城镇居民人居可支配收入与人均旅游花费SPSS分析
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
SPSS统计分析案例我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析
SPSS统计分析案例专业：经济学姓名：000学号：00000000一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观形势发生了重大变化,经济速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、、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,消费结构发生了显着变化,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、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。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析随着中国经济的持续发展，城镇居民的生活水平不断提高，消费水平也呈现出明显的差异。
消费水平的差异性不仅直接反映了城镇居民的经济实力和生活水平，也对整个国民经济的发展有着重要的影响。
对于城镇居民消费水平的差异分析具有重要的理论和现实意义。
一、研究内容本文主要基于SPSS统计软件，对全国城镇居民的消费水平进行差异性分析。
主要研究内容包括以下几个方面：1. 基本情况分析：分析全国城镇居民的基本情况，包括性别、年龄、教育程度、职业等因素对消费水平的影响。
2. 消费水平差异分析：分析不同城镇居民的消费水平情况，包括食品、衣着、居住、交通、通信、教育文化娱乐等方面的消费水平。
3. 影响消费水平的因素：分析影响城镇居民消费水平的主要因素，包括收入水平、家庭人口数、职业类型等。
4. 消费结构分析：分析不同城镇居民的消费结构情况，包括生活必需品和非生活必需品的消费占比。
二、研究方法1. 数据来源：本文所用数据主要来自国家统计局的全国城镇居民收入和消费水平调查数据。
2. 数据处理：利用SPSS软件对收集到的数据进行处理和分析，包括描述性统计分析、方差分析、相关分析等。
3. 统计模型：采用多元线性回归模型来分析影响城镇居民消费水平的主要因素，探讨各因素对消费水平的影响程度。
三、基本情况分析1. 性别差异：通过对全国城镇居民中男女消费水平的比较发现，男性在食品、交通、通信等方面的消费相对较高，而女性在衣着、教育文化娱乐等方面的消费相对较高。
2. 年龄差异：随着年龄的增长，城镇居民的消费水平也呈现出不同的特点。
年轻人更注重时尚和娱乐消费，而中年人更注重家庭生活和子女教育消费。
3. 教育程度差异：受教育程度的影响，不同城镇居民在教育文化娱乐方面的消费水平存在较大差异，受教育程度高的人群更愿意用钱提高生活品质。
4. 职业差异：不同职业的城镇居民在消费水平上也存在明显差异，高收入职业人群的消费水平显著高于低收入职业人群。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平的差异分析是经济学和社会学中一项重要的研究内容。
本文使用SPSS软件，对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，并对其影响因素进行探讨。
一、数据收集与变量设定本研究使用的数据为全国范围内的城镇居民消费调查数据。
主要变量设定如下：1. 自变量a. 城镇地区GDP：代表居民所在地区的经济水平。
b. 居民收入：代表居民个人经济状况。
c. 教育水平：代表居民受教育程度。
d. 年龄：代表居民的年龄分布情况。
2. 因变量居民消费水平：代表居民的实际生活水平。
二、数据处理与分析1. 数据预处理a. 缺失值处理：对于缺失值较多的变量，可以使用均值或中位数进行填充；对于缺失值较少的变量，可以删除缺失值或使用混合模型处理。
b. 异常值处理：使用箱线图等方法检测并处理异常值。
c. 数据转换：对于不符合正态分布的变量，可以进行对数转换或标准化处理。
2. 描述性分析对各变量进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值等。
3. 相关分析利用相关系数分析各变量之间的关系，检验自变量与因变量之间的相关程度。
4. 多元回归分析使用多元线性回归模型，建立居民消费水平与自变量之间的回归模型。
通过回归系数和显著性检验，探讨自变量对居民消费水平的影响程度。
五、结果解释根据多元回归分析结果，得出自变量对居民消费水平的影响程度，并进行解释。
以城镇地区GDP为例，如果回归系数为正且显著，说明城镇地区的经济水平与居民消费水平呈正相关关系，即经济水平越高，居民消费水平越高。
六、讨论与结论在分析结果的基础上，结合已有研究成果进行讨论，探讨全国城镇居民消费水平差异的原因及其对经济社会发展的影响，并提出相应的政策建议。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析涉及数据收集与变量设定、数据处理与分析、结果解释以及讨论与结论等步骤。
