文档视界 最新最全的文档下载
当前位置:文档视界 › spss统计分析报告

spss统计分析报告

spss统计分析报告
spss统计分析报告

SPSS统计分析结课报告

居民收入水平与经济发展的关系

姓名:

学号:

班级:

学院:

日期:

目录

一、研究背景及其意义 (3)

二、研究方案 (3)

2.1 研究目标 (3)

2.2 研究内容 (3)

2.3 研究方法 (3)

2.4 数据来源 (3)

三、居民收入水平与经济发展的关系分析 (3)

3.1 居民收入水平 (3)

3.2 经济发展 (5)

3.3 小结 (6)

四、科学技术与经济发展的模型分析 (6)

五、结论 (10)

一、研究背景及其意义

居民收入是指一个国家物质生产部门的劳动者在一定时期内创造的价值总和。人均国民收入这一指标能大体反映一国的经济发展水平。党的十九大报告指出,必须始终把人民利益摆在至高无上的地位,让改革发展成果更多更公平惠及全体人民,朝着实现全体人民共同富裕不断迈进。报告在论述提高保障和改善民生水平,加强和创新社会治理部分中,特别强调要提高就业质量和人民收入水平。

二、研究方案

2.1研究目标

党的十九大报告把2020年实现全面建成小康社会目标之后的第二个百年奋斗目标,按照2035年基本实现社会主义现代化和本世纪中叶建成社会主义现代化强国,分两步或两个阶段进行安排。在描述第一步目标时,报告指出,“人民生活更为宽裕,中等收入群体比例明显提高,城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小,基本公共服务均等化基本实现,全体人民共同富裕迈出坚实步伐”。报告描述的第二步目标,是到本世纪中叶,富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国建成时,“全体人民共同富裕基本实现,我国人民将享有更加幸福安康的生活”。

本文利用相关的数据,力争较全面地反映居民收入与经济发展之间的关系,为相关政策制定的提供借鉴,为我国相关工作的有效开展提供支持。

2.2研究内容

由于区域数据相对而言比较残缺、难收集,因此报告从国民居民收入水平数据分析方面与我国经济发展之间的关系进行理论分析。

2.3研究方法

本文在采用了一元线性回归的知识,对居民收入水平和区域经济发展进行研究分析。

2.4数据来源

本研究所采用的数据主要来源于国家统计局、各大信息网站等,数据权威性较高,其中2017-2018年部分数据有缺失,通过各数据网站进行了部分补充,但真实性和准确性有待考证。

三、居民收入水平与经济发展的关系分析

3.1居民收入水平

作为克强指数2.0的新增指标之一,居民收入水平的变动也影响着克强指数的变化。2018年7月16日,国家统计局发布数据显示,2018年上半年,全国居民人均可支配收入14063元,比上年同期名义增长8.7%,扣除价格因素,实际增长6.6%。

表1 2011-2018上半年全国居民人均可支配收入及变化情况(元)

资料来源:国家统计局

(2)居民消费水平

表2 2011-2018上半年全国居民人均可支配收入及变化情况(元)

资料来源:国家统计局

从表2中可以看出,我国居民人均消费支出在持续增长,城乡居民人均消费水平提高,购买力也提升不少,但是城乡居民间的差距还是比较大。

3.2经济发展

我们选用国内生产总值(GDP)作为衡量经济发展的指标:

表3我国2011-2018第一季度国内生产总值及增长率(亿元)

资料来源:国家统计局

由表3可以看出,我国经济发展较稳定,GDP逐年发展,呈现较好的发展态势。但是GDP增速有所下降,目前在7%左右徘徊。

3.3小结

本章利用2011-2018年期间的数据,对我国居民收入水平和经济社会发展的态势进行分析,得出以下结论:

