spss分析第六次人口普查部分分析.doc

spss分析报告追求卓越 专业： 课程: 学号： 姓名： 成绩： 评语： 前言 经过一学期的学习，本人对spss的了解由初步到较为深入，这次采用的数据均为第五、六次人口普查的部分数据，由于有的数据不全，有的省份在统计局网站找不到，于是不得不费点劲找缺省的数据，最后又经过筛选、验证环节，保证了数据的可靠真实，光是这几个环节就用去一天。开始的时候，看到整个数据较为庞大，不知道要做些什么，后来开用一一比较的方法，逐步去发现两两变量间是否有联系，是否可以做模型分析等等。但是，最终体现出来的数据只用到了第六次普查数据，原本设想的用第五次普查数据与第六次普查数据进行对比，但觉得做出来意义不大或者其他原因，这次就先不做，以后有机会在体现出来。总的来说，这次的分析能够很好的体现个人的努力与心血，分析结果也比较有价值，共得出了十一个分析结果，分析报告以图文方式构架，直观清晰，当然，由于技术不足，在难度方面并没有做高水平的分析，这是很可惜的，希望日后通过努力可以提高自己的水平，把之前不会做的分析都补上。最后，要感谢张学军老师一直以来提供的帮助，能够给予较长时间来完成这次的数据分析。 目录前言 1分析报告描述性分析 3箱图 4列联表分析 5配对t检验相关性 6单因素方差分析表 7相关分析 9回归分析 102一、描述性分析表 表一 人口总量/平均人口数/gdp的描述分析所在区域n范围最小值最大值均值标准差东部全省常住人口119563.16867.1510430.314999.25913362.78451家庭平均人数111.182.453.632.9300.36227gdp总量1143420.712052.1245472.8322514.811814034.05629人均gdp排名11221237.646.169中部全省常住人口86656.132746.239402.365281.25122118.50217常住人口家庭平均人数8.822.853.673.2175.27022gdp总量814365.628577.0622942.6813031.17254941.20060人均gdp排名816112718.755.392西部全省常住人口127741.60300.228041.823002.96752159.64782常住人口家庭平均人数121.462.774.233.3050.38408gdp总量1216391.13507.4616898.596735.45254809.09590人均gdp排名122563121.837.732分析：从上面的表可以看出，东部人口分布最不均匀，标准差大于其他两个地区，中部是分布最均匀的，西部人口分布居中。细细分析可知，东部虽然总人口多，但集中于特大城市，造成了人口分布不均的现状。家庭人口平均的均值数的排序为东部中部西部，这可以从经济发达程度来解释，东部经济繁华，人们的思想较为开放，计划生育工作也执行的较好。东部的gdp总量与其他两个地区高了很多，约是中部的3倍，而西部虽然gdp总量大于中部，但那是因为西部省份多余中部，要是比均值，西部远落后中、东地区。在人均gdp排名上，可以发现，前10的几乎都是东部的省份，这也印证了东部经济远比中、西部发达，而中部的排名也总体高于西部，所以说，我国人均gdp的分布呈现由东到西递减的趋势。 图一 东部人均gdp箱图 图二 中部人均gdp箱图 图三 西部人均gdp箱图分析：以上三个箱图直观的表现出东、中、西部地区的人均gdp差别，总体来说，东部明显高于其他两个地区，但东部的极差也最大，表示东部贫富差距非常大，西部地区总体经济水平不高，但较为均匀，差距不会很大。二、列联表分析 表二 所在地区与人均gdp列联表所在区域合计（%）东部（%）中部（%）西部（%）人均gdp所处的等级高81.808.432.3中9.162.533.332.3低9.137.558.335.4合计（11）（8）（12）（31） 2 =21.1 p=0.000 =0.478分析:上表反映的是省份所在地区与其人均gdp的列联表分析，可以看出，东部地区绝大多数的省份人均gdp都处在高等级，占了81.8%，而中部主要属于中等级别，西部过半数的省份其人均gdp偏低，通过卡方检验，得出 2 =21.1，而sig近似0，所以说省份所在地区与其人均gdp存在显著关系，相关程度达到0.478，属于中等程度相关。3、 配对t检验相关性 表三 不同学历与文盲数的配对样本相关性n相关系数sig.