第一篇：考勤常用的统计分析公式
考勤常用的统计分析公式
1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％
如：出勤20天，规定的月工作日为23天，则，20÷23×100%个人出勤率为：86.9%
2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100%
当月加班6个小时，当月总工作时数为184小时（23天*8小时）则，8 ÷184×100%
加班强度比率为：3.2%
3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100%
当天出勤员工98人，当天企业总人数102人，则：98÷102×100%人员出勤率为：96%
4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100%
当天缺勤人数4人，当天企业总人数102人，则：4÷102×100%人员缺勤率为：3.9%
第二篇：人力资源人员常用的统计分析公式
人力资源人员常用的统计分析公式
一、招聘分析常用计算公式
1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。
2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷23、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％
4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％
5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％
6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％
7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％
二、考勤常用的统计分析公式
1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％
2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％
3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％
4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％
三、常用工资计算、人力成本分析公式
1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数
2、月计件工资：计件单价×当月所做件数
3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数
4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数
5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数
6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％
7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％
8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷同期销售收入总额×100％
9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷同期成本费用总额×100％
10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数
11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额÷同期企业人工成本总额×100％ 数量评估：
录用比=录用人数/应聘人数*100%
招聘完成比=录用人数/计划招聘人数*100%
应聘比=应聘人数/计划招聘人数*100%
工资计算=月工资/21.75*实际工作天数（不计算周六日）
加班率：总加班时间/总出勤时间
直接间接人员比例：直接人员/间接人员
成本效用评估：
总成本效用=录用人数/招聘总成本
招募成本效用=应聘人数/招募期间的费用
选拔成本效用=被选中人数/选拔期间的费用
人员录用效用=正式录用人数/录用期间的费用
招聘收益成本比=所有新员工为组织创造的价值/招聘总成本
第三篇：人力资源人员常用的统计分析公式
人力资源人员常用的统计分析公式
一、招聘分析常用计算公式
1、招聘入职率：应聘成功入职的人数÷应聘的所有人数×100％。
2、月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷23、月员工离职率：整月员工离职总人数÷月平均人数×100％
4、月员工新进率：整月员工新进总人数÷月平均人数×100％
5、月员工留存率：月底留存的员工人数÷月初员工人数×100％
6、月员工损失率：整月员工离职总人数÷月初员工人数×100％
7、月员工进出比率：整月入职员工总人数÷整月离职员工总人数×100％
二、考勤常用的统计分析公式
1、个人出勤率：出勤天数÷规定的月工作日×100％
2、加班强度比率：当月加班时数÷当月总工作时数×100％
3、人员出勤率：当天出勤员工人数÷当天企业总人数×100％
4、人员缺勤率：当天缺勤员工人数÷当天企业总人数×100％
三、常用工资计算、人力成本分析公式
1、月薪工资：月工资额÷21.75天×当月考勤天数
2、月计件工资：计件单价×当月所做件数
3、平时加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×1.5倍×平时加班时数
