相关分析表(二)

相关分析表（二）

ｒ=１―＿＿＿＿＿＿＿合计ｎ（ｎ2－１）

６×３８

ｒ＝１―------------------

=０．８７

欢迎您下载我们的文档，后面内容直接删除就行

资料可以编辑修改使用

资料可以编辑修改使用

资料可以编辑修改使用

致力于数据挖掘，合同简历、论文写作、PPT设计、计划书、策划案、学习课件、各类模板等方方面面，

打造全网一站式需求

主要经营：网络软件设计、图文设计制作、发布广告等，

公司秉着以优质的服务对待每一位客户，做到让客户满意！

感谢您下载我们文档

考试试卷质量分析表

2010-年度第一学期第一次月考试卷质量分析表 课程名称历史授课班级七年级一班 学生人数41 任课教师张鑫愿制卷教师张鑫愿 参考人数41人及格人数7 人不及格人 数 34 人 60—90分7 人60分以下34 人平均成绩41分 试卷难易程度、题量、知识覆盖面、梯度、主客观题型比例、成绩的分析1．试卷分为两大部分，第一部分为客观题，第二部分为主观题，难易程度中等偏上。 2．题量根据学生反映稍大。 3．从知识覆盖面来看一至四单元中重点知识均在试卷中有体现。 4．试卷中主要以难度中等的客观题和主观题为主，难度较大的题目和课外知识考查也在试卷是占有一定的比例。 5．客观题共三十道以单选题为主，主观题有改错题、材料分析题和问答题。 6．成绩中及格人数为七人，成绩分布在四十分至六十分之间的有十五人，整体较差。 学生答题情况分析 从学生答题答题情况来看，少数同学对基础知识的掌握并未达到要求，而对通过基础知识来分析试题得出答案的综合运用能力较差，知识的迁移能力较差。 绝大多数同学对书中所要求记忆的基础知识均达不到要求。在该次考试的试卷中有大多数题目均为直接性的基础知识题目但很多同学仍然在这种题目上失分。 阅卷中发现的问题分析1．加强对基础知识的巩固，通过课堂上的提问，课堂上尽量能在三十到三十五分钟内完成新课任务，留出十分钟左右的时间通过练习对本节课的知识加以巩固，课后留一定量的作业，对辅导材料进行定时的检查与抽查。 2．对一些学习方法上有问题的学生进行方法上的指导。 3．对在及格线附近的学生进行针对性的辅导。 4．建议学校是否能用多媒体进行少量的历史课教学，以提高学生生对历史课的兴趣。

利益相关者分析

利益相关者分析 利益相关者分析用于分析与客户利益相关的所有个人（和组织），帮助客户在战略制定时分清重大利益相关者对于战略的影响。 利益相关者能够影响组织，他们的意见一定要作为决策时需要考虑的因素。所有利益相关者不可能对所有问题保持一致意见，其中一些群体要比另一些群体的影响力更大，这是如何平衡各方利益成为战略制定考虑的关键问题。 1、核心利益相关者对酒店发展的影响 ①股东 股东包括在该酒店投资，拥有合法的经济利益的个人和组织，一般情况下，投资收益是他们最关心的问题。按照利益相关者理论，各利益相关者的利益最大化是现代酒店追求的目标，但是，目前大部分酒店仍以股东利润最大化为最终目标。 ②管理者 各项决策和各项规章制度的制定者。管理者的行为决定酒店的生死存亡，决定酒店的价值体系与企业文化。同时他们还掌握酒店的关键资源。关键资源的丧失或利用无效率会带来酒店利益的损失，影响酒店的经营发展。 ③员工 酒店员工主要指的是除管理者之外的普通员工。他们投入酒店的是简单劳动的人力资本要素，获取的利益不仅是工资、奖金，还有直接的法律和道德的利益。但在核心利益相关者当中，普通员工拥有的权力最低，因此，普通员工一般会采取偷懒等机会主义行为来降低其承担的风险，从而降低酒店整体利润，损害其他利益相关者的利益。 ④顾客 他们与股东、管理者以及员工的核心利益是一致的，虽然在大多数的情况下表现形式上仍为经济利益，但这决不是顾客利益的核心，顾客利益的核心是消费经历的质量和满足感。 2、战略利益相关者对酒店发展的影响 ①政府 政府是酒店仅次于顾客的利益相关者，政府的行为对酒店有生死存亡的重要影响。有人说酒店是最不被政府关注的行业之一，一方面因为酒店与社会稳定没有直接关系，在市委、市政府的报告中“酒店”关键词很少出现；另一方面酒店创造的税收少。第三是管理不足和管理过度同时存在。

