关于度假的SPSS分析报告.doc

关于度假的分析报告目录.频数分析3.描述性析3. 探索性析12.交叉表析15数据介绍这张数据表包含九个变量，分别是：选择休闲度假地点的原因、娱乐项目、最近两年到北京郊区休闲度假的次数、性别、年龄、教育程度、单位性质、职业、收入水平。通过对这些变量进行频率分析、描述性分析、探索性分析、交叉表分析，从而得出了以下结论。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取值的状况，对把握数据的分布特征是非常有用的。此次分析利用的是度假数据表，在性别、年龄和教育程度等不同的情况下的频数分析，从而了解变量的取值状况。统计量性别年龄教育程度N有效525252缺失000百分位数251.002.001.00501.003.001.00752.003.002.00表一首先，对原有数据中的性别进行频数分析，结果如下：性别频率百分比有效百分比累积百分比有效男3363.563.563.5女1936.536.5100.0合计52100.0100.0表二其中男性比例为63.5%比女性36.5%高27%，在饼状图中所占面积如下所示：图一接下来，对原有数据中的年龄进行频数分析，结果如下：年龄频率百分比有效百分比累积百分比有效20岁以下23.83.83.820_29岁1528.828.832.730_39岁2548.148.180.840_49岁 1019.219.2100.0合计52100.0100.0表三其中30-39年龄断的人数比例最大，其次为20-29年龄段，所占比例最小的是20岁以下，他们分别在饼状图中的比例如下：图二以上两张表是对年龄变量的分析说明：被调查者中有年龄为30-39的人数占48.1%，是个组中频数最高的的；其次是年龄为20-29的占28.8%；而最低的为年龄为20岁以下的，占全体的3.8%。从条形图来看，年龄分布存在一定的右偏。其均值为2.83，标准偏差为0.785。图三最后，对原有数据中的教育程度进行频数分析，结果如下：教育程度频率百分比有效百分比累积百分比有效大学本科或以上2955.855.855.8大学本科以下2344.244.2100.0合计52100.0100.0表四由图可得，被调查的人中学历在大学或 本科以上的占主要成分，比例为55.8%，其他学历比例为44.2%如下图所示：图四描述统计分析在通过频数分析把握了数据的总体分布状况后，我们通常还需要对数据的分布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了描述统计分析，得到了它们的极大值、极小值、均值、标准差、偏度、峰度等数据，其中标准差方差只适用正态分布。标准误则反映了样本均数的波动程度，偏度系数和峰度系数，反映了数据偏离正态分布的程度，进一步准确把握数据的集中趋势和离散趋势。如下：描述统计量N极小值极大值均值标准差偏度峰度统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准误统计量最近两年到北京郊区休闲度假的次数521.002.67311.29435-.201.330-1.710收入水平521.004.002.6923.94014.371.330-1.306娱乐项目521.007.004.17311.93747-.069.330-1.088选择休闲度假地点的原因52121.65.480-.666.330-1.620有效的 N （列表状态）52表五集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向。计算集中趋势可以反映数据的一般水平。均值就是反映某个变量所有取值的集中趋势或平均水平。离散程度是指一组数据远离中心值的程度。如果数据都紧密地集中在中心值的周围，即数据的离散程度较小；相反，如果数据比较松散地分布在中心值的周围，则说明数据的离散程度较大。探索性分析探索性分析是一种面向战略权衡和顶层论证的决策分析方法，是一种对研究问题高层抽象的手段，他是在一般描述性统计指标的基础上，增加关于数据其他特征的文字与图形描述分析结果更加细致与全面，有助于对数据做进一步分析方案，另外还实用于对大数据的分析。案例处理摘要收入水平案例有效缺失合计N百分比N百分比N百分比年龄2000元以下2100.0%0.0%2100.0%2000_4000元27100.0%0.0%27100.0%6000_10000元8100.0%0.0%8100.0%10000元以上15100.0%0.0%15100.0%表六描述收入水平统计量标准误年龄2000元以下均值3.50.500均值的 95% 置信区间下限-2.85上限9.855% 修整均值.