SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例
spss的综合运用——以我国城市空气质量分析为例
spss的综合运用——以我国城市空气质量分析为例SPSS（统计产品和服务解决方案）是一种广泛使用的统计分析软件，它可以用于数据处理、数据分析和预测建模等任务。
在我国城市空气质量分析中，可以利用SPSS进行如下几个方面的综合运用：1. 数据清洗和整理：首先需要收集城市空气质量相关的数据，包括空气质量指数（AQI）和各个监测点的相关数据。
然后，使用SPSS进行数据清洗和整理，剔除异常值和缺失值，以确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析：利用SPSS可以计算各个城市的平均空气质量指数、标准差等统计指标，以及绘制相关统计图表，如柱状图、折线图等，以便对不同城市的空气质量进行比较和描述。
3. 相关性分析：使用SPSS可以进行相关性分析，以了解不同因素与空气质量之间的关系。
可以计算不同污染物浓度（如PM2.5、PM10、O3等）与空气质量指数的相关系数，并进行显著性检验，以确定是否存在显著的相关关系。
4. 回归分析：通过回归分析可以探究不同变量对空气质量的影响程度。
可以使用SPSS进行多元线性回归分析，建立空气质量指数与污染物浓度、气象因素等多个自变量之间的关系模型，并进行参数估计和显著性检验。
5. 聚类分析：可以使用SPSS进行聚类分析，将城市按空气质量指数和污染物浓度等因素进行分类，以便对城市进行对比和评估。
聚类分析可以帮助发现城市之间的差异，并为进一步的空气质量改善提供参考。
6. 时间序列分析：通过分析历史数据，利用SPSS进行时间序列分析，可以揭示城市空气质量的长期趋势和季节性变化，帮助预测未来的空气质量状况，以及制定相应的政策和措施。
SPSS在我国城市空气质量分析中的综合运用可以包括数据清洗和整理、描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析和时间序列分析等方面，这些分析结果可以为了解和改善城市空气质量提供科学依据。
SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例
SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例年欢管理科学与工程 2013200644（一）实验目的近年来随着现代化和工业化的进程，我国大气污染状况十分严重，主要呈现煤烟型污染特征，城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康。
从污染物构成来看，我国大气污染来源主要有三个方面：一是生活污染源，包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾;二是工业污染源，包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼，各种化学工业给大气造成的污染;三是交通污染源，包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放。
本文通过聚类分析和主成分分析法，研究我国主要城市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。
并据此提出科学合理的对策建议。
（二）问题描述在2013年之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是北京的事。
然而，12月伊始，我国遭受了入冬以来最大范围雾霾天气，今年12月伊始，我国中东部地区迎来了严重雾霾事件，几乎涉及中东部所有地区。
天津、河北、山东、江苏、安徽、河南、浙江、上海等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，使得京津冀与长三角雾霾连成片。
由于能见度过低，导致多处高速公路封道关闭，给车辆出行带来了不便，也严重影响了市民的正常工作与生活。
（三）数据来源通过查询“中华人民共和国国家统计局官方网站”的“国家统计数据库”，《中国统计年鉴》获得。
（四）案例中使用的SPSS方法1.描述性分析2.相关分析3.聚类分析4.主成分分析（五）实验内容与步骤1.城市空气质量因素的描述性统计本实验对城市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、年平均气温和年平均相对湿度六项影响空气质量的因素做描述性统计分析，包括频数、极小值、极大值、均值和标准差五个项目，见表1.1。
城市空气质量调研分析
城市空气质量调研分析作为一个生活在繁忙都市的人，我深刻地意识到空气质量对我们生活的重要性。
因此，我决定对我国城市的空气质量进行一次详细的调研分析。
我收集了我国不同城市的空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。
通过对比分析，我发现我国东部沿海城市的空气质量普遍优于中西部城市。
这主要是因为东部沿海城市的经济发展较为成熟，环保意识较强，同时也有更多的资源和资金投入到环保事业中。
我关注了城市空气质量的变化趋势。
在过去几年中，尽管我国政府采取了一系列措施来改善空气质量，但某些城市的空气质量仍然不容乐观。
尤其是在冬季，受取暖需求的影响，空气质量指数（AQI）经常爆表。
这说明我们还需要在减少污染物排放、提高环保设施效率等方面下更大的功夫。
在调研过程中，我还发现了一些值得关注的现象。
例如，一些城市在空气质量改善方面取得了显著成效，其主要原因在于政府高度重视、企业积极履行社会责任、市民环保意识增强等多方面因素的共同作用。
而那些空气质量较差的城市，往往存在着政府监管不力、企业违法排污、市民环保意识薄弱等问题。
我还对城市空气质量与经济发展之间的关系进行了探讨。
结果显示，在一定范围内，经济发展水平与空气质量之间存在正相关关系。
但在达到一定程度后，空气质量的改善将需要更多的环保投入和科技创新。
因此，如何在保证经济发展的同时，实现空气质量的持续改善，是我们需要认真思考的问题。
