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spss复习材料

表格填写M和SD要用到转置（Excel）

关键变量：不能有缺失值，否则会报错

分类汇总：将数据按照某些类别进行分类计算平均分，记得点分成一个文档

拆分文档：按组织输出（男生女生）

性别要用类别数据：0、1，不能用1和2，不然系统会识别成连续数据

个案：数据→选择个案（情商分数大于条件如果

加权个案：数据→加权个案

计算变量的方法：可以用函数，sum(s1,s2,s3) sum(v1 to v5)变量为连续的时候才能用

个案排秩：转换→个案排秩，排名按最大值

缺失值不能超过10%，数据才能用，严格来说不能超过2%，性别缺失不可以替代，直接剔除，连续数据可以替代

如何判断正态分布，要看偏度和峰值，描述性统计→频率，只有一个驼峰，不超过1

均值的标准误在假设检验需要用到

探索性描述：

正态性检验采用斯密诺夫，sig>0.05则正态分布

QQ图：若一个变量的数据服从正态分布，QQ图将是一条直线

PP图：检验数据是否符合某一分布，原假设：符合某一分布，PP图呈一条直线

检验分布：正态；点击自然对数转换、标准值、差分

三线表：上下1.5，中间0.5

交叉表的独立性检验：两个类别变量之间是否有关联，sig<0.05则有关联，举例：性别和独生子女情况是否有关联

效应量的判断，根据克莱姆V系数，系数在0.1-0.3属于小效应量，一般来说要大于0.2，克莱姆V系数不是统计检验力，需要进行换算，统计检验力（如0.29）说明二者有关联，其可能性大小为29%。

统计检验显著，小效应量：说明统计结论的可靠性较低，还需进一步研究资料佐证。

风险评估：A是B的两倍

分层交叉表的独立性检验：分层卡方分析，分层卡方检验，需要大量本数据分层的变量常用人口学变量：性别、年级、职业、地区

与期望值越远，相关程度越大

因变量为类别数据时，常算比值比

一致性卡方检验Kappa值=内部一致性系数取值0-1之间用交叉表分析≥0.75两者一致性较好

0.75＞kappa≥0.4一致性一般

＜0.4一致性较差

列联表品质相关分析：两个分类变量的相关分析

Φ相关系数（2×2列联表）、C相依系数（大于2×2列联表）

克莱姆V系数可以算效应量和统计检验力

交叉表也可以算相关

单样本T检验：

①样本均值与总体均值的差异检验。

②某一样本均值与指定检验值的差异检验。

），并且是大效应量（或中效①统计量检验显著（P小于0.05，拒绝原假设H

应量）。此时说明统计结论可信度高（或可信度尚可），完全（或基本上）可以认同此结论。

），并且是小效应量。此时，②统计量检验显著（P小于0.05，拒绝原假设H

效应量小，就算统计检验显著也实际意义不大，研究结论推广时要慎重，还需要进一步的研究资料佐证此结论。

③统计量检验不显著（P大于0.05，接受原假设H

），然而是大效应量（或中

效应量）。此时需要进一步计算统计检验力。如果统计检验力高，则认为是抽样误差引起的大效应量（或中效应量）；如果统计检验力低，则说明可能是样本量不足造成，此时可以适当增加样本容量，再做实验或调查，获取数据再进行研究分析，以提高统计检验力。

），并且是小效应量。此时④统计量检验不显著（P大于0.05，接受原假设H

可以认同此结论，检验结果无统计意义也无实际意义，不需要进一步探讨研究。此时可以不需要计算统计检验力。

独立样本T检验：对于相互独立的两个来自正态总体的样本，利用独立样本T检验来检验这两个总体的均值是否相等。

先看F值，P>0.05，方差齐性，看第一行检验结果。

P<0.05方差不齐性

摘要独立样本T检验：原始测量数据未知或丢失，只知道两个比较组别的样本数量、平均值、标准差，在这种情况下而进行的一种均值比较t检验。

配对样本T检验：前测后测差异

方差分析

点雪费（C），选项点描述、方差齐性检验、平均值图、按具体分析排除个案

偏η方是效果量

实测幂是统计检验力

多因素方差分析：是涉及一个因变量和多个自变量的方差分析。要求因变量服从正态总体，且总体中各单元的方差相同

均方=平方和/自由度

F=均方/误差项

交互效应显著，主效应就不用去看了，直接分析简单效应

莫莱奇球性检验，P>0.05,所检验的因变量符合球性分析，不符合就要看格林豪斯?被试间设计的方差分析中组别之间的两两比较，是在【事后多重比较】中实现；

?被试内设计的方差分析中组别之间的两两比较，则使用“比较主效应”来实现两两比较。

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷班级 xxx班姓名 xxx 学号 xxx 说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求：（1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析：描述统计量性别N极小值极大值均值标准差男数学477.0085.0082.2500 3.77492有效的 N （列表状态）4 女数学1667.0090.0078.50007.09930有效的 N （列表状态）16

