统计学统计报表模板（统计学统计报表模板下载）

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本文目录一览：

• 1、如何用excel制作统计
• 2、如何做统计报表
• 3、干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期
• 4、统计学问题，计算平均劳动生产率。 详细统计表见图`

如何用excel制作统计

1、首先点击打开excel表格。
2、打开软件后统计学统计报表模板，进入到表格窗口。
3、选中区域，插入透视表，将国家和日期字段拽到左侧。
4、选中订购日期，点击鼠标右键，创建分组，注意分组勾选年和月。
5、要将单列的字段区域设置成表格报表形式，注意需要用到透视表-设计面板的报表布局按钮，最后鼠标右键，在透视表选项中合并单元格即可。
新建一个excel工作薄，重命名为“生产统计报表”。打开工作薄，把sheet1重命名为“产量记录。sheet2重命名为“产量报表”。在“产量记录”工作表自A1单元格起，输入以下字段名统计学统计报表模板：日期、生产线（机台号/班组）、产品编码、产品名称、规格型号、单位、数量，并录入部分产量记录。在“产量记录”工作表I列添加一个字段“报表周”，在I2单元和输入公式统计学统计报表模板：=if(len(A2)0,WEEKNUM(A2)-WEEKNUM(YEAR(A2)"-"MONTH(A2)"-"1)+1,"")在“产量记录”工作表J列添加一个字段"报表月"。在J2单元格输入公式：=IF(LEN(A2)0,MONTH(A2),"")。把在“产量记录”工作表的数据透视出去：插入——插入透视表——在弹出的数据透视选项框中把数据区域改为“产量记录!$A:$J”——放置透视表的位置 选择为现有工作表，并把光标打“位置”的方框里然后点击“产量报表”A4单元格——确定。把“报表月”拉入面字段，“报表周”、"生产线”、"产品编码”、"产品名称”、“规格型号”、“单位”等级七项拉入行字段，“数量”拉入数据区域。行字段并汇总视自己需要而定。现在这个产量报表已经做好了，怎么查看和筛选数据呢？很简单，打开三角形下接箭头，把里面统计学统计报表模板你需要的数据留下，不需要的数据的前面勾选去掉，点击确定即可。模板做好以后，每天在“产量记录”工作表里面录入数据，查看报表时刷新下透视表就行了。

如何做统计报表

制作方法如下：

演示工具/原料：电脑 、excel2003

第一步：首先，我们在 excel中打开需要统计的数据。

第二步：按下Ctrl键，选中制作成统计图的数据。

第三步：点击上方工具栏的”插入“，选择，”图表“。

第四步：根据需要选择想要的要的统计图类型。

第五步：选择好后，点击”确定“，统计图完成。

干货 | 利用SPSS进行高级统计分析第二期

Hello，

这里是 行上行下 ，我是 喵君姐姐 ~

在上一期中，我们为大家带来统计学统计报表模板了 利用SPSS软件进行高级统计分析统计学统计报表模板的实操教程第一期 ，内容包括： 描述性统计表格模板、卡方T检验、相关回归分析 等。

在本期中，我们继续为大家介绍如何利用SPSS进行：中介、多重中介、链式中介、调节分析、有中介的调节分析等。
PS： 后台回复关键词 “高级统计” 即可获得所述的PDF原文啦统计学统计报表模板！
一、中介【报告B，SE，t（df），p），置信区间，画中介效应图】

1.回归方程法

1.1 算三个回归方程

1) 自—因

2) 自—中

3) 自、中—因
1.2 数据分析

2. Process插件法：Model4

部分标准化

效应量/Y的标准差

完全标准化

所有变量的标准化

3. 报告【B、SE、t(df)、P、置信区间+图（标准化系数）】

本研究采用软件SPSS 24.0 中文版进行采集录入和统计分析实验数据。中介效应检验：参照Preacher 和Hayes (2004)提出的Bootstrap 方法进行中介效应检验(模型4)，样本量选择5000，在95%置信区间下。

为了探讨MIL和FCI的关系中是否存在PA的中介作用，本研究以MIL得分为自变量，FCI得分为因变量，PA得分为中介变量进行中介效应检验。结果表明，PA在MIL和FCI之间起着中介作用。

MIL对PA有显著的预测作用（B=0.24，SE=0.07，t（98）=3.55，p < 0.001），置信区间（LLCT = 0.10，ULCT =0.37）不包含0； 中介检验的结果不包含0（ LLCT = 0.07 , ULCT = 0.37） ，表明 P A 的中介效应显著（中介效应大小为0.22，S E =0.08） ，中介效应如图所示。
参考文献：Preacher, K. J. , Hayes, A. F. . (2004). Spss and sas procedures for estimating indirect effects in simple mediation models.  Behavior Research Methods, Instruments Computers,   36 (4), p.717-731.