我收集了我国不同城市的空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。
通过对比分析，我发现我国东部沿海城市的空气质量普遍优于中西部城市。
这让我感到有些意外，因为通常我们会认为经济发展程度越高的地区，空气质量应该越差。
但事实并非如此，这主要是因为东部沿海城市的经济发展较为成熟，环保意识较强，同时也有更多的资源和资金投入到环保事业中。
我关注了城市空气质量的变化趋势。
在过去几年中，尽管我国政府采取了一系列措施来改善空气质量，但某些城市的空气质量仍然不容乐观。
应用spss软件包对我国环境污染的因子分析
因子分析是多元统计的一个分支 。它研究很多变 量的内部依存关系 , 把众多的变量综合成几个少数的 因子 。因子分析产生在世纪初期 , 当时由心理学家在 实际研究中提出的 , 在此后的三四十年中 , 因子分析 的理论逐渐发展成熟 。后来随着计算机的发展和普 及 , 终于成为一种应用广泛的统计分析方法 。在 SPSS 中提供了很多种常见的因子分析方法 , 我们就以一个 实际的例子来具体说明如何使用 SPSS 进行因子分析 。
应用 SPSS 软件包对我国环境污染的因子分析
吴 静 其木格 于洪文
□信息现代化
《内蒙古统计》2000 年第 5 期
© 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
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地 区 北 京 பைடு நூலகம் 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东
41 练好 “内功”是脱困的根本 。企业是脱困的 主体 , 是 “内因 ,” 因此 , 按照现代企业制度的要求 运作 , 强化管理 , 苦练 “内功 ,” 是国有企业走出困 境的根本出路 。要坚持不懈地深化企业改革 , 从体制 上 、机制上消除造成企业亏损的弊端 , 彻底转变经营 机制 。无论是已脱困的企业还是未脱困的企业 , 都必 须从有利于企业持续 、健康 、稳定发展的大原则出 发 , 把脱困工作与经济结构调整 、企业技术进步和现 代企业制度建设密切结合起来 , 在完成脱困任务的同 时 , 带动产业优化升级 。
x5 152
1 269 1725 115 437 21
Spss分析报告范例
研究的目的和意义
在经济高速增长的同时，也应该看到，这种高投入驱动的粗放 型的经济增长方式资源消耗大，无疑会给环境造成很大的压力。 从一定意义上来说，经济水平的提高和物质享受的增加，在很 大程度上是以牺牲环境与消耗资源为代价的，并由此产生了各 种生态问题，随着改革开放和经济的高速发展，对四川省的生 态质量作出科学合理的研究显得尤为重要。因此，本案例运用 因子分析，综合比较分析了四川省各地区的生态环境质量状况 及存在的主要问题，在此基础上提出建议和意见。
本案例建立了生态质量管理评价指标体系，选取经济环境
协调度、社会环境协调度、生态环境保护三大系统构成一
级指标，进而选择代表性强，易于量化的参数即人均GDP、
人均工业总产值、教育投资额、城镇化率、环境污染治理
投资总额、工业废水排放量、工业废物综合利用率、人均
公共绿地面积等八个指标作为指标层构成评价指标体系。
研究区域概况
四川省是中国西部地域辽阔、资源丰富、人口众多的一个多民族聚居的内陆大 省，以富饶的物产，秀美的山川，富足的生活被世人誉为“天府之国”。
截至2012年5月31日，四川省管辖1个副省级市（成都市）、17个地级市、3个自 治州。
四川省统计局召开新闻发布会通报2011年度四川地区的经济运行数据显示， 2011年，全省地区生产总值（GDP）突破2万亿元，达到21026.7亿元，增长 15.0%，增幅比全国平均水平高5.8个百分点。同时，初步审定，2011年除成都 市以外，绵阳、德阳、宜宾、南充、达州、凉山六个市（州）GDP总量首次 突破千亿元大关。
结果解释和研究展望
1.因子分析计算
第一公共因子F1，可以命名 为“经济环境协调度”；第
二公共因子F2，可以命名为 “社会环境协调度”；第三
探讨利用SPSS软件分析城市大气环境污染
探讨利用SPSS软件分析城市大气环境污染摘要：伴随着我国经济的高速发展，城市化的持续加速，城市大气污染问题也愈发严重，对人民群众的生产生活造成极大的影响。
更好地保护和改善空气质量，为人民群众提供健康舒适的环境。
本文主要采用SPSS软件的主成分分析方法对城市的空气质量进行研究，探讨各参数对空气质量的影响及因素。
关键词：SPSS软件分析；城市大气环境污染；主成分分析方法近年来，伴随着现代化、工业化的发展，我国主要城市大气中的“煤烟”类污染占主导地位，大气中的总悬浮物含量偏高，SO2污染偏高，汽车排放污染物总量迅速增长，NOx污染日趋严重，我国已经出现多个“酸雨区”。
这不仅给生态环境带来严重的破坏，而且还会影响到人们的身体健康。
在污染物的组成上，空气污染可以分为三类：第一类是生活污染源，即食物、取暖、燃烧等过程中产生的有害气体、烟气；二是工业污染源，主要指火电、钢铁厂、有色金属厂、各类化工企业等引起的空气污染；三是交通污染物，包括机动车、航空器、火车和轮船等交通工具产生的烟尘和尾气。
一、SPSS软件技术概述1.1SPSSSPSS(Statistical Package for the Social Science）是一种广泛应用于多个学科的、具有广泛应用前景的数据处理软件。
该软件具有无需编写程序，只需简单的图形界面就能完成，而且运算速度很快的特点，因而深受广大用户的喜爱。
目前，SPSS是一种在社会，经济，生物，教育，心理学等众多学科中都有很大的应用。
1.2多元统计分析方法多元统计分析是一种有效的数学工具，可以快速分类、筛选、总结和提取少数隐含和独立的环境事件的主要控制因素，从而找出环境事件的科学规律。
它是实现快速有效的空间统计分析和数据挖掘的有效技术手段。
环境系统是一个非常复杂的体系，在研究往往涉及多个变量。
环境监测数据因其数量多、动态变化、相互关系等特点，给从这些数据中提取有用的信息带来了很大的困难。
