【www.gbppp.com--实习报告】

描述统计分析报告 第一篇_统计分析报告1

关于**********的调查分析

指导老师：苏柏山

项目参与者： * * *、* * *

院系：* *学院 ** 级 ******** 专业 * * 班 时间：2011年6月 * 日

第一部分 调查方案

一、 调查方案

调查目的： 调查对象： 调查步骤：

本次调查分析包括： 1、 2、 3、

…………

二、 问卷设计

关于* * * * * * * * *情况的调查问卷

亲爱的同学，您好！

………………………………………………

谢谢您的支持与参与

第二部分 分析报告

一、 ***********情况分析

经过抽样调查发现，……………………………………

二、 ***************情况分析

在购买

图4使用手机不同功能的频率分布图

表4 购买手机地点和购买价格的双因素分析

地点 商场 手机专卖店 网站 1000元以下

10 44 3 51000--1500

2 20 1 01500--2000

2 2 0 02000元以上

0 2 0 0

……………………………………

五、调查结论

通过******************的调查分析，我得出以下几点结论：

1、 2、 3、 4、 5、、

综上所述，…………………………。

描述统计分析报告 第二篇_描述性统计——调研报告示例

描述统计分析报告 第三篇_描述统计实验报告

课 程 实 验 报 告

专 业 年 级 课 程 名 称 统计学 指 导 教 师 学 生 姓 名 学 号 实 验 日 期 实 验 地 点 实验楼409实验室 实 验 成 绩

教务处制

二OO一二 年 十二 月 四 日

描述统计分析报告 第四篇_实验三、描述性统计分析 实验报告

上海对外贸易学院

实验报告

一、 实验目的和要求

1. 2. 3. 4. 5. 6.

熟练掌握描述性统计分析的基本原理

熟练掌握频数分析原理、SPSS操作及案例分析

熟练掌握基本描述统计量原理、SPSS操作及案例分析 熟练掌握探索性分析原理、SPSS操作及案例分析 熟练掌握原理交叉列联表原理、SPSS操作及案例分析 熟练掌握多选项分析的SPSS操作及案例分析

二、 实验内容及结果分析

1. 频数分析（数据文件：3－studentscore.sav） (1) 完成各门成绩的统计结果（抓图后复制到下面）

图1

分析解释：

(2) 完成语文成绩区间频度分布表（抓图后复制到下面）

图2

分析解释：

(3) 计算全部学生各门成绩的平均值、标准差、极差和四分位数（抓图后复制到下面）

图3

分析解释：

2. 基本描述统计量（数据文件：3－studentscore.sav）

计算全部学生各部门成绩的平均值、标准差、最大值和最小值（抓图后复制到下面）

图4

分析解释：

3. 探索性分析（数据文件：3－studentscore.sav） (1) 完成语文成绩茎叶图和箱图（抓图后复制到下面）

图5

分析解释：

图6

分析解释：

(2) 语文成绩正态分布检验的Q－Q概率图（抓图后复制到下面）（数据文件：4－Explore.sav）

图7

分析解释：

(3) 完成考察学生“英语”、“数学”、“语文”三门课程成绩的分布、极端值以及正态分布性和方差的齐性。（抓图后复制到下面）

图8

分析解释：

4. 交叉列联表分析（数据文件：4－crosstabulation.sav） (1) 二维交叉列联表（P64，抓图后复制到下面）

图9

分析解释：

2

(2) X检验结果（P671，抓图后复制到下面）

图10

分析解释：

三、 思考题（P79－P80）

完成思考题3、4，并将关健图抓下来粘贴到相应题下面，并进行简单的解释。

四、 学完“描述性统计分析”章节后的收获

描述统计分析报告 第五篇_统计分析报告

《统计思想》课堂学生基本信息统计报告

——xxxx年简单随机抽样

统计小组：xxxx 统计组长：xx xx 指导教师：xxxxx

统计时间：xxxx年xx月xx日-xx月xx日

《统计思想》课堂学生基本信息统计报告

———2013年简单随机抽样

一、 调查方案设计

（一） 调查目的

本次统计调查的目的在于了解2012学年第二学期《统计思想》课堂学生的出生月份、专业分布和年龄等基本信息的分布状况，并对本课堂以上基本信息做出一个较为准确的区间估计。

