分比名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较好79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常好6 1.7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：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：Statistics通道N Valid 359 Missing 0 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式通道Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 没走通道293 81.6 81.6 81.6 通道66 18.4 18.4 100.0 Total 359 100.0 100.0 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积极性合计差一般比较好好非常好性别女96 47 41 12 2 198 男75 32 38 12 4 161 合计171 79 79 24 6 359 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式上联表及Bar Chart 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性别Case Processing Summary性别Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 收入女198 100.0% 0 .0% 198 100.0% 男161 100.0% 0 .0% 161 100.0% Descriptives性别Statistic Std. Error 收入女Mean 1005.28562 49.514796 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 907.63853 Upper Bound 1102.93272 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式5% Trimmed Mean 957.92011 Median 937.50000 Variance 485439.577 Std. Deviation 696.734940 Minimum 7.426 Maximum 3125.000 Range 3117.574 Interquartile Range 937.563 Skewness .896 .173 Kurtosis .310 .344 男Mean 1066.92791 65.993219 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 936.59779 Upper Bound 1197.25802 5% Trimmed Mean 986.95497 Median 937.50000 Variance 701171.907 Std. Deviation 837.360082 Minimum 58.630 Maximum 6250.000 Range 6191.370 Interquartile Range 718.750 Skewness 2.370 .191 Kurtosis 10.166 .380 （3）p-p 图分析名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式Age名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式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一一对应的关系，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一一对应的关系，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 Correlation 1 .140*.853*Sig. (2-tailed) .008 .000 N 359 359 359 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式旅游花费Pearson Correlation .140*1 .183*Sig. (2-tailed) .008 .000 N 359 359 359 额外收入Pearson Correlation .853*.183*1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 359 359 359 *. Correlation is significant at the 0.01 level (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Variables Entered/RemovedbModel Variables Entered Variables Removed Method 1 收入a. Enter a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: 旅游花费Model SummarybModel R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .140a.020 .017 129.604 a. Predictors: (Constant), 收入b. Dependent Variable: 旅游花费ANOVAbModel Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 120443.809 1 120443.809 7.170 .008aResidual 5996596.239 357 16797.188 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式Total 6117040.048 358 a. Predictors: (Constant), 收入b. Dependent Variable: 旅游花费CoefficientsaModel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 91.563 11.528 7.943 .000 收入.024 .009 .140 2.678 .008 a. Dependent Variable: 旅游花费Residuals StatisticsaMinimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 91.74 241.90 116.41 18.342 359 Std. Predicted Value -1.345 6.842 .000 1.000 359 Standard Error of Predicted Value 6.840 47.362 9.048 3.426 359 Adjusted Predicted Value 92.09 271.79 116.53 19.018 359 Residual -193.904 891.785 .000 129.423 359 Std. Residual -1.496 6.881 .000 .999 359 Stud. Residual -1.607 6.891 .000 1.002 359 Deleted Residual -223.789 894.316 -.117 130.229 359 Stud. Deleted Residual -1.611 7.390 .004 1.025 359 Mahal. Distance .000 46.811 .997 2.955 359 Cooks Distance .000 .199 .003 .015 359 Centered Leverage Value .000 .131 .003 .008 359 a. Dependent Variable: 旅游花费Charts 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 12 页 - - - - - - - - - 专业资料word 完美格式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 ( p0.05 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。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 12 页，共 12 页 - - - - - - - - -