spss分析我国区域经济综合实力评价

我国区域经济综合实力评价一、提出问题

随着改革开放的不断深入,我国各地区经济发展取得较大进展,但东西部之间贫富差距急剧扩大,因此缩小地区间差距,实现各地区协调发展有着重要的政治、经济、社会意义。我们根据多元统计分析方法、聚类分析,运用SPSS对我国地区经济多项经济指标进行因子分析,反映了各地区综合经济实力现状。指标体系的建立依据科学性、合理性、代表性原则,力求全面、完善、真实地反映各地区的综合经济实力,选取反映各地区综合经济实力为进行因子分析打下了坚实基础,数据源于《中国统计年鉴》。数据结果的因子分析计算相关系数矩阵采用SPSS统计软件对上述数据进行上机计算,将数据进行标准化,以消除量纲的影响,得出相关系数矩阵。

二、数据收集

为了分析我国区域经济综合实力，我列举了以我国31个省级单位GDP(万元)和人均GDP（元）以及GDP 的增速，全社会固定资产投资(亿元)、全社会消费品

零售总额(万元)、进出口总额(万元) 2011年各省GDP总量排名

排名省份GDP（万元）增速

01、广东45636 12.8%

02、江苏40088 10.4%

03、山东38165 10.9%

04、浙江27005 8.9%

05、河南21165 11.5%

06、河北20137 12.6%

07、辽宁17500 11.6%

08、上海16845 11.2%

09、四川15567 10.1%

10、湖北15456 14.2%

11、湖南15027 12.6%

12、福建13601 12.3%

13、北京13004 10.6%

14、安徽12000 10.9%

15、内蒙10130 13.7%

16、黑龙江10088 12.2%

17、陕西10006 12.6%

18、广西9150 12.4%

19、天津9005 17.5%

20、江西8724 11.8%

21、吉林8460 12.0%

22、山西8350 10.6%

23、重庆7230 10.9%

24、云南7002 12.2%

25、新疆5026 11.8%

26、贵州4274 11%

27、甘肃3970 10.6%

28、海南2014 15.5%

29、宁夏1580 13%

30、青海1342 14.5%

31、西藏626 12.1%

2010年各省人均GDP排名

名次省份常驻人口（万人）人均GDP（元）

01、上海1858 77205

02、北京1633 70234

03、天津1115 63395

04、浙江5060 44895

05、江苏7625 43907

06、广东9449 39978

07、内蒙古2405 37287

08、山东9367 35893

09、辽宁4298 34193

10、福建3581 33106

11、河北6943 24583

12、湖北5699 22050

13、黑龙江3824 21593

14、河南9360 21073

15、湖南6355 19355

16、四川8127 17289

17、安徽6118 16656

18、广西4768 16576

19、陕西3748 20497

20、吉林2730 25906

21、山西3393 20779

22、重庆2816 20219

23、新疆2095 19119

24、宁夏610 19642

25、海南845 18760

26、青海552 18346

27、江西4368 15921

28、西藏284 15294

29、云南4514 13687

30、甘肃2619 12882

31、贵州3975 9214

各地区固定资产投资（不含农户）情况(2011年1-12月)

2011.12.18 10:22:37

各分地区表相同。

以上是2007年各省进出口总额

各地区的社会消费品零售总额如下表；

社会消费品零售总额

单位:亿元

三、数据统计处理

表1.1 中国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 (单位：元)

