运用SPSS对大学生月消费情况的统计分析课程设计.doc

学 号 xxxxxxxx 应用统计学课程设计 设计说明书 运用 SPSS 对大学生月消费情况的统计分析 起止日期 xxxxx 年 x 月 xx 日 至 xxxx 年 x 月 xx 日 学生姓名xxxx 班级xxxx 成绩 指导教师 签字 xx xxxxxxxxxx xxxx 年年 x 月月 xx 日日 应用统计学课程设计应用统计学课程设计 课程设计分工及成绩评定表课程设计分工及成绩评定表 分工情况说明分工情况说明 学号学号姓名姓名承担主要任务承担主要任务贡献等级贡献等级 成绩评定表成绩评定表 学号学号姓名姓名 考勤考勤 15 15 调查方案调查方案 20 20 分析过程分析过程 50 50 答辩成绩答辩成绩 35 35 分数分数 成绩成绩 总评总评 成绩成绩 目目 录录 1 选用的分析方法 1 2 描述性分析 1 2 1spss 输出结 果 1 2 2 结果分析 1 3 统计图 2 3 1spss 输出结 果 2 3 2 结果分析 2 4 统计报表 3 4 1spss 输出结 果 3 4 2 结果分析 3 5 均值比较 4 5 1 均值的实现过程 4 5 1 1 spss 输出结果 4 5 1 2 结果分析 4 5 2t 检验 5 5 2 1 spss 实现过 程 5 5 2 2 结果分析 5 6 相关分析 6 6 1spss 输出结 果 6 6 2 结果分析 6 7 一元线性回归分析 7 7 1spss 输出结 果 7 7 2 结果分析 9 8 多元线性回归分析 9 8 1spss 输出结 果 9 8 2 结果分析 12 9 总结 13 10 参考书 13 11 原始数据 14 12 统计调查方案 16 调查问卷 16 1 1 选用的分析方法选用的分析方法 在本次调查中主要运用的分析方法有 描述性分析 统计图的绘制 统计报表的编制 均值比 较 相关分析 一元线性回归分析 多元线性回归分析 2 描述性分描述性分析析 2 1 spss 输出结果输出结果 统计量统计量 饮食费化妆品及服装费恋爱经费娱乐费学习用品费通讯费其他月消费总计 有效 5050505050505050N 缺失 00000000 均值 507 40262 0493 00223 3423 00109 46218 02 1438 26 标准差 96 65497 341132 53077 00116 50160 04193 8 06 371 688 极小值 35080010054278848 极大值 700460400400703274202521 2 2 结果分析结果分析 由表可以看出 该大学学生饮食费极小值 350 极大值 700 均值 507 4 标准差 96 654 月服 装及化妆品费极小值 80 极大值 460 均值 260 04 标准差 97 341 月恋爱费极小值 0 极大值 400 均值 93 00 标准差 132 530 月娱乐费极小值 100 极大值 400 均值 223 34 标准差 77 001 月通讯费极小值 42 极大值 327 均值 109 46 标准差 60 041 月学习用品费极小值 5 极大值 70 均值 23 00 标准差 16 501 其他费极小值 78 极大值 420 均值 218 02 标准差 93 806 月消费总计极小值 848 极大值 2521 均值 1438 26 标准差 371 688 月消费总计波动较 大 受到饮食费 化妆品及服装费 恋爱经费的影响很大 学习用品波动较低 说明大学生在学习 上投入不多 2 3 统计图统计图 3 1 spss 输出结果输出结果 3 2 结果分析结果分析 从上表可以看出 饮食费在大学生月消费中占的均值最大 服装及化妆品费较小 娱乐和其他 其次 学习用品占的均值最小 通过此图 明显看出城市学生与农村学生在生活花费上的不同 城 市学生在化妆品及服装费 娱乐费 通讯费 恋爱经费 其他费上都大于农村学生 农村学生在学 习用品费上大于城市学生 在饮食上农村城市学生的花费基本相同 3 4 统计报表统计报表 4 1 spss 输出结果输出结果 化妆品及 学习用品 性别 饮食费 服装费 恋爱经费 娱乐费 费 通讯费 其他 男 均值 M 574 234 87 225 21 113 239 最小值 410 80 0 100 5 42 78 最大值 700 460 400 380 70 327 420 女 均值 M 435 293 99 222 26 106 196 最小值 350 140 0 100 10 45 80 最大值 540 450 300 400 70 168 380 总计 均值 M 507 262 93 223 23 109 218 最小值 350 80 0 100 5 42 78 最大值 700 460 400 400 70 327 420 4 2 结果分析结果分析 由报表按性别总计可知 男生饮食费均值为 574 女生饮食均值为 435 男生饮食费上高于女 生 服装及化妆品费上男生均值 234 女生为 