1.居民收入增长态势:2011-2018年我国经济发展水平提高,居民收入水平提高,消费能力提高。

2.经济社会发展状况:2011-2018年我国经济发展以较平稳、的速度増长,呈现良好发展势头。

四、居民收入与经济发展的模型分析

图1 居民可支配收入与国民生产总值散点图

图2 居民人均消费支出与国民生产总值散点图

图3 居民人均消费支出与居民可支配收入散点图

由散点图可以看出,居民人均可支配收入与国民生产总值、居民人均消费支出与国民生产总值、居民人均可支配收入和消费支出均有一定的线性关系。从各散点的分布情况看,居民人均消费支出与国民生产总值、居民人均可支配收入和消费支出的线性关系比较密切。

(2)检验假设:h0:ρ=0,h1:ρ≠0,α=0.05

t检验

表 4 成对样本统计量

表5 成对样本相关系数

成对样本相关系数

N 相关系数Sig.

对 1 居民可支配收入 & 国内生产

总值

8 .901 .002

表6 成对样本检验

由图可知,p<0.05,拒绝h0,接受h1,可以认为居民收入水平之间和国民生

产总值之间存在线性关系。

(2)回归分析

表7 描述性统计量

表8 相关系数表

相关性

国内生产总值居民可支配收入Pearson 相关性

国内生产总值 1.000 .901

居民可支配收入.901 1.000

Sig. (单侧)

国内生产总值. .001 居民可支配收入.001 .

N

国内生产总值8 8

居民可支配收入8 8

表9 模型汇总表

表10 方差分析表

由表可写出居民可支配收入与国民生产总值间的线性回归方程:Y=-184193.817+39.913X

表12 案例诊断表

图4 国内生产总值的正太p-p图

图5 散点图

结论

本文利用回归方程模型探讨了2011-2018年上半年我国居民可支配收入与国民经济发展总值之间的关系。研究发现:

1.居民收入水平和国民生产总值呈线性相关关系,居民人均收入的多少是经济

发展速度的侧面反映。

2.居民收入水平提高会加强居民购买力,同时促进国民经济水平发展。

3.居民收入水平对我国经济发展水平有一定影响,但是影响较小。

根据2011-2018年上半年数据,进行回归分析其总体结论如下:我国居民人均收入的提高,消费水平不断上升,对我国的经济社会发展起到促进作用。

spss分析里克特量表

第一步:建立数据 1. 打开SPSS 2. 在左下角点”variable view” 3. 在左上角输入“调查问卷”——将“Type类型”调成“sting字符型”——“Decimals 小数点”位数改成“0” 4. 从第二行开始依次输入“问题1,问题2,问题N”,并在每个问题的“Values 变量值”在输入:变量值Values框中为“1”/标签Label框中“非常不同意”点“add 添加”;然后依次输入2不同意3不一定4同意5非常同意 5. 以同样的方式输完所有的问题 第二步:输入数据 1. 左下角选“Data View数据视图” 2. 将每份问卷每道题的结果输入对应的框中 3. 以同样的方式将150份问卷输入 第三步:分析数据 1.在标题栏选择“Analyze分析”——“Description statistics描述性统计”——“Frequencies频数分析” 2.在频数分析对话框中,从左框选择要分析的问题到右框中 3.选择“Statistics统计”出现对话框 4.选择对应输出项即可:Mean平均数Std. deviation标准差variance方差range极差max最大min最小 5.同时也可以用“charts图表”选择要输出的图形 6.点击“OK确定”即可 7.然后再Output表中读取分析结果 8.注:因为所要分析的比较简单,能够很直观的从结果中分析出来,所以结果分析就不多解释了 PS:当然Excel也可以完成这样的分析,但SPSS软件比起Excel来要更专业些,所以用spss 做出来的结果更容易得到认可,也容易得高分,并且对于更复杂的问题Excel就显的不够用了

spss统计分析报告期末考精彩试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班xxx 学号xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel 数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。

应用统计spss分析报告

学生姓名:肖浩鑫学号:31407371 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显著性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显著性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万元)企业编号产量(台)生产费用(万元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (1)绘制产量与生产费用的散点图,判断二者之间的关系形态。 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显著性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035