地 区

食品

衣着

居住

家庭设备 用品及服务 医疗保健 交通和通信

教育文化

娱乐服务

全 国 4478.54 1284.20 1228.91 786.94 856.41 1682.57 1472.76 北 京 5936.11 1795.68 1290.22 1225.68 1389.45 2767.85 2654.98 天 津 5404.53 1362.56 1505.70 911.92 1273.38 1968.37 1740.85 河 北 3250.77 1190.19 1142.83 628.49 971.29 1151.15 982.21 山 西 3071.93 1162.00 1319.45 563.82 789.92 1095.77 1070.60 内蒙古 3772.63 1857.19 1246.21 797.77 992.73 1557.03 1504.36 吉 林 3637.32 1419.12 1394.94 543.69 1120.44 1305.45 1028.06 黑龙江 3397.41 1403.72 1026.77 547.87 978.79 922.77 956.85 上 海 7344.83 1593.08 1913.22 1365.39 1002.14 3498.65 3138.98 江 苏 4773.67 1297.95 1148.85 923.32 808.37 1721.87 1968.03 浙 江 5604.72 1614.66 1485.90 828.96 984.62 3290.63 2295.32 安 徽 4051.40 1080.06 1219.83 589.73 716.87 1013.38 1225.36 福 建 5336.36 1171.88 1394.91 859.06 591.50 1993.77 1504.96 江 西 3881.56 1053.01 935.44 761.85 550.25 1145.16 1066.94 山 东 3954.34 1548.75 1280.04 885.04 885.16 1719.68 1332.97 河 南 3272.75 1270.74 1004.37 684.79 875.52 1033.99 1048.14 湖 北 4160.51 1210.32 999.49 759.24 694.61 953.69 1208.46 湖 南 4174.55 1146.25 1074.69 798.40 784.66 1233.82 1207.72 广 西 4129.55 855.60 1021.11 754.79 538.17 1598.68 1111.13 四 川 4391.73

1178.38

973.02

679.16

648.31

1416.49

1150.73

贵州3755.61 1012.14 747.57 589.35 535.43 983.13 1146.35 云南4460.58 1102.14 943.67 393.22 708.78 1587.19 798.69 西藏4581.60 1086.42 689.76 356.86 352.31 1062.83 465.84

陕西3988.57 1209.96 1018.23 683.51 863.36 1071.48 1430.22 甘肃3359.30 1169.70 801.21 559.06 746.77 894.35 1025.47 青海3548.85 1043.40 790.50 505.32 701.37 975.91 889.32 宁夏3432.23 1260.58 1128.12 636.88 921.86 1363.63 1075.88 新疆3386.33 1357.05 856.78 552.50 684.01 1198.65 855.53

参考表1.1中全国城镇居民平均每人全年消费性支出的数据，将我国经济发展区域划分为3类，即经济一般发达地区、比较发达地区、发达地区。在应用SPSS软件采用系统聚类方法进行聚类时，将聚类数定义为3，运行SPSS软件，输出结果如下：

表1.2 案例处理摘要(a)

上表是样品的处理概要，从中可以看出27个样品的数据全都有效，均用于系统聚类分析过程。

表1.3系统聚类过程表

10 15 18 1.218 6 0 19

11 8 13 1.292 3 0 14

12 7 17 1.338 9 0 15

13 4 5 1.449 0 8 15

14 8 12 1.822 11 7 17

15 4 7 1.910 13 12 17

16 25 26 2.342 0 0 21

17 4 8 2.457 15 14 18

18 4 24 3.087 17 0 19

19 4 15 3.446 18 10 22

20 6 22 5.162 0 0 22

21 25 27 6.989 16 0 25

22 4 6 7.145 19 20 25

23 2 3 9.025 0 0 24

24 1 2 12.236 0 23 26

25 4 25 12.437 22 21 26

26 1 4 46.995 24 25 0

上表是样品的凝聚进度，从中可以看出系统聚类分析过程中的每一步。由于有27个样品，所以总共进行了26步，并在每一步中给出了凝聚过程中两类之间的相关系数。

Spss数据分析报告

2 2 SPSS 期末报告 关于员工受教育程度对其工资水 平的影响统计分析报告 SPSS 统计分析方法 姓汤重阳 号：学 三班所在班级: 目录 一、 数据样本描 述 ..................... 二、 要解决的问题描 述 ..................... 1数据管理与软件入门部分 1 1.1分类汇总 ............ 1.2个案排秩 ............ 1.3连续变量变分组变量 2统计描述与统计图表部分 2.1频数分析.…… 2.2描述统计分析 3假设检验方法部分 2 3.1分布类型检验 3.1.1 正态分布. 3.1.2 二项分布. 课程名称: 名: 人力资源管理 所在专业:

3.1.3 游程检验 (2) 3.2 单因素方差分析 (2) 3.3 卡方检验 (2) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (2) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (2) 3.4.2 线性回归模型 (2) 4 高级阶段方法部分..................................... 2 三、具体步骤描述 (3) 1 数据管理与软件入门部分.................................. 3 1.1 分类汇总 (3) 1.2 个案排秩 (3) 1.3 连续变量变分组变量 (4) 5 ........................................................ 统计描述与统计图表部 分2 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (6) 3 假设检验方法部分..................................... 7 3.1 分布类型检验 (7) 3.1.1 正态分布 (7) 3.1.2 二项分布 (8) 3.1.3 游程检验 (9) 3.2 单因素方差分析 (10) 3.3 卡方检验 (12) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (13) 3.4.1 相关分析 (13) 3.4.2 线性回归模型 (15) 4 高级阶段方法部分..................................... 16 4.1 信度 (16) 71 ................................................................... 效度4.2 一、数据样本描述 分析数据来自于“微盘一一SPSS数据包data02-01 ”。 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11 个变量，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，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。

试卷分析表评语

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 从卷面情况来看，命题基本上符合本课程的教学要求。整个试题可以说全面考查了学生的综合学习能力，全面考查学生对教材中的基础知识掌握情况、基本技能的形成情况及对数学知识的灵活应用能力。把学生对数学知识的实际应用融于试卷之中，基本做到不出偏题、怪题、过难的题，紧密联系生活实际，更好地增强学生学数学、用数学的兴趣和信心。 多关注差生，用耐心加鼓励的方法对症下药，多抓基础。根据学生的不同特点对他们因材施教，从而提高学生的整体素质. 要在今后的教学中培养学生从多方面、多角度去思考，把所学的知识应用于实际中。教育他们要灵活应用所学知识解决实际问题的能力。 试卷分析 本次期末测试卷基本上把握住了教材的内容,难易适度,既注重对学生基础知识的考察，又注重对学生各方面能力的培养.试题活.想。 2、存在的几个问题： 1、整体上看，学生书写的不够规范，不够整洁。 2、有的学生逻辑思维能力不够，分析判断能力差。 3.学生不会审题，不理解题意。 4.有些题型训练不到位，学生失误多。 13501 从卷面情况来看，命题基本上符合本课程的教学要求。整个试题可以说全面考查了学生的综合学习能力，全面考查学生对教材中的基础知识掌握情况、基本技能的形成情况及对数学知识的灵活应用能力。把学生对数学知识的实际应用融于试卷之中，基本做到不出偏题、怪题、过难的题，紧密联系生活实际，更好地增强学生学数学、用数学的兴趣和信心。从成绩分布图可以看出本班的优秀率和及格率都比较高，充分的肯定了教师的教学方法和本班学生的学习能力。

如何用spss做相关性分析

如何用spss做相关性分析 ? ?|DBQG4NOBE8KM2CR6GZWM83US94ILCFVVBJR9HEPF8WU7ONR4JD5KZ98GXIE5OPT7YGN BN6RT2X2NUI2MCI2E5JPUEYSB ?浏览：20013 ?| ?更新：2014-06-14 10:19 简介 相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。 方法步骤 1.选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。

2.从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。 3.为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。 4.打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。

5.然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍 有差异,一般不影响结论。

6.点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为 0.766,对应的显著性为0.076,如果设置的显著性水平位0.05,则未通过显著性检 验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显著。

相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显著地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

