spss简单数据分析报告（共13篇）
1.spss简单数据分析报告 篇一
spss数据分析报告怎么写
今天乔布简历小编就和大家一起来看看spss数据分析报告怎么写。
关键词：spss数据分析报告怎么写
我们用一个例子来分析spss数据分析报告的写法——以某公司474名职工的综合状况为例进行分析。
一、数据介绍
本次分析的数据是某公司474名职工的状况统计表，其中有11个变量，分别是：职工编号、性别、出生日期、受教育水平程度、职务等级、起始工资、现工资、本单位工作经历、以前工作经历、民族类型、年龄。我们通过使用spss统计软件，对变量分别进行频数分析、描述性统计、方差分析，还有相关分析，来了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个别变量的分布特点和相互之间的关系。
二、数据分析
1、频数分析。我们通过频数分析可以了解变量的取值情况，对把握数据的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在性别、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。
首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，并分别以表格的形式呈现出来。
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，得到它们的均值、标准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。
3、Exploratory data analysis。
（1）交叉分析。
在实际分析中，除了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。
（2）单因素方差分析。
我们把受教育水平和起始工资作为控制变量，现工资为观测变量，通过单因素方差分析方法研究受教育水平和起始工资对现工资的影响进行分析。
4、相关分析。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。如何测度事物之间的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。
5、参数检验。对现工资的分布做正态性检验。
6、非参数检验。对本数据中的年龄做正态分布检验。
spss数据分析报告怎么写
http://cv.qiaobutang.com/knowledge/articles/56a9d1cb0cf2b3a2599171a1
2.spss简单数据分析报告 篇二
缺失数据(Missing Data)是指在数据收集过程中,未能收集到某些指标或变量的全部观察值,从而导致数据集中存在变量值缺失的一种现象。在数据收集过程中,经常会遇到数据缺失的情况,这是统计分析人员最不愿意却又无法避免的。绝大多数统计模型都不能对含有缺失数据的数据集进行直接分析,但直接删除含缺失值的记录又会浪费大量的信息,如果处理不当,往往会给数据分析结果带来不同程度的偏倚,甚至导致错误,无论在观察研究还是实验研究中,数据缺失的问题往往无法避免。因此缺失数据的处理方法就成为数据分析过程中所必须考虑的操作环节之一。聚类分析需要完整数据集,但在有些经济研究领域,数据缺失是一个不可避免的问题,这无疑给聚类分析带来了一定的难度。本文介绍怎样把一个具有缺失数据的数据集进行模拟,再对模拟后的数据进行聚类分析,并给出SPSS操作过程和SPSS程序。
1 缺失值的常用处理方法
1.1 简单缺失值处理方法及其缺陷
常见的简单缺失值处理方法有完整数据集分析法,简单均数填补法,回归均数填补法,末次访视向后结转法和新类别法。其中完整数据集分析法,简单均数填补法,回归均数填补法和末次访视向后结转法处理方法都较简单,其缺陷也显易而见。以下就新类别法加以介绍。
新类别法是专门针对存在于分类变量下缺失值的一种简单处理方法。当某个分类变量中存在缺失值时,就将缺失值本身当作该变量的一个新水平,即增加一个代表缺失值的新类别。新类别法会将本属于差别较大类别的观测个体纳入到同一类别中,因此所得数据分析结果也存在较大的偏倚。经此法处理的分类变量,如果被用作分层变量对分析结果进行校正,那么作为解释变量因素的分类变量的效应将很难被正确估计。[1]
1.2 缺失值的高级处理方法
常见的缺失值高级处理方法有基于特定模型法(Wholly Model Based Methods),简单随机填补法(Simple Stochastic Imputation),多重随机填补法(Multiple Stochastic Imputation)和加权处理法(Weighting Methods)。这四种处理方法都不是直接将缺失值替换为某特定的数值,从而将其转化为非缺失值,而是将现有信息(实际观测到的数据和某些特定的背景信息)和不依赖于实测数据的特定假设相结合进行数据统计的一类分析方法。该类方法的目的在于获得每一个缺失值的有关统计学信息,比如有关该缺失值真实取值的分布信息和有关缺失机制的某些信息等。[1]以下着重介绍多重随机填补法的原理和优点以及SPSS软件的EM模拟法。
多重随机填补法是指由包含m(m≥2)个插补值的向量代替每一个缺失值的过程。这m个完整数据集从插补向量中创建,由该向量的第一个元素代替每一个缺失值从而得到第一个完整数据集,第二个元素代替每一个缺失值得到第二个完整数据集,以此类推。对于一个无回答模型,当m个插补值被重复随机抽取时,m个完整数据组合起来形成一个能正确反映由于无回答引起的不确定性推断,当插补值来自两个或更多个无回答模型,根据模型的组合推断以便在模型间形成对照,从而说明模型对无回答的推断灵敏性。
通过多个简单填补的组合,多重随机填补法既分享简单填补的优点,也弥补其缺点。特别地,在一个无回答模型中,当m重插补重复时,产生m套完全数据分析很容易合并并创建一个能有效地反映由于缺失数据引起抽样变异性推断结果。应用多重随机填补法处理缺失数据时,多次填补所获得的有关统计量的变异度可被用来对基于完全数据的精度统计量(如方差等)进行校正,从而使所得的参数估计值更为客观、准确。对于随机缺失,此种操作方法能够获得更为有效的统计推断结果。[2]
EM算法是求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计,是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺失数据,截尾数据,带有讨厌数据等所谓的不完全数据(Incomplete Data)。EM算法包括两个步骤:由E步和M步组成,它是通过迭代最大化完整数据的对数似然函数的期望来最大化不完整数据的对数似然函数,通过交替使用这两个步骤,EM算法逐步改进模型的参数,使参数和样本的似然概率逐渐增大,最后终止于一个极大点,并在新的参数下重新确定模型的状态。通过多次的迭代与循环直至某个收敛条件满足为止,就可以使得模型的参数逐渐逼近真实参数。SPSS软件提供的EM模拟法的假设是随机缺失,它通过特定的重复估计方程,以EM算法模拟缺失值,然后基于模拟后数据,可以给出当前处理变量的均数、方差协方差矩阵及相关矩阵。[3]
2 聚类分析
我们认为,所研究的样品或指标之间存在着程度不同的亲疏关系。于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量,以这些统计量为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样品聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的样品又聚合到另一类……关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的样品都聚合完毕,把不同的类型一一划分出来,形成一个由小到大的分类系统。这样的分析方法又称为聚类分析(Cluster Analysis)。聚类分析将个体或对象分类,使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。该方法的目的在于使类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。[4] 聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的聚类分析方法包括系统聚类法,动态聚类法,有重叠聚类和模糊聚类等。
聚类分析的基本思想是依照事物的数值特征来确定样本之间的亲疏关系,而样品之间的亲疏关系由它们之间的距离来衡量,一旦样品之间的距离确定之后,则把距离较近的样品归为一类。传统的聚类分析要求变量为数值变量。[5]设xik为第i个样品的第k个指标,每个样品测量了p个变量,则样品xi和xj之间的距离Dij定义为:
上式称为明考夫斯基(Minkowshi)距离,其中q为正数。当q=1时,Dij(1)称为绝对距离; 当q=2时,Dij(2)称为欧氏距离; 当q=∞时,Dij(∞)=
3 实例分析与SPSS具体操作
表1是2010年6月末中国分地区在岗职工工资总额统计节选数据(数据来源:搜数网,缺失数据为随机缺失,原始数据有31例),数据按国有,城镇集体,其他对数据进行分类,其中“NULL”为缺失数据(本例中SPSS版本为13.0,个别操作可能与别的版本不一样,但大同小异)。我们先对数据进行填补,再对填补后数据进行聚类分析。
第一步:先对数据集进行填补(本例采用EM模拟法)
SPSS操作提示:Analyze-Missing Value Analysis…,在弹出的“Missing Value Analysis”对话框中,首先选定需要进行缺失值分析的全部变量。将定量变量选入到“Quantitative Variables”框中,此处选入“国有,城镇集体,其他”3个变量;本例中没有分类变量,若有则将分类变量选入到“Categorical Variables”框中,以便进行分析;将变量“地区”作为记录标识选入“Case Labels”框,输出结果中有关缺失数据信息的记录列表将以“地区”变量的值为标识,并选中“EM”复选框。选入相应变量后的“Missing Value Analysis”对话框如图1所示。
当选中“EM”复选框后,“Variables…”和“EM…”按钮都被激活,点击“Variables…”按钮,进入“Missing Value Analysis:Variables for EM and Regression”对话框。此对话框用于指定EM估计方法和回归估计方法中的因变量和自变量,在默认状态下,所有数值型变量都将被作为因变量和自变量来使用。如果要指定这种方法的因变量和自变量,则选择对话框上方的“Select variables”单选钮,此时“Quantitative Variables”列表框,“Predicted Variables”列表框和“Predictor Variables” 列表框被激活,用户可以从左侧的全部数值型变量列表中选择变量,作为因变量和自变量来使用,一个变量可同时作为两种形式来使用。此处保持其默认设置方式,点击“Continue”按钮,返回“Missing Value Analysis”对话框,此时因变量和自变量的设置已经完成,若要重新设置,可再次点击“Variables…”按钮,进入“Missing Value Analysis:Variables for EM and Regression”对话框重新设置即可。
返回到“Missing Value Analysis”对话框后,点击“EM…”按钮,进入“Missing Value Analysis:EM”对话框。“Distribution”项中的3个单选按钮用于指定数据的假定分布形式,其中“Normal”表示正态分布;“Mixed Normal”表示混合正态分布,“Student’s t”表示student-t分布,可进一步指定其自由度。对话框下方的“Maximum iterations:”输入框用于指定一个正整数,作为EM估计方法的最大迭代次数,当此迭代运算达到此最大次数之后即会停止,即使所得估计值未达到收敛界值。“Save completed data”复选框用来控制EM估计所得的完整数据集是否保存到指定的数据文件,选中此复选框后,“File…”按钮激活,点击File…”按钮进一步设置数据文件的物理路径和文件名称(如图2所示),此时已完成对缺失数据的填补,表2是2010年6月末中国分地区在岗职工工资总额统计填补节选数据。
依次点击SPSS菜单下的File-New-Syntax进入SPSS程序编辑窗口,在窗口中输入下列程序:
MVA
国有 城镇集体 其他
/ID = 地区
/EM ( TOLERANCE=0.001 CONVERGENCE=0.0001 ITERATIONS=25 OUTFILE='C:Documents and SettingsAdministrator桌面模拟后.sav' ) .
再点击Run-All即运行以上程序,其结果与上面一样(此处把模拟后文件放在桌面,并命名为“模拟后.sav”)。
第二步:对填补后的数据集进行聚类分析
本例数据属于较小样本资料,故用层次聚类法处理比较适合。以下是SPSS操作提示:打开桌面“模拟后.sav”文件,在菜单中单击Analyze-Classify-Hierarchical Cluster,弹出层次聚类分析主对话框(如图3所示),选入聚类变量后,在Cluster栏中选择Cases,要求做样品的层次聚类,如果选择Variables,则要求做变量聚类。
SPSS程序:
CLUSTER 国有 城镇集体 其他
/METHOD BAVERAGE
/MEASURE= SEUCLID
/ID=地区
/PRINT SCHEDULE
/PLOT DENDROGRAM VICICLE.
再次点击Run-All即可。
第三步:结果分析
在Plot选项中选取Dendrogram,可输出树形图。结果显示:如果分成两类,则江苏,浙江,山东,北京,广东成一类,其他省(市或自治区)成一类;如果分成三类,则江苏,浙江,山东,北京成一类,广东,福建,上海,天津,四川,河北成一类,其他省(市或自治区)成一类……
4 模型分析
本文先用EM算法对具有缺失数据的数据集进行填补,再对填补后的数据集进行聚类分析,结合实例和SPSS软件对模型进行验证和分析,有效地解决了聚类分析不能对缺失数据集进行直接分析的困难。并给出SPSS具体操作步骤、程序和结果分析,使SPSS初学者也有很大的收获。
摘要：聚类分析需要完整数据集,但在有些经济研究领域,数据缺失是一个不可避免的问题,即经济研究所得数据中通常包含缺失数据,这无疑给聚类分析带来了一定的难度。本文给出了一种算法为缺失数据模拟一个合理的插入值,构造出一个“完整的”数据集,之后再用聚类分析对数据进行分析,并用实例详细阐述了该方法的步骤及SPSS模拟过程和SPSS程序。
关键词：缺失数据,聚类分析,SPSS模拟,经济学
参考文献
[1]宇传华.SPSS与统计分析[M].北京:电子工业出版社,2007:333-354;461-468.
[2]SPRING LEE.多重填补法[EB/OL].[(2006-04-25)[2010-05-06].http://baike.baidu.com/view/54641.htm.
[3]IR DUT.EM算法简述[EB/OL].[2010-09-16].http://baike.baidu.com/view/1541707.ht m.
[4]何晓群.多元统计分析[M].北京:中国人民大学出版社,2004:54-55.
3.spss简单数据分析报告 篇三
教师命题能力的评定需要引入量化指标使教学评价可视化，试卷作为命题的可视化产出结果，以试卷质量分析入手，利用教育统计学手段进行评价指标量化是教师命题能力研究的切入点.中学阶段大规模考试引发大规模的试卷数据，在大数据背景下中学老师缺乏试卷挖掘的数据力成为制约教师命题能力发展的一个重要瓶颈.本文以广东省最近一次高二期末联考数据为例，基于SPSS数据方法分析教师的命题质量.
1 命题质量统计分析
从教育测量与评价的角度看，学校的期末考试其实是一种终结性评价，应该凸显其对学生该阶段相应学力水平的评定功能，同时还对后阶段的学习有预测和评估的作用.要实现从考试到评价的转变，科学的考试评价体系应该从理念、方法和技术三个维度构建，而通俗易懂、操作便利、分析功能强大的数字化统计软件无疑是迫切的现实需求之一.SPSS软件是一款通用的数据处理软件，笔者利用它来分析本次高二期末三校联考试卷的命题质量.
1.1 命题基本情况
本次联考物理试卷共8道选择题、1道实验题、2道计算题和1道选做题，考试时间为60分钟，命题人是佛山市某特级教师，联考考生为广佛两地三所市属名校的高二学生.本次研究选取考试后的625份有效样本数据进行质量分析，样本容量大，分析结论可信度高.
1.2 信度和效度分析
期末考试过程采取严格的监考管理，测试结果可靠度高，具有较高的测试信度.客观题全部机评，主观题每道题都有详细的评分标准，物理试题的答案比较单一，客观性强，评分者信度高.由于试题无法考察分半信度，故本研究采用Cronbach的а系数方法来评估试题的内部一致性信度，SPSS分析总体样本的а系数值为0.663，在可接受范围内.
为了保证测试的准确性，测试卷要具有较高的内容效度.本次考试由业内专家命题，具有一定的专家效度，可是没有编制命题双向细目表，也没有审稿人，暴露了一线教师命题缺乏科学性问题，试卷的内容效度有待商榷.由于无法考察效标关联效度，在此用SPSS软件统计相关系数来检验试卷的构想效度.表1给出第9～11题与总分相关性检验试卷效度.