（二）调查对象

本次统计调查，以2012学年第二学期《统计思想》课堂全体学生作为统计调查的对象，分别考察其出生月份，专业和年龄等属性特征。

（三）调查方法

此次统计调查以本学期《统计思想》课堂全体71位学生作为统计调查对象，以学生在本课堂的课序编即01—71作为统计调查的样本单位编号，利用编号与学生之间的一一对应的关系，以随机数表所产生的数字作为确定样本单位编号和样本单位的依据，采取不重复的简单随机抽样方法对全班学生进行统计抽样调查。

（四）调查时间

本次统计调查时间为2013年3月16日—3月23日

二、随机抽样过程

（一）试样本调查——确定正式样本容量

为充分发挥样本对总体特征的有效代表性，本小组在正式随机抽样之前先进行了一次以15人作为样本容量的试抽样调查，以期能够确定出正式随机抽样的最佳样本容量。

本试样调查采取和正式随机抽样相同的抽样方法，从以下部分随机数表中的19 开始采取依次向右的顺序，逐步得到符合条件要求的15个试样本。

56 4075 14986 1177 8852 1629 19264 28560 7848 7803 5149 16021 7424 10361 4435 30374 25078 7512 17838 1518 32603 29370 3865 22073 27926 24821 9315 255【描述统计分析报告】

经过以上抽样过程，本小组分别得到19,26,42,60,48,03,51,49,16,02,17,42,41,61,44等共15个样本并对其相对应的学生信息数据进行了统计，绘制如下频率（数）分布表：

计算以上样本数据加权算术平均值

则

计算以上样本方差

则

xfX=

f



=

312

=20.8(岁) 15



2



(xx)f

i15

5





f

i1

i

1

31.4

≈2.24 151

为获得在置信水平为95%，区间宽度为的1总体年龄均值区间估计即已知0.05, 0.5则此时根据最小样本容量公式计算有

N610.97n≥≥≈23.4

26.105184

z(N1)

/2

2

2

2

/2

22

即由上可知该次随机抽样最小样本数量为24，但为方便后续对总体年龄均值的推断，故选择样本数量为30人即大样本条件下的简单随机抽样。

（二）正式随机抽样

本小组根据前述计算结果，采取不重复的简单随机抽样方法分别抽取了30个正式样本，并对其进行了整理，得到如下样本数据表格：

表 2.2 正式样本数据表【描述统计分析报告】

三、样本数据整理与分析

（一）样本出生月份数据整理与分析

为了能够更好的反应样本出生月份的数据分布特征，我们对30个样本的出生月份数据按

照春（3月-5月）、夏（6月-8月）、秋（9月-11月）和冬（12月-2月）这四个不同季节作为

分类的类别编制了附表 1，并绘制了如下柱状图：

频率（%）

春季

夏季秋季冬季

春季夏季

秋季冬季

季节

由上图 3.1 可以看到，在此次的

30个样本中，出生在冬季的最多，其次是春季，而夏

秋季节则平分秋色，各占到20%的比例，但从总体来说，四季节之间学生的出生比例差别并不算很大，最大的比例差也仅有13.33%，考虑到样本的随机性误差，这么大的比例差并不算大，但是从图 3.1来看，冬春季节学生的出生比例要大于夏秋季节，其比例高出20%。 由以上样本的分析，我么可以认为，在2012学年第二学期,《统计思想》课堂学生出生月份在季节分布上相对较为均匀，分布的变异性并不算太大，但是冬春季节出生的学生比例可能要稍高于夏秋季节出生的学生比例。

（二）样本专业数据整理与分析

为了能够清晰地显示出本课堂学生专业分布的特征，本小组对样本专业数据按照经济类、管理类和其他类三个大类进行了汇总整理，并编制出如下频率（数）分布表：

表 3.1 样本专业数据分布表

注：经济类：贸经、统计、金融、保险、CFA、金工、财政、税务

管理类：国商、信管、劳保、会计

其他类：工程、艺术、信科、计科、环境、民商

从表 3.1 ，我们可以看到在随机抽取的30个样本中，专业属于经管类的学生占到绝对多数，其比例是其他类学生20%比例的四倍，占到总样本比重的80%，但是相对而言，管理类学生的比例又是最小的，其只占到总样本比重的13.3%，而经济类专业学生则无疑比重是最大的。但是我们如果从专业类别所包括专业数目的多少来看，发现专业类别比例又与其所囊括的专业书目多少近似于成线性的相关关系。

