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统计学实习报告1. 定量分析的研究题目、数据来源和定量分析方法。1.1定量分析的研究题目1.1.1月收入水平不同的人对于对买东西合算还是存钱合算的不同看法。1.1.2. 城镇户口与农村户口的人是否月收入情况不同。1.1.3.今年收入比去年增加还是减少是否对物价的水平看法有显著差异。1.1.4.管理者的层次不同是否会导致评分的显著差异。1.1.5、月销售收入是广告费用的函数，并通过广告费用对月销收入作出估计。1.2定量分析的数据来源1.2.1 居民储蓄问卷调查表1.2.2.教材上的第十章习题10.4 P2621.2.3. 教材上的第十二章习题12.4 P3181.3定量分析的分析方法1.3.1. 基本描述统计量方法。 如均值(Mean)，标准差(Standard Deviation：Std Dev)，方差(Variance)，最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、总和(Sum)，全距(极差)(Range)，峰度(Kurtosis)，偏度(Skewness)，均值标准误差(Standard Error of Mean)。1.3.2. 变量的频数统计、频数(Count) 、百分比累积百分比分位值(Percentile Value)，统计图形。1.3.3. 交叉分组下的频数分析。2.案例分析2.1月收入水平不同的人对于对买东西合算还是存钱合算的不同看法。表一统计量买东西合算还是存钱合算月收入水平N有效26042604缺失00均值1.522.19均值的标准误.010.017中值2.002.00众数22标准差.500.865方差.250.748偏度-.074.313偏度的标准误.048.048峰度-1.996-.574峰度的标准误.096.096全距13极小值11极大值24百分位数251.002.00502.002.00752.003.00分析：1. 总体上，从表一数据中可看出调查的总人数为2604个，对于调查的问题没有缺失值。2. 具体上看（1）从中值和众数这两个数据可看出，“买东西合算还是存钱合算”的中值和众数都是2，说明所调查的人们的选择都集中于认为存钱合算。“月收入水平”的中值和众数都是2，说明所调查的人的选择集中于300-800之间。（2）从方差和标准差这两个统计量来看，“买东西合算还是存钱”的均值的平均离散程度小于“月收入水平”。月收入水平的比较分散。（3）从偏度来看，a) “买东西合算还是存钱”的偏度洗漱明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数在-1与-0.5之间，属于中等偏态分布，呈现一定的向左偏。b) “月收入水平”的偏度系数明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数在0.5-1之间，属于中等偏态分布，呈现一定的向右偏。两者相比，“月收入水平”的偏度更大一些。（4）从峰度来看，“买东西合算还是存钱”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布越分散。“月收入水平”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布很分散。两者相比，“月收入水平”的峰度更加尖。表二买东西合算还是存钱合算频率百分比有效百分比累积百分比有效“买东西合算”125448.248.248.2存钱合算135051.851.8100.0合计2604100.0100.0图一分析：（1）从表二可以看出，调查的人数总共有2604人，其中有1254人认为“买东西合算”的约占48.2%的，有1350人认为“存钱合算”约占51.8%。（2）根据图一可以明显的看出认为存钱的人所占比例大于认为买东西合算。表三月收入水平频率百分比有效百分比累积百分比有效300元以下58522.522.522.5300800114043.843.866.2800150068826.426.492.71500元以上1917.37.3100.0合计2604100.0100.0图二分析：（1） 从表二可以得出所调查的总数为2604人，其中有585人的月收入在300以下约占22.5%，有1140人的月收入在300-800之间约占43.8%的人，有688人的月收入在800-1500之间约占26.4%，有191人的月收入在1500以上约占7.3。（2） 据图二，看出月收入在300-800的人最多。其次是月收入在800-1500月之间，而最少的是月收入在1500以上的。这说明了所调查的人中，大部分属于中收入状态，而高收入1500以上人很少。表四买东西合算还是存钱合算* 月收入水平 交叉制表月收入水平合计300元以下30080080015001500元以上买东西合算还是存钱合算“买东西合算”计数278540338981254期望的计数281.7549.0331.392.01254.0残差-3.7-9.06.76.0存钱合算计数307600350931350期望的计数303.3591.0356.799.01350.0残差3.79.0-6.7-6.0合计计数58511406881912604期望的计数585.01140.0688.0191.02604.0分析：1. 从总体上看，参加调查的人总共有2604人。2. 具体上看（1）据表四可以得出，认为买东西合算的人有1254人，认为存钱合算的人有1350人。