定量分析报告方法案例

#/9CorrelationsXYX PearsonCorrelation1.000.839**Sig.(2-tailed).000SumofSquaresandCross-products402.119115.306Covarianee9.8082.812N4242Y PearsonCorrelation.839**1.000Sig.(2-tailed).000SumofSquaresand115.30646.991Cross-productsCovarianee2.8121.146N4242**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).通过相关分析，样本的皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）是0O.839W，说明交通死亡事故发生次数和21岁以下者所占比例之间存在正线性相关，且相关性比较强，有执照的司机中21岁以下者所占比例和交通死亡事故发生次数同步变化。 文档来自于网络搜索5432每千个15432每千个106 8 10 12 14 16 18 2021岁以下者所占比例(％)根据42个样本数据做出散点图，横轴表示21岁以下者所占比例（%），纵轴表示每千个驾照中发生车祸次数。从散点图中可以看出，21岁以下者所占比例（％）高的城市，其发生死亡车祸率的比例也较高。另外还可以看出，这两者之间似乎有正向线性相关关系。 文档来自于网络搜索通过上面的分析，我们选择发生交通死亡事故次数为被解释变量，21岁以下者所占比例（％）为解释变量，考察他们之间的线性回归关系。文档来自于网络搜索利用回归分析研究发生死亡事故的车祸次数和司机 21岁以下者所占比例之间的关系，并对你的结论进行讨论。 文档来自于网络搜索ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateChangeStatisticsRSquareChangeFChangedf1df2Sig.FChange1.839a.704.696.5901.70494.958140.000a.Predictors:(Constant),XCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.95%ConfidenceIntervalforBBStd.ErrorBetaLowerBoundUpperBound1 (Constant)-1.592.372-4.277.000-2.344-.840X.287.029.8399.745.000.227.346a.DependentVariable:Y利用SPSS对样本数据进行回归分析，可得如下估计结果:Y?i 1.5920.287Xi该估计模型中，各参数的标准差较小(0.37，0.03)，样本决定系数较大(0.7)，说明模型的估计效果较好。T统计量较大(9.75)，说明X与Y之间存在显著的线性关系。所以可以利用所求的样本回归方程来进行预测分析，或作为政策建议的理论依据。文档来自于网络搜索结论和政策建议从样本回归方程Y?i1.5920.278Xi知，有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例每增加一个百分点，则每千个驾驶执照发生死亡事故的车祸次数将增加0.278次。文档来自于网络搜索通过分析，我们建议美国交通部应加强对有驾驶执照中21岁以下司机的管理，一方