(1)绘制散点图,并计算相关系数,说明二者之间的关系。 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。 (3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显著性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 81.8 21 2 76.6 58 3 76.6 85 4 75.7 68 5 73.8 74 6 72.2 93 7 71.2 72 8 70.8 122 9 91.4 18 10 68.5 125 (1)用航班正点率作自变量,顾客投诉次数作因变量,估计回归方程,并解释回归系数的意义。(2)检验回归系数的显著性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 方差分析表 变差来源df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差40158.07 —— 总计11 1642866.67 ——— 参数估计表 Coefficients 标准误差t Stat P-value Intercept 363.6891 62.45529 5.823191 0.000168 X Variable 1 1.420211 0.071091 19.97749 2.17E-09 (1)完成上面的方差分析表。 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?

利用SPSS进行量表分析报告

第五节利用SPSS进行量表分析 在第五章调查研究中,我们介绍了量表得类型、编制得步骤及其应用,在本节将介绍利用SPS S软件对量表进行处理分析。 ?在获取原始数据后,我们利用SPSS对量表可以作出三种分析,即项目分析、因素分析与信度分析。 项目分析,目得就是找出未达显著水准得题项并把它删除。它就是通过将获得得原始数据求出量表中题项得临界比率值——CR值来作出判断。通常,量表得制作就是要经过专家得设计与审查,因此,题项一般均具有鉴别度,能够鉴别不同受试者得反应程度。故往往在量表处理中可以省去这一步。 因素分析,目得就是在多变量系统中,把多个很难解释,而彼此有关得变量,转化成少数有概念化意义而彼此独立性大得因素,从而分析多个因素得关系。在具体应用时,大多数采用“主成份因素分析”法,它就是因素分析中最常使用得方法。 信度分析,目得就是对量表得可靠性与有效性进行检验。如果一个量表得信度愈高,代表量表愈稳定。也就表示受试者在不同时间测量得分得一致性,因而又称“稳定系数”。根据不同专家得观点,量表得信度系数如果在0、9以上,表示量表得信度甚佳。但就是对于可接受得最小信度系数值就是多少,许多专家得瞧法也不一致,有些专家定为0、8以上,也有得专家定位 0、7以上。通常认为,如果研究者编制得量表得信度过低,如在0、6以下,应以重新编制较为 适宜。 ?在本节中,主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。 一、因素分析基本原理 因素分析就是通过求出量表得“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。在多变量关系中,变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用,主成份分析主要目得即在此。变量得第一个线性组合可以解释最大得变异量,排除前述层次,第二个线性组合可以解释次大得变异量,最后一个成份所能解释总变异量得部份会较少. ?主成份数据分析中,以较少成份解释原始变量变异量较大部份。成份变异量通常用“特征值”表示,有时也称“特性本质”或“潜在本质”。因素分析就是一种潜在结构分析法,其模式理论中,假定每个指针(外在变量或称题项)均由两部分所构成,一为“共同因素"、一为“唯一因素"。共同因素得数目会比指针数(原始变量数)还少,而每个指针或原始变量皆有一个唯一因素,亦即一份量表共有n个题项数,则会有n个唯一因素。唯一因素性质有两个假定: ?(1)所有得唯一因素彼此间没有相关; ?(2)所有得唯一因素与所有得共同因素间也没有相关. 至于所有共同因素间彼此得关系,可能有相关或可能皆没有相关。在直交转轴状态下,所有得共同因素间彼此没有相关;在斜交转轴情况下,所有得共同因素间彼此就有相关.因素分析最常用 得理论模式如下:??? 其中 (1)为第i个变量得标准化分数。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: 描述统计量 性别N极小值极大值均值标准差 男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N (列表状态)4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