统计结果表明，不同题目得分与总分之间的所有相关系数在0.285至0.539之间，而且显著性p值（Sig）均在0.001以下，有99.9%的置信概率，其中客观题与总分的相关系数偏低，说明试卷题目并不能十分准确地考查学生的学力水平.而各题目与总分的相关性超过各题目之间的相关系数，即该试卷命题做到了题目之间的关联度不会太高，各题目考查的知识能力不同.总体而言该试卷的构想效度一般.
1.3 难度和区分度
难度往往是命题者最重视又较难把控的一项试卷质量指标，它具有个人风格特质，命题者需要对测试对象的平均学力水平和题目的匹配程度有较准确的把握才能使难度控制在理想范围之内.单项选择题的难度一般是指通过率，即该题目的通过人数和总人数的比例.主观题则以得分率作为难度系数，即该题总体平均分和满分的比，系数越高，难度越小.难度系数算法简单，用Excel即能处理，不需要用统计软件.
良好的区分度也是命题者的一个理想试卷质量追求，它比难度系数更难把控在于它需要命题者对不同层次的学生的学力水平都要有准确的甄别能力.区分度同时也是筛选试题的重要指标.一般的测试可以用极端分组法来算区分度，即考虑高分组和低分组的得分率的差值.但是这种方法没有使用全部数据，分析不够科学，通常在大规模标准化测试中不采用这种方法，而采用相关分析法，即以试题与总分的相关系数作为区分度的指标，相关性越高，区分能力越好.即本文提及的检验构想效度的方法.
由此可见，在教育测量研究中，难度系数和区分度对测试卷的信度和效度都有直接影响.
在此采用一般的方法计算本次联考物理试卷的难度和区分度，如图1所示.
全卷来看难度是0.541，区分度是0.362，两项指标都不太理想.各题区分度总体偏低，除了第5题其余都低于0.4.各题难度不一，有2道题难度过大，难度系数低于0.3，而系数高于0.7有2道题，难度太低，不合理难度试题占总试题的36%.试卷的难度分布不均，没有体现难度梯度变化.从这两项指标的分析可以看出，首先命题者没有明确定位此次考试的评价功能，期末考试旨在检验学生是否达到本学期的教学目标，作为一种终结性评价，应该弱化考试的选拨功能，试题难度不宜太高；其次，普遍较低的区分度说明试题的甄别评价功能较差，选题不合适；最后，从较混乱的难度分布可以看出，命题有随意拼凑的嫌疑，或者命题者没有难度梯度意识，只想着利用难题和易题来平衡平均分.科学的命题应该是在选题之后把所有题目由易到难进行排序，保证测试者有较稳定的心理状态才能提高试题的信度.
1.4 正态分布检验
一份好的试题能够符合被试的能力特质呈正态分布的自然规律，同时正态分布也是试题做描述统计分析的基本前提.次联考数据样本量大于50，可以用SPSS的非参数检验的独立样本K-S检验其正态分布情况（图2）偏度0.158，峰度0.201，渐进显著性p值0.471，近似符合正态分布.
2 命题质量凸显的问题及对策
由上述的统计分析发现目前教师的命题质量仍然有待提高，体现有三个主要问题：第一，命题缺乏规范.无论是平时的测验还是大规模考试，很多老师都没有编制双向细目表命题的习惯，觉得细目表的编制工作繁琐，主要凭个人经验和直觉去进行组卷编题，导致试卷的内容效度无保障.除此之外，大多数老师也不重视试卷格式的规范整理工作；第二，命题缺乏科学性.教师在命题时往往忽略考虑考试的评价目标，容易把选拔性考试和过程性评价混淆，没有明确的目标导向.很多老师的命题过程是“信手拈来”的，没有系统的编制流程作依托，试题漏洞百出.试题最关键的难度和区分度把控仍然依靠主观经验，缺乏科学把控方法；第三，命题缺乏反思.考试数据输出是命题质量的体现，教师们对试卷分析仅停留在“看”数据的阶段，忽视挖掘数据评价试卷质量，同时忽视总结命题经验和教训，没有发挥大规模测试应有的数据力作用.
4.spss简单数据分析报告 篇四
一、导入Excel文件
现有Excel文件：“ex02_数学成绩.xls”（第一行为变量名称）
操作步骤：
【文件（F）】——【打开（O）】——【数据（A）】，弹出“打开数据”窗口：
找到文件位置，文件类型选择Excel(*.xls, *.xlsx, *.xlsm), 选中文件“ex02_数学成绩.xls”，再点击【打开】，弹出“打开Excel数据源”窗口：
勾选“从第一行数据读取变量名”，确定。
可在变量视图窗口，修改变量属性。再【文件（F）】——【保存】，弹出“数据保存”窗口，可修改保存路径和保存文件名，点【保存】，将数据存为*.sav文件。
二、导入txt文件
现有txt文件：“ex02_数学成绩.txt”
操作步骤：
【文件（F）】——【打开（O）】——【数据（A）】，弹出“打开数据”窗口：
找到文件位置，文件类型选择文本格式(*.txt, *.data, *.csv), 选中文件“ex02_数学成绩.txt”，再点击【打开】，弹出“文本导入向导”窗口：
一般文本文件与预定义格式不会匹配，选择“否”，点【下一步】
该文本文件是按固定宽度，csv文件按逗号分隔；变量名是否包含在文件顶部选“否”，点【下一步】
选择开始的行号为1，1行代表一个个案，以及要导入多少个案选全部个案，点【下一步】
点击相应列的位置，或“使用列号、插入终止”设定分割线，点【下一步】
输入变量名称和类型，点【下一步】
选择是否保存该流程，是否粘贴语法，点【完成】即可。
三、保存*.sav文件为Excel文件
操作步骤：
5.简单的数据分析的教学反思 篇五
陈荞
三年级下册的“统计”这一单元里，安排的“简单的数据分析”这一小节，除了要利用学生已有的知识学习新的统计知识（了解不同形式的条形统计图）之外，还有一个十分重要的目的，就是结合实际问题，进一步教学根据统计图表进行简单的数据分析，作出合理的推断。《数学课程标准》强调统计过程性目标的达成及对统计表特征和统计量实际意义的理解。本单元主要是通过这样一个素材作载体，把数据分析与解决问题结合在一起，使学生再一次经历统计的全过程，更好的理解统计在解决问题中的作用，逐步形成统计观念。
一节课的教学结束了，但一本书的教学，一套教材的教学还没有结束，这节课让我在反思中体会到了很多不足的地方。
本节课的教学内容是三年级下册第三单元的第一课时的内容，是让学生认识统计图的另外一种形式横向统计图，并根据统计图回答简单的问题并作出合理分析和预测，培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识。在新课开始之前，我一直在想，我以小花参加社会实践活动故事导入，对学生来说，会很感兴趣，但是课堂效果不是很好，如果联系生活上的一些数据制成统计图导入，效果会好一些。
在讲授新课时，对于学生中出现的有反面倾向的答案没有及时的做出纠正和指导。在例1中我让学生分析统计表的时间也把握的不好,太短了,在例题的细节把握上我没有到位,统计图表示数据时,应从0开始，在讲授例题的时候，我没有详细的讲解，只是粗略的带过。
《简单的数据分析》是在学生已有的纵向条形统计图的知识和经验的基础上，进行的横向条形统计图的教学，让学生进一步体验数据的收集、整理、描述和分析的过程，初步认识条形统计图和统计表。通过这些教学内容，使学生了解统计的意义和作用。而在这里，数据是我收集的，学生略显被动。在让学生自主画统计图的时候，给的时间不够充足，有部分学生没有画完，我就出示了自己的答案。在教学的主要环节中我吸取了前一位老师的经验，把学习的主动权交给了学生，为学生提供充足的思考交流的机会。那位老师是让学生按照老师的要求先设计以前学习的纵向条形统计图，然后在把统计图的横轴和纵轴调换位置看看是什
么样的，从而来学习新的知识。我在教学时，是让学生结合已有的知识自己绘制统计图，这样学生的积极性就被激发出来了，而且学生会根据自己对知识的理解设计出符合或不符合，规范或不规范的各种统计图。这时我让学生在组内交流一下自己是怎么设计的。通过实物投影仪的辅助作用，让学生自己说出横向条形统计图的特点。这样以来，所有的新知识都是让学生自己探索、交流、感悟，以达到学习目标。
6.《简单的数据分析》教学设计1 篇六
共4课时，总第21课时 教学目标：
1、会看起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。
2、初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。
3、加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。