注：成绩优良表示栏位sxcj 优为1 良为2 中为3 由表统计得，成绩为优的同学有4人，占总人数的20%；良的同学有12人，占总人数的60%；中的同学有4人，占总人数的40%。二、（20分）为了解笔记本电脑的市场情况，针对笔记本电脑的3种品牌，进行了满意度调查，随机访问了30位消费者，让他们选出自己满意的品牌，调查结果见下表，其中变量“职业”的取值中，1表示文秘人员，2表示管理人员，3表示工程师，4表示其他人；3个品牌变量的取值中，1表示选择，0表示未选数据见Excel数据文件“调查.exe”。根据所给数据完成以下问题（1）将所给数据的Excel文件导入到SPSS中，要求SPSS数据文件写出数据结构（包括变量名，变量类型，变量值标签等）命，并保存为：“调查. Sav”。（2）试利用多选项分析，利用频数分析来分析消费者对不同品牌电脑的满意度状况；分析不同职业消费者对笔记本品牌满意度状况。分析：

SPSS实验报告

SPSS实验报告要求 1、为减小文字工作量，提升实验报告要求，每次上课只需要选择一个实验写报告即可，最终上交的实验报告统一命名为实验一、二……六。每个实验下面有超过二个小实验的，只需选择二个定实验报告。 2、实验报告统一使用WORD文档，建议使用宋体五号字，统一装订后，第十八周周五上午交。 3、实验报告参照以下模板

SPSS统计分析与应用实验报告班级：社会工作13 学号：姓名：学期：2015－2016学年第二学期

实验一建立与编辑数据文件实验时间：2016-5-26 地点：实验楼2栋4楼一、实验目的 1、理解数据文件的原理和方法； 2、 3、二、实验内容 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 三、实验步骤 1、建立数据文件简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 2、选择个案简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 四、实验结果 1、建立数据文件 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 2、选择个案 ****************************************************************************

spss 期末题库

课程名称:《SPSS分析方法与应用》课程号: 2007422 一、单项选择题(共112小题） 1、试题编号：1000110,答案：RetEncryption(D)。 SPSS的安装类型有（） A. 典型安装 B.压缩安装 C.用户自定义安装 D.以上都是 2、试题编号：1000310,答案：RetEncryption(D)。数据编辑窗口的主要功能有（） A.定义SPSS数据的结构 B.录入编辑和管理待分析的数据 C.结果输出和B 3、试题编号：1000410,答案：RetEncryption(A)。（）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。 4、试题编号：1000510,答案：RetEncryption(D)。（）是SPSS为用户提供的基本运行方式。 A.完全窗口菜单方式 B.程序运行方式 C.混合运行方式 D.以上都是 5、试题编号：1000810,答案：RetEncryption(D)。（）是SPSS中有可用的基本数据类型 A.数值型 B.字符型 C.日期型 D.以上都是 6、试题编号：1000910,答案：RetEncryption(D)。 spss数据文件的扩展名是( ) A..htm B..xls C..dat D..sav 7、试题编号：1001010,答案：RetEncryption(B)。数据编辑窗口中的一行称为一个（） A.变量 B.个案 C.属性 D.元组 8、试题编号：1001110,答案：RetEncryption(C)。

变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（） A. 6 B. 7 C. 8 D. 9 9、试题编号：1001210,答案：RetEncryption(A)。统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三大类，它不包括（） A. 定值型数据 B.定距型数据 C.定序型数据 D.定类型数据 10、试题编号：1001310,答案：RetEncryption(A)。在横向合并数据文件时，两个数据文件都必须事先按关键变量值（） A.升序排序 B.降序排序 C.不排序 D.可升可降 11、试题编号：1001810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS算术表达式中，字符型（）应该用引号引起来。 A 常量 B变量 C算术运算符 D函数 12、试题编号：1001910,答案：RetEncryption(A)。复合条件表达式又称逻辑表达式，在逻辑运算中，下列（）运算最优先。 B AND C OR D都不是 13、试题编号：1002010,答案：RetEncryption(A)。数据选取的方法中，（）是按符合条件的数据进行选取。 A 按指定条件选取 B 随即选取 C选取某一区域内样本 D过滤变量选取 14、试题编号：1002110,答案：RetEncryption(B)。通过（）可以达到将数据编辑窗口中的技术数据还原为原始数据的目的。 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上都是 15、试题编号：1002210,答案：RetEncryption(A)。 SPSS的（）就是将数据编辑窗口中数据的行列互换 A 数据转置 B 加权处理 C 数据才分 D以上不都是 16、试题编号：1002310,答案：RetEncryption(B)。 SPSS软件是20世纪60年代末，由（）大学的三位研究生最早研制开发的。 A、哈佛大学 B、斯坦福大学 C、波士顿大学 D、剑桥大学 17、试题编号：1002710,答案：RetEncryption(D)。 SPSS中进行参数检验应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 18、试题编号：1002810,答案：RetEncryption(A)。 SPSS中进行输出结果的保存应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、文件 D、分析 19、试题编号：1002910,答案：RetEncryption(C)。 SPSS中进行数据的排序应选择（）主窗口菜单。 A、视图 B、编辑 C、数据 D、分析

