SPSS分析報(bào)告實(shí)例

SPSS與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析期末論文影響學(xué)生對學(xué)校服務(wù)滿足程度的因素分析

數(shù)據(jù)來源本次數(shù)據(jù)主要來源自本校同學(xué)，調(diào)查了同學(xué)們年級、性別、助學(xué)金申請狀況、生源所在地、學(xué)院、畢業(yè)學(xué)校、游歷狀況、家庭狀況、上升、體重、近視程度、學(xué)習(xí)時(shí)間、經(jīng)濟(jì)條件、愛好、對學(xué)校各方面的評價(jià)、與對學(xué)?？傇u價(jià)以及建議等共41條信息，共收集數(shù)據(jù)樣本724條。我們將運(yùn)用SPSS，對變量進(jìn)行頻數(shù)分析、樣本T檢驗(yàn)、相關(guān)分析等手段，旨在了解同學(xué)們對學(xué)校供應(yīng)的滿足程度與什么因素有關(guān)。頻數(shù)分析牢靠性統(tǒng)計(jì)克隆巴赫Alpha項(xiàng)數(shù).98562對全體數(shù)值進(jìn)行可信度分析本次數(shù)據(jù)共計(jì)724條，首先從牢靠性統(tǒng)計(jì)來看，alpha值為0.985，即全體數(shù)據(jù)絕大部分是牢靠的，我們可以在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析與處理。其中，按年級來看，絕大多數(shù)為大二學(xué)生填寫（占了總?cè)藬?shù)的67.13%），之后分別依次為大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而從專業(yè)來看，占據(jù)了數(shù)據(jù)絕大多數(shù)樣本所在的學(xué)院為機(jī)械、材料、經(jīng)管、計(jì)通。數(shù)據(jù)預(yù)處理拿到這份諸多同學(xué)填寫的問卷之后，我們首先應(yīng)對一些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對于數(shù)據(jù)的缺失值處理，由于我們對本份調(diào)查的分析重點(diǎn)方面是關(guān)于學(xué)生的經(jīng)濟(jì)狀況的，因此對于的確的部分?jǐn)?shù)據(jù)，上升、體重、近視度數(shù)、感愛好的事等無關(guān)項(xiàng)我們均不須要進(jìn)行缺失值的處理，而我們可能重點(diǎn)關(guān)注的每月家里給的錢、每月收入以及每月支出，由于其具有較強(qiáng)主觀性，假如強(qiáng)行處理缺失值反而會(huì)破壞數(shù)據(jù)的完整性，因此我們篩去未填寫的數(shù)據(jù)，將剩余數(shù)據(jù)當(dāng)作新的樣本進(jìn)行分析。而對于一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)，我們須要做一些必要的預(yù)處理，例如一些調(diào)查項(xiàng)，我們希望得到數(shù)值型變量，但是填寫時(shí)是字符型變量，我們就應(yīng)當(dāng)新建一個(gè)數(shù)字型變量并將數(shù)據(jù)復(fù)制，以便后續(xù)分析。同時(shí)一些與我們分析相關(guān)的缺省值，一些明顯可以看出的虛假信息，我們都須要先進(jìn)行處理。而詳細(xì)預(yù)處理須要怎么做，這將會(huì)在其后詳細(xì)分析時(shí)詳細(xì)給出。相關(guān)分析通過這份數(shù)據(jù)，我們可以直觀地看到，最終同學(xué)給出了對學(xué)?？傮w的評價(jià)，而究竟是什么影響了同學(xué)們的評價(jià)呢？我們小組準(zhǔn)備從同學(xué)們的總體評價(jià)入手，分析同學(xué)們的家庭經(jīng)濟(jì)狀況、學(xué)習(xí)成果以及學(xué)校的各類資源完備程度是否會(huì)對同學(xué)們的評價(jià)造成影響。1.探討經(jīng)濟(jì)因素對于同學(xué)們評價(jià)的影響首先對我們所得到的全體數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，可以由“平均每月家里給多少錢”大致推斷得出同學(xué)們的家庭經(jīng)濟(jì)狀況。但是進(jìn)一步進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得出有很多同學(xué)并未填寫該項(xiàng)調(diào)查，假如將未填寫的數(shù)據(jù)均作為“0”進(jìn)行處理，無疑將會(huì)對結(jié)果造成很大的影響，在這里，我們先利用篩選中的過濾變量，解除掉變量中的缺省值（初步篩選后得到的結(jié)果如左圖所示）。