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SPSS案例分析

某道路弯道处 53 车辆减速前观测到的车辆运行速度，试检验车辆运行速度是否服从正态分布。

这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P 图和Q-Q 图坐车粗略判断，然后利用非参数检验的方法中的单样本K-S 检验精确实现。

一、初步判断

1.1绘制直方图

（1）操作步骤

在SPSS 软件中的操作步骤如图所示。

2）输出结果

通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比，直观上可以看到速度的直方图与正太去

线除了最大值外，整体趋势与正态曲线较吻合，说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。

1.2绘制P-P 图

1）操作步骤

在SPSS 软件中的操作步骤如图所示。

2）结果输出

根据输出的速度的正态P-P 图，发现速度均匀分布在正态直线的附近，较多部分与正态直线重合，与直方图的结果一致，说明弯道处车辆减速前的运行速度可能服从正态分布。

二、单样本K-S 检验

2.1单样本K-S 检验的基本思想

K-S 检验能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。

单样本K-S 检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，即样本来自的总体服从指定的理论分布。SPSS 的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。

单样本K-S 检验的基本思路是：

首先，在原假设成立的前提下，计算各样本观测值在理论分布中出现的累计概率值

F（x），；其次，计算各样本观测值的实际累计概率值S（x）；再次，计算实际累计概率值与理论累计概率值的差D（x）；最后，计算差值序列中的最大绝对值差值，即

D = maxS（x

）- F（x i）

通常，由于实际累计概率为离散值，因此D 修正为：

D = maxS（x）- F（x）

D 统计量也称为K-S 统计量。

在小样本下，原假设成立时，D 统计量服从Kolmogorov 分布。在大样本下，原假设成立时，nD近似服从K（x）分布：当D 小于0时，K（x）为0；当D大于0时，

K（x）= （ - 1）exp（ - 2j2x2）

j= -

容易理解，如果样本总体的分布与理论分粗的差异不明显，那么D 不应较大。如果 D 统计量的概率P 值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为样本来自的总体与指定的分布有显著差异如果D 统计量的P 值大于显著性水平α，则不能拒绝原假设，认为，样本来自的总体与指定的分布无显著差异。在SPSS 中，无论是大样本还是小样本，仅给出大样本下的和nD 对应的概率P 值。

2.2 软件操作步骤

单样本 K-S 检验的操作步骤如图所示

2.3 输出结果并分析

SPSS 的输出结果如表所示.

单样本

速度

98 正态参数a,b

均值 47.988 标准差 11.6310

绝对值

.090 最极端差别

正

.050

负

-.090 Kolmogorov-Smirnov Z .888 渐近显著性（双侧）

.409

a. b. 根据数据计算得到。

该表表明，速度的均值为47.988，标准差为11.6310。最大绝对差值为0.090，最大正差值为0.050，最大负差值为-0.090。本例应采用大样本下D 统计量的精确概率值，输出了根号nD

值0.888和概率P值0.409，如果显著性水平为0.05，由于概率P值大于显著性水平，因此不能拒绝原假设，可以认为弯道处车辆减速前的运行速度服从正态分布。

第13题

表中数据为某条公路上观测到的交通流速度与密度数据，试用一元线性回归模型分析两者的 101关系。

一、一元线性回归的基本原理

1.1一元线性回归模型：

Y =0 +1+~ N(0,2)

上述模型可分为两部分：(1) +是非随机部分；(2)是随机部分。β0和β1

为回归常熟和回归系数该式被称为估计的一元线性回归方程。

1.2模型参数估计

用最小二乘法估计参数，是在关于随机误差的正态性、无偏性、同方差性、独立性这

四个假设的基础上进行的。

f ( x i ) = y i - y i = ( y i -b0-b1x i)2=min

为了求回归系数，0 ，1，令一阶导数为0 ，得：

nb0 + b1x i = y i

b0 x i +b1x i2=x i y i

从中解出：

(x i-x)(y i-y)

