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1. 因子分析模型因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。因子分析的基本思想：把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子因子分析模型描述如下：（1）X = (x1，x2，…，xp)￠是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R相等（只要将变量标准化即可实现）。（2）F = (F1，F2，…，Fm)￠（m

统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

浅谈统计分析与决策

[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

[关键词] 统计分析分析方法决策

统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?

狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。

广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。

搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。

一、统计分析选题

所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。

怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。

统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。

统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。

二、统计分析方法

统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。

统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。

统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。

形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。

对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。

所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，

没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。

从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。

三、统计分析报告的撰写

统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。

准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。

快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。

新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。

深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。

活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。

统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。

1.准确地表述事实

每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。

2.透彻地阐明本质

现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。

阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。

3.深刻地揭示规律

规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。

4.恰当地提出建议

认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。

以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。

统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。

试谈统计分析方法应用

【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。

【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言

随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。

二、多元统计分析方法的主要应用

统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。

聚类分析

它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与其它类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定市场营销战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过市场调查，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。

判别分析

判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。

主成分分析

主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。

因子分析

因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。

三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性

(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量

多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。

(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论

多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。

(三)关于统计检验体系

将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：

a.主成分分析统计检验体系

b.因子分析统计检验体裂引

c.系统聚类分析统计检验体系

d.判别分析统计检验体裂

e.对应分析统计检验体系

f.典型相关分析统计检验体系

四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题

1.关于原始数据变量的总体分布问题。

对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。

样本容量问题。

进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。

原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。

多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。

数据处理问题。

多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。

五、结束语

在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。

【参考文献】

[1]于秀林.多元统计分析[M].北京,中国统计出版社，1999：223—224.

[2]高惠璇.应用多元统计分析[M].北京,北京大学出版社，2005：343—366.

[3]郭志刚.社会科学分析方法一SPSS软件应用[M].,中国人民大学出版社，1999.

[4]傅德印.主成分分析中的统计检验问题 [J].统计教育，2007(9)：4—7.