经过以上分析，我们可以认为，在本课堂学生中，专业属于经管类专业的学生数目最多，其中尤以经济类专业学生最多，非经济类学生的比例可能相对比较少。

（三）样本年龄数据整理与分析

为更好和从更多的角度来展示样本的年龄数据分布特征，本小组对年龄数据进行整理编制了附表1，并采取了两种不同的图形展示方法。

1.年龄数据分布饼状图

描述统计分析报告 第六篇_统计分析报告

关于“事业单位人员”对餐桌浪费了解 情 况 的 调 查 问 卷 分 析 报 告

一．调查问卷背景及分析主体

我国每年的粮食损失浪费量相当于2亿亩地的产量，比第一产粮大省黑龙江省一年的产量还要多，而餐桌浪费占了其中50%以上的比例，一家餐馆平均每天要倒掉50kg的剩饭菜，被倒掉的食物相当于两亿多人一年的口粮，每年在餐桌上浪费的粮食价值高达2000亿元。如此触目惊心的浪费，应该引起我们的关注与反思，正是在这一背景下，我们进行了一次“关于各行业对餐桌浪费了解情况”的调查问卷。

我的这次分析将主要从“事业单位人员”对餐桌浪费了解情况来展开。本次被调查的40

二．调查问卷的目的

本次调查问卷设计的主要目的是加强被调查者对餐桌浪费的了解，使他们意识到我国当前餐桌浪费的严重，从而，唤醒他们的节约意识，在全社会形成节约的风气，从而减少餐桌浪费。 三．调查方式

本次调查采取的是随机问卷调查的方式。问卷采取当场填写并收回的形式。共发出210份问卷，收回有效问卷200份。

四．调查问题分析（选问卷中有代表性的进行分析）

（一）个人对浪费了解情况及态度 1.您觉得身边浪费现象严重吗？

分析：在调查的40位事业单位人员中有50%的人认为我国餐桌浪费非常严重，有33%的人认为浪费较严重，17%人的认为一般，没有一人认为浪费不严重，由此，我国的餐桌浪费情况可见一般，所以加强治理迫在眉睫。 2.您对减少餐桌浪费的态度:

分析：被调查者中60%的人很支持减少餐桌浪费，25%的人支持减少浪费，13%的人对其态度一般，只有2%的人不支持，从调查者中85%的人支持减少餐桌浪费可以看出人们对减少浪费的认可。 3.

您觉得哪种餐桌浪费最严重：（双选）

分析：被调查者们认为个人、家庭在外就餐浪费相对较少，它们均占餐桌浪费中的5%，而企事业单位在外聚餐及公款吃喝在餐桌浪费中占主体地位，分别占30%，40%，朋友聚会占20%。公款吃喝浪费最多的原因，我个人认为有三条：其一，公共部门一把手的权力过大，又没有制约，对于用人、用钱随意性过大。其二，公共部门的预算约束能力很差，几乎在公共部门的预算执行过程中间，很少有监督。即使有监督、有审查，惩处也不到位。所以，致使一些人在挥霍、浪费、挪用、挤占预算方面肆无忌惮。其三，没有监督，或者说没有监督平台。企事业单位在外就餐、朋友聚会浪费过多主要是虚荣心、好面子而点餐过多。 4．您觉得减少餐桌浪费应在哪些方面努力：

控制公款吃喝

加大节约用餐宣传力度

转变消费观念【描述统计分析报告】

提高饭菜质量

提高饭菜价格

分析：由于公款吃喝及企事业单位聚餐、朋友聚会在餐桌浪费中占主体地位，所以减少餐桌浪费必须控制公款吃喝；另外，加大节约宣传力度，使人人都有一种节约意识将会极大的减少浪费；同时，消费者要适度、理性消费，餐馆要提高饭菜质量。

