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spss的数据分析报告.pdf
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2023-04-03
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《基于SPSS的某地区旅游情况统计分析报告》 本报告主要探讨了某地区361个人的旅游情况,利用SPSS软件进行了深入的数据分析,包括频数分析、描述性统计、方差分析和相关性分析等,旨在揭示该地区旅游者的基本特征、旅游消费习惯以及各变量间的相互关系。 进行频数分析,了解数据的基本分布。性别方面,男性占比44.8%,女性占比55.2%,表明被调查人群中女性略多于男性。在旅游积极性上,消极态度的人数最多,占47.6%,其次是积极性一般的和比较好的,两者各占22.0%,而积极态度和非常积极的态度人数较少,分别为6.7%和1.7%。此外,大部分受访者(81.6%)表示没有通过特定的旅游通道。 接下来,描述性统计展示了各变量的平均值、标准差等关键指标,如年龄、收入、旅游花费、额外收入等,这些数据有助于我们理解旅游者的经济状况和消费水平。方差分析则可以揭示不同变量间是否存在显著差异,例如,男性和女性在旅游花费上的差异是否具有统计学意义,或者旅游积极性与旅游花费之间是否存在关联。 相关性分析则是探索变量间的关联性,例如,旅游积极性是否与收入或旅游花费正相关,或者性别是否影响旅游通道的选择。如果存在显著的相关性,可以进一步探究其背后的原因,为旅游市场提供策略建议。 总结,本报告通过详尽的数据分析,为该地区的旅游业提供了宝贵的信息。针对性别比例、旅游积极性分布及通道选择等关键因素,相关部门可以制定更精准的营销策略,提高旅游服务质量,满足不同游客的需求。同时,对旅游消费行为的深入理解也有助于优化资源配置,提升旅游经济的整体效益。
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专业资料
word
完美格式
关于某地区
361
个人旅游情况统计分析报告
一、数据介绍:
本次分析的数据为某地区
361
个人旅游情况状况统计表, 其中共包含七变量, 分别是:年龄, 为三类变
量;性别,为二类变量(
0
代表女,
1
代表男);收入,为一类变量;旅游花费,为 一类变量;通道,为二
类变量(
0
代表没走通道,
1
代表走通道) ;旅游的积极性,为三类变 量(
0
代表积极性差,
1
代表积
极性一般,
2
代表积极性比较好,
3
代表积极性好
4
代表积 极性非常好) ;额外收入
,
一类变量。通过运
用
spss
统计软件,对变量进行频数分析、描述 性统计、方差分析、相关分析、 。。。以了解该地区上述方
面的综合状况,并分析个变量的分 布特点及相互间的关系。
二、数据分析
1
、 频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区
359
个人旅游基本状
况的统计数据表,在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析,从而了解该地区的 男女职工数量、
不同积极性况的基本分布。
统计量
积极性 性别
N
有效
359 359
缺失
0 0
首先,对该地区的男女性别分布进行频数分析,结果如下
性别
频率 百分比 有效百分比 累积百分比
有效 女
198 55.2 55.2 55.2
男
161 44.8 44.8 100.0
合计
359 100.0 100.0
表说明,在该地区被调查的
359
个人中,有
198
名女性,
161
名男性,男女比例分别为
44.8%
和
55.2%
,该公司职工男女数量差距不大,女性略多于男性。
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析,结果如下表
积极性
频率 百分比 有效百分比 累积百分比
专业资料
word
完美格式
有效 差
171 47.6 47.6 47.6
一般
79 22.0 22.0 69.6
比较好
79 22.0 22.0 91.6
好
24 6.7 6.7 98.3
非常好
6 1.7 1.7 100.0
合计
359 100.0 100.0
其次对原有数据中的积极性进行频数分析,结果如下表
其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析,结果如下表
通道
Statistics
N Valid 359
Missing 0
专业资料
word
完美格式
通道
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative
Percent
Valid
没走通道
293 81.6
81.6 81.6
通道
66 18.4
18.4 100.0
Total 359 100.0
100.0
表说明,在该地区被调查的
359
个人中,有没走通道的占
81.6%
,占绝大多数。 上表及其直方图说明,被
调查的
359
个人中,对与旅游积极性差的组频数最高的,为
171
人
数的
47.6%
,其次为积极性一般和比较好的, 占比例都为
22.0%
,积性为好的和非常好的比例 比较低,分
别为
24
人和
6
人,占总体的比例为
6.7%
和
1.7%
。
2
、 探索性数据分析
(
1
) 交叉分析。 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况, 但是在实际分析中, 不仅要了解单个
变量 的分布特征, 还要分析多个变量不同取值下的分布, 掌握多个变量的联合分布特征, 进而分 析变量
之间的相互影响和关系。 就本数据而言, 需要了解现工资与性别、 年龄、受教育水平、 起始工资、 本单
位工作经历、以前工作经历、 职务等级的交叉分析。现以现工资与职务等级 的列联表分析为例,读取数据
(下面数据分析表为截取的一部分):
Count
性别
*
积极性 交叉制表
计数
积极性
合计
差 一般 比较好 好 非常好
性别 女
96 47 41 12 2 198
男
75 32 38 12 4 161
合计
171 79 79 24 6 359
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