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手把手教你怎么用SPSS分析数据

使用SPSS软件进行数据分析

文档通过自己论证属实。

【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。

第一步：录入或调入数据（图1）。

图1 原始数据（未经标准化）

第二步：打开“因子分析”对话框。

沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。

图2 打开因子分析对话框的路径

图3 因子分析选项框

第三步：选项设置。

首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。下面逐项设置。

图4 将变量移到变量栏以后

⒈设置Descriptives选项。

单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。

图5 描述选项框

在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。

在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。

设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。

⒉ 设置Extraction 选项。

打开Extraction 对话框（图6）。因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。

在Analyze 栏中，选中Correlation matirx 复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析；如果选中Covariance matrix 复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言，由于数据标准化了，这两个结果没有分别，因此任选其一即可。

在Display 栏中，选中Unrotated factor solution （非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言，这一项选择与否都一样；对于旋转因子分析，选择此项，可将旋转前后的结果同时给出，以便对比。

选中Scree Plot （“山麓”图），则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图（形如山麓截面，故得名），以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。

在Extract 栏中，有两种方法可以决定提取主成分（因子）的数目。一是根据特征根（Eigenvalues ）的数值，系统默认的是1=c λ。我们知道，在主成分分析中，主成分得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认1=c λ，则所有方差大于等于1的主成分将被保留，其余舍弃。如果觉得最后选取的主成分数量不足，可以将c λ值降低，例如取9.0=c λ；如果认为最后的提取的主成分数量偏多，则可以提高c λ值，例如取

1.1=c λ。主成分数目是否合适，要在进行一轮分析以后才能肯定。因此，特征根数值

的设定，要在反复试验以后才能决定。一般而言，在初次分析时，最好降低特征根的临

界值（如取8.0=c λ），这样提取的主成分将会偏多，根据初次分析的结果，在第二轮分析过程中可以调整特征根的大小。

第二种方法是直接指定主成分的数目即因子数目，这要选中Number of factors 复选项。主成分的数目选多少合适？开始我们并不十分清楚。因此，首次不妨将数值设大一些，但不能超过变量数目。本例有8个变量，因此，最大的主成分提取数目为8，不得超过此数。在我们第一轮分析中，采用系统默认的方法提取主成分。

图6 提取对话框

需要注意的是：主成分计算是利用迭代（Iterations ）方法，系统默认的迭代次数是25次。但是，当数据量较大时，25次迭代是不够的，需要改为50次、100次乃至更多。对于本例而言，变量较少，25次迭代足够，故无需改动。

设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图6）。

⒊ 设置Scores 设置。

选中Save as variables 栏，则分析结果中给出标准化的主成分得分（在数据表的后面）。至于方法复选项，对主成分分析而言，三种方法没有分别，采用系统默认的“回归”（Regression ）法即可。

图7 因子得分对话框

选中Display factor score coefficient matrix ，则在分析结果中给出因子得分系数矩阵及其相关矩阵。

设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图7）。

⒋ 其它。

对于主成分分析而言，旋转项（Rotation ）可以不必设置；对于数据没有缺失的情况下，Option 项可以不必理会。

全部设置完成以后，点击OK 确定，SPSS 很快给出计算结果（图8）。

图8 主成分分析的结果

第四步，结果解读。

在因子分析结果（Output ）中，首先给出的Descriptive Statistics ，第一列Mean 对应的变量的算术平均值，计算公式为

∑==n

i ij j x n x 1

第二列Std. Deviation 对应的是样本标准差，计算公式为

2/11

2])(11[∑=--=n

i j ij j x x n σ 第三列Analysis N 对应是样本数目。这一组数据在分析过程中可作参考。

接下来是Correlation Matrix(相关系数矩阵)，一般而言，相关系数高的变量，大多会进入同一个主成分，但不尽然，除了相关系数外，决定变量在主成分中分布地位的因素还有数据的结构。相关系数矩阵对主成分分析具有参考价值，毕竟主成分分析是从计算相关系数矩阵的特征根开始的。相关系数阵下面的Determinant=1.133E-0.4是相关矩阵的行列式值，根据关系式0)det(=-R I λ可知，det(λI )=det(R ),从而Determinant=1.133E-0.4=λ

*λ*λ*λ*λ*λ*λ*λ。这一点在后面将会得到验证。

在Communalities(公因子方差)中，给出了因子载荷阵的初始公因子方差（Initial ）和提取公因子方差（Extraction ），后面将会看到它们的含义。

