Spss统计案例分析

Spss记录案例分析

一、我国城镇居民现实状况

近年来，我国宏观经济形势发生了重大变化，经济发展速度加紧，居民收入稳定增长，在国家持续出台住房、教rr

医疗等各项改革措施和实行“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,消费构造发生了明显变化,消费构造不合理现象得到了一定程度的改善。本文通过有关数据分析总结出了我

国城镇居民消费展现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费构造的横向分析

第一，食品消费支出比重随收入增长展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处理了温饱问题，而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评

价原则早已到达了富裕型，甚至靠近最富裕型。

第二，衣着消费支出比重随收入增长缓慢上升，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有关衣着消费的引申。伴随收入的

增长,衣着支出比重展现先上升后下降的走势。实际.匕在目前的价格水平和服装业的发展水平下，城镇居民的穿着

是有一定程度的，并且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的，虽然收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购

置强饰用品了。

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,阐明居

民的生活水平随收入的增长而不停提高和改善。

第四，医疗保健支出比重随收入水平提高展现一种两端高、中间低的走势。这是由于医疗保健支出作为生活必须

支出，不管居民生活水平高下，都要将一定比例的收入用于维持自身健康，并旦由于医疗制度改革,加重r个人承担

的同步，也减小了旧制度也许导致的不一样行业、不一样体制下居民医疗保健支出的差异，因而不一样收入等级的居

民在医疗保健支出比重上差异不大。

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停提高，住宅商品正在越来越成为城

镇居民关注的热点是相吻合的，同步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原因的影响，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，必须增长居民收入。

为此,采用切实有效的措施增长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，增进消费构

造向着愈加健康、合理的方向发展，并且在启动内需,增进我国的经济发展方面有着重大的现实意义。

三、我国居民消费构造的纵向分析

进入二十一世纪以来，伴随经济体制改革的深入，国民经济的迅速发展，我国城镇居民的消费水平明显提高，居民

的各项支出明显增长。伴随消费水平的提高,我国城镇居民消费从重视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有型、发展型，消费质量和消费构造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中的比正展现明显的下降趋势，其中食品类支出比而降幅最大;衣着类有所下降;

家宓设备用品类下降幅度不是很大。与此同步，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

消贽支出中的比例均有上升，富裕阶段的消费特性开始显现。

四、我国城镇居民消费构造及趋势的记录分析

下图是出自《中国记录年鉴一》，本文选用其中的第十篇章-人民生活，用以探究我国城镇居民消费构造及其趋

势,

表1:城镇居民家庭恩格尔系数

年份城镇居民家庭恩格尔系数（%）

197857.5

198056.9

198553.3

199054.2

199153.8

199253.0

199350.3

199450.0

199550.1

199648.8

199746.6

199844.7

199942.1

39.4

38.2

37.7

37.1

37.7

36.7

35.8

36.3

37.9

3G.5

表2城镇居民家庭基本状况

查

调

数

户42220.054496.056094.064675.065506.0

4384045317480285043056094

1户00000

均

平

户

每

庭

家

3.133.13.043.012.982.962.952.952.912.89

口

人

1人

平

均

每

户

就

业

1.681.651.581.581.561.511.531.531.481.49

人

口

1

平A)

均

每

户

就

业53.6753.2351.9752.4952.3551.0151.8651.8650.8651.56

面

(%

均

平

每

一

就

业

者

承

担

人

数

<包1.861.881.921.911.911.961.931.931.971.94

就

括

者

业

本)A

1)A

均

平

每

人

所

有6859.59061.210128.511320.712719.112719.117067.718858.0

年6295.918177.4

21789

入899

收

1%

)

