spss22.0数据分析案例

1.SPSS22.0典型相关分析用什么语句

1、首先要保证你安装的SPSS目录中要有Canonical correlation.sps文件,我想一般装好了都有的。

2、打开你的文件

3、File->New->Syntax,将下面的语句输入到Syntax框中:(注意第一行,你的SPSS安装在哪路径就写哪)

INCLUDE 'C:\Program Files\SPSS\Canonical correlation.sps'.

CANCORR SET1=X1 X2 X3 /

SET2=Y1 Y2 Y3 / .

4、Run->All

SPSS从23.0开始,可以用菜单的方式进行典型相关的计算。

2.spss22.0怎么做主成分分析

1输入数据。

2点Analyze 下拉菜单,选Data Reduction 下的Factor 。

3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。

4单击主对话框中的Descriptive按扭,打开Factor Analysis: Descriptives子对话框,在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差,在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项,要求计算相关系数矩阵,单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。

5单击主对话框中的Extraction 按钮,打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components,在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分,在Exact 栏中选择Number of Factors;6, 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。

6单击主对话框中的OK 按钮,输出结果。

统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

3.我需要SPSS统计分析实例,是要写500字左右论文的

运用逐步回归法分析影响上海银行存款的因素1.目的和意义在现代商品经济社会中,人们的工作与生活已经离不开货币。

在生活中人们所需的各种商品,都需要用货币去购买;人们所需的各种服务,也需要支付货币来获得;人们劳动工作的所获得的报酬——工资,也是用货币支付的;人们为了种种目的,要积累财富,保存财富,采用的主要方式是积攒货币、到银行储蓄。除个人外,企业、行政事业部门的日常运行同样也离不开货币。

财政收支也都是用货币进行的。可见,货币已经融入了并影响这经济运行和人们的生活。

作为经营“货币”这种商品的银行的功能是办理各种存款(也称为负债业务)、放款和汇兑业务,其中商业银行所吸收的各种存款(活期、定期、储蓄)约占银行资金来源的70%~80%,为银行提供了绝大部分的资金来源,并为实现银行各职能活动提供了基础。所以说,银行存款对银行本身的生存和发展有着重要意义,除此之外,银行存款也能反映出一个特定时期人们的生活水平以及经济发展的水平。

因此对上海的银行存款的分析是非常重要且必要的。本文将介绍运用SPSS11.5统计分析软件中的逐步回归法对影响上海银行存款的因素进行分析研究并建立模型,为相关专业人士的决策提供一定参考。

2.影响银行存款的因素分析存款作为银行吸收资金来源的主要业务,其之影响因素非常的多。从中我选取了10个主要因素的(1951年至2000年)数据运用SPSS的逐步回归法分析和研究它们对上海银行存款的影响程度。

这10个因素分别是全市居民储蓄(亿元)、从业人数(万人)、全市居民消费水平(元/人)、全市银行贷款(亿元)、全社会固定资产投资总额(亿元)、职工工资总额(亿元)、职工劳保福利费用(万元)、社会消费品零售总额(亿元)、外贸出口商品总额(亿美元)、全市财政收入(亿元)。上海全市银行存款及影响其的10个因素的1951年至2000年的数据见下表2.1。

表2.1上海全市银行存款数据(1951年~2000年)年份 全市银行存款(亿元) 全市居民储蓄(亿元) 从业人数(万人) 全市居民消费水平(元/人) 全市银行贷款(亿元) 全社会固定资产投资总额(亿元) 职工工资总额(亿元) 职工劳保福利费用(万元) 社会消费品零售总额(亿元) 全市财政收入(亿元) 外贸出口商品总额(亿美元)1964 33.29 8.64 438.31 270 45.27 7.22 19.40 33117 26.55 73.35 6.521965 37.66 9.98 460.76 276 49.77 7.75 20.07 33819 27.13 83.18 7.651966 40.18 10.68 462.62 298 62.52 7.23 19.74 34536 28.72 92.49 8.741967 43.58 10.60 478.39 300 71.82 4.61 20.22 35268 30.78 73.97 8.421968 50.25 10.56 516.44 293 85.32 4.58 19.75 36016 29.94 83.98 8.491969 57.42 10.18 536.70 309 82.12 7.45 21.06 36780 32.57 102.30 8.761970 142.41 10.47 540.87 304 76.05 10.90 20.63 37560 31.85 114.02 8.671971 155.28 11.29 560.29 318 88.74 11.36 21.14 38356 32.91 123.53 9.811972 167.81 12.51 576.74 334 99.41 13.23 22.08 39169 36.15 129.11 13.301973 175.86 13.13 589.52 357 112.66 16.24 22.37 39999 39.79 138.18 23.161974 178.21 13.85 610.16 380 125.13 22.43 22.80 40847 44.06 143.04 24.391975 185.09 14.66 646.88 397 129.61 32.53 23.49 41737 47.71 147.11 22.201976 182.60 15.37 669.56 408 133.97 23.96 24.79 46531 49.98 144.42 19.781977 205.30 16.00 679.65 411 143.19 18.00 24.97 49797 49.28 159.91 22.211978 242.93 18.18 698.32 442 153.37 27.91 28.12 57424 54.10 190.67 28.931979 267.92 24.88 712.59 527 165.16 35.58 32.73 81664 68.28 192.75 36.751980 291.06 30.20 730.77 582 200.98 45.43 38.10 94004 80.43 198.85 42.661981 148.85 32.92 750.22 638 221.98 54.60 39.59 102061 88.73 204.52 38.071982 170.56 37.94 764.03 640 227.77 71.34 41.34 113909 89.80 200.69 36.051983 190.73 45.97 768.90 688 239.50 75.95 42.91 127679 100.68 204.34 36.481984 222.51 56.10 769.79 789 245.35 91.72 53.72 152282 123.72 215.79 35.871985 261.09 70.09 775.53 1030 306.27 118.56 68.99 190217 173.39 263.86 33.611986 324.81 90.95 782.99 1190 427.66 146.93 83.35 233574 196.84 257.72 35.821987 396.38 120.33 788.12 1298 523.35 186.30 94.78 286323 225.25 241.36 41.601988 419.68 141.21 792.13 1680 576.11 245.27 114.47 391974 295.83 261.69 46.051989 473.73 193.47 784.96 1928 698.71 214.76 131.10 437789 331.38 297.25 50.321990 613.86 252.16 787.72 2009 857.76 227.08 146.78 533797 333.86 284.36 53.211991 769.95 328.22 798.13 2421 1008.82 258.30 172.84 670676 382.06 324.66 57.401992 1051.45 413.09 806.91 2842 1213.32 357.38 217.21 804903 464.82 340.13 65.551993 1495.06 578.39 787.25 4162 1605.57 653.91 279.33 1038701 624.30 439.53 73.821994 2247.56 975.95 786.04 5343 1966.96 1123.29 357.89 1241344 770.74 615.91 90.771995 3056.76 1。

4.SPSS22.0典型相关分析用什么语句

1、首先要保证你安装的SPSS目录中要有Canonical correlation.sps文件,我想一般装好了都有的。

2、打开你的文件3、File->New->Syntax,将下面的语句输入到Syntax框中:(注意第一行,你的SPSS安装在哪路径就写哪)INCLUDE 'C:\Program Files\SPSS\Canonical correlation.sps'. CANCORR SET1=X1 X2 X3 / SET2=Y1 Y2 Y3 / .4、Run->AllSPSS从23.0开始,可以用菜单的方式进行典型相关的计算。

spss22.0数据分析案例

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