spss的数据分析报告

Gender Educational Level (years)N Valid 474474Missing 00关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 1、 数据介绍: 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表,其中共包含十一变量,分别是:id (职工编号),gender(性别),bdate(出生日期),edcu (受教育水平程度),jobcat (职务等级),salbegin (起始工 资),salary (现工资),jobtime(本单位工作经历<月>),prevexp(以前工作经历<月>),minority(民族类型),age(年龄)。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、。。。以了解该公司职工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。2、 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。通过频数分析 能够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表,在gender(性别)、edcu (受教育水平程度)、不同的状况下的频数分析,从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先,对该公司的男女 性别分布进行频数分析,结果如下: Gender FrequencyPercent Valid Percent Cumulative Percent Valid Female 21645.645.645.6 Male 258 54.4 54.4 100.0 Total 474100.0100.0 上表说明,在该公司的474名职工中,有216名女性,258名男性,男女比例分别为45.6%和54.4%,该公司职工男女数量差距不大,男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析,结果如下表 : Educational Level (years) Valid Cumulative

spss 期末题库

课程名称:《SPSS分析方法与应用》 课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题) 1、试题编号:1000110,答案:RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有() A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号:1000310,答案:RetEncryption(D)。 数据编辑窗口的主要功能有() A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出 和B 3、试题编号:1000410,答案:RetEncryption(A)。 ()文件格式是SPSS独有的,一般无法通过Word,Excel等其他软件打开。 4、试题编号:1000510,答案:RetEncryption(D)。 ()是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号:1000810,答案:RetEncryption(D)。 ()是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号:1000910,答案:RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号:1001010,答案:RetEncryption(B)。 数据编辑窗口中的一行称为一个() A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号:1001110,答案:RetEncryption(C)。

变量的起名规则一般:变量名的字符个数不多于() A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号:1001210,答案:RetEncryption(A)。 统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类,它不包括() A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号:1001310,答案:RetEncryption(A)。 在横向合并数据文件时,两个数据文件都必须事先按关键变量值() A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号:1001810,答案:RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中,字符型()应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号:1001910,答案:RetEncryption(A)。 复合条件表达式又称逻辑表达式,在逻辑运算中,下列()运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号:1002010,答案:RetEncryption(A)。 数据选取的方法中,()是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号:1002110,答案:RetEncryption(B)。 通过()可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号:1002210,答案:RetEncryption(A)。 SPSS的()就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号:1002310,答案:RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末,由()大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号:1002710,答案:RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号:1002810,答案:RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号:1002910,答案:RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择()主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析

spss统计分析报告

计算机与信息技术学院专业实习报告 学校:商丘师范学院 专业:信息管理与信息系统年级:2012 姓名:亚慧 学号:121112015 时间:2015.09

《统计分析与SPSS的应用》 实习报告 专业实习题目:数据处理与分析 一.实习目的 1.初步了解探索数据分析的基本方法和思路 2.掌握问题的研究思路及方法 3.掌握统计分析软件实现这些方法的步骤和原理 4.熟悉SPSS操作系统,掌握数据管理界面的简单的操作; 5.熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法,掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法。 6.掌握常用统计图(线图、条形图、饼图、散点、直方图等)的绘制方法;熟悉描述性统计图的绘制方法; 7.熟悉描述性统计图的一般编辑方法。掌握相关分析的操作,对显著性水平的基本简单判断。二.实习要求 1.遵守学校实习纪律和学校的各项规章制度 2.服从领导和指导老师的实习安排、虚心接受指导老师的安排 3.不得冒名顶替,否则严肃处理 4.按时上下课,不得缺席 5.掌握SPSS软件的基本操作、数据分析的基本功能和基本步骤 6.掌握对SPSS所分析的各项数据的理解、数据分析的基本方法和思路 7.掌握工作中如何进行数据的收集、整理以及统计分析报告的撰写的方法。 8.掌握相关关系的含义,并准确应用,熟练掌握绘制散点图的具体操作 9.掌握线性回归分析的主要目标、及具体操作。 三.实习任务 (一)下列表为数据处理所有表格和数据 信管12-1成绩表 学号性别计算机 网络 管理信 息系统 统计 学 市场营 销学 现代管 理学 运筹学 信息资 源管理 英语上 学期 英语 下学 期 大三 综合 成绩 121112001 女82.00 90.00 79.00 82.00 84.00 85.30 81.00 74 75 89.5