spss统计分析论文参考文献

Hello，这里是行上行下，我是喵君姐姐~ 在上一期中，我们主要介绍了如何对数据进行描述、卡方&T检验、独立样本t检验、相关样本t检验、回归分析。在这一期中，我们主要为大家介绍如何利用SPSS进行中介、调节分析以及方差分析。一、多个变量间关系：中介（一）回归方程法 1.算三个回归方程 1）自—因 2）自—中 3）自、中—因2.数据分析第一个回归，分析的是自变量对因变量的总体效应。第二个回归，是自变量对中介变量的效应第三个回归，是自变量、中介变量对因变量的效应本研究以性格特征为自变量，政治社会现状评价为因变量，时政类信息兴趣程度为中介变量进行中介效应检验。结果表明，时政类信息兴趣程度在性格特征和政治社会现状评价之间起着中介作用，如图所示。性格特征通过时政类信息兴趣程度的中介作用能够显著正向预测政治社会现状评价，B=，SE=，β=，p<。参考文献：温忠麟, & 叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展. 心理科学进展 , 022 (005), .画图注意事项 1）可以在ppt里面画，这样图会更好看也更好编辑~ 2）一般都标注标准化系数，同时需要在图中注明 3）一般来说，显著的用实线，不显著的用虚线（二）Process插件法：Model4 1. 首先是对模型的一个介绍使用的是model4 因变量、自变量、中介变量分别对应的是什么样本量多少2. 以中介变量为被预测变量，自变量为预测变量的回归方程，模型概要（model summary），看R F df p；模型（model），coeff是B，se是标准误，p，LLCI和ULCI是置信区间（置信区间不含零为显著）标准化系数（Standardizedcoefficients）是β3. 以因变量为被预测变量，自变量及中介变量为预测变量的回归方程，模型概要（model summary），看R F df p；模型（model），coeff是B，se是标准误，p，LLCI和ULCI是置信区间（置信区间不含零为显著），标准化系数（Standardizedcoefficients）是β 4.总体效应以因变量为被预测变量，自变量及中介变量为预测变量的回归方程，模型概要（model summary），看R F df p；模型（model），coeff是B，se是标准误，p，LLCI和ULCI是置信区间（置信区间不含零为显著），标准化系数（Standardizedcoefficients）是β5. 接下来是自变量对因变量的总体、直接和间接效应自变量对因变量的总体效应=自变量为预测变量，因变量为被预测变量回归方程的系数；自变量对因变量的直接效应=自变量、中介变量为预测变量，因变量为被预测变量回归方程的系数；自变量对因变量的间接效应=总体效应-直接效应部分标准化：效应量/Y的标准差完全标准化：所有变量的标准化6. 最后是模型及误差的简介置信区间及bootstrap抽样情况结果：参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4)，样本量选择5000，在95%置信区间下，其余如上。参考文献：Preacher, K. J. ,& Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirecteffects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 36 (4), . 二、多重中介（一）Process插件法：model4 结果解读与一般中介一致。多重中介的图大概如下：图x 多重中介效应分析图（上述均为标准化后系数）三、链式中介（一）Process插件法：model6 四、调节作用中心化：原始数据-均值拆分文件：spilt（一）线性回归法操作 1）算自变量、调节变量z分数 2）计算自变量与调节变量z分数的交互项（乘积）3）算回归方程以因变量为被预测变量，以自变量、调节变量为第一层预测变量，两者交互项为第二层预测变量。