在解除了缺省值的干擾之后，我們可以得到一份同學(xué)們填寫的原始數(shù)據(jù)，但是粗略閱讀不難發(fā)覺，其中月生活費(fèi)會(huì)有人填寫“10000”或者“1”這類明顯不符合事實(shí)的數(shù)據(jù)，因此我們還需進(jìn)行二次篩選以增加最終結(jié)論的可信度?？紤]到一般人在北京的月消費(fèi)，我們將有效數(shù)據(jù)中，月生活費(fèi)在500~4000區(qū)間的數(shù)據(jù)再一次進(jìn)行篩選，得到了我們的最終數(shù)據(jù)。得到了樣本之后，我們須要先對樣本進(jìn)行初步的描述性統(tǒng)計(jì)，了解樣本數(shù)據(jù)的大體特征，之后再進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，依據(jù)特征將每月生活費(fèi)進(jìn)行人為分類，用以檢驗(yàn)家庭經(jīng)濟(jì)因素是否會(huì)對同學(xué)對學(xué)校各方面的評價(jià)造成影響。選中有效數(shù)據(jù)之后進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，得到有效案例一共512個(gè)（總案例為724個(gè)），其中最小值為500，最大值為4000，平均值為1465.56，標(biāo)準(zhǔn)差為553.566。

描述統(tǒng)計(jì)個(gè)案數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差平均每月家里給多少錢（元）？51250040001465.56553.566有效個(gè)案數(shù)（成列）512進(jìn)一步繪制出有效數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布直方圖。依據(jù)該分布直方圖，我們安排將月生活費(fèi)低于1000，月生活費(fèi)介于1000與2000之間的與生活費(fèi)高于2000的共三組，分別對應(yīng)著經(jīng)濟(jì)條件較差、經(jīng)濟(jì)條件中等與經(jīng)濟(jì)條件較好三種狀況。 將分完組的三份數(shù)據(jù)再一次做描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別如下表所示。描述統(tǒng)計(jì)個(gè)案數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差平均每月家里給多少錢（元）？1705001000904.51158.605有效個(gè)案數(shù)（成列）170經(jīng)濟(jì)較差家庭描述統(tǒng)計(jì)

描述統(tǒng)計(jì)個(gè)案數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差平均每月家里給多少錢（元）？315120020001639.68276.776有效個(gè)案數(shù)（成列）315經(jīng)濟(jì)中等家庭描述統(tǒng)計(jì) 描述統(tǒng)計(jì)個(gè)案數(shù)最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)差平均每月家里給多少錢（元）？27250040002966.67410.441有效個(gè)案數(shù)（成列）27經(jīng)濟(jì)較好家庭描述統(tǒng)計(jì) 分別將經(jīng)濟(jì)條件為較差、中等與較好的家庭分為1、2、3組，先對1、2組做對學(xué)校服務(wù)滿足程度（5為最滿足，1為最不滿足）的T檢驗(yàn)，得到的結(jié)論參見下表。 獨(dú)立樣本檢驗(yàn)萊文方差等同性檢驗(yàn)平均值等同性t檢驗(yàn)F顯著性t自由度顯著性（雙尾）平均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差差值差值95%置信區(qū)間下限上限Q36假定等方差.063.802-1.263483.207-.096.076-.247.054不假定等方差-1.290367.917.198-.096.075-.244.051較低收入家庭與中等收入家庭的學(xué)生對學(xué)校服務(wù)的T檢驗(yàn)首先查看萊文方差等同性檢驗(yàn)一欄，F(xiàn)值后面的顯著性值為0.802，大于0.05，說明接受原假設(shè)，即方差相等，在這個(gè)假設(shè)成立的狀況下，在視察后面的平均值等同性t檢驗(yàn)，假定方差相等狀況下，t后面的顯著性為0.207>0.05，即接受原假設(shè)，均值相等，也就是說，較低收入家庭和中等收入家庭的學(xué)生對于學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度評價(jià)并沒有顯著的關(guān)系。