相关分析与回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析,具体包括: (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前,了解回归分析的如下内容。 参数α、β的估计 回归模型的检验方法:回归系数β的显着性检验(t-检验);回归方程显着性 检验(F-检验)。 二、试验原理 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进行检验和判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式,或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验和二级检验。一级检验又叫统计学检验,它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟和优度评价和显着性检验;二级检验又称为经济计量学检验,它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验,具体包括序列相关检验、异方差检验等。 三、试验演示内容与步骤 1.连续变量简单相关系数的计算与分析

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查 学院:教育学院 专业:课程与教学论 学号:201411000156 姓名:李平 2014年12月13日

目录 一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) (一)回收情况 (5) (二)信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) (一)数据输入 (6) (二)数据分析 (7) 1.描述统计 (7) (1)多选题描述统计 (7) (2)单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) (1)独立样本T检验 (12) (2)单一样本T检验 (15) (3)单因素方差分析 (17) (4) X2检验 (21) 3.相关分析 (22) (1)变量间相关分析 (22) (2)维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出 学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议,并希望能引起学校对这一系列问题的关注,最终希望大学生对其大学的满意度有所提升,大学生是一个庞大的群体,特别是近几年,随着高校的扩招,我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想,他们都憧憬着大学校园的生活,然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好,取而代之的却是对校园生活的不满,大学生是十分宝贵的人才资源,他们对校园生活的体验和感受,与他们的更好的学习。 二、研究内容与方法 (一)研究内容 了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制 本研究采用自编问卷,问卷共由两部分组成:基本情况部分包括被调查者的性别、年级等,问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度,细分为12个三级指标(见表2-1),问卷采用五点制计分法,即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”,分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。 表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系 一 级指标 二级指标(潜在变量)三级指标(观测变量) 对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态 度、对教师人品修养、对师资配备 学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住 环境、对校园绿化环境 满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对 奖、助学金制度、对学校治安

应用统计spss分析报告

应用统计s p s s分析报 告 TYYGROUP system office room 【TYYUA16H-TYY-TYYYUA8Q8-

学生姓名:肖浩鑫学号: 一、实验项目名称:实验报告(三) 二、实验目的和要求 (一)变量间关系的度量:包括绘制散点图,相关系数计算及显着性检验; (二)一元线性回归:包括一元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验,利用回归方程进行估计和预测; (三)多元线性回归:包括多元线性回归模型及参数的最小二乘估计,回归方程的评价及显着性检验等,多重共线性问题与自变量选择,哑变量回归; 三、实验内容 企业编号产量(台)生产费用(万 元)企业编号产量(台)生产费用(万 元) 1 40 130 7 84 165 2 42 150 8 100 170 3 50 155 9 116 167 4 5 5 140 10 125 180 5 65 150 11 130 175 6 78 154 12 140 185 (2)计算产量与生产费用之间的线性相关系数,并对相关系数的显着性进行检验(),并说明二者之间的关系强度。 2. 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数 地区人均GDP(元)人均消费水平(元) 北京22460 7326 辽宁11226 4490 上海34547 11546 江西4851 2396 河南5444 2208 贵州2662 1608 陕西4549 2035 (2)人均GDP作自变量,人均消费水平作因变量,利用最小二乘法求出估计的回归方程,并解释回归系数的实际意义。

(3)计算判定系数和估计标准误差,并解释其意义。 (4)检验回归方程线性关系的显着性() (5)如果某地区的人均GDP为5000元,预测其人均消费水平。 (6)求人均GDP为5000元时,人均消费水平95%的置信区间和预测区间。 3. 随机抽取10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查, 航空公司编号航班正点率(%)投诉次数(次) 1 21 2 58 3 85 4 68 5 74 6 93 7 72 8 122 9 18 10 125 系数的意义。 (2)检验回归系数的显着性()。 (3)如果航班正点率为80%,估计顾客的投诉次数。 4. 某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: 变差来源df SS MS F Significance F 回归 残差—— 总计11——— Coefficients标准误差t Stat P-value Intercept X Variable 1 (2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的? (3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少? (4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 (5)检验线性关系的显着性(a=)。 5. 随机抽取7家超市,得到其广告费支出和销售额数据如下

