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spss分析大学生就业意向大学生就业意向调查问卷篇一
;【摘要】在对spss软件和单因素方差分析进行概念界定后，以分析饲喂不同饲料的鱼的增重数据为例，对spss软件中单因素方差分析的具体操作进行简述，并对导出的结果进行描述性统计分析、方差齐性检验、两两比较，从而判断出护虫饲料对鱼的增重具有显著性差异，并对spss软件在多个领域的功能优势给予了充分的肯定。
【关键词】spss软件 单因素方差分析 饲料 数据 显著性差异
一、问题的提出
软件简介
2.单因素方差分析的界定
在spss中进行的数据分析常使用到各种t检验，但t检验只能比较两组数据之间的差异，其中单样本t检验比较的是一组数据与单个数据之间的差异，如检验药物溶解液是否达到标准浓度;独立样本t检验是比较两个独立组之间的差异，如检验性别和汉语考试成绩的关系;配对样本t检验比较的是相关组之间的差异，如检验喝减肥茶前和喝减肥茶后的体重的关系。而这里所谓的单因素方差分析要求组别必须是独立的，但它和独立样本t检验中的独立组的区别在于独立样本t检验只适用于两个独立组之间的比较，而单因素方差分析适用于三个及三个以上独立组之间的差异比较。下面就以饲料与鱼的增重之间是否存在差异性问题为例进行spss软件的单因素方差分析操作展示。
二、实例操作展示
第一步需要在spss软件中录入饲喂不同饲料的鱼的增重数据，可以直接在spss软件的变量视图中录入数据，也可以将数据在excel中输好后导入spss中，然后点击“分析”功能菜单→选择“比较均值”，在下拉菜单中选择单因素anova，即“单因素检验”。在弹出的对话框中将需要检验的量也就是因变量（鱼的增重10g）选入因变量列表，将因变量也就是自变量（饲料）选入因子选择框。然后在右侧的可选按钮中点击“选项”按钮，在弹出的对话框中有三个区域分别是输出选项框（主要是一些基本统计输出）、平均值图、缺失值的处理方式，在这里需要选择统计输出的选项，首先勾选基本描述性统计输出，后面还有一些固定、随机的效果检验，这里还要勾选“方差同质性检验”，也就是方差齐性检验，其它选项一般默认，选择完成之后点击“继续”。
因为这里有四组，所以这里还需要进行“两两比较”也叫“事后比较”，也就是说每两组之间进行比较，在弹出的对话框中有多种比较的方式用于比较不同处理组的均值差异，一般选用的两两比较的方法是第一项“lsd”（最小显著差数法）以及第二项s-n-k（与q检验法相一致），还有一种邓肯检验法，这是常有的三种多重比较方法，也是基于不同样本所属总体具有相等方差的正态分布的条件，也就是要满足方差具有齐性。如果方差不具有齐性，则需要选择下面几种比较方法：塔姆黑尼t2（m）、邓尼特t（3）、莱姆斯.豪廷尔（a）、邓尼特c（u）。而显著性水平系统默认是0.05水平的显著性比较后点击“继续”，设定完之后点击“确定”按钮就可以输出相应的方差分析结果。
观察图1，不难发现第一张表给出的是关于四个不同品种的饲料对于鱼的增重的基本描述性统计分析结果，主要包括实验重复的次数也就是样本含量、均值、标准差、标准误以及95%的置信区间上下限、极小值和极大值等基本数据，可以看到四种饲料的均值是不相同的，但判断均值的差异是否具有统计学意义还需要观察下一张方差齐性检验表，第二张表给出对不同样本所属总体方差是否具有齐性的检验，可以看到检验结果是具有齐性的，因为表中显著性值0.299明显大于0.05，也就是假设发生的概率達到29.9%，在0.05水平上接受原假设，说明方差具有齐性。第三张表给出的是单因素方差分析的结果，可以看到组间和组内的平方和和自由度、均方及其比值对应的显著性值0.003﹤0.01，因此，护虫饲料对鱼的增重具有极显著的差异。
在得出了显著性差异之后还必须进行一个事后比较，就是说要想知道两两饲料之间对增重结果的差异性需要查看下面的多重比较结果，凡是平均值、差值右上方存在一个“*”则表示对应饲料组之间鱼的增重效果是有显著性差异的，可以看到饲料12（显著性值0.004﹤0.05，就是只有0.4%）、饲料13（显著性值0.000﹤0.05）、饲料14（显著性值0.043﹤0.05）之间存在显著的不同增重效果，而饲料23（显著性值0.3080.05）、饲料13（显著性值0.000﹤0.05）之间则不存在显著性差异，也就是说结合单因素方差分析的结果及多重比较的结果、均值的结果可以判断四种饲料与鱼的增重之间是否存在差异、具体存在什么样的差异、谁大谁小。
图2中的表格反映的是两两比较中勾选的另外两种方法的比较结果，由于齐性子集主要是将不具有显著性差异的样本划分在同一个子集中，以此推断不同子集之间存在显著性差异，从这个结果中可以看到不同饲料其增重结果的差异性。而这两种检验方法的结果也是一样的，比如通过邓肯检验法明显看到饲料1的增重效果高于饲料234，而饲料234彼此之间不存在显著性差异。
三、结语
由此可见，spss软件的单因素方差分析操作对于毕业论文的数据分析以及处理生活中的统计学问题有着不可替代的重要作用，也有助于进一步推动教师教学方法和手段的改革，使教学取得更好的效果。相信在不久的将来，spss软件的各项操作必将在各大领域发挥举足轻重的作用。
参考文献：
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现在已经是工作的第二个月了，最基本的流程都已经熟悉了，差不多已经适应了朝九晚五上班的习惯。在领导和同事的耐心帮助下，我学习到了很多实用的、有价值的东西，在积累了一些实际工作经验的同时也更深刻的理解到了统计理论知识体系，为今后的学习奠定了坚实基础。
这个月的实习可以说比上个月要顺利得多，最起码基本的工作自己都可以解决。但有时也会因为马虎而导致整个工作无效，只有从头重新开始。所以说，统计必须认真、细心、严谨，还得虚心请教。在实习期间，我阅读了大量关于统计方面的书籍，比如统计专业论文什么的，充实了自己的理论知识，受益匪浅，还了解统计学会工作的大致流程。
在工作闲暇之余，我还会帮助会计、出纳做一些简单的工作，就是装订一些凭证、整理一下原始凭证等。因为这些工作是我在学校里都接触过的，所以做起来会比较容易，他们也很放心。
统计要求我们必须熟练地使用excel，这会对我们的工作有很大的帮助。理论与实际相结合，统计调查，收集数据，正确计算，反馈信息，改进现有的不足、继续当前的优势。
这次的实习真的让我学到了很多课本和学校里学不到的知识，让我更加很好的认识了社会。为以后的工作和学习积累了宝贵的经验。从工作中我所得到和领悟的也很多。这可以说对我以后的人生旅途都有很大的影响和帮助，也算我人生的一次不小的转折点和跨越。所以自己也更加的珍惜这个难能可贵的机会。
学生姓名： 日期：x年x月x日