买东西合算的人中，有278个人的月收入在300以下，有540人的月收入在300-800之间，有338个人的月收入在800-1500之间，有98个人的月收入在1500以上。（2）认为存钱合算的人当中，有307人的月收入在300以下，有600人的月收入在300-800之间，有350人的月收入在800-1500之间，有93人的月收入在1500以上。认为存钱合算的人比任务买东西的人多，说明人们更愿意把钱存入银行。表五 图三卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方1.398a3.706似然比1.3983.706线性和线性组合1.0361.309有效案例中的 N2604a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 91.98。 （1）据表五可以得出，卡方的概率p值大于显著性水平（0.05或0.01），接受零假设，认为月收入不同对买东西合算还是存钱合算没有有显著影响。2.2城镇户口与农村户口的人是否月收入情况不同。表六统计量月收入水平你的户口N有效26042604缺失00均值2.191.26均值的标准误.017.009中值2.001.00众数21标准差.865.436方差.748.190偏度.3131.120偏度的标准误.048.048峰度-.574-.746峰度的标准误.096.096全距31极小值11极大值42百分位数252.001.00502.001.00753.002.00分析：1. 从具体上看，据表六可以看出从表中可看出调查的总人数为2604个，对于调查的问题没有缺失值。2. 从具体上看，（1）从中值和众数这两个数据可看出，你的户口这个选项中中值为1，说明结果集中于城镇户口这个选项，众数为1，说明数据集中于城镇户口。 “月收入水平”的中值和众数都是2，说明所调查的人的选择集中于300-800之间。（2）从方差和标准差这两个统计量来看，“你的户口”的均值的平均离散程度小于“月收入水平”。月收入水平的比较分散。（3）从偏度来看，a) “你的户口”的偏度洗漱明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数大于1，属于高度偏态分布，呈现一定的向右偏。b) “月收入水平”的偏度系数明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数在0.5-1之间，属于中等偏态分布，呈现一定的向右偏。得出：两者相比，“月收入水平”的偏度更大一些。（3） 从峰度来看，“你的户口”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布越分散。“月收入水平”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布很分散。两者相比，“月收入水平”的峰度更尖。表七月收入水平频率百分比有效百分比累积百分比有效300元以下58522.522.522.5300800114043.843.866.2800150068826.426.492.71500元以上1917.37.3100.0合计2604100.0100.0图四分析：（4） 从表二可以得出所调查的总数为2604人，其中有585人的月收入在300以下约占22.5%，有1140人的月收入在300-800之间约占43.8%的人，有688人的月收入在800-1500之间约占26.4%，有191人的月收入在1500以上约占7.3。（5） 据图二，看出月收入在300-800的人最多。其次是月收入在800-1500月之间，而最少的是月收入在1500以上的。这说明了所调查的人中，大部分属于中收入状态，而高收入1500以上人很少。表八你的户口频率百分比有效百分比累积百分比有效城镇户口193874.474.474.4农村户口66625.625.6100.0合计2604100.0100.0图五分析：（1） 从表八可以得出，有1938人的户口属于属于城镇户口约占74.4%，有666人的户口属于农村户口约占25.6%。（2） 根据直方图可以明显的看出条查数据中城镇户口所占比例大于农村户口。表九你的户口* 月收入水平 交叉制表月收入水平合计300元以下30080080015001500元以上你的户口城镇户口计数3748835561251938期望的计数435.4848.4512.0142.11938.0残差-61.434.644.0-17.1农村户口计数21125713266666期望的计数149.6291.6176.048.9666.0残差61.4-34.6-44.017.1合计计数58511406881912604期望的计数585.01140.0688.0191.02604.0分析：1. 从总体上看，参加调查的人总共有2604人。2. 从具体上看，a) 据表九，城镇户口人有1938人，认为农村户口的人有666人。城镇户口的人中，有374个人的月收入在300以下，有883人的月收入在300-800之间，有556个人的月收入在800-1500之间，有125个人的月收入在1500以上。b) 农村户口的人当中，有211人的月收入在300以下，有257人的月收入在300-800之间，有132人的月收入在800-1500之间，有66人的月收入在1500以上。属于城镇户口的人比率是农村户口的三倍。