5统计学作业——我国城市空气质量的状况分析
天津商业大学Tianjin University of Commerce 学年论文题目我国城市空气质量的状况分析学院经济学院专业金融学_____姓名胡鹏学号*********完成时间2014年11月10日我国城市空气质量的状况分析摘要：本文针对我国城市的空气质量现状及影响城市空气质量的主要因素进行分析研究。
运用聚类分析方法对我国城市空气质量等级进行分类，把空气质量状况最相似的城市聚成一类，分析原因、得出结论。
并对影响城市空气质量的5个主要因素进行主成分分析，找出最能代表原来数据信息的2至3个因子代替原来的5个变量。
建立回归模型，对结果进行分析，寻找解决空气质量问题的方法，并对原有方法进行改进，以便更为高效、快速地解决空气质量问题。
关键词：空气质量；聚类分析；主成分分析；回归分析Abstract:This article mainly analyze urban air quality present situation in China and the key factors affecting urban air quality study. Using clustering analysis method on the classification of China's urban air quality levels, gather into the city air quality in most similar category, analysis of causes, concluded. Then 5 main factors affecting urban air quality to principal component analysis identify the most representative of the original data instead of the 2 to 3 factors 5 variables. Established regression model an analysis of the results, looking for ways to address air quality issues, and to improve the existing methods, to more efficient and faster to solve the air quality problem.Keywords: air quality;cluster analysis;Principal components analysis;regression analyze一、我国城市空气质量的现状我国是一个人口大国，城市众多，人口密集。
数学建模城市空气问题
天津市空气质量评价与预测摘要本文对天津市区的空气质量进行了评价，并选出了主要的污染物进行研究分析，运用综合指数评价法和回归分析等方法对其空气质量进行分析，综合各种因素我们建立了如下模型。
1、本文对2001-2010年的空气污染指数和空气质量状况进行了分析，采用了指标评价法和综合指数评价法分析了对空气污染最主要的物质， 对每每年每种物质用(u u i u o u o i I C C C C I I I +-⨯--=)( )这个式子计算它们的污染指数，那么计算得到的最大的值的那种物质即是天津的主要污染物，我们发现对天津市空气质影响最大的物质是10PM ；2、运用spss 软件我们对天津过去十年的主要污染物进行多种模型拟合分析，发现三次曲线模型的相关系数最接近1，曲线模型拟合度较高，因此我们运用三次曲线模型进行预测分析，运用下面式子C x b x b x b y +++=12233我们得到了未来五年主要污染物浓度预测值，再根据这些值来分析与评价未来五年的空气质量；3、研究发现我国各个城市的空气质量有类似的，也有差别很大的，文中我们利用了聚类分析法来分析我国各个城市的空气质量。
[关键词] 综合指数评价 回归分析 主要污染物 三次曲线模型 聚类分析一、问题提出空气是地球上的生物赖以生存的物质，是必不可少的一种物质。
随着人类文明和经济的发展，空气污染越来越严重，尤其是工业城市，如何改善空气质量、合理进行大气环境质量预测预警、寻求有效的控制措施是当前环境科学研究的重要内容。
空气质量的好坏直接反映了空气的污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的，所以控制污染物的排放是改善空气质量的根本措施。
空气污染的污染物主要有二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、可吸入悬浮颗粒物\浮尘（PM10）等等。
目前，城市空气质量污染指数的分级标准是根据空气污染指数（API）的取值界定的，空气污染指数指常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式，并分级表征空气污染程度和空气质量状况。
基于SPSS分析的京津冀城市群空气质量综合评估
基于SPSS分析的京津冀城市群空气质量综合评估
张语桐;刘辉;王宝会
【期刊名称】《新型工业化》
【年(卷),期】2024(14)4
【摘要】京津冀城市群空气质量反映地区污染治理健康绿色发展情况。
科学的京
津冀城市群空气质量评估对推动地区协同发展、节能减排、绿色发展起到指导作用。
本文运用聚类分析和因子分析的统计技术方法,分析京津冀城市群空气质量的核心
指标的特征和相关性,构建基于SPSS分析的更加科学有效的空气质量综合评估模式,给出对影响京津冀城市群空气质量核心污染源综合治理的结论和建议:经过治理
后空气质量整体变优,污染治理成效显著;但是对O3污染的治理几乎没有效果,还需加强对VOCs的治理;使用AQI衡量城市整体空气污染情况并不全面。
【总页数】11页(P78-88)
【作者】张语桐;刘辉;王宝会
【作者单位】中国人民大学;北京航空航天大学
【正文语种】中文
【中图分类】X823
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1.京津冀城市群公共服务资源综合评价与分析--基于京津冀协同发展的视角