通过这一研究方法，可以深入了解全国城镇居民消费水平差异的影响因素，为相关部门提供决策依据。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平差异分析是对全国不同城镇居民的消费水平进行比较和分析的研究。
本文将使用SPSS软件来进行统计分析和数据可视化，以便更好地理解全国城镇居民消费水平的差异。
一、数据收集和整理我们需要收集全国各城镇的消费水平数据。
可以通过调查问卷、官方统计数据或者是公开发布的数据来获得这些数据。
收集到的数据应包括以下几个方面的指标：人均可支配收入、食品消费支出、非食品消费支出、居住消费支出、交通通信消费支出、教育文化娱乐消费支出、医疗保健消费支出等。
然后，我们需要将收集到的数据整理成适合SPSS分析的形式。
可以使用Excel软件来整理数据，将不同城镇的数据分别放在不同的列中，并为每个指标添加适当的标签。
二、数据描述和概括统计在进行数据分析之前，首先需要对数据进行描述和概括统计。
可以使用SPSS软件中的“描述统计”功能来计算每个指标的平均值、标准差、最小值、最大值等。
这些统计指标可以帮助我们更好地了解数据的分布情况。
三、差异分析接下来，我们可以使用SPSS软件中的t检验或者方差分析等方法来比较不同城镇之间的消费水平差异。
在进行差异分析之前，需要对数据进行正态性检验和方差齐性检验。
正态性检验可以通过SPSS软件中的“相关-一样本Kolmogorov-Smirnov检验”来进行。
当样本满足正态分布假设时，我们可以使用t检验来比较两个城镇之间的差异。
如果样本不满足正态分布假设，我们可以使用方差分析来比较多个城镇之间的差异，即在因变量中考虑城镇这个分类变量，并进行多个分类的方差分析。
在SPSS软件中，可以使用“分组统计”功能来进行方差分析。
四、数据可视化数据可视化是对分析结果进行直观展示和解释的重要步骤。
可以使用SPSS软件中的图表功能来生成不同城镇消费水平的柱状图、折线图、箱线图等图形，以便更好地比较和展示数据的差异。
还可以根据需要生成散点图、气泡图等，将不同城镇的消费水平与其他指标（如居住面积、教育水平等）进行关联分析，以探索不同因素对消费水平的影响。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平差异分析是一个重要的经济研究课题，它可以帮助我们了解不同地区、不同人群的消费行为和消费能力，为政府制定相关经济政策提供科学依据。
本文将基于SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析和解读。
我们需要获取全国城镇居民的消费水平数据。
可以通过调查问卷、面访等方式获取样本数据，并对数据进行清洗和整理。
在SPSS中，可以使用数据编辑模块完成数据清洗和整理工作。
在数据清洗和整理完成后，我们可以进行描述性统计分析。
通过描述性统计分析，可以计算出各个指标的均值、标准差、最大值和最小值等统计量，从而了解数据的基本情况。
在SPSS中，可以使用统计分析模块中的描述统计功能进行计算。
接下来，我们可以进行多样本t检验分析。
多样本t检验可以比较不同地区、不同人群的消费水平是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用统计分析模块中的t检验功能进行多样本t检验分析。
在进行多样本t检验前，需要先设置组别变量和待比较的指标变量。
组别变量应该包含不同地区、不同人群的分类信息，指标变量则是我们需要比较的消费水平指标。
通过多样本t检验分析的结果，我们可以判断不同地区、不同人群之间的消费水平是否存在显著差异，并可以比较差异的大小和方向。
我们还可以进行相关分析或回归分析。
通过相关分析，可以计算出各个指标之间的相关系数，从而了解不同指标之间的关系。
在SPSS中，可以使用统计分析模块中的相关功能进行相关分析。
通过回归分析，我们可以建立消费水平和其他相关因素之间的数学模型，并判断这些因素对消费水平的影响程度。
在SPSS中，可以使用统计分析模块中的线性回归功能进行回归分析。
通过相关分析和回归分析的结果，我们可以了解不同指标之间的相关关系，并揭示消费水平的影响因素。
我们可以进行差异分析结果的解读。
根据上述分析结果，我们可以比较不同地区、不同人群之间的消费水平差异，并解释差异产生的原因。
通过解读分析结果，我们可以为政府制定相关经济政策提供科学依据，促进消费水平的均衡和提高。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平的差异分析是一个重要的社会经济问题，它关系到国家的经济发展和居民生活水平的提高。
本文将基于SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，以了解各地区之间的消费差异，并从政府政策制定的角度，提出相应的对策。
我们需要准备全国城镇居民消费水平数据。
这些数据可以从国家统计局、各地区的统计局等机构获取。
数据包括各省、直辖市和自治区的城镇居民的平均消费水平，可以是每人每月的消费金额或者每人每年的消费金额。
在SPSS中，我们可以使用描述性统计功能对数据进行初步的分析。
我们可以计算各地区的平均消费水平，并绘制柱状图或饼图来显示各地区的消费水平差异。
通过观察图表，我们可以看出各地区之间的消费差异的大致情况。
接下来，我们可以使用方差分析功能对消费水平差异进行更深入的分析。
方差分析可以帮助我们判断各地区的消费差异是否具有统计学上的显著性。
