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时间:2019-08-06
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1、管理统计复习幸福感与感恩调查问卷一、分析样本结构分析---描述统计----频率直接确定,得出性别FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid男性2029.029.029.0女性4971.071.0100.0Total69100.0100.069个样本中,女性占29%,男性占71%,男性占比较大。地区FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid省城57.27.27.2市县1927.527.534.8集镇45.85.840.6乡村
2、4159.459.4100.0Total69100.0100.069个样本中,7.2%的样本来自省城,27.5%的样本来自市县,5.8%来自集镇,59.4%来自乡村,可见有一半以上的样本来自乡村。学历FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid初中以下2942.042.042.0高中3449.349.391.3大专45.85.897.1本科22.92.9100.0Total69100.0100.069个样本中,有42%的样本的学历为初中以下,49.3%的样本学历为高中,5.8%为大
3、专,2.9为本科,可见受高等教育的样本数较少。分析---描述统计----描述直接确定,得出DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation年龄69195535.107.878ValidN(listwise)69平均年龄为35.1岁。二、计算总体幸福指数、总体感恩指数转换---计算变量按照上图进行输入,直接按确定,即可得出总体幸福指数,然后计算总体感恩指数,方法相同:按确定,然后在数据文件中就可以看到总体幸福指数和感恩指数:三、对总体幸福指数进行分组,以20分为分组界限转换---重
4、新编码为不同变量按上图将总体幸福指数移入右框中——在名称框中输入总体幸福指数分组——按更改键——旧值与新值——按添加——再再按添加——就有:按继续——数据文件中就有下图所示新变量“总体幸福指数分组”四、分析总体幸福状况思路:1.对变量“总体幸福指数求均值”;2.对变量“总体幸福指数分组求频数”1.对变量“总体幸福指数求均值”:分析——描述统计——描述确定即可,得出:DescriptiveStatisticsNMinimumMaximumMeanStd.Deviation总体幸福指数698.0027.0018.01455.32887Val
5、idN(listwise)69分析:可以看出69个样本平均的总体幸福指数为18.01,总体幸福指数偏低。2.对变量“总体幸福指数分组求频数”:分析——描述统计——频数按确定,可得出:总体幸福指数分组FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid1.004058.058.058.02.002942.042.0100.0Total69100.0100.0分析:如果以20为分界线,则感到幸福的样本数为29人,占42%;感到不幸福的样本数为40人,占58%。二者占比相近,但感到不幸福的人均较
6、多。五、分析总体感恩与总体幸福指数(定比数据)之间的相关关系,回归关系1.相关关系分析——相关——双变量,(二者都为定比数据,所以默认皮尔逊选项不变)按确定,可得相关系数表:Correlations总体感恩指数总体幸福指数总体感恩指数PearsonCorrelation1-.016Sig.(2-tailed).898N6969总体幸福指数PearsonCorrelation-.0161Sig.(2-tailed).898N6969分析:从表中可以看出二者的相关系数为-0.016,sig>0.05,接受原假设,故总体感恩指数与总体幸福指数
7、无显著性相关关系。2.回归关系(经过上一步的相关分析后我们可以知道,二者不存在相关关系,从而就不适合做回归分析,可能是因为老师改过数据了。但是为了继续演示如何操作回归分析,就接着往下做)分析——回归——线性回归(具体哪个为自变量与因变量,视具体情况而定,在这里我们认为是感到幸福汇导致感恩,所以自变量为“总体幸福指数”,因变量为“总体感恩指数”)按确定,得出:ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.016a.000-.0153.92836a.Predi
8、ctors:(Constant),总体幸福指数分析:R=0.16,R平方=0,这表明两个变量不存在线性相关关系,模型拟合优度极差。ANOVAbModelSumofSquaresdfMeanSquareFSi
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