spss的数据分析报告151340.pdf

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1、大丈夫处世，不能立功建业，几与草木同腐乎？罗贯中非淡泊无以明志，非宁静无以致远。诸葛亮专业资料 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

2、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

3、.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 人人好公，则天下太平；人人营私，则天下大乱。刘鹗以家为家，以乡为乡，以国为国，以天下为天下。管子牧民专业资料 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 1

4、00.0 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 常将有日思无日，莫待无时思有时。增广贤文我尽一杯，与君发三愿：一愿世清平，二愿身强健，三愿临老头，数与君相见。白居易专业资料 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

5、 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

6、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 一寸光阴一寸金，寸金难买寸光阴。增广贤文非淡泊无以明志，非宁静无以致远。诸葛亮专业资料 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，

7、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 Bo

8、und 1102.93272 宠辱不惊，看庭前花开花落；去留无意，望天上云卷云舒。洪应明志不强者智不达，言不信者行不果。墨翟专业资料 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

9、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 先天下之忧而忧，后天下之

10、乐而乐。范仲淹以家为家，以乡为乡，以国为国，以天下为天下。管子牧民专业资料 word 完美格式 Age 宠辱不惊，看庭前花开花落；去留无意，望天上云卷云舒。洪应明好学近乎知，力行近乎仁，知耻近乎勇。中庸专业资料 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

11、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)

12、.008.000 N 359 359 359 忍一句，息一怒，饶一着，退一步。增广贤文宠辱不惊，看庭前花开花落；去留无意，望天上云卷云舒。洪应明专业资料 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

13、，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/Removedb Model Variables Entered Variables Removed Method 1 收入a.Enter a.All requested variables entered.b.De

14、pendent Variable:旅游花费 Model Summaryb Model 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 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 120443.809 1 120443.809 7.170.008a Residual 5996596.239 357 16797.188 海纳百川，有容乃大；壁立千仞，无欲则刚。林则徐谋事在人，成事在天！增广贤文其身正，不令而行；其身不正，虽令不从。论语以家为家，以乡为乡，以国为国，以天下为天下。管子牧民专业资料 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。