我们可以使用城镇居民消费水平作为因变量，地区作为自变量，并进行方差分析。
如果方差分析的结果表明各地区的消费差异具有统计学上的显著性，那么我们可以进一步使用事后多重比较方法（如Tukey HSD方法）对各地区的消费水平进行比较，找出具体哪些地区之间的差异是显著的。
我们还可以使用回归分析功能来分析城镇居民消费水平的影响因素。
我们可以将城镇居民的消费水平作为因变量，将一些可能影响消费水平的因素作为自变量，如人均可支配收入、就业率、教育水平等。
通过回归分析，我们可以了解这些自变量对于城镇居民消费水平的影响程度，以及各个因素之间的相互关系。
基于分析的结果，政府可以制定相应的政策来提高城镇居民的消费水平。
如果某些地区的消费水平较低，政府可以采取措施来促进当地经济的发展，提高居民的收入水平，以提高消费水平。
政府也可以通过改善当地的消费环境、鼓励消费创新等方式来提高城镇居民的消费水平。
基于 SPSS 分析的城乡居民人均可支配收入对国内旅游业的影响
我 国截 止 ２ ０ ｌ ２年 旅 游 人数 、旅 游 总 收 入 和 人 均 可 支 配收 入的现 状 如表 １ ． 本 文运 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ １ ８ ． ０软
了“ 把旅游业 培育成 国民经济 的战略性 支柱 产业 ” 。
镇居 民 可支配收入对 其旅游 的影响更 加 Ｈ Ｊ ｌ Ｊ ｊ大 捌约旅 游 业 发展 的因素 中 ，旅 游 的欲 和 自由 的时 问是 消 费者个性 化 的 索 ，小 ｆ分 析 ；但 从 宏观 的社 会 ，决定 因素 是 人均 旅游 消 费可 支
（ 百 万人 （ 百 万人 （ 亿元） （ 亿元 ） 次 ） 次 ）
２ ０１ ２ ２ ０ １ １ ２ Ｏｌ Ｏ １ ， ９ ３ ３ ｌ ， ６ ８ ７ ｌ ， ０ ６ ５ Ｉ ， ０ ２ ４ ９ ５ ４ １ ， ０ ３ ８
比研 究 两者 的人 均 Ｆ 叮 支 配ｌ Ｉ 父人分别对 其旅 游 人数 、
旅 游总 收人 的影 响。 以捉 出有针 对性 地 发展 措施 ， 推动 旅游产业 和旅游 经济的发 展 。 二 、人均 可支配收入与旅游人数 、旅游总收 入的关系
分 析
制 旅游 需求 的 ｊ 三 大要 素 。部分 学 者搜集 各方 数 据来
体 方 向时 ，群体 之 Ｉ １ ＝ Ｉ Ｊ ＝ 仍有 差 圳 冈此研 究 旅 游业发
展 的影响 ， 离不 开对瞒 民 艾 收入的定 化研究 ，
薄 弱 ，因此 深入 分析 影 响旅游 消 费的 因素对 评 价我
国旅 游业发 展现状 和促 进旅游业 发展具 有重要意 义 。
我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析
2013年我国城镇居民人均消费的SPSS 统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据二、数据来源：国家统计局对数据的基本分析在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节.（一）、对数据按人均消费（expend ）进行降序排列 操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend ）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上.（二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例” （3）：将变量“地区”设置为x 轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y 轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右. （三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平 1、首先对数据分组，分组数目的确定. 按照Sturges 提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg lg n，计算得组数为6. 2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（）/6=，可近似取值为元.操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框.（2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为，单击“应用”返回到主对话框. （3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充. （4）：将离散的变量名设定为expendNew.（5）：单击“确定”按钮.3、频数分析操作步骤：（1）：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，打开频率对话框.（2）：选定“expendNew”，点击“图表”，选择“条形图”点击继续.由上图的频数分析可以看出，我国2013年城镇居民人均消费支出集中在第二组和第三组，大约占到百分之七十.由于在表格中不存在缺失值，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同.