二、多重中介

1. Process插件法：model4

三、链式中介

1. Process插件法：model6

中心化：原始数据-均值

拆分文件：spilt
四、调节【报告B、SE、t、β、p、95%CI、Δ+画回归表、交互作用图】

1. 线性回归法

1.1 S pss操作

1）算z分数

2）算交互项

3）算回归方程

1.2  S pss结果解读
1.3  画交互作用图：对调节变量做高低分组
高分组：平均值+标准差=6.12

低分组：平均值—标准差=3.68
1.4 拆分文件，做回归
1.5 再做一次回归，画图

2. Process插件法：model1

2.1 S pss操作
2.2 S pss结果解读

2.3 报告

利用Process model 1 (Hayes，2018)探讨生命意义感P、社会支持以及二者的交互作用与工作倦怠的关系。

结果表明， 生命意义感P (B = -0.46， t = -1.35， p = 0.18 )、 社会支持 (B = -0.19， t = -0.55， p =0.58 )以及二者交互作用(B = 0.05， t = 0.83， p =0.41 ) 对工作倦怠的作用 均不显著 （如表3所示），简单斜率分析图如图2所示。
图 2简单斜率效应分析图
五、有调节的中介【报告B、SE、β、p、95%CI+画回归表+交互作用图】

1.线性回归法

1.1 算两组交互项 自*调 中*调

1) 自、调、自*调—因

2) 自、调、自*调—中

3) 自、调、自*调、中、中*调—因
1.2 报告

接下来验证有调节的中介作用，以压力为自变量，生命意义感P为调节变量，自我效能感为中介变量，深层劳动为因变量为例。

根据温忠麟和叶宝娟(2014)的观点，检验有调节的中介模型需要对三个回归方程的参数进行检验：(1)方程1 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应; (2)方程2 估计调节变量(生命意义感P)对自变量(压力)与中介变量(自我效能感)之间关系的调节效应; (3)方程3 估计调节变量(生命意义感P)对中介变量(自我效能感)与因变量(深层劳动)之间关系的调节效应以及自变量(压力)对因变量(深层劳动)残余效应的调节效应。

根据Muller, Judd 和Yzerbyt (2005)的观点, 如果模型满足以下两个条件则说明有调节的中介效应存在：(1)方程1 中, 压力的总效应显著, 且该效应的大小不取决于生命意义感P; (2)方程2 和方程3 中, 压力对自我效能感的效应显著, 生命意义感P与自我效能感对深层劳动的交互效应显著, 和/或压力与生命意义感P对自我效能感的交互效应显著, 自我效能感对深层劳动的效应显著，本研究中有调节的中介模型检验结果见表2、图3。

由表2、图1可见，方程1 中压力负向预测深层劳动（β=-0.37，p<0.001），压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=-0.23，p<0.001）。

方程2 和方程3 中，压力与生命意义感P的交互项对自我效能感的预测效应显著（β=-0.18，p<0.01）；压力与生命意义感P的交互项对深层劳动的预测作用显著（β=-0.18，p<0.01）；同时自我效能感对深层劳动的预测效应显著（β=0.53，p<0.001）。

这表明， 压力、生命意义感P、自我效能感和深层劳动四者之间构成了有调节的中介效应模型 ， 自我效能感在压力与深层劳动之间具有中介作用 ， 生命意义感P 在 压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用 。
表2 压力对深层劳动有调节的中介效应检验（以生命意义感P为调节变量、自我效能感为中介变量）