4、假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×2倍×假日加班时数
5、法定假日加班费：月工资额÷21.75天÷8小时×3倍×法定假日加班时数
6、直接生产人员工资比率：直接生产人员工资总额÷企业工资总额×100％
7、非生产人员工资比率：非生产人员工资总额÷企业工资总额×100％
8、人力资源费用率：一定时期内人工成本总额÷ 同期销售收入总额×100％
9、人力成本占企业总成本的比重：一定时期内人工成本总额÷ 同期成本费用总额×100％
10、人均人工成本：一定时期内人工成本总额÷同期同口径职工人数
11、人工成本利润率：一定时期内企业利润总额 ÷同期企业人工成本总额×100％
四、培训统计分析公式
培训出勤率：实际培训出席人数÷计划培训出席人数×100％
第四篇：中国旅游统计分析
中国各地区旅游企业经济效益评价与统计分析 摘要：本文根据2001年《中国旅游统计年鉴》（副本）的有关数据，用因子分析、聚类分析、判别分析对我国大陆各地区的旅游企业经济效益作了定量分析，按加权因子得分进行了排序,给出了一种分类方式，并用典型相关分析对各地区旅游企业经济效益与旅游资源分布关系进行了研究，为各地区旅游业横向比较及健康、快速发展提供一定的科学依据。关键词：旅游；企业效益；综合评价；因子分析；聚类分析；典型相关分析 中图分类号：O212.4
文献标识码： A 旅游业作为我国经济发展的重要组成部分，为国民经济的发展发挥了巨大作用。我国的旅游业虽然起步较晚，但发展势头强劲。国家把旅游业确定为第三产业积极发展的新兴产业序列中的第一位，许多省、自治区、直辖市把旅游业作为地方经济发展的支柱产业加以培育发展。现阶段我国旅游业已形成了政府主导型的产业格局和门类齐全的生产体系，生产规模日益扩大，产业结构日趋完善，成为经济新的增长点之一。它不仅扩大了就业，促进了消费，为国家增创外汇，拉动经济增长，而且推动了基础设施建设的投资，促进了生态的优化和环境保护。由于我国地域辽阔，经济发展不平衡，旅游资源分布有差异，以及历史文化背景、地方政府扶持力度等原因，我国旅游业的发展现已不平衡，地区差距拉大。如何评价旅游企业的经济效益是旅游企业经济活动分析的重要课题，这对于进一步提升旅游产业地位，提高产出水平，使各地区旅游业均衡、健康、科学发展具有重要作用。本文利用统计模型定量分析，客观地对我国各地区（不含港、澳、台地区）旅游企业经济效益进行了综合评价，给出了排序、分类，并对结果做出了合理分析。1．评价指标与方法
我国目前考核旅游企业经济效益的主要指标有：固定资产、利润、税金、全员劳动生产率等，这套指标体系比较全面地反映了企业经济效益各个侧面的状况，但各指标间常出现此大彼小、此高彼低的现象。国家旅游局旅游企业经营统计报告只是按某项指标分别给出居于前十位的省份，整体看经营情况如何却不甚鲜明，因而综合各指标的相关信息，从中提出尽量少的“主要”评价指标用于实际的客观、公正、全面评价十分必要。本文用因子分析方法给出一种评价方式，只起抛砖引玉的作用，相信更加科学合理的方法使用必将提高国家旅游局统计报告的效用和权威性。
本文数据来自国家旅游局出版的2001年《中国旅游统计年鉴》（副本）。选取指标体系如下：x1-固定资产（万元）；x2-营业收入（万元）；x3-利润（万元）；x4-税金（万元）；x5-利润率（%）；x6-全员劳动生产率（万元/人）；x7-人均实现利税（万元/人）；x8-人均实现利润（万元/人）；x9-人均固定资产原值（万元/人）；x10-从业人员（人）；x11-企业数。这十一个指标是异量纲的，数值差异大。计算指标的相关系数阵还发现许多指标间高度相关，实际上有的指标可由另一些指标得出，说明指标间信息有重叠，如果简单地用减少指标的方法又势必造成某些重要信息的丢失。因子分析可以有效的解决上述问题，它以最少的信息损失，将原始的众多指标综合成较少的几个因子变量，以之代替原变量进行统计分析。
为了确定原指标变量是否适合用因子分析方法，进行巴特莱特球度检验(Bartlett test of sphericity)为高度显著和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验，KMO值为0.672，说明适合作因子分析。
2．统计分析
2.1因子分析与综合排序
利用SAS统计分析软件，调用FACTOR过程，用主成分分析法得到因子分析初始解，用方差最大旋转法作因子旋转，计算因子得分，以所选因子变量的方差贡献率为权数，计算综合因子得分，并按综合因子得分排序。输出结果见下表1。表1：相关矩阵特征值表
主成分特征值贡献率累积贡献率
6.50450694
4.36025715
0.5913
0.5913
2.14424979
0.80293241
0.1949
0.7863
1.34131738
0.80034008
0.1219
0.9082
0.54097731
0.24847090
0.0492
0.9574
0.29250641
0.22167858
0.0266
0.9840
0.07082782
0.00524912
0.0064
0.9904
0.06557871
0.04552821
0.0060
0.9964
0.02005049
0.00781079
0.0018
0.9982
0.01223970
0.00630963
0.0011
0.9993
0.00593007 0.00411469
0.0005
0.9998
0.00181537
0.0002
1.0000
由表1可知：只选取前3个主成分，累积方差贡献率已达90.82%，而其余8个主成分的贡献率都不到5%，所以只取前三个主成分作为综合指标即公因子变量可比较全面的反映原有指标的信息。
表2：旋转后的三因子载荷矩阵表
指标变量公因子1
公因子2
公因子3
X1
0.88959
0.17130
0.39839
X2
0.94146
0.16580
0.26969
X3
0.85640
0.26763
0.15222
X4
0.96909
0.11215
0.09233
X5
0.08420
0.97222
0.05432
X6