如何进行试卷分析讲解学习

如何进行试卷质量分析 试卷分析是对教学测试的反思、是对教师教的反思、也是对学生学的反思，试卷分析是提高命题水平必不可少的一个环节。试卷分析包括：⑴介绍考试基本情况；⑵介绍试卷的特点；⑶统计学生解答情况；⑷对今后教学的启示；⑸对今后命题的建议。 一、介绍考试类型 试卷分析要说明本次考试是什么类型、什么范围的考试，考试的目的是什么，试题由什么人命题的。 二、介绍试卷的特点试卷分析要介绍试卷考查的范围、知识点及分值、试卷结构（题型比例、分值）、命题特点等。 三、统计数据试卷分析要统计有关数据，数据来源：全体考生、也可随机抽取样本，样本容量尽可能大一些。有关数据包括： ⑴各题统计数据（难度、区分度）； ①难度计算 １．难度指应试者解答试题的难易程度，它是衡量测评试题质量的一个重要指标参数。客观题难度计算公式：P（难度指数）＝试题答对人数/考生人数；主观题难度计算公式：P ＝试题平均得分/试题满分。试卷难度计算公式：P＝为平均分，K为试卷满分值。易、中、难的标准为：易：P≥0.7，中：0.4≤P≤0.69，难：P≤0.39；P值越大，难度越低，P值越小，难度越高。一般来说，难度值平均在0.5最佳，难度值过高或过低，都会降低测验的信度。当然，在实际的评价过程中，测验的难度水平多高才合适，也还要取决于测验的目的。如果教师要对学生的知识准备状况进行一次诊断性测验，为了真实、准确地了解学生的知识掌握情况，测验难度大一点也是正常的。 ２．计算方法 （1）客观性试题难度P（这时也称通过率）计算公式： P=k/N（k为答对该题的人数，N为参加测验的总人数） （2）主观性试题难度P计算公式： P=X/M（X为试题平均得分；M为试题满分） （3）适用于主、客观试题的计算公式： P=（P H+P L）/2（P H、P L分别为试题针对高分组和低分组考生的难度值）

spss的数据分析报告

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、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 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：

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：

表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，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47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，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6.7%和1.7%。 2、探索性数据分析 （1）交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言，需要了解现工资与性别、年龄、受教育水平、起始工资、本单位工作经历、以前工作经历、职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级的列联表分析为例，读取数据（下面数据分析表为截取的一部分）： Count

典型相关分析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，交叉负荷系数指的是一个典型变量与另一组变量组各个变量的简单相关系数。典型系数隐含着偏相关的意思，而典型负荷系数代表的是典型变量与变量间的简单相关，两者有很大区别。 重叠指数 如果一组变量的部分方差可以又另一个变量的方差来解释和预测，就可以说这部分方差与另一个变量的方差之间相重叠，或可由另一变量所解释。将重叠应用到典型相关时，只要简单地将典型相关系数平方（2 CR）,就得到这对典型变量方差的共同比例，代表一个典型变量的方差可有另一个典型变量解释的比例，如果将此比例再乘以典型变量所能解释的本组变量总方差的比例，得到的就是一组变量的方差所能够被另一组变量的典型变量所能解释的比例，即为重叠系数。 例1：CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理案例，有三组变量，分别是公司规模变量两个（资本额，销售额），六个CRM实施程度变量（WEB网站，电子邮件，客服中心，DM 快讯广告Direct mail缩写，无线上网，简讯服务），三个CRM绩效维度（行销绩效，销售绩效，服务绩效）。试对三组变量做典型相关分析。