在（初始特征根）中，给出了按顺序排列的主成分得分的方差(Total)，在数值上等于相关系数矩

阵的各个特征根λ，因此可以直接根据特征根计算每一个主成分的方差百分比（% of Variance ）。由于全部特征根的总和等于变量数目，即有m =∑λi =8，故第一个特征根的方差百分比为λ1/m =3.755/8=46.939，第二个特征根的百分比为λ2/m =2.197/8= 27.459，……，其余依此类推。然后可以算出方差累计值（Cumulative %）。在Extraction Sums of Squared Loadings ，给出了从左边栏目中提取的三个主成分及有关参数，提取的原则是满足λ>1，这一点我们在图6所示的对话框中进行了限定。

E i g e n v a l u e

图8 特征根数值衰减折线图（山麓图）

主成分的数目可以根据相关系数矩阵的特征根来判定，如前所说，相关系数矩阵的特征根刚好等于主成分的方差，而方差是变量数据蕴涵信息的重要判据之一。根据λ值决定主

成分数目的准则有三：

i 只取λ>1的特征根对应的主成分

从Total Variance Explained表中可见，第一、第二和第三个主成分对应的λ值都大于1，这意味着这三个主成分得分的方差都大于1。本例正是根据这条准则提取主成分的。

ii 累计百分比达到80%~85%以上的λ值对应的主成分

在Total Variance Explained表可以看出，前三个主成分对应的λ值累计百分比达到89.584%，这暗示只要选取三个主成分，信息量就够了。

iii 根据特征根变化的突变点决定主成分的数量

从特征根分布的折线图（Scree Plot）上可以看到，第4个λ值是一个明显的折点，这暗示选取的主成分数目应有p≤4（图8）。那么，究竟是3个还是4个呢？根据前面两条准则，选3个大致合适（但小有问题）。

在Component Matrix（成分矩阵）中，给出了主成分载荷矩阵，每一列载荷值都显示了各个变量与有关主成分的相关系数。以第一列为例，0.885实际上是国内生产总值（GDP）与第一个主成分的相关系数。将标准化的GDP数据与第一主成分得分进行回归，决定系数R2=0.783（图9），容易算出R=0.885，这正是GDP在第一个主成分上的载荷。

下面将主成分载荷矩阵拷贝到Excel上面作进一步的处理：计算公因子方差和方差贡献。首先求行平方和，例如，第一行的平方和为

h12=0.88492+0.38362+0.12092=0.9449

这是公因子方差。然后求列平方和，例如，第一列的平方和为

s12=0.88492+0.60672+…+0.82272=3.7551

这便是方差贡献（图10）。在Excel中有一个计算平方和的命令sumsq，可以方便地算出

列对应的数据一样。如果我们将8个主成分全部提取，则主成分载荷的行平方和都等于1（图11），即有h i=1，s j=λj。到此可以明白：在Communalities中，Initial对应的是初始公因子方差，实际上是全部主成分的公因子方差；Extraction对应的是提取的主成分的公因子方差，我们提取了3个主成分，故计算公因子方差时只考虑3个主成分。

国内生产总值

第一主成

分

图9 国内生产总值（GDP ）的与第一主成分的相关关系（标准化数据）

图10 主成分方差与方差贡献

图11 全部主成分的公因子方差和方差贡献

提取主成分的原则上要求公因子方差的各个数值尽可能接近，亦即要求它们的方差极小，当公因子方差完全相等时，它们的方差为0，这就达到完美状态。实际应用中，只要公因子方差数值彼此接近（不相差太远）就行了。从上面给出的结果可以看出：提取3个主成分的时候，居民消费的公因子方差偏小，这暗示提取3个主成分，居民消费方面的信息可能有较多的损失。至于方差贡献，反映对应主成分的重要程度，这一点从方差的统计学意义可以得到理解。

在图11中，将最后一行的特征根全部乘到一起，得0.0001133，这正是相关系数矩阵的行列式数值（在Excel中，求一组数据的乘积之和的命令是product）。

最后说明Component Score Coefficient Matrix（成分得分系数矩阵）和Component Score Covariance Matrix（成分得分协方差矩阵），前者是主成分得分系数，后者是主成分得分的协方差即相关系数。从Component Score Covariance Matrix可以看出，标准化主成分得分之间的协方差即相关系数为0（j≠k）或1（j=k），这意味着主成分之间彼此正交即垂直。

初学者常将Component Score Coefficient Matrix表中的数据当成主成分得分或因子得分，这是误会。成分得分系数矩阵的数值是主成分载荷除以相应的特征根得到的结果。在Component Matrix表中，将第一列数据分别除以λ1=3.755,第二列数值分别除以λ2=2.197,…，立即得到Component Score Coefficient；反过来，如果将Component Score Coefficient Matrix表中的各列数据分别乘以λ1=3.755，λ2=2.197,…，则可将其还原为主成分载荷即Component Matrix中的数据。