典型相关分析报告SPSS例析

典型相关分析 典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关， 而不是 两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似， 不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两 组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的 成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设： 两组变量间是线性关系， 每对典型变量之间是线性关系，每 个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共 线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因 变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合 * *= i i j j X a x Y b y 与，称为典型变量；以 使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。 i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关； 原来所有 变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变 量之间的相关，不能代表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关， 共同代表 两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数， 指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，

期末考试质量分析表

2013学年第一学期小学期末考试数学科质量分析表永宁街中心小学填表人林健英 一、基本情况 参加考试人数总分平均分 合格 人数 合格率 （%） 优良 人数 优良率 （%） 184 15854 86 180 97.83 155 84.2 注：60分及以上为合格，80分及以上为优良。 二、考试成绩抽样统计 分数段合计40分 以下 40 / 49.9 50 / 59.9 60 / 69.9 70 / 79.9 80 / 89.9 90 / 99.9 100 分 人数100 2 1 1 4 8 29 52 3 比率(%) 54 2 1 1 4 8 29 52 3 三、学生答卷情况抽样分析1．抽样统计表 题型算 一 算 填 一 填 判 一 判 选 一 选 涂 涂 填 填 画 量 算 用 一 用 题号 2 7 2 5 2 1 6 得分 率(%) 注：学校全级人数超过60人的，抽样人数至少要60人。抽样要求好、中、差各占1/3。不足60人的，全样统计。

2．学生答题情况分析(掌握较好的方面有哪些、主要错误及原因分析) 这份试卷难易适中，从题量和时间安排上来说题量不是很大. 所考内容深入浅出地将教材中的全部内容展现在学生的试卷中，并注重考查学生活学活用的数学能力。本试卷基本上能够测出学生对所学知识的掌握情况进行一下分析： 第一大题：算一算。本题共2道题目，1、直接写得数：98%学生得满分，其他学生多是做错一道题，极个别错两道。2、竖式计算90％的同学得满分。出错的原因主要是粗心，如：计算结果有余数的，在横式上写答案时不写余数，计算完没有写结果，写结果时抄错数，还有要验算的结果写的被除数。 第二题：填一填。本题共8道题目，有89%同学得满分，出错最多的是第7和第8题，离开车的时间和分数的意义有小部分学生没掌握好。 第三题：判一判。本题共5道题目，有94%同学得满分出错最多的是第2小题，时间单位的换算没掌握好。 第四题：选一选。本题共5道题目，有78%同学得满分，出错最多的是最后一小题 原因把“至多坐满几辆车”误做成“至少要几辆车”。 第五题：涂一涂，填一填。本题共2道题目，有96%同学得满分，个别错分数比较大小。 第六题：画一画，量一量，算一算。本题共2道题目，有92%的同学的满分，主要在画平行四边形这题错得多。 第七题：用一用。本题共5道题目，有78%的同学的满分，这几道解决问题，强调了应用题对数学知识应用于生活实际的重要性大部分学生在这个部分做得比较好。不过也有一部分学生在解决问题读题收集信息时出现错误，不能综合运用自己的数学知识来分析数学信息，进而没能正确思考获得解答。（如：解决问题的最后一题，用一个长方形拼成一个大正方形和一个大长方形，求它们的周长。对题意分析不够完整。） 四、对加强和改进今后教学工作的建议 1、从教师自身找原因，平时教师还应多研究教材，努力提高自身素质，多研究题型，让学生所学的知识能够举一反三，灵活掌握，教师首先做到思路开阔教学灵活。 2、以问题为中心，培养孩子的独立思考能力及合作探究的能力，向课堂40分钟要质量，精心设计练习题，做到精讲多练。 3、对学生严格要求，培养学生良好的审题习惯及书写习惯，端正学生的学习态度。