SPSS期末重点整理

t检验：一般是用于检验两组观测值的均值之间差异是否显著的统计分析方法。单样本t检验：用于检验样本均值与总体均值或某个已知值之间的差异的显著性。如果总体均值已知，那么样本均值与总体均值之间的差异显著性检验就属于单样本的t检验。独立样本t检验：独立样本指的是样本之间彼此独立，没有任何关联。两个独立样本的t检验用于检验两个不相关样本在相同变量上的观测值均值之间差异的显著性。要求①正态性，各个样本均来自于正态分布的总体；②方差齐性，各个样本所在的总体的方差相等；③独立性，两组数据之间是相互独立的，不能够相互影响。配对样本t检验：配对样本（或相关样本）指两个样本的数据之间彼此有关联。配对样本t 检验用于检验两个相关样本的均值或一个样本，两次测量结果的均值之间差异的显著性。方差分析：是一种通过分析样本数据的各项变异来源，以检验三个或三个以上样本平均数是否具有显著性差异的一种统计方法。单因素方差分析：用于检验一个因素变量的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化。多重比较：进行了全方差分析之后，当自变量有3个或3个以上水平时，还有要对每两个组之间均值的差异进行比较，这称作事后组间均值的“多重比较”。多因素方差分析：是检验两个或两个以上因素变量（自变量）的不同水平是否给一个（或几个相互独立的）因变量造成了显著的差异或变化的分析方法。主效应和“交互作用”效应：主效应考察的是在忽略其他因素的情况下一个自变量对观察变量的影响，即这一个因素变量的不同水平分组下的观测值的均值之间的差异是否显著。当一个自变量的单独效应随另一个自变量的水平的不同而不同时，则这两个自变量对因变量的影响存在交互作用。协变量方差分析：是在进行方差分析时将那些除了要考察的自变量之外的、很难控制的、且对因变量产生显著影响的无关变量作为“协变量”，在分析自变量对因变量的影响时，消除协变量对因变量的影响，从而使分析的结果更准确。。多元方差分析：有两个或两个以上的因变量的方差分析（可以是单因素的，也可以是多因素的）称为多元方差分析。重复测量的方差分析：用于某个测量指标对每个被试在不同的时间内进行多次（3次或3次以上）重复测量的情况。组间因素：是被试分组的因素，组间因素有几个水平就把被试划分成几个组。组内因素：又称重复测量因素，就是测试的不同水平或不同次数，是在每个被试内的因素。组内因素的不同水平决定了重复测量的次数。方差成分分析：是对混合效应模型的分析，如对单变量重复测量和随机区组设计的分析，用于分析混合效应模型中各随机效应对因变量变异贡献的大小。通过对方差的成分进行分析，可以确定如何减小方差。相关分析：是分析两个变量观测值变化的一致性程度或密切程度的统计方法。简单相关分析：用于只对两个变量的数据做相关分析，其中包括两个连续变量之间的相关和两个等级变量之间的秩相关。偏相关分析：是控制第三变量（或其他多个变量）的影响后，两变量间相关程度的统计方法。皮尔逊相关：是对两列变量为连续等间隔（等距、等比）数据，而且数据呈正态分布的相关

spss实验心得体会.doc

spss实验心得体会篇一：SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSspss实验心得体会)S也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是StatisticalProductandServiceSolutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是Ibm公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AmoS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是19.0的，虽然20.0有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、

结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东西拿不准，比如说原假设默认的是什么。结果出来后依然分不清楚是接受原假设还是拒绝原假设。不过现在弄懂了。这部分很有用的是T检验。T检验应用于当样本数较小时，且样本取自正态总体同时做两样本均数比较时，还要求两样本的总体方差相等时，已知一个总体均数u，可得到一个样本均数及该样本标准差，样本来自正态或近似正态总体。T检验分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验。其中，单样本T检验是样本均数与总体均数的比较的T检验，用于推断样本所代表的未知总体均数μ与已知的总体均数uo有无差别；独立样本T检验主要用于检验两个样本是否来自具有相同均值的总体，即比较两个样本的均值是否相同，要求两个样本是相互独立的；配对样本T检验中，要正确理解“配对”的含义，主要用于检验两个有联系的正态总体的均值是否有显著差异，跟独立检验的区别就是样本是否是配对样本。这几个方法用软件操作起来都是相对简单的，关键是分清楚什么时候用这个什么时候用那个。然后是方差分析。方差分析就是将索要处理的观测值作为一个整体，按照变异的不同来源把观测值总变异的平方和以及自由度分解为两个或多个部分，获得不同变异来源的均值与误差均方，通过比较不同变异来源的均方与误差均方，判断各样本所属总体方差是否相等。方差

spss课程设计报告毕业用资料

课程设计设计题目：上海公路客运量需求预测与分析课程名称：运输统计与分析学院：交通运输工程学院专业：交通运输班级：学生姓名：学号：指导教师：

课程设计（学年论文）任务书课程名称：运输统计与分析适用对象：交通运输工程一、课程设计（论文）目的《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。二、课程设计（论文）题目与内容本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括： 1.运输市场定位研究 2.运输需求分析与预测 3.政策或技术方法实施效果评价 4.交通行为选择 5.影响因素分析 6.聚类分析 7.服务质量评价