实际上，主成分得分在原始数据所在的SPSS 当前数据栏中给出，不过给出的都是标准化的主成分得分(图12a )；将各个主成分乘以相应的√λ即特征根的二次方根可以将其还原为未经标准化的主成分得分。

a.标准化的主成分得分

b. 非标准化的主成分得分

图12 两种主成分得分

计算标准化主成分得分的协方差或相关系数，结果与Component Score Covariance

Matrix表中的给出的结果一致（见图13）。

第一因子第二因子第三因子

第一因子1

第二因子0.00000 1

第三因子0.00000 0.00000 1

图13 主成分（得分）之间的相关系数矩阵

第五步，计算结果分析。

从Component Matrix即主成分载荷表中可以看出，国内生产总值、固定资产投资和工业产值在第一主成分上载荷较大，亦即与第一主成分的相关系数较高；职工工资和货物周转量在第二主成分上的载荷绝对值较大，即负相关程度较高；消费价格指数在第三主成分上的载荷较大，即相关程度较高。

因此可将主成分命名如下：

第一主成分：投入－产出主成分；

第二主成分：工资－物流主成分；

第三主成分：消费价格主成分。

问题在于：一方面，居民消费和商品零售价格指数的归类比较含混；另一方面，主成分的命名结构不清。因此，有必要作进一步的因子分析。

至于因子旋转之类，留待“因子分析”部分说明；计算结果的系统分析不属于软件操作范围，预备课堂讲解。

【说明】本人计算机是双系统，现在常用的WinMe系统出了毛病，SPSS10.0在WinMe系统中；故这次改用本人Win2000系统中的SPSS11.0。对于因子分析之类,SPSS11.0与SPSS10.0基本没有什么差别。

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

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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%和%，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)

16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的

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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)

14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教

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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、不同积极性情况的基本分布。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：

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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软件进行主成分分析的应用例子

SPSS软件进行主成分分析的应用例子 2002年16家上市公司4项指标的数据[5]见表2，定量综合赢利能力分析如下：第一，将EXCEL中的原始数据导入到SPSS软件中；【1】“分析”|“描述统计”|“描述”。【2】弹出“描述统计”对话框，首先将准备标准化的变量移入变量组中，此时，最重要的一步就是勾选“将标准化得分另存为变量”，最后点击确定。【3】返回SPSS的“数据视图”，此时就可以看到新增了标准化后数据的字段。

数据标准化主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，可以举个简单的例子，一个百分制的变量与一个5分值的变量在一起怎么比较？只有通过数据标准化，都把它们标准到同一个标准时才具有可比性，一般标准化采用的是Z标准化，即均值为0，方差为1，当然也有其他标准化，比如0--1标准化等等，可根据自己的研究目的进行选择，这里介绍怎么进行数据的Z标准化。所的结论：标准化后的所有指标数据。注意： SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。 factor过程对数据进行因子分析（指标之间的相关性判定略）。【1】“分析”|“降维”|“因子分析”选项卡，将要进行分析的变量选入“变量”列表；

【2】设置“描述”，勾选“原始分析结果”和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框；【3】设置“抽取”，勾选“碎石图”复选框；【4】设置“旋转”，勾选“最大方差法”复选框；【5】设置“得分”，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框；【6】查看分析结果。所做工作： a.查看KMO和Bartlett 的检验 KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析； Bartlett 球度度检验的Sig值越小于显著水平0.05，越说明变量之间存在相关关系。所的结论：符合因子分析的条件，可以进行因子分析，并进一步完成主成分分析。注意： 1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin) KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般； 0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 2.Bartlett 球度检验：巴特利特球度检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的，如果该值较大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，那么应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵不可能是单位阵，即原始变量之间存在相关性，适合于做主成份分析；相反，如果该统计量比较小，且其相对应的相伴概率大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是单位阵，不宜于做因子分析。 Bartlett 球度检验的原假设为相关系数矩阵为单位矩阵，Sig值为0.001小于显著水平0.05，因此拒绝原假设，说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。所做工作： b. 全部解释方差或者解释的总方差(Total Variance Explained)

SPSS概览--数据分析实例详解

第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：

1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、

SPSS大数据案例分析实施报告

SPSS数据案例分析目录 _Toc438655006 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 (2) 1.4变量操作化定义 (2) 1.5问卷设计 (2) 二．实证研究 (2) 2.1基础数据分析 (2) 2.2频数分布及相关统计量 (2) 2.3相关分析 (2) 2.4回归分析 (2) 2.5假设检验 (2)