结果解读以性格特征为自变量，谈论频率为调节变量，政治社会现状满意程度为因变量进行调节作用分析，发现性格特征能够显著正向预测政治社会现状满意程度（B=，SE=，β=，p=）；谈论频率能显著负向预测政治社会现状满意程度（B=，SE=，β=，p=）；两者交互项不能显著预测政治社会现状满意程度（B=，SE=，β=，p=），故性别的调节作用不存在。 3.画交互作用图：对调节变量做高低分组高分组：平均值+一个标准差低分组：平均值-一个标准差高分组：平均值+标准差= 低分组：平均值—标准差= 拆分文件，做回归再做一次回归，画图即可 Y=常数项+Bx*X+B调节变量*调节变量+B交互项*交互项（二）Process插件法：model1 操作结果解读模型介绍：模型：模型一，因变量、自变量、调节变量样本数量结果：基本模型概要：R²、F、p 模型：B、SE、t、p、置信区间加入交互项的模型概要：ΔR²（R2-chng）、F、p 画图使用的数据： Q19 Q17 Q8 自变量调节变量因变量将标灰色这段复制，粘贴进语法中，运行，出现spss自己画的图，仅供参考。仍然建议将原始数据放入excel中，自行画图。五、有调节的中介（一）线性回归法算两组交互项自*调中*调 1.自、调、自*调—因 2.自、调、自*调—中 3.自、调、自*调、中、中*调—因（二）Process插件法操作方式及结果解读与调节、中介一致~ 六、方差分析（一）单因素方差分析【组间实验+单一因变量；进行差异检验】 1.差异检验 1) Spss操作2) Spss结果方差齐性结果为显著，说明方差不齐，事后检验看邓肯尼T3的结果；方差齐性结果为不显著，说明方差齐性，事后检验看其他结果。对不同来源的问卷进行政治社会满意度的差异检验，结果发现，不同来源的政治社会满意度存在显著差异，F（5，2373）【（组内，组间）】=，p<，，具体表现为问卷网（M=，SD=）显著高于新浪微博（M=，SD=）…… 2.组间实验 1) Spss操作为了进行交互作用的事后比较，勾选后选择粘贴，在语法中添加事后比较。但由于本数据两自变量均为二分变量，因此无法进行事后比较，在此仅进行操作展示方差不齐，选择修正模型性别的主效应：结果发现，男性的满意度（M，SD）显著低于女性的满意度（M，SD），F，p，政治面貌的主效应：与性别一样：结果发现，党员的满意度（M，SD）显著高于非党员的满意度（M，SD），F，p，交互作用分析：结果发现，对于党员群体来说，男性（M，SD）女性（M，SD）的满意度无显著差异，F，p，；对于非党员群体来说，男性的满意度（M，SD）显著低于女性（M，SD），F，p，。七、多因素方差分析 1. Spss操作2. spss结果解读与单因素方差分析一致。八、重复测量方差分析 1. Spss操作 2. Spss结果重复测量方差分析的解读与单因素方差分析解读基本一致，但需要注意：球形检验：显著看多变量检验（multivariatetest），不显著看主体内效应（withinsubject）九、方差分析小结方差分析是实验法进行数据分析的重要分析方法，需要根据实验设计及变量情况选择单因素、多变量、重复测量方差分析；最简单的选择方式即为：多个因变量的用多变量；含组内变量的一律选择重复测量方差分析。在进行数据分析时一定要注意：方差齐性检验、球形检验。此外，当进行数据解读时，若主效应、交互作用不显著，一般无需进行事后比较。除了语言描述的方式，直方图是方差分析的常用表达方式，也有简单效应的表达方式（尤其是体现交互作用）本期的内容就到此结束啦！本期我们介绍了如何利用SPSS进行中介、调节分析以及方差分析。在下一期中，我们将继续介绍如何进行EFA分析和CFA分析。分享完毕，希望有所帮助。排版：华华校对：喵君姐姐

