关于2010年全国各地区人均收入与支出水平的spss数据分析.doc

华东交通大学 10市场营销一班 郭亲龙 20100410080127Spss 统 计 数 据 分 析 期 末 作 业一、数据的简单处理在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节。首先，为了便于数据的浏览，快捷的找到数据的最大值和最小值，同时，快捷的发现数据的异常值，先将数据按照降序重新进行排列；其次，为了粗略的把握数据的分布，实现数据的离散化处理和对数据进行频数分析，和对数据进行频数分析，利用spss软件中的分组功能对数据进行简单的分组。由于变量值较多，分组适应采用组据分组的方式，具体步骤如下：1、确定组数： k=1+ln(n)/ln2=1+ln31/ln2=62、确定组距： 组距=（最大值-最小值）/组数=（10044.91-2088.48）/6=1326.0717通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国农村居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市农村消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的农村居民消费水平差异较大，大多数省份农村居民人均消费集中在3500元左右。1、 线性回归分析农民人均生活消费支出Y与农民人均收入X的一元线性回归分析变量选择说明：被解释变量即自变量：农民人均生活消费支出Y，解释变量即因变量：农民人均收入X1. 相关分析表，由模型汇总中看到复相关系数为0.922，决定相关系数0.930，说明方程拟合度较好，表明回归方程显著性较高。输入移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1生活消费支出合计.步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100）。a. 因变量: 人均纯收入模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.960a.922.919761.53129a. 预测变量: (常量), 生活消费支出合计。b. 因变量: 人均纯收入2. 方差分析表，F=340.450，P=0.0000.05,表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度影响。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归1.974E811.974E8340.450.000a残差1.682E729579929.906总计2.143E830系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)948.338321.9872.945.006生活消费支出合计1.316.071.96018.451.000a. 因变量: 人均纯收入a. 预测变量: (常量), 生活消费支出合计。b. 因变量: 人均纯收入3. 回归系数的显著性检表，常数项的P=0.000.05，说明存在显著性差异，故应该得出现在回归方程中，回归方程为：Y=948.338+0.96X2、 单样本的T检验由表3-2可知，分组后，全国31个省市的农村家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有21个城市都集中在第一组，数额主要2088.483951.17元之间，因此可推断，全国农村家庭居民平均每人生活消费支出的平均数应该在4000元6000元之间，假设为4500元，由于该问题涉及的是单个总体，且要进行总体均值检验，同时农村家庭居民平均每人消费的总体可近似认为服从正态分布，因此，应采用单样本t检验来分析推断全国农村家庭居民人均消费的平均值是否为4500元。分析结果如下：检测单个样本统计量N均值标准差均值的标准误生活消费支出合计314087.26231949.53570350.14695 表2-1单个样本检验检验值 = 4500 tdfSig.(双侧)均值差值差分的 95% 置信区间下限上限生活消费支出合计-1.17930.248-412.73774-1127.8332302.3577 表2-2由表2-1可知31个省市的农村居民人均消费支出的平均值为4087.2623元，标准差为1949.53570元，均值标准误差为350.14695元。表2-2中，第二列是t统计量的观测值为-1.179；第三列式自由度为30（即n-1=31-1）；第四列是t统计量的观测值的双尾概率P-值；第五列为样本均值与检验值的差，即t统计量的分子部分，它除以表2-1中的均值标准误差后得到t统计量的观测值；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为（-1127.8332,302.3577）,由此计算出总体均值的95%的置信区间为（3372.1668,4802.3577）元。 该问题应采用双尾检验，因此比较a/2和p/2，是比较a和p。如果a给0.05，由于p大于a，此应接受原假设，认为全国农村家庭平均每人生活消费支出的平均数与4500元无显著差异。3、 统计的基础分析频数分析l 利用spss先前已经对数据做好的分组，通过频数分析，可以进一步了解分组后的消费支出合计取值的状况，进而准确的把握数据的分布特征。分析结果如下：统计量fzN有效31缺失0 表3-1 fz频率百分比有效百分比累积百分比有效1.0013.23.23.22.0026.56.59.74.0013.23.212.95.00619.419.432.36.002167.767.7100.0合计31100.0100.0 表3-2已知，全国31个省市按照消费合计总共被分成了6组，从表3-2中可以得出：第6组的省市最多，共有21个，所占比率为67.7%；第5组有6个，所占比率为19.4%；第二组有2个，所占比率为6.5%，而剩下的组都只有1个省市，所占比率均为3.2%。由于在表格中不存在缺失值，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同。从此次分析中可以看出，我国农村家庭居民人均消费的总体水平比较集中， 大约在2000元-4000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而只有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的农村家庭居民人均消费达到了8000元以上。也就是说，我国农村家庭消费总水平还处在比较低的阶段。四、非参数检验多配比样本分参数检验数据中我国农村家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国农村居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验对各个指标进行检验。检验结果如下：Friedman 检验秩秩均值食品7.97衣着3.00居住7.03家庭设备及服务2.55交通和通讯5.65文教娱乐、用品及服务4.45医疗保健4.29其他商品及服务1.06检验统计量aN31卡方194.559df7渐近显著性.000a. Friedman 检验Friedman检验统计量的