0.36506
0.20146
0.81881
X7
0.30630 0.90275
0.27876
X8
0.23788
0.94913
0.15050
X9
0.03290
0.14598
0.92659
X10
0.94938
0.15148
-0.12881
X11
0.76479
0.17752
0.17676
因子变量的命名解释是因子分析的一个核心问题。为使公因子在原变量上的因子载荷有较鲜明的意义，对因子载荷矩阵进行方差最大旋转后由表2可见：第一公因子在X1、X2、X3、X4、X10及X11上有较大正载荷，反映了企业规模大小、企业经营总量，可视为规模总量因子。第二公因子在X5、X7和X8上有较大正载荷，反映了人均意义下企业的利润、上缴国家的利税大小，可称为人均产出效益因子。第三公因子在X6、X9上有较大正载荷，补充说明企业的从业人员的工作成效和使用旅游资源能力，可称为人均人力效率因子。从因子变量得分可分别描述各地区旅游企业在规模总量、人均产出效益、人均人力效率方面的差异。为了综合评价各地区的旅游企业经济效益，调用 SAS软件的SCORE过程，计算各地区公因子得分及综合因子得分，即对三个公因子按方差贡献率赋予权重，求加权因子得分E
其中分别为三因子得分。按E值得分排序如下表3。表3：各地区公因子得分、综合得分及名次 地区
因子1 因子2 因子3 综合得分
名次
广东
4.69262
0.20384
-1.12098
2.6778 1
北京 1.66170
0.58822
1.89714
1.3285 2
上海
0.63836
0.98190
3.20273
.9592 3
江苏
0.50538
0.09254
0.19609
.3408 4
浙江
0.14075
0.19167
0.79957
.2180 5
福建
0.59328
0.59018
-2.38143
.1755 6
山东
0.18163
-0.32953
0.21684
.0696 7
辽宁
-0.06207
-0.26187
0.90618
.0227 8
四川
-0.04664
0.42229
-0.33702
.0136 9
广西
-0.23786
-0.19579
0.96519
-.0611 10
湖南
-0.48380
0.92714
0.24800
-.0751 11
安徽
-0.11381 0.46737
-0.83694
-.0782 12
湖北
-0.07985
-0.17740
-0.48335
-.1407 13
云南
-0.20911
-0.61538
0.69245
-.1592 14
山西
-0.41322
0.63250
-0.64976
-.2003 15
吉林
-0.50807
0.29059
0.30584
-.2065 16
河南
-0.27298
0.10582
-0.58700
-.2123 17
河北
-0.21661
-0.01710
-0.70675
-.2176 18
黑龙江
-0.38955
0.30856
-0.40796
-.2199 19
天津
-0.44507
-0.40856
0.51709
-.2798 20
重庆
-0.46587
0.11513
-0.24197
-.2825 21
新疆
-0.51187
-0.10352 0.33128
-.2825 21
内蒙古
-0.53956
0.58932
-0.68639
-.2879 23
海南
-0.44459
-0.79980
1.04472
-.2914 24
江西
-0.49292
0.08856
-0.16572
-.2944 25
甘肃
-0.57870
0.53851
-0.47970
-.2957 26
贵州
-0.50596
0.20599
-0.40455
-.3083 27
西藏
-0.76862
0.76114
-0.38345
-.3529 28
陕西
-0.34088
-0.64466
-0.25127
-.3578 29
青海
-0.55592
0.26860
-0.97012
-.3946 30
宁夏
0.26979
-4.81625
-0.22877
-.8070 31
从表3可见，综合排序第一的广东省旅游企业按其经营规模排名第一，由于从业人员多，按其人均人力效率看并不占优势，相反有些靠后，福建情形与广东类似。这说明广东、福建两地旅游企业量的增长已达到一定的程度，现要求行业在质的方面有大幅提高，如何在保证服务质量前提下控制成本，减员增效，改善企业内部管理机制和运行机制，特别是人力资源开发利用是广东、福建旅游企业要着手解决的问题。北京、上海两地情况较好，从综合指标的三个方面衡量都靠前，特别是上海人均产出效益得分、人均人力效率得分都排名第一。由于旅游经济具有拉动国民经济增长的巨大作用，考虑到北京、上海在我国政治、经济、文化方面的地位，特别是2008年将在我国举办奥运会，进一步发展两地旅游业仍前景广阔。排名靠后的五个省区中，西藏的人均产出效益得分位次比较靠前，主要是由于产业规模太小而使其综合排名靠后，交通等原因使该地旅游发展规模滞后，相信正开工建设的青藏铁路必将会极大促进西藏旅游的发展；其余四省区则表现为或企业亏损、规模偏小或效率偏低，情况各有不同。
2.2．类型划分
为了进一步反映我国区域旅游企业发展特征，本文调用SAS的CLUSTER过程对地区加以分类，对样本数据作标准化处理。发现分为三类较为合理，第一类：广东、北京、上海；第二类：江苏、浙江、山东、辽宁、广西；第三类：：福建、四川、安徽、湖南、湖北、云南、河南、河北、吉林、天津、重庆、内蒙古、甘肃、黑龙江、贵州、海南、江西、山西、陕西、新疆、青海、西藏、宁夏。
以上分类的合理性在统计中可以利用贝叶斯判别准则来检验。调用SAS软件DICSCRIM过程作判别分析，得到31个省区回判结果，正确率93.55%，只有第三类的海南、新疆错判，误判率为6.45%，表明所分类别是合理的。从地理位置、经济发展状况来看，这种分类与实际情况也比较吻合。2.3．相关因素的分析