(x i - x)

b0=y -b1x

二、一元线性回归分析的假设检验：

n_n ^_n ^

SST =(y i - y)2=(y i- y)2+(y i - y)2= SSR + SSE

i=1 i =1 i=1

其中：SST称为总体离差平方和，代表原始数据所反映的总偏差的大小。

SSR 称为回归离差平方和，它是由变量 x 引起的偏差，反应 x 的重要程度

SSE 称为剩余离差平方和，它是由实验误差以及其它未加控制因素引起的偏差，反映了试验误差及其它随机因素对试验结果的影响。

2.1 回归方程优度检验的

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析目录一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关（2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重

spss案例分析

1、某班共有28个学生，其中女生14人，男生14人，下表为某次语文测验的成绩，请用描述统计方法分析女生成绩好，还是男生成绩好。方法一：频率分析（1）步骤：分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成绩右移→统计量设置→图表（直方图）→确定（2）结果：统计量女生成绩男生成绩 N 有效 15 15 缺失 73 73 均值 69.9333 67.0000 中值 71.0000 72.0000 众数 76.00a 48.00a 标准差 8.91601 14.53567 方差 79.495 211.286 全距 30.00 46.00 极小值 54.00 43.00 极大值 84.00 89.00 和 1049.00 1005.00 a. 存在多个众数。显示最小值

（3）分析：由统计量表中的均值、标准差及直方图可知，女生成绩比男生成绩好。方法二：描述统计（1）步骤：分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定（2）结果：（3）分析：由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知，女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称他的雇员英语水平很高，现从雇员中随机随出11人参加考试，得分如下：80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76，请问该经理的宣称是否可信？（1）方法：单样本T检验 H 0:u＝u ,该经理的宣称可信 H 1:u≠u ,该经理的宣称不可信（2）步骤：①输入数据：（80，81，…76） ②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值（75） →确定（3）结果：单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 VAR00001 11 73.73 9.551 2.880 （4）分析：由单个样本检验表中数据知t＝0.668>0.05，所以接受H ，即该经理的宣称是可信的。

SPSS线性回归分析案例

回归分析实验内容：基于居民消费性支出与居民可支配收入的简单线性回归分析【研究目的】居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。影响各地区居民消费支出的因素很多，例如居民的收入水平、商品价格水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、社会保障制度、风俗习惯等等。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的经济模型去研究。【模型设定】我们研究的对象是各地区居民消费的差异。由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，现选用城镇居民消费进行比较。模型中被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。从理论和经验分析，影响居民消费水平的最主要因素是居民的可支配收入，故可以选用“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X，选取2010年截面数据。 1、实验数据表1： (

2010年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

} 数据来源：《中国统计年鉴》2010年 2、实验过程作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1：

表2 模型汇总b 模型… R R方调整R方标准估计的误差 1.965a.93 2.930 a.预测变量:(常量),可支配收入X（元）。 b.因变量:消费性支出Y(元) ~ 表3 相关性消费性支出Y (元) 可支配收入X（元） Pearson相关性消费性支出 Y(元) .965 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立如下线性模型：Y=a+bX

spss多元回归分析案例

企业管理对居民消费率影响因素的探究 ---以湖北省为例改革开放以来,我国经济始终保持着高速增长的趋势,三十多年间综合国力得到显著增强,但我国居民消费率一直偏低,甚至一直有下降的趋势。居民消费率的偏低必然会导致我国内需的不足,进而会影响我国经济的长期健康发展。本模型以湖北省1995年-2010年数据为例，探究各因素对居民消费率的影响及多元关系。（注：计算我国居民的消费率,用居民的人均消费除以人均GDP,得到居民的消费率）。通常来说，影响居民消费率的因素是多方面的，如:居民总收入，人均GDP，人口结构状况1（儿童抚养系数，老年抚养系数），居民消费价格指数增长率等因素。总消费(C:亿元) 总GDP（亿元）消费率(%) 1995 1095.97 2109.38 51.96 1997 1438.12 2856.47 50.35 2000 1594.08 3545.39 44.96 2001 1767.38 3880.53 45.54 2002 1951.54 4212.82 46.32 2003 2188.05 4757.45 45.99 2004 2452.62 5633.24 43.54 2005 2785.42 6590.19 42.27 2006 3124.37 7617.47 41.02 2007 3709.69 9333.4 39.75 2008 4225.38 11328.92 37.30 1.人口年龄结构一种比较精准的描述是：儿童抚养系数(0-14岁人口与 15-64岁人口的比值)、老年抚养系数(65岁及以上人口与15-64岁人口的比值〉或总抚养系数(儿童和老年抚养系数之和)。0-14岁人口比例与65岁及以上人口比例可由《湖北省统计年鉴》查得。