基于SPSS|的桐庐旅游市场|分析摘要：桐庐旅游资源丰富，旅游业发展迅速。为了更好地迎合市场需求，加大旅游业发展力度，需要对旅游市场有明确认识。通过对桐庐主要景点3 000位游客的问卷调查和访谈，应用spss软件深入分析了桐庐旅游市场的现状及其特点，并为加快桐庐旅游业的发展提出了相应对策。关键词：桐庐；旅游市场；发展战略一、桐庐旅游市场现状桐庐具有优越的地理条件和丰富的旅游资源，每年吸引着众多游客前来旅游。目前，桐庐的旅游市场主要集中在长三角地区，交通上的便利为桐庐旅游市场带来了更多客源。2007年，全县共接待游客万人次，比上年增长；2008年，全县共接待游客万人次，比上年增长；2009年，共接待游客万人次，比上年增长。数据显示桐庐游客人数逐年增加，但是增长率逐年减少。在这样的发展形势下，总结桐庐现有旅游市场特点，在此基础上提出桐庐旅游业未来的开发方向具有实际意义。二、桐庐旅游市场特点该调查问卷集中在桐庐主要景区发放，共发放3 000份。收回问卷2 995份，剔除漏题严重和结构不合理的问卷，有效问卷共2 989份。之后利用spss软件进行数据分析，总结桐庐旅游市场特点。 1.长三角地区为游客主要来源市场，江苏游客比重加大。根据调查显示，来自浙江的游客所占比例最大，为％；其次来自江苏游客，有％；再次为上海地区游客，占％。除上海、浙江、江苏外国内其他省份的游客只有％。省内游客来桐庐旅游人数仍占大部分。有关专家对杭州本地居民环城游憩偏好研究时发现，大部分居民喜欢在市区周边游憩[1]。杭州到桐庐交通便利，形成巨大游客市场。江苏游客人数增多，一方面因为该地游客对山水风光感兴趣；另一方面由于长距离旅游盛行，游客到周边省市旅游人数逐渐增多。 2.逗留时间短，平均消费低，多为顺带旅游。目前来桐庐旅游大多将桐庐作为过路市场，在桐庐逗留时间相对短暂。到达桐庐选择驻留天数在两天以内人数占大多数，达到，其次是驻留天数在3到4天的游客，占，选择7天及以上的人数占到。目前桐庐游客市场大致分为三部分：（1）游览杭州和千岛湖景点时，将桐庐作为过路景点的游客；（2）从江苏，上海等临近省市来桐庐游客；（3）本地游憩市场。目前桐庐游客市场构成中，第一部分游客占较大比例，形成桐庐过路市场的原因有以下几点：（1）桐庐周边景区如西湖等游客数量众多。桐庐地处杭州、千岛湖中间地段，全县分布有多处景点，一部分游客在游览西湖、千岛湖途中会选择在桐庐游玩。（2）减少旅行成本。杭州和千岛湖等景区提供的食宿较贵，游客考虑成本问题，会在周边选择合适地区替代。（3）旅行社为了提高旅游产品竞争力，选择增加桐庐景点。从桐庐整个旅游业发展来看，目前桐庐旅游市场仍是以过路市场为主。 3.单位组织出游比例较高，合作性项目倍受青睐。调查中关于旅游组织形式的选择有29%选择单位组织，有19%选择随旅行社出游，有29%选择个人或亲朋好友结伴，另有14%选择自驾游。对比周边景区数据发现桐庐旅游市场中选择单位组织形式人数比其他景区高。桐庐游客大部分来自浙江，其中杭州市区游客占据了绝大部分。杭州市区有众多企业落户，企业经常组织外出旅游来促进员工间的交流合作。杭州到桐庐交通方便，一日游行程紧凑合理，适宜公司组织员工活动。同时在对游客喜好情况调查中发现：游客希望桐庐以后开展户外运动的人数最高，占样本人数的，其次是开展文艺表演，占到总数的，选择度假项目占总数的。结合该地旅游市场的组织方式特点发现户外运动等这些交流合作比较多的项目将是游客的偏好点，因此一些参与合作性的旅游项目是这一部分客源市场青睐的活动。三、桐庐旅游发展对策（一）扩大旅游市场半径，增强旅游吸引力目前，桐庐游客来源集中在长三角地区，全国范围内的辐射半径比较短。即使在长三角也存在着很大的市场空间。应针对不同的地理细分市场，根据其特点采取不同的发展策略。 1.增强桐庐旅游吸引力，扩大长三角客源范围。长三角是桐庐主要客源市场，但来源地区分布相对集中。如，江苏游客主要来自南京、苏州、扬州这些地区；浙江游客来源主要是杭州、宁波、温州等地区。总体而言，桐庐目前在长三角旅游吸引力不是很强，像常州、镇江、舟山和台州这些地区来桐庐旅游人数并不多。针对这部分游客市场，我们应加大宣传力度，注重游客口碑效应，提高旅游产品在长三角地区的竞争力。 2.依托闽、皖、赣，拓展京、津、冀。作为桐庐地理二级市场，临近省市安徽、江西等来浙江旅游人数不是很多，仅占到总量。根据旅游客流规律，旅游流向以近距离旅游为主，并由近及远。近几年，旅游发展态势显示，越来越多游客开始流向远距离景点。桐庐拥有丰富旅游资源，对于周边省市吸引力较大。随着区域旅游合作的加强，桐庐旅游辐射半径的加大，这些省来桐庐旅游的人数必将增多，形成一定影响力。北京、天津、河北距离安徽、江西都较近，容易获得当地旅游信息，并且经济水平相比周边省市较高，因此具备远距离旅行的客观条件。桐庐旅游发展要注重拓展旅市场半径从而获得多方面客源。 3.