旅游业的发展与许多因素有关，定量地分析旅游企业经济效益与地区经济发展水平、旅游资源分布等因素的关系对制定区域旅游业发展规划、合理配置资源有十分重要意义。特别是旅游资源欠丰地区该如何办好旅游业，本文如下所作典型相关统计分析将为之决策提供一定的理论依据。
各地区旅游资源的丰度可用如下指标衡量（均指拥有量占全国比重（%））。y1-全国重点名胜区；y2-国家级自然保护区；y3-国家级森林公园；y4-国家历史文化名城；y5-全国重点保护单位。根据《地理学与国土研究》第15卷第3期王凯的《中国主要旅游资源赋存的省际差异分析》一文的相关数据，将此五项指标与前述x1~x11指标作典型相关统计分析（重庆与四川的相应数据进行了合并），调用统计分析软件SAS中CANCORR过程计算典型相关，主要输出结果如下表
4、表5。
表4：CANCORR过程产生的标准化的第一对典型变量的系数
VAR变量标准化的典型相关系数
WITH变量标准化的典型相关系数
V1 x1
-2.6555
x2
1.8471
x3
-0.1297
x4
0.3113
x5
-0.0054
x6
0.0868
x7
-2.0422
x8
2.0695
x9
0.0828
x10
-0.5036
x11
1.5862 W1
y1
0.0987
y2
-0.2455
y3
0.4874
y4
0.9091
y5
-0.3137
表5：典型结构
Correlations Between the VAR Variables and the Canonical Variables of the WITH Variables
W1
W2
W3
W4
W5
x1
0.0306
-0.0284
-0.1597
0.1246
-0.0418
x2
0.0749
-0.1370
-0.1575
0.1395
-0.0457
x3
-0.0903
-0.1660
-0.1619
0.1434
-0.0232
x4
0.1171
-0.1540
-0.0391
0.1983
-0.0746
x5
0.2403
0.1486
-0.0921
0.0249
0.0775
x6
-0.0696
0.0298
-0.2355
-0.0264
0.1106
x7
0.0976
0.1503
-0.1786
0.0317
0.1114
x8
0.1382
0.1338
-0.1989
0.0029
0.1143
x9
-0.3180
0.0477
0.0133
-0.0083
0.1419
x10
0.2061
-0.0862
-0.0107
0.0799
-0.1707
x11
0.5366
0.1167
-0.0515
0.0833
-0.0770
Correlations Between the WITH Variables and the Canonical Variables of the VAR Variables
V1
V2
V3
V4
V5
y1
0.4884
0.4401
0.2568
-0.1064
-0.1728
y2
0.0796
0.1787
0.4903
0.2598
-0.0724
y3
0.6236
0.2760
0.0899
0.1333
0.2122
y4
0.7903
-0.0568
-0.0566
0.0748
-0.1749 y5
0.4643
0.2628
-0.3274
0.1871
-0.1747
主要结果的分析：通过五对典型变量相关系数为0的假设检验可知，第一典型相关系数为0.905457，检验总体中所有典型相关均为0的零假设时第一对（V1与W1）的似然率卡方检验值为0.0554（即的值），故在（或）的显著水平下，否定所有典型相关为0的假设（虽然Pillai轨迹检验不显著，但Wilks等其他3种检验显著）。从检验的结果可知，只有第一组典型相关是显著的，其余四组的典型相关系数与0在0.1显著水平下没有多大差别，所以只有第一对典型变量是有价值的，其余四对典型变量价值不大。由于两组指标变量测量单位不同，所以以下只分析标准化的典型变量的系数。分析表
4、表5可知：衡量企业效益指标概括为典型变量V1，其在原指标变量x1、x2、x7、x8、x10、x11上有绝对值较大的系数，衡量旅游资源丰度的指标可概括为典型变量W1，其在原指标y3、y4有较大的系数。以上说明旅游企业经营效益确实与旅游资源的分布有关系。进一步分析第一组典型变量的典型结构（即原始变量与典型变量的相关系数），可知x1、x7、x10是抑制变量（具有同典型变量V1的相关相反符号的系数）。W1与衡量企业效益指标分别都不太相关，这个结果很容易解释。而v1与衡量旅游资源丰度的指标y3、y4有相关性，与y2不相关，说明各省区旅游企业效益与该省区的国家级森林公园、国家历史文化名城拥有量有很大关系，与其国家级自然保护区的拥有量关系不大。这反映了我国现阶段旅游资源的开发水平和旅客的旅游目的地选择偏好，也说明了为什么像上海这样旅游资源相对缺乏的地区旅游企业效益仍较好的原因。3．结束语
由于旅游业的独特地位和作用，旅游企业经济效益的评价没有反映出旅游业的社会效益。旅游业作为一个产业群的核心，具有很强的产业关联度，既能促进经济的发展，又能带动社会的进步。如果单独地考察旅游企业盈利与否来评价企业是不科学的，要看到其在稳定就业、调整社会经济结构和推动市场发育完善的作用。但是，旅游业的产业性质是生产性的，也在为社会创造价值，公正、客观、科学地反映旅游业的业绩，特别是经济效益，必将有利于科学地制定相关政策，使旅游业在国民经济发展中发挥更大的作用，有利于旅游企业自身的健康快速发展。参考文献：
[1] 郭利平，陈中暖中国区域旅游经济综合实力分析和类型划分[J]，地理学与国土研究，Vol.17，No.3，88~91 [2] 王凯，中国主要旅游资源赋存的省际差异分析[J]，地理学与国土研究，Vol.15，No.3，69~74 [3] 中国旅游局，中国旅游统计年鉴（副本）[M]，中国旅游出版社，2001，18~19.[4] 张尧庭，方开泰多元统计分析引论[M]，科学出版社，1982 [5] 王苏斌等，SPSS统计分析[M].北京：机械工业出版社,2003.[6] 高惠璇等,SAS系统软件使用手册[M] 北京：中国统计出版社,1997.