SPSS统计分析分析案例

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、扩大内需、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,而且在启动内需,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

SPSS案例分析

某地区1984——2003年出口总额及其影响因素模型分析案例简介下表给出了某地区1984——2003年出口总额及国内生产总值、进口额、储蓄的数据资料。解释变量是国内生产总值、进口额、储蓄，被解释变量是出口总额。年份出口总额（亿美元）国内生产总值（亿元）进口总额（亿美元）储蓄（亿元）Y X1 X2 X3 1984 580.5 7171 274.1 1214.7 1985 808.9 8964.4 422.5 1622.6 1986 1082.1 10202.2 429 2237.6 1987 1470 11962.5 432.2 3073.3 1988 1766.7 14928.3 525.8 3801.5 1989 1956 16909.2 591.4 5146.9 1990 2985.8 18547.9 533.5 7119.8 1991 3827.1 21617.8 637.9 9241.6 1992 4676.3 26638.1 805.9 11759.4 1993 5284.8 34634.4 1039.6 15023.5 1994 10421.8 46759.4 1156.1 21518.8 1995 12451.8 58478.1 1320.8 29662.3 1996 12576.4 67884.6 1388.3 38520.8 1997 15160.7 74462.6 1423.7 46279.8 1998 15223.6 78345.2 1402.4 53407.5 1999 16159.8 82067.5 1657 59621.8 2000 20634.4 89468.1 2250.9 64332.4 2001 22024.4 97314.8 2435.5 73762.4 2002 26947.9 105172.3 2951.7 86910.6 2003 36287.9 117251.9 4127.6 103617.7 说明：数据来自计量经济学实验课本《计量经济学软件——Eviews的使用》第135页，数据经作者整理，有删减。模型设置： Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3 Y——出口总额（亿美元） X1——国内生产总值（亿元） X2——进口总额（亿美元） X3——储蓄（亿元）一、相关分析，检验是否具有相关性

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析目录一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 2 1.1构建研究模型 2 1.2研究变量及定义 2 1.3研究假设 3 1.4变量操作化定义 3 1.5问卷设计 3 二．实证研究 5 2.1基础数据分析 5 2.2频数分布及相关统计量 5 2.3相关分析 7 2.4回归分析 8 2.5假设检验 10

一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30 岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT 模型进行扩展，构建了手机APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。

SPSS统计分析案例

SPSS统计分析案例专业：经济学：000 学号：00000000 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

SPSS案例分析

某道路弯道处 53 车辆减速前观测到的车辆运行速度，试检验车辆运行速度是否服从正态分布。这道题目的解答可以先通过绘制样本数据的直方图、P-P 图和Q-Q 图坐车粗略判断，然后利用非参数检验的方法中的单样本K-S 检验精确实现。一、初步判断 1.1绘制直方图（1）操作步骤在SPSS 软件中的操作步骤如图所示。 2）输出结果

通过观察速度的直方图及其与正态曲线的对比，直观上可以看到速度的直方图与正太去线除了最大值外，整体趋势与正态曲线较吻合，说明弯道处车辆减速前的运行速度有可能符合正态分布。 1.2绘制P-P 图 1）操作步骤在SPSS 软件中的操作步骤如图所示。

