SPSS分析报告实例

影响学生对学校服务满意程度的因素分析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。频数分析可拿性统计克隆巳赫Alpha对全体数值进行可信度分析word品文档，可编辑，欢迎下載的，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word品文档，可编辑，欢迎下載学院为机核、材料、经管、计通。三、数据预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，我们都需要先进行处理。而具体预处理需要怎么做，这将会在其后具体分析时具体给出。word品文档，可编辑，欢迎下載通过这份数据，我们可以直观地看到，最终同学给出了对学校总体的评价，而到底是什么影响了同学们的评价呢？我们小组打算从同学们的总体评价入手，分析同学们的家庭经济情况、学习成绩以及学校的各类资源完备程度是否会对同学们的评价造成影响。1.探讨经济因素对于同学们评价的影响首先对我们所得到的全体数据进行初步分析，可以由“平均每月家里给多少钱”大致判断得出同学们的家庭经济情况。但是进一步进行统计，可以得出有很多同学并未填写该项调查，如果将未填写的数据均作为“0”进行处理,无疑将会对结果造成很大的影响，在这里，我们先利用筛选中的过滤变量，排除掉变量中的缺省值（初步筛选后得到的结果如同学们填写的原始数据，但是粗略浏览不难发现，其中月生活费会有人填写“10000”或者“1”这类明显不符合事实的数据，因此我们还需进行二次筛选以增加最后结论的可信度。考虑到一般人在北京的月消费，我们将有效数据中，月生活费在500^4000区间的数据再一次进行筛选，得到了我们的最终数得到了样本之后，我们需要先对样本进行初步的描述性统计，了解样本数据的大体特征，之后再进行正态分布检验，根据特征将每月生活费进行人为分类，用以检验家庭经济因素是否会对同学对学校各方面的评价造成影响。选中有效数据之后进行描述性统计，得到有效案例一），word品文档，可编辑，欢迎下載平均毎月家里给多少钱有效个案数（成列）描述统计个案数5125125004000平均值标准差553.566进一步绘制出有效数据的频数分布直方图。根据该分布直方图，我.们计划将月生活费低较差、经济条件中等与经济条件较好三种情况。直方图标淮差二553.566个窠數=512将分完组的三份数掲再一次做描述性统计，统计结果分别如下表所示。word品文档，可编辑，欢迎下載平均毎月家里给多少钱描述统计值500值值904.51差经济较差家庭描述统计平均毎月家里给多少钱描述统计315315值值2000值差276.7经济中等家庭描述统计平均毎月家里给多少钱描述统计数值2500值4000值2966.差410.4经济较好家庭描述统计独立样本检脸莱文方差等同性检豔平均值等同性t检验显著性（双平均值差标准误差值95%置信区问word品文档，可编辑，欢迎下載Q36Q36.063.802-1.263483.207-.096.076247.054较低收入家庭与中等收入家庭的学生对学校服务的T检验设，即方差相等，在这个假设成立的情况下，在观察后面的平均值等同性t检验，假定方差相和中等收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度评价并没有显著的关系。独立样本检验莱文方差等同莱文方差等同性检验显著性（双平均值差标准误FQ36假定等84732.380.103151较低收入家庭与较高收入家庭的学生对学校服务的「捡验平均值等同性t检验差值95%置信区问t946接着按照上述步骤判断，可得F后的显著性大于0.05.即假定方差相等.此时t的显著性差异为0.345>0.05,可以接着得到较低收入家庭和较高收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度评价也没有显著的关系。比较了上述两组数据，我们有理由相信，中等收入家庭的学生对于学校提供服务的满意程度，应该与较高收入家庭的学生的满意程度没有特别明显的区别，鉴于此我们可以初word品文档，可编辑，欢迎下載步获得结论：同学们对于学校提供服务的满意程度，与其家庭的经济条件并无明显关系。相关性平均每月家里给多少钱总体上•您对本大学所提供的皮尔逊相关性个案数皮尔逊相关性平均毎月家里给1512个案数512家庭经济条件与学生对学校服务评价的相关性分析总体上•您对本大学所提供的服5121512为了验证我们的结论，我们又对每月的生活费与同学对学校的服务与提供设施的满意程度进行了相关性分析，然而相关性分析表格中我们可以通过平均每月家庭补给数与满意程度的显著性为0.074大于0.05得出，并没有显著性意义，即同学们的满意程度与经济条件无关。到此为止，我们已经可以对现阶段的分析下一个阶段性的结论：同学们对学校提供.服务的满意程度与其家庭经济情况无显著关系2.探讨学习成绩对于同学们评价的影响word品文档，可编辑，欢迎下載4平均値总体対木大学所®供2®的服务是否满意?nu5%前5%-10%fliil0%-20%nij'20%,-50%其他您在专业学习成纟贯排名根据同学们填写的调查报告，我们将所有人的专业学习成绩与对大学提供服务的满意程度绘制了一份均值图，从图像中我们可以直观地感受到，无论专业成绩排名考前或者靠后，评分的平均值均稳定在3、4之间，没有特别大的差距，直觉上来说，我们可以认为学习成绩并不是影响同学们填写对学校总评那么，我们的直觉到底有没有错呢？