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统聚类的京津冀城市群空气质量时空变化特征与成因分析4.城市群空气污染综合评估范式与应用——以京津冀城市群PM2.5污染为例
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基于SPSS的黔东南州城区环境空气质量探究
23EXPERIENCE区域治理基于SPSS 的黔东南州城区环境空气质量探究贵州省天柱县环境监测站 龙腾刚摘要：为了解黔东南地区空气质量状况，采用SPSS对全州16个县（市）城区空气中SO 2、NO 2、PM 10、PM 2.5、CO、O ３浓度均值进行分类，施秉、三穗、天柱、剑河、榕江、从江、雷山、丹寨8县空气质量较好，镇远次之，凯里、黄平、岑巩、锦屏、台江、黎平、麻江再次。
关键词：SPSS；聚类分析；黔东南城区；空气质量中图分类号：Q938.1+4文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）43-0023-0001大气环境与人们生活息息相关，国家对环境空气质量高度重视。
近年来，国内学者运用SPSS 软件对大气环境监测与评价进行了相关研究。
吴天慧[1]以二氧化硫、氮氧化物以及烟尘为污染因子，对全国31个省市废气中的污染物排放情况作了聚类分析。
袁东等[2]运用聚类分析方法评价了国内大气环境质量现状。
我们根据《2018年黔东南州环境状况公报》的数据，采用SPSS 统计对全州16个县（市）城区空气中SO 2、NO 2、PM 10、PM 2.5、CO、O ３浓度均值进行聚类分析，期望得到有价值的数据，为了解黔东南地区空气质量状况提供参考和依据。
一、数据来源及研究方法本文的数据来源于《2018年黔东南州环境状况公报》，以2018年全州16个县（市）城区空气中SO 2、NO 2、PM 10、PM 2.5、CO、O ３浓度均值为样本，利用SPSS 的聚类分析功能对空气中主要污染物情况进行分类。
二、结果与分析（一）描述性统计分析以各县（市）城区空气中SO 2、NO 2、PM 10、PM 2.5、CO、O ３浓度为变量，作描述性统计分析。
其结果见表1。
可见，各县（市）城区空气中SO 2、NO 2、PM 10、CO、O ３最大浓度值分别为18μg/m 3、20μg/m 3、50μg/m 3、33μg/m 3、1.7mg/m 3、118μg/m 3，达到《环境空气质量标准》（GB3095-2012）二级标准。
应用统计学课程设计,运用SPSS对城市空气质量的统计分析
年平均降水量 62 166.2 2445.1 882.923 543.3003
从表
年平均温度
62 4.5 24.6 13.984 5.0910 4.2可以看
有效的 N
62
（列表状态）
出，在影 响空气质 量的因素
中，可吸入颗粒的最小值为0.04毫克/立方米，最大值为0.155毫克/立
方米，平均值为0.09334毫克/立方米，标准差为0.023294；二氧化硫的
贡献 等级
1
成绩评定表
学 号
姓 名
考勤 （15%）
调查方 案
（20%）
分析过 程
（50%）
答辩成 绩
（35%）
分 数 成 绩
目录 1确定假设 2分析思路 3选用的分析方法 4 描述性分析
4.1空气质量达到二级以上的天数占全年的比例的描述性统计 4.2城市空气质量因素的描述性统计 5统计图 5.1 立体柱状图对两年各类的空气质量描述 5.2 折线图对降水量对空气质量的影响描述 6统计报表 7均值比较 8相关分析 9一元线性回归分析 9.1可吸入颗粒和空气质量达到二级以上的天数的一元线性回 归分析 9.2降水量和空气质量达到二级以上的天数的一元线性回归分 析 10多元线性回归分析 11总结 12 统计调查方案 12.1问题提出 12.2确定调查对象和调查单位 12.3确定调查内容 12.4调查方式和方法 12.5调查期限 12.6确定假设 附 原始数据
从上面分析可以看出2011年较2010年的空气质量有所好转，但一半 以上的省市空气质量达到二级以上的天数占全年的比例仍小于90%，说 明城市空气质量还有提升的空间。 4.2城市空气质量因素的描述性统计
本设计对城市空气质量的可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮、空气 质量达到二级以上的天数、年平均温度及年平均降水量六项影响空气质 量的因素做描述性统计分析，包括频数、最小值、最大值、平均值、标 准差五个项目，见表4.2。
我国城市空气质量的状况分析
重庆
0.105
0.053
0.037
303
成都
0.111
0.038
0.055
315
贵阳
0.074
0.058
0.026
347
昆明
0.067
0.041
0.046
365
拉萨
0.050
0.008
0.021
361
西安
0.113
0.048
0.046
304
兰州
0.150
0.059
0.043
236
西宁
0.141
0.054
0.037
347
济南
0.123
0.050
0.025
295
郑州
0.099
0.053
0.046
322
武汉0.Βιβλιοθήκη 050.0440.054
301
长沙
0.092
0.039
0.042
333
广州
0.070
0.039
0.056
347
南宁
0.050
0.032
0.028
362
海口
0.038
0.007
0.016
城市
可吸入颗粒物
二氧化硫
二氧化氮
空气质量达到及好于二级的天数(天)
北京
0.121
0.034
0.053
285
天津
0.101
0.056
0.040
307
石家庄
0.104
0.045
0.035
318
太原
0.106
888相应分析(案例)
相应分析第五节实例分析一、利用SPSS进行相应分析为研究我国东部地区11个城市的空气质量，这里选取二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳及臭氧等4类污染物作为评价指标来进行相应分析，数据来源于2014年《中国统计局年鉴》。