2）结果输出

根据输出的速度的正态P-P 图，发现速度均匀分布在正态直线的附近，较多部分与正态直线重合，与直方图的结果一致，说明弯道处车辆减速前的运行速度可能服从正态分布。二、单样本K-S 检验 2.1单样本K-S 检验的基本思想 K-S 检验能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布，是一种拟合优的检验方法，适用于探索连续型随机变量的分布。单样本K-S 检验的原假设是：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异，即样本来自的总体服从指定的理论分布。SPSS 的理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布和泊松分布等。单样本K-S 检验的基本思路是：首先，在原假设成立的前提下，计算各样本观测值在理论分布中出现的累计概率值 F（x），；其次，计算各样本观测值的实际累计概率值S（x）；再次，计算实际累计概率值与理论累计概率值的差D（x）；最后，计算差值序列中的最大绝对值差值，即 D = maxS（x ）- F（x i） i 通常，由于实际累计概率为离散值，因此D 修正为： D = maxS（x）- F（x） D 统计量也称为K-S 统计量。在小样本下，原假设成立时，D 统计量服从Kolmogorov 分布。在大样本下，原假设成立时，nD近似服从K（x）分布：当D 小于0时，K（x）为0；当D大于0时， K（x）= （ - 1）exp（ - 2j2x2） j= - 容易理解，如果样本总体的分布与理论分粗的差异不明显，那么D 不应较大。如果 D 统计量的概率P 值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为样本来自的总体与指定的分布有显著差异如果D 统计量的P 值大于显著性水平α，则不能拒绝原假设，认为，样本来自的总体与指定的分布无显著差异。在SPSS 中，无论是大样本还是小样本，仅给出大样本下的和nD 对应的概率P 值。

SPSS分析报告实例

SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、数据来源本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、频数分析可靠性统计克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析

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是可靠的，我们可以在原始数据的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、数据预处理拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先

SPSS案例分析

某道路弯道处53车辆减速前观测到得车辆运行速度,试检验车辆运行速度就是否服从正态分布. 这道题目得解答可以先通过绘制样本数据得直方图、Ｐ-P图与Q－Q图坐车粗略判断，然后利用非参数检验得方法中得单样本K—S检验精确实现。一、初步判断 1、１绘制直方图 (1）操作步骤在SＰSＳ软件中得操作步骤如图所示. (2)输出结果

通过观察速度得直方图及其与正态曲线得对比，直观上可以瞧到速度得直方图与正太去线除了最大值外,整体趋势与正态曲线较吻合,说明弯道处车辆减速前得运行速度有可能符合正态分布。 1、2绘制Ｐ－P图 (１)操作步骤在ＳPSS软件中得操作步骤如图所示。

(2）结果输出

根据输出得速度得正态P-P图,发现速度均匀分布在正态直线得附近，较多部分与正态直线重合，与直方图得结果一致,说明弯道处车辆减速前得运行速度可能服从正态分布。二、单样本K-S检验 2、１单样本K—S检验得基本思想Ｋ—S检验能够利用样本数据推断样本来自得总体就是否服从某一理论分布,就是一种拟合优得检验方法，适用于探索连续型随机变量得分布。单样本K-Ｓ检验得原假设就是：样本来自得总体与指定得理论分布无显著差异，即样本来自得总体服从指定得理论分布。SＰＳS得理论分布主要包括正态分布、均匀分布、指数分布与泊松分布等。单样本K-S检验得基本思路就是: 首先,在原假设成立得前提下，计算各样本观测值在理论分布中出现得累计概率值Ｆ（ｘ）,；其次,计算各样本观测值得实际累计概率值S（x）;再次,计算实际累计概率值与理论累计概率值得差D（x)；最后，计算差值序列中得最大绝对值差值,即通常,由于实际累计概率为离散值，因此D修正为：Ｄ统计量也称为Ｋ—S统计量。在小样本下,原假设成立时,Ｄ统计量服从Kolmogｏrov分布。在大样本下,原假设成立时,近似服从K（x)分布：当D小于0时，K（x)为０;当Ｄ大于0时，容易理解,如果样本总体得分布与理论分粗得差异不明显,那么Ｄ不应较大。如果D统计量得概率P值小于显著性水平α，则应拒绝原假设，认为样本来自得总体与指定得分布有显著差异如果D统计量得P值大于显著性水平α，则不能拒绝原假设，认为，样本来自得总体与指定得分布无显著差异.在SPSS中，无论就是大样本还就是小样本,仅给出大样本下得与对应得概率P值。 2、2软件操作步骤单样本K-Ｓ检验得操作步骤如图所示