8. 自选三、课程设计（论文）基本要求报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容： 1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分析手段与方法，本设计采用的方法） 2.数据采集（含数据采集方式、描述性分析、统计图表）说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。 3.统计模型与分析（包含模型原理、SPSS操作步骤、输出结果及分析） 4.总结 5.附录数据清单四、课程设计（论文）时间及进度安排 1.时间:两周：2011-2012学年第二学期第十九、二十周 2.进度安排：确定主题；调查、收集数据：2天数据分析与预处理、描述性统计分析：2天分析方法原理及选择：3天 SPSS操作及结果分析：4天解决实际问题或建议：2天撰写报告、总结：1天（此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）

spss期末大数据分析报告

SPSS在教育研究中的应用某大学学生对本校的满意度调查学院：教育学院专业：课程与教学论学号：201411000156 姓名：李平 2014年12月13日

目录一、研究问题的提出 (3) 二、研究内容与方法 (3) (一) 研究内容 (3) (二) 研究方法 (3) 三、调查对象及人数 (4) 四、问卷分析 (5) （一）回收情况 (5) （二）信度分析 (5) 五、数据统计与分析 (6) （一）数据输入 (6) （二）数据分析 (7) 1.描述统计 (7) （1）多选题描述统计 (7) （2）单选题描述统计 (9) 2.推断统计 (12) （1）独立样本T检验 (12) （2）单一样本T检验 (15) （3）单因素方差分析 (17) （4） X2检验 (21) 3.相关分析 (22) （1）变量间相关分析 (22) （2）维度间相关分析 (23) 六、结论 (27) 七、附录 (28)

一、研究问题的提出学生的学校生活和成长密切相关。我们通过对他们的大学生活满意度的调查结果向有关部门提出建议，并希望能引起学校对这一系列问题的关注，最终希望大学生对其大学的满意度有所提升，大学生是一个庞大的群体，特别是近几年，随着高校的扩招，我国越来越多人能够上大学。上大学是很多人的梦想，他们都憧憬着大学校园的生活，然而当他们进了大学后才发现大学生活并非所想的美好，取而代之的却是对校园生活的不满，大学生是十分宝贵的人才资源，他们对校园生活的体验和感受，与他们的更好的学习。二、研究内容与方法 (一)研究内容了解学生对于学校的师资水平、环境、日常管理等各方面的满意度。 (二)研究方法 1.问卷编制本研究采用自编问卷，问卷共由两部分组成：基本情况部分包括被调查者的性别、年级等，问卷主体部分包括师资水平、学校环境、日常管理三大维度，细分为12个三级指标（见表2-1），问卷采用五点制计分法，即“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”，分别赋值5分、4分、3分、2分、1分。表2-1 某大学学生对本校的满意度测评指标体系一级指标二级指标（潜在变量）三级指标（观测变量）对自己师资水平对教师教学方法、对教师工作态度、对教师人品修养、对师资配备学校的意学校环境对学习环境、对就餐环境、对居住环境、对校园绿化环境满度指数日常管理对专业课时安排、对收费标准、对奖、助学金制度、对学校治安

spss课程设计

课程设计分析探索变量salary随其他背景资料的变化规律一、项目背景在分类变量的统计描述与参数估计中对员工的各个属性进行了初步的统计分析，得出了一些结论，比如：男性员工较女性员工收高，非少数名族较少数民族高，受教育程度相同的人群中非少数民族占的比例更高，并且工资在20000~30000之间的比例最大等等。在前面第八章对Employee data.sav数据进行了分析计算，但前面的分析并不完善，而且Educational Level (years)中不同的等级之间salary的关系、不同职务之间salary关系值得深入研究等等。这仅仅是意味着数据分析和报告撰写的所需数据的原料准备好了，而随后的工作是对其进行分析，将结果呈现为数据报告和分析报告。二、分析思路在后续的分析中，将用到前面已经获得的数据，并利用SPSS进行数据分析，计算出报告所需的汇总统计量/汇总结果，绘制所需要的统计表（图）；图形和统计表都可以用于数据描述，图形可以提供更为直观的数据信息，但操作比较复杂，二统计表阅读起来不方便，但操作简单，因此，二者要适当配合，初步分析用统计表，后续工作用统计图来直观刻画，虽然数据描述往往以单一因素分析为主，但也要考虑不同因素之间的分析可能会重复，比如工资和男女性别之间的关系与少数民族男女之间的关系可能会重复，所以使用探索描述。三、具体操作 1．Gender和Minority Classification对Salary的影响分析首先用均值对其进行简单的描述分析。（1）选择“分析”→“比较均值”→“均值”菜单。（2）在打开对话框中将“Gender”“Minority Classification”选入“自变量”列表框，将“Current Salary”选入“因变量”列表框。（3）单击“选项”按钮，打开选项子对话框，在单元格统计量框组中选入“均值”“极大值”“全距”“极小值”，单击确定。得到如下信息。均值