表8.4 我国东部地区11个重要城市的空气质量情况（2013年）（一）操作步骤（1）数据录入。
进行相应分析之前，需要对原始数据进行处理，整理成交叉表的单元格计数形式。
具体操作如下：①打开SPSS文件，按顺序：File-New-Data打开一个空白数据文件，进行变量的编辑，点击Variable View选项，录入三个变量，见图8.3。
②对变量进行赋值，选择Values项需要作如下设置：在弹出的对话框里，对东部地区11个城市以及4个空气质量指标进行数字赋值，如图8.4和图8.5。
图8.4 对“地区”进行赋值图8.5 对“空气质量指标”赋值完成变量的编辑后，返回到“Data View”窗口，录入数据，即为交叉表的单元格计数形式，见表8.5。
表8.5 交叉表的单元格计数形式③使用加权个案。
点击Data-weight cases功能，定义“浓度”为权重变量（图8.6）。
图8.6 Weight Cases对话框设置完成后，点击OK按钮进入相应分析。
(2)点击Analyze--Data Reduction--Correspondence analysis，进入Correspondence analysis 主对话框（图8.7）。
图8.7 相应分析主对话框①Row框用于设置行变量。
这里，将“地区”变量放置于此。
此时，“Define Ranges”按钮被激活，用于定义行变量参与分析的分类范围（图8.8）。
本例的地区有11个，故minimum value 输入1，maximum value 输入11，然后点击Update。
②Column框用于设置列变量。
这里，将“消费支出结构”变量放置于此，点击“Define Ranges”按钮，定义列变量参与分析的分类范围（图8.9）。
5统计学作业——我国城市空气质量的状况分析
SPSS统计分析案例(我国城镇居民
SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“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,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。
本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。
二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈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解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。
第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,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关于衣着消费的引申。
随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。
事实上,在当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限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。
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,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。
第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。
这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。
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断提升,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,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。
运用spss对各地区的废气排放进行因子分析
摘要多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。
近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要。
多元统计分析技术被广泛地应用于地质、气象、水文等许多领域，已经成为解决实际问题的有效方法。
因子分析模型是主成分分析的推广。
它也是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
相对于主成分分析，因子分析更倾向于描述原始变量之间的相关关系；因此，因子分析的出发点是原始变量的相关剧增。
因子分析的思想始于1904 年查尔斯·斯皮尔曼对学生考试成绩的研究。
近年来，随着电子计算机的高速发展，人们将因子分析的理论成功地应用于心理学、医院、气象、地质、经济学等各个领域，也使得因子分析的理论和方法更加丰富。
本文利用2014年《中国统计年鉴》的统计数据资料，在研究城市废气排放的现状及主要问题的基础上，运用因子分析方法分析了影响城市废气排放的主要因素,通过SPSS的操作，得出它的成分矩阵，方差贡献度提取公共因子……最后计算它的各因子得分和综合因子得分，然后就是对变量数据进行分析，得出一些结论提出控排，合排和净化的对策建议。
关键词：应用多元统计分析因子分析SPSS 成分矩阵目录1 设计目的 (1)2 设计问题 (1)3 设计原理 (2)4 操作步骤 (2)5 结果分析 (3)5.1 主成分分析法 (3)6 设计总结 (10)致谢 (11)参考文献 (12)全国各重要城市废气排放的因子分析1 设计目的学会应用SPSS软件进行相关的因子分析，同时更好的了解应用多元统计分析的知识，熟练掌握应用多元统计分析在实际问题上的应用，并将所学的知识结合SPSS对数据的处理解决实际问题。
