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1、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
2、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、不同积极性情况的基本分布。统计量积极性性别N有效359359缺失00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19855.255.255.2田 男16144.844.8100.0性别频率百分比有效百分比累积百分比有效女19855.255.255.2男16144.844.8100.0合计359100.0100.0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
3、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有效差17147.647.647.6般7922.022.069.6比较7922.022.091.6好好246.76.798.3非常61.71.7100.0好合计359100.0100.0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:Statistics通道NValidMissing3590通道FrequencyPercentValid PercentCumulativ
4、ePercentValid没走通道29381.681.681.6通道6618.418.4100.0Total359100.0100.0这说明，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、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况 后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需
5、要通过计算基本 描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的均值、标 准差、片度峰度等数据，以进一步把我数据的集中趋势和离散趋势。描述统计量N极小 值极大值均值标准差方差偏度峰度统计 量统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准 误统计量标准 误收入3597.4266250.0001032.93021762.523942581442.7621.790.1296.869.257旅游花费 有效的N状态）（列表359359211006116.41130.71617086.7043.145.12913.401.257如表所示，以起始工资为例读取分析结果，359个人中收入最小值为7.
6、426Y,最大值为6250.00000，平均 1032.9302，标准差为 762.5239偏度系数和峰度系数分别为1.790和6.869。其他数据依此读取，则该表表明该地区旅游花费的详细分布状况。3、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
7、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般比较好好非常好性别女964741122198男753238124161合计1717979246359上联表及Bar Chart涉及两个变量，即性别与积极性的二维交叉，反映了在不同的性 别对于旅游积极性分布情况。上表中，性别成为行向量，积极性列向量。（2）性别与收入的探索性分析性别Case Processing Summary性别CasesValidMissi ngTotalNPerce ntNPerce ntNPerce nt收入女198100.0%0.0%198100.0%男161100.0%0.0%161100.0%D
8、escriptives性别StatisticStd. Error收入女Mea n1005.285649.514792695% Con fide neeLower Bound907.63853In terval for Mea nUpper Bound1102.932725% Trimmed Mea n957.92011Media n937.50000Varia nee485439.577Std. Deviati on696.734940Min imum7.426Maximum3125.000Range3117.574In terquartile Range937.563Skew ness.89
9、6.173Kurtosis.310.344男Mea n1066.927965.993211995% Con fide neeLower Bound936.59779In terval for Mea nUpper Bound1197.258025% Trimmed Mea n986.95497Media n937.50000Varia nee701171.907Std. Deviati on837.360082Min imum58.630Maximum6250.000Range6191.370In terquartile Range718.750Skew ness2.370.191Kurtos
10、is10.166.380收入Stem-and-Leaf Plots收入 Stem-and-Leaf Plot for性别= 女FrequencyStem & Leaf13.001. 00000000011114.001. 77775.001. 88888.0024.002. 55551.002. 62.002. 883.00 Extremes(=3000)Stem width:1000.000Each leaf:1case(s)收入 Stem-and-Leaf Plot for性别= 男FrequencyStem & Leaf收入女男平均数1005.285621066.92791均数的95%可
11、信区间(907.63853，1102.93272)(936.597791197.25802)5%的调整均数957.92011986.95497中位数937.50000937.50000标准差696.734940837.360082标准差485439.577701171.907最小值7.42658.630最大值3125.0006250.000极差3117.5746191.370四分位数间距937.563718.750偏度系数2.3702.370峰度系数.31010.16613.0012.0016.0016.00212.00 Extremes000000000001177888889000111(
12、=2351)Stem width:Each leaf:结果分析如下1000.0001 case(s)(3) p-p图分析Age的正态P-P图Age结果分析年龄在正态 p-p 图的散点近似成一条直线，无趋势正态 p-p 图的散点均匀分布在 直线 y=0 的上下，故可认为本资料服从正态分布4、相关分析。 相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法，明确客观事 之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系，即当一个变量 X 取一定值时，另一 个变量函数 Y 可以根据确定的函数取一定的值。另一种普遍存在的关系是统计关系。 统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量 X 取一定值时，另 一个变量 Y 无法根据确定的函数取一定的值。统计关系可分为线性关系和非线性关系。事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关 系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。如何测 度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。Correiations收入旅游花费额外收入收入Pearson Correlation1.140*.853*Sig. (2-tailed).008.000N359359359旅游花费Pearson Correl
