城市低碳生活研究分析

PAGE11城市低碳生活研究分析目录1.引言 12.数据的预处理 12.1抽样调查 12.2数据的转换处理 12.3数据的分类汇总 22.4数据分组 22.5数据拆分 23.数据分析 23.1频数分析 23.2方差分析 53.2.1单因素方差分析 53.2.2多因素方差分析 63.3非参数性检验 73.3.1两独立样本的非参数检验 73.3.2多独立样本的非参数检验 74.“低碳”生活分析结论 84.1实现“低碳”生活的障碍 84.2“低碳”生活的实施建议与意义 9参考文献 9附录 9摘要:针对城市中的低碳生活在市民中的认识和了解,通过调查问卷对城市市民进行了抽样调查,并对统计数据进行基本统计分析、方差分析、非参数检验等,分析低碳意识在市民生活中的存在情况以及市民对低碳的认识.实验统计分析结果表明,绝大多数市民具有低碳意识并在生活中注意实现低碳.关键词:方差分析;非参数检验;低碳;城市1.引言近些年以来,由于二氧化碳的排放量导致全球升温,“温室效应”已经是一个家喻户晓的词语.为了解决温室效应全球召开了多次会议,签订多份文件,其中如《京都议定书》,用以要求降低二氧化碳的排放量.“低碳生活”不仅是要降低二氧化碳的排放量,同时还需要节约能源,并且努力开发新能源.“低碳生活”也可以认为是生活中所消耗的能量尽量减少即低能量、低消耗、低开支的生活.[1]2011年的全国两会提出共建低碳中国，中国科学院的牛文元委员更是对“低碳生活”提出了宝贵的建议和意见.山东大学威海分校[2]关于威海市区“低碳生活”普及状况及存在问题进行的调查研究,通过问卷获取数据,运用统计软件进行描述统计、假设检验等统计分析,考察威海市民“低碳生活”的情况以及他们对“低碳生活”的看法.2.数据的预处理2.1抽样调查由于对烟台市中的“低碳生活”的调查需要的工作量很大,于是采取了抽样调查.对烟台市各年龄段的男女进行分层抽样,由于各年龄段的抽样人数不同,故而是不同抽样分数的分层随机抽样.2.2数据的转换处理将得到的调查问卷进行整理,设置各选项的代表数字,如将性别男设置代表数字为1,性别女设置代表数字为2,将其录入为统计数据.并对统计数据进行检验缺失值,以来保证分析结果的正确性和完整性.2.3数据的分类汇总数据的分类汇总是数据按照某个变量进行分类,对某个变量进行汇总并指定对汇总后的变量进行计算统计量,通过对数据的分类汇总从而对数据进行基本统计分析.[3]如以各年龄段为指定变量进行分类,对年龄段为20岁以下的进行汇总.2.4数据分组由于数据是在各年龄段的男女中进行分层抽样的方法得到的,因此对数据可以按照性别或年龄段进行分组.在数据分组的基础上进行数据的基本统计分析,例如:频率分析,能够更好的概括和体现数据的分布特征.以不同的年龄段作为分组的组距,这样就可以对数据按照不同的年龄段进行分组.2.5数据拆分数据拆分不仅是按照指定变量对数据进行排序,更是根据指定变量对数据进行分组,有利于数据进行分组统计分析.[4]由于数据是在各年龄段的男女中进行分层抽样的方法得到的,因此可以对数据按照各年龄段进行拆分,也可以对数据按照性别男女进行拆分.3.数据分析由于数据是在各年龄段的男女中进行分层抽样的方法得到的,因此要对数据进行分析才能得到有效的信息.于是对数据进行基本统计分析、方差分析、非参数检验,如频数分析、单因素方差分析、两独立样本的非参数检验等.3.1频数分析在统计工作中,最先考察的是计数,即频数.频数可以直接的体现数据在样本观测值上的分布情况,进而可以体现出变量在总体上的分布特征.通过频数分析能够直接体现数据的分布特征,了解变量的取值变化.[5]现今社会正在提倡“低碳”社会,而有多少人知道“低碳”这一词语的意思呢?这就需要对知道“低碳”这词的意思进行频率分析,如表1所示.表1知道“低碳”这词的意思吗知道”低碳”这词的意思吗FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid从没听说过听说过,但具体不了解7878.878.885.9十分清楚1414.114.1100.0Total99100.0100.0分析表1可以得到:92.9%的市民听说过“低碳”这一词语,但是只有14.1%的市民十分清楚“低碳”这一词语的意思.因此,对于“低碳”生活意识在市民中的推广,除了要注重宣传“低碳”生活,更要有一个良好的具体指导,使得市民在了解“低碳”生活的同时也要了解具体的“低碳”生活究竟是什么样的,究竟“低碳”是指哪方面.于是对“低碳”关于哪方面进行了频率分析,如图1所示.图1认为“低碳”是关于哪个方面分析图1可以得到:有67%的市民认为“低碳”是关于节约能源消耗这一方面,26%的市民认为“低碳”是关于降低二氧化碳排放这一方面,余下7%的市民认为“低碳”是关于发展新能源这一方面.