293 女生在此项消费上大于男生 在娱乐费上 男 女生的花费基本相同 可以看出大学娱乐基本属于 AA 制 其他费上男生大于女生 在通讯费上男 生的花费要大于女生 从总体来看 饮食均值最大 为 507 学习用品费均值最小为 23 并且能看 出女生在学习上投入要多于男生 4 5 均值比较均值比较 5 1 均值的实现过程均值的实现过程 5 1 1 spss 输出结果输出结果 案例处理摘要案例处理摘要 案例 已包含已排除总计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 饮食费 来自的地 区 50100 0 0 0 50100 0 饮食费 性别 50100 0 0 0 50100 0 饮食费饮食费 来自的地区来自的地区 饮食费 来自的地区均值 N 标准差 城市 511 5632107 497 农村 500 001875 926 dimension1 总计 507 405096 654 饮食费饮食费 性别性别 饮食费 性别均值 N 标准差 男 573 852682 320 女 435 422446 249 总计 507 405096 654 5 1 25 1 2 结果分析结果分析 由输出的结果可以看出城市与农村学生在饮食费用上的略微不同 城市学生饮食费的均值为 511 56 稍高于农村学生饮食费500 但是城市学生的标准差高于农村学生 也就是说明城市学生的 饮食花费差异大于农村学生 在调查的50名学生中有26名男生 24名女生 男生饮食费的均值为 573 85大于女生饮食费的435 42 男生饮食上花费的差异也大于女生 5 2 T 检验检验 5 5 2 1 spss 实现过程实现过程 组统计量组统计量 来自的地区 N 均值标准差均值的标准误 农村 1811 1147 14011 111 恋爱经费 dimension1 城市 32139 06143 04025 286 农村 18211 7885 14620 069 化妆品及服装费 dimension1 城市 32290 3193 32316 497 农村 1880 8332 7477 719 通讯费 dimension1 城市 32125 5666 07911 681 独立样本检验独立样本检验 方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验 差分的 95 置信区 间 FSig tdf Sig 双 侧 均值差值 标准误 差值下限上限 假设方差相等 69 377 000 3 67048 001 127 95134 862 198 046 57 856 恋爱 经费假设方差不相等 4 63341 318 000 127 95127 620 183 717 72 185 假设方差相等 000 997 2 94548 005 78 53526 667 132 153 24 917 化妆 品及 服装 费 假设方差不相等 3 02338 178 004 78 53525 979 131 119 25 950 假设方差相等 4 035 050 2 68448 010 44 72916 666 78 239 11 220 通讯 费假设方差不相等 3 19547 476 002 44 72914 001 72 888 16 570 5 2 2 结果分析结果分析 由表可知 农村学生与城市学生在恋爱经费 化妆品及服装费 通讯费上有一定的差异 在恋 爱经费上 农村的 18 个学生均值为 11 11 标准差为 47 140 城市的 32 个学生的均值为 139 06 标准差为 143 040 在化妆品及服装费上 农村学生的均值为 211 78 标准差为 85 146 城市学生 均值为 290 31 标准差为 93 323 在通讯费上 农村学生的均值为 80 83 标准差为 32 747 城市 学生的均值为 125 56 标准差为 66 079 独立样本检验 化妆品及服装费中 显示了双样本 t 检验 F 0 00 F 的相伴概率为 0 997 大于显著性水平 0 005 接受方差相等的零假设 可以认为在这个方 面城市农村学生无明显差异 而恋爱经费和通讯费则有明显差异 6 6 相关分析相关分析 6 1 spss 输出结果输出结果 描述性统计量描述性统计量 均值标准差 N 通讯费 109 4660 04150 恋爱经费 93 00132 53050 相关性相关性 通讯费恋爱经费 Pearson 相关性 1 781 显著性 双侧 000 通讯费 N5050 Pearson 相关性 781 1 显著性 双侧 000 恋爱经费 N5050 在 01 水平 双侧 上显著相关 6 2 结果分析结果分析 1 输出结果文件中的第一个表格描述性统计量表 从表中可知 参与分析的两个变量的样 本数都为 50 通讯费均值为 109 46 标准差为 60 041 恋爱经费均值为 93 标准差为 132 530 2 输出结果文件中的第二个表格为相关系数及显著性检验结果表 从表中可知 通讯费和 