再將1、3組做對學(xué)校服務(wù)滿足程度的T檢驗(yàn)，得到新的結(jié)論：獨(dú)立樣本檢驗(yàn)萊文方差等同性檢驗(yàn)平均值等同性t檢驗(yàn)F顯著性t自由度顯著性（雙尾）平均值差值標(biāo)準(zhǔn)誤差差值差值95%置信區(qū)間下限上限Q36假定等方差.000.989-.946195.345-.154.162-.474.167不假定等方差-.84732.380.403-.154.181-.523.216較低收入家庭與較高收入家庭的學(xué)生對學(xué)校服務(wù)的T檢驗(yàn)注：Q36即問題“總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？” 接著依據(jù)上述步驟推斷，可得F后的顯著性大于0.05，即假定方差相等，此時(shí)t的顯著性差異為0.345>0.05，可以接著得到較低收入家庭和較高收入家庭的學(xué)生對于學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度評價(jià)也沒有顯著的關(guān)系。比較了上述兩組數(shù)據(jù)，我們有理由信任，中等收入家庭的學(xué)生對于學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度，應(yīng)當(dāng)與較高收入家庭的學(xué)生的滿足程度沒有特殊明顯的區(qū)分，鑒于此我們可以初步獲得結(jié)論：同學(xué)們對于學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度，與其家庭的經(jīng)濟(jì)條件并無明顯關(guān)系。相關(guān)性平均每月家里給多少錢（元）？總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？平均每月家里給多少錢（元）？皮爾遜相關(guān)性1.079顯著性（雙尾）.074個(gè)案數(shù)512512總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性.0791顯著性（雙尾）.074個(gè)案數(shù)512512家庭經(jīng)濟(jì)條件與學(xué)生對學(xué)校服務(wù)評價(jià)的相關(guān)性分析為了驗(yàn)證我們的結(jié)論，我們又對每月的生活費(fèi)與同學(xué)對學(xué)校的服務(wù)與供應(yīng)設(shè)施的滿足程度進(jìn)行了相關(guān)性分析，然而相關(guān)性分析表格中我們可以通過平均每月家庭補(bǔ)給數(shù)與滿足程度的顯著性為0.074大于0.05得出，并沒有顯著性意義，即同學(xué)們的滿足程度與經(jīng)濟(jì)條件無關(guān)。到此為止，我們已經(jīng)可以對現(xiàn)階段的分析下一個(gè)階段性的結(jié)論：同學(xué)們對學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度與其家庭經(jīng)濟(jì)狀況無顯著關(guān)系2.探討學(xué)習(xí)成果對于同學(xué)們評價(jià)的影響 依據(jù)同學(xué)們填寫的調(diào)查報(bào)告，我們將全部人的專業(yè)學(xué)習(xí)成果與對高校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度繪制了一份均值圖，從圖像中我們可以直觀地感受到，無論專業(yè)成果排名考前或者靠后，評分的平均值均穩(wěn)定在3~4之間，沒有特殊大的差距，直覺上來說，我們可以認(rèn)為學(xué)習(xí)成果并不是影響同學(xué)們填寫對學(xué)校總評的因素。那么，我們的直覺究竟有沒有錯(cuò)呢？我們還是須要對學(xué)習(xí)成果與滿足程度進(jìn)行一次相關(guān)性分析。相關(guān)性總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？您在專業(yè)學(xué)習(xí)成果排名總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性1-.049顯著性（雙尾）.272個(gè)案數(shù)512512您在專業(yè)學(xué)習(xí)成果排名皮爾遜相關(guān)性-.0491顯著性（雙尾）.272個(gè)案數(shù)512512從相關(guān)性分析表格中我們又可以通過專業(yè)學(xué)習(xí)成果排名與滿足程度的顯著性為0.272大于0.05得出，并沒有顯著性關(guān)聯(lián)，即同學(xué)們的滿足程度與學(xué)習(xí)成果無關(guān)。兩次檢驗(yàn)均證明白我們的猜想，那么可以證明的是，同學(xué)們對學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度與其學(xué)習(xí)成果狀況無顯著關(guān)系 那么還有什么會(huì)影響到同學(xué)們的評價(jià)呢？我們還須要往其他方向探討。參考到一般學(xué)生會(huì)或者班級干部應(yīng)當(dāng)都是由成果較好的同學(xué)擔(dān)當(dāng)?shù)?