（二）个人在外就餐及浪费情况：

5.您的月收入是： 6．您在外就餐的频率是：（在单位餐厅不算在外就餐）

平均数 =0*6+2000*14+4000*12+6000*8／40=3175

众数M = 1000+｛（14—6）/【（14—6）+（14

—2）】｝*2000=2600

中位数M = 1000+【（20—6）/14】*2000=3000

该次被调查人员月收入呈右偏分布

上四分位数Q = 1000+【（10—6）/14】*2000=1571

下四分位数Q = 3000+【（30—20）/12】*2000=4666

异众比率 =1—14/40=0.7

在调查的40个企业单位人员，不在2000——4000的收入人为少数，异众比率较小，所以大部分人的收入基本上在2000——4000之间。

方差 =［（0-3100）＾6*3+（2000-3100）＾2*14+（4000-3100）＾2*12+（6000-3100）＾2*8］／39=

注：此后的家庭年收入分析方法与此一样，故不再做具体的分析。 7.对剩余饭菜您有打包的习惯吗？

8.您在外就餐的浪费比率：（如上右图）

分析：个人在外就餐很少或是基本不打包，但浪费的比率却很少，这与其个人在外就餐点餐适度密切相关。 （三）家庭在外就餐及浪费情况： 9.您的家庭年收入：

50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%

以下

—

1万

—

1—

3—

5万

以上

3万

5万

50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%

偶尔

一般

基本不在外就餐

经

常

10．您的家庭在外就餐频率：(如上图)

对9.10的分析：家庭年收入与家庭在外就餐频率有明显的正相关关系，收入越多，在外就餐频率越大。

11.对剩余饭菜您的家庭有打包的习惯吗？

12.您的家庭在外聚餐平均一桌饭菜浪费比率：（如上右图）

分析：家庭在外聚餐基本上都打包，再加上适度点餐，所以60%以上的家庭每桌饭菜浪费比率在5%以下，但餐厅等仍要加大鼓励剩余饭菜打包。 （四）单位在外聚餐及浪费情况

13.您所在单位或同事组织聚餐频率：

14.对剩余饭菜您和同事有打包习惯吗？（如右上图）

15.您所在单位聚餐时平均一桌饭菜浪费比率：

描述统计分析报告 第七篇_数据分析方法与技术-描述性方法统计实验报告

电子科技大学政治与公共管理学院

本科教学实验报告

（实验）课程名称：数据分析技术系列实验

电子科技大学教务处制表

电 子 科 技 大 学

实 验 报 告

学生姓名： 学 号：

指导教师：

一、实验室名称： 电子政务可视化实验室 二、实验项目名称：描述性统计方法 三、实验原理

通过调查或观察，采集到样本以后，常用一些统计量描述这些数据的分布状态，并通过这种认识，对数据的总体特征进行总结和归纳。数据的分布状态常通过数据的进行描写。

本实验主要对数据统计分析的最基础分析——描述性统计分析进行实验，主要包括集中趋势和离中趋势分析，其主要算法原理如下：

1. 描述集中趋势的统计

(1) 算术平均值(Mean)：样本数据的总和除以样本数据的个数即是算术平均值。



X

i1

ni1

n

i

fi

i

f

(2) 中位数(Median，Me)

首先将样本数据(假设有n个数)按升序或降序排列，如果 n 为奇数，则数列中间的数值为中位数；如果n为偶数，则中位数为其中两数值的均值。

(3) 众数(Mode，Mo)

样本数据中出现频数(次数)最多的那个数称为众数。众数不易确定，与中位数一样，它不受极值影响。但有时会出现两个甚至多个众数，有时又没有众数。所以，众数的使用受到严格限制。

(4) 几何平均数(Geometric Mean)

假定银行每年本利(本金加利率)为 X1 有 f1 年，年本利为 X2 有f2 年，银行年本利为X3 有 f3 年，⋯ ，年本利为Xn 有 fn 年，则n年银行平均本利为G，银行平均年利率G－1。

(f1f2fn)

f11

f22

f33

fnn

GXXXX

fi

i

n

X

i1

n

i

fi

(5) 四分位数(Quartiles)

最低数与中位数之间的中位数是25分位数，原中位数与最高数之间的中位数是75分位数。类似集中趋势的度量还有十分位数和百分位数。

2. 描述离中趋势的统计量 (1) 极差(Range)

是样本数据中最大值与最小值的差值。极值舍弃了最大值与最小值之间的其他数据信息，仅仅依靠端点值来确定，因而稳定性差。

(2) 平均差(Average Difference)