表十卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方62.189a3.000似然比60.3393.000线性和线性组合13.6161.000有效案例中的 N2604a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 48.85。分析：1.卡方的概率p值小于显著性水平（0.05或0.01），拒绝零假设，认为不同户口的人的月收入有显著关系。2.3.今年收入比去年增加还是减少是否对物价的水平看法有显著差异。表十一统计量今年的收入比去年增加了还是减少了你认为现在的物价水平N有效26042602缺失02均值1.952.13均值的标准误.014.014中值2.002.00众数22标准差.694.719方差.482.517偏度.071-.200偏度的标准误.048.048峰度-.923-1.056峰度的标准误.096.096全距22极小值11极大值33百分位数251.002.00502.002.00752.003.00分析：1.从总体上看，从表中可看出调查的总人数为2604个，对于“今年的收入比去年增加了还是减少了”无缺失值。“你认为现在的物价水平”有两个缺失值。2.从具体上看，据表十一数据可以得出：从中值和众数这两个数据可看出，“今年的收入比去年增加了还是减少了”的中值和众数都是2，说明所调查的人们的选择都集中于认为今年的收入与去年相比基本不变。“你认为现在的物价水平”的中值和众数都是2，说明所调查的人的选择集中现在的物价水平偏高，可以接受。3.从方差和标准差这两个统计量来看，“今年的收入比去年增加了还是减少了”的均值的平均离散程度小于“你认为现在的物价水平”。你认为现在的物价水平这个问题的结果比较分散。4.从偏度来看，a) “今年的收入比去年增加了还是减少了”的偏度洗漱明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数接近0，偏斜程度低，近似呈现正态分布。b) “你认为现在的物价水平”的偏度系数明显不等于0，表明分布是不对称的，偏态系数为-0.2，偏斜程度低，近似呈现正态分布。5.从峰度来看，“今年的收入比去年增加了还是减少了”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布越分散。“你认为现在的物价水平”的峰度小于零，为扁平分布，数据的分布很分散。两者相比，“今年的收入比去年增加了还是减少了”的峰度更加尖。表十二今年的收入比去年增加了还是减少了频率百分比有效百分比累积百分比有效增加70026.926.926.9基本不变134351.651.678.5减少56121.521.5100.0合计2604100.0100.0图六分析：1. 从表十二可以得出，对于今年的收入比去年增加了还是减少了有700人认为今年的收入比去年增加了约占26.9%，有1343人认为今年的收入比去年基本不变约占51.6% 的人，有561人认为今年收入比去年减少了约占21.5。2. 根据直方图可以明显的看出认为不变的的人所占比例大于认为增加和减少的。表十三你认为现在的物价水平频率百分比有效百分比累积百分比有效过高，难以接受52520.220.220.2偏高，可以接受121246.546.666.8正常86533.233.2100.0合计260299.9100.0缺失系统2.1合计2604100.0图七分析：1. 从表十四，对于你认为现在的物价水平有525人认为现在物价过高，难以接受约占20.2%。有1212人认为现在物价偏高，可以接受约占46.5%，有865人认为现在的物价正常约占33.2%。2. 根据直方图可以明显的看出认为偏高的人所占比例大于认为过高和正常的。表十四今年的收入比去年增加了还是减少了* 你认为现在的物价水平 交叉制表你认为现在的物价水平合计过高，难以接受偏高，可以接受正常今年的收入比去年增加了还是减少了增加计数107338253698残差-33.812.921.0基本不变计数2616434391343残差-10.017.4-7.5减少计数157231173561残差43.8-30.3-13.5合计计数52512128652602分析：1. 从总体上看，参加调查的人总共有2602人。2. 具体上看，有698人认为今年的收入比去年增加了，有1343人认为认为今年的收入和去年基本不变，有561人认为今年的收入比去年减少了。a) 认为今年的收入比去年增加了的人中，有107个人认为现在的物价水平过高，难以接受；有338人认为今年物价水平偏高，可以接受；有253人认为今年物价水平正常。b) 认为今年的收入和去年收入基本不变的人中，有261的人认为今年的收入比去年增加了，有643人认为认为今年的收入和去年基本不变，有439人认为今年的收入比去年减少了。c) 认为今年的收入比去年收入减少的人中，有157的人认为今年的收入比去年增加了，有231人认为认为今年的收入和去年基本不变，有173人认为今年的收入比去年减少了。表十五卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方32.957a4.000似然比31.9664.000线性和线性组合19.4041.000有效案例中的 N2602a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 113.19。分析：3.卡方的概率p值小于显著性水平（0.05或0.01），拒绝零假设，认为今年收入比去年增加还是减少对物价的水平看法有显著差异。