依托富春山居，拓展台湾、日本、韩国市场。日本和韩国来华旅游人数众多，自1985年以来，日本一直是我国最大旅游客源国。同时，自1992年我国与韩国建立外交关系以后，韩国旅华人数也由最初十几万人增长到2004年的285万人，短短13年就增长了18倍[2]。2005年韩国更是取代日本成为我国最大旅游客源国。韩国和日本的旅游市场存在很大的潜力，这一部分市场是桐庐客源市场的机会市场。依托富春山居图的契机，打开国际市场，将会为桐庐旅游业发展带来另一个机会。（二）丰富旅游形式，延长逗留时间桐庐旅游市场一个明显特点就是游客到达该地停留时间短暂，旅游花费低。为了使其在桐庐停留时间变长，必须要丰富旅游形式，提供多样的旅游活动。结合桐庐的旅游资源情况和目前的旅游发展形势，提出三个方向。 1.做大山水游憩市场。山水城市是具有山水文化精神内涵和中国特色的高生态环境的理想城市。由于山水城市拥有优美山水自然景观和丰富历史文化积淀，因而具备了游憩开发的资源基础[3]。桐庐旅游资源丰富，在地域分布上具有一定集聚性：主要集中在富春江、天目溪沿岸的桐庐镇、富春江镇、瑶琳镇等乡镇。它们各具特色，有利于资源优化配置，形成统一的旅游开发体系[4]。从桐庐旅游资源构成来看主要以山水景色为多，拥有丰富游憩开发资源基础。做大山水游憩市场，加强景区合作，形成一定规模的游憩市场，将会延长游客逗留时间，增加平均消费，从而加速桐庐旅游业发展。 2.做精乡野度假市场。随着工业化、城市化的加剧，枯燥的生活环境使城市居民产生脱离模式化生活、寻求田园风光的需求。我国城镇居民可支配收入的提高和国家新的假日制度的实施，也使得这一需求在经济和时间上得到保障[5]。乡野度假市场巨大，同时竞争也很激烈。开发乡野度假产品要注重城乡联动，如果要吸引游客前来桐庐观光体验，必须要有独具特色的乡野产品。 3.做专商务休闲市场。据预测，中国可于2020年超过美国而成为世界第一大商务旅行目的地，我国正在成为全球商务旅游消费的重要市场之一[6]。桐庐有许多金名片，每年来桐庐进行商务活动的游客占很大一部分。在商务休闲市场中，桐庐应该看重会议旅游市场。会议游客旅游淡旺季不明显，存在着巨大的发展空间。目前桐庐具备接待商务会议旅市场的景点并不多。要想占据较大的市场份额，对于商务会议一定要重视专业化的服务，与其他竞争者拉开差距，从而获得更多的市场客源。（三）优化旅游产业要素结构，加强基础设施建设旅游业主要有三大支柱产业：一是旅行社，二是饭店业，三是交通运输业，主要通过这三者来满足游客吃、住、行、游、娱、购等各方面的需求，以此为旅行者提供便利服务来获取收入[7]。旅游者到某个城市去旅游，除了要接触旅游行业的各个部门、参观旅游景点、参与旅游活动外，还必然会看到城市的方方面面[8]。问卷显示，游客对于桐庐的餐饮满意度不高，在总共2 989份的有效样本里有1 250人选择餐饮服务需要改善，占总数。桐庐的餐饮服务情况需要得到提升以配合旅游业的发展。从交通角度来看，桐庐县城新区与老城区道路条件和交通状况反差较为明显，老区道路设施水平相对低下，但集中了大量车流、人流，交通显得略为拥挤，新区道路宽阔整齐，但车辆稀少，道路资源没有得到充分利用。并且，据了解，近几年桐庐县机动车呈逐年增长趋势，汽车增多但泊位却没有相应增加，占道停车现象普遍。桐庐的旅游市场中有很大一部分自驾游市场，因此，交通道路及一些公路配套设施的建设要跟上旅游发展的需要。四、结语目前，桐庐旅游业发展的明显现象就是作为一个过路市场存在。从长远的角度来看：一个地区要想发展好旅游业，必须成为一个目的地市场。桐庐旅游业的一个战略性指导思想，就是要从过路市场向目的地市场转型。因此，首先要明确桐庐客源市场目标层，有针对性地进行宣传，在此基础上丰富旅游产业形式，创新发展，提高吸引力，从而早日实现市场定位的转变。参考文献： [1] 吴必虎，伍佳，党宁.旅游城市本地居民环城游憩偏好：杭州案例研究[J].人文地理，2007，（2）：27-31. [2] 张佑印，马耀峰，李小亮.旅华日本？韩国游客旅游决策影响因素分析[J].陕西师范大学学报：自然科学版，2006，（1）：112-115. [3] 宋秋，帅希权.山水城市的游憩开发——以乐山为例[J].四川烹饪高等专科学校学报，2008，（2）：63-65. [4] 黄瑾如，董洁霜.以“大旅游”战略格局发展桐庐旅游业[J].浙江大学学报，2007，（1）：75-78. [5] 乔花芳，曾菊新，李伯华.乡村旅游发展的村镇空间结构效应——以武汉市石榴红村为例[J].地域研究与开发，2010，（3）：101-105. [6] 胡建杭.义乌商务旅游发展前景初探[J].义乌工商职业技术学院学报，2010，（1）：17-21. [7] 李虎.旅游业的主要特点[J].地理教育，2010，（4）：13. [8] 姚伟，郑俐.创建桐庐优秀旅游城市的思考[J].浙江建筑，1999，（4）：3-4