教学过程：
一、情景导入
1、出示课本P39统计表，观察分析：从统计表上，你知道了什么？
2、发现矛盾，引出新课。
（1）如果让你根据统计表的数据，绘制一个学生身高统计图，你准备一小格表示多少厘米？（让学生自由的发表自己的看法。）
（2）师拿出事先准备的不同空白统计图，让四人小组合作画完。（3）出示学生画的统计图，引导比较，发现问题。
（4）师问：有什么办法能解决这些问题呢？（引导学生积极思考。）
2、引出新课，板书课题，出示书上的统计图。
二、探究体验
1、学看统计图。
（1）引导生观察，这个统计图和前面学的统计图有什么不同？（2）起始格代表多少个单位，其他格呢？这样画有什么好处？（3）引导学生按照示例，把其他两人的条形补充完整。
（4）生讨论：在什么情形下使用这种统计图？它的优点是什么？
2、尝试画统计图。
（1）观察体重统计图：图中的起始格表示多少个单位，其他格呢？（2）学生尝试独立完成该统计图。（3）集体汇报交流。
3、提出问题，解决问题。
（1）师问：根据上面两个统计图，你知道了什么？你能提出了什么问题？你能解决吗？
（2）出示“中国10岁儿童身高、体重的正常值”引导学生比较。发现哪些同学的身高、体重在正常值以下，哪些同学在正常值以上？
（3）引导学生为这些体重超正常值的同学出谋献策。
（4）师引导生思考：在统计图中怎样一目了然地看出每个学生的身高、体重是在正常值以上还是正常值以下？
三、实践应用
生独立完成P40—41的练习十第2、3题。
四、全课总结
通过这节课的学习，你有什么收获？你还有什么不懂的问题？你对自己、同学这节课学习的表现有什么评价？
7.spss简单数据分析报告 篇七
任何事物的变化都是与其他事物相互联系和相互影响的, 用于描述事物数量特征的变量之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型, 即函数关系和统计关系。当一个变量x取一定值时, 另一变量y可以按照确定的函数公式取一个确定的值, 记为y=f (x) , 则称y是x的函数, 也就时说y与x两变量之间存在函数关系。函数关系是一一对应的确定性关系, 比较容易分析和测度。可是在现实中, 变量之间的关系往往并不那么简单。描述变量之间线性相关程度的强弱, 并用适当的统计指标表示出来的过程为相关分析。在实际中, 因为研究目的不同, 变量的类型不同, 采用的相关分析方法也不同。比较常用的相关分析方法是二元定距变量的相关分析、二元定序变量的相关分析、偏相关分析和距离分析, 统称二元变量的相关分析。
二元变量的相关分析是指通过计算变量间两两相关的相关系数, 对两个或两个以上变量之间两两相关的程度进行分析。在二元变量的相关分析过程中比较常用的几个相关系数是Pearson简单相关系数、Spearman和Kendall’s tau-b等级相关系数。
二元定距变量的相关分析是指通过计算定距变量间两两相关的相关系数, 对两个或两个以上定距变量之间两两相关的程度进行分析。定距变量又称为间隔 (interval) 变量, 它的取值之间可以比较大小, 可以用加减法计算出差异的大小。例如, “年龄”变量、“收入”变量、“成绩”变量等都是典型的定距变量。Pearson简单相关系数就是用来衡量定距变量间的线性关系。
定序变量又称为有序 (ordinal) 变量、顺序变量, 它取值的大小能够表示观测对象的某种顺序关系 (等级、方位或大小等) , 也是基于“质”因素的变量。例如, “最高学历”变量的取值是:1———小学及以下;2———初中;3———高中、中专、技校;4———大学专科;5———大学本科;6———研究生以上。由小到大的取值能够代表学历由低到高。Spearman和Kendall’s tau-b等级相关系数就是用于衡量定序变量间的线性相关关系, 它们利用的是非参数检验的方法。
二元变量的相关分析在一些情况下无法较为真实准确地反映事物之间的相关关系。例如, 在研究某农场春季早稻产量与平均降雨量、平均温度之间的关系时, 产量和平均降雨量之间的关系中实际还包含了平均温度对产量的影响。同时平均降雨量对平均温度也会产生影响。在这种情况下, 单纯计算简单相关系数, 显然不能准确地反映事物之间的相关关系, 而需要在剔除其他相关因素影响的条件下计算相关系数。偏相关分析正是用来解决这个问题的。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。
距离相关分析是对观测量之间或变量之间相似或不相似的程度的一种测量。距离相关分析可用于同一变量内部各个取值间, 以考察其相互接近程度;也可用于变量间, 以考察预测值对实际值的拟合优度。
2 Pearson相关系数成绩分析 (定距变量)
[例1]现抽取某班级13名学生数学和计算机的期末考试成绩, 如表1所示。现要研究该班学生的数学和计算机成绩之间是否具有相关性。
操作步骤:
将该表资料输入SPSS中, 单击“分析”菜单, 选择“相关”—“双变量”, 如图1所示。在打开的“双变量”对话框中作如图2所示的设置。运行结果如图3所示。
**在0.01水平 (双侧) 上显著相关。
该报告的第一部分显示出个案数13, 数学与计算机的平均成绩与标准差。第二部分就是所要求的相关系数, 它是以一个矩阵的形式表现出来的, 从中可看出, 数学成绩与计算机成绩的相关系数为0.929, 在这个系数的旁边有两个星号, 表示指定的显著水平为0.01时, 统计检验的相伴概率≤0.01。在表中显示的相伴概率为0.000, 表示数学成绩与计算机成绩是正相关。
3 Spearman等级相关系数与Kendall’s tau-b相关系数成绩分析 (定序变量)
[例2]现从某班学生中抽取10人, 首先对学习方法与学习态度进行质量评定 (降序分为1、2、3等) , 与成绩的关系如表2所示。分析学习方法与学习态度对成绩的影响。
操作步骤:
将该表资料输入SPSS中, 单击“分析”菜单, 选择“相关”—“双变量”, 在打开的“双变量”对话框中作如图4所示的设置。运行结果如图5所示。
*在置信度 (双侧) 为0.05时, 相关性是显著的。
该报告的上半部分显示的是Spearman等级相关系数, 下半部分是Kendall’s tau-b相关系数, 两个相关系数显示的结果基本一致, 学习方法与学习态度在置信度为0.05时与成绩都是中度相关 (因为等级是降序排列的, 所以相关系数为负) 。
4 偏相关的成绩分析
[例3]承例2, 只研究学习方法对成绩的影响。
操作步骤:
将该表资料输入SPSS中, 单击“分析”菜单, 选择“相关”—“偏相关”, 在打开的“偏相关”对话框中作如图6所示的设置。运行结果如图7所示。
从该报告中可以看出, 只研究学习方法与成绩的相关性, 此时的相关系数比例2要低一些, 说明剔除学习态度与学习方法相互影响, 该结果更准确。
总之, 在教学管理中, 利用SPSS统计软件对学生成绩等各项指标进行相关分析, 更加直观高效。
摘要：成绩分析是每所学校期中、期末考试之后对教学常规管理的一项基本要求, 也是全面提高教学成绩重要的方法和途径。随着IT技术的发展, 各学校分别采用了不同的应用软件对成绩进行质量分析, 从中发现问题并加以改进, 以提高教师的教学质量。本文介绍了SPSS统计软件的相关分析功能在考试成绩分析中的应用, 建立了成绩分析模型, 并给出了对学生考试成绩进行分析的SPSS软件操作方法。运用此方法, 可以直观、高效、科学地对学生的成绩质量进行分析。
关键词：SPSS,相关分析,成绩,应用
参考文献
8.spss分析报告 篇八
本次调查共发放问卷230份，回收216份，其中有效问卷为216份。回收率为93.9%，有效率为93.9%。下面是我们对调查结果的分析。
一、研究的背景
研究背景：在当代中国，海外娱乐文化普及率日益增长，随着生活水平的提高，人们也正在将越来越多的金钱投入到精神娱乐消费领域。大学生作为引领娱乐消费文化的主力之一，对于海外娱乐文化又都是抱持一种什么样的态度呢?他们是更喜欢土生土长的大陆娱乐，还是更倾向于“墙”外面的世界呢?众所周知，Youtube 、Facebook 、Twitter 等知名视频和SNS 网站都无法在大陆登陆浏览，那么这是否会阻碍大学生们寻找免费资源继续了解和喜爱海外娱乐文化呢?聪明的大学生们又会以什么样的方法继续自己的热情呢?