多元回归分析SPSS案例

多元回归分析在大多数的实际问题中，影响因变量的因素不是一个而是多个，我们称这类回问题为多元回归分析。可以建立因变量y与各自变量x j(j=1,2,3,…,n)之间的多元线性回归模型：其中：b0是回归常数；b k(k=1,2,3,…,n)是回归参数；e是随机误差。多元回归在病虫预报中的应用实例: 某地区病虫测报站用相关系数法选取了以下4个预报因子；x1为最多连续10天诱蛾量(头)；x2为4月上、中旬百束小谷草把累计落卵量(块)；x3为4月中旬降水量(毫米)，x4为4月中旬雨日(天)；预报一代粘虫幼虫发生量y（头/m2）。分级别数值列成表2-1。预报量y：每平方米幼虫0~10头为1级，11~20头为2级，21~40头为3级，40头以上为4级。预报因子：x1诱蛾量0~300头为l级，301~600头为2级，601~1000头为3级，1000头以上为4级；x2卵量0~150块为1级，15l~300块为2级，301~550块为3级，550块以上为4级；x3降水量0~10.0毫米为1级，10.1~13.2毫米为2级，13.3~17.0毫米为3级，17.0毫米以上为4级；x4雨日0~2天为1级，3~4天为2级，5天为3级，6天或6天以上为4级。表2-1 x1 x2 x3 x4 y 年蛾量级别卵量级别降水量级别雨日级别幼虫密度级别 1960 1022 4 112 1 4.3 1 2 1 10 1 1961 300 1 440 3 0.1 1 1 1 4 1 1962 699 3 67 1 7.5 1 1 1 9 1 1963 1876 4 675 4 17.1 4 7 4 55 4 1965 43 1 80 1 1.9 1 2 1 1 1 1966 422 2 20 1 0 1 0 1 3 1 1967 806 3 510 3 11.8 2 3 2 28 3 1976 115 1 240 2 0.6 1 2 1 7 1 1971 718 3 1460 4 18.4 4 4 2 45 4 1972 803 3 630 4 13.4 3 3 2 26 3

SPSS数据案例分析

SPSS数据案例分析目录 .手机APP广告点击意愿的模型构建 (2) 1.1构建研究模型 (2) 1.2研究变量及定义 (2) 1.3研究假设 (3) 1.4变量操作化定义 (3) 1.5问卷设计 (3) .实证研究 (5) 2.1基础数据分析 (5) 2.2频数分布及相关统计量 (5) 2.3相关分析 (7) 2.4回归分析 (8) 2.5假设检验 (10)

.手机APP广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机APP广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在30岁以下的人群占到70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机APP广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机APP广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对UTAUT模型进行扩展，构建了手机APP广告点击意愿的影响因素研究模型。 1.2研究变量及定义

1.3研究假设 ⑴广告效用期望、APP效用期望、社会影响与手机APP点击意向的关系H1:用户的广告效用期望与点击手机APP广告意愿正相关。 H2:用户的APP效用期望与点击手机APP广告意愿正相关 H3:社会影响与手机APP广告点击意愿正相关（2）感知风险与点击手机APP广告意愿的关系 H4：感知风险与手机APP广告点击意愿负相关 H5:性别，手机流量对手机APP广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP效用期望：使用APP能够让我了解到多方面的信息社会影响：身边的人都在使用手机APP广告，所以我也要使用感知风险：在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护感知隐私安全重要性：确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的使用意向：我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人 1?5问卷设计［单选题］［必答题］］［必答题］ 2.广告对我了解某品牌来说很有用［单选题］［必答题］很不同意010*******很同意 4. 在点击手机APP广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护［单选题］［必答题］很不同意O1 1C2IL 03 04 C5很同意 5. 确保点击手机APP广告是安全的，对我来说是很重要的［单选题］［必答题］很不同意01 1C2|L 03 04 05很同意 7.您的性别是［单选题］［必答题］ O男 O女 6.我愿意把手机APP广告推荐给我周围的人［单选题］［必答题］