其实“低碳”生活不仅要降低二氧化碳的排放量,同时还需要节约能源,并且努力开发新能源.这就要求生活中所消耗的能量尽量减少,即低能量、低消耗、低开支的生活.在了解“低碳”是关于哪个方面、“低碳”生活是什么之后,就要求知道市民在日常生活中是否会积极响应“低碳”生活呢?如表2所示.表2会积极响应“低碳”生活吗了解低碳生活理念后,会积极响应低碳生活吗FrequencyPercentValidPercentCumulativePercentValid无所谓,只要不影响自己的生活3535.435.435.4会,还会带动身边的人一起6464.664.6100.0Total99100.0100.0分析表2可以得到:35.4%的市民认为只要不影响自己的生活就是可以接受、响应“低碳”生活;64.6%的市民表示在了解“低碳”生活的理念之后,不仅会积极响应“低碳”生活,而且还会带动身边的人一起响应“低碳”生活;没有市民会不响应“低碳”生活,也没有市民在了解“低碳”生活的理念之后会不想改变现在的生活方式的.那么在生活中具体的“低碳”行为,市民又能做到哪些呢?如图2所示.图2生活中的具体“低碳”行为分析图2可以得到:对于手帕的使用,大多数市民认为用手帕很麻烦还是纸巾更方便,但是纸巾的大量使用会对纸浆、树木大量需求,对纸浆的需求会照成水污染加剧,而对树木的需求会使得大量树木被砍伐、水土流失严重、“温室效应”加剧,因此提倡市民多用手帕,少用纸巾;可以看出绝大多数的市民很少使用一次性筷子,这会是一个很好的开始;但是对肉制品的需求比较大,肉制品的大量食用会增加二氧化碳的排放量;普遍市民都会选择使用正反两面的纸张,电脑、电视等一系列的电器一旦不用的时候几乎所有市民都会拔掉插头的;同时在购买电器时绝大多数的市民会注意电器的节能指标.由于“低碳”生活不仅要降低二氧化碳的排放量,同时还需要节约能源.这就要求生活中要节约用电、避免使用一次性筷子、少用或合理使用纸巾、纸张等.而不同年龄段的市民又能为“低碳”做的有哪些呢?如表3所示.表3不同年龄段的市民能为“低碳”做的$能为低碳做的*NO.2Crosstabulation年龄段Total20岁以下20-29岁30-39岁40-49岁50岁以上$能为低碳做的a拒绝使用塑料袋,坚持使用环保袋Count1032168470%within$能为低碳做的14.3%45.7%22.9%11.4%5.7%出门尽量少开车,多乘坐公交车Count10291612471%within$能为低碳做的14.1%40.8%22.5%16.9%5.6%使用节能灯,注意节约用电Counwithin$能为低碳做的15.2%38.0%22.8%17.4%6.5%节约用水并且合理循环用水Counwithin$能为低碳做的17.8%34.2%17.8%21.9%8.2%少吃肉,多吃蔬菜Count9201110656%within$能为低碳做的16.1%35.7%19.6%17.9%10.7%拒绝一次性的东西Count6191110147%within$能为低碳做的12.8%40.4%23.4%21.3%2.1%多植树种草,提倡绿化Counwithin$能为低碳做的16.5%39.2%19.0%19.0%6.3%巧用废旧品,变废为宝Count218814345%within$能为低碳做的4.4%40.0%17.8%31.1%6.7%上下楼时少乘坐电梯,多爬楼梯Count719119450%within$能为低碳做的14.0%38.0%22.0%18.0%8.0%衣服多穿棉质、亚麻和丝绸类的Count918912452%within$能为低碳做的17.3%34.6%17.3%23.1%7.7%汽车后备箱少放东西Count29511128%within$能为低碳做的7.1%32.1%17.9%39.3%3.6%TotalCounercentagesandtotalsarebasedonrespondents.a.Dichotomygrouptabulatedatvalue1.分析表3可以得到:不论各年龄段的市民大多数都能够做到使用节能灯、注意节约用电,拒绝使用塑料袋、坚持使用环保袋,出门多乘坐公交车,节约用水并且合理循环用水,多植树种草、提倡绿化.但是对于少吃肉、多吃蔬菜,拒绝一次性的东西,巧用废旧品、变废为宝,上下楼时少乘坐电梯、多爬楼梯,衣服多穿棉质、亚麻和丝绸类的,汽车后备箱少放东西这些“低碳”生活的举措只有较少部分的市民能够做到.然而这些举措在市民的生活中稍加注意是完全能够做到的,因此这就需要对“低碳”生活进行进一步的有效宣传和提出有力合理的实施措施.3.2方差分析方差分析认为观测值的变化受两类因素的影响:第一类是控制因素（控制变量）不同水平所产生的影响;第二类是随机因素（随机变量）所产生的影响,主要指试验过程中的抽样误差.