实习阶段总结2
现在已经是工作的第三个月了，知识的积累也是非常重要的。知识犹如人的血液。人缺少了血液，身体就会衰弱，人缺少了知识，头脑就要枯竭。这次接触的实践活动，对我来说很陌生，要想把工作做好，就必须了解各方面的知识，有深入的了解，才能更好地应用于工作中。
在此之先，我想向所有为我的实习提供帮助和指导的老师和本企业的领导和同事致谢,感谢你们为我的顺利实习所作的努力和帮助。通过实习，我在统计学方面获得了一些实际的工作经验，巩固并检验了自己两年学习的知识水平。在此期间，我进一步学习了统计学的理论知识体系,对统计有了更深的理解,将理论与实践有机结合起来。本次实习是我大学生活中不可或缺的重要经历，其收获和意义可见一般。首先，我可以将自己所学的知识应用于实际的工作中，理论和实际是不可分的，在实践中我的知识得到了巩固,解决问题的能力也受到了锻炼;其次，本次实习开阔了我的视野，使我对统计在现实中的运作有所了解，也对统计也有了进一步的掌握。
在三个月的实习时间里，我基本上掌握了统计工作的一些具体操作细节，知道统计工作是一项具有创造性的活动，要出一流成果，就必须要有认真严肃的工作态度。在实践的校对工作中，知道一丝不苟的真正内涵。
但在短暂的实习过程中，我也深深的感觉到自己所学知识的肤浅和在实际运用中的专业知识的匮乏，刚开始的一段时间里，对一些工作感到无从下手，茫然不知所措，这让我感到非常的难过。在学校总以为自己学的不错，一旦接触到实际，才发现自己知道的是多么少，因此在以后的学习中应更加努力，让自己掌握好更多的专业知识，更好的运用统计这门科学。
学生姓名： 日期：x年x月x日
spss分析大学生就业意向大学生就业意向调查问卷篇三
掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击， 弹出一个对话窗口。
c.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。
(2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。
读入数据后：
a.点击系统弹出一个对话窗口。
b.点击ok，系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。 通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。
1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。
2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。
3、充分理解了相关性分析的应用原理。
掌握用spss软件对数据进行分析，用k-s检验单一样本是否来自某一特定分布，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
h1:样本所来自的总体分布不服从某特定分布
k-s检验是一种非常实用的检验数据分布的方法，应该熟练掌握。
用k-s检验“回归人均食品支出”数据中的人均收入服从什么分布，并且了解k-s检验的操作过程和原理。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.点击nonparametric tests
1-sample k-s,系统弹出一个对话窗口。
c.点击ok，系统输出结果，如下表。
在上面有四个检验，test1是检验这组数据是否服从标准正态分布，从表中可看出t检验的显著性概率为0.1400.05,接受零假设，即这组数据服从标准正态分布。test2是检验这组数据是否服从均匀分布，从表中可看出t检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从均匀分布。test3是检验这组数据是否服从指数分布，从表中可看出t检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从指数分布。test4是检验这组数据是否服从泊松分布，从表中可看出t检验的显著性概率为0.0000.05,拒绝零假设，即这组数据不服从泊松分布。
k-s检验方法是以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。
实验报告
学生姓名：
相关分析
相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。
按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用spearman秩相关系数和kendall秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。
理解相关分析的基本原理，掌握在spss软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握spss软件分析结果的含义及其分析。
实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。
1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。
2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。
实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在spss环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。
1. 分析性别与工资之间是否存在相关关系。
step2.将性别（gender）和收入（current salary）分别移入rows列表框和columns列表框。
step3.单击statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。
2. 分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。
分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用spearman和kendall秩相关系数检验。
step1. 用散点图初步判断二变量的相关性，操作为graphs / legacy dialogs / scatter,选择simple scatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。