spss课程设计报告

数理统计与数据分析课程设计报告课程设计题目：大学生购买知识付费课程影响因素的分析学生姓名(学号)： *** 学生姓名(学号)： *** 学生姓名(学号)： *** 课程设计报告评价：最终成绩：任课教师： *** 评阅日期：

目录摘要 (1) 一、背景分析 (2) 二、问卷设计 (3) 三、数据分析 (3) 1、描述性分析 (3) 2、交叉表卡方检验 (4) 2.1、性别与是否会购买付费课程 (4) 2.2、学习阶段与是否会购买付费课程 (6) 3、回归分析 (7) 3.1、生活费水平与是否会购买付费课程 (7) 3.2、一星期使用学习软件的频次与是否会购买付费课程8 4、差异分析 (9) 4.1、是否了解过付费软件与是否会购买付费软件 (9) 4.2、学习阶段与一星期使用付费软件的频次 (10) 四、总结 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)

摘要随着移动互联网的快速发展，传统的线下学习模式已不能满足当下大学生的需要，应运而生的便是线上知识平台，随着需求的大量增加，线上知识课程平台亦在向付费类知识类课程转变。新媒体时代,网络技术的快速发展让共享经济从理论变成了现实,包括出行、房屋,人们生活的方方面面都在践行共享经济的模式。共享经济的发展潜移默化的改变了人们的生活习惯和思维方式,知识付费平台正是在知识共享的大环境下应运而生。2016 年被称为知识付费的元年,随着喜马拉雅、得到、知乎、分答的相继走红,知识付费的概念被反复讨论,电子商务的服务内容由实物发展到知识层面。知识付费作为一个新概念的推出,其带来的巨大商业潜力受到互联网行业的广泛关注。因此，借助当下知识付费类课程的广泛上线，对某校学生对知识付费类课程用户的购买意愿及影响购买意愿的各种因素进行统计调查。本研究主要着点为调查使用知识付费类课程的用户以及尚未使用或接触的用户对付费类课程的购买意愿，借助前人的理论基础进行假设，设计了多个影响因素，通过实际问卷调查，结合 SPSS、EXCEL、问卷星等整合数据去分析关于购买意愿的各类影响因素以及通过数据分析得出关于知识付费类课程的实质性建议。本次问卷调查，除去无效问卷，最终以150份大众数据来进行最终研究分析，以此得出影响知识付费类课程用户的购买意愿的影响因素，并与调查之前所做出的假设进行对比，结合实际情况给出最终的建议，为知识付费类课程的更加良好运行及发展提供理论支撑。关键字：知识付费平台；影响因素；数据分析