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。

1.3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

spss 分析案例数据

《数据分析及其应用软件》习题姓名＿＿学号＿＿＿成绩习题1：出钢时所用盛钢水的钢包，因钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大我们希望找出使用次数与增大的容积之间的关系，试验数据如下：使用次数x增大容积y 2 6.42 38.20 49.58 59.50 69.70 710.00 89.93 99.99 1010.49 1110.59 1210.60 1310.80 1410.60 1510.90 1610.76 写出分析报告（内容包括以下四点） 1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 2.用指数曲线y = ae b/x 作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 3.比较两种曲线后，写出较优的曲线回归方程. 4.使用较优的曲线回归方程预测当使用次数为17次时钢包的容积增大多少？习题2：1．研究货运总量（万吨）与工业总值(亿元)、农业总产值（亿元）、居民非商品支出（亿元）的关系。数据见下表编号货运总量（万吨）工业总产值（亿元）农业总产值（亿元）居民非商品支出（亿元） 1 2 3160 260 210 70 75 65 35 40 40 1.0 2.4 2.0

4 5 6 7 8 9 10265 240 220 275 160 275 250 74 72 68 78 66 70 65 42 38 45 42 36 44 42 3.0 1.2 1.5 4.0 2.0 3.2 3.0 （1）计算出的相关系数矩阵；（2）求关于的三元线性回归方程；（3）对所求得的回归方程作拟合优度检验；（4）对回归方程做显著性检验；（5）对每一个回归系数做显著性检验；（6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除。重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数显著性检验；（7）求出每一个回归系数的之置信水平为95%的置信区间；（8）求出标准化回归方程；（9）求当=75,=42,=3.1时的值，给定置信水平为99%，用SPSS软件计算精确置信区间，用手工计算近似预测区间；（10）结合回归方程对问题作一些基本分析。习题3：为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如下表。利用费歇线性判别函数，判定另外4个待判样品属于哪一类？某地区人口死亡状况指标及原始数据表组别序号 = 0岁组死亡概率 =1岁组死亡概率 = 1 0岁组死亡概率 =55岁组死亡概率 =80岁组死亡概率 =平均预期寿命第一组 134.167.44 1.127.8795.1969.30 233.06 6.34 1.08 6.7794.0869.70 336.269.24 1.048.9797.3068.80 440.1713.45 1.4313.88101.2066.20 550.0623.03 2.8323.74112.5263.30

【精品管理学】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项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。

图 ???对话框（图框。图钮返回图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis: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 ???Principalcomponents：主成分分析法；

???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。

图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000

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的数据分析报告范例

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、不同积极性情况的基本分布。统计量积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下

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：–1≤r ≤ 1。 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（–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–1，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）。 ④3.0

spss的数据分析案例

关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、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。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：

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)

上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics

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着影响。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着影响。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。研究变量及定义

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着影响变量操作化定义 ?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问卷设计 1.使用APP 能够让我了解到多方面的信息[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 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?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 3.身边的人都在使用手机APP 广告，所以我也要使用[单选题] [必答题] ???很不同意?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??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?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??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?????○?1???○?2???○?3???○?4???○?5??很同意 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操作实例-重复测量

1 重复测方差分析实例操作分析过程 1．数据格式 2．软件实验步骤 3．结果解释与描述原始数据 group t0 t1 t2 t3 group t0 t1 t2 t3 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

1.1 数据格式 1.2 软件实验步骤

些处的描述过程输出无标准差， group=2时可用Analyze\ Explorer过程实现描述， group=3时可用Analyze→General Lineal Model→Multivariate去实现描述。 1.3 结果解释与描述表1 有无合并症患者LC含量（s x ）例数重复测量时间麻醉前麻醉后20分钟电切手术30分钟手术结束时无合并症42 ±±±±有合并症18 ±±±± 统计描述可以通过Analyze\ Explorer过程实现，该过程较简单不赘述。

统计分析教程.（高级篇）张文彤P37 也就是说，在分析时，我们首先要判断，重复测量的不同时间点之间的结果是否存在相关性，也就是进行球形检验，即Mauchly's Test of Sphericity 。如果P<，不符合 Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间存在相关性，不可按单因素方差分析方法处理，需要进行多变量方差分析。以多元检验结果为准。统计分析教程.（高级篇）张文彤P41 如果P> ，符合Huynh-Feldt 条件，说明重复测量数据之间不存在相关性，可按单因素方差分析方法处理。统计分析教程.（高级篇）张文彤P40 Table 2 Mauchly's Test of Sphericity Within Subjects Effect Mauchly's W Approx. Chi-Square df Sig. Epsilon a Greenhouse-G eisser Huynh-Feldt Lower-b ound Time 5 .000

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的数据分析报告范例

s p s s的数据分析报告范例 Document number【980KGB-6898YT-769T8CB-246UT-18GG08】

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、不同积极性情况的基本分布。统计量积极性性别 N有效359359 缺失00 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 男161 合计359 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%和%，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：

有效差171 一般79 比较好79 好24 非常好6 合计359 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表：这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占%，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%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为%，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%和%。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。

spss的数据分析案例

s p s s的数据分析案例文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]

关于某公司474 名职工综合状况的统计分析报告一、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。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。首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下： Gender

上表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。 Descriptive Ststistics

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