恋爱经费的相关系数 r 0 781 显著性水平位 0 000 因此在相关系数旁以两个 号进行标识 通讯费和恋爱经费的相关性十分显著 7 7 一元线性回归分析一元线性回归分析 7 1 spss 输出结果输出结果 模型汇总模型汇总b b 模型 R R 方调整 R 方 标准 估计的误 差 1 781a 610 60283 658 a 预测变量 常量 通讯费 b 因变量 恋爱经费 AnovaAnovab b 模型平方和 df 均方 FSig 回归 524712 1351524712 13574 973 000a 残差 335937 865486998 706 1 总计 860650 00049 a 预测变量 常量 通讯费 b 因变量 恋爱经费 系数系数a a 非标准化系数标准系数模型 B 标准 误差试用版 tSig 常量 95 65724 793 3 858 0001 通讯费 1 724 199 7818 659 000 a 因变量 恋爱经费 图表图表 8 7 2 结果分析结果分析 9 输出结果文件中的第一个表格为常用统计量 反映的是一元线性回归模型拟合的情况 相关系 数 R 0 781 决定系数 R 的平方 0 610 而调整系数 R 的平方 0 602 回归估计的标准差 83 658 输出结果文件中的第二个表格为方差分析表 从表中可知 离差平方和 860650 000 残差平方 和335937 865 回归平方和524712 135 回归方程的显著性检验中 统计量为 F 74 973 对应的置信 水平 0 000 小于置信水平 0 05 因此可以方程是极显著的 输出结果文件中的第三个表格为回归系数分析表 是回归系数以及对回归方程系数的检验结果 系数显著性检验采用 t 检验 从表中可以看出 非标准化系数回归方程的常数项为 0 95 657 回归系数 1 1 724 回归系数检验统计量 t 8 659 sig 为相伴概率值 p 0 001 由此可知回归方 程为 y 95 657 1 724x 回归系数显著水平均为 0 000 表明用 t 统计检验量假设 回归系数等于 0 的概率为 0 000 远比常用的置信水平 0 005 要小 因此可以认为两个变量之间的线性关系是极为显著的 建立的回 归方程是有效的 输出的结果文件中图为正态分布图 该图是用来观察标准化残差的分布是否符合正态分布 如 果是 则途中散点应该近似为一条直线 图的纵坐标为因变量 服装及化妆品 横坐标为因变量 恋爱经费 图中各点连线就是建立的回归直线 8 多元线性回归分析多元线性回归分析 8 1spss 输出结果输出结果 描述性统计量描述性统计量 均值标准 偏差 N 恋爱经费 93 00132 53050 通讯费 109 4660 04150 月消费总计 1438 26371 68850 相关性相关性 恋爱经费通讯费月消费总计 恋爱经费 1 000 781 841 通讯费 7811 000 819 Pearson 相关性 月消费总计 841 8191 000 恋爱经费 000 000 通讯费 000 000 Sig 单侧 月消费总计 000 000 10 恋爱经费 505050 通讯费 505050 N 月消费总计 505050 输入 移去的变量输入 移去的变量a a 模型输入的变量移去的变量方法 1 通讯费 步进 准则 F to enter 的概 率 100 2 月消费总计 步进 准则 F to enter 的概 率 100 a 因变量 恋爱经费 模型汇总模型汇总c c 模型 R R 方调整 R 方 标准 估计的误 差 1 781a 610 60283 658 2 856b 733 72169 975 a 预测变量 常量 通讯费 b 预测变量 常量 通讯费 月消费总计 c 因变量 恋爱经费 AnovaAnovac c 模型平方和 df 均方 FSig 回归 524712 1351524712 13574 973 000a 残差 335937 865486998 706 1 总计 860650 00049 回归 630511 6902315255 84564 383 000b 残差 230138 310474896 560 2 总计 860650 00049 a 预测变量 常量 通讯费 b 预测变量 常量 通讯费 月消费总计 c 因变量 恋爱经费 11 12 8 2 结果分析结果分析 输出的结果文件中第一个表为参与回归分析的 2 个变量的描述性统计表 从表中可以看出 参 与的样本数都为 50 恋爱经费均值为 93 标准差为132 530 通讯费均值为109 46 标准差为 60 041 月消费总计均值为1438 26 标准差为371 688 输出的结果文件中第二表为参与回归分析的 3 个变量的相关系数表及其检验 每两个自变量之 间也存在一定程度的相关 Sig 一栏给出的两个变量两两相关的显著性检验结果表 最底下一栏 N 给出了变量的样本数 由表中可知各个变量之间是相关的 输出的结果文件中第三个表依次列出了模型对自变量的筛选过程 即变量进入退出模型的情况 