spss案例分析报告

S p s s 分析身高与体重的相互影响姓名：刘海艳班级：11 电商班学号：14113201683 序号：26 一、案例介绍：这是某幼儿园学生的身高体重数据，数据中主要包括编号，学生姓名，性别，学生年龄，每个学生的体重以及身高数值。主要是看下幼儿园学生体重与身高的相互关系。二、研究案例的目的：分析幼儿园学生身高体重的相互关系和影响。三、下面是数据来源：四、研究的方法：主要是使用spss 中的描述统计分析和线性回归分析；在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。五、研究的结果： 1) 描述分析：打开文件“某班23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，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg ，最大值为23kg，平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm 最大值为116cm平均身高为108.85cm。以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中108c m左右的人数

最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。 2) 线性回归分析：选择分析——回归——线性，在弹出的对话框中，以身高作为自变量，体重作为因变量，结果如下：从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。从图表中，可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617 六、研究结论：从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的，也就是弱相关性。

spss案例分析报告

四、研究的方法：主要是使用spss中的描述统计分析和线性回归分析；在描述统计分析中主要是分析出身高体重的最大值和最小值、均值，在图表中可以看出身高的最大值；在线性回归分析中主要是采用身高为自变量，体重为因变量来进行分析的。五、研究的结果： 1) 描述分析：打开文件“某班23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，选择体重和身高，求最大值最小值和均值，得到如下结果：从结果看出，该班学生样本数为23，体重最小值为13.7kg，最大值为23kg，平均体重为17.7167kg。身高最小值为105cm，最大值为116cm，平均身高为108.85cm。以身高为例子，选择描述中的频率选项可以得出分布，在频率对话框的图形选项中，选择条形图，即可用图形直观看到结果。

从图形中可以很直观的看出不同身高段的人数分布情况，其中108cm 左右的人数最多。从表格中则可以清楚地看到具体数目。 2) 线性回归分析：选择分析——回归——线性，在弹出的对话框中，以身高作为自变量，体重作为因变量，结果如下：

从表中可以得出。R=0.223,即两者具有弱相关性。从图表中，可以看出它们之间的线性关系大概可以表示为y=-0.139x+2.617 六、研究结论：从描述分析和回归分析可以身高和体重的相关性是相对比较弱的，也就是弱相关性。

【管理学】spss因子分析案例共(13页)

[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标

11.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图11.1。图11.1 原始数据的输入 11.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Data Reduction的Factor...命令项，弹出Factor Analysis对话框（图11.2）。在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，点击?钮使之进入Variables框。图11.2 因子分析对话框

点击Descriptives...钮，弹出Factor Analysis:Descriptives对话框（图11.3），在Statistics中选Univariate descriptives项要求输出各变量的均数与标准差，在Correlation Matrix栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选KMO and Bartlett’s test of spher icity项，要求对相关系数矩阵进行统计学检验。点击Continue钮返回Factor Analysis对话框。图11.3 描述性指标选择对话框点击Extraction...钮，弹出Factor Analysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法：图11.4 因子提取方法选择对话框 Principal components：主成分分析法； Unweighted least squares：未加权最小平方法； Generalized least squares：综合最小平方法； Maximum likelihood：极大似然估计法； Principal axis factoring：主轴因子法； Alpha factoring：α因子法； Image factoring：多元回归法。

spss案例分析

1、某班共有28个学生,其中女生14人,男生14人,下表为某次语文测验的成绩,请用描述统计方法分析女生成绩好,还就是男生成绩好。方法一:频率分析（1）步骤:分析→描述统计→频率→女生成绩、男生成绩右移→统计量设置→图表(直方图)→确定（2）结果: 统计量女生成绩男生成绩 N 有效 15 15 缺失 73 73 均值 69、9333 67、0000 中值 71、0000 72、0000 众数 76、00a 48、00a 标准差 8、91601 14、53567 方差 79、495 211、286 全距 30、00 46、00 极小值 54、00 43、00 极大值 84、00 89、00 与 1049、00 1005、00 a 、存在多个众数。显示最小值