从此次分析中可以看出，我国城镇家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在12000元--18000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的城镇家庭居民人均消费达到了21000元以上.三、对数据的回归分析（一）、作出人均收入与消费支出散点图，以观察他们的线性关系如何操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“散点图”将其拖入“图表预览使用数据实例”（3）：将“人均收入”选定为x轴，将“人均消费”选定为y轴（4）：点击“确认”生成如下散点图由散点图可以看出，人均消费Y和人均收入X大概呈一元线性关系，因此可以建立一元线性模型进行回归分析.（二）假设回归模型为Y=a+b X,其中，Y表示城镇人均消费支出，为被解释变量，X表示人均收入，为解释变量，b为回归系数.操作步骤：（1）选择“分析”→“回归”→“线性”菜单项，打开“线性回归”对话框.（2）将“人均消费”选入“因变量”列表框，将“人均收入”选入“自变量”列表框.（3）单击“确定”按钮.得到如下（1）、（2）、（3）、（4）四张表格，依次分析如下：表（1）：移入/移出的变量从上表可以看出，放入模型的变量只有一个即“人均收入”，选择变量的方法为强行进入法，也就是说将所有的自变量都放入模型中，模型的因变量为“人均消费”.表（2）：模型汇总以知道相关系数R=，决定系数2R=，调整决定系数2R=,和回归系数的标准误=.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.人均消费Y=+人均收入X上述回归方程给出了如下信息：2013年中国城镇居民人均可支配收入增加1元，人均消费支出增加元.四、单样本的T检验（一）：由频数分析可知，分组后，全国31个省市的城镇家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有23个城市都集中在第一组，数额主要——元之间，其中在 - 之间的占到了百分之四十，因此可推断，全国农村家庭居民平均每人生活消费支出的平均数应该在元之间，假设为18000元，由于该问题涉及的是单个总体，且要进行总体均值检验，同时农村家庭居民平均每人消费的总体可近似认为服从正态分布，因此，应采用单样本t检验来分析推断全国农村家庭居民人均消费的平均值是否为18000元.分析结果如下：（二）：操作步骤：1、选择“分析”→“比较均值”→“单样本天t检验”菜单项，打开“单样本t检验”对话框如下图所示：2、单击“确定”按钮.生成如下两张图表：表（1）：One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean人均消费32表（2）：由表（2）为单样本t检验的分析结果，第一行注明了用于比较的假设总体均数为18000，下面从左到右依次为t值、自由度、p值、两均数的差值、差值.根据上面的检测结果t=，p=，由于p>，所以不能拒绝原假设，可以认为人均消费水平在18000元.同时，可知全国城镇居民2013年人均消费在95％的置信水平下的置信区间为：（,）.五、非参数检验——多配比样本分参数检验数据中我国城镇家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国城镇居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验Friedman 检验对各个指标进行检验.（一）：操作步骤：（1）选择“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“k个相关样本”菜单项，打开如下对话框：（2）：单击“确定”按钮，得到如下两张表格：表（1）：文教娱乐其它表（2）：（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平，故拒绝原假设，认为八个指标对我国城镇居民人均消费的影响是有显着差异的.由表（1）知食物消费对人均消费的影响最大，其次是交通通讯和衣物消费，而影响最小的是其它.六、因子分析在研究我国城镇居民的消费情况时收集了食物、衣物、居住等八个影响居民消费情况的因素，以期对问题能够有比较全面、完整的把握和认识.由于数据过多，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，会给统计分析带来许多问题，可以表现在：计算量的问题和变量间的相关性问题.为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这又必然会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生.为此，人们希望探索一种更有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失.因子分析正是解决这种问题的方法.