第五篇：统计分析报告格式
2012-2013-1《统计学》课程设计
统计分析报告
题目： 关于**********的调查分析
小组成员： 财务1040*班 39号 张三
财务1040*班 40号 李四
联系方式： 189******** 指导教师： 张纯荣
目 录
第一部分 调查方案设计
一、调查方案 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„1
二、调查问卷 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„
三、„„„„„„ 第二部分 分析报告
一、„„
二、„„
„„„„„„„„
第一部分 调查方案设计
一、调查方案
（一）调查目的
示例，通过调研„„，为„„„„提供参考。
（二）调查对象
示例，长春大学光华学院商学院学生„„
（三）调查程序 1.„„„„设计调查问卷，明确调查方向和内容； 2.分发调查问卷。随机抽取在校大二学生男、女各25人作为调查单位； 3.根据回收有效问卷进行分析，具体内容如下：
（1）根据样本的生活费来源、分布状况的均值、方差等分布的数字特征，推断人大学生总体分布的相应参数；
（2）绘制统计图形使样本数据直观化并对统计量进行分析
二、问卷设计
关于* * * * * * * * *情况的调查问卷
亲爱的同学，您好！
„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 1.性别:a 男b 女（）2.你的消费方式为（）a.能省则省 b.事先做好消费计划 c.毫不在乎，想花就花 d.其他 3.你平均一个月的生活费大约为__________元 4.您的生活费的来源主要是()（多选题）a.„„ b.„„
c.„„ d.„„ e.„„ f.„„ „„„„ „„„„
谢谢您的支持与参与
三、问卷发放
本次调查我们采取**抽样，对*******发放问卷****份；
共发放问卷***份，回收问卷***份，其中有效问卷共***份。„„„„
第二部分 分析报告
示例：
一、***********情况分析 经过抽样调查发现，„„„„„„„„„„„„„„
表1 ******频数分布表
接收 500以下 500-800 800-1100 1100以上 其他
频率
14 4 0 累积 % 12.77% 61.70% 91.49% 100.00% 100.00% 接收 500-800 800-1100 500以下 1100以上 其他 频率 23 14 6 4 0 累积 % 48.94% 78.72% 91.49% 100.00% 100.00%
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 其他 1000元以下 10 44 3 5 1000--1500 2 20 1 0 1500--2000 2 2 0 0 2000元以上
0 2 0 0 „„„„„„„„„„„„„„
八、家庭收入、学生总消费的一元线性回归分析
我们令家庭收入为x，学生总消费为y，利用excel得到表 summary output 回归统计
multiple r r square adjusted r square 标准误差 观测值 方差分析
回归分析 残差 总计 intercept x variable 1 0.978641 0.957739 0.956858 64.43173 50 significance df ss ms f f 1 4515931 4515931 1087.797 1.23e-34 48 199269.5 4151.448 49 4715200 p-value lower 95% coefficients 标准误差 t stat 77.03136 22.73468 3.388276 0.001413 0.148054 0.004489 32.98176 1.23e-34 upper 95% 31.32023 122.7425 0.139028 0.157079 由表可知：相关系数r=0.978641，f检验回归方程显著，t检验回归系数p值小于0.05，说明回归系数是显著的，于是有可预测的一元回归方程：y=77.03136+0.148054x。„„„„„„„„„„„„„„
十二、调查结论
通过******************的调查分析，我得出以下几点结论：篇二：统计分析报告格式(样板)2013-2014学年第二学期《统计学》课程实践考查
关于“——————”
——————————————————————————————————————————————————正文————————————————————————————————————————。
一、——————
（一）——————
——————————————————————————————————————————————————正文————————————————————————————————————————。1.——————（1）——————
——————————————————————————————————————————————————正文————————————————————————————————————————。
（2）——————
——————————————————————————————————————————————————正文————————————————————————————————————————。2.——————
——————————————————————————————————————————————————正文————————————————————————————————————————。
（二）——————
二、——————