(3)分析:由统计量表中的均值、标准差及直方图可知,女生成绩比男生成绩好。方法二:描述统计（1）步骤:分析→描述统计→描述→女生成绩、男生成绩右移→选项设置→确定（2）结果: 描述统计量 N 极小值极大值均值标准差方差女生成绩15 54、00 84、00 69、9333 8、91601 79、495 男生成绩15 43、00 89、00 67、0000 14、53567 211、286 有效的 N (列表状态) 15 （3）分析:由描述统计量表中的均值、标准差、方差可知,女生成绩比男生成绩好。

2、某公司经理宣称她的雇员英语水平很高,现从雇员中随机随出11人参加考试,得分如下:80、81、72、60、78、65、56、79、77、87、76,请问该经理的宣称就是否可信？ (1)方法:单样本T检验 H 0:u＝u ,该经理的宣称可信 H 1:u≠u ,该经理的宣称不可信 (2)步骤:①输入数据:(80,81,…76) ②分析→比较均值→单样本T检验→VAR00001右移→检验值(75)→ 确定 (3)结果: 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 VAR00001 11 73、73 9、551 2、880 (4)分析:由单个样本检验表中数据知t＝0、668>0、05,所以接受H ,即该经理的宣称就是可信的。

SPSS相关分析案例讲解

相关分析一、两个变量的相关分析：Bivariate 1相关系数的含义相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用 r 表示。 ① 相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：-K r < 1o ② 计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若 r 为负，则表明两变量为负相关。 ③ 相关系数r 的数值越接近于1(—或+1)，表示相关系数越强；越接近于 0，表示相关系数越弱。如果r=1或-，则表示两个现象完全直线性相关。如果 =0，则表示两个现象完全不相关(不是直线相关)。 ④ r 0.3，称为微弱相关、0.3 r 0.5，称为低度相关、0.5忖0.8，称为显著(中度)相关、 0.8 |r 1，称为高度相关 ⑤ r 值很小，说明X 与丫之间没有线性相关关系，但并不意味着 X 与丫之间没有其它关系，如很强的非线性关系。 ⑥ 直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系，若要衡量非线性相关时，一般应采用相关指数R o 2 ?常用的简单相关系数 (1)皮尔逊(Pearson )相关系数皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数，提出。定距变量之间的相关关系测量常用 n (X i x)(y i y) i 1 r In n —2 — 2 (X i X) (y i y) ? i 1 i 1 (1) 式是样本的相关系数。计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势；样本容量n 30。 (2) 斯皮尔曼(Spearman )等级相关系数 Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性相关程度的指标。当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间的关系密切程 1890年由英国统计学家卡尔？皮尔逊 Pearson 系数法。计算公式如下： (1)

图解spss探索分析实例

图解spss探索分析实例最后更新：2012-12-10 阅读次数：【字体：小中大】探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。主要的分析如下：（1）观察数据的分布特征：通过绘制箱锁图和茎叶图等图形，直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律，包括考察数据中是否存在异常值等。过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。寻找异常值，并分析原因，然后决定是否从分析中删除这些数据。因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大，不能真实地反映数据的总体特征。（2）正态分布检验：检验数据是否服从正态分布。很多检验能够进行的前提即总体数据分布服从正态分布。因此，检验数据是否符合正态分布，就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。（3）方差齐性检验：用Levene检验比较各组数据的方差是否相等，以判定数据的离散程度是否存在差异。例如在进行独立右边的T检验之前，就需要事先确定两组数据的方差是否相同。如果通过分析发现各组数据的方差不同，还需要对数据进行方差分析，那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。Levene检验进行方差齐性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。如果得到的显著性水平（Significance）小于0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。探索分析的具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【探索】（Explore）命令，SPSS将弹出"探索"（Explore）对话框，如图3-9所示。在"探索"（Explore）对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"因变量列表"（Dependent List）框、"因子列表"（Factor List）框和"标注个案"（Label Cases by）列表框。因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量，如雇员的ID等。例如，研究同一班级男生和女生的身高差距时，就可将"身高"变量列入"因变量列表"（Dependent List）框中，

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