SPSS数据分析报告金典模板三篇28.pdf

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1、SPSS（模板一）*某某人 13145201314520 *SPSS数据分析报告金典模板三篇 SPSS数据分析报告 第一部分：原始资料和数据 资料来源：华东交通大学经济管理学院11级人力资源管理3班29名同学实际情况 编号 姓名 性别 学科背景 年龄 身高 体重 体测成绩 1 吕鑫 0 文科 20.5 164.2 54.2 81 2 王阳 0 文科 20 158.3 46.2 75 3 洪华阳 0 理科 21 171 57.2 71 4 刘卫秀 0 理科 21 165.5 54 75 5 吴梦琦 0 文科 21 166.2 48 69 6 韩玮 0 文科 20 164.3 47 61 7 汤丽

2、娟 0 文科 21 162.8 48.2 66 8 江桂英 0 理科 20 157.2 44.2 70 9 熊如意 0 文科 20 166.5 54.5 73 10 余婵 0 文科 19.5 156.2 45.5 77 11 彭茜 0 文科 20 165.4 52.4 66 12 赵丹 0 文科 20.5 174.3 55.6 76 13 安怡君 0 文科 20 175 56.2 72 14 武阳帆 0 文科 20.5 162.4 55.5 67 15 倪亚萍 0 文科 22 157.5 48.6 74 16 张明辉 1 文科 21.5 170 60 71 17 张春旭 1 理科 20.5 1

3、68.5 57.8 80 18 刘晓伟 1 文科 21 170.5 59.5 70 19 黄炜 1 文科 20.5 171 62.2 76 20 李强 1 文科 20.5 167.5 56.5 68 21 温明煌 1 文科 21.5 170 60 75 22 雷翀翀 1 理科 21 168.5 60 79 23 陈志强 1 文科 22 180 70.4 79 24 尹传萍 1 文科 21.5 165.2 55.6 78 25 郑南 1 理科 21.5 168.5 55.9 64 26 幸恒恒 1 文科 21.5 168.5 58 79 27 李拓 1 理科 21.5 172 68.1 66 2

4、8 张发宝 1 理科 21 160.5 52.5 73 29 杨涛 1 理科 21.5 176 70.5 72 SPSS数据分析报告金典模板三篇 原始资料和数据（SPSS软件截图）：图变量视图图数据视图 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第二部分：数据分析 一、描述性分析 打开文件“11人资3班29名同学的身高、体重、年龄数据”，通过菜单兰中的分析选项，进行描述性分析，选择年龄、体重和身高，求最大值、最小值、方差、偏度、峰度和均值，得到如下结果：表统计量描述分析表年龄分布表 SPSS数据分析报告金典模板三篇 图身高分布直方图 图1-4体重分布条形图 文字描述：从SPSS分析结果中可以得出，有效

5、数据共有29个。其中年龄主要分布在19.5-22.0岁之间，其中又以20.5-21.5之间最多。身高的极小值为156.20cm，极大值为180.00cm，均值为167.01，方差为33.84，该项指标方差过大，说明身高存在较大差异，当然极值的出现对此影响较大，从条形分布图中看出身高在165-175之间人数较多，身高的偏度为负，呈现右偏分布状态。体重的极小值为44.20kg，极大值为70.5kg，均值为55.67kg，方差为46.78，该指标方差偏大，个体之间差异性显著，从条形图中可以看出50-60kg之间分布较多，体重的偏度为负，呈现出右偏分布状态，峰度为负，分布呈低峰态。这些数据都可以从图表

6、中轻易得出。二、参数检验（在此以身高为例，其他指标分析类似）易知该样本总体服从正态分布，从中选出吴梦琪166.20cm，熊如意166.50cm，刘晓伟170.00cm，尹传萍165.20cm共4个数据。计算得出的平均值为166.975。我们现在以单样本T检验为例，对身高进行参数检验。建立原假设H0：总体均值与检验值之间不存在显著性差异。下面我们对此进行分析：选择菜单【分析】【比较均值】【单样本t检验】得出结果如下图 表2-1，单样本T检验分析结果 由图表可知：样本总体均值为167.02，标准差为5.82，均值标准误差为1.08023.样本检验值为 SPSS数据分析报告金典模板三篇 166.97

7、5，第二列是统计量的观测值0.039；第三列是自由度；第四列是统计量观测值的双尾概率P值；第五列是样本均值与检验的差值；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，因为167.0172在置信区间（164.8045,169.23）内，所以我们有95%的把握认为总体均值和样本均值之间不存在显著性差异。三、非参数检验（此处以二项分布检验为例）11人资3班共有男生14人，女生15人，这个班级的性别比例是否与通常的男女比例（总体概率为0.5）不同呢？我们可以利用二项分布对此进行分析。在这里假设显著性水平位0.05.进行如下操作：SPSS数据分析报告金典模板三篇 得出结果如下：表3-1二 项式