—————————————正文—————————————————————————————————————————————————。
第 1 页篇三：统计分析报告
【目录】
一．引言
二．研究目的 三．数据分析 i.对能源生产及构成的分析 i.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析 i.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析
i.2.a.相关分析 i.2.b.回归分析 ii.对能源消费的分析 ii.1.从能源消费总量和类型方面做简单分析 ii.2.综合分析能源消耗各类型及总量之间的关系
ii.2.a.相关分析
ii.2.b.以年份粗略预测未来对能源的需求量
四.综合上述分析并总结 五．附录
一．【引言】能源是整个社会经济增长和社会发展的重要物质基础, 也
是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点，能源短缺曾长期制约社会经济的发展，经济的可持续发展对于合理的能源生产与消费提出了更高的要求。探讨能源消费与生产状况，对于保障国家能源安全、实施科学发展观战略和走能源可持续发展道路具有重大的现实意义。二．研究目的本文采自1978年以来近30年全社会的能源生产及消费数据（来源国家统计局），基于excel及spss软件，从能源的生产构成及消费情况等方面进行分析，并用线性回归模型对世界能源需求进行预测。
三．统计数据分析 i.对能源生产及构成的分析 i.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析
下图是自1978年以来社会能源生产总量的情况，对原始数据进 行简单的转换得到图一。
从图中不难看出能源的生产几乎成直线增长，最近十余年来由于
科技的发展及能源的需求量的不断提高，能源的产量增长尤为明显。各能源占生产总量的比例结构从图二中显而易见，原煤不论从储存量还是对人类生活和工业发展的角度而言，目前仍是世界经济发展的支柱。而原油的产量却有回落的趋势，自1978年以来逐年降低。当然随着近年来科技的发展，能源短缺危机，在天然气开采上有所提高，水、核、风能逐步发展。
下面基于excel将近30年的数据进行了简单的处理，得到各能源的产量增长对能源总产量变化的影响。
当然这里我就简单的以原煤产量对总产量的影响做了分析（原油，天然气等同理），几乎成线性正相关，并得到方称y=1.2708x+5455.6。
基于此方程我们可以从原煤的产量粗率估计能源总产量的情况。i.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析 i.2.a.相关分析
由于自1978年以来的数据太多，于是接下来我选择了近十年来能
源的生产情况及相关数据进行分析。下面选取2002年至2012年的数据，如表一：
表一很清晰的呈现出能源生产总量的增长趋势，同样也反映出各能源组成的不断增长及所占比例的变化情况。由于变化趋势的一致性，所以我对各能源构成及生产总量进行了简单的相关分析。结果如下表：
由表二可以看出能源的生产总量与各构成成分之间确实有着明显的相关性，从表中数据可以得到能源生产总量与原煤，原油，天然气及水、核、风电的相关系数分别为0.999、0.989、0.988和0.972，所有相关系数均大于0.8，成显著相关关系。所以各能源产量确实与能源总产量间存在某种密切关系，能够影响全球的能源总产量。i.2.b.回归分析
同样我利用表一的数据，基于spss分析各能源构成的产量对能源生产总量的影响，运用回归分析的方法得到表三：
如上图，通过回归分析得到了相关数据，加以整理可以得到一个 有关能源总产量与各能源构成的多元线性方程。设能源总产量为w, 篇四：统计数据分析报告(范本)统计数据分析报告(范本)【摘 要 题】青少年社会调查
【正 文】
中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，2003年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时（截至2005年7月31日）中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。
一、青少年人口状况指标 1.青少年人口总数及比重 2003年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比 为103.57。14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为 102.46。2.青少年人口性别年龄构成分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。2003年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律（如受人口惯性发展的影响）以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。3.青少年人口分布状况
人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。2000年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占 24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。
