使用SPSS统计就业率的核心步骤包括数据准备、描述性统计、相关性分析及回归分析。以下是具体操作流程：
一、数据准备
获取毕业生人数、就业人数等基础数据，确保数据包含时间序列（如2005-2012年）。
检查缺失值、异常值，确保数据完整性和准确性。
二、描述性统计分析
计算就业率（就业人数/毕业生人数）及同比变化率，了解整体就业趋势。
通过直方图、箱线图等可视化工具，分析就业率的分布特征。
三、相关性分析
以就业率为因变量，毕业生人数为自变量，建立线性回归模型。
通过复相关系数（如0.990）和判定系数（如0.979）评估模型拟合度，判断就业率与毕业生人数的关联性。
四、回归分析
使用线性回归（Y=F（X））分析就业率与毕业生人数的关系，观察回归系数及显著性。
结合时间序列数据，利用回归模型预测未来就业率变化趋势。
五、结果应用
根据分析结果，为高校就业指导、专业设置等提供数据支持。
可扩展分析不同行业、地区的就业率差异，为区域经济发展规划提供参考。
注意事项：分析过程中需注意数据标准化、模型假设检验等统计细节，确保结论可靠性。
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