SPSS分析报告实例文档格式.docx

资源描述

SPSS分析报告实例文档格式.docx

《SPSS分析报告实例文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SPSS分析报告实例文档格式.docx（20页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

SPSS分析报告实例文档格式.docx

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

后得到的结果如左图所示）。

在排除了缺省值的干扰之后，

我们可以得到一份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“

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

终数据。

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

到有效案例一共512个（总案例为724个），其中最小值为500，最大值为4000，平均

值为1465.56，标准差为553.566。

描述统计

个案数

最小值

最大值

平均值

标准差

平均每月家里给多少钱（元）？

有效个案数（成列）

512

500

4000

1465.56

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

低于1000，月生活费介于1000与2000之间的与生活费高于2000的共三组，分别对应

着经济条件较差、经济条件中等与经济条件较好三种情况。

将分完组的三份数据再一次做描述性统计，统计结果分别如下表所示。

个案数

最小值

最大值

平均值

标准差

平均每月家里给多少钱

（元）？

有效个案数（成列）

170

1000

904.5

158.6

经济较差家庭描述统计

315

1200

2000

1639.

276.7

经济中等家庭描述统计

个案

数

最小

值

最大

平均

标准

差

2500

2966.

410.4

经济较好家庭描述统计

分别将经济条件为较差、中等与较好的家庭分为1、2、3组，先对1、2组做对学校服

务满意程度（5为最满意，1为最不满意）的T检验，得到的结论参见下表。

独立样本检验

莱文方差等同

性检验

平均值等同性t检验

显著性

自由度

显著性（双

尾）

平均值差

标准误

差差值

差值95%置信区间

下限

上限

Q36假定等

方差

.063

.802

1.263

483

.207

-.096

.076

-.247

.054

不假定

等方差

1.290

367.917

.198

.075

-.244

.051

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

首先查看莱文方差等同性检验一栏，F值后面的显著性值为0.802，大于0.05，说

明接受原假设，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，假定方差相等情况下，t后面的显著性为0.207>

0.05，即接受原假设，均值相等，

也就是说，较低收入家庭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。

再将1、3组做对学校服务满意程度的T检验，得到新的结论：

.000

.989

-.946

-.847

195

32.380

.345

.403

-.154

.162

.181

-.474

-.523

.167

.216

较低收入家庭与较高收入家庭的学生对学校服务的T检验

注：

Q36即问题“总体上,您对本大学所提供的服务是否满意？

”

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

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（元）？

总体上,您对本大

学所提供的服务

是否满意？

皮尔逊相关性

.079

显著性（双尾）

.074

总体上,您对本大学所提供的

服务是否满意？

家庭经济条件与学生对学校服务评价的相关性分析

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

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的因素。

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。

您在专业学习成

绩排名

总体上,您对本大学所提供的皮尔逊相关性

-.049

.272

您在专业学习成绩排名

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0.272

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。

学生干部经验：

总体上,您对本大学所提供的

-.046

.299

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，与学习的成绩也毫无关系。

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Q27~Q34.

模型摘要

模型

R方

调整后R方

标准估算的误差

.567a

.322

.311

.670

a.预测变量：

（常量）,Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,

Q32

b.因变量：

总体上,您对本大学所提供的服务是否满意？

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：

b=a1*Q27+a2*Q28+a3*Q29+a4*Q30+a5*Q31+a6*Q32+a7*Q33+a8*Q34

其中，Q27~Q34如上述分别代表学生们对课程与教学、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。

模型中的R值为0.567，表示模型拟合度，说明56.7%的预测可用该模型实现预

测。

当其大于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。

ANOVA

平方和

均方

1回归

107.266

13.408

29.867

.000b

残差

225.810

503

.449

总计

333.076

511

a.因变量：

b.预测变量：

（常量）,Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,Q32

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a

未标准化系数

标准化系数

标准误差

Beta

1（常量）

1.411

.175

8.059

Q27

.211

.067

.213

3.151

.002

Q28

-.136

.071

-.128

-1.920

.055

Q29

.018

.047

.022

.373

.709

Q30

.041

.579

.563

Q31

.249

.072

.238

3.456

.001

-.177

.081

-.172

-2.171

.030

Q33

.384

.084

.360

4.579

Q34

.034

.069

.031

.499

.618

残差统计

标准偏差

预测值

1.99

4.67

3.80

.458

-3.540

2.917

.665

标准预测值

-3.958

1.882

1.000

标准残差

-5.284

4.354

.992

总体上,您对本大学所提供的服务是否满意？

到最后，我们基本也已经可以得出我们的模型结果:

b=0.211*Q27–0.136*Q28+0.018*Q29+0.041*Q30+0.249*Q31–0.177*Q32+

0.384*Q33+0.034*Q34+1.411

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

的数据存在多重共线性导致的，SPSS自带的多重共线性诊断也说明了这点。

共线性诊断a

维

特征值

条件指标

方差比例

（常量）

8.866

.00

.049

13.481

.13

.39

.02

.01

.024

19.100

.74

.04

.11

.03

.016

23.882

.34

.08

.15

.18

.012

27.202

.31

.42

.25

.011

28.998

.07

.55

.21

.010

30.005

.10

.53

.40

.23

.007

35.871

.70

.12

.006

38.936

.05

.76

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。

总体上,您对本大

.482**

显著性（双尾）

Q27皮尔逊相关性

**.在0.01级别（双尾），相关性显著。

.404**

.364**

Q29皮尔逊相关性

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生评价的根本因素。

五、总结

对于这个问题，我们首先从学生和学校两个角度提出了假设，分别是学生的家庭经济

情况、自身的学习情况及学校提供的资源。

起初，我们认为经济情况的好坏，能够一定程度上影响学生对某样事物的看法与思维

角度。

诸如家境更加优越的同学拥有更多的资源与更开阔的视野，他们对于硬件的要求或

许会比经济条件一般的同学更高。

又诸如学习优异的可能需要更多的资源去提升自己，而

学习成绩一般的同学或许会对现有资源感到知足。

因此我们本以为这都是能够影响到学生

对学校服务评价的因素。

然而真正地分析过同学们填写的问卷后，我们才发现现实和我们的假象相差甚远，经

济条件好的同学并没有因为自己拥有的资源多便认为学校资源匮乏，而学习成绩优秀的人

也乐于接受学校提供的服务，从我们的结论上来看，同学们对学校提供服务的评价，并没

有因为不同的人而有所显著的不同，那么，是否影响到评价的因素正是学校呢？

幸好在这一点上，我们的猜想与事实没有偏离太远。

虽然由于一些问题，导致的多重

共线性不能很好评价影响评价的各方面的权重，但是相关性的分析给出的事实是，学校自

身所提供的资源最直接地影响到了学生们的评价。

就这方面开来，学校想要获得更多人的

满意，想要争取到更优秀的资源，还是需要从自身软硬件水平出发，提高校园的学术环

境、服务素质、休闲资源，让更多的人达到满足。

展开阅读全文