，我們還須要探尋滿足程度的評價(jià)是否與有無學(xué)生干部閱歷有關(guān)。相關(guān)性總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？學(xué)生干部閱歷：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性1-.046顯著性（雙尾）.299個(gè)案數(shù)512512學(xué)生干部閱歷：皮爾遜相關(guān)性-.0461顯著性（雙尾）.299個(gè)案數(shù)512512但是從直方分布圖和相關(guān)性中顯著性數(shù)值為0.299>0.05來看，學(xué)生對于學(xué)校的評價(jià)還是與是否有過學(xué)生干部閱歷沒有關(guān)系。結(jié)合上述已經(jīng)考慮過的兩點(diǎn)，我們能夠得出的結(jié)論是同學(xué)們對于學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的滿足程度，與學(xué)習(xí)的成果也毫無關(guān)系。那么除了學(xué)習(xí)與經(jīng)濟(jì)之外，還有什么能夠影響到同學(xué)們的評價(jià)呢？我們還須要對其他被我們忽視的項(xiàng)目進(jìn)行一次分析。3.探討其他因素對于同學(xué)們評價(jià)的影響除了上述兩個(gè)因素可能對同學(xué)們的評價(jià)造成影響外，肯定還存在其他因素，能夠影響著同學(xué)對學(xué)校供應(yīng)服務(wù)的評價(jià)，在最終，我們對同學(xué)們對課程與教學(xué)、學(xué)習(xí)資源、休閑資源、綜合管理服務(wù)、資助與收費(fèi)、學(xué)業(yè)詢問、校內(nèi)文化、學(xué)生和個(gè)人發(fā)展這八個(gè)方面的評價(jià)進(jìn)行了分析并作出了相關(guān)的多元性回來預(yù)料，希望能夠找到不同評價(jià)對最終綜合評價(jià)的影響。首先，由于課程與教學(xué)、學(xué)習(xí)資源、休閑資源、綜合管理服務(wù)、資助與收費(fèi)、學(xué)業(yè)詢問、校內(nèi)文化、學(xué)生和個(gè)人發(fā)展這八方面的調(diào)查其下有分很多小項(xiàng)，為了之后計(jì)算的簡便，這里將每一個(gè)大項(xiàng)求和之后求平均值，作為該項(xiàng)的一個(gè)代表數(shù)據(jù)，將求得的平均值在最終新增列，分別記為Q27~Q34.模型摘要b模型RR方調(diào)整后R方標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差1.567a.322.311.670a.預(yù)料變量：(常量),Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,Q32b.因變量：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？ 將上述資源建立線性預(yù)料模型，可以得到因變量b關(guān)于預(yù)料變量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如上述分別代表學(xué)生們對課程與教學(xué)、學(xué)習(xí)資源、休閑資源、綜合管理服務(wù)、資助與收費(fèi)、學(xué)業(yè)詢問、校內(nèi)文化、學(xué)生和個(gè)人發(fā)展這八個(gè)方面的綜合評價(jià)，因變量b則為同學(xué)對高校中供應(yīng)的服務(wù)的總評價(jià)。模型中的R值為0.567，表示模型擬合度，說明56.7%的預(yù)料可用該模型實(shí)現(xiàn)預(yù)料。當(dāng)其大于50%時(shí)，表示該擬合大致程度上能夠描述自變量與因變量的關(guān)系。ANOVAa模型平方和自由度均方F顯著性1回來107.266813.40829.867.000b殘差225.810503.449總計(jì)333.076511a.因變量：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？b.預(yù)料變量：(常量),Q34,Q29,Q31,Q28,Q27,Q30,Q33,Q32接上一步的后續(xù)操作，對模型進(jìn)行顯著性分析，茶籽料可得，當(dāng)顯著性sig小于0.005時(shí)即可保證模型成立。我們采集的樣本中，由于顯著性值sig為0，可見該模型特別可信。系數(shù)a模型未標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)t顯著性B標(biāo)準(zhǔn)誤差Beta1(常量)1.411.1758.059.000Q27.211.067.2133.151.002Q28-.136.071-.128-1.920.055Q29.018.047.022.373.709Q30.041.071.041.579.563Q31.249.072.2383.456.001Q32-.177.081-.172-2.171.030Q33.384.084.3604.579.000Q34.034.069.031.499.618a.