（一）操作步骤（1）、选择菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，出现因子分析对话框；（2）、把参与因子分析的样本选到变量对话框中，如下图：（3）单击“确定”按钮，得到如下11张图：医疗保健 .295 .694 .505 .441 .479 .414 .600交通通讯 .787 .368 .849 .830 .479 .860 .782文教娱乐 .782 .374 .750 .853 .414 .860 .831其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831从上图可以看到，大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析. 图（2）巴特利特球度检验和KMO 检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833Bartlett's Testof SphericityApprox. Chi-Squaredf 28 Sig..000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为，相应的概率p 为0.如果给出的显着性水平为，由于概率p 小于显着性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显着地差异.同时，KMO 值为，根据Kaiser 给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进行因子分析. 图（3）因子分析的初始解CommunalitiesInitialExtraction食物消费 .798 衣物消费 .862 居住消费 .750 家居设备 .812 医疗保健 .821 交通通讯 .897 文教娱乐 .885 其它.872 ExtractionMethod:PrincipalComponent Analysis.由上图第二列可知，所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少.因此，本次因子提取的总体效果较理想.上图◎第一组数据项描述了初始因子解的情况.可以看到，第一个因子解的特征根值为，解释原有八个变量总方差的％，累计方差贡献率为％.其余数据含义类似.在初始解中由于提取了八个因子，因此原有变量的总方差均被解释掉.◎第二组数据项描述了因子解的情况.可以看到，由于指定提取两个因子，两个因子共解释了原有变量总方差的％.总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想.◎第三组数据项描述了最终因子解的情况.可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更容易解释.图（5）因子的碎石图：上图横坐标为因子数目，纵坐标为特征根.可以看到，第一个因子的特征根值很高，对原有变量的贡献最大；第3个以后的因子特征根都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子是合适的.图（6）因子载荷矩阵：Component Matrix aComponent12其它.929.097交通通讯.921文教娱乐.909家居设备.895居住消费.854食物消费.822衣物消费.599.710医疗保健.635.646a. 2 components extracted.上图因子载荷矩阵是因子分析的核心内容.根据该表可以写出本案例的因子分析模型：其它=1f +2f 交通通讯=1f 2f 文教娱乐=1f 2f 家居设备=1f 2f 居住消费=1f 2f 食物消费=1f 2f 衣物消费=1f +2f 医疗保健=1f +2f由上表知，八个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着他们与第一个因子的相关度高，第一个因子很重要. 图（7）旋转后的因子载荷矩阵：Rotated Component Matrix aComponent1 2交通通讯 .915 .244 文教娱乐 .914.222 食物消费 .889 .084 家居设备 .836 .336 居住消费 .819 .281 其它 .770 .528 衣物消费 .188 .909 医疗保健 .250.871a. Rotation converged in 3 iterations.由上图知，交通通讯、文教娱乐、食物消费、家居设备、居住消费、其它在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；衣物消费、医疗保健在第二个因子上的载荷较高，第二个因子主要解释了这几个变量. Component Score Covariance Matrix Component 12 1 .0002 .000从上表可以看出，两因子没有线性相关性，实现了因子分析的设计目标.图（10）旋转后的因子载荷图：由上图可以直观的看出，衣物消费和食物消费比较靠近两个因子坐标轴，表明如果分别用第一个因子刻画食物消费，用第二个因子刻画衣物消费，信息丢失较少，效果较好.图（11）因子得分系数矩阵：Component Score CoefficientMatrixComponent12食物消费.271衣物消费.576居住消费.194家居设备.184.001医疗保健.532交通通讯.236文教娱乐.241其它.110.152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=食物消费衣物消费+居住消费+家居设备医疗设备+交通通讯+文教娱乐+其它1F=食物消费+衣物消费居住消费+家居设备+医疗设备交通通讯文教娱乐+其它2可见计算两个因子得分变量的变量值时，食物消费和衣物消费的权重较高，但方向恰好相反，这与因子的实际含义是相吻合的.