大多数学生党作为经济并不完全独立的个体，又是如何分配支出以应对娱乐所带来的不菲开销的呢?(明星演唱会、唱片、周边等等)由于样本仅为我校(内蒙古师范大学)内部学生，数据的代表性势必会受到局限，但至少可以让我们管中窥豹，了解一点这个问题现今的走向。
二、研究目的
研究目的：了解校内学生娱乐偏向性指数，作为当代青年成长影响因素的研究指标。
三、研究对象
研究对象：内蒙古师范大学盛乐校区本科生、研究生。
四：研究方法
1. 调查形式 ：按照随机抽样的问卷调查，遵循自愿填写的形式。
问卷分发地点选择图书馆一楼、四楼、五楼的自习室。
2. 问卷回收状况 ：发出230份，回收216份。回收率为93.9%
3. 填表说明: 问卷为封闭式形式。
遵循逐渐深入的原则展开询问，查者根据自己实际情况填写。
五、描述与分析
在本次回收的216份问卷中，可以说数据比较具有代表性。
1. 调查群体信息：我们先对调查群体的所在学院, 以及所在年级进行初步了解。
由上表和图我们发现人数最多的前两个学院依次是教育科学学院和经济学院，传媒、文学院和民族艺术的被调查人数最少，只有四人，本科生居多。
2. 数据描述
衡量关心程度的指标：在这次问卷设计中我们将主动了解意向、满意度、了解程度作为主要衡量指标。
(1)了解的意向：
从现有数据我们可以发现除去系统偏差有58.2%的人不愿意主动了解。
(2)满意度：
除去系统偏差，61.2%的人认为只是一般般，满意度集中在这一程度。
进一步我们想要知道性别对满意程度是否有显著影响，原假设为二者对海外娱乐文化的满意程度没有显著差别。为此我们进行交叉表的分析。
由下表我们可以看出对各选项男女所占总数比例大致相当。但这并不能作为研究结论，我们接着进行卡方检验。
由卡方检验我们看到如果显著性水平为0.05，由于卡方的概率p-值大于显著性水平，因此没有足够理由拒绝原假设，我们得出结论：性别对满意程度没有显著影响。
3. 以性别为控制变量，电子游戏与体育节目的相关性检验
在总体分析中我们看到电子游戏和体育节目的代表性很强，根据常识我们知道男生偏向于游戏和体育节目，二者似乎具有很强相关性，真的如此吗?为此，我们对电子游戏和体育节目进行相关性检验
由表我们可以看出体育运动及观看与电子游戏的相关性通过显著性检验，二者的相关系数为0.601. 相对应的具体的电子游戏(DOTA 、LOL )与具体的体育观看运动(欧冠、NBA )也通过了显著性检验，相关系数分别为0.264和0.334.
我们可以得出结论：男生倾向于选择电子游戏和体育节目是有很强相关性的。
4. 性别对看待中国主流娱乐文化是否有显著影响的交叉表分析和T 检验 原假设认为性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响p-值大于显著性水平，因此没有足够理由拒绝原假设，我们得出结论：性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响 我们对此接着进行了T 检验
原假设，我们得出结论：性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响
5、影响满意程度的相关因素回归分析(总体分析)
根据调查数据，是否有自己的偶像与体育运动及收看国外娱乐节目或电视剧选项通过显著性检验，模拟出来的回归方程为
满意程度=是否有自己的`偶像*0.179+体育运动及收看*0.193+收看国外娱乐节目或电视剧*0.321+1.100
影响满意程度的因素较多(三个)，而三者所代表的方面又包括是否有偶像，能有自己的主要的娱乐方式。我们得出结论：满意程度是建立在一定了解基础之上的。
六. 存在问题的分析与总结
1. 存在问题的分析与尝试解决
(1)我们对主要娱乐方式中的选项进行相关性分析中发现所选变量的相关度不高，而对统计分析造成一定影响。
(2)我们对于选项的设计没有进行明确分类，增加了数据录入的难度、工作量和统计结果的精确性。
(3)课程设计的进度把握程度不佳，进行数据分析时所耗费时间在总体分配时间比例偏高，给接下来的总结带来困难。以后需要对进度进行有效控制。
2. 总体结论总结
针对满意程度、了解程度等指标的统计分析矿大学生对于海外娱乐文化的接受度较高，海外文化在大学生这一主要青年群体的普及程度较高。涉及内容面较宽泛，包括游戏、体育节目、影视节目。
9.SPSS统计分析案例 篇九
近日，教育部考试中心主任戴家干透露，今年高考的全国报名人数为946万余人，比2009年1020万的考生数减少74万人。950万人,1010万人,1050万人,1020万人,956万人„„数据显示,近5年来,前3年全国高考人数一直在攀升。2006年首次突破千万大关,2008年则达到顶峰--1050万人。去年高考人数急转直下,比上一减少30万人,而今年更是减少74万人,是5年来人数减少最多的年份。
戴家干表示，高考报名人数的减少，主要原因是因为我国按毛入学率计算的适龄入学人口数量在逐年下降。
大约在去年这个时候，教育部也透露了高考报名人数，随即在全国范围内，引爆了一条消息——应届高中毕业生84万弃考。这引发了持续较长时间的讨论与关注，或云大学生就业难吓跑考生，或说中国大学教育质量不高难敌国外大学竞争。今年，我很想再看教育部公布的数据，得到弃考人数消息，以作分析（一年的情况往往并不能说明问题，需多年情况），但遗憾的是，教育部却没有公布。
戴主任把报名人数减少归因于适龄人口减少，可我怎么计算，也只能得到这只是其中一方面原因。根据教育部公布的报名数，今年的考生数比去年减少74万，而再看应届毕业生数，今年（803万）比去年（834万）减少31万，两者相差43万。这43万从何而来？
二、数据统计理论
这些数据采用了统计学中普查的方式，对象为全国参加高考的学生。
为了一定的目的而对考查对象进行的全面调查，称为普查。
普查，统计调查的组织形式之一。对统计总体的全部单位进行调查以搜集统计资料的工作。普查资料常被用来说明现象在一定时点上的全面情况。如高考人数调查就是对全国报考参加高考的学生一一进行调查统计，通常一年一次，规定某个特定时点(某年某月某日某时)作为全国统一的统计时点，以反映高考人数的自然和社会的各类特征。
普查的几个特点:
1.需要规定统一的标准时间(上例为2010年高考报名截止日)
2.通常是一次性或周期性的（上例为一年一次）