SPSS期末考试整理

●一。变量的赋值 1.乘方（**），例如二的三次方：2**3 2.不同规则的赋值：转换→计算变量（如果），每一个规则的赋值都要重新进行此步骤（但注意每一遍的变量名都不变，并且他都会问你要不要替换成新的变量，你选是就行了） 3.不同规则的赋值：（1）转换→重新编码为不同变量：输入变量，输出变量，要点击“变化量”才可保存输出变量→新值和旧值：值（直接选取取值）、范围（最大到最小的范围，包含端点值），点击“添加”成功保存新值和旧值→所有不同取值规则都完成后点击继续、确定，则在变量视图多出一个新变量（2）若不想包含端点值，可以采取小数的方式变换，eg. 899.9（小数位比该变量属性的小数位多一位就行了）（3）这种要先把BMI按照男女分开，然后再分组的，可以在对话框中点击“如果”选项进行设置，并且要分别对男女进行上述操作（一共做两遍）。二。离散化 1可视离散化：转换→可视分箱，分割点：所以想生成几组，就定义几个分割点；填写第一个分割点的时候就必须填写最小值；一定要选中上端点排除。三。排序 1.转换→自动重新编码：不分组，从头到尾排序 2.转换→个案排秩（1）多层次数据：基于A变量对B变量进行排序。（例如，基于职称对收入进行排序，就是不同职称各自组内排工资的高低）（2）设置秩1；绑定值四。时间序列：转换→变动值五。查找与计数：转换→对个案内的值计数（查找“基本工资800-900女职工”，生成新变量，满足这个条件的标为1，不符合这个标准的标为0，男职工标为缺失。范围：包含上限下限） ●六。数据→个案排序：把变量顺序完全按照你想要的标准排序，所有的变量顺序都会改变七。拆分文件：要分男女进行数据统计：数据→拆分文件→比较组/按组输出，分组依据。不分男女进行数据统计：数据→拆分文件→分析所有个案八。选择个案（例如只选择三年级的变量进行分析）：数据→选择个案→如果条件满足：如果；随机个案样本；基于时间或个案范围；使用过滤变量（例如要把身高为缺失值和值为0的剔除）→输出：过滤（不符合条件的数据会画上“/”，原始数据并未删除）；将选定个案复制到新数据集（形成一个新的SPSS数据文件，原始数据并未删除）；删除未选定的个案（删除原始数据，不建议使用）→之后在分析的时候就只会分析三年级的变量。不想只分析三年及，记得重新做这一步。九。加权个案：数据→加权个案（例。100分的有5人）。不想加权了，记得重新做这一步。十。分类汇总（1）例如算不同年级的人的身高的均值、方差…（只能计算函数）（2）数据→汇总，分界变量（分类标准变量），变量摘要（计算变量），函数：选择计算变量函数，变量名称与标签：定义新生成变量的名称与标签 ●十一。长宽数据的转换 1.长数据变宽数据：索引变量消失变成score的尾缀（1）数据→重组（重构）→个案重组为变量，标识变量，索引变量，电脑会自动帮你选出是xx xx要重构（不同疗程值不同的变量）。选完上述这些之后就一直点下一步&完成&立即重构&确定即可（2）注意：当有多个变量需要重构时要自己决定“新变量组的顺序”。（A1A2B1B2;A1B1A2B2） 2.宽数据变长数据：score的尾缀消失变成索引变量（1）数据→重组（重构）→变量重组为个案，个案组标识：使用选定变量，固定变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了），要转置的变量即值不固定的要重构的变量（手动选择，电脑不会自动帮你选出了）。选完上述这些之后就一直点击下一步&完成&立即重构数据&确定就行了（2）当有多个变量需要重构时，这块的操作要特别注意：○1首先在“变量组数目”中选择“多个”○2然后在“选择变量”里要对于不同的“目标变量”分别定义“要转置的变量”（在本题中，即对于kidid目标变量定义一遍要转置的变量；对于age目标变量在定义一遍要转置的变量。其中，这两个要转置的变量必须是完全不同的）。但只需要定义一次“个案组标识”&“固定变量”（固定变量是相对于kidid & age都固定的那些变量；而不是说在对kidid进行转置的时候，age就是固定变量了；因此，固定变量只用定义一次且固定变量可以为空）。并且，你要特别注意，“个案组标识”里选择的变量& n个“要转置的变量”里选择的变量&“固定变量”里选择的变量都必须是完全不相同的。

SPSS实验报告

描述性统计分析一、实验目得 1.进一步了解掌握SPSS专业统计分析软件,能更好地使用其进行数据统计分析。 2.学习描述性统计分析及其在SＰＳS中得实现,内容具体包括基本描述性统计量得定义及计算﹑频率分析﹑描述性分析﹑探索性分析﹑交叉表分析等。 3.复习权重等前章得知识。二﹑实验内容题目一打开数据文件“dａｔa４-5、sａｖ”,完成以下统计分析: (1）计算各科成绩得描述统计量:平均成绩、中位数、众数、标准差、方差、极差、最大值与最小值; (2)使用“Ｒecodｅ”命令生成一个新变量“成绩段”,其值为各科成绩得分段:90～１０0为1,８０～89为２,７0~7９为3,６０~6９为4,６０分以下为5，其值标签设为:１－优，2-良,3-中,4－及格,5-不及格。分段以后进行频数分析,统计各分数段得人数,最后生成条形图与饼图。１.解决问题得原理因为问题涉及各科成绩,用描述性分析，第二问要先进行数据分段,其后利用频数分析描述统计量并可以生成条形图等。 2、实验步骤针对第一问第1步打开数据菜单选择：“文件→打开→数据”,将“daｔａ4-8、sav”导入。第2步文件拆分菜单选择:“数据→拆分文件”,打开“分割文件”对话框,点击比较组按钮,将“科目”加入到“分组方式”列表框中,并确定。

第3步描述分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→描述”, 打开“描述性”对话框,将“成绩””加入到“变量”列表框中。打开“选项”对话框，选中如下图中得各项。点击“继续”按钮。 (4）回到“描述性”对话框,点击确定。针对第二问第1步频率分析设置: （1）选择菜单:“分析→描述统计→频率”，（2）打开“频率(Ｆ)”对话框，点击“合计”。再点击“继续”按钮、

spss统计分析期末考试题

《统计分析软件》试（题）卷班级xxx班姓名xxx 学号xxx 题号一二三四五六总成绩成绩说明：1.本试卷分析结果写在每个题目下面（即所留空白处）； 2.考试时间为100分钟； 3.每个试题20分。一、（20分）已经给出某个班的学生基本情况及其学习成绩的两个SPSS数据文件，学生成绩一.sav；学生成绩二.sav。要求：（1)将所给的两个SPSS数据文件“学生成绩一.sav”与“学生成绩二.sav”合并，并保存为“成绩.sav.” （2）对所建立的数据文件“成绩.sav”进行以下处理： 1）按照性别求出男、女数学成绩的各种统计量(包括平均成绩、标准差等)。 2）计算每个学生的总成绩、并按照总成绩的大小进行排序 3）把数学成绩分成优、良、中三个等级，规则为优(X≥85)，良(75≤X ≤84),中(X≤74)，并对优良中的人数进行统计。