管理学毕业论文参考文献示范

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建筑业是专门从事土木工程、房屋建设和装置安装以及工程勘察设计工作的生产部门。下文是我为大家整理的关于的范文，欢迎大家阅读参考! 篇1 浅谈统计技术在建筑业企业中的应用摘要：本文探讨了企业统计分析当中的主要统计方法，建筑业企业统计核算的特点，统计技术在建筑业施工企业中的应用，为企业施工行业各有关部门和企业加强管理、提高规划建设、搞好经营管理和进行科学研究提供依据。关键词：建筑企业;统计技术;方法;特点建筑业企业要生存、发展，做强做大，关键在于市场。当前国内建筑市场竞争激烈，运用好统计指标，做好企业经营核算。随着市场经济体制的建立、健全和逐步完善，建筑业企业经历了一个由小到大、由弱到强的发展历程，规模逐步壮大、结构日趋完善、领域不断拓宽，发展质量和发展水平都有较大程度的提高。对经济发展推动作用明显增强，主要表现在两方面：一是自身规模逐年扩大，对推动经济增长和结构调整有重要的推动作用;二是自身功能逐步完善，成为经济、社会持续、健康发展的重要保障。一、企业统计分析当中的主要统计方法由于建筑业企业统计核算的物件是建筑产品的生产和经营的全部经济活动，建筑业企业统计不仅要反映建筑产品的生产数量情况，而且要研究数量之间的关系，研究建筑施工的经营管理情况以提高建设速度，确保工程质量，挖掘节约资金的潜力。为此，建筑业企业统计必须掌握建筑施工的人力、物力、财力的配备，以及建筑产品的生产、供应、销售的经营成果。随着网际网路的不断发展，企业获得资讯资源已起越来越轻易，在资讯占有差不多情况下，提高统计分析的质量也越来越重要，我们要充分利用现有的各种先进的统计方法，包括投入产出法、时间数列、主成分分析法等方法，同时也要改革和创新现有的统计方法，使之更加适应时代的要求。对于企业来说，常用的统计分析方法主要是投入产出法、因素分析法、时间数列等。利用投入产出法可以分析产品的制造成本构成，制造成本中的主要消耗，可以分析企业的期间费用构成，根据这些分析可以发现企业经济执行中的主要问题进而提出改进意见及建议。因素分析法可以对影响企业经济效益的主要因素进行分析，通过建立各种经济模型进行各种可能的经济因素分析。利用时间数列可以分析企业产品受季节变动的影响情况，可以分析企业产品的回圈变动规律和长期变动趋势。二、建筑业企业统计核算的特点 1.建筑产品的单一性，决定了建筑业统计核算必须以施工图纸概算为依据。建筑业生产区别于其它行业生产的一个重要特征就在于建筑业生产极少有重复生产，其每件产品都有不同的设计和预算，即使采用标准设计，也因建设地点和自然条件的不同而呈现差异，因而需要编制不同的施工图预概算。这就决定了建筑业产品的核算必须以施工图预概算为依据。 2.建筑产品生产周期的长期性，决定了建筑产品核算必须以半成品、在制品为主要物件。建筑产品一般体积庞大，施工周期长，因而施工生产通常是分阶段进行的;因此，在核算建筑产品时，绝大多数产品是按半成品完成程度计算的，也就是完成到什么程度，就将完成部分按照施工图预概算价值计入完成产值。施工单位核算成本、计算工资和利税等，也以半成品、在制品为核算物件。三、统计技术在建筑业施工企业中的应用《统计法》指出：统计的基本任务是对国民经济和社会发展情况进行统计调查、统计分析、提供统计资料和统计咨询意见，实行统计监督。随着市场经济体制的逐步建立和完善，统计职能将越来越重要。企业统计已由单纯的统计资讯蒐集整理职能转变为核算、监督两大职能，成为企业核算的重要组成部分之一。结合建筑业企业的发展情况和多年的实践，建筑业企业统计核算的主要任务，可以归纳为以下几点：1采用多种调查方法、准确、及时、全面地收集反映建筑业企业生产经营活动的统计资料;2科学地整理和分析统计资料，提出切合企业实际的建议和预测，为行业主管部门制定政策和行业规划，检查政策、法规执行情况提供事实依据;为编制计划和检查计划执行情况及企业领导决策提供可靠依据;3长期积累的统计资料，是建筑科学、建筑业企业经营和经济研究的重要依据。各建筑业企业和基层统计部门，必须严格贯彻执行国家统一的统计制度、统计方法，结合本单位管理的实际，建立健全原始记录和统计台账，保证统计数字质量，提高统计工作水平，圆满完成企业统计核算任务，为行业统计提供客观的可靠的依据。四、降低工程成本是增强建筑业企业施工效益的途径随着我国社会主义市场经济的不断完善，施工企业面临激烈的市场竞争。公开竞标、最低价中标是一种必然趋势，企业生存、盈利空间愈来愈小。因此，利用各种途径，力求在施工过程的每一个环节降低工程成本，增加工程效益的路子值得一探。发挥人的决定因素。施工企业专业技术人员的综合专业素质，包括专业知识、施工经验、责任意识等是工程降本增效的决定性因素。现场施工员，在施工专案管理中，施工员跟班作业、掌握第一手资料，是工程质量、进度、成本控制的执行者。施工员的具体工作主要有包括：记好施工日志和工机料消耗记录;抓好施工班、组人员的合理分工;用好施工技术规范和安全操作程式;做好工程量计量和签证;管好设计变更、隐蔽工程记录等资料等。这些基础性工作非常重要，对工程的降本增效有着举足轻重的影响。五、运用统计调查方法，提供科学研究依据基于目前市场环境的特点，施工企业必须充分认识内部成本预算的意义，充分认识和掌握自己的企业施工管理水平，加强企业内部成本管理，为工程投标报价提供依据。