SPSS_数据分析与统计软件论文

广东技术师范学院课程综合报告课程名称：数据分析与统计软件任课教师：杨志程班级：12信息与计算科学学号:2012034643033姓名：徐文聪小组成员:评分：评语：Spss统计案例分析一、我国城镇居民现状近年来，我国宏观经济形势发生了重大变化，经济发展速度加快，居民 收入稳定增加，在国家连续岀台住房、教育、医疗等各项改革措施和 实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，全 国居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了显著变化，消费结构 不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过相关数据分析总结出了 我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势 特点。二、我国居民消费结构的横向分析第一，食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势，这与恩 格尔定律的表述一致。但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过 悬殊，城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题，而最高收入户的生活水 平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型，甚至接近最富裕 型。第二，衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升，到高收入户又有所下 降，但各收入组支出比重相差不大。衣着支出比重没有更多的递增且 最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消 费的引申。随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。 事实上，在当前的价格水平和服装业的发展水平下，城镇居民的穿着 是有一定限度的，而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的，即使收 入水平继续提高，也不需耍将更大的比例用于购买服饰用品了。第三，家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商 品与服务的支出比重呈逐组上升趋势，说明居民的生活水平随收入的 增加而不断提高和改善。第四，医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、屮间低的 走势。这是因为医疗保健支出作为生活必须支出，不论居民生活水平 高低，都要将定比例的收入用于维持自身健康，而且由于医疗制度 改革，加重了个人负担的同时，也减小了旧制度可能造成的不同行业、 不同体制下居民医疗保健支出的差别，因而不同收入等级的居民在医 疗保健支出比重上差别不大。第五，居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势，这与我国居民消 费能级不断提升，住宅商品正在越來越成为城镇居民关注的热点是相 吻合的，同时与恩格尔定律的引申也是一致的。可以看出，城镇居民的 消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸 多因素的影响，但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居 民的消费支出，必须增加居民收入。因此,采取切实有效的措施增加城镇居民的可支配收入，不仅可以提 高全国城镇居民的总体消费水平，促进消费结构向着更加健康、合理 的方向发展，而且在启动内需，促进我国的经济发展方面有着重大的 现实意义。三、我国居民消费结构的纵向分析进入21世纪以来,随着经济体制改革的深入，国民经济的迅速发展, 我国城乡居民的消费水平显著提高，居民的各项支出显著增加。随着消费水平的提高，我国城乡居民消费从注重量的满足到追求质的提高, 从以衣食消费为主的生存型到追求生活质量的享受型、发展型，消费 质量和消费结构都发生了明显的变化。城镇居民在食品、衣着、家庭 设备用品三项支出在消费支出屮的比垂呈现明显的下降趋势,其中食 品类支出比重降幅最大;衣着类有所下降;家庭设备用品类下降幅度 不是很大。与此同时，医疗保健、交通通讯、文化娱乐教育服务、居 住及杂项商品支出在消费支出中的比例均有上升，富裕阶段的消费特 征开始显现。四、我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析以下数据来自中国统计年鉴2014：6-5城镇居民人均收入与支岀指标1990199520002010201120122013人均总收入（元）1516.24288.16295.921033.423979.226959.029547.1工资性收入1149.73385.34480.513707.715411.917335.618929.8经营净收入22.577.5246.21713.52209.72548.32797.1财产性收入15.690.41284520.3649.0707.0809.9转移性收入328.4734.81440.85091.95708.66368.17010.3丰可支西i!收入1510.24283.06280.019109.421809.824564.726955.1人均现金消费支出（元）1278.93537.64998.013471.515160.916674.318022.6食品693.81772.01971.34804.75506.36040.96311.9衣着170.9479.2500.51444.31674.71823.41902.0居住60.9283.8565.31332.11405.01484.31745.1家庭设备及用品108.5263.4374.5908.01023.21116.11215.1交通通信40.5183.2427.01983.72149.72455.52736.9文教娱乐112.3331.0669.61627.61851.72033.52294.0医疗保健25.7110.1318.1871.8969.01063.71118.3其他66.6114.9171.8499.2581.3657.1699.4人均现金消费支出构成（人均现金消费支出=100）食品54.250.139.435.736.336.235.0衣着13.413.510.010.711.010.910.6居住4.88.011.39.99.38.99.7家庭设备及用品8.57.47.56.76.76.76.7交通通信3.25.28.514.714.214.715.2文教娱乐8.89.413.412.112.212.212.7医疗保健2.03.16.46.56.46.46.2其他5.23.23.43.73.83.93.9恩格尔系数:年份城镇居民人均可支配收入农村居民人均纯收入城镇居民 