七、实验心得本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过.一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水.老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了.结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大.这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程.甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的.SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用.这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了.但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂.然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多.老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导.。
居民消费水平研究SPSS
课程论文我国居民消费水平研究分析班级：09经51学号：姓名：***2012年 11 月摘要：居民消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。
要刺激消费、扩大内需，必须找出影响我国居民消费水平的关键因素，才能对症下药。
本文结合居民消费水平的影响因素和居民消费水平的历史及现状列出了五个相关因素（国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数），运用SPSS 17.0软件进行三个方面的分析：描述性分析、因子分析、回归分析。
本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。
关键字：居民消费水平 SPSS分析扩大内需刺激消费引言居民消费水平是按国民收入或国内生产总值的使用总量中用于居民消费的总额除以年平均人口计算的，它反映一个国家或一个地区居民的一般消费水平。
居民消费水平是GDP 中一个重要组成部分，是拉动经济增长的三驾马车之一，一直是经济学家关注的焦点和研究的热门领域。
在改革开放以来，居民消费水平提高的较快，消费结构也有了很大的改善，因此对其进行分析有较强的经济意义。
分析目地、分析思路与数据选取本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。
分析思路主要如下，首先利用描述性分析对居民消费水平、国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数进行基础性的描述，以便对我国居民消费水平和其主要影响因素有一个直观的印象，然后利用因子分析提取对我国居民消费水平影响较为显著的因素，分析我国居民消费水平的影响的因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对我国居民消费水平的影响方向和强弱。
在现实生活中，影响消费的因素很多，例如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。
运用SPSS分析旅游消费的影响因素
运用SPSS分析旅游消费的影响因素摘要:利用SPSS分析对旅游消费影响的诸多因素。
据研究显示：旅游消费者的家庭收入对旅游消费有很大影响，年轻人相对于老年人而言外出旅游比例要高一些，受教育程度高者出游比例也较高，旅游者的性别对出游情况也具有一定程度的影响。
关键词:旅游行为旅游消费旅游意向一、引言随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展规模最大的产业之一。
旅游业在城市经济发展中的产业地位、经济作用逐步增强，旅游业对城市经济的拉动性、社会就业的带动力、以及对文化与环境的促进作用日益显现。
旅游业是中国经济发展的支柱性产业之一。
我国国内旅游业的发展是在改革开放以后才逐渐起步的。
进入二十一世纪以后，我国旅游产业基础扎实，逐步开始向境外和国外旅游发展。
国内旅游市场的发展是我国旅游发展的根本，而城镇居民是我国国内旅游的主要群体。
旅游是以满足某种需要而进行的一些有形的旅游产品的购买或享受无形的旅游度假产品服务的经济行为。
影响这种经济行为的因素不再仅有客观因素（旅游地的发展等），消费者的主观因素（旅游者的自身因素等）在旅游消费行为中占有越来越重要的比例，以下将对这些因素进行分析。
二、对各因素进行分析1．年龄首先，对旅游消费者的年龄影响进行分析。
下表中，年龄分组分别表示为：1.00—30岁以下；2.00—31-40岁；3.00—41-50岁；4.00—51-60岁；5.00—60岁以上。
