应用统计分析课程作业(spss软件分析)

 

应用统计分析课程作业（SPSS中文）

《大学生手机使用情况调查》

下表为所选题目的原始数据（截图为部分数据）：

主要研究的问题：

原始数据中主要包括的数据有性别、生活费、手机价格、手机品牌、手机款式、购买手机优先考虑的因素等等。希望通过分析这些数据想要解决的问题：

1．手机使用品牌的频数分布，即哪个品牌的手机最受到学生的喜爱。

2．手机更换频数的分布，目的是看出学生更换手机的集中趋势。

3．通过方差分析判断手机更换次数对手机满意度是否有显著影响。

4．通过列联表分析出生活费的多少对于手机品牌的选择是否有影响。

5．通过频数统计分析，绘制直方图同学购买手机的优先考虑因素。

6．用两样本的t检验来比较男女生在手机品牌的选择上是否有差异。

7．通过建立一元线性回归模型研究生活费与手机价格之间的关系。

1．通过spss的频数分析统计出各个手机品牌的用户个数，并画出直方图：

    

由此我们看出各个手机所占的百分比和累计百分比，从直方图中可以看出使用诺基亚的用户最多。

2．用同样的方法我们可以得出学生更换手机的频数分布直方图：

   

3．通过方差分析判断不同的手机更换次数对手机满意度是否有显著影响，所得结果如下图所示：

方差齐性检验
满意度
Levene 统计量	df1	df2	显著性
.945	7	250	.473

    

由于概率p值（0.473）明显大于显著性水平，说明这几组数据的方差是相同的，满足方差分析的前提条件。

ANOVA
满意度
	平方和	df	均方	F	显著性
组间	10.747	7	1.535	.666	.701
组内	576.416	250	2.306
总数	587.163	257

    最后一列是F值对应的p值，其值为0.767。由于概率p值大于显著性水平，因此接收零假设，认为手机更换次数对手机满意度没有显著性影响。

4．列联表分析：spss中的列联表分析主要用于考察两两变量中是否具有相关性。                      在本例中，进行的是“生活费”和“手机品牌的”双因素交叉作用下的列联表分析，并研究“生活费”对“手机品牌”有无显著性影响，输出结果如下：

生活费* 手机品牌 交叉制表
生活费			手机品牌
			手机品牌										合计
			摩托罗拉	诺基亚	西门子	索尼爱立信	TCL	三星	飞利浦	首信	厦新	其他
生活费	300	计数	9	13	0	3	0	4	2	0	0	5	36
		生活费 中的 %	25.0%	36.1%	.0%	8.3%	.0%	11.1%	5.6%	.0%	.0%	13.9%	100.0%
		手机品牌 中的 %	16.4%	12.0%	.0%	21.4%	.0%	12.1%	18.2%	.0%	.0%	15.6%	13.4%
		总数的 %	3.4%	4.9%	.0%	1.1%	.0%	1.5%	.7%	.0%	.0%	1.9%	13.4%
	400	计数	27	56	0	3	4	13	0	2	0	17	122
		生活费 中的 %	22.1%	45.9%	.0%	2.5%	3.3%	10.7%	.0%	1.6%	.0%	13.9%	100.0%
		手机品牌 中的 %	49.1%	51.9%	.0%	21.4%	66.7%	39.4%	.0%	66.7%	.0%	53.1%	45.5%
		总数的 %	10.1%	20.9%	.0%	1.1%	1.5%	4.9%	.0%	.7%	.0%	6.3%	45.5%
	600	计数	8	22	1	4	1	8	2	0	2	9	57
		生活费 中的 %	14.0%	38.6%	1.8%	7.0%	1.8%	14.0%	3.5%	.0%	3.5%	15.8%	100.0%
		手机品牌 中的 %	14.5%	20.4%	25.0%	28.6%	16.7%	24.2%	18.2%	.0%	100.0%	28.1%	21.3%
		总数的 %	3.0%	8.2%	.4%	1.5%	.4%	3.0%	.7%	.0%	.7%	3.4%	21.3%
	700	计数	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1
		生活费 中的 %	100.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	100.0%
		手机品牌 中的 %	1.8%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.4%
		总数的 %	.4%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.4%
	850	计数	6	12	2	2	1	1	1	1	0	1	27
		生活费 中的 %	22.2%	44.4%	7.4%	7.4%	3.7%	3.7%	3.7%	3.7%	.0%	3.7%	100.0%
		手机品牌 中的 %	10.9%	11.1%	50.0%	14.3%	16.7%	3.0%	9.1%	33.3%	.0%	3.1%	10.1%
		总数的 %	2.2%	4.5%	.7%	.7%	.4%	.4%	.4%	.4%	.0%	.4%	10.1%
	1100	计数	3	3	1	1	0	5	3	0	0	0	16
		生活费 中的 %	18.8%	18.8%	6.3%	6.3%	.0%	31.3%	18.8%	.0%	.0%	.0%	100.0%
		手机品牌 中的 %	5.5%	2.8%	25.0%	7.1%	.0%	15.2%	27.3%	.0%	.0%	.0%	6.0%
		总数的 %	1.1%	1.1%	.4%	.4%	.0%	1.9%	1.1%	.0%	.0%	.0%	6.0%
	1150	计数	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1
		生活费 中的 %	.0%	100.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	100.0%
		手机品牌 中的 %	.0%	.9%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.4%
		总数的 %	.0%	.4%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.0%	.4%
	1200	计数	1	1	0	1	0	2	3	0	0	0	8
		生活费 中的 %	12.5%	12.5%	.0%	12.5%	.0%	25.0%	37.5%	.0%	.0%	.0%	100.0%
		手机品牌 中的 %	1.8%	.9%	.0%	7.1%	.0%	6.1%	27.3%	.0%	.0%	.0%	3.0%
		总数的 %	.4%	.4%	.0%	.4%	.0%	.7%	1.1%	.0%	.0%	.0%	3.0%
合计		计数	55	108	4	14	6	33	11	3	2	32	268
		生活费 中的 %	20.5%	40.3%	1.5%	5.2%	2.2%	12.3%	4.1%	1.1%	.7%	11.9%	100.0%
		手机品牌 中的 %	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%	100.0%
		总数的 %	20.5%	40.3%	1.5%	5.2%	2.2%	12.3%	4.1%	1.1%	.7%	11.9%	100.0%