我们必须建立这样一个思想，就是以市场价格为标准，确立专案成本、专案效益观念。在些过程中，科学运用统计调查方法就显得尤为重要。施工行业统计必须满足国家统计法对统计基本任务的总体要求。因此，施工企业统计的基本任务可以确定为：采用科学的统计方法和先进的统计手段，对施工过程中的各个阶段的相关活动进行统计调查、资料的收集整理、提供完善的统计资料、开展统计分析、行使统计监督，为国家了解施工企业对国民经济发展的贡献和影响，制定长远发展规划、进行巨集观调整和决策提供依据;为企业施工行业各有关部门和企业加强管理、提高规划建设、搞好经营管理和进行科学研究提供依据。篇2 工程施工统计分析问题研究【摘要】在施工过程中，影响工程计划完成的因素各种各样，利用此方法及其分析步骤，可以比较全面、深刻地分析施工全过程所出现的各种因素对工程完成影响的程度，从而找到解决的办法。这种分析方法及分析结果，由于其紧贴工程实际，为进一步分析、研究成本升降的原因提供了依据。【关键词】因素分析法;施工统计分析 1.因素分析法及内容施工统计分析是运用统计方法对施工全过程出现的各种现象进行分析、研究，从而找出规律并提出解决办法，是统计工作的重要内容。因素分析则是通过对工程成本费用的变化情况进行分析、研究，为降低成本费用，提高经济效益，并为下一步加强管理提供依据。因此，因素分析对提高统计分析水平，正确反映施工过程中出现的各种因素对工程造价的影响程度，有着重要的意义。因素分析是利用施工耗费和费用支付现状进行分析、比较、评价，为管理者提供成本管理依据，通过对施工全过程的实际消耗材料，进行全面分析，了解费用成本变动情况。为系统分析、研究引起成本升降的各种因素及其形成的原因，从而找到降低工程费用的潜力，达到对工程费用的有效控制，避免浪费，改进经营管理，提高经济效益的目的。它是用来确定影响工程成本计划完成情况的因素及其影响程度的一种分析方法。分析程式是。确定分析物件，即将分析的各项计划指标如材料消耗，人工计划等，计算出实际成本与计划数的差额，作为分析物件。确定该项指标是由哪几个因素组成，并按照各个因素之间的相互关系，排列顺序。以计划数或预算数为基础，将全部因素如材料消耗定额，材料计划单价相乘，作为替代的基础。将各因素的实际数逐个替换其计划预算数，替换后的实际数保留下来，每次替换后，都要计算出新的结果。将每次替换的所得结果与前一次计算结果比较，二者差额，就是某一因素对计划完成情况的影响程度。例如分析材料成本变化及各因素影响的程度由于材料成本受工程量变动、单位材料消耗定额的变动，材料单价的变动等因素的影响，工程量的增加或减少必然引起材料消耗量的增加或减少，单位材料用量的减少或增加也同样会引起材料成本的上升或降低。计算时采用下式计算： l计划工程量K单位材料消耗定额x计划单价。 2第一次替代：实际工程量x单位材料消耗定额x计划单价。 3第二次替代：实际工程量x单位实际用料量x计划单价。 4第三次替代：实际工程量x单位实际用料量x实际单价。 2与l式的差额是由于工程量变动引起的结果，3与2式的差额是由于材料消耗定额变动的结果，4与3式的差额是由于材料单价变动的结果。通过以上顺序计算可以比较全面、直观地了解由于各个因素的变动而引起材料成本的变动程度。需要注意的是在确定各项因素时，必须根据其相互作用和相互内在联络的主次关系，确定其排列顺序，而且这个顺序一经确定，不能任意改变，否则会得出不同的计算结果，影响分析、评价的质量。当分析的问题比较简单，尤其是分析的问题仅有二个因素影响时，可以采用差额计算方法，即利用指标的各个因素的实际数与计划数的差额按照一定的顺序直接计算出各个因素变动对计划指标完成的影响程度。此方法是因素分析方法的一种简化形式，但在计算时也要注意各因素的排列顺序，否则会影响分析、评价的质量。 2.因素分析法在统计学中的应用从因素分析的计算、分析过程可以看出，此方法紧贴工程实际，主要分析各因素对分析物件的影响程度及所产生的差异，进而找到产生这些差异的原因，为提高专案管理水平，节约成本提供依据，与统计分析应达到目的一致。因此利用因素分析方法可以为统计分析提供研究、分析资料，使统计分析更加切合实际，为统计预测，总结已完工程的经验教训服务。因素分析法是以工程费用成本为依据，分析工程总费用的变化情况因此，此方法不仅可以用以专题统计分析，也可用于综合分析。在进行专题分析时，可以分析如材料费用，人工费用以及其它间接费用。但由于工程总费用正是这些个别费用的总和，因此，在进行综合统计分析时只要注意工程间接费用及时摊入即可。利用因素分析的计算、分析程式及结果，进行统计的事中分析和事后分析所谓事中分析主要是在工程的施工过程中，对费用支付情况逐一分析，从而找到费用增加或减少的原因，发现造成工期拖延或提前的影响因素，达到查明成本的目的。事后分析是对工程完成竣工后，各项费用已支付完毕，统计人员或管理人员对本工程实际支付的工程费用进行分析。一方面确认有效合同价格与各附加费用支付额，另一方面分析各分项工程实际费用占总投资的比重，掌握实际情况及产生偏差的原因，将实际支付的工程费用与合同价进行逐项对比，从中总结经验教训，发现问题，积累经验，为今后的管理打下基础。通过实际成本与计划成本的对比，行业类似工程成本水平的对比分析，检查成本计划完成情况，找出施工技术或经营管理各方面的薄弱环节，以利以后改善组织管理，提高经济效益。