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spss案例分析

沛县乡镇基本情况（2009年）基本情况的评估体系和综合分析

专业：物流0922 学号：0932404211 姓名：胡壮

一问题提出

随着我国经济的迅速发展，人们的生活水平也在不断的提高，特别是近些年，随着沛县不断引入高科技和技术性人才，沛县的经济发展迅猛，乡镇也得到了发展。本文对乡镇基本情况的分析与评价问题进行探讨，运用定量与定性分析相结合的方法对沛县区乡镇的基本情况进行纵横研究，分析了沛县区对乡镇发展的作用，并采用主成分分析和聚类分析等多元统计分析对沛县15个乡镇进行综合测定和评估。

二数据采集

为了全面反映乡镇的基本情况，兼顾数据的易收集性，本图以出自《江苏统计年鉴——2009》，它是一部全面、系统反映江苏省2009年及历史重要年份国民经济和社会发展情况的资料性年刊，收录了江苏省及各地区大量的经济社会发展统计信息。此年鉴正文分为22个篇章，本文选取其中的沛县乡镇基本情况，用以探究江苏省乡镇的基本情况。

表1.

名称总人口从业人员土地面积耕地面积财政收入粮食产量龙固镇58089 29906 5302 2670 4435 26564

杨屯镇56235 24033 4100 2040 1874 28327

大屯镇82418 35558 7380 3793 5370 37803

沛城镇84487 52675 6600 5161 6085 50950

胡寨镇37952 20190 4594 2727 1779 32305

魏庙镇53677 31875 5200 3706 1974 29220

五段镇45860 21148 4700 2800 2099 42762

张庄镇90950 42858 11200 6800 1695 35511

张寨镇89017 38344 10634 6847 3028 4739

敬安镇63200 31940 9600 5003 2638 26260

河口镇58895 29580 8257 5324 1655 10821

栖山镇63711 26292 8951 6386 2203 494

鹿楼镇71143 35285 12540 5991 2250 40500

朱寨镇60112 25776 7900 4482 1449 33611

安国镇85083 51974 13329 5634 4313 33911

三．统计方法

1.聚类分析

聚类分析(Cluster Analysis)是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。

聚类分析的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异很大。

根据分类对象不同分为样品聚类和变量聚类。

样品聚类在统计学中又称为Q型聚类。用SPSS的术语来说就是对事件(cases)进行聚类，或是说对观测量进行聚类。是根据被观测的对象的各种特征，即反映被观测对象的特征的各变量值进行分类。

变量聚类在统计学中有称为R型聚类。反映事物特点的变量有很多，我们往往根据所研究的问题选择部分变量对事物的某一方面进行研究。

SPSS中进行聚类和判别分析的统计过程是由菜单Analyze---Classify导出的

选择Classify 可以显示三个过程命令：

1 K-Means Cluster进行快速聚类过程。

2 Hierarchical Cluster进行样本聚类和变量聚类过程。

3 Discriminant进行判别分析过程。

通常情况下在聚类进行之前Proximitice 过程先根据反映各类特性的变量对原始数据进行预处理，即利用标准化方法对原始数据进行一次转换。并进行相似性测度或距离测度。然后Cluster 过程根据转换后的数据进行聚类分析。

在SPSS for Windows 中分层聚类各方法都包含了Proximitice 过程对数据的处理和Cluster 过程。对数据的分析给出的统计量可以帮助用户确定最好的分类结果。

主要功能

聚类的方法有多种，最常用的是分层聚类法。根据聚类过程不同又分为凝聚法和分解法。

分解法：聚类开始把所有个体(观测量或变量)都视为属于一大类，然后根据距离和相似性逐层分解，直到参与聚类的每个个体自成一类为止。

凝聚法：聚类开始把参与聚类的每个个体(观测量或变量)视为一类，根据两类之间的距离或相似性逐步合并直到合并为一个大类为止。

无论哪种方法，其聚类原则都是近似的聚为一类，即距离最近或最相似的聚为一类。实际上以上两种方法是方向相反的两种聚类过程。

调用此过程可完成系统聚类分析。在系统聚类分析中用户事先无法确定类别数，系统将所有例数均调入内存，且可执行不同的聚类算法。系统聚类分析有两种形式，一是对研究对象本身进行分类称为Q 聚类。另一种是对研究对象的观察指标进行分类称为R型聚类。

2.主成分分析

主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即V ar(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