3.数据的规范化程度较高
4.普查适用的对象比较狭窄，只能调查一些最基本、最一般的现象。组织普查工作必须遵循的原则：
1.必须统一规定调查资料所属的标准时点。
2.正确确定调查期限、选择登记时间。为了提高资料的准确性，一般应选择在调查对象变动较小和登记、填报较为方便的时间，并尽可能在各普查地区同时进行，力求最短时间完成；
3.规定统一的调查项目和计量单位。同种普查，各次基本项目应力求—致，以便历次普查资料的汇总和对比；
4.普查尽可能按一定周期进行，以便于研究现象的发展趋势及其规律性。
三、事件评析
以上事件只可能有两种解释，一是弃考人数增加，二是复读生人数减少。这两个数据，在教育部的账本里都有的，教育部为何不公布，只会引起舆论更多的揣测。比如，有人就推测今年的弃考数可能远高于去年的84万，理由是，如果是复读生在全国范围内大幅减少，教育部定会公布复读生减少消息，因为，这几年来，教育部一直在治理高复班，2008年当有媒体报道高考报名考生中复读生比例高达三分之一时，教育部有关官员还曾“辟谣”说复读生只占到15%。而去年教育部公布高考报名数，却泄露天机，当年的复读生达到270万，占到1020万高考考生的26%。假使那另外减少的43万，主要来自高复班学生减少，那么，教育部是可以“骄傲”地宣布高复学生减少近两成的。现在教育部没有公布这一数据，极有可能的原因是弃考的应届毕业生进一步增加，或超过百万。而这势必会引起媒体进一步关注。质疑大学生就业难、中国大学教育质量的声音会铺天盖地。教育部由此就把数据藏起来。
当然，这些都是“揣测”。我想说的是，引起这样的揣测，是教育部门的失职，而且，教育部门的做法，也违背《信息公开条例》。全民关注的高考报名数据，既非国家机密，也非商业秘密，应该向社会公开，而且公开之后有助于分
析教育发展中存在的问题，同时以便考生选择教育、选择学校——针对弃考增多，需进一步研究弃考的原因，是就业难，还是学费贵，抑或是选择境外高校，不同的原因反映出我国教育的不同问题；针对复读减少，需分析哪种原因，是平行志愿减少高分落榜可能由此减少复读需求，还是实行新课改新高考增加复读难度不再复读，还是公办高中禁办复读班增加复读开支。这不同的原因可检验不同教育政策的实施效果。
教育的发展，离不开研究。教育部门公开教育信息，不仅是本身职责使然，也是进行科学的教育决策的要求。把高考报名数据打闷包，用“适龄入学人口数量减少”归纳报名人数下降主因，这不是科学、负责的教育发展态度。这只能掩盖教育的问题，更可能酿成教育发展的危机——需要提醒的是，假如高复学生大幅减少，适龄学生数也大幅减少，高考招生人数将大于应届毕业生报考人数的局面，在不久的将来马上出现。以今年应届毕业生803万，弃考规模与去年持平（84万）计算，应届高考毕业生报考数为719万，高复学生则为227万，应届毕业生报考数只比高考招生数657万多62万（如果弃考学生增多达到100万，这一数据则为46万）。我国高校需要立即着手应对即将到来的严重的生源危机。
10.spss简单数据分析报告 篇十
作为统计分析工具, SPSS的功能包括数据统计管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等。SPSS对质量信息的管理, 是指在生产、管理的所有阶段借助SPSS统计软件、运用统计方法对产品质量信息、数据所进行的处理和分析过程。其具体操作主要包括:数据的收集和简单处理、编制统计质量控制图、线外质量控制 (又称试验设计) 、抽样验收等[2]
以SPSS 15.0 for windows为例SPSS具有操作简单、统计功能强大、图表功能丰富、兼容多种不同数据格式等的特点: (1) 界面友好, 操作简单。它具有第四代语言的特点, 只需告诉系统要做什么, 无需告诉怎样做。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外, 大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 (2) 具有简单、快捷、准确地统计分析功能。统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目, 包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析等;也包括近期发展的多元统计技术, 如多元回归分析、聚类分析等方法, 并能在屏幕上显示如正态分布图等各种统计图表。 (3) 集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。另外还具有方便的数据接口, 能够读取及输出多种格式的文件。
SPSS的基本统计分析有频数分析、描述性分析、探索性分析等, 同时还能进行多重反应分析、均值的比较与检验、方差分析、非参数检验、相关分析、回归分析、对数线形模型、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析……, 其强大的统计图形的创建、自定义表格的绘制以及高级的命令语句和宏的编译等能满足日常绝大部分统计分析的需要[3]
通过对SPSS在质量信息管理中的应用进行了初步探讨, 不难发现尽管SPSS是一种通用的社会科学统计软件, 但非常适用于质量数据的处理和分析, 广大质量工作者可以逐步探索SPSS在质量管理中的新用途, 大幅度改善质量管理的效率和效果, 帮助管理者做出最优决策, 最大限度地提高产品和服务质量。
摘要：由于企业间竞争的日益激烈, 企业管理者对质量信息的要求也越来越高, 对这些信息处理要求的时间也越来越短;但是, 管理者要想海量数据中提炼出想要得到的分析结果, 如果只是简单的利用人力进行统计、计算、分析的话, 那必将错过控制质量的最好机会;而且, 很有可能因为工作量太大, 而引起最后结果的误差增大或发生计算过程的错误, 从而使最后的结果不能反映现实情况, 这些都将对企业产生较大的损失。因此, 企业要进行科学的质量管理客观上需要专业性的统计分析软件作为工具。
关键词：SPSS,检验,统计分析,应用
参考文献
[1]卢纹岱主编.SPSS for Windows统计分析[M].北京:电子工业出版社.2000.6.
[2]范正绮.西方统计质量管理的操作手段[J].外国经济与管理.1996[5]:47～48.
