spss在市場(chǎng)調(diào)研中的應(yīng)用-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 按鈕，完成本部分操作。 單擊 【 Cells】 按鈕 , 彈出 【 Crosstabs:Cell Display(交叉表：?jiǎn)卧@示 )】 對(duì)話框。 2 問(wèn)題二操作詳解 問(wèn)題二要分析性別、教育程度等因素對(duì)消費(fèi)者在購(gòu)買綠色食品顧慮上有無(wú)差異性。在彈出的 【 Compute(計(jì)算 )】 對(duì)話框的 【 Target Variable(目標(biāo)變量 )】 文本框中，輸入變量名 GL表示要新建此變量來(lái)表示購(gòu)買綜合顧慮值。在候選變量列表框中選擇 “ GL”變量作為因變量，將其添加至 【 Dependent List(因變量列表 )】 列表框中，同時(shí)也在 【 候選變量 】 列表框中選擇 “ A1”變量作為水平值，將其添加至 【 Factor(因子 )】 列表框中。但是在對(duì)其做方差齊性檢驗(yàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同收入水平下方差不具備齊性的條件。選擇分組變量A6（收入）將其添加至 【 Grouping Variable(s)(組變量 )】 列表框中。 實(shí)例的 SPSS輸出結(jié)果詳解 1 問(wèn)題一輸出結(jié)果詳解 （ 1）頻數(shù)分析表 首先表 122顯示了性別、年齡等八項(xiàng)基本信息指標(biāo)的基本統(tǒng)計(jì)情況，其中 “ Valid”列表示有效樣本數(shù)目， “ Missing”列表示缺失樣本數(shù)目。 （ 2）直方圖 圖 128和圖 129分別是性別和年齡變量的直方圖?？梢钥吹剑偣?178位男性調(diào)查者中，年齡在 “ 20歲以下 ” 的共有 27人， “ 2130歲 ” 的有 88人，依次類推。 （ 1）方差齊性檢驗(yàn) SPSS的結(jié)果報(bào)告中首先列出了方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表 126?？梢钥吹浇M間離差平方和為 70，組內(nèi)離差平方和為 ，總離差平方和為 。 （ 1）方差齊性檢驗(yàn) 表 128是方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果表。 “ 800元以下 ”的平均秩為 ，依次類推。 第 13章 SPSS在系統(tǒng)預(yù)測(cè) 中的應(yīng)用 實(shí)例提出：汽車保有量的預(yù)測(cè)分析 我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為私人汽車提供了巨大的發(fā)展空間。 2020年，我國(guó)國(guó)內(nèi)人均 GDP首次突破 1000美元，這預(yù)示著中國(guó)汽車開(kāi)始進(jìn)入家庭消費(fèi)階段。消費(fèi)者購(gòu)買力的增強(qiáng)和個(gè)體私營(yíng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，也帶動(dòng)了私人汽車的大發(fā)展。由于人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)都描述了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，因此它們和私人汽車保有量有著密切的關(guān)系。同時(shí)單擊數(shù)據(jù)瀏覽窗口的 【 Variable View(變量視圖 )】 按鈕，檢查各個(gè)變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義是否合理，是否需要修改調(diào)整。其他選項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn)，單擊 【 Continue(繼續(xù) )】 按鈕返回。 首先繪制綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值與私車保有量的散點(diǎn)圖，判斷兩者之間是否存在相關(guān)關(guān)系。在 【 Model(模型 )】 復(fù)選框中勾選 【 Logistic】 模型，并在 【 Upper bound(上限 )】 文本框中填入 1000，表示上限值。 實(shí)例的 SPSS輸出結(jié)果詳解 1 因子分析結(jié)果 （ 1）因子分析共同度 表 132是因子分析的共同度，顯示了所有變量的共同度數(shù)據(jù)?？梢钥吹剑凶兞康慕^大部分信息可被因子解釋，這些變量信息丟失較少。 （ 3）因子碎石圖 從碎石圖看到，第一個(gè)特征值明顯大于后面的特征值，說(shuō)明提取第一個(gè)因子是合適的。 （ 5）因子得分系數(shù) 表 135列出了采用回歸法估計(jì)的因子得分系數(shù)。 模型的整體擬合優(yōu)度值 R2為 ， F統(tǒng)計(jì)量等于 ，概率 P值小于顯著性水平 ，說(shuō)明該模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意
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