8、 检验 结果 分析 从表3-1中可以看出，男生共有14个，概率值为0.48，女生共有15个，概率值为.52，检验值P=0.5，显著性水平位0.05，因为1远大于显著性水平0.5，所以认为该班的男女性别分布十分接近通知男女比例（总体概率为0.5）。四、相关分析（以身高和体测成绩为例进行相关性分析）图身高和体测成绩之间的散点图 SPSS数据分析报告金典模板三篇 按【图形】【旧对话框】【散点图】的流程，以身高为横轴，体测成绩为纵轴，得到如上如所示的散点图，可以看出各点分布较多零散，相关性不强。再做【分析】【相关】【双变量】操作，得出如4-1所示的表格，可以看出相关系数仅为0.097，相关性较弱，与上

9、面散点图所呈现出的状态相符合。这表明身高和体测成绩之间的相关性不大。回归分析（在此以身高和体重之间的关系为例进行分析）有科学研究表明，身高和体重存在一定得线性相关关系，在此我们以11人资3班29个样本为例为此作出分析。选择【分析】【回归】【线性】进行分析，得到如下的输出结果：表 表 SPSS数据分析报告金典模板三篇 从表中可以看出相关系数，即身高和体重之间存在较强的线性相关关系。从上图中可以得出体重x对身高y的线性关系可以用二元线性函数表示，a=0.72，b=126.939.相应的直线方程为y=0.72x+126.939.SPSS数据分析报告金典模板三篇 学生姓名 学 号 专 业 班 级 指导

10、教师 完成日期 201*1212 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 一数据简介.二数据分析.3 三描述性分析.5 四.探索性分析.6 1.交叉分析.6 2.茎叶图.7 3 p-p 图分析.11 五.证实性分析.12 1.相关分析.12 2.回归分析.13 3.参数检验.15（1）单样本 T 检验.16（2）独立样本 T 检验.SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 35919816144.8%55.2%SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 35981.6%359171 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页

11、 359，1032.9302 1 Count SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 Case Processing Summary Cases Valid Missing Total N Percent N Percent N Percent 198 100.0%0.0%198 100.0%161 100.0%0.0%161 100.0%Descriptives SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 Statistic Std.Error Mean 1005.28562 49.514796 95%Confidence Interval for Mea

12、n Lower Bound 907.63853 Upper Bound 1102.93272 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 Mean 1066.92791 65.993219 95%Confidence Interval for Mean

13、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 Stem-and-Leaf Plots Stem-and-Leaf Plot for=SPSS数据分析报告金

14、典模板三篇 第页 Frequency Stem&Leaf 18.00 0.001111111111111111 26.00 0.22222222222223333333333333 17.00 0.44444444444555555 33.00 0.666666666666666666666777777777777 22.00 0.8889999999999999999999 13.00 1.0000000001111 18.00 1.222222222222222223 18.00 1.444455555555555555 4.00 1.7777 5.00 1.88888 14.00 2.0

15、0000111111111 .00 2.4.00 2.5555 1.00 2.6 2.00 2.88 3.00 Extremes (=3000)Stem width:1000.000 Each leaf:1 case(s)Stem-and-Leaf Plot for=Frequency Stem&Leaf 15.00 0.001111111111111 17.00 0.22222233333333333 13.00 0.4444445555555 26.00 0.66666666666667777777777777 19.00 0.8888899999999999999 13.00 1.000

16、0000000011 19.00 1.2222222222222222223 13.00 1.4444555555555 2.00 1.77 6.00 1.888889 6.00 2.000111 12.00 Extremes (=2351)Stem width:1000.000 Each leaf:1 case(s)SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 1005.28562 1066.92791907.638531102.93272 936.597791197.25802 957.92011 986.95497 937.50000 937.50000696.734940 837.36008

17、2485439.577701171.9077.426 58.6303125.000 6250.000 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 3117.574 6191.370 937.563 718.750 2.370 2.370 .310 10.166 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页2 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页Charts +0(x1),(P(Sig=0.000)0.05 SPSS设文（模板三）SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 一、数据来源 本

18、次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。二、频数分析 对全体数值进行可信度分析 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页是可靠的，我们可以在原始数据的

19、基础上进行分析与处理。其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。三、数据预处理 四、相关分析 首先对我们所得到的全体数据进行初步分析，可以由“平均每月家里给多少钱”大致判断得出同学们的家庭经济情况。但是进一步进行统计，可以得出有很多同学并未填写该项调查，如果将未填写的数据均作为“0”进行处理，无疑将会对结果造成很大的影响，在这里，我们先利用筛选中 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页的过滤变量，排除掉变量中的缺省值（初