11.对SPSS,AMOS的总结分析 篇十一
作者:spssman 来源:【整理】 发布时间:2009-5-5 浏览:
访问者:
58.23.96.242 摘要提示：SPSS是探索性统计分析软件，AMOS是验证性统计分析软件。做探索性因素分析时用SPSS，探索性因素分析完成后，为了验证所得到的因子结构是否合理，就需要进行验证性因
素分析，这就用的了AMOS。
近段时间以来，我对SPSS11.0 SPSS16.0 AMOS16.0进行了较为系统的理论和技能的学习，可以说受益匪浅。咨将学习过程中的体会总结之，如下：
一.对SPSS而言，可以说是一个十分强大的统计工具，里面的任何一个菜单都可以完成诸多任务。如果想掌握整个SPSS操作功能的话，可以说难度很大。当然都学下来也没有必要，我们只要掌握所需要用到的即可。对于心理学和社会学而言，主要学习下面的操作：（1）参数检验：单样本、两独立样本、配对样本（2）方差分析：单因素、多因素、协方差分析（3）非参数检验：X2、二项式分布、K—S检验（4）相关分析和线性回归分析（5）聚类分析(6)因子分析（7）信度分析。以上的内容是我们经常用到的，尤其是相关分析和线性回归分析。
当然我主要学习的是SPSS中的探索性因素分析。所谓探索性因素分析其实就是尝试找出某事物中最能代表其本质的因素。因素可以是一个，两个或者多个。因素的个数可以人为规定也可以由系统自动生成，软件会自动将相似的题目数划到同一因素下。但是不管是人为决定因素的个数还是系统自动生成，其最大的目的就是为了尽可能找到特征根值大于1的因素数以及找到方差的最大贡献率，一般而言大于50%就认为不错了。（1）首先我要讲到的是探索性因素分析中对正交旋转和斜交旋转选择的问题。在这个问题上，各家的看法也不太一致。比较有代表性的是李茂能一般会采用斜交中的Promax法，其解释是为了简化结构，使项目与因素间达到较高的因素负荷；而张文彤则主张采用正交旋转法，其解释是斜交旋转的结果太容易受研究者主观意愿的左右，故一般采用正交旋转。我想正交相对斜交而言，前者能够最大的保持因子的不相关性，这点很重要。从我所看过的硕士论文中，用正交的相对来说比较多，所以建议还是采用正交旋转会更好一些。（2）其次，就是对正交旋转下最大变异法（Varimax）和极大相等法（Equanmax）的选择。前者的特点是能够导致第一个因素的负荷量过大，而后者则是平均分配几个因子的负荷量，当然这也要考虑你的研究目的了。不过从使用的频次和哈师大崔洪弟老师的建议还是采用Varimax法的居多。（3）最后一点我要提的就是在编制问卷过程中试题的删减标准，以下几点是我总结的，错误之处希望大家给予指正：①理论上的语义分析。②鉴别度和难度的判断，一般而言要大于0.3。③项目与总分的相关，应大于0.3.④项目的负荷量。视样本大小而定，一般大于0.4.⑤一般横跨两个因素或空白的项目也要删除，这一点我是在李茂能的书上看到的。
二、对AMOS16.0的使用。初学AMOS给人耳目一新的感觉，尤其是相对LISREL枯燥的编程而言，AMOS的主动操作更是增大了使用者的便捷性和趣味性。AMOS是线性结构方程的一种，其操作方法也就是验证性因子分析，其涵义即为对理论模型和现实数据拟合程度的一种再分析。其版本经历了AMOS4.0 AMOS6.0 AMOS9.0和AMOS16.0，目前我使用的便是当前最新的版本。（1）首先做验证性因素分析重要的就是前期模型的假设，即构建显变量和潜变量之间的关系。将可能的关系罗列出来，并在模型中予以表示。（2）关于拟合指标的选择。结合李茂能、侯杰泰和所见到的论文，用到的比较多的拟合指标如下：X2/df、RMR RMSEA GFI AGFI AIC CAIC NFI TLI(NNFI)和CFI。其中X2/df一般在1~3左右波动，越小越好。RMR RMSEA均小于0.05，模型拟合的较好；GFI AGFI NFI TLI(NNFI)和CFI均大于0.9，模型拟合的比较好。（3）关于问卷编制中试题的删减标准，以下几点是我自己总结而得，错误之处希望大家给予指正：①在标准化下，看其因子中的负荷。若小于0.3则考虑删除，同时也要参考下MI值。②若MI值中两误差的指数很高的话，找到两误差对应的题目原题，看一下相关，若相关高，则删除其中一题，这是崔老师在课上讲到的，原文出处我没有找到。③以上过程不断的重复，修正和删除，直至模型拟合的的较好。注意一点就是理论上一定要通，不能仅仅根据数据数值而定。（4）最后我要提的就是在SEM中对中介变量和调节变量的检验。由于国内相关研究并不多，但是AMOS却是一个极好利用的工具。我想随着统计工具的普及，对三变量中介和调节关系的研究也会逐渐多起来。
以上只是简要叙述了SPSS,AMOS的使用后的感受，里面涉及的内容还有很多。下面介绍几本比较好的这方面的书籍。SPSS方面比较好的是张文彤的《SPSS统计分析高级教程》，张本的语言很幽默，特点就是操作性强，每步的操作都有详细的介绍，很适合上机演练。对每个菜单都有较为详细的叙述，当然缺点便造成了对每一个功能的介绍并不够深入。另外一本是薛薇的SPSS统计软件的应用，可以说是本SPSS的入门书，浅显易懂，最大的特点就是书后附了张数据光盘，可以在电脑上实时练习，是初学SPSS的不错选择。
对AMOS的书，容易买到的应该是侯杰泰的《结构方程模型及应用》是很好的一本书，可以作为SEM的入门书，不过书中的软件是以LISREL来运行的；如果想学AMOS的话，台湾李茂能的《结构方程模式软体AMOS之简介及其在测验编制上之应用：Graphics&Basic》，这本书编写的非常好，算是很详细的一本书了，可惜的是大陆这本书可能并不多。学习时主要参考以上两本书来进行的。
另外有对中介和调节变量感兴趣的同学可以参见近几年温忠麟和侯杰泰在《心理学报》上发表的相关文章。想这以后必将是心理学研究的一个热点。
问：
AMOS与SPSS到底有哪些区别 答：
如果你对统计知识一点都不懂的话还是最好看看基础的统计学，任何软件都只是一个工具，还要你自己有统计知识。
软件还是用SPSS比较简单，只要你会点就可以了至于AMOS他是一个做路径分析、结构方程比较常用的软件，建议用SPSS，一般的统计都能做。
12.简单的数据 篇十二
1.使学生会进行简单的数据整理，能把整理的数据填入统计表.
2.使学生能根据统计表或条形统计图回答简单的问题.培养学生整理数据的能力以及根据统计表、统计图进行数据分析的能力.
教学重点
使学生初步认识统计表和条形统计图，能根据统计表或统计图回答简单问题.
教学难点
能把不完整的统计表和条形统计图补充完整.
教学步骤
一、铺垫孕伏.
“你家有几口人?”
“我们班有多少学生?其中多少男生?多少女生”?
这些问题太简单了，通过数数就可以实现.但全市有多少人?全国有多少人?是怎样知道的呢?今天我们就共同了解一下“简单的数据整理”(板书).
二、探究新知.
1.教学统计表.
出示例1.学生住家的分布挂图(例1图).
教师指出：这张图是调查了四年级某班学生居住情况后制成的，通过这张图，一眼就可看出哪条街巷有这班学生.
2.老师进一步引导：每条街巷住了多少同学?哪条街巷的人多?最多的比最少的多几个?全班共多少同学?这时如果只看图，要准确回答以上几个问题，很不容易.
组织学生讨论，怎样做能使回答方便?(将各街人数分别记录下来)
我们可以用画表的方法进行整理.出示下表
街巷名称
学生人数
教师指出：第一栏不填写具体街巷名称，一般留做合计(一共多少人).
3.老师先带领学生填写两个街巷的数据，再让学生在其他街巷对应地方填写数据.然后将一共多少人.在合计栏中填写，形成完整的统计表.指出这样的表叫统计表.
街巷名称
合计
和平一巷
和平二巷
胜利一巷
胜利二巷
东大街
学生人数
41
7
8
6
9
11
4.组织学生根据表回答问题：
哪条街巷住的人最多，是多少?
哪条街巷住的人最少，是多少?
全班共多少人?
5.教学条形统计图.
为更加形象直观地表示数据的多少，常用条形统计图来表示.出示画有小方格的小黑板，说明：每一格代表一个人，有几个人，就用几个小格表示，并把这几个小格涂上色.
6.老师先在纵向上注明人数0，5，10(单位：人)，再在横向上标明街巷名称，然后根据学生口述，老师在相应地方涂色，制成条形统计图.
7.看条形统计图，回答：住和平一巷的比住胜利二巷的少几个人.
8.反馈练习：
下图中是同学投垒球的成绩.
姓名
小芳
小丽
小玉
小红
小梅
成绩
14米
16米12米
18米
15米
(1)左图每格代表多少米?
(2)用图表示每人的成绩.
(3)谁投的最远?
(4)谁投的最近?
带领学生完成表示小芳的成绩的长方形条.其他人的成绩，要求同学们在书中填空完成，并集体订正.
三、巩固发展.
1.四年级一班同学，每人从家里带来一本课外书，办起小小图书室.共有连环画13本，故事书15本，科技书6本，其他书5本.把书的本数分别填在下面的统计表里.
种类
合计
连环画
故事书
科技书
其他
数量(本)
同学们一共拿来了多少本书?根据本数制成条形图，画在下面的方格图上.
回答下面问题：
(1)一个格代表多少本?
(2)哪种书最多?哪种书最少?
(3)科技书比连环画少多少本?