利益相关者分析

5.7 利益相关者分析 一、政府。由于海洋牧场建设具有显著生态效益、社会效益和经济效益，政府显然会在宏观层面直接受益。政府将能够更好地促进就业，为当地渔民群众提供更多的就业机会，推进渔业战略结构调整优化，加快现代渔业转型升级进程，促进渔业经济形成新的增长亮点。 二、当地渔民群众。实施海洋牧场建设可以显著改善海洋生态环境和加快海洋生物资源恢复。当地捕捞渔民可能会因此捕捞更多渔获物；养殖渔民可能会因为参与到海洋牧场建设中获取更好养殖收益；转产转业渔民会因此得到更大再就业空间。当地旅游业会因此实现新的发展。第三产业从业人员（旅游业、宾馆业、饮食业从业人员和出租车司机群体）的收入会因此增加。当然，枸杞、嵊山和东极等海岛游客“井喷式”的涌入，可能会给当地群众生活空间和成本带来一定压力。当然，当地渔民群众，可能会因为海洋牧场建设的生态污染风险造成一定经济损失。 三、游客。实施海洋牧场建设可以减少海洋污染，显著改善海洋生态环境和加快海洋生物资源恢复。这可以让游客欣赏到更美丽的海上风光，亲身体验到耕海牧渔的难忘经历，品尝到更多的海鲜美味。 四、关联企业及其从业者。科技企业及其从业者会因为参与海洋牧场科技攻关，科技成果转化，海洋牧场科技支撑而直接受益。例如，水产种苗繁育企业会因为为海洋牧场建设提供增养殖苗种等而受益。可能还有水产加工企业，休闲旅游企业等。 五、船舶。海洋运输船舶、渔业船舶等可能会受影响。由于海洋功能区的定位多样化或重叠，如果海洋牧场建设没有按规划要求严格控制规模，可能会给相应海洋功能区中的港口、航道、锚地主导功能的发挥有所影响，存在一定的冲突。如根据规划目前的实施范围，其中“绿华山岛”海洋牧场和“大、小西寨岛”海洋牧场建设位置有部分在海洋功能区划中定位为港口区。

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

利益相关者分析

利益相关者分析 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

利益相关者分析 （一）简介 用于分析利与客户利益相关的所有个人(和组织)，帮助客户在战略制定时分清重大利益相关者对于战略的影响。 （二）详解 利益相关者是指有与客户有一定利益关系的个人或组织群体，可能是客户内部的(如雇员)，也可能是客户外部的(如供应商或压力群体)。大多数情况下，利益相关者可分类如下： 所有者和股东银行和其它债权人 供应商购买者和顾客 广告商管理人员 雇员工会 竞争对手地方及国家政府 管制者媒体 公众利益群体政党和宗教群体以及军队 其它 1．利益相关者的角色 利益相关者能够影响组织，他们的意见一定要作为决策时需要考虑的因素。但是，所有利益相关者不可能对所有问题保持一致意见，其中一些群体要比另一些群体的影响力更大，这是如何平衡各方利益成为战略制定考虑的关键问题。