表格中的每个单元格都列出了行百分比、列百分比和总百分比，他们都描述了各类变量占总体的比重。

卡方检验
	值	df	渐进 Sig. (双侧)
Pearson 卡方	88.750a	63	.018
似然比	78.097	63	.095
线性和线性组合	.388	1	.534
有效案例中的 N	268
a. 65 单元格(81.3%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 .01。

第四列为概率p值，由于p值大于0.05，则接收原假设，认为生活费对手机品牌的选择无影响。

5． 分析选择手机时优先考虑的因素，采用频数分析法，得到结果：

    

   可以看出同学们在购买手机时，最优先考虑的都是质量，其次是外观价位等等。

6． 用两样本的t检验来比较男女生在手机品牌的选择上是否有差异，分析结果如下图：

  

组统计量
	性别	N	均值	标准差	均值的标准误
手机品牌	男	170	3.85	3.011	.231
	女	99	3.	3.005	.302

样本检验
		方差方程的 Levene 检验		均值方程的 t 检验
									差分的 95% 置信区间
		F	Sig.	t	df	Sig.(双侧)	均值差值	标准误差值	下限	上限
手机品牌	假设方差相等	.296	.587	.554	267	.580	.211	.380	-.538	.960
	假设方差不相等			.554	205.380	.580	.211	.380	-.539	.960

由上表我们看出对应的双尾检验p值为0.58，显然大于显著性水平0.05，说明两总体在手机品牌的选择上没有显著差异。

7．  研究生活费与手机价格之间的关系，建立一元线性回归模型，结果如下图所示：

   

输入／移去的变量b
模型	输入的变量	移去的变量	方法
1	生活费a	.	输入
a. 已输入所有请求的变量。
b. 因变量: 手机价格

模型汇总
模型	R	R 方	调整 R 方	标准 估计的误差
1	.435a	.1	.186	599.963
a. 预测变量: (常量), 生活费。

Anovab
模型		平方和	df	均方	F	Sig.
1	回归	2.247E7	1	2.247E7	62.415	.000a
	残差	9.611E7	267	359956.193
	总计	1.186E8	268
a. 预测变量: (常量), 生活费。
b. 因变量: 手机价格

系数a
模型		非标准化系数		标准系数	t	Sig.
		B	标准 误差	试用版
1	(常量)	711.005	.135		7.977	.000
	生活费	1.177	.149	.435	7.900	.000
a. 因变量: 手机价格

由回归系数表可得出回归方程：手机价格=711.005+1.177*生活费，说明生活费每增加一个单位，学生所购买的手机价格会增加1.177各单位，说明生活费对手机价格的影响不是很大。

8．总结

（1）通过对手机品牌的频数统计分析，发现大多数学生都使用诺基亚手机，尽管对不同的生活费水平进行分组，得出结果还是一样，可见对被调查者对手机品牌的选择并不是由生活费决定的，列联表分析的结果也与这个观点一致，我认为大多数被调查者选择购买可能的原因是诺基亚具有品牌优势，品质有保障，同时诺基亚的产品线比较广，价格无论高低都有较多的选择空间。

（2）对手机购买优先因素的统计显示，大多数被调查者都将质量作为第一优先因素，其次是外观价格等因素。

（3）用两样本的t检验来比较男女生在手机品牌的选择的统计显示男女对手机品牌的选择无明显差异，说明性别并不是影响的被调查者选择手机品牌的原因。

（4）通过建立一元线性回归模型来研究生活费与手机价格之间的关系，本来认为生活费和手机价格之间应该有较强的相关关系，但是结果显示生活费对被调查者购买手机价格的影响并不是很大，我觉得这和常理不相符，一般来说生活费多的同学倾向于购买较贵的手机。但在样本中看到有的被调查者的月生活费填的300，但是手机价格却是3000，不知道是不是数据不够准确。不过我认为也不排除有些被调查者喜欢手机这种电子产品，即使生活费不高也愿意购买昂贵的新款手机；同样也有可能有的调查者觉得手机功能实用就行，就算生活费较高也倾向于选择便宜实用的手机。