频率
统计量
N
有效 缺失
XB性别
126 0 MRC月消费金额
126 0
频率表
XB性别
有效
A.男 A.女 合计
频率
65 61 126 百分比
51.6 48.4 100.0 有效百分比
51.6 48.4 100.0 累积百分比
51.6 100.0
MRC月消费金额
有效
A.300元-400元 B.401元-600元 C.601元-1000元 D.1000元以上 合计
频率
1 9 77 39 126 百分比
.8 7.1 61.1 31.0 100.0 有效百分比
.8 7.1 61.1 31.0 100.0 累积百分比
.8 7.9 69.0 100.0
交叉表 案例处理摘要 XB性别 * S2日常用品花费 N 126 有效的 百分比 100.0% N 案例 缺失 百分比 0 .0% N 126 合计 百分比 100.0% XB性别* S2日常用品花费 交叉制表 S2日常用品花费 A.20元以下 B.20元-40元 C.41元-60元 D.61元-100元 E.100元以上 2 6 18 23 16 合计 65 XB性别 A.男 计数 —
XB性别 中的 % A.女 计数 XB性别 中的 % 合计 计数 XB性别 中的 % 3.1% 0 .0% 2 1.6% 9.2% 4 6.6% 10 7.9% 27.7% 28 45.9% 46 36.5% 35.4% 15 24.6% 38 30.2% 24.6% 14 23.0% 30 23.8% 100.0% 61 100.0% 126 100.0% 通过以上交叉表可知，男性日常用品花费在41-60元和61-100元这两个区间所占比例较大；女性则较集中在41-60元这一区间。
游程检验 检验值 案例 < 检验值 案例 >= 检验值 案例总数 Runs 数 Z 渐近显著性(双侧) a. 中值 aXB性别 1 0 126 126 1 cbNL年龄 19 43 83 126 46 -2.320 .020 b. 所有值都大于或小于分界值。无法执行 Runs 检验。 c. 仅有一次运行。无法执行 Runs 检验。
游程检验 2
检验值 案例 < 检验值 案例 >= 检验值 案例总数 Runs 数 Z
渐近显著性(双侧) a. 均值
a
XB性别
1.48 65 61 126 8 -10.017 .000 NL年龄
19.59 70 56 126 35 -5.112 .000 从上图中可以知道图中显示性别的分割点分别为1和1.48，,SPSS计算出游程数分别共有1和8，表格中年龄所使用的分割点为均数19和19.59，而不是原先的中位数20，导致游程增加到46和35.
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2
—
T检验 单个样本统计量 YY N 18 均值 1.8556 标准差 .56070 均值的标准误 .13216 可见在年龄为21时样本的信心指数均值为1.8556，低于基线水平100.样本均数抽样误差为0.13216
单个样本检验 YY t -742.635 df 17 检验值 = 100 差分的 95% 置信区间 Sig.(双侧) .000 均值差值 -98.14444 下限 -98.4233 上限 -97.8656
由上面的检验结果t=-742.635 p=0 由于p值小于检验水准0.05。因此拒绝H0，所以样本所在的均值与假设的在总体均值相同。
T检验 组统计量 YY DH满意程度 A.很满意 B.没考虑过，无所谓 N 3 11 均值 1.0000 1.8545 标准差 .00000 .32362 均值的标准误 .00000 .09757 独立样本检验 YY 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信 F 假设方差相等 10.957 Sig. t df 12 .006 -4.441 Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 区间 下限 上限 .001 -.85455 .19242 -1.27379 -.43530 欢迎下载 3
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独立样本检验 YY 方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信 F 假设方差相等 假设方差不相等 10.957 Sig. t df 12 .006 -4.441 Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 区间 下限 上限 .001 -.85455 .000 -.85455 .19242 -1.27379 -.43530 .09757 -1.07195 -.63714 -8.758 10.000
分析结果的第一部分为Levene’s方差齐性检验，用于判别两总体方差是否为齐性方差，这里的检测结果为F=10.975，P=0.006，因此拒绝Ho,认为本例中两个样本所在总体的方差是不齐的。
相关性
控制变量 MRC月消费金额
NL年龄
相关性 显著性（双侧） df
YY
相关性 显著性（双侧） df
NL年龄
1.000 . 0 . . 15 YY
. . 15 1.000 . 0
在控制了月消费金额之后计算出的年龄和总指数的偏相关矩阵，可见两者的偏相关系数为1。 G图
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