spss分析我国区域经济综合实力评价 一

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统计分析报告期末考精彩试题

《统计分析软件》试（题）卷 班级xxx班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： （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

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。

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。

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：

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 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

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。

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

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。

相关分析和一元线性回归分析SPSS报告

用下面的数据做相关分析和一元线性回归分析： 选用普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量做相关分析和一元线性回归分析。 一、相关分析 1.作散点图 普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关图 从散点图可以看出：普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关性很大。 2.求普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 把要求的两个相关变量移至变量中，因为都是定距数据，选择相关系数中的Pearson，点击确定，可以得到下面的结果： Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 高等学校发表科技论文数量(篇) Pearson Correlation .998** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 14 14 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 两相关变量的Pearson相关系数=0.0998，表示呈高度正相关；相关系数检验对应的概率P 值=0.000，小于显着性水平0.05，应拒绝原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生人数好发表科技论文数之间的相关性显着。 3.求两变量之间的相关性

选择相关系数中的全部，点击确定： Correlations (万人) (篇) Kendall's tau_b (万人) Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed) . . N 14 14 Spearman's rho (万人) Correlation Coefficient 1.000 1.000** Sig. (2-tailed) . . N 14 14 (篇) Correlation Coefficient 1.000** 1.000 Sig. (2-tailed) . . N 14 14 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 注解：两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Kendall相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 两相关变量（毕业生数和发表论文数）的Spearman相关系数=1.000，呈正相关；无相关系数检验对应的概率P值，应接受原假设（两变量之间不具有相关性），即毕业生数与发表论文数之间相关性不显着。 4.普通高等学校毕业生数和高等学校发表科技论文数量的相关系数 将所求变量移至变量，将控制变量移至控制中，选中显示实际显着性水平，点击确定： Correlations 普通高等学校毕业生数(万人) 高等学校发表科技论文数量(篇) 普通高等学校毕业生数(万人) Pearson Correlation 1 .998** Sig. (2-tailed) .000 N 14 14

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/fd10745850.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 。

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

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：

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调查报告 - 期末作业

---------------------------------------------装--------------------------------- --------- 订 -----------------------------------------线---------------------------------------- 班级 姓名 学号 - 广 东 财 经 大 学 答 题 纸（格式二） 课程 数据处理技术与SPSS 20 15 －20 16 学年第 1 学期 成绩 评阅人 评语： ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ （题目）关于本部学生对收费代课现象支持度的调查报告 （正文） 一、调查背景 如今，大学生逃课现象屡见不鲜，随之衍生了“收费代课”的现象。据了解，在全国近百所高校中，存在“收费代课”现象的高校居然有一半之多。当“收费代课”现象衍变成了一种行业，成为有领导、有组织、有规模、有纪律的机构，不仅仅应当引起社会的关注，更应引起校方对教育方式的深刻反思。“有偿代课”作为一种不正常的校园现象，有其存在的社会土壤，其原因有多方面，值得让人对当前大学教育深思。在“收费代课”现象蔚然成风之时，我们学校的学生们也加入了这支大队伍。对于这样的一种收费代课的行为，同学们褒贬不一，每个人都有自己的看法。然而，这种行为经常在我们的身边发生着，无疑应该引起我们的关注，并引发我们的深思，形成一定的判别能力与认知能力。

二、调查目的 我们希望通过本次调查了解广东财经大学本部学生选择收费代课的原因，以及对本专业学习、实习实践的认知程度，是否支持放弃学习去实习或者做自己的事情，是否支持收费代课。同时，我们也希望通过这份调查报告揭露出的一些情况，一方面，帮助学生更好地权衡学习与实习的利弊，更加理性地对待收费代课的行为，做出对自己正确合适的选择；另一方面，引起学校对这种收费代课现象的重视，给学校提一些建议，希望学校采取一些措施改善这种不良校风。 三、调查方法 从可行性角度出发，本次调查采用非概率随机抽样的街头拦截法，集中对象为本部大三大四的同学，以自愿形式对本部同学分发调查问卷，总共发出80份问卷，回收80份，有效问卷80份。收集问卷之后，利用spss软件进行数据整理与分析，最后把结论整理成调查报告。调查报告中采用的数据分析方法主要有：频数分析、多选项分析、交叉列联表行列变量间关系的分析、单因素方差分析等。 四、描述统计 1、对样本性别作频数分析 从上表可以看出，这次填写问卷的女生较多，占了样本的66.3%，这与我们学校男女比例不均衡有很大的关系，样本的男女比例不相等，也可以较好地接近学校的实际情况，有利于我们得到更为准确的结论。 2、对样本年级作频数分析 从上表可知，参加问卷调查的大三大四学生比例明显比较高，这与一开始我们预期相符，样本中大三大四学生所占比例较多，有利于我们得到更为有针对性的结论。

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。