分析：（2）描述统计量性别N 极小值极大值均值标准差男数学 4 77.00 85.00 82.2500 3.77492 有效的N （列表状态） 4 女数学16 67.00 90.00 78.5000 7.09930 有效的N （列表状态）16

spss期末考试上机复习题(含答案)75709

江苏理工学院2017—2018学年第1学期《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？中等以上中等以下男女性别* 学业成绩交叉制表计数学业成绩中等以上中等以下合计性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？序号新教学方法原教学方法 1 83 78

2 3 4 5 6 69 87 93 78 59 65 88 91 72 59 答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。方法加盟时间分数方法加盟时间分数旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？答：（1）描述统计量 N 极小值极大值均值标准差培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556

spss实验报告

专业统计软件应用实验报告实验课程专业统计软件应用上课时间2013 学年上半学期14 周（2013 年5 月27 日—31 日）学生姓名杨守玲学号2011211432 班级0361102 所在学院经管上课地点金融实验指导教师唐兴艳

第五章思考与练习 3.表5.20 是某班级学生的高考数学成绩，试分析该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间是否有显著性差异（数据文件：data5-16.sav）。解：解决问题的原理：独立T样本检验提出原假设和备择假设： Ho:p<0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性；H1:p>0.05，该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著相关性。第1步单样本T 检验分析设置（1）选择菜单：“分析”→“比较均值”→“单样本T 检验（S）”，打开“单样本T 检验主对话框”，确定要进行T 检验的变量并输入检验值，按如图所示进行设置。将“成绩”选入“检验变量”中，输入待检验的值“70”，用来检验产生的样本均值与检验值有无显著性差异。第2步“选项”对话框设置：指定置信水平和缺失值的处理方法。

第3步主要结果及分析完成以上的操作步骤后，点击“确定”按钮，运行结果如下所示，具体分析如下：下表给出了单样本T 检验的描述性统计量，包括样本数（N）、均值、标准差、均值的标准误差。当置信水平为95%时，显著性水平为0.05，从表5.2 中可以看出，双尾检测概率P 值为0.002，小于0.05，故接受原假设，也就是说该班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间不存在显著相关性，即班的数学成绩与全国的平均成绩70 分之间存在显著性差异。 4. 在某次测试中，随机抽取男女同学的成绩各10 名，数据如下：男：99 79 59 89 79 89 99 82 80 85 女：88 54 56 23 75 65 73 50 80 65 假设样本总体服从正态分布，比较置信度为95%的情况下男女得分是否有显著性差异(数据文件：data5-17.sav)。

SPSS课程设计 (2)

<> 课程设计报告

SPSS在经济中的应用分析摘要经济发展,就是整个人类社会追求的目标之一。在宏观经济理论中,经济的发展主要受到消费,投资,政府购买的影响。在经济理论中,我们通常用GDP来描述经济的发展,同时GDP也会受到价格水平的影响。衡量价格水平,我们一般用居民消费价格指数,商品零售价格指数来描述;投资一般用固定资产投资与工业总产值来衡量。本文通过我国近20年的国内生产总值与影响国内生产总值的一些重要指标,如居民消费水平,财政支出,工业总产值,商品零售价格指数,居民消费价格指数,城镇居民收入,农村居民收入,能源消费总量等数据,利用SPSS软件提供的对各个影响因素的描述性统计分析,各个影响因素之间的相关性分析,回归分析,因子分析等方法对数据进行了深入的分析,并就分析结果所反映的问题给出了一些针对性的建议。【关键词】经济发展描述统计相关性分析回归分析因子分析引言中国作为世界上的发展中国家,其经济实力及综合国力水平在近几十年的时间里都得到了长足的发展。经济实力的不断攀升,以及经济增长速度的持续加速,令中国经济已成为世界各国所关注的焦点。我国经济持续高速增长带来了社会财富的迅速增加,目前人均国内生产总值(GDP)迈过3000美元大关,已步入中等收入国家的行列。那么影响GDP快速增长的原因有哪些？我国经济的迅速发展中就是否还存在一些问题呢？就是我们需要进一步探讨与研究的。随着我国改革开放的实践与经济理论的发展,实证方法与数据分析成为了经济研究中的重要方面。大量经验证据的分析与运用对于经济理论的发展与决策的支持都具有重要的意义。而经济实证研究离不开现代统计分析方法的运用,SPSS作为统计分析工具,理论严谨、内容丰富,具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。为经济管理研究提供了有力的工具。而因子分析,回归分析等方法就

spss期末考试上机复习题(含标准答案)

spss期末考试上机复习题(含答案)