除了对战略制定产生影响以外，利益相关者分析也是评价战略的有力工具。战略评价可以通过确定持反对意见的股东和他们对一些有争议的问题的影响力来完成。 2．绘制利益相关者图 利益相关者图清晰地描绘谁是利益相关者集团，在采取新的战略时，代表哪个集团的利益，他们是否可能推者阻碍变革，他们的力量如何，应该怎样对待他们。绘制时首先确定所有利益相关者，标出他们之间的重要关系，然后分析这张图表所显示的风险与机会，识别任何可能的变化对这张图影响，以便为此做好准备。如图1： 图 1 在确定了最有影响力的利益相关者后，这里有许多应付他们的方法。如图2所示，权力／动态性矩阵可以用来确定在发展新战略时如何引导政治权力。 图 2

典型相关分析

武夷学院实验报告 课程名称：多元统计分析项目名称：典型相关分析 姓名：专业：14信计班级：1班学号：同组成员：无 -、实验目的 1.对典型相关分析问题的思路、理论和方法认识; 2.SPSS软件相应计算结果确认与应用； 3.SPSS软件相应过程命令。 二、实验内容 这里通过典型相关分析来反映我国财政收入与财政支出之间的关系。第一组反映财政收入的指标有国内增值税、营业税、企业所得税、个人所得税、专项收入及行政事业性收费收入等，分别用X1-X6来表示。第二 组反映财政支出的指标有一般公共服务、国防、公共安全、教育、科学技术、社会保障和就业、医疗卫生与计划生育及节能环保等，分别用Y1-Y8来表示。原始数据如下： jts 10^ ?96K! 1?痼8496.6641 H929? 129.06M.820H W234 8? 225.0B425.1 '2W.39tU.31

考试成绩质量分析表 (2)

考试成绩质量分析表（转载） 每次考完试教师在阅卷结束后都要抄录分数和填写卷面质量分析的相关数据，在卷面质量分析表中要求统计考试人数、及格人数、及格率、优秀人数、优秀率、总分、平均分、最高分、最低分、各分数段人数等许多数据，手工统计非常烦琐，也很容易出错。能不能把抄录分数和填写卷面质量分析结合起来，在Execl 2000中输入学生成绩的同时，自动统计各项数据，并打印出卷面质量分析表呢？其实只要做一个简单的工作表，就可以实现卷面质量分析自动化。 首先，在工作表里建立一个学生成绩单，A列存放学生学号，B列存放学生姓名，C列存放学生成绩，A1、B1、C1为标题。接着，在学生成绩单下方建立卷面质量分析表，考虑到该表对各班级的通用性，要留有一定的扩展余地。如果学校最大班级人数为70，那么就在第74行以下建立。 建立卷面质量分析表分以下步骤： 1、按照常规的卷面质量分析表的样式输入各项，如图1。 图1 2、输入各种统计项目的计算公式： 考试人数：“=COUNT(C2:C74)”； 及格人数：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")”； 及格率：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")/COUNT(C2:C74)”； 优秀人数：“=COUNTIF(C2:C74,")=85")”； 优秀率：“=COUNTIF(C2:C74,")=85")/COUNT(C2:C74)”； 60分以下：“=COUNTIF(C2:C74,"〈60"〉”； 60到70分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=60")-COUNTIF(C2:C74,")=70")”，这里的意思是从 60分以上的人中除去70分以上的人， 就是60到70分之间的人； 70到80分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=70")-COUNTIF(C2:C74,")=80")”； 80到90分之间：“=COUNTIF(C2:C74,")=80")-COUNTIF(C2:C74,")=90")”； 分以上：“=COUNTIF(C2:C74,")=90")”； 总分：“=SUM(C2:C74)”； 平均分：“=A VERAGE(C2:C74)”； 标准差：“=STDEVP(C2:C74)”； 最高分：“=MAX(C2:C74)”； 最低分：“=MIN(C2:C74)”。 以上使用了好几种函数，如果要详细了解这些函数的使用方法可以查看Execl 2000的帮助信息，这里不再解释。 公式输入结束后，输入学生成绩，接着就可以自动统计各项数据了。不过这时还要调整各数据的小数位数，并设置及格率和优秀率的百分比格式，还要调整各单元格的宽度，保证数据的正确显示。 打印设置：选中需要打印的卷面质量分析表，设置打印区域，然后通过打印预览进行设置和调整，在“设置→页眉和页脚”中按[自定义页眉]按钮，在页眉中间输入“某某学校卷面质量分析表”，右侧插入日期。最后就可以进行打印了，打印效果如图2。 图2