财

产

性

收128.38311.45102.12134.98161.15192.91244.01348.53387.02431.84

入

移

转

收

性1362.3

1440.78.162112.22310.732650.702898.663384.63928.234515.45

入

代9

#n收

配3745.910493.011759.413785.815780.717174.6

均6279.987702.88472.29421.61

入835165

人

平

费

每

5309.06029.86510.911242.812264.5

消

支4998.007182.17942.888696.559997.47

13455

性

出

品

食2271.82416.9

1971.32.022700.62914.393111.923628.034259.814478.54

着

衣42

500.46533.66590.88637.72686.79800.51901.7810421165.911284.20

家

庭

设

备

品

用

565.29438.92388.68410.34407.37808.66904.19982.281145.411228.91

服

及

务

医

疗

保

健374.49343.28430.08475.98528.15446.52498.48601.8691.83786.94

通

交

讯

通318.07457.02626.04721.12843.62600.85620.54699.09786.20856.41

乐

娱

育

教

化

文426.95690902.28934.381032.8996.721147.121357.411417.121682.57

务

服

住

居669.58547.96624.36699.38733.531097.461203.031329.161368.261472.76

项

杂

品

商

服

与171.83284.13195.84215.1240.24277.75309.49357.7418.31474.21

务

均

平

人

每

费

消

支

性

构

出

成1

消

均

费

支

出

00品

=1食

39.1838.237.6837.1237.7336.3935.7836.2937.8936.52

着

衣

10.0110.059.89.799.5610.0810.3710.4210.3710.47

庭

家

备

设

品

用

服8.797.096.456.35.675.625.739.8310.1910.02

及

务

医

疗

保

健6.366.477.137.317.357.567.146.026.156.42

通

交

讯

通7.99.310.3811.0811.7512.5513.196.996.996.98

乐

娱

育

教

化

文12.5613.8814.9614.3514.3813.8213.8313.5812.613.72

务

服

住

居

10.0111.510.3510.7410.2110.1810.413.2912.0812.01

朵

项

品

商

工

工

1752533455658工72

服

与1

5.3.3.3.3.3.3.8/

务

五、SPSS记录分析

图•给出了基本的描述性记录图，图中显示各个变量的所有观测量的Mean（均值）、Std.Deviation（原则

差）和观测值总数N。

描述性记录量

均值原则偏差N

家庭设备用品及服务7.56901.9252310

食品37.27801.0443710

衣若10.0920.3114810

居住11.07701.0928110

图1

图2给出r有关系数矩阵表，其中显示3个自变量两两间的Pearson有关系数，以及有关有关关系等于零的假设的

单尾明显性检查概率。

有关性

家庭设备用品及

服务食品衣着居住

Pearson有关性家庭设备用品及服务1.000.153.658.755

食品.1531.000-.461-.267

衣着.658-.4611.000.661

居住.755-.267.6611.000

Sig.（单例）家庭设备用品及服务.336.019.006

食品.336-.090.228

衣着.019.090*.019

居住.006.228.019•

N家庭设备用品及服务10101010

食品10101010

衣着10101010

居住10101()10

图2

从表中看到因变量家庭设备用品及服务与自变量食品、衣着、之间有关关系数依次为0/53、0.658,反应家庭设

备用品及服务与食品、衣着之间存在明显的有关关系。阐明食品与衣着对于家庭设备用品及服务条件的好转有明显

的作用。自变量居住于因变量家庭设备用品及服务之间的有关系数为0.755,它于其他几种自变量之间的有关系数

也都为负，阐明它们之间的线性关系不明显。此外，食品与衣着之间的有关系数为-0.461,这也阐明它们之间不明

显的有关关系。

输入/移去的变量'

模型输入的变量移去的变量措施

1居住，食品，输入

衣着

a.已输入所有祈求的变量。

b.因变量：家庭设备用品及服务

给出了进入模型和被剔除的变量的信息，从表中我们可以看出，所有3个自变量都进入模型，阐明我们的

解释变量都是明显并且是有解释力的。

模型汇总，

更改记录量

巡整原则怙计的Sig.F更

模型RR方R方误差R方更改F更改dfldf2改Durbin-Watson

1.925'.856.783.89606,85611.84936.0062.116

a.预测变量：（常量），居住,食品.衣着。

b.因变量：家庭设备用品及服务

图4模型概述表

图1给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为0.925,反应了因变量于自变量之间具有高度明显的线

性关系。表里还显示了R平方以及经调整的R值估计原则误差，此外表中还给出了杜宾-瓦特森检查值DW=2.116,杜

宾-瓦特森检查记录量DW是一种用于检查一阶变量自回归形式的序列芍关问题的记录量，【加在数值2与-1之间附近阐

明模型变量无序列有关。

Anovab

模型平方和df均方FSig.