20、步筛选后得到的结果如左图所示）。在排除了缺省值的干扰之后，我们可以得到一份同学们填写的原始数据，但是粗略浏览不难发现，其中月生活费会有人填写“10000”或者“1”这类明显不符合事实的数据，因此我们还需进行二次筛选以增加最后结论的可信度。考虑到一般人在北京的月消费，我们将有效数据中，月生活费在 5004000 区间的数据再一次进行筛选，得到了我们的最终数据。SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 经济较差家庭描述统计 经济中等家庭描述统计 经济较好家庭描述统计 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页1231251T 较低收入家庭与中等收入家庭的学生对学校

21、服务的T检验 F0.8020.05tt0.2070.05 再将1、3组T 独立样本检验莱文方差等同性检验平均值等同性检验显著性自由度显著性（双尾）平均值差值标准误差差值差值置信区间下限上限假定等方差不假定等方差独立样本检验莱文方差等同性检验平均值等同性检验显著性自由度显著性（双尾）平均值差值标准误差差值差值置信区间下限上限 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页较低收入家庭与较高收入家庭的学生对学校服务的T检验 注：Q36即问题“总体上,您对本大学所提供的服务是否满意？”接着按照上述步骤判断，可得F后的显著性大于0.05，即假定方差相等，此时t的显著性差异为0.3450.05，可以接着得到较低

22、收入家庭和较高收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度评价也没有显著的关系。比较了上述两组数据，我们有理由相信，中等收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度，应该与较高收入家庭的学生的满意程度没有特别明显的区别，鉴于此我们可以初步获得结论：同学们对于学校提供服务的满意程度，与其家庭的经济条件并无明显关系。家庭经济条件与学生对学校服务评价的相关性分析 假定等方差不假定等方差 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 为了验证我们的结论，我们又对每月的生活费与同学对学校的服务与提供设施的满意程度进行了相关性分析，然而相关性分析表格中我们可以通过平均每月家庭补给数与满意程度的显著性为0.074大于0.

23、05得出，并没有显著性意义，即同学们的满意程度与经济条件无关。到此为止，我们已经可以对现阶段的分析下一个阶段性的结论：同学们对学校提供服务的满意程度与其家庭经济情况无显著关系 2.探讨学习成绩对于同学们评价的影响 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页34 从相关性分析表格中我们又可以通过专业学习成绩排名与满意程度的显著性为0.272大于0.05得出，并没有显著性关联，即同学们的满意程度与学习成绩无关。两次检验均证明了我们的猜想，那么可以证明的是，同学们对学校提供服务的满意程度与其学习成绩情况无显著关系 那么还有什么会影响到同学们的评价呢？我们还需要往其他方向探讨。参考到一般学生会或者班级干部

24、应该都是由成绩较好的同学担任的，我们还需要探寻满意程度的评价是否与有无学生干部经验有关。SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 但是从直方分布图和相关性中显著性数值为0.2990.05来看，学生对于学校的评价还是与是否有过学生干部经验没有关系。结合上述已经考虑过的两点，我们能够得出的结论是同学们对于学校提供服务的满意程度，与学习的成绩也毫无关系。那么除了学习与经济之外，还有什么能够影响到同学们的评价呢？我们还需要对其他被我们忽视的项目进行一次分析。3.Q27Q34.ba SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页b=a1*Q27+a2*Q28+a3*Q29+

25、a4*Q30+a5*Q31+a6*Q32+a7*Q33+a8*Q34 Q27Q34 b R 0.56756.7%50%sig0.005sig0 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 :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 Q28Q32SPSS SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 010 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页 0.0015 SPSS数据分析报告金典模板三篇 第页五、总结 对于这个问题，我们首先从学生和学校两个角度提出了假设，分别是学生的

26、家庭经济情况、自身的学习情况及学校提供的资源。起初，我们认为经济情况的好坏，能够一定程度上影响学生对某样事物的看法与思维角度。诸如家境更加优越的同学拥有更多的资源与更开阔的视野，他们对于硬件的要求或许会比经济条件一般的同学更高。又诸如学习优异的可能需要更多的资源去提升自己，而学习成绩一般的同学或许会对现有资源感到知足。因此我们本以为这都是能够影响到学生对学校服务评价的因素。然而真正地分析过同学们填写的问卷后，我们才发现现实和我们的假象相差甚远，经济条件好的同学并没有因为自己拥有的资源多便认为学校资源匮乏，而学习成绩优秀的人也乐于接受学校提供的服务，从我们的结论上来看，同学们对学校提供服务的评价，并没有因为不同的人而有所显著的不同，那么，是否影响到评价的因素正是学校呢？幸好在这一点上，我们的猜想与事实没有偏离太远。虽然由于一些问题，导致的多重共线性不能很好评价影响评价的各方面的权重，但是相关性的分析给出的事实是，学校自身所提供的资源最直接地影响到了学生们的评价。就这方面开来，学校想要获得更多人的满意，想要争取到更优秀的资源，还是需要从自身软硬件水平出发，提高校园的学术环境、服务素质、休闲资源，让更多的人达到满足。