利益相关者分析(Stakeholder Analysis)

利益相关者分析(Stakeholder Analysis) （一）简介 用于分析与客户利益相关的所有个人(和组织)，帮助客户在战略制定时分清重大利益相关者对于战略的影响。 （二）详解 利益相关者是指与客户有一定利益关系的个人或组织群体，可能是客户内部的(如雇员)，也可能是客户外部的(如供应商或压力群体)。大多数情况下，利益相关者可分类如下： 所有者和股东银行和其它债权人 供应商购买者和顾客 广告商管理人员 雇员 工会 竞争对手地方及国家政府 管制者 媒体 公众利益群体 政党和宗教群体以及军队 其它 1．利益相关者的角色 利益相关者能够影响组织，他们的意见一定要作为决策时需要考虑的因素。但是，所有利益相关者不可能对所有问题保持一致意见，其中一些群体要比另一些群体的影响力更大，这是如何平衡各方利益成为战略制定考虑的关键问题。 除了对战略制定产生影响以外，利益相关者分析也是评价战略的有力工具。战略评价可以通过确定持反对意见的股东和他们对一些有争议的问题的影响力来完成。 2．绘制利益相关者图 利益相关者图清晰地描绘谁是利益相关者集团，在采取新的战略时，代表哪个集团的利益，他们是否可能阻碍变革，他们的力量如何，应该怎样对待他们。绘制时首先确定所有利益相关者，标出他们之间的重要关系，然后分析这张图表所显示的风险与机会，识别任何可能的变化对这张图影响，以便为此做好准备。如图所示：

确定利益相关者的位置有两种方法：权力 / 动态性矩阵和权力 / 利益矩阵。（1）权力 / 动态性矩阵

分析如下： 图示列出了一个权力/动态性矩阵，在这个矩阵上可以画出各利益相关者的位置。利用这种方法可以很好地评估和分析出在新战略的发展过程中在哪儿应该引入“政治力量”。 1. 最难应付的团体是处于D区内的那些团体，因为它们可以很好地支持或阻碍新战略，但是它们的观点却很难预测。其隐含的意思非常明显：在已建立一个不可改变的地位前一定要找到一种方法，来测试这些利益相关者对新战略的态度。 2. 相反，在细分市场C内的利益相关者，可能会通过管理人员的参与过程来影响战略，这些管理人员同意他们的’观点’并建立那些代表他们期望的战略。 3. 虽然细分市场A和B内的利益相关者权力很小，但是这并不意味着它们不重要。事实上，这些利益相关者的积极支持本身，会对权力更大的利益相关者的态度产生影响。 （2）权力 / 利益矩阵 分析如下： 权力/利益矩阵的一个有价值的发展如图示中所示，它根据利益相关者与其持有的权力的关系，以及从何种程度上表现出对组织战略的兴趣对其分类。这个矩阵指明了组织需要建立的与各利益相关者之间的关系的种类。 1. 显然，在制定和发展新战略的过程中，应重点考虑主要角色（细分市场D）是否接收该战略。 2. 那些最困难的利益相关者经常是细分市场C内的利益相关者，虽然这些利益相关者总的来说是相对被动的，但要注意利益相关者影响战略的方式受特定事件的影响，即特定事件促使他们对战略产生影响。因此，全面考虑利益相关者对未来战略的可能的反应非常重要。如果低估了他们的利益，他们突然重新定位于细分市场D内并且阻止采用新战略，那么情况就会很糟。 3. 类似地，需要正确地对待细分市场B中利益相关者的需要--主要通过信息来满足。在影响更有权力的利