中值3.50方差.500标准差.707极小值3极大值4范围1四分位距.偏度.峰度.2000_4000元均值2.70.158均值的 95% 置信区间下限2.38上限3.035% 修整均值2.71中值3.00方差.678标准差.823极小值1极大值4范围3四分位距1偏度.177.448峰度-.711.8726000_10000元均值3.25.164均值的 95% 置信区间下限2.86上限3.645% 修整均值3.22中值3.00方差.214标准差.463极小值3极大值4范围1四分位距1偏度1.440.752峰度.0001.48110000元以上均值2.73.206均值的 95% 置信区间下限2.29上限3.185% 修整均值2.76中值3.00方差.638标准差.799极小值1极大值4范围3四分位距1偏度-.415.580峰度.3801.121表七表七给出了所调查的人们不同收入水平的描述性统计输出量，包括均值及其95%的置信区间、中位数、方差、标准差、极值等，例如：收入水平在10000元以上的区间内其均值为2.73，中位数为3，方差为0.638，标准差为0.799，极小值为1，极大值为4，范围3，四分位距为1，偏度为-0.415，峰度为0.380。图五下图是被调查人收入水平为10000以上的年龄分布的直方图，其他收入水平的直方图与此图类似。从频率直方图中看出3（30-39岁）的人最多，其次为2(20-29岁)阶段的最少的是1（20岁以下）阶段的人数。同时可看出均值为2.73，标准偏差为0.799。图六图七上图是被调查人收入水平为10000以上的年龄分布的标准图，四个点都分布在期望标准斜线附近每个点的偏差都不大，分布比较均匀。下图是被调查人收入水平为10000以上的年龄的趋降标准图，图中出了有一个点偏差较大外，其他店都分布在横轴附近，偏差不大，分布较稳定。是收入水平对年龄的箱图，收入水平分布较正常。图八图九 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。1、收入水平和性别的交叉分析为了分析收入水平和性别这两个变量之间的分布，编制了一张涉及两个变量的二维交叉列联表，反映了不同收入水平下性别的频数分布情况。在表九中收入水平称为行向量，性别称为列向量。表格中间是观测频数和各种百分比。例如：收入水平在2000-4000元之间的男性有12人，女性有15人，所占比例分别为44.4%和55.6%，在图十条形图中也可以看出女性比例高于男性比例。而收入水平在10000元以上的男性人数为14，女性人数为1，所占比例分别为93.3%和6.7%在条形图中也可看出再次教育程度下男性比例远远高于女性比例。案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比收入水平 * 性别52100.0%0.0%52100.0%表八收入水平* 性别 交叉制表性别合计男女收入水平2000元以下计数202期望的计数1.3.72.0收入水平 中的 %100.0%.0%100.0%2000_4000元计数121527期望的计数17.19.927.0收入水平 中的 %44.4%55.6%100.0%6000_10000元计数538期望的计数5.12.98.0收入水平 中的 %62.5%37.5%100.0%10000元以上计数14115期望的计数9.55.515.0收入水平 中的 %93.3%6.7%100.0%合计计数331952期望的计数33.019.052.0收入水平 中的 %63.5%36.5%100.0%表九图十2、收入水平和娱乐项目的交叉分析为了分析教育程度和婚姻状况这两个变量之间的分布，编制了一张涉及两个变量的二维交叉列联表，反映了不同教育程度下婚姻状况的频数分布情况。在表十中教育程度称为列向量，婚姻状况称为行向量。表格中间是观测数。例如，收入水平在2000元以下的选择休闲度假地点的原因为价格和距离和风光景色的人数都为1，分别所占比例为50%。收入水平* 选择休闲度假地点的原因 交叉制表选择休闲度假地点的原因合计价格和距离风光景色收入水平2000元以下计数112期望的计数.71.32.0收入水平 中的 %50.0%50.0%100.0%2000_4000元计数111627期望的计数9.317.727.0收入水平 中的 %40.7%59.3%100.0%6000_10000元计数448期望的计数2.85.28.0收入水平 中的 %50.0%50.0%100.0%10000元以上计数21315期望的计数5.29.815.0收入水平 中的 %13.3%8