恩格尔系数(%)农村居民 恩格尔系数(%)绝对数(元)指数(1978=100)绝对数(元)指数(1978=100)1978343.4100.0133.6100.057.567.71980477.6127.0191.3139.056.961.81985739.1160.4397.6268.953.357.819901510.2198.1686.3311.254.25&819911700.6212.4708.6317.453.857.619922026.6232.9784 0336.253.057.619932577.4255.1921.6346.950.358 119943496.2276 81221.0364.350.058 919954283.0290.31577.7383.650.158.6r19964838.9301.61926.1418.148.856.3919975160.3311.92090.1437.346.655.1919985425.1329.92162.0456.144.753.4r19995854.0360.62210.3473.542.152.6r20006280.0383.72253.4483.439.449.1r20016859.6416.32366.4503.738.247.7r20027702.8472.12475.6527.937.746.2r20038472.2514.62622.2550.637.145.6r20049421.6554.22936.4588.037.747.2r200510493.0607.43254.9624.536745.5T200611759.5670.73587.0670.735.843.0F200713785.8752.54140.4734.436.343.1F200815780.8815.74760.6793.237.943.7200917174.789545153.2860.636.541.0201019109.4965.25919.0954.435.741.1201121809.81046.36977.31063.236.340.4201224564.71146.77916.61176.936.239.3F201326955.11227.08895.91286.435.037.7五：SPSS统计分析下图是年份与恩格尔系数的线性相关分析把数据转换成sav文件年份可支配收入绝 对元恩格尔系数娈量11978.00343.4057.5021980.00477.6056 9031985 00739.1053 3041990 001510.2054 2051991 001700 6053 8061992.002026 6053 0071993 002577.4050.3081994 003496 2050.0091995.004283.0060.10101996.004838.9048 801997.005160.3046.60121998.005425.1044.70钳1999.005854.0042.10142000.006280.0039.40152001.006859.6038.20162002.007702.8037.70172003.008472 2037.10182004 009421 6037.70192005 0010493.0036.70202006 0011759.5035 80212007.0013785 8036.30222008.0015780.8037.90 隸据视團变虽视图自变量为年份，因变量恩格尔系数述模型名称MOD_1因变量1恩格尔系数方程1线性自变量年份常数包含其値在图中标记为观测値的变量未指定恩格尔系数O已观甜叭准图屮可见，随着时间的推移，城镇居民的恩格尔系数有明显的下降，大致符合线 性关系，由此可见城镇居民的生活水平随着社会的发展有着稳定的提高。收入与支配分析：下面是人均总收入和人均可支配收入的曲线估计：年份人均总收入可支配收入119901516.201510.20| 219954288/I04283.00320006295.906280.00| 4201021033.4019109.40| 5201123979.2021809.806201226959.0024564.707201329547.1026955.10可支配收入30000.00-20000.00-10000.00-指数 Logistic10000.0020000.0030000.00.00人均总收入由图可知，人均总收入和可支配收入乞间最符合线性关系，随着人均总收入的提 高，人均可支配收入也随Z提高，但由曲线的斜率小于1可知，可支配收入占总 收入的比例随着总收入的提高而下降，因为总收入是随着吋间的推移而增加，所 以也就是说可支配收入的比例也随着时间的推移有着微弱的下降趋势，但这并不 影响居民生活水平的提高，由此可得，城镇居民生活水平的提高（恩格尔系数下 降）的主要影响因素是总收入，可支配收入的影响暂时没有很大（因为可支配收 入虽然有下降，但还是属于较高比例），但暂吋并不能说明可支配收入对居民生 活水平没有很大影响。居民消费项H分析：描述统计显N1 求庭设番及用品5108.501215.10573.9000218882.005食品5693.806311.903110.74005512268.273衣着5170.901902.00899.3800542131.067居住560.901745.10797.4400511031.748交通通信540.502736.901074.26001468261.513文教娱乐5112.302294.001006.9000853204.040医疗保健525.701118.30488.8000232493.260其他仃效的N |刊義状二5566.60699.40310.380075958.772相关系数矩阵:Correlations家庭设备用 品应B务食品衣着居住Pearson Correlation家庭设笛用品及槪务1.000869.684894.8691.000.950-.922.684.9501.000-.820-.894-.922-.8201.000Sig. (1-tailed)家庭设爸用品及服务.028.102.021食品.028.007.013衣着.102.007.044居住.021.013.044N家庭设爸用品及服务5555食品5555衣着5555居住5555从表中看到因变量家庭设备用品及服务与口变量食品、衣着之间相关 关系数依次为0.869、0. 