(4)故事书是其他书的几倍?
教师引导学生分组完成.重点引导：合计栏应该怎样填写?学生分组完成时，可以互相讨论研究.教师巡视时重点辅导学习有困难的`学生.
2.马拉松比赛的路程是42千米195米.一名运动员用2小时25分跑完全程.这名运动员平均每分钟跑多少米?
提示：先统一单位，利用此题复习“平均”的含义，为下节课学习“求平均数”做铺垫.
四、课堂小结.
引导学生总结，怎样整理数据，怎样填写统计表、统计图.用统计表、统计图进行数据整理有什么好处?(可以用统计表和统计图来整理数据.好处是清淅，直观)
五、布置作业.
活动性作业：调查一下四年级各班的人数，填入下面统计表.
班 别
合计
一班
二班
三班
人 数
(1)哪个班人数最多?
(2)二班和三班比，哪个班人数多?多多少?
板书设计
探究活动
小小采购员
活动目的
1.通过让学生小组活动，培养学生的交流、合作意识.
2.通过让学生实地调查等方式了解物价，提高学生收集数据、获取信息的实践能力.
3.进一步巩固乘法的计算、“单价×数量=总价”的数量关系等数学知识.
活动准备
结合班级开联欢会采购物品，设计一个购物清单.(下图可供学生参考)
物 品
单 价
数 量
总 价
苹果
3元
2千克
6元
香蕉
钢笔
日记本
……
总价
―――
―――
活动过程
1.将全班学生分成若干个小组.
2.对学生可以做出提示：
(1)在活动前，要确定需买些什么物品，买多少，为什么要买这么多，要了解各种物品的单价，计算出一共要花多少钱，手里有多少钱，够不够，等等.
13.spss简单数据分析报告 篇十三
随着近年来经济的快速发展,各国经济有了突飞猛进的增加。为了评价各地区的经济发展状况,必须要采用合理的方法建立科学的指标体系。我国在评价评价发展状况中开展了大量卓有成效的工作,并取得了丰硕的成果。例如采用层次分析法、投入产出分析法等方法,但是主要存在几个方面的问题:(1)有的评价方法需要专家进行赋值,对于一般研究人员来说,不易获得权重值,且用层次分析法时,若使用指标过多,易造成指标间有一定的相关性,造成指标冗余。(2)投入产出分析法在对经济发展评价时,有隐藏流的存在,在评价时冗余被忽略,在某种程度上没有全面反映评价结果。
主成分分析法是一种常用的评价方法,经过多年来的发展,已经有了很充分的理论做基础,且在数据操作方面,摒弃了传统评价时手工进行计算的缺点,利用SPSS软件进行处理,可以直接得到标准化数据,并以图表形式综合评价值,使评价结果更直观,且更有信服力。
1 主成分分析方法
主成分分析法是最早作为多元数据的降维处理技术提出的,Stone早1947 年对美国1929-1938 年国民经济数据进行分析时发现可以用3 个经济指标来代替原有的157 个指标,从而大大简化了数据分析结构。从20 世纪80 年代开始,有人不断将主成分分析用于综合评价中。在使用主成分分析法进行评价前,首先要建立一套完整、科学的经济评价指标体系,必须要足够多的指标能够全面、客观反映该地区经济发展的现状。但一般所选取的指标之间有一定的相关性,这在某种程度上造成了指标的冗余,在评价工作方面也造成了一定的困难。本文主要是借助SPSS软件,是一种将多维因子纳入同一系统进行定量化研究,通过从众多有相关性的指标中选取几个无关指标,即从原始变量中导出少数主成分,进而对实际问题进行指导。
主成分分析的基本步骤:(1)确定研究问题,选取合适的指标,并进行数据统计。(2)利用SPSS19.0 进行数据的标准化,消除不同指标之间由于量纲不同造成的影响。(3)判定指标之间的相关性,判定原始变量是否适合因子分析。(4)确定主成分m的个数。(5)确定主成分F的表达式。(6)计算综合得分值并进行分析。当有2 个主成分时,主成分综合模型为:
2 各省市的经济指标选取
本文以2010 年国家数据网基本数据为基础,选取了包括:北京、上海、河北、河南、江苏、浙江、山东、山西、福建、广东、广西在内的11 个省市的基本数据,指标包括:GDP、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、人均GDP、工业增加值、建筑业增加值、全社会固定资产投资、全社会建设总规模、社会消费品零售总额、地方财政税收收入在内的11 个指标,建立经济发展基本评价指标体系。这11 个指标能在一定程度上反映11 个省市的低碳经济发展状况。11 个省市的经济数据如表1 所示。
其中,X1—GDP;X2—第一产业增加值;X3—第二产业增加值;X4—第三产业增加值;X5—人均GDP;X6—工业增加值;X7—建筑业增加值;X8—全社会固定投资资产;X9—全社会建设总规模;X10—社会消费品零售总额;X11—地方财政税收收入。
3 实例分析
在对数据进行评价前,首先要对原始数据进行标准化处理,SPSS软件会自动进行对原始变量标准化,但是经过标准化后的数据并不直接显示,需要进行处理,处理后得到标准化的数据。通过从相关系数矩阵中可以看出,大部分的相关系数大于0.3,说明变量间存在着很强的相关性,即这些原始变量间存在信息的重叠,故可以进行因子分析。其中,GDP与第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值、全社会建设总规模的相关系数较高,分别为0.982,0.923,0.983,0.984。
按照主成分分析法中主成分个数选取原则,从表1 中可以看出,λ >1 时有2 个主成分,λ1=7.094,λ2=1.970,此时累积百分比达到82.402%,大于要求达到的百分比80%,说明用前2 个指标可以反映原始数据信息的82.402%。
从初始因子载荷矩阵可知,第二产业增加值、GDP、全社会建设总规模、工业增加值都有较高载荷,说明第一主成分能够基本反映这几个指标的信息。人均GDP、地方财政收入在第二主成分上占有较高载荷,说明第二成分可以反映这2 个指标的信息。由于主成分荷载矩阵是由初始因子荷载矩阵中数据除以主成分相对应特征根的平方根得到的,因此可得到2个主成分中每个指标的系数,得到相应的主成分荷载值。由主成分载荷矩阵中各指标系数,可确定函数:
根据综合评价函数,计算各省经济发展状态,并计算综合得分,并可以对综合得分进行排序,并以综合评价结果为基准,为各城市的政策制定提供参考。
4 结语
本文主要介绍了利用SPSS软件进行主成分分析,详细介绍了主成分分析的步骤,并从原始数据中提取总方差为82.402%的2 个因子来反映经济发展状况,确定了第一主成分和第二主成分指标,即第二产业增加值、GDP、全社会建设总规模、工业增加值;人均GDP地方财政税收收入。同时,利用国家统计网2011 年数据,并以11 个省市数据进行实证分析,计算各个省市地区的综合评价值。进一步验证了SPSS软件中有主成分分析程序,从计算工作上来看,大大避免了繁琐的手工计算数据工作量,减少了工作量,且综合评价值可以为政府决策提供参考。
参考文献
[1]张文霖.主成分分析在SPSS中的操作应用[J].市场研究,2005(12):31-40.
[2]林海明,杜子芳.主成分分析综合评价应该注意的问题[J].统计研究,2013(8):25-31.
[3]李小胜,陈珍珍.如何正确应用SPSS软件做主成分分析[J].统计研究,2010(8):105-108.
【spss简单数据分析报告】推荐阅读：
经典数据分析报告09-19
薪酬数据分析报告09-25
销售数据分析报告10-09
2017年对虾养殖行业大数据报告,对虾养殖产业大数据分析08-18
数据分析环境07-16
季度能耗数据分析报告08-08
大数据分析测试报告06-17
金融数据分析论文07-09
财政税收数据分析08-01
人口统计数据分析08-11