SPSS教程-可靠性分析

SPSS教程:可靠性分析 2.1主要功能 在精神卫生与社会医学研究中,经常需要借助量表来了解对象的某一特性。如常用的症状自评量表(SCL-90)即用于评定对象精神病症状的表现形式与强度;又如生活事件量表(LES)即用于对精神刺激进行定性和定量分析。在完成一份量表的编制工作后,或在准备将一份已有的量表作实际应用前,需要对量表的信度进行考核。 量表的使用是为了了解被测对象的某一特征,因而在编制一份量表时,所设立的一系列项目是为了体现量表需要测定的这一特征。如果所设立的测定项目无法获得这一特征,则表示该量表可靠性差,即信度低。所以,研究者有时需要了解量表中各测定项目之间的一致性(同质信度考核),有时需要将量表的测定项目按原编号的奇、偶数分半后,对各自的测定结果进行相关性检验(分半信度考核),等等,这就是量表的可靠性分析,亦即信度研究。 量表的可靠性分析可通过调用Reliability过程完成。 12.2实例操作 [例12.1]采用家庭环境量表(FES)研究30名女医师的家庭特征,测定结果按10个分量表的实际得分整理如下。请以此资料对FES的信度作评价。 12.2.1数据准备 激活数据管理窗口,定义变量名:亲密度、情感表达、矛盾性、独立性、成功性、知识性、娱乐性、道德宗教观、组织性、控制性等十个分量表的变量名依次是FES1、FES2、FES3、FES4、FES5、FES6、FES7、FES8、FES9、FES10,输入原始数据。 12.2.2统计分析 激活Statistics菜单选Scale中的Reliability Analysis...项,弹出Reliability

Analysis对话框(如图12.1示)。从对话框左侧的变量列表中选fes1~fes10共十个变量,点击 钮使之进入Items框。点击Model处的下拉菜单,系统提供5种分析模型: Alpha:计算信度系数Cronbach α值; Split half:分半信度的分析; Guttman:真实可靠性的Guttman低界; Parallel:并行模型假定下的极大似然可靠性估计; Strict parallel:严格并行模型假定下的极大似然可靠性估计。 本例选用Alpha模型。 点击Statistics...钮,弹出Reliability Analysis: Statistics对话框(图12.2),该对话框内含如下选项: 在Descriptives for栏中选Item、Scale、Scale if item deleted项,以指定对各项目、测定得分情况和项目与量表总体特征关系进行描述性统计; 在Summaries处有四个选项:Means、Variances、Covariances和Correlations,可分别要求系统计算在Descriptives for栏中指定对象的平均数、方差、协方差和相关系数,本例选Means、Variances和Correlations三项; 在Inter-Item处有Correlations和Covariances两项,前者可计算项目间的两两相关系数,后者可计算项目间的两两协方差值,本例选Correlations项; 在ANOV A Table处有None、F test、Friedman chi-square、Cochran chi-square 四个选项,其意义分别是:不作方差分析、作重复度量的方差分析、计算Friedman 和Kendall谐和系数(适用于等级资料)、计算Cohran Q值(适用于所有项目均为二分变量),本例选F test项;