本设计是利用因子分析理论作分析，并用SPSS 软件进行求解2 设计问题X1表示二氧化硫年平均浓度；X2表示二氧化氮年平均浓度；X3表示可吸入颗粒数X4表示一氧化碳日均值第95百分位浓度；X5臭氧日最大8小时第九十百分位浓度；X6 细颗粒物年均浓度；X7 空气质量好于二级的天数。
中国城市空气质量情况分析报告
中国城市空气质量情况分析报告中国城市空气质量一直是世界关注的焦点问题。
在过去几年中，随着中国的经济和人口的增长，这个问题也变得更加尖锐。
本文将从繁华都市——上海、首都城市——北京、以及江南古城——杭州三个城市出发，对其空气质量进行分析。
首先，就上海而言，根据近几年的监测数据来看，上海的空气质量整体上呈现出先好后坏的趋势。
在2016年之前，上海的PM2.5的平均浓度一直较低。
但是，2017年和2018年上海的PM2.5浓度开始增加，尤其是在冬季，每天的平均值超过了世界卫生组织（WHO）推荐的每天平均50微克/立方米限制。
此外，除了PM2.5以外，挥发性有机物（VOCs）和氮氧化物（NOx）的浓度也存在较高的水平。
这些数据表明，上海的空气质量存在着一定的问题，需要采取措施加以改善。
其次，以北京为例，北京的空气质量长期受到PM2.5污染的困扰，被一些人戏称为“雾霾城市”。
在过去十年中，PM2.5浓度一直呈上升趋势，许多时间都达到了世界卫生组织限制的两倍以上。
北京市政府采取了一系列措施，如实施尾气减排、关闭高污染工厂、控制燃煤等，取得了一定效果。
2018年，PM2.5浓度相比2013年的水平降低了30%、重污染天气的天数减少了50%。
但仍有时候会出现重污染天气警报。
这表明，北京在空气质量方面还有很大的改善空间。
最后，考虑杭州空气质量状况。
杭州这个江南水乡的自然环境非常好，但由于近年来快速的城市建设，杭州市空气质量也呈现出不稳定的状况。
虽然PM2.5的浓度相对于北京、上海等大城市来说较低，但在一些时段仍会出现高浓度污染。
此外，杭州市有许多机动车辆和工厂，因此其挥发性有机物和氮氧化物的排放也比较高。
2018年，监测数据表明，杭州市达到或超过商贸城市风尘污染物的限制值的天数比例和重污染天气的频次都有所增加。
综上所述，中国城市空气质量问题仍然很严峻。
虽然一些城市已经开始采取措施，但改善空气质量的工作仍然需要各方共同努力。
SPSS统计分析分析案例
SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“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,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。
本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。
二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈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解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。
第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,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关于衣着消费的引申。
随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。
事实上,在当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限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。
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,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。
第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。
这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。
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断提升,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,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。
用SPSS实现对太原市PM2.5区域变化特征和影响因素的分析
框， 选择 “ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ” 到Ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ 框； 单击 Ｐ ｏ ｓ ｔ Ｈ ｏ ｃ 按钮 ， 打 开 回归得 出回归模 型 。并对模 型的优劣进 行评价 。
选择 Ｌ Ｓ Ｄ显著性 检验法 ； 单击 Ｏ Ｋ按钮 。
重， ２ ０ １ ４年 ３ 月份 的空 气质量等级数值 ，污染 天气所 占 数为 ０ ． ８ ２ ９ ，不线性相关 的概率为 ０ ． ０ ０ ０ ，这说 明 Ｐ Ｍ ２ ． ５
但相关 程度不高 。Ｐ Ｍ ２ ． ５ 与０ 的相关 系数 为 １ ． 分析需 求 ： 对各个 监测点 的 Ｐ Ｍ ２ ． ５数值进行 差异 关很显著 ， 比较 。 单 因素方 差分析方法用于测试某一个控制变量 的
小店
从表 ２ 空气质量 等级列概述报告 中可以看到 ， 太原 在“ Ｔ ｅ ｓ ｔ ｏ ｆ Ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｎ ｃ ｅ ” 栏 中选择 “ Ｔ ｗ ｏ — Ｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｄ ” 选项 ； 单击 市各监测点空气质量等级 ＞ ２ （ 未达到优 良） 的比例 ， 从 报 Ｏ Ｋ按钮 。 告结果 中看 到小店 、 涧河、 坞 城 ３个 区域 的 污染 最 为严