如何命题及写试卷分析

如何出好一份试卷 如何出好一份试卷，以及怎样进行试卷分析，黎校长把这个作业交给我，其实我也 不是很专业，只能凭个人的理解和在网上搜集到的一些资料和大家一起探讨。一名教师，除了要能在课堂上上好课，还要能把握学生对知识的掌握情况，这就要通过检测来了解学生学习中存在的问题。检测的渠道多种多样，但最为普遍，可行性最强的方式还是考试，考试是教育评价的有力工具，是人们普遍认为操作起来最简单、最直接、也最公平的测量手段，它对教育活动具有很强的导向作用。而考试的导向作用主要体现在命题中，一份试卷能引导教师日常教学行为、促进学生的发展性评价，所以出好一份试卷在教学中是一个非常关键的环节。能否出一份好的试卷，则是教师的教学基本功的一个重要方面，同时也能很好地反映一名教师的教学水平。一份试卷出好后，质量怎样，能否正确评价学生的学习，促进老师的教学，又需要我们对试卷进行科学准确地分析，从中找到我们的亮点，找到我们的不足，找到存在的问题，从而激励学生的学习，改进教师的教学。那么如何出好一份试卷，如何进行试卷分析呢？下面我就这两个问题谈谈我个人的看法。先说说怎样出好一份试卷。 一、指导思想 以《课程标准》为导向，以教材为依托，立足校情学情，面向全体学生，语文力求体现“大语文观”的教学理念，注重考查学生的语文综合能力，实现语文课程学习目标达成与学生个性张扬的和谐统一。数学要以四基为目标，联系学生的生活实际，突出数学的实践性和 应用性，注重学生能力和素养的考查，从而有效深化课程改革，推进素质教育。 二、命题原则 （1）导向性原则。以《课程标准》（正式版）为导向，命题的覆盖面应包括教材的主 要内容，反映教材的基本要求。命题应具有较高的信度、效度，合理的难度和必要的区分度。 信度是指试卷的可靠性，是试卷可靠程度的指标。考生分数要比较真实地反映考生的实 际水平。同一试卷对考生重复测验时，或两个平行试卷对考生测验时，所得分数都要相对稳 定、前后一致。也就是成绩有一定的真实性，稳定性。信度高的试题很少受到外部因素的影 响，对任何学生的多次测定都会产生比较稳定的、前后一致的效果。过难或过易的试题都会 降低试卷的信度。

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典型相关分析

SPSS数据统计分析与实践 第二十二章：典型相关分析 （Canonical Correlation） 主讲：周涛副教授 北京师范大学资源学院 教学网站：https://www.wendangku.net/doc/dd12156887.html,/Courses/SPSS

典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容： 一、典型相关分析的基本思想 二、典型相关分析的数学描述 三、SPSS实例 四、小节

典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。

典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵 典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。

试卷分析表、成绩分析表、填表说明

任课教师签字: 教研室主任签字: 年月日年月日

填 表 说 明 1、“试卷分析表”由阅卷组按课程填写（非教考分离科目由任课教师填写），“成绩分析表”由任课教师根据成绩、试卷分析表和试卷按教学班填写。 2、标准差：计算公式：n x x n i i 2 1 ) (∑=- （i x ：每位学生成绩；x :平均分;n 为 学生数） 3、试卷难度系数：反映试卷的难易程度，用L 描述，其计算公式为： L=X ÷W X ：参考学生平均分，W ：试卷总分。 难度评价：难度系数<0..65为难； 0. 65－0. 71为较难； 0..71－0.78为合适； >0.79为容易。 4、试卷区分度：“区分度”反映试题区分不同水平受试者的程度，即对不同受试者的水平的鉴别程度。公式为：D=2（X H -X L ）÷W 其中X H ----高分组平均得分，X L ----低分组平均得分，W----试卷总分。高分组指把成绩从高往低排序后,前面50%的那一部分；低分组指后面50%的那一部分。 区分度评价：0.4以上为非常良好；0.3-0.39为良好；0.2-0.29为一般，仍需再改进；0.19以下为差。 5、试卷的效度：考察该试卷是否考核了应考核的内容，有没有偏离考试的目的。（可对照考纲分析）。 6、试卷质量评价：由阅卷组从试卷的容量（包含哪些内容）、有哪些题型、试卷的题量、试卷中的错误、学生对所学课程掌握的程度等多方面进行分析。 7、教学情况与学习情况分析、改进措施及建议：由任课教师根据成绩和试卷分析对所教课程的教与学方面总体情况进行分析并提出改进措施和建议。 8、成绩分布直方图可在表上直接画出，也可以利用电子表格画出后粘贴。 如下图： 9、各课程可根据课程的特点，有关指标可作适当的调整，调整后的指标要作书面说明。 10、有选项的栏目中请在相应的选项上打“√” 11、以上两表均一式两份，一份用于开课系按学期汇总存档，另一份与学生答卷一起存档。 12、此表挂在信息平台，可从信息平台下载。

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买房数据分析实施报告

《统计分析软件（双语）》 实验报告 题目：关于“某地区买房数据”的分析报告 姓名： 学号：1204100215 专业：统计学 院系：统计学院 指导教师： 完成日期：2014年12月10日