利益相关者分析

利益相关者分析 （一）简介 用于分析利与客户利益相关的所有个人(和组织)，帮助客户在战略制定时分清重大利益相关者对于战略的影响。 （二）详解 利益相关者是指有与客户有一定利益关系的个人或组织群体，可能是客户内部的(如雇员)，也可能是客户外部的(如供应商或压力群体)。大多数情况下，利益相关者可分类如下： 所有者和股东银行和其它债权人 供应商购买者和顾客 广告商管理人员 雇员工会 竞争对手地方及国家政府 管制者媒体 公众利益群体政党和宗教群体以及军队 其它 1．利益相关者的角色 利益相关者能够影响组织，他们的意见一定要作为决策时需要考虑的因素。但是，所有利益相关者不可能对所有问题保持一致意见，其中一些群体要比另一些群体的影响力更大，这是如何平衡各方利益成为战略制定考虑的关键问题。 除了对战略制定产生影响以外，利益相关者分析也是评价战略的有力工具。战略评价可以通过确定持反对意见的股东和他们对一些有争议的问题的影响力来完成。 2．绘制利益相关者图

利益相关者图清晰地描绘谁是利益相关者集团，在采取新的战略时，代表哪个集团的利益，他们是否可能推者阻碍变革，他们的力量如何，应该怎样对待他们。绘制时首先确定所有利益相关者，标出他们之间的重要关系，然后分析这张图表所显示的风险与机会，识别任何可能的变化对这张图影响，以便为此做好准备。如图1： 图 1 在确定了最有影响力的利益相关者后，这里有许多应付他们的方法。如图2所示，权力／动态性矩阵可以用来确定在发展新战略时如何引导政治权力。

图 2 在图2中，最难对付的是处于D格中的群体，因为他们位居权势，而且很难预测其态度。某些情况下，在制定一个不可逆转的战略之前，可以用一些新战略去试探他们的态度。虽然可以预测处于C格中利益相关者的态度，他们的期望也常能得到满足，但也决不能忽视他们。如果A格和B格中的群体在某一个问题上集中起来，他们的影响力会增大，但是他们还是相当容易对付的。 同样，如图3所示，权力/利益矩阵(power人nterestmatrix)根据利益相关者手中的权力，以及他们对公司战略关注的程度对利益相关者进行分类，指出了公司应该与他们建立何种关系。

相关系数显著性检验表(完整润色版)