我们还是需要对学习成绩与满意程度进行一次相关性分析。相关性总体上•您对本大学所提供的皮尔逊相关性总体上•您对本大学所提供的服1您在专业学习成word品文档，可编辑，欢迎下載个案数512512您在专业学习成绝排名皮尔逊相关性049个案数512512从相关性分析表格中我们又可以通过专业学习成绩排名与满意程度的显著性为o272大于0.05得出，并没有显著性关联，即同学们的满意程度与学习成绩无关。两次检验均证明了我们的猜想，那么可以证明的是，同学们对学校提供服务的满意程度与其学习成绩情况无显著关系那么还有什么会影响到同学们的评价呢？我们还需要往其他方向探讨。参考到一般学生会或者班级干部应该都是由成绩较好的同学担任的，我们还需要探寻满意程度的评价是否与有无学生干部经验有关。平均値总体上一您対木大学所®供®的服务是否432I无相关性班级学生干I无相关性玮总体上•您对本大学所提供的服word品文档，可编辑，欢迎下載总体上•您对本大学所提供的皮尔逊相关性服务是1046个案数512512046个案数512512但是从直方分布图和相关性中显著性数值为0.299>0.05来看，学生对于学校的评价还是与是否有过学生干部经验没有关系。结合上述已经考虑过的两点，我们能够得出的结论是同学们对于学校提供服务的满意程度，与学习的成绩也亳无关系。那么除了学习与经济之外，还有什么能够影响到同学们的评价呢？我们还需要对其他被我们忽视的项目进行一次分析。3.探讨其他因素对于同学们评价的影响除了上述两个因素可能对同学们的评价造成影响外，一定还存在其他因素，能够影响着同学对学校提供服务的评价，在最后，我们对同学们对课程与教学、学习资源、休闲资源、综合管理服务、资助与收费、学业咨询、校园文化、学生和个人发展这八个方面的评价进行了分析并作出了相关的多元性回归预测，希望能够找到不同评价对最后综合评价的影响。首先，由于课程与教学、学习资源、休闲资源、综合管理服务、资助与收费、学业咨询、校园文化、学生和个人发展这八方面的调查其下有分许多小项，为了之后计算的简便，这里将每一个大项求和之后求平均值，作为该项的一个代表数据，将求得的平均值在最后新增列,分别记为模型摘要'标准估算的误差a.预测夾量常量Q34.Q29.Q31,Q28,Q27.Q30.Q33.Q32将上述资源建立线性预测模型，可以得到因变量b关于预测变量a的模型：word品文档，可编辑，欢迎下載服务、资助与收费、学业咨询、校园文化、学生和个人发展这八个方面的综合评价,因变量b则为同学对大学中提供的服务的总评价。大于50%时，表示该拟合大致程度上能够描述自变量与因变量的关系。ANOVAANOVA0225.810333.076850329.867511接上一步的后续操作，对模型进行显著性分析，茶籽料可得,当显著性sig小于0.005时即可保证模型成立。我们采集的样本中，由于显著性值sig为0,可见该模型非常可信。系数'未标准化系数标准化系数027Q28Q29Q30B标准误差t-1.920word品文档，可编辑，欢迎下載0313.456Q32-2.171Q334.579Q31标准预测值标准残差残差统计.-3.540-5.2844.672.917平均值标准偏差个案数512512512512到最后，我们基本也已经可以得出我们的模型结果：我们进一步的推论取得了一定的成果，至少在其他方面，同学们对提供服务的满意程度能够和其他一些对校园设施均相关。但是有趣的是，同学们的满意程度和大多数的设施均为正相关，而唯独与Q28、Q32呈负相关。查阅了资料之后，我们发现这是由于我们的数据存在多word品文档，可编辑，欢迎下載共线性诊斷"方差比例1维123456789特征值条件指标23.88227.20228.99830.00535.8713&936Q27Q28Q29Q30Q31Q32Q33Q34正如上图所示，当特征值栏出现多个接近于0的值，或者条件指标栏出现多个大于10的值，这说明存在多重共线性。为了消除多重共线性，我们先对每一项都进行了相关性分析，得到的结果让我们吃惊。相关性总体上•您对本大学所提供的服务是否满意?Q27林.在0.01级别（双尾），相关性显著。皮尔逊相关性个案数皮尔逊相关性个案数总体上•您对本大学所提供的服务是否满意?1512512Q275121512相关性word品文档，可编辑，欢迎下載总体上■您对本大学所提供的Q28**.在0.01级别（双尾），相关性显著。皮尔逊相关性个案数皮尔逊相关性个案数总体上•您对本大学所提供的服1512512Q285121512相关性总体上•您对本大学所提供的服务是否满意?Q29**.在0.01级别（双尾〉，相关性显著。皮尔逊相关性个案数皮尔逊相关性个案数总体上•您对本大学所提供的服务是否满意?1512512Q295121512上面是相关性分析的部分图片，实际上，在对所有的变量进行相关性分析的过程中，显著性的值均为0.00,即各变量与同学对大学服务的满意程度具有着极强的正相关性，但是也许由于数值太少（只有1、5）的缘故，我们尝试了许多次均无法消除多重共线性，不过至少在相关性的分析中，我们已经寻找到了能够影响到学