由图可知，旅游支出的数额随着年龄的增长而不断增加，30岁以下年龄的平均旅游支出只有2282元，31-40岁年龄组是3391元，而41-50岁年龄组达3607元， 51-60岁年龄组更高达4745元，到了60岁以上年龄组，旅游支出则降为3366元。
可以清楚的表明，居民外出旅游受经济和时间的约束影响。
旅游既要花钱，还需要时间和精力，即既要有钱还要有闲。
对年青人来说，时间和精力都比较充裕，但经济收入偏低，由于囊中羞涩，他们外出旅游也不能够随意地花钱。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析一、引言消费水平是一个国家或地区经济发展水平的重要标志之一。
城镇居民消费水平的差异分析可以帮助我们了解不同地区居民的生活水平、消费习惯和经济能力，为政府部门和企业提供决策支持，促进经济社会的发展。
本文以中国城镇居民消费水平为研究对象，利用SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，从而探讨不同地区消费水平的特点和存在的差异，为相关部门提供决策建议和引导。
二、方法1. 数据来源本文选取了中国统计年鉴、国家统计局等权威机构发布的数据，通过调查问卷和实地调研，收集了全国各省级行政单位城镇居民的消费数据。
数据包括个人收入、家庭开支、日常消费、大宗消费等方面的内容，时间跨度为5年，以保证数据的全面性和可靠性。
2. 数据处理在收集到的数据基础上，使用SPSS软件进行数据处理和分析。
首先进行数据清洗，包括数据去重、数据整理、缺失值填补等工作，保证数据的完整性和准确性。
然后进行描述性统计分析和多变量分析，对不同地区的消费水平进行比较和差异分析。
三、结果分析1. 不同地区消费水平的比较通过对全国各省级行政单位城镇居民消费水平的分析，发现不同地区的消费水平存在明显的差异。
一般来说，发达地区的消费水平相对较高，如北京、上海、广东等经济发达地区，其居民的收入水平和消费水平较高；而相对欠发达地区的消费水平较低，如西部地区、东北地区等，居民的消费水平偏低。
2. 消费结构的差异分析除了消费水平的差异外，不同地区的城镇居民还存在着消费结构的差异。
一般来说，发达地区的居民更注重高品质、高档次的消费，如旅游、文化娱乐、高端消费品等；而欠发达地区的居民更多地侧重于基本生活消费，如食品、衣物、住房等。
在具体的消费项目上也存在差异，发达地区的居民更倾向于数字化消费、智能消费，如网购、移动支付等；而欠发达地区则更多地依赖传统消费方式，如实体商店购物、现金支付等。
3. 影响消费水平的因素通过多元回归分析，我们探讨了影响消费水平的因素。
年人均可支配收入与年平均每人消费性支出的相关分析
一、研究目的为了考察1994-2010年中国城镇居民年人均可支配收入与年平均每人消费性支出的相关性。
二、研究变量1994-2010中国城镇年人均可支配收入和年人均消费支出三、研究方法采用SPSS相关分析具体过程如下：1、原始数据如图（1）G=f(T),其中T为自变量，G为因变量step1：建立数据文件 file——new——data；图（1）Step2：画散点图：选中Graphs——Scatter/dot-----Simple scatter------define图（2）根据散点图可以看出1994-2010年中国城镇居民年人均可支配收入与年平均每人消费性支出成线性相关，而且就是正相关，所以选择相关分析中的pearson 指数，单侧检验其相关性。
Step3：进行数据分析：在spss最上面菜单里面选中Analyze——correlate——bivariate，左边包含G，T的框为源变量框，后面的空白框为分析变量框，我们现在需要分析G和T的关系，因此将源变量框中的G和T选进分析变量框待分析，选择Pearson指数，再选中单侧检验。
同时点击Options勾选计算均值和方差。
过程如图：图（3）图（4）结果如图所示：描述性统计量均值标准差N人均可支配收入9170.9941 4799.46184 17人均消费支出6918.2212 3202.03948 17图（5）相关性人均可支配收入人均消费支出人均可支配收入Pearson 相关性 1 .999**显著性（单侧）.000N 17 17人均消费支出Pearson 相关性.999** 1显著性（单侧）.000N 17 17**. 在.01 水平（单侧）上显著相关。
图（6）执行完上面的操作后，首先给出的是当前样本进行描述性统计的结果，如表（5）所示。
可以看到样本容量都等于17，全国年人均可支配收入和年人均消费支出的平均均值分别为9170.9941和6918.2212，方差分别为4799.46184和3202.03948，差异不大。
SPSS在城镇居民人均支出分析中的应用
SPSS在城镇居民人均支出分析中的应用作者：崔红芳来源：《农村经济与科技》2019年第14期[摘要]SPSS作为一个专业的统计分析软件，适用于经济、管理等方面的研究。
文章运用SPSS软件，通过采用2018年我国31省、市、自治区城镇居民人均支出数据，利用回归分析方法，对我国城镇居民人均支出进行分析，得出我国城镇居民的人均支出情况，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。