图 3压力对深层劳动有调节的中介效应图（中介变量为自我效能感，调节变量为生命意义感P）
参考文献：

温忠麟,  叶宝娟. (2014). 中介效应分析:方法和模型发展.  心理科学进展,   022 (005), 731-745.
由于生命意义感P在压力与深层劳动、压力与自我效能感间起调节作用，因此需要进一步检验简单效应以明确生命意义感P调节作用。

首先将生命意义感P按照正负一个标准差分成高、低组, 采用简单斜率检验考察在生命意义感P不同水平上压力对深层劳动、压力对自我效能感的影响，相应的简单效应分析见图5、图6。

图5结果表明，对于 生命意义感P 较 高 的个体 来说，压力能负向预测深层劳动（ B= -0.44， SE = 0.13，  p <0.01 ） ；而对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能显著预测深层劳动（B =0.09, SE = 0.11,p = 0.45），即 比起低压力情景，高生命意义感P的个体在高压情景下，会有更少的深层劳动。
图 5生命意义感P对压力与深层劳动之间的关系调节作用

图6结果表明，对于生命意义感P较低的个体来说，压力不能预测自我效能感（B = -0.19，SE =0.13，p =0.17）；而对于 生命意义感P较高的个体来说 ， 压力能负向预测深层劳动（ B =-0.45 ， SE = 0.13 ， p  <0.01） ；即比起低压力情景时， 高生命意义感P的个体在高压情景下自我效能感更低。
图 6生命意义感P对压力与自我效能感之间的关系调节作用
2.  Process插件法

2.1 调节前半路径：model7

1)Spss操作

2) Spss结果解读

2.2 调节后半路径：model14

1) Spss操作

2)Spss结果解读

2.3 探索前后：model57

2.4 报告

使用Hayes (2019)的SPSS 宏程序PROCESS（Model7），分析自我效能感在压力与深层劳动之间的中介作用（前半段）是否受生命意义感P的调节。

结果表明（如表4所示）： 自我效能感显著正向预测深层劳动（B= 0.37 ，S E =0.0 4 ，p< 0.001 ） ； 压力与生命意义感P的交互项能显著负向预测自我效能感（B=-0.02，S E =0.01，p< 0.01 ） 。

表4：生命意义感P调节自我效能感在压力与深层劳动之间中介作用的回归分析

在生命意义感P得分为平均数减一个标准差、平均数以及平均数加一个标准差三个水平时，自我效能感在压力与深层劳动之间的中介效应值及其95%Bootstrap 置信区间如表5所示。

综合以上结果，本研究提出的有调节的中介模型得到了支持。 自我效能感 在 压力与深层劳动之间起中介作用， 而且该中介作用 前 半段 受到生命意义感P的调节。

表5：不同生命意义感P水平时压力与自我效能感之间的关系

生命意义感P水平中介效应值Boot标准误Bootstrap下限Bootstrap上限

M-SD-0.09 *** 0.03-0.16-0.04

M-0.13 *** 0.03-0.19-0.08

M+SD-0.17 *** 0.03-0.24-0.11

注： *** p<0.001
进一步采用简单斜率检验来分析生命意义感P在压力与自我效能感关系中的调节作用。按生命意义感P的平均分加减一个标准差将被试分为高生命意义感P水平组(高于平均数加一个标准差的被试)、低生命意义感P水平组(低于平均数减一个标准差的被试)与中生命意义感P水平组（介于两组之间的被试）三组，采用分组回归的方式考察压力与自我效能感的关系，结果如图所示： 随着 生命意义感P水平的升高 ,  压力 对 自我效能感 的负向预测作用逐渐 变强 (由B=-0.09 , p < 0.001 减弱为B=-0.17,p < 0.001)。

统计学问题，计算平均劳动生产率。 详细统计表见图`

我只是说一下计算步骤。
第一步计算组中值。将按劳动生产率分组的各组分别计算出组中值。如第一组50-60，组中值就是55，其余各组分别是65，75，85，95。
第二步计算工人总数。用各组产量除以各组组中值，得出每组生产工人数，将每组生产工作数相加得出工人总数。
第三步计算平均劳动生产率。用表中的总产量除以工人总数。 关于统计学统计报表模板和统计学统计报表模板下载的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 统计学统计报表模板的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于统计学统计报表模板下载、统计学统计报表模板的信息别忘了在本站进行查找喔。

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