SPSS期末考试整理

●一。变量的赋值 1.乘方(**),例如二的三次方:2**3 2.不同规则的赋值:转换→计算变量(如果),每一个规则的赋值都要重新进行此步骤(但注意每一遍的变量名都不变,并且他都会问你要不要替换成新的变量,你选是就行了) 3.不同规则的赋值:(1)转换→重新编码为不同变量:输入变量,输出变量,要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值:值(直接选取取值)、范围(最大到最小的范围,包含端点值),点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定,则在变量视图多出一个新变量(2)若不想包含端点值,可以采取小数的方式变换,eg. 899.9(小数位比该变量属性的小数位多一位就行了) (3)这种要先把BMI按照男女分开,然后再分组的,可以在对话框中点击“如果”选项进行设置,并且要分别对男女进行上述操作(一共做两遍)。 二。离散化 1可视离散化:转换→可视分箱,分割点:所以想生成几组,就定义几个分割点;填写第一个分割点的时候就必须填写最小值;一定要选中上端点排除。 三。排序 1.转换→自动重新编码:不分组,从头到尾排序 2.转换→个案排秩(1)多层次数据:基于A变量对B变量进行排序。(例如,基于职称对收入进行排序,就是不同职称各自组内排工资的高低)(2)设置秩1;绑定值 四。时间序列:转换→变动值 五。查找与计数:转换→对个案内的值计数(查找“基本工资800-900女职工”,生成新变量,满足这个条件的标为1,不符合这个标准的标为0,男职工标为缺失。范围:包含上限下限) ●六。数据→个案排序:把变量顺序完全按照你想要的标准排序,所有的变量顺序都会改变 七。拆分文件:要分男女进行数据统计:数据→拆分文件→比较组/按组输出,分组依据。不分男女进行数据统计:数据→拆分文件→分析所有个案 八。选择个案(例如只选择三年级的变量进行分析):数据→选择个案→如果条件满足:如果;随机个案样本;基于时间或个案范围;使用过滤变量(例如要把身高为缺失值和值为0的剔除)→输出:过滤(不符合条件的数据会画上“/”,原始数据并未删除);将选定个案复制到新数据集(形成一个新的SPSS数据文件,原始数据并未删除);删除未选定的个案(删除原始数据,不建议使用)→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及,记得重新做这一步。 九。加权个案:数据→加权个案(例。100分的有5人)。不想加权了,记得重新做这一步。 十。分类汇总(1)例如算不同年级的人的身高的均值、方差…(只能计算函数)(2)数据→汇总,分界变量(分类标准变量),变量摘要(计算变量),函数:选择计算变量函数,变量名称与标签:定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据:索引变量消失变成score的尾缀 (1)数据→重组(重构)→个案重组为变量,标识变量,索引变量,电脑会自动帮你选出是xx xx要重构(不同疗程值不同的变量)。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可 (2)注意:当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。(A1A2B1B2;A1B1A2B2) 2.宽数据变长数据:score的尾缀消失变成索引变量 (1)数据→重组(重构)→变量重组为个案,个案组标识:使用选定变量,固定变量(手动选择,电脑不会自动帮你选出了),要转置的变量即值不固定的要重构的变量(手动选择,电脑不会自动帮你选出了)。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了 (2)当有多个变量需要重构时,这块的操作要特别注意:○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”(在本题中,即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量;对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中,这两个要转置的变量必须是完全不同的)。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”(固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量;而不是说在对kidid进行转置的时候,age就是固定变量了;因此,固定变量只用定义一次且固定变量可以为空)。并且,你要特别注意,“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。

spss统计分析报告

目录 一、研究背景及其意义 (3) 二、研究方案 (3) 研究目标 (3) 研究内容 (4) 研究方法 (4) 三、科学技术与经济发展的关系分析 (4) 科技投入 (4) 科技产出 (5) 经济发展 (7) 小结 (7) 四、科学技术与经济发展的模型分析 (8) 模型假设 (8) 符号说明 (8) 信度与相关性分析 (8) 因子分析 (9)