对1有大学学历 & 超过15岁人群中的文盲300.5040.005对2有高中学历 & 超过15岁人群中的文盲300.5730.001对3有初中学历 & 超过15岁人群中的文盲300.6660.000 表四 不同学历与文盲数的配对样本检验结果成对差分tdf sig. (2-tailed均值标准差均值的标准误差差分的95%置信区间下限上限对1大学学历 - 超过15岁人群的文盲214.11800192.6872035.17971142.16742286.068586.08629.000对 2高中学历 - 超过15岁人群的文盲440.81633343.6784962.74682312.48468569.147997.02529.000对 3初中学历 - 超过15岁人群的文盲1547.364671057.07686192.994951152.645681942.083658.01829.000分析：分析：上面三对配对样本的p指均0.05，表示有学历的人数与文盲人数有显著关系，而且越低的学历与文盲数量的相关系数越高，三对样本的均值反映出，拥有大学学历的人数约为拥有高中学历人数的一半，而有初中学历的人远多于两者之和，这就说明，在我国，这表明，我国的9年义务教育推广工作很到位，受教育人数大大增加了，但到了高中后，有很大一批人直接进入社会工作，继续读书的少了许多，而最后经过大学教育的又少了些。当然，这表还是表现了近几年，高等教育也发展很快，大学教育覆盖面也广了，国民素质得到较大提升。4、 单因素方差分析表 表五 人口密度与人均gdp方差分析平方和df均方fsig.组间8.95232.9846.705.002组内12.01627.445总数20.96830分析;如果只考虑人口密度单个因素的影响，则在人均gdp层次总变差中不同的人口密度可解释的变差为8.952，抽样调查引起的变差为12.016，它的方差分别是2.984和0.445，相应所得的f统计量为6.705，对应的概率p值为0.002.系统默认的显著性水平为0.05，所以p值小于显著性水平，我们有理由拒绝原假设，认为人口地区对人均gdp产生影响。 表六 两两分析表(i) 人口密度等级(j) 人口密度等级均值差 (i-j)sig.人口密度程度超高密度中等密度-1.353*.016低密度-1.333*.041高密度中等密度-1.153*.011低密度-1.133*.043中等密度超高密度1.353*.016高密度1.153*.011低密度超高密度1.333*.041高密度1.133*.043*表示均值差的显著性水平为0.05分析：表六为人口密度的两两分析比较表，从表中可知，“*”代表不同人口密度之间存在显著差异，。从两两比较的结果可知，在四个等级的人口密度中，超高密度与中等密度，超高密度与低密度，低密度与中等密度之间的差异是显著的，即不同的人口密度对人均gdp的影响又显著性差异。 图四 人口密度与人均gdp均值图 分析：从图四可以很直观地看出，人口密度与人均gdp之间是存在相关关系的，随着人口密度的降低，人均gdp会下降，这个现象在超高密度、高密度和中等密度表现的很直观，但但人口密度过低时它对人均gdp的影响就不会有特别大的作用了。五、相关分析 表七 简单相关分析人均gdp排名所在区域家庭平均人数人均gdp排名pearson correlation.679*.742*sig. (2-tailed).000.000所在区域pearson correlation.679*.431*sig. (2-tailed).000.016家庭平均人数pearson correlation.742*.431*sig. (2-tailed).000.016*在0.01（双侧）水平上显著相关 分析:从表七可知所在地区与人均gdp排名，家庭平均人数与人均gdp排名之间均存在显著相关关系，用从常识上讲，省份所在区域会影响到经济发展水平，进而影响到人均gdp,可所在区域会影响到家庭人数吗？乍看貌似会，可从之前的分析来看，东、中和西部家庭人均人数并不是差太多，所以我们希望对此进一步分析。偏相关控制家庭平均人数 表八 所在地区与人均gdp的偏相关分析控制变量所在区域人均gdp排名家庭平均人数所在区域相关性.594显著（双侧）.001人均gdp排名相关性.594显著（双侧）.001. 表九 所在地区与家庭平均人口数的偏相关控制变量所在区域家庭平均人数人均gdp排名所在区域相关性-.148显著（双侧）.434家庭平均人数相关性-.148显著（双侧）.434. 表十 家庭平均人数与人均gdp的偏相关控制变量家庭平均人数人均gdp排名所在区域家庭平均人数相关性.678显著（双侧）.000人均gdp排名相关性.678显著（双侧）.000.分析：从上面三个偏相关表可知，所在地区与人均gdp的相关系数打0.594，是中度相关，家庭平均人数与人均gdp相关系数达0.678也为中度相关，而所在区域与家庭平均人数的相关系数为负且接近0，说明二者之前的中度相关是一种伪相关。回归分析 表十一 人口密度与人均gdp回归分析模型非标准化系数标准系数tsig.b标准误差试用版1常量24939.9