指各样本数据与均值间差异绝对值的均值，也称为平均绝对差。 (3) n个数据的方差(Variance)

2 定义如下式，其中X 为这 n 个数的均值。

2

(X

i1

n

iX)2fi

i

f

i1

(4) 标准差 (Standard Deviation, Std Dev)

是方差的算术平方根  。标准差是变量与算术平均数的平均离差，也是最常用的反映数据离中趋势的统计量。但是，在抽样调查中总体标准差往往未知，需要用样本标准差代替总体标准差，总体方差的无偏估计量应该为原方差乘以修正因子 (n / n－1)，并由此得到无偏标准差的估计量。

四、实验目的

掌握常用的描述性统计方法的原理及操作，包括：算术平均值、中位数、众数、几何平均数、调和平均数、极差、平均差、方差、标准差等。

五、实验内容及步骤

使用“Analyze” 莱单中的“Descriptive Statistics”功能进行描述性统计分析。

1.频数分析

“Frequencies” 过程通过单个数据的频数分析(Frequencies )来达到整理数据的目的，

利用该过程，得到一系列描述数据分布状况的统计量。

单击“Frequencies ” 命令则可打开相应对话框（如图示），对对话框中各选项进行设置。

图 1

(1)对话框左侧的源变量名列表框中，给出了当前数据文件中所有变量的变量名。 (2)“Variable(s)” 列表框，在变量名列表框中单击变量名以后，单击对话框中间的右箭头按钮，将变量名移到该列表框中。选定变量名以后，将对选定变量的数据进行频数分析。

(3)选择“Display frequency tables” 选项，将在浏览器中显示频数分布表，否则只显示直方图,不显示频数表。

(4)若单击“Statistics” 按钮，则打开统计量选择对话框，如图示，该对话框中各选项的意义如下。

图 2

① “Percentile Values” 选项区，可计算并显示如下内容: 四分位数(“ Quartiles” )、等间隔n 分位数“(Cut points for” 后文本框中输入数值为 n ) 和不等间隔“ Percentile(s)” 分位数 p %、q % 。“Percentile(s)” 选项后面的文本框中依次先后输人数值p、q，单击

“Add” 按钮，显示在文本框中，利用“Change” 和“Remove” 按钮，可以对文本框中列表进行修改。

②“Central Tendency”将显示样本的集中趋势，如计算并显示样本数据的均值“Mean” ，数据的中位值“Median” ，数据的众数“Mode” ，数据的累加和“sum” 。

③“Values are group midpoints”选项，表示假设数据已经分组，数据取值为组中值，选择此项，可计算百分位数统计和数据的中位数。

④“Dispersion” 选项区将计算并显示数据的离中趋势，如计算并显示标准差“std. Deviation” ，方差“Variance”，极差“Range”，最小值“Minimum” ，最大值“Maximum” ，和标准误(平均值的标准误差)“S.E. mean” 。

⑤“Distribution”选项区设置描述数据样本分布的统计量。如显示样本数据的偏度“Skewness” 和偏度的标准误差，样本数据的峰度“Kurtosis” 和峰度的标淮误差。

(5)“ Charts” 按钮是图形选择对话框，如图所示，各选项的意义如下。

图 3

①“Chart Type” 确定输出图形的类型。不生成和显示图形选择“None” 单选项(默认选项)；生成和显示条形图(横坐标非等距坐标)选择“Bar charts” ；生成和显示饼图选择“Pie charts” ；生成和显示直方图(横坐标为等距坐标)则选择“Histograms” 。若选择“Histograms” 后，“Show normaI curve” 选项为可用，选择此项后，在生成和输出直方图时添加正态分布曲线。

② 若选择“Bar charts ”或“Pie charts” 单选项，对话框底部“Chart Values” 选项区内的选项为可用，该选顼要求确定生成图形时所用的数据变量。若用不同取值的样本数作为分类变量的度量，选“Frequencies” (默认项)；若用不同取值对应样本数占总样本的百分数作为分类变量度量，选用“Percentages” 选项。

(6)“ Format” 是频数分析表的输出格式选择对话框，如图所示，各选项的意义如下。

本文来源：http://www.gbppp.com/fw/491839/

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