而方差分析正是通过推断控制变量各水平下观测变量的总体分布是否有显著差异来实现其分析目的的.[6]3.2.1单因素方差分析单因素方差分析是分析单个控制变量各水平下观测变量的总体分布是否有显著差异来实现其分析目的的.[7]例如,以性别作为控制变量,以栽种花草和衣服换洗为观测变量,那么在性别各水平下对栽种花草和衣服换洗进行单因素方差分析,LSD假定方差齐性,显著性水平为0.05.如表4所示.表4栽种花草和衣服换洗的单因素方差分析ANOVASumofSquaresdfMeanSquareFSig.有时间会栽种花草吗BetweenGroups.1351.1351.177.281WithinGroups11.15897.115Total11.29398衣服攒够再洗还是换了就洗BetweenGroups.0631.063.291.591WithinGroups20.84797.215Total20.90998分析表4可以得到:对于有时间栽种花草的原假设为:男女市民对于有时间栽种花草不存在显著差异.经过单因素方差分析得到P值=0.281,显著性水平为0.05,P值>0.05不能拒绝原假设,即男女市民对于有时间栽种花草没有显著差异.对于衣服换洗的原假设为:男女市民对于衣服换洗不存在显著差异.经过单因素方差分析得到P值=0.591,显著性水平为0.05,P值>0.05不能拒绝原假设,即男女市民对于衣服换洗没有显著差异.3.2.2多因素方差分析多因素方差分析是分析多个控制变量各水平下观测变量的总体分布是否有显著差异来实现其分析目的的.[8]例如,以性别和年龄段作为控制变量,以栽种花草为观测变量,那么在性别和年龄段各水平下对栽种花草进行多因素方差分析,显著性水平为0.05.如表5所示.表5栽种花草的多因素方差分析TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:有时间会栽种花草吗SourceTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel.890a9.099.846.57663.052163.052539.402.000性别.0921.092.785.378年龄段.4724.1181.009.407性别*年龄段.3194.080.682.606Error10.40389.117Total138.00099CorrectedTotal11.29398a.RSquared=.079(AdjustedRSquared=-.014)分析表5可以得到:性别对于对于有时间栽种花草的原假设为:男女市民对于有时间栽种花草不存在显著差异.经过单因素方差分析得到P值=0.378,显著性水平为0.05,P值>0.05不能拒绝原假设,即男女市民对于有时间栽种花草没有显著差异.年龄段对于有时间栽种花草的原假设为:各年龄段的市民对于有时间栽种花草不存在显著差异.经过单因素方差分析得到P值=0.407,显著性水平为0.05,P值>0.05,不能拒绝原假设,即各年龄段的市民对于有时间栽种花草没有显著差异.性别和年龄段对于有时间栽种花草的原假设为:各年龄段的男女市民对于有时间栽种花草不存在显著差异.经过单因素方差分析得到P值=0.606,显著性水平为0.05,P值>0.05,不能拒绝原假设,即各年龄段的男女市民对于有时间栽种花草没有显著差异.3.3非参数性检验非参数性检验是与总体的分布以及相关参数无关的检验方法,非参数性检验可以替代复杂检验来检验是否总体存在显著性差异.[9]3.3.1两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是在总体的分布不了解以及相关检验参数不确定的情况下,通过对两组来自不同总体的独立样本进行分析来推断这两个总体的分布是否存在显著性差异.[10]例如,以性别作为分组变量,以超市购物是否自带购物袋,检验类型为Mann-WhitneyU检验,显著性水平为0.05.如表6所示.表6(a)男女性别下超市购物自带购物袋的Mann-WhitneyU检验结果（一）Ranks性别NMeanRankSumofRanks去超市购物自带购物袋吗男4743.272033.50女5256.092916.50Total99表6(b)男女性别下超市购物自带购物袋的Mann-WhitneyU检验结果（二）TestStatisticsa去超市购物自带购物袋吗Mann-WhitneyU905.500WilcoxonW2033.500Z-2.428Asymp.Sig.