回归分析 (10) 五、结论 (13) 附录: (14) 科学技术与经济发展的关系 一、研究背景及其意义 十九大报告指出:创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。要瞄准世界科技前沿,强化基础研究,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新,为建设科技强国、质量强国、航天强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会提供有力支撑。加强国家创新体系建设,强化战略科技力量。深化科技体制改革,建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系,加强对中小企业创新的支持,促进科技成果转化。倡导创新文化,强化知识产权创造、保护、运用。培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。 而科技作为创新的重要引领者和实践者,对于建设创新型国家起着重要作用。科技进步是经济发展与社会发展的强大推动力。邓小平同志曾指出;"科学技术是第一生产力";江泽民同志也曾指出:"科学技术是第一生产力,而且是先进生产力的集中体现和主要标志。科学技术的突飞猛进,给世界生产力和人类经济发展带来了极大的推动,未来的科学发展还将产生新的重大飞跃"。在当今这个信息化和全球化加速的时代,科技进步对经济社会发展的促进作用越来越显着,科技进步成为生产力水平的首要决定因素,是国家或区域竞争力的重要源泉。近年来,随着我国经济增长方式的转变,科技支撑和引领经济社会发展的作用越来越强,无论是国家还是区域都需要通过依靠科技进步来促进经济社会发展。科技进步考核有效地促进了科教兴国、可持续发展和人才强国战略的落实,使科技促进经济杜会发展的能力逐步提升。

相关分析与回归分析SPSS实现

相关分析与回归分析S P S S实现 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

相关分析与回归分析 一、试验目标与要求 本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析,具体包括: (1)皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2)学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3)学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4)学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5)要求试验前,了解回归分析的如下内容。 ?参数α、β的估计 ?回归模型的检验方法:回归系数β的显着性检验(t-检验);回归方程显着性检验(F-检验)。 二、试验原理 1.相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2.回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系,要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是,在相关分析的基础上,对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定,确立一个合适的数据模型,以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数,建立回归模型,对参数和模型进行检验和判断,并进行预测等。 线性回归数学模型如下: 在模型中,回归系数是未知的,可以在已有样本的基础上,使用最小二乘法对回归系数进行估计,得到如下的样本回归函数: 回归模型中的参数估计出来之后,还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷,则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段,重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式,或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验和二级检验。一级检验又叫统计学检验,它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性,具体又可以分为拟和优度评价和显着性检验;二级检验又称为经济计量学检验,它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验,具体包括序列相关检

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试(题)卷 班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩 说明:1.本试卷分析结果写在每个题目下面(即所留空白处); 2.考试时间为100分钟; 3.每个试题20分。 一、(20分)已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件,学生成绩一.sav;学生成绩二.sav。要求: (1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并,并保存为“成绩.sav.” (2)对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理: 1)按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2)计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3)把数学成绩分成优、良、中三个等级,规则为优(X≥85),良(75≤X ≤84),中(X≤74),并对优良中的人数进行统计。

分析: (2) 描述统计量 性别N 极小值极大值均值标准差 男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N (列表状态) 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N (列表状态)16

注:成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得,成绩为优的同学有4人,占总人数的20%;良的同学有12人,占总人数的60%;中的同学有4人,占总人数的40%。 二、(20分)为了解笔记本电脑的市场情况,针对笔记本电脑的3种品牌,进行了满意度调查,随机访问了30位消费者,让他们选出自己满意的品牌,调查结果见下表,其中变量“职业”的取值中,1表示文秘人员,2表示管理人员,3表示工程师,4表示其他人;3个品牌变量的取值中,1表示选择,0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题 (1)将所给数据的Excel文件导入到SPSS中,要求SPSS数据文件写出数据结构(包括变量名,变量类型,变量值标签等)命,并保存为:“调查. Sav”。 (2)试利用多选项分析,利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况;分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。 分析:

SPSS统计分析报告分析报告案例

SPSS统计分析案例 一、我国城镇居民现状 近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。 二、我国居民消费结构的横向分析 第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。第四,医

疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响,但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出,必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入,不仅可以提高全国城镇居民的总体消费水平,促进消费结构向着更加健康、合理的方向发展,而且在启动需,促进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。 三、我国居民消费结构的纵向分析 进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入,国民经济的迅速发展,我国城乡居民的消费水平显著提高,居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高,我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高,从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型,消费质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭设备用品三项支出在消费支出中的比重呈现明显的下降趋势,其中食品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度不是很大。与此同时,医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升,富裕阶段的消费特征开始显现。 四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析

相关文档