spss數據分析報告

　　隨著個人的文明素養(yǎng)不斷提升，報告與我們的生活緊密相連，不同種類的報告具有不同的用途。那么你真正懂得怎么寫好報告嗎？以下是小編整理的spss數據分析報告，僅供參考，大家一起來看看吧。

　　一、數據介紹

　　本次分析的數據是某公司474名職工的狀況統(tǒng)計表，其中有11個變量，分別是：職工編號、性別、出生日期、受教育水平程度、職務等級、起始工資、現工資、本單位工作經歷、以前工作經歷、民族類型、年齡。我們通過使用spss統(tǒng)計軟件，對變量分別進行頻數分析、描述性統(tǒng)計、方差分析，還有相關分析，來了解該公司職工上述方面的綜合狀況，并分析個別變量的分布特點和相互之間的關系。

　　二、數據分析

　　1、頻數分析。我們通過頻數分析可以了解變量的取值情況，對把握數據的分布特征非常重要。此次分析利用了某公司474名職工基本狀況的統(tǒng)計數據表，在性別、受教育水平程度不同的狀況下的頻數分析，從而了解該公司職工的男女職工數量、受教育狀況的基本分布。

　　首先，對該公司的男女性別分布進行頻數分析，其次對原有數據中的受教育程度進行頻數分析，并分別以表格的形式呈現出來。

　　2、描述統(tǒng)計分析。再通過簡單的頻數統(tǒng)計分析了解了職工在性別和受教育水平上的總體分布狀況后，我們還需要對數據中的其他變量特征有更為精確的認識，這就需要通過計算基本描述統(tǒng)計的方法來實現。下面就對各個變量進行描述統(tǒng)計分析，得到它們的均值、標準差、片度峰度等數據，以進一步把我數據的集中趨勢和離散趨勢。

　　3、exploratory data analysis。

　�。�1）交叉分析。

　　在實際分析中，除了了解單個變量的分布特征，還要分析多個變量不同取值下的分布，掌握多個變量的聯合分布特征，進而分析變量之間的相互影響和關系。就本數據而言，需要了解現工資與性別、年齡、受教育水平、起始工資、本單位工作經歷、以前工作經歷、職務等級的交叉分析。

　�。�2）單因素方差分析。

　　我們把受教育水平和起始工資作為控制變量，現工資為觀測變量，通過單因素方差分析方法研究受教育水平和起始工資對現工資的影響進行分析。

　　4、相關分析。事物之間的函數關系比較容易分析和測度，而事物之間的統(tǒng)計關系卻不像函數關系那樣直接，但確實普遍存在，并且有的關系強有的關系弱，程度各有差異。如何測度事物之間的統(tǒng)計關系的強弱是人們關注的問題。相關分析正是一種簡單易行的測度事物之間統(tǒng)計關系的有效工具。

　　5、參數檢驗。對現工資的分布做正態(tài)性檢驗。

　　6、非參數檢驗。對本數據中的年齡做正態(tài)分布檢驗。

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