(2-tailed).015a.GroupingVariable:性别分析表6可以得到:男女性别下超市购物自带购物袋两组的秩总和分别为2033.50和2916.50;男女性别下超市购物自带购物袋的原假设为:男女性别下超市购物自带购物袋不存在显著差异,P值=0.015,显著性水平为0.05,P值<0.05,拒绝原假设,即男女性别下超市购物时自带购物袋存在显著差异.3.3.2多独立样本的非参数检验多独立样本的非参数检验是在总体的分布不了解以及相关检验参数不确定的情况下,通过对多组来自不同总体的独立样本进行分析来推断这多个总体的分布是否存在显著性差异.[11]例如,以年龄段作为分组变量,以超市购物是否自带购物袋,检验类型为Krusk-WallisH检验,显著性水平为0.05.如表7所示.表7(a)各年龄段超市购物自带购物袋的Krusk-WallisH检验结果（一）Ranks年龄段NMeanRank去超市购物自带购物袋吗20岁以下1533.2320-29岁3954.8630-39岁2247.6840-49岁1754.3850岁以上656.42Total99表7(b)各年龄段超市购物自带购物袋的Krusk-WallisH检验结果（二）TestStatisticsa,b去超市购物自带购物袋吗Chi-square8.466df4Asymp.Sig..076a.KruskalWallisTestb.GroupingVariable:年龄段分析表7可以得到:各年龄段下超市购物自带购物袋这五组的平均秩分别为33.23、54.86、47.68、54.38和56.42;各年龄段下超市购物自带购物袋的原假设为:各年龄段下超市购物自带购物袋不存在显著差异,P值=0.076,显著性水平为0.05,P值>0.05,不能拒绝原假设,即男女性别下超市购物时自带购物袋不存在显著差异.4.“低碳”生活分析结论4.1实现“低碳”生活的障碍虽然“低碳”生活已经被市民所接受,但是全民“低碳”生活的全面实施仍然存在着一些障碍.对市民认为的实施全民“低碳”生活的障碍进行调查分析,如图3所示.图3全民“低碳”生活的全面实施障碍分析图3可以得到:生活方式依然比较粗放,不顾生态成本;消费理念虚荣,过分追求“宽大”、“奢华”;城市建设过于追求“高”、“大”、“全”;缺乏有效领导,不知从何开始“低碳”生活方式;“低碳”生活是一种系统工程,依靠市民自身力量难以实现;其中,消费理念虚荣,过分追求“宽大”、“奢华”是最大的一个障碍.这些全面实施“低碳”生活的障碍需要被高度的重视,只有解决并克服了这些障碍才能够实现全面的“低碳”生活.4.2“低碳”生活的实施建议与意义我们应该积极的去倡导、实施“低碳”生活:关注气候的变化;宣传“低碳”生活,培养市民的“低碳”意识,如家庭使用节能灯、外出多乘坐公交车、减少或拒绝使用一次性筷子等一次性物品、节约用水、多植树种草、减少纸张的浪费、少食用肉制品、换洗的衣物最好攒够一桶再洗、上下楼时多爬楼梯等等这些日常生活中的小行为进行大力的宣传.“低碳”生活的实施能够增强人们的节约和环保意识,缓解能源紧张的状况,而且也有利于建设资源节约型和环境友好型社会,促进人与自然的和谐相处.因此,我们更应该推广和实现“低碳”生活,共同建设“低碳”社会,发展“低碳”经济.[12]参考文献[1]薛薇.统计分析与SPSS的应用[M].北京:中国人民大学出版社,2007.[2]GeorgeW.Snedecor等著,刘垂玕等译.统计方法[M].上海:上海翻译出版公司,1990.[3]梅长林等.数据分析方法[M].北京:高等教育出版社,2006.[4]M.R．斯皮格尔等著,杨纪龙等译.统计学[M]．北京:科学出版社,2002.[5]李金昌.应用抽样技术[M].北京:科学出版社,2007.[6]曾五一等.统计学导论[M].北京:科学出版社,2007.[7]刘盛.什么是低碳生活[Z]./question/145734508.html?an=1&si=1&wtp=wk,2010-4-6.[8]郑涵方.关于威海市区“低碳生活”普及状况及存在问题的调查研究[Z]./projSummary.jsp?pid=614,2011-5-2.附录城市中的低碳生活调查问卷1、您的性别是:A.男B.女2、您的年龄段是:A.20岁以下B.20-29岁C.30-39岁D.40-49岁E.50岁以上3、您知道“低碳”这个词的意思吗?A.从没听说过B.听说过，但具体不了解C.十分清楚4、您认为“低碳”是关于哪方面的?A.降低二氧化碳排放B.节约能源消耗C.发展新能源5、您是通过以下哪种方式知道“低碳”一词的?A.新闻报道B.专题节目宣传C.户外公益广告D.报纸书刊6、若您了解低碳生活的理念后，您会积极响应低碳生活吗?A.不会，不想改变现在的生活方式B.无所谓，只要不影响自己的生活C.会，还会带