I回归28.54139.51411.849.006'

残差4.8186.803

总计33.3599

a.预测变登：（常量），居住，食品，衣着。

b.因变量：家庭设备用品及服务

图5方差分析表

苗5给出了方差分析表，我们可以看到模型的设定检查F记录量的值为11.849,明显性水平•的P值为0.006。

系数

非原贝।化系数原则系数B的95.0%置信区间

模型B原则误差试用版1Sig.下限上限

1（常量）-75.96520.360-3.731.010-125.785-26.146

食品1.022.323.5543.164.019.2321.812

衣着3.4761391.5622.500.047.0736.879

居住.935.365.5312.564.043.0431.828

a.因变量：家庭设备用品及服务

图6回归系数表

可归系数表和变量明显性检查的T值，我们发现，变量居住的T值太小没有到达明显性水平，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查，但很有也许不能通过变量的明显性检查。

残差记录量“

极小值极大值均值原则偏差N

预测值5.370410.09907.56901.7808010

原则预测值-1.2351.421.0001.00310

预测值的原则误差.399.734.555.12210

调整的预测值5.108410.05127.51791.7704910

残差-1.670791.03869.00000.7316310

原则残差-1.8651.159.000.81610

Student化残差-2.1321.355.0201.01610

已删除的残差-2.183371.70289.051061.1945910

Student化已删除的残差-3.9491.485-.1581.51010

Mahal。距寓.8855.1362.7001.57310

Ccok的距离.002.606,168.22910

居中杠杆值.098.571.300.17410

a.因变量：家庭设备用品及服务

图7残差登记表

冬17给出了残差分析表，表中显示了预测值、残差、原则化预测值、原则化残差的最小值、最大值、均值、原则

差及样木容量等，根据概率的3西格玛原则，原则化残差的绝对值最大为1.781,不不小于3,阐明样本数据中没有

奇异值。

直方图

给出了模型的直方图，由于我们在模型中一直假设残差服从正态分布，因此我们可以从这张图中直观地看出

回归后的实际残差与否符合我们的假设，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

服从正态分布。

从上面图4的分析成果看，我们的模型需要剔除食品这个变量，用本次试验中的措施和环节重新令家庭设备用品

及服务对居住和衣着回归，得到的如下成果，跟上面的分析类似，从中可以看出，剔除食品这个变量后，模型拟合

优度为0.784,比本来有所减少；而方差分析的F检查为5.581,新模型与本来的模型相比，各个系数都通过了明

显性T检查，因此愈加合理，从而我们可以得出结论：剔除居住这个变量后的模型愈加合理，因此在做预测过程中

要使用剔除不明显变量后的模型。

描述性记录量

均值原则偏差N

家庭设备用品及服务7.56901.9252310

衣着10.0920.3114810

居住11.07701.0928110

输入/移去的变量b

模型输入的变量移去的变量措施

1居住，衣着’*输入

a.已输入所有祈求的变量。

b.因变量：家庭设备用品及服务

模型汇总°

原则估计的误更改记录量

模型RR方调辂R方差R方更改F更改dfldf2Sig.F更改

1.784..615.5041.35524.6155.58127.036

a.预测变量：（常量），居住，衣着。

b.因变量：家庭设备用品及服务

Anovab

模型平方和df均方FSig.

I回归20.502210.2515.581.036。

残差12.85771.837

总计33.3599

a.预测变最：（常居），居住，衣着。

b.因变量：家庭设备用品及服务