684,反映家庭设备用品及服务与食品、衣 着之间存在显著的相关关系。说明食品与衣着对于家庭设备用品及服 务条件的好转有显著的作用。自变量居住于因变量家庭设备用品及服 务Z间的相关系数为-0. 894,它于其他几个自变量Z间的相关系数也 都为负，说明它们之间的线性关系不显著。此外，食品与衣着之间的 相关系数为0. 950,这也说明它们Z间存在较为显著的相关关系。按 照常识，它们之间的线性相关关系也是符合事实的。下图给出了进入模型和被剔除的变量的信息，从表中我们可以看岀， 有3个自变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解 释力的。变量进入/剔除信息表Variables Eirtered/RemovedbModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1居住衣a 着，食品EnterAll requested variables enteredb. DependentVariable:家庭设备用品及AB务卜图给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0. 982,反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。表 里还显示了 R平方以及经调整的R值佔计标准误差，另外表中还 给出了杜宾-瓦特森检验值DW二2. 632,杜宾-瓦特森检验统计量DW 是一个用于检验-阶变量自冋归形式的序列相关问题的统计量， DW在数值2到4之间的附近说明模型变量无序列相关Model Summar/ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin- Watson1|.98?,965.861.618252.632a. Predictors: (Constant),居依衣着滾 dq b Depen deni Vari able:下图给出了回归系数表和变量显著性检验的T值，我们发现，变 量居住的T值太小，没有达到显著性水平，因此我们要将这个变 量剔除，从这里我们也可以看出，模型虽然通过了设定检验，但 很有可能不能通过变量的显著性检验Coefficients3ModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)3.9215.432.722.602食品.441.2062.1432.138.279衣着-1.344.641-1.423-2.096.283居住.000.002.084-.155.902a- Dependent Variable:家庭设备用品及服务下图给出了残差分析表，表中显示了预测值、残差、标准化预测 值、标准化残差的最小值、最大值、均值、标准差及样本容量等, 根据概率的3西格玛原则，标准化残差的绝对值最大为1.618, 小于3,说明样本数据中没有奇异值。Residuals Statistics3MinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value5.61959.87527.45011.626575Std. Predicted Value-1.1251,491.0001.0005Standard Error of Predicted Value.471.588.551.0475Adjusted Predicted Value5.06419.45388.03561.725235Residual-.27779.40006.00000.309125Std. Residual-.449.647.000.5005Stud. Residual-1.0001.000-.2001.0955Deleted Residual-1.989381.44357-.585471.656765Stud. Deleted Residual0Mahal. Distance1.5252.8142.400.5255Cooks Distance.3472.3391.410.8645Centered Leverage Value.381.703.600.1315a. Dependent Variable家庭设备用品谢必务下图给出了模型的直方图，由于我们在模型中始终假设残差服从正态分布，因此我们可以从这张图屮直观地看出冋归后的实际残 差是否符合我们的假设，从回归残差的直方图于附于图上的正态 分布曲线相比较，可以认为残差的分布不是明显地服从正态分布。 尽管这样也不能盲目的否定残差服从正态分布的假设，因为我们 用了进行分析的样本太小。Dependent Variable:家庭设备用品及服务-0.50-0.250.000.250.500.75Regression Standardized ResidualAouanbo丄Mean = -6.4E-15Std. Dev. = 0.5N = 5模型概述:Model Summary6ModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin- Watson1982a.964.929.442362.678a. Predictors: (Constant,衣 着，食 品bDepen dent Vari able:家庭设备用品及服务方差分析表:ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1RegressionResidual Total10.574.39110.9652245.287.19627.017.036aa. Predictors: (Constan,衣 着食 品b. DepenctentVariable:家庭设爸用品及B艮务回归系数表:Coefficients3ModelUnstandardized CoefficientsStan dardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)3.1541.5871.987.185A o R .467.0882.2675.277.034衣着-1.390.406-1.471-3.424.076a. Dependent Variable:家庭设备用品及服务从上图的分析结果看，我们的模型需要剔除居住这个变量，用本次实验屮的方法和步骤重新令家庭设备用品及服务对食品和衣着回归，得到的主要结果如图上图所示，跟上面的分析类似，从中 可以看出，剔除居住这个变量后，模型拟合优度为0. 964,比原 来有所降低；而方差分析的F检验为27.071,新模型与原来的模 型相比，各个系数都通过了显著性T检验，因此更加合理，从而 我们可以得出结论：剔除居住这个变量后的模型更加合理，因此 在做预测过程中要使用剔除不显著变量后的模型。六、我国居民消费变化的趋势特点（1）食品消费质量提高