2.4、管理者的层次不同是否会导致评分的显著差异表十六高级管理者中级管理者初级管理者78579688571079941088表十七ANOVA满意度平方和df均方F显著性组间29.610214.80511.756.001组内18.890151.259总数48.50017表十八多重比较满意度LSD(I) 管理层次(J) 管理层次均值差 (I-J)标准误显著性95% 置信区间下限上限高级管理者中级管理者-1.257.657.075-2.66.14初级管理者1.767*.680.020.323.22中级管理者高级管理者1.257.657.075-.142.66初级管理者3.024*.624.0001.694.35初级管理者高级管理者-1.767*.680.020-3.22-.32中级管理者-3.024*.624.000-4.35-1.69*. 均值差的显著性水平为 0.05。分析：1.据表十七，a0.05,所以不拒绝零假设，既不能认为管理者的层次不同不会导致评分的显著差异。2.据表十八，多重比较后，可以得出；a) 高级管理者与中级管理者评满意度之间存在显著差异；b) 高级管理者与初级管理者评满意度之间无显著差异；c) 中级级管理者与高级级管理者评满意度之间存在显著差异；d) 中级管理者与初级管理者评满意度之间无显著差异；e) 初级管理者与高级管理者评满意度之间无显著差异；f) 初级管理者与中级管理者评满意度之间无显著差异。超市广告费支出（万元）销售额（万元）A119B232C444D640E1052F1453G20542.5、月销售收入是广告费用的函数，并通过广告费用对月销售收入作出估计。表十九表二十相关性广告费支出销售额超市广告费支出Pearson 相关性1.831*.967*显著性（双侧）.021.000N777销售额Pearson 相关性.831*1.925*显著性（双侧）.021.003N777超市Pearson 相关性.967*.925*1显著性（双侧）.000.003N777*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。分析：1、从散点图可以看出，广告费用的支出与销售额具有一定的线性关系，他们的关系比较密切。2、从相关性可以看出，广告费支出与超市这两个变量的线性关系强度大于广告费用支出与销售额之间的强度，销售额与超市这两个变量的线性关系强度大于销售额与广告费用支出，超市与广告费用支出这两个变量的线性关系强度大于超市与销售额之间的线性关系强度。3、从显著性可以得出，广告费用支出与销售额之间存在显著的正线性关系，广告费用之出与超市不存在显著地线性关系。销售额与超市不存在显著的线性关系。表二十一案例处理摘要N边际百分比销售额19114.3%32114.3%40114.3%44114.3%52114.3%53114.3%54114.3%广告费支出1114.3%2114.3%4114.3%6114.3%10114.3%14114.3%20114.3%有效7100.0%缺失0总计7子总体7aa. 因变量只有一个在 7 (100.0%) 子总体中观察到的值。表二十二输入移去的变量a模型输入的变量移去的变量方法1电视广告费用.步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100）。2报纸广告费用.步进（准则: F-to-enter 的概率 = .100）。a. 因变量: 月销售收入分析：1.回归系数显著性F检验的相伴概率值小于0.05的自变量引入了回归方程，大于0.1的自变量剔除出了回归方程首先，电视广告费用进入回归方程，形成模型1其次，在模型1的基础上引入第二个自变量报纸广告费用，形成最终的回归模型2表二十三模型汇总c模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.808a.653.5951.2152.959b.919.887.643a. 预测变量: (常量), 电视广告费用。b. 预测变量: (常量), 电视广告费用, 报纸广告费用。c. 因变量: 月销售收入分析：1. 随着自变量的不断引入回归方程，调整的R2在不断提高回归方程的估计标准误差在不断减小表二十四Anovac模型平方和df均方FSig.1回归16.640116.64011.269.015a残差8.86061.477总计25.50072回归23.435211.71828.378.002b残差2.0655.413总计25.5007a. 预测变量: (常量), 电视广告费用。b. 预测变量: (常量), 电视广告费用, 报纸广告费用。c. 因变量: 月销售收入分析：1.模型1的回归平方和16.40，自由度为1；残差平方和为8.860，自由度为6，因变量总平方和为25.50，自由度为7，根据均方回归平方和除于均方残差平方和就可以得到了显著性F为11.269。0.015为F统计量对应的相伴概率值2.模型2的回归平方和23.435，自由度为2；残差平方和为2.065，自由度为5，因变量总平方和为25.500，自由度为7，根据均方回归平方和除于均方残差平方和就可以得到了显著性F为28.378.。0.002为F统计量对应的相伴概率值表二十五系数a模型非标准化系数标准系数tSig.共线性统计量B标准 误差试用版容差VIF1(常量)88.6381.58256.016.000电视广告费用1.604.478.8083.357.0151.0001.0002(常量)83.2301.57452.882.000电视广告费用2.290.3041.1537.532.