摘要 利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在25~45居多，就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显著相关的。

目录 一、数据简要 (3) 二、数据分析 (3) （一）描述分析性统计, (3) 1，就业状况的频数分析 (3) 2，文化程度的频数分析 (3) 3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析 (3) 4，居住面积和文化程度的探索分析 (3) 5，文化程度与年收入的交叉列联表分析 (3) （二）均值比较 (3) 1，人均现住面积和年龄段的描述统计 (3) 2，人均居住面积的单样本T检验 (3) 3，现居住面积的独立样本T检验 (3) （三）相关分析 (3) 1，现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析 (3) 2，人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析 (3) （四）回归分析 (3) 三、小结 (3)

一、数据简要 本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量，其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量，依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖掉现房，购买户型，是否贷款。

考试命题 试卷分析 成绩评定应注意的问题

院教〔2006〕21号 关于印发《考试命题试卷分析成绩评定试卷整理等应该注意的 问题》的通知 各系、部、教学中心： 为加强教学过程管理，提高教学管理水平，教务处研究提出了有关考试命题、试卷分析、成绩评定和试卷整理装订等应该注意的问题，现印发给你们，望你们按此通知的要求做好命题、试卷分析、成绩评定和试卷整理装订等工作。 湖北汽车工业学院教务处 二○○六年五月二十五日 主题词:考试命题试卷分析成绩评定试卷整理通知 湖北汽车工业学院教务处2006年5月25日印发 共印30份

关于考试命题、试卷分析、成绩评定、试卷整理等 应该注意的问题 一．考试命题 1.试卷命题的期望值Eζ表示什么? 答:试卷命题的期望值Eζ是命题时对学生考试平均成绩x的预计，从另一个角度也可以说是命题教师对于教学情况掌握程度的衡量尺度，学生考试的平均成绩x与期望值Eζ符合(值越接近)程度越好，说明命题教师对学生学习情况掌握得非常清楚，命题的质量越好；反之，则说明命题教师对学生的学习情况不甚了解，命题的质最也就越差。 2．期望值Eζ与平均值有什么关系? 答:按教育部有关的规定，试卷命题的期望值Eζ应符合 x-?E 2 不符合此条件，即视为命题情况异常，就应对此情况进行分析。 期望值Eζ一般应选择在70-80间为宜，Eζ值低于70，不及格率会超过15%以上，高于80则不及格率会低于5%，过大过小的不及格率都将有碍于教学质量的进一步提高。 3.命题时应注意些什么问题? 答: (1)依据课程教学大纲命题。课程教学大纲不仅是教师进行课程教学的依据，也是教师命题的依据，超过或者低于课程教学大纲的试卷都是不符合要求的。

SPSS的相关分析

第8章SPSS的相关分析 学习目标： 1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。 2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。 3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算 各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。 4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体 操作，能够读懂分析结果。 8.1 相关分析 相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。 客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。 所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。 另一类普遍存在的关系是统计关系。统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。 事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物间统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。绘制散点图和计算相关系数是相关分析最常用的工具，他们的互相结合能够达到较为理想的分析效果。 8.2绘制散点图 8.2.1散点图的特点 绘制散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过观察散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。 在实际分析中，散点图经常表现出某些特定的形状。如绝大多数的数据点组成类似于“橄榄球”的形状，或集中形成一根“棒状”，而剩余的少数数据点零散地分布在四周。通常“橄榄球”和“棒状”代表了数据对的主要结构和特征，可以利用曲线将这种主要结构的轮廓描绘出来，使数据的主要特征更突显。图8—1是常见的几种散点图以及反映出的统计关系的强弱程度。

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

性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 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17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3