2003年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817 万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。4.青少年人口的迁移 2000年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多（见图1-3a和图1-3b）。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。
5.青少年人口的受教育状况
随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点(97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。6.青年人口的婚姻状况
青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。7.青年人口生育状况 青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‟，总和生育率为1.4‟，29岁组累计生育率为1164.79‟，35岁组累计生育率为1375.93‟。8.青少年人口死亡状况
青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‟的小区间范围内波动增长。根据2003年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‟，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‟，14～35岁的死亡率为0.95‟。9.青年人口的民族状况
我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。2000年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族，9.42%为少数民族；14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占 8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。篇五：统计分析报告概述及范文
统计分析报告概述及范文
什么是统计分析报告
统计分析报告（statistical analysis report）。统计分析报告，就是指运用统计资料和统计分析方法，以独特的表达方法和结构特点，表现所研究事物本质和规律性的一种应用文章。统计分析报告是统计分析研究过程中所形成的论点、论据、结论的集中表现；它不同于一般的总结报告、议论文、叙述文和说明文；更不同于小说、诗歌和散文；它乃是运用统计资料和统计方法、数字与文字相结合，对客观事物进行分析研究结果的表现。统计分析结果可以通过表格式、图形式和文章式等多种形式表现出来。文章式的主要形式是统计分析报告。它是全部表现形式中最完善的形式。这种形式可以综合而灵活地运用表格、图形等形式；可以表现出表格式、图形式难以充分表现的活情况；可以使分析结果鲜明、生动、具体；可以进行深刻的定性分析。
统计分析报告有哪些类型
由于统计分析报告的内容和作用不同，统计分析报告的类型主要有下列几种：
1、统计公报
统计公报，是政府统计机构通过报刊向社会公众公布一个国民经济和社会发展情况的统计分析报告。一般是由国家、省一级以及计划单列的省辖市一级的统计局发布的。如《国家统计局关于1999年国民经济和社会发展统计公报》。
2、进度统计分析报告
进度统计分析报告必须讲究时效，力求内容短小精悍，结构简单规范，看后一目了然。
3、综合统计分析报告 综合统计分析报告是从客观的角度，利用大量丰富的统计资料，对国民经济和社会发展的规模、水平、结构和比例关系、经济效益以及发展变化状况，进行综合分析研究所形成的一种统计分析报告。
4、专题统计分析报告
专题统计分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一问题进行专门的、深入研究的一种分析报告。它的目标集中，内容单一，不像综合分析报告那样，要反映事物的全貌。正因为如此，专题统计分析报告更要求突破时间和空间的限制，根据领导和社会公众的需要灵活选题，做到重点突出，认识深刻。
5、典型调查报告
典型调查报告，是根据调查的目的、要求，有意识地选择少数有代表性的单位进行深入实际调查后所写成的报告。深入实际，进行调查研究，是各级领导、各部门了解情况，指导工作经常采用的一种工作方法。习惯上称为“解剖麻雀”，统计上叫做典型调查。
党员统计分析报告范文
一、党员基本情况
截止到xx年12月31日，我院共有党员总数1229名。其中，正式党员882名，预备党员347名；女性党员517名，占党员总数的42％；少数民族党员49名，占党员总数的4％。从党员的身份来看，教职工党员391名（其中，教师党员192名，35岁以下青年教师党员123名）；学生党员663名（其中，研究生党员63名，本科生党员578名，专科生党员22名）；离退休党员140名；其他35名（已毕业学生党员组织关系未转走等）。学生党员在全体党员中所占比例最大，达到了53.9％，见附图1。
二、xx年发展党员情况 xx年我院共发展党员365名，其中发展教职工党员9名、研究生党员11名、本科生党员320名、大专生党员25名。
在发展党员工作中，突出了两个重点，一是继续做好在大学生中发展党员工作，发展本科生党员人数占发展党员总数的87.6％；研究生党员人数为63人，占研究生总
数的52.9％。二是积极做好在35岁以下青年教师中发展党员工作，xx年我院共发展35岁以下青年教师党员6名，占发展教职工党员总数的66.7。
三、党员教育管理