附表11（1）相关系数界值表 P(2): 0.50 0.20 0.10 0.05 0.02 0.01 0.005 0.002 0.001 P(1): 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.0025 0.001 0.0005 1 0.707 0.951 0.988 0.997 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2 0.500 0.800 0.900 0.950 0.980 0.990 0.995 0.998 0.999 3 0.40 4 0.687 0.80 5 0.878 0.934 0.959 0.974 0.98 6 0.991 4 0.347 0.603 0.729 0.811 0.882 0.917 0.942 0.963 0.974 5 0.309 0.551 0.669 0.755 0.833 0.875 0.90 6 0.935 0.951 6 0.281 0.50 7 0.621 0.707 0.789 0.834 0.870 0.905 0.925 7 0.260 0.472 0.582 0.666 0.750 0.798 0.836 0.875 0.898 8 0.242 0.443 0.549 0.632 0.715 0.765 0.805 0.847 0.872 9 0.228 0.419 0.521 0.602 0.685 0.735 0.776 0.820 0.847 10 0.216 0.398 0.497 0.576 0.658 0.708 0.750 0.795 0.823 11 0.206 0.380 0.476 0.553 0.634 0.684 0.726 0.772 0.801 12 0.197 0.365 0.457 0.532 0.612 0.661 0.703 0.750 0.780 13 0.189 0.351 0.441 0.514 0.592 0.641 0.683 0.730 0.760 14 0.182 0.338 0.426 0.497 0.574 0.623 0.664 0.711 0.742 15 0.176 0.327 0.412 0.482 0.558 0.606 0.647 0.694 0.725 16 0.170 0.317 0.400 0.468 0.542 0.590 0.631 0.678 0.708 17 0.165 0.308 0.389 0.456 0.529 0.575 0.616 0.622 0.693 18 0.160 0.299 0.378 0.444 0.515 0.561 0.602 0.648 0.679 19 0.156 0.291 0.369 0.433 0.503 0.549 0.589 0.635 0.665 20 0.152 0.284 0.360 0.423 0.492 0.537 0.576 0.622 0.652 21 0.148 0.277 0.352 0.413 0.482 0.526 0.565 0.610 0.640 22 0.145 0.271 0.344 0.404 0.472 0.515 0.554 0.599 0.629 23 0.141 0.265 0.337 0.396 0.462 0.505 0.543 0.588 0.618 24 0.138 0.260 0.330 0.388 0.453 0.496 0.534 0.578 0.607 25 0.136 0.255 0.323 0.381 0.445 0.487 0.524 0.568 0.597 26 0.133 0.250 0.317 0.374 0.437 0.479 0.515 0.559 0.588 27 0.131 0.245 0.311 0.367 0.430 0.471 0.507 0.550 0.579 28 0.128 0.241 0.306 0.361 0.423 0.463 0.499 0.541 0.570 29 0.126 0.237 0.301 0.355 0.416 0.456 0.491 0.533 0.562 30 0.124 0.233 0.296 0.349 0.409 0.449 0.484 0.526 0.554 31 0.122 0.229 0.291 0.344 0.403 0.442 0.477 0.518 0.546 32 0.120 0.226 0.287 0.339 0.397 0.436 0.470 0.511 0.539 33 0.118 0.222 0.283 0.334 0.392 0.430 0.464 0.504 0.532 34 0.116 0.219 0.279 0.329 0.386 0.424 0.458 0.498 0.525 35 0.115 0.216 0.275 0.325 0.381 0.418 0.452 0.492 0.519 36 0.113 0.213 0.271 0.320 0.376 0.413 0.446 0.486 0.513 37 0.111 0.210 0.267 0.316 0.371 0.408 0.441 0.480 0.507 38 0.110 0.207 0.264 0.312 0.367 0.403 0.435 0.474 0.501 39 0.108 0.204 0.261 0.308 0.362 0.398 0.430 0.469 0.495 40 0.107 0.202 0.257 0.304 0.358 0.393 0.425 0.463 0.490

SPSS相关分析实验报告精选

本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验

实验报告 学生姓名： 一、实验室名称： 二、实验项目名称：相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze\DescriptiveStatistics\Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（CurrentSalary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。

Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。 2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。 散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。 Step2.两变量相关分析，操作为Analyze/Correlate/Bivariate，选择Kendall和Spearman 相关系数。 六、实验器材（设备、元器件）： 计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张 七、实验数据及结果分析 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 卡方检验结果为 显着性水平为，即至少有%的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。

spss相关分析实验报告

实验五相关分析实验报关费 一、实验目的： 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容： 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这 种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果， 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置， 选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析：

表1

五、实验结果及其分析：

分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。

体育质量分析表(二年级下)