因變量：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？殘差統(tǒng)計(jì)a最小值最大值平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差個(gè)案數(shù)預(yù)料值1.994.673.80.458512殘差-3.5402.917.000.665512標(biāo)準(zhǔn)預(yù)料值-3.9581.882.0001.000512標(biāo)準(zhǔn)殘差-5.2844.354.000.992512a.因變量：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？到最終，我們基本也已經(jīng)可以得出我們的模型結(jié)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我們進(jìn)一步的推論取得了肯定的成果，至少在其他方面，同學(xué)們對供應(yīng)服務(wù)的滿足程度能夠和其他一些對校內(nèi)設(shè)施均相關(guān)。但是好玩的是，同學(xué)們的滿足程度和大多數(shù)的設(shè)施均為正相關(guān)，而唯獨(dú)與Q28、Q32呈負(fù)相關(guān)。查閱了資料之后，我們發(fā)覺這是由于我們的數(shù)據(jù)存在多重共線性導(dǎo)致的，SPSS自帶的多重共線性診斷也說明白這點(diǎn)。

共線性診斷a模型維特征值條件指標(biāo)方差比例(常量)Q27Q28Q29Q30Q31Q32Q33Q34118.8661.000.00.00.00.00.00.00.00.00.002.04913.481.13.00.00.39.02.01.01.00.003.02419.100.74.04.00.11.00.03.04.01.004.01623.882.00.34.02.08.00.15.03.02.185.01227.202.00.01.18.31.42.00.04.01.256.01128.998.00.07.34.07.55.00.00.00.217.01030.005.10.53.40.03.00.03.00.02.238.00735.871.02.00.02.01.01.70.12.40.129.00638.936.01.02.05.00.00.07.76.53.00a.因變量：總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？正如上圖所示，當(dāng)特征值欄出現(xiàn)多個(gè)接近于0的值，或者條件指標(biāo)欄出現(xiàn)多個(gè)大于10的值，這說明存在多重共線性。為了消退多重共線性，我們先對每一項(xiàng)都進(jìn)行了相關(guān)性分析，得到的結(jié)果讓我們驚訝。相關(guān)性總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？Q27總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性1.482**顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512Q27皮爾遜相關(guān)性.482**1顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512**.在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。相關(guān)性總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？Q28總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性1.404**顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512Q28皮爾遜相關(guān)性.404**1顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512**.在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。相關(guān)性總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？Q29總體上,您對本高校所供應(yīng)的服務(wù)是否滿足？皮爾遜相關(guān)性1.364**顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512Q29皮爾遜相關(guān)性.364**1顯著性（雙尾）.000個(gè)案數(shù)512512**.在