单因素方差分析的控制变量 只能有—个 ， 所以适合本例。
一
不 同水 平是否给指标 变量造成 了显著 差异和 变动 ， 而且 Ｏ ， 之间存在较显著的负相关关系， 但相关程度很微弱。 Ｐ Ｍ２ ． ５ ２ ． Ｓ ￣Ｓ 操 作方法 ： 执行 Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ——ｃ ０ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ Ｍ ｅ ａ ｎ ｓ ｎ ｅ Ｗａ ｙ Ａ Ｎ Ｏ Ｖ Ａ命 令 ， 打开 Ｏ ｎ ｅ Ｗａ ｙ Ａ Ｎ Ｏ Ｖ Ａ对话
与Ｃ Ｏ、 Ｎ Ｏ ： 、 Ｏ ， 、 Ｓ Ｏ 之间是否存在线性关系 。
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SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例年欢管理科学与工程 2013200644（一）实验目的近年来随着现代化和工业化的进程，我国大气污染状况十分严重，主要呈现煤烟型污染特征，城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康。
从污染物构成来看，我国大气污染来源主要有三个方面：一是生活污染源，包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾;二是工业污染源，包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼，各种化学工业给大气造成的污染;三是交通污染源，包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放。
本文通过聚类分析和主成分分析法，研究我国主要城市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。
并据此提出科学合理的对策建议。
（二）问题描述在2013年之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是北京的事。
然而，12月伊始，我国遭受了入冬以来最大范围雾霾天气，今年12月伊始，我国中东部地区迎来了严重雾霾事件，几乎涉及中东部所有地区。
天津、河北、山东、江苏、安徽、河南、浙江、上海等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，使得京津冀与长三角雾霾连成片。
由于能见度过低，导致多处高速公路封道关闭，给车辆出行带来了不便，也严重影响了市民的正常工作与生活。
（三）数据来源通过查询“中华人民共和国国家统计局官方网站”的“国家统计数据库”，《中国统计年鉴》获得。
（四）案例中使用的SPSS方法1.描述性分析2.相关分析3.聚类分析页脚内容14.主成分分析（五）实验内容与步骤1.城市空气质量因素的描述性统计本实验对城市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、年平均气温和年平均相对湿度六项影响空气质量的因素做描述性统计分析，包括频数、极小值、极大值、均值和标准差五个项目，见表1.1。
表1.1 描述统计量页脚内容2从表1.1可以看出，在影响空气质量的因素中，可吸入颗粒物的最小值为0.04毫克/立方米，最大值为0.138毫克/立方米，平均值为0.9121毫克/立方米，标准差为0.21762；二氧化硫的最小值为0.08毫克/立方米，最大值为0.079毫克/立方米，平均值为0.03902毫克/立方米，标准差为0.01593；二氧化氮的最小值为0.016毫克/立方米，最大值为0.068毫克/立方米，平均值为0.04005毫克/立方米，标准差为0.011855；空气质量达到及好于二级的天数最小值为244天，最大值为365天，平均值为326.81天，标准差为27.463；年平均气温的最小值为5.2摄氏度，最大值为23.3摄氏度，平均值为13.877摄氏度，标准差为4.9856；年平均相对湿度最小值为34%，最大值为81%，平均值为63.35%，标准差为11.047。
2.相关分析（1）按照顺序：分析——相关——双变量打开相关分析的对话框（2）在简单相关分析的主对话框中将所有变量选入“变量”中。
在“显著性检验”框中，有“双侧检验”和“单侧检验”。
系统默认是双侧检验。
（3）点击“OK”，输出结果见表2.1。
表2.1 Pearson相关系数页脚内容3页脚内容4页脚内容5表2.1给出了Pearson相关系数，以一个矩阵的形式表现出来。
从中可以看出，可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮空气质量达到好于二级的天数、年平均温度和年平均相对湿度的相关系数分别为0.901、0.56、0.46、0.468、0.617和0.617，在这些数据的右边都有两个星号，表示在0.01的显著性水平下，是显著相关的，还有一些相关系数带有一个星号表示在0.05的显著性水平下，相关系数是显著的。
故得出空气质量达到及好于二级的天数和可吸入颗粒物、二氧化硫和二氧化氮在0.01置信度条件下呈高负相关，其中空气质量达到及好于二级的天数和可吸入颗粒物的相关性大雨二氧化硫和二氧化氮与空气质量达到及好于二级的天数的相关性；空气质量达到及好于二级的天数和年平均温度、年平均相对湿度在0.01置信度条件下呈高度正相关，其中年平均温度与空气质量达到及好于二级的天数相关性等于平均相对湿度与空气质量达到及好于二级的天数的相关性。
3.聚类分析页脚内容63.1.衡量指标衡量指标的选取对于聚类分析来说至关重要，具有决定性的意义，影响空气质量好坏的因素有很多，有，温度，湿度等等，为此本文选取了四个指标，分别是可吸入颗粒物，二氧化硫，二氧化氮，空气质量达到及好于二级的天数。