2、步骤

Fp=a1iZX1+a2iZX2+……+apiZXp

其中a1i, a2i, ……,api(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值所对应的特征向量，ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值，因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前须先消除量纲的影响，而将原始数据标准化，本文所采用的数据就存在量纲影响[注：本文指的数据标准化是指Z标准化]。

A=(aij)p×m=(a1,a2,…am,)，Rai=λiai，R为相关系数矩阵，λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。

进行主成分分析主要步骤如下：

1. 指标数据标准化（SPSS软件自动执行）；

2. 指标之间的相关性判定；

3. 确定主成分个数m；

4. 主成分Fi表达式；

5. 主成分Fi命名；

四．统计分析过程

1主成分分析

运用SPSS软件的主成分分析法，对指标体系中各相应数据进行分析，得出6个指标的相关系数矩阵特征根，方差贡献率，累计特征根，累计方差贡献率。

SPSS软件分析步骤：

（1）输数据：将数据输成20行6列，分别记每列变量名位region,x1,x2, (x5)

（2）统计分析

A.选择方法：选择菜单Analyze---Data Reduction----Factor...

B.确定变量：将变量X1...X5放入V ariables框

C.确定统计量：并在Extraction窗口中选择Method为Principle Components在SCORE窗口中选择Save as V aribles（因子得分将以Facl-1和Fac2-1存为变量，用于计算综合得分）

D.得结果：按OK按钮执行，结果见下表

由于前两个主成分累计方差贡献率大于95%，说明这两个主成分已基本包含了全部指标具有的信息，故取前两个主成分为综合指标。

（3）评价

1）以各主要成分的方差贡献率为权，得到综合评价指标函数

F=0.55003fac1-1+0.24384fac2-1

这里fac1-1和fac2-1分别为第一和第二主成分的因子得分，选择菜单Transform---Computer计算综合得分F

表2

spss多元回归分析报告案例

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。 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。

一、计量经济模型分析 (一)、数据搜集根据以上分析，本模型在影响居民消费率因素中引入6个解释变量。X1:居民总收入（亿元），X2：人口增长率(‰），X3：居民消费价格指数增长率，X4：少儿抚养系数，X5：老年抚养系数，X6：居民消费占收入比重（%）。 Y：消费率(%)X1:总收入（亿元） X2：人口增长率(‰） X3：居民消费价格指数增长率 X4：少儿抚养系数 X5：老年抚养系数 X6：居民消费比重（%） 1995 1997 200039 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

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的数据分析案例精选文档

s p s s的数据分析案例精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

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%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

SPSS皮尔逊相关分析实例操作步骤

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：皮尔逊相关分析法软件：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。图为相关分析结果表，从表中可以看出体重和身高之间的皮尔逊相关系数为，即 |r|=，表示体重与身高呈正相关关系，且两变量是显着相关的。另外，两者之间不相关的双侧检验值为，图中的双星号标记的相关系数是在显着性水平为以下，认为标记的相关系数是显着的，验证了两者显着相关的关系。所以可以得出结论：学生的体重与身高存在显着的 Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 身高（cm ） 29 体重(kg) 29 Correlations 身高（cm ）体重(kg) 身高（cm ） Pearson Correlation 1 .719** Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 体重(kg) Pearson Correlation .719** 1 Sig. (2-tailed) .000 Sum of Squares and Cross-products Covariance N 29 29 **. Correlation is significant at the level (2-tailed).

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)

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

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：

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。

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，

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 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

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相关分析案例多因素方差分析

本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据（课本139页），将东部、中部和西部看作三个不同总体，31个数据分别来自于这三个总体。本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较，并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。在进行比较分析之前，首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验，输出结果为：表一如表一，因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由正态性检验结果的sig.值可以看到，人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布（Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设），因此，在下面分析中，只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较，并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分布，并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。另外，正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现，此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。如果数据点均落在直线附近，说明拟合得好，服从正态分布，反之，不服从。具体情况这里

不再赘述。下面进行多因素方差分析：一、多变量检验表二由地区一栏的（即第二栏）所列几个统计量的Sig.值可以看到，无论从那个统计量来看，三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的（Sig.值小于，拒绝地区取值不同，对Y，即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设）。二、主体间效应检验

如表三，可以看到三个指标地区一栏的（即第三栏）Sig.值分别为、、，说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别（Sig.值大于，不拒绝地区取值不同，对指标的取值没有显著影响的原假设），反之，而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。三、多重比较

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