第一个进入的是通讯费 月消费总计 输出的结果文件中第四个表为回归方程拟合总结表 模型 1 的相关系数 R 0 781 决定系数 R 方 0 610 调整决定系数 R 方 0 602 误差估计值 83 658 模型 2 的相关系数 R 0 856 决定系数 R 方 0 733 调整决定系数 R 方 0 721 误差估计值 69 975 输出的结果文件中第五个表为回归方程的方差分解及检验结果 回归方程的统计量模型 1 平均 服装及化妆品费的 F 74 973 模型 2 平均通讯费的 F 64 383 可见方程显著 13 9 总结总结 通过 SPSS 的数据统计和图形分析可以看出大学生的消费各种各样 非常的丰富 同时也可以 看出 大学恋爱的人数增多的同时 平均消费也在增加 同时通讯费和娱乐费用也相应增加 大学生恋爱开支主要以吃饭 逛街 通讯 买礼物为主 不同情侣的消费渠道不同 经费支出 方式有所不同 花费成本也有相应的差别 我们进行了抽样调查 我们一共抽取了 50 名学生进行 了问卷调查 调查显示 恋爱人群的月平均消费明显偏高 月消费高的主要原因是花费在服装及化 妆品 通讯费和娱乐上的花费比较多 可以得出恋爱经费和服装及化妆品 通讯费 娱乐的相关性 明显 在这些数据上还可以看出谈恋爱的学生在学习上的付出比较少 同时通过对城市 农村大学生生活费的分析 发现在消费上他们有着很大的不同 这与所生活 的环境及家庭条件有密切关系 他们也是大学里勤俭节约 努力学习的榜样 在这两天的 SPSS 软件的应用的学习 让我们对统计学这门学科又有了更深的印刻 同时也更 好的引导了我们学习的兴趣 让同学对数据的处理和图标的分析更加熟练 简单的说就是这两天的 收获很大 我们相信对我们的统计学课程有很好的进步 10 参考书参考书 1 符啟勋 实用统计学 北京 国防工业出版社 2 应用统计学课程设计指导书 内部自编 3 应用统计学课程设计案例 内部自编 14 11 原始数据原始数据 编号性别年级来自的 地区 饮食 费 化妆品及服装恋爱娱乐 学习 用品 费 通讯费其他 月消 费合 计 1 男 大一 城市 550 220030070571601357 2 男 大一 城市 520 460300200103273002117 3 男 大一 农村 490 80010060461801056 4 男 大一 城市 560 80015020601601030 5 男 大一 农村 540 120010030701901050 6 男 大一 农村 600 1000250101001101170 7 男 大一 农村 540 900200205190991 8 男 大一 城市 700 225020010563001491 9 男 大一 城市 680 26030015051603501905 10 男 大一 农村 420 12802001598120981 11 男 大二 城市 600 220023015101781244 12 男 大二 城市 700 230022040652001455 13 男 大二 城市 600 320350260301313001991 14 男 大二 城市 450 12801602542130935 15 男 大二 城市 550 375400300102803302245 16 男 大二 城市 640 26025026051902201825 17 男 大二 城市 640 335030051123201712 18 男 大二 农村 580 345024010453001520 19 男 大二 农村 590 260016020512101291 20 男 大二 城市 680 42037038052464202521 21 男 大三 农村 590 235017025561201196 22 男 大三 城市 680 280300360101562482034 23 男 大三 农村 610 150016225854001432 24 男 大三 农村 520 2600210251103001425 25 男 大三 农村 410 290026015783101363 26 男 大三 城市 480 2100320201563601546 27 女 大一 城市 450 3500200501002301380 28 女 大一 农村 470 28002003080801140 29 女 大一 城市 420 26001502061901001 30 女 大一 城市 450 430100260201502001610 31 女 大一 城市 490 19001802599801064 32 女 大一 城市 380 15001301563110848 33 女 大一 城市 420 278011510701301023 34 女 大一 农村 540 2260150701131701269 35 女 大一 城市 480 356200130101372301543 36 女 大二 城市 350 400200220101152001495 37 女 大二 农村 410