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江苏理工学院2017—2018学年第1学期《spss软件应用》上机操作题库 1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？中等以上中等以下男23 17 女38 22 性别* 学业成绩交叉制表计数学业成绩合计中等以上中等以下性别男23 17 40 女38 22 60 合计61 39 100 卡方检验值df 渐进 Sig. (双侧) 精确 Sig.(双侧) 精确 Sig.(单侧) Pearson 卡方.343a 1 .558 连续校正b.142 1 .706 似然比.342 1 .558 Fisher 的精确检验.676 .352 线性和线性组合.340 1 .560 有效案例中的 N 100 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 15.60。 b. 仅对 2x2 表计算根据皮尔逊卡方检验，p=0.558〉0.05 所以男生女生在学业成绩上无显著性差异。 2．为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采用非参数检验）？序号新教学方法原教学方法 1 2 3 83 69 87 78 65 88

4 5 6 93 78 59 91 72 59 检验统计量b 原教学方法 - 新教学方法 Z -1.753a 渐近显著性(双侧) .080 a. 基于正秩。 b. Wilcoxon 带符号秩检验答：由威尔逊非参数检验分析可知p=0.08〉0.05，所以不能认为新教学方法显著优于原教学方法。 3．下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时间按月进行了记录。方法加盟时间分数方法加盟时间分数旧方法 1.5 9 新方法 2 12 旧方法 2.5 10.5 新方法 4.5 14 旧方法 5.5 13 新方法7 16 旧方法 1 8 新方法0.5 9 旧方法 4 11 新方法 4.5 12 旧方法 5 9.5 新方法 4.5 10 旧方法 3.5 10 新方法 2 10 旧方法 4 12 新方法 5 14 旧方法 4.5 12.5 新方法 6 16 (1)分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。 (2)分析两种培训方式的效果是否有差异？答：（1）描述统计量 N 极小值极大值均值标准差培训方法 = 1 (FILTER) 9 1 1 1.00 .000 加盟时间9 .50 7.00 4.0000 2.09165 分数增加量9 9.00 16.00 12.5556 2.60342 有效的 N （列表状态）9 所以新方法的加盟时间平均数为4 分数增加量的平均数为12.5556 描述统计量

SPSS课程设计报告书

理工大学课程名称：SPSS统计分析设计题目：大学生生活费收支状况的分析与设计：墨霖学号： 0000000000 系别：经济与管理系专业班级：物流1302班开始日期：2015年 9 月 7日完成日期：2015年 12月 1 日指导教师：王辉成绩评定等级（分数）

理工大学课程设计任务书班级：13物流2班：墨霖学号：00000000 本表附在课程设计说明书的目录之后。

理工大学课程设计成绩评定表班级：13物流2班：墨霖学号：00000000 本表附在课程设计任务书之后。

用SPSS对大学生生活费收支状况的分析与设计摘要步入大学的校门，就意味着我们不仅要在学习上学会独立，日常生活的各个方面也要学会独立，而日常生活离不开资金的开支，怎么样合理地安排父母给予我们有限费用的主力消费和消费的引导。大学生目前的消费情况和消费观念，不仅会影响自己日后的生活工作，而且对未来社会消费文化的构造也会产生重要的影响。大学生的生活费，这是需要我们在大学的生活中慢慢探讨并学会理财的。作为大学生，我们是社会的消费者中的一个特殊的群体，有着自己独特的消费意识和特点，同时也是未来消费者。采用spss软件对大学生生活费收支状况进行分析将会极方便读者了解到大学生的消费情况。在以下数据中，分别对大学生性别、来自哪里、每个月的生活费来源、每个月出去逛街或玩的情况及每个月的生活费等进行了分析，可以看出生活费与很多方面都有着影响。关键词：大学生；消费观；生活费

目录第一章原始数据的整理与录入如下 (1) 第二章统计图的制作与编辑 (3) 2.1条形图 (3) 2.2直方图 (4) 2.3饼状图 (5) 第三章基础统计分析 (6) 3.1对性别进行频数分析，并作出条形图 (6) 3.2求每月和朋友出去玩逛街的均值、最大值、最小值、标准差 (7) 3.3求大学生每月生活费的均值、标准差、众数，并结合正态曲线的直方图进行分析.. 7 3.4分性别求和朋友出去玩逛街次数最大值、最小值、平均值和标准差 (8) 3.5求生活费来源的峰度、偏度，对照带正态曲线的直方图理解结果 (9) 第四章均值比较与T检验 (11) 4.1均值分析 (11) 4.2单一样本T检验 (11) 4.3独立样本T检验 (12) 4.4配对样本T检验 (13) 4.5单因素方差分析 (14) 第五章相关分析 (15) 5.1两变量相关分析 (15) 5.2偏相关分析 (16) 第六章一元线性回归分析 (17) 参考文献 (18) 附录 (20)