我院党委历来十分重视党员教育管理工作。去年，以保持共产党员先进教育为契机，我院举办校、院两级专题报告23场，党支部集中学习108次，组织各种参观和实践活动23次，各级开展学习体会交流64次，各级开展先进性具体要求大讨论活动52次。在认真征求意见和深入谈心的基础上，全体党员认真撰写了个人党性分析材料，召开了专题组织生活会和民主生活会，回顾了自己近来的思想作风和工作经历，查找了自身存在的突出问题，认真开展批评与自我批评。先进性教育活动使得我院党员的精神面貌焕发了，党员队伍的整体素质有了较为明显的提升。
四、近三年党员队伍状况分析
通过对近三年统计数据的比较分析，可以看出我院党员队伍建设方面有如下几个特点： 1、学生党员数量合理，保持较高比例。
三年来，我院学生党员占全院党员总数的比例均在55％左右，本科生党员比例保持在10％左右，见附图2。
学生党员保持较高比例主要是由于我院党委高度重视发展党员工作。党委认真贯彻《中共中央组织部关于进一步做好新形势下发展党员工作的意见》精神，定期召开专题会议研究和部署，从党建经费中拨出专款用于积极分子培养、培训和党员教育工作。党委组织部和党校制定了《关于进一步加强学生党员工作的几点意见》等一系列有关发展党员的工作制度，组织编写了《发展党员工作制度选编》，提出了新形势下发展党员的新思路。党校进一步规范培训模式，实行两级党校管理体制，推动并开展了新生入党启蒙教育、分党校初级班、院党校高级班三级培训的模式，从而有力地推动了在学生中发展党员工作。
2、教职工党员队伍逐年扩大，整体结构进一步改善
三年来，我院教职工党员人数逐年增加，见附图3。截止xx年底，我院教职工党员总数为391名，占全院教职工总数的52.2％；其中，教师党员人数为192名，占我院教师总数的比49.0％。xx～xx年，35岁以下青年教师党员人数由98人增加到123人，在35岁以下青年教师总数中所占的比例由46.4％提高到58.0％，见图4。具有高职称教职工党员人数由60名增加到65人，在具有高职称教职工总数中所占的比例由49.7％提升到51.2％，见图5。
我院教职工党员人数之所以逐年增长，整体结构得到进一步改善，主要原因是，在党委的领导下，党委组织部和党校统筹规划，加大教职工入党积极分子培训的力度，培训的内容和时间上都做了较大的增加，形成历时两个月六个阶段的教育培训，为强化对入党积极分子培养，保证发展党员质量，把好入口关，打下了良好的基础。同时，党委组织部、党校定期指导和督促各基层党组织做好发展党员工作。此外，每年在引进新教职工时，我院加强了对其政治素质的考察。
五、对今后工作的思考
根据党内统计分析所反映出的情况，我院今后党员发展工作的主要思路如下：
1、进一步推进在教职工中发展党员的工作
尽管今年来我院教职工党员保持较高比例，但在发展教职工党员过程中所能考察的重点培养对象范围较小、选择余地不大，基层党组织和党务工作者，做入党积极分子思想工作的能力优待进一步提高，尤其在与学术骨干谈话时显得能力较弱，从而导致了教职工发展党员工作相对学生发展党员工作比较滞后。因此，我院在教职工发展党员工作中，还有一定的提升空间，尤其是在高知识群体和中青年学术骨干中的党员发展工作。统计分析报告范文 如何写好统计分析报告
写好统计分析，使之在社会经济生活中切实有效地发挥出其应有的作用，是统计工作者一生都为之奋斗的目标。
统计分析，是一种高级理性思维活动。它是统计工作全过程的最后阶段，是对统计资料进行调查、搜集、整理，感性认识得到升华和提高，出产成品、精品的阶段，是统计认识的高级阶段。写好统计分析既是社会经济发展的需要，也是发展统计文化的需要，更是统计工作者肩负的职责。统计分析研究，是以文字报告形式在分析数据的基础上，找出规律，讲出道理，服务社会公众、服务领导，为决策者提出应注意的问题和建议，并对未来一定时期做出科学的预测。
笔者认为写好统计分析，应符合４条标准，即：题目新颖突出、观点鲜明正确；内容详细具体、材料新颖充分；结构科学合理、层次分明清晰；语言简练通顺、用词通俗简朴。４条标准既是统计分析的要求，也是一般文章的要求，但作为统计分析，除此标准要求外，还必须在广度、深度和力度上作文章。
广度是指分析反映事物、现象的全面程度；深度指对事物、现象分析的深浅程度；力度指通过对事物、现象分析所掌握其规律及变化的准确度，从而确立观点，提出建议的准确性、针对性、实用性、价值量的大些
定于分析思路和表述思路，归结于写作思路。
所谓统计分析的写作思路，是指撰写者在一定背景下，通过对接触、感受到的统计资料所进行的高级理性思维活动的程序、路线及其轨迹。这种轨迹非指物理意义上的“形”为轨迹，而是指统计分析的结构、层次、布局以及通过语言文字描绘出来的思维运行轨迹。因此，虽说其表面“无形”，但实质为“有形”，即当一篇统计分析成文定稿之后，其写作思路——思维运行轨迹业已固定成形，具体显示在文章的内容范围、标题、结构、布局、层次、语言、词汇及运用顺序，它既可以体现出作者思维线路示意图，又可以体现出作者的思维逻辑性的强弱程度。
思路的具体内容可分为思域、思路（总思路的具体细化）和思理。思域，是写作者思维空间及包括内容范围的形象比喻；思路，是对事物、现象分析表示的路标所向；思理，是作者对事物、现象理性认识的思维逻辑显示。把思域、思路、思理与广度、深度、力度相对应联系一起，即可得出一个结论：思域决定广度，思路决定深度，思理决定力度。统计分析的基本特征，就是用数字说话，依数成理是基础，依理立论是灵魂。所以，作者要做到思域宽广、思路深远、思理有据，其统计分析就会有广度、深度和力度。综上所述，提高统计分析的广度、深度和力度，必须在写作思路的培养锻炼上下功夫，达到升华和提高。首先要对写作思路进一步加深理解。文中所讲思路“有形”，是指成文定稿的文章其思路可以显现成形。其实一篇文章的思路形成存在有初级勾画和完善精炼两个层次和阶段。
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