期末考试试卷分析表样

2016-2017学年度第二学期期末试卷分析表 时间：2017 年 6 月29 日 教师科目数学班级三（3） 评价 项目 评价内容 试卷的特点本次试卷的试题题量适中，紧扣大纲要求，重视基础知识。试题的难易适中，出题全面，有些题目思维含量高，例如选择题中的第2题，考查了位置的相对性，需要学生通过画图而得到正确的答案。试题题型灵活、全面，很好地考察了学生对前两单元所学知识的全面掌握。本次试题从学生熟悉的生活索取题材，例如：填空题第3、9题，选择题第1题，把枯燥的知识生活化、情景化。本次试卷通过不同的出题形式，全面的考查了学生的计算能力、观察能力和判断能力以及综合运用知识解决生活问题的能力 试卷中反映的问题及失分率1.口算：5题。全班对此掌握的还可以，只有个别学生由于粗心错几题。2.填空：共9题。错误最多的是第2题的后面两个空和第3题。由于平常我们都是用上北、下南、左西、右东来表示方向，而此题用在了生活中，导致学生对左、右表示的方向分不清楚。而第3题则是常识题，学生知识面还不够广。3.选择题：共10题。错误最多的是第1题和第4题。主要是学生审题不够清楚。4.用竖式计算：共18分。由于学生横式上漏写答案或者漏写余数而扣分，但总体上，学生对除数是一位数的除法计算已基本掌握。 对教学中的启发和建议1.从教师自身找原因，平时教师应多研究题型，让学生对所学知识能够举一反三，灵活掌握。2.需要提高学生的审题能力，审题是做题的第一步，只有审清题目，弄明白题目的意思，才能做到有的放矢。平时上课要充分发挥学生的独立自主性，放手让学生自己读题，自己分析题中的条件，教师只能在必要时进行一些引导或启发，只有这样才能使学生的能力得到全面的发展。3.加强算理教学，注重计算题和口算题的练习，并养成算后检验的好习惯。4.在以后的教学中，加强知识与生活的联系，提供大量信息，让学生各取所需，自己提问自己解答。在练习中设置开放性题目，为不同层次的学生学好数学创设平等机会。还可以实行“小老师”帮扶，提高“转差”的效果。

SPSS简单数据分析报告

精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据分析报告

目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (4) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5) 2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5)

3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (5) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16) 3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17)

3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 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11个变量，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，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分 1.1 分类汇总 以受教育水平程度为分组依据，对职工的起始工资和现工资进行数据

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

S P S S皮尔逊相关分析实 例操作步骤 Prepared on 21 November 2021

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤 选题： 对某地29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），运用相关分析法来分析其身高与体重是否相关。 实验目的： 任何事物的存在都不是孤立的，而是相互联系、相互制约的。相关分析可对变量进行相关关系的分析，计算29名13岁男童的身高（cm）、体重（kg），以判断两个变量之间相互关系的密切程度。 实验变量： 编号Number，身高height（cm），体重weight（kg） 原始数据： 实验方法： 软件：

操作过程与结果分析： 第一步：导入Excel数据文件? 1.open data document——open data——open； 2. Opening excel data source——OK. 第二步：分析身高（cm）与体重（kg）是否具有相关性 1.在最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate?，首先 使用Pearson，two-tailed，勾选flag significant correlations 进入如下界面： 2.点击右侧options，勾选Statistics，默认Missing Values，点击 Continue 输出结果： 图为基本的描述性统计量的Array输出表格，其中身高的均值 （mean）为、标准差（standard deviation）为、样本容量 （number of cases）为29；体重的均值为、标准差为、样本容量为29。两者的平均值和标准差值得差距不 显着。 Correlations 身高（cm）体重(kg) 身高（cm）Pearson Correlation1.719** Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross- products Covariance N2929 体重(kg)Pearson Correlation.719**1 Sig. (2-tailed).000 Sum of Squares and Cross- products Covariance N2929

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的数据分析报告[1]要点

SPSS 数据分析报告 学生姓名：李婷 学号：0904100223 专业：统计学 班级：统计0902 指导教师：朱钰 完成日期：2011年12月17日

目录 一．数据简介 ........................................................................................... 错误！未定义书签。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 ............................................................. 错误！未定义书签。

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 此数据来源于https://www.wendangku.net/doc/dd12156887.html,/publications/jse/jse_data_archive.htm 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、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、不同积极性况的基本分布。 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下 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。