(体育）质量分析表 填表人填表时间 年级班 级 应 考 人 数 实 考 人 数 甲乙丙丁 优 良 率 合 格 率 总 分 平 均 分人% 人% 人% 人% 二1 36 36 34 94% 2 6% / / / / 94 % 100 % / / 2 34 34 31 91% 3 9% / / / / 91 % 100 % / / 3 34 34 31 91% 3 9% / / / / 91 % 100 % / / 综合104 104 96 92% 8 8% / / / / 92 % 100 % / / 简要分析主 要 成 绩 及 原 因 本学期对二年级学生进行了25M×2往返跑、坐位体前屈两个项目的测试，整体测试水平达到了预期的教学目标，优良率为92%，合格率为100%。 25M×2往返跑这个项目学生的学习兴趣较大，而且在教学中我采用了多种游戏形式来进行练习，学生平时容易开展练习，练习次数较多，加上学生有一定的基础，所以达到优良的人数很多。但也有少数的学生跑步姿势有待加强，下肢力量弱，手臂摆动不够积极。 坐位体前屈这个项目大部分的学生都能较好掌握动作技术，很好的完成动作。此项目对于男生难度较大，优秀率不高，主要是由于柔韧性较差，平时练习次数不多，有些男生只能勉强过关，从中可以看出学生的吃苦品质欠缺。对于女生来说，完成的效果好，基本上能达到优秀。 这于女生的柔韧性好也有关，有部分女生平时也是参加舞蹈班学习，所以对于女生来容易拿到优秀。此外，少数学生缺少一定的练习恒心，后期课堂不是很认真，故成绩未能达到理想。 主 要 问 题 及 改 进 措 施 存在问题： 1、低年级学生的体育实践少，对体育课了解的不够，对课上老师讲的一些知识点不能很好的 理解。 2、个别同学对基本队列重视程度还不够，导致整个班级不够整齐； 3、各类游戏上组织还有一定的欠缺； 改进措施： 1、讲解要少而精，主要结合示范动作，让学生多练习、多体会动作，从而加深对动作的理解。 2、进一步加强课堂常规管理，使学生真正认识到基本队列的重要性，培养学生养成良好的 习惯。 3、在组织上，多看其他教师的教学方法，认真的总结。根据教学目标、教学内容、学生情况、 场地器材以及季节气候等因素，创造性地进行教学。 说明：（1）甲：85---100分乙：70---84分丙：60---69分丁：60以下（2）优良率：80---100分 （3）笔试学科均需计算均分

相关系数显著性检验表(完整润色版)

附表11（1）相关系数（R）界值表 0.05显著水平；0.01极显著水平 P(2): 0.50 0.20 0.10 0.05 0.02 0.01 0.005 0.002 0.001 P(1): 0.25 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 0.0025 0.001 0.0005 1 0.707 0.951 0.988 0.997 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 2 0.500 0.800 0.900 0.950 0.980 0.990 0.995 0.998 0.999 3 0.40 4 0.687 0.80 5 0.878 0.934 0.959 0.974 0.98 6 0.991 4 0.347 0.603 0.729 0.811 0.882 0.917 0.942 0.963 0.974 5 0.309 0.551 0.669 0.755 0.833 0.875 0.90 6 0.935 0.951 6 0.281 0.50 7 0.621 0.707 0.789 0.834 0.870 0.905 0.925 7 0.260 0.472 0.582 0.666 0.750 0.798 0.836 0.875 0.898 8 0.242 0.443 0.549 0.632 0.715 0.765 0.805 0.847 0.872 9 0.228 0.419 0.521 0.602 0.685 0.735 0.776 0.820 0.847 10 0.216 0.398 0.497 0.576 0.658 0.708 0.750 0.795 0.823 11 0.206 0.380 0.476 0.553 0.634 0.684 0.726 0.772 0.801 12 0.197 0.365 0.457 0.532 0.612 0.661 0.703 0.750 0.780 13 0.189 0.351 0.441 0.514 0.592 0.641 0.683 0.730 0.760 14 0.182 0.338 0.426 0.497 0.574 0.623 0.664 0.711 0.742 15 0.176 0.327 0.412 0.482 0.558 0.606 0.647 0.694 0.725 16 0.170 0.317 0.400 0.468 0.542 0.590 0.631 0.678 0.708 17 0.165 0.308 0.389 0.456 0.529 0.575 0.616 0.622 0.693 18 0.160 0.299 0.378 0.444 0.515 0.561 0.602 0.648 0.679 19 0.156 0.291 0.369 0.433 0.503 0.549 0.589 0.635 0.665 20 0.152 0.284 0.360 0.423 0.492 0.537 0.576 0.622 0.652

spss对数据进行相关性分析实验报告

管理统计实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。

b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate， 弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。