用以衡量我国主要的31个城市的空气质量,数据来源于中国统计年鉴2011年：12-19 主要城市空气质量指标 (2011年)单位：毫克/立方米城市可吸入颗粒物二氧化硫二氧化氮空气质量达到及空气质量达到二级以上好于二级的天数天数占全年比重(%)(天)北京天津石家庄太原呼和浩特沈阳长春哈尔滨上海南京杭州合肥福州南昌济南郑州武汉长沙广州南宁海口重庆成都贵阳昆明拉萨西安兰州西宁银川乌鲁木齐(PM)(SO)(NO)10220.1130.0280.05628678.40.0930.0420.03832087.70.0990.0520.04132087.70.0840.0640.02330884.40.0760.0540.03934795.10.0960.0590.03333291.00.0910.0260.04334594.50.0990.0410.04631786.80.0800.0290.05133792.30.0970.0340.04931786.80.0930.0390.05833391.20.1130.0220.02530383.00.0690.0090.03236098.60.0880.0560.03834795.10.1040.0510.03632087.70.1030.0510.04731887.10.1000.0390.05630683.80.0830.0400.04734193.40.0690.0280.04936098.60.0730.0260.03335196.20.0410.0080.016365100.00.0930.0380.03132488.80.1000.0310.05132288.20.0790.0490.03034995.60.0650.0370.044365100.00.0400.0090.02336499.70.1180.0420.04130583.60.1380.0480.04224466.80.1050.0430.02631686.60.0950.0380.03033391.20.1320.0790.06827675.6页脚内容73.2操作步骤（1）选择分析——分类——系统聚类打开系统聚类分析对话框。
（2）在主对话框中将用于聚类的所有变量选入“变量”，把区分样本的标签变量选入“标注个案”。
（3）单击“方法”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框。
（4）点击“统计量”选中“合并进程表”。
选择“方案范围”分别输入“2”和“4”，点击“继续”回到主对话框，此时分析结果中就包含了凝聚状态表。
点击“绘制”选中“树状图”，点击“继续”回到主对话框，此时分析结果中就包括了冰柱图。
（5）点击“保存”，然后再弹出的对话框中点击“继续”，最后回到主对话框中点击“OK”。
完成上述步骤后，会得到凝聚状态表（表3.1）和树状图（图3.2）。
表3.1 分成2~4类时各地区所属的类别页脚内容8页脚内容9页脚内容10H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I SDendrogram using Average Linkage (Between Groups)Rescaled Distance Cluster CombineC A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+南京10 -+成都23 -+-+武汉17 -+ +-+杭州11 ---+ +-----+北京 1 -----+ |呼和浩特 5 -+ |南昌14 -+-+ |贵阳24 -+ +---+ |沈阳 6 ---+ | +-+重庆22 -+ +-+ | |银川30 -+---+ | | | |西宁29 -+ | | | | |哈尔滨8 -+ +-+ | | |郑州16 -+-+ | +-+ |石家庄 3 -+ | | | +---+页脚内容11济南15 -+ +-+ | | |天津 2 -+ | | | |西安27 ---+ | | |太原 4 ---------+ | |福州13 ---+---+ | |南宁20 ---+ +-----+ +---------------------+广州19 -+-+ | | |昆明25 -+ +---+ | |上海9 -+-+ | +---------+长沙18 -+ | | | |长春7 ---+ | | |合肥12 -----------------+ | |海口21 -+-------------------------------------+ |拉萨26 -+ |兰州28 -----------------------+-------------------------+乌鲁木齐31 -----------------------+图3.2 树状图从图3.2可以直观地观测整个聚类过程和结果。
图中的第一行给出的是聚类方法“系统聚类分析”；第2行给出的是计算类间距离的方法是“Ward method”；第3行是类别合并的相对距离，它是把类别间的最大距离作为相对距离25，其余的距离都换算成与之相比的相对距离大小。
页脚内容12图3.2中左边一列是参加聚类的对象；第2列是地区的编号；图3.2中线的长短表示类别之间的相对距离远近。
该图提供了1~31个类别的所有分类结果，想要分成几类可根据实际情况而定。
本例分成四类比较合适，每一类别中包括的地区如表3.3所示。
表3.3 31个地区分成四类时的系统聚类结果从聚类分析谱系图可以看出，在不同的聚类标准下，聚类的结果不同：当距离为0时，每个样本为单独的一类，即31个城市各自为一类；当距离为25时，31个城市被归为一类；在这里我们将城市分成四类：第一类：南京，成都，武汉，杭州，北京；第二类：呼和浩特，南昌，贵阳，沈阳，重庆，银川，西宁，哈尔滨，郑州，石家庄，济南，天津，西安，太原；页脚内容13第三类：福州，南宁，广州，昆明，上海，长沙，长春，合肥；第四类：海口，拉萨，兰州，乌鲁木齐4.主成分分析4.1实验步骤（1）按照顺序：分析——降维——因子分析进入因子分析主对话框中，将左侧所有变量都选入“变量”中。