1. spss做数据分析案例
案例：根据变量"性别"（1代表男，2代表女），把数据库拆分成两个，分别为：性别为"男"的数据库，性别为"女"的数据库。采用频数分布表描述研究对象的"水平"级分布状况。SPSS步骤：1.点击数据。
2、点击拆分文件。
3、比较组：把A1（你孩子的性别）选到分组依据。
4、点击"确定"。
5、在数据视图右下角的状态栏就会出现"拆分依据A1"。说明数据库处于拆分状态。
6、做一个单选题的频数分布表，验证拆分后的效果：点击分析--描述统计--频率，把A2（你孩子的年级）选到"变量"列表。直接确定，看看下图。
7、我们把A1（性别）作为拆分依据，所以，数据库被拆分成了"男生"和"女生"两个数据库。同时出现了"男生"年级分布的频数分布表，和"女生"年级分布的频数分布表。
2. spss数据分析报告案例
spss数据分析之如何进行项目分析
1.项目分析的首要做的就是把问卷要分析项目的总分算出来。
2.然后你需要做的是对总分进行排序。
3.然后对排序的总分进行分组,如何分组了,就是取高分组27%和低分组27%,分别命名为1和2组。
4.然后对高分组也进行分组命名。
3. spss数据分析简单案例 论文
直接在论文中写回归分析结果里面的各个系数即可，对结果的各个指标进行对比分析。
4. 基于spss的数据分析案例
首先给大家说明一下数据分析的技术学习，而技术学习有几个层面的内容要学习。
首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。
当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。
当然还需要学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。 然后给大家说一下关于统计的内容，统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
5. spss数据分析实例分析
1、首先用SPSS打开用分析的数据文件。
2、依次点击一、二、三级菜单：分析——描述统计——交叉表格。
3、将要分析进行卡方检验的两个变量分别选择至“行”、“列”，然后点击菜单右侧第二个按钮“Statistics”,在弹出的二级菜单中勾选“卡方”。
4、得到卡方检验的结果并解读结果
6. spss做数据分析案例教程
打开SPSS，
输入数据，
工具栏选择分析，再选择回归，再选择曲线估计，
弹出窗口，填入因变量与自变量，然后在模型选择Logistic。
如果你是想做曲线拟合，那你就把所有模型都选上，只做Logistic，就只选其。
希望能够帮助您，虽然这答案有点晚叻。
7. spss案例分析总结
0.你这个问卷设计得有问题，我用你的数据做了个问卷的项目分析：分别是题总相关、题项区分度。
两项分析得出的结果都不是很理想。
1.在题项总相关那里，只有域名规范、响应速度是显著的，即是跟你的问卷目的相关。
2.而在体相区分度那里，只得出定制服务、域名规范、隐私说明、响应速度、语言版本这5项的数据。首先说明了只有这5项数据符合spss的检验要求。因为从你你的统计数据也可以看出，1、2、5、6、10（对应信息检索、网站地图、域名规范、版权说明、ICP备案）五项都是相同的数据，说明没有区分度，不存在统计意义！！ 而在制服务、域名规范、隐私说明、响应速度、语言版本这5项里，得出的区分度分析都不显著，均没有鉴别度，不能鉴别出不同问卷回答者的反应程度。
3.结论：主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。以上的结果表明，是在是提不出至少两个相互无关的指标（主因子）来分组，因为你的题项没有区分度，相关性很强。素以你的问卷设计有问题，需要从新设计题项或者答案！！所以不能进行主成份分析。希望能帮到你！！ 、 好辛苦啊，给分吧~~~~~！！我没金币了··T T