在利用因素分析进行统计分析时，应注意不能简单地用因素分析的结果代替统计分析因为因素分析只能分析到各因素对分析物件的影响程度及差异额。在进行统计分析时，还应对已分析、计算的结果进一步分析，找到产生差异的原因，利用统计方法及要求进行复核。另一方面工程专案价值包括直接成本和间接费用，而因素分析则侧重于直接成本方面的分析。间接成本包括管理费用及政策规定方面的因素，因此在进行统计分析时，应注意间接成本对总造价的影响，以保证统计分析的全面、正确性。利用因素分析要注意与统计分析要求的计算的方法相结合统计分析常用百分率分析法，分析各因素所占分析物件的比重及平衡情况。而因素分析法则侧重于各因素对分析物件的影响程度及差异额，因此必须与百分率分析方法相结合，才能达到统计分析的要求。再者统计分析是在总结过去经验、教训的基础上预测未来的发展，并提出建议。因此在利用因素分析法的计算、分析结果进行统计分析时，应结合统计分析的不同要求和管理需要，对工程进行全面、正确的分析。【参考文献】 [1]王群.因素分析法在统计分析中的应用[J].大众科技,2005,02 . 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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计分析软件SPSS的特点和应用分析

【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。

【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验

一、前言

统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。

二、SPSS软件的特点

(一)操作简便

SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

(二)编程方便

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

(三)功能强大

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

(四)全面的数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。

(五)灵活的功能模块组合

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

(六)针对性强

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)

例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：

甲(斤)：、、、、、、、

乙(斤)：、、、、、、

问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?

解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;

H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。

然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具体操作过程如下：

第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。

第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：

第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。

SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。

第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;

第五步：单击OK，得输出结果。

所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。

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试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用

摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。

关键词： SPSS软件考试数据统计分析操作步骤

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

参考文献：

[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.

[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.

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