[关键词]SPSS软件;回归分析;人均支出[中图分类号]F323.89 [文献标识码]A通过经济的快速发展，我国城镇居民人均支出的结构也发生了很大的转变，人均消费支出的增加能实现经济又好又快的发展。
城鎮居民消费支出主要包括食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信其他用品及服务等方面，文章使用SPSS统计软件通过对31个省份的城镇居民消费相关的原始数据（数据来源于《2018中国统计年鉴》），选取了四种典型的消费支出作为代表来分析城镇居民的消费结构。
1 回归分析当涉及一个自变量时，称为一元回归，例如，在分析家庭收入对消费支出的影响时，我们要预测一定水平家庭收入条件下的消费支出是多少，这时消费支出应该作为因变量，而用来预测消费支出的变量只选用家庭收入一项，这时建立的回归模型是一元回归模型。
同时，若因变量Y与自变量X之间为线性关系，则称为一元线性回归。
相对于具有线性关系的两个变量来说，可用一个线性方程来表示它们之间的关系。
像这样表示因变量Y如何依赖于自变量X和误差项的方程称为回归模型，而对只表达一个自变量的简单线性回归模型，可简写为：Y = β0 + β1X + ε。
通过对城镇居民人均消费支出Y与居民人均收入X进行一元线性回归分析。
被解释变量即因变量：城镇居民人均生活消费支出是Y;解释变量即自变量：城镇居民人均收入是X，城镇居民食品消费支出是X1，衣着消费支出是X2，家庭设备及用品消费支出是X3，医疗保健消费支出是X4。
SPSS数据分析我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析
SPSS数据分析我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于数据分析和统计的软件。
在本次数据分析中，我们将使用SPSS来分析我国各省城镇和农村居民的人均收入数据。
首先，我们需要准备好要分析的数据集。
该数据集应包含各省城镇和农村居民的人均收入数据，并按省份进行分类。
接下来，我们将通过使用SPSS来执行一些统计分析和可视化方法。
首先，我们可以计算出我国各省城镇和农村居民的人均收入的平均值、中位数和标准差等统计指标。
对于这些统计指标，我们可以使用SPSS的描述性统计功能。
通过选择“统计”菜单下的“描述性统计”选项，我们可以指定要计算的统计指标和变量。
在这个案例中，我们选择人均收入作为变量，并勾选“平均值”、“中位数”和“标准差”等选项。
运行之后，SPSS将输出各省城镇和农村居民的人均收入的平均值、中位数和标准差。
接下来，我们可以使用SPSS的相关性分析功能来探索我国各省城镇和农村居民人均收入之间的关系。
相关性分析可以用于确定两个变量之间的相关程度。
通过选择“分析”菜单下的“相关”选项，我们可以指定要进行相关性分析的变量。
在这个案例中，我们选择城镇和农村居民人均收入作为变量。
运行之后，SPSS将输出相关系数和p值，用于确定城镇和农村居民人均收入之间的相关关系。
除了通过统计指标和相关性分析来了解数据之外，我们还可以使用SPSS的可视化功能来更好地理解数据。
通过选择“图表”菜单下的“散点图”选项，我们可以生成城镇和农村居民人均收入的散点图。
这将帮助我们看到城镇和农村居民人均收入之间的分布情况，并可能发现一些趋势或异常值。
最后，在我们完成了数据分析后，我们可以使用SPSS的报告功能来生成一个简单的报告，概述我们的分析结果和发现。
通过选择“报告”菜单下的“自动报告”选项，我们可以选择生成的报告样式和内容。
在这个案例中，我们可以包括统计指标和相关系数的结果，以及散点图的图像。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
全国城镇居民消费水平差异分析是通过收集和分析一定的统计数据，来揭示全国各地城镇居民消费水平存在的差异，并探讨其原因和影响因素的一种分析方法。
通过对全国城镇居民消费水平差异的研究，可以提供一定的理论基础和参考依据，为制定相关的政策和措施提供支持。
1. 数据收集和整理：需要收集全国各地城镇居民消费水平的相关数据，包括城镇居民家庭的收入、消费支出、人均消费水平等指标。
然后，将收集到的数据整理成适合于SPSS统计分析的格式。
2. 描述性统计分析：利用SPSS进行描述性统计分析，可以计算各个样本的均值、标准差、中位数等统计指标，从而对城镇居民消费水平的整体情况有一个初步的了解。
3. 单因素分析：通过SPSS进行单因素分析，可以探讨不同地区、不同收入水平等因素对城镇居民消费水平的影响。
可以利用方差分析方法比较各组之间的差异，并进行显著性检验。
4. 多元回归分析：利用SPSS进行多元回归分析，可以考虑多个影响因素对城镇居民消费水平的共同作用，并建立相应的回归模型。
通过回归分析可以确定不同因素对于城镇居民消费水平的影响程度和方向。
5. 地理空间分析：利用SPSS的地理空间分析功能，可以将城镇居民消费水平的差异以地图的形式进行可视化展示。
通过地图分析可以直观地看出不同地区之间的消费水平差异，并找出存在的空间相关性。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平差异分析是一项关于全国各个城镇居民消费水平差异的研究。
消费水平反映了城镇居民的实际消费能力和生活水平，对其进行分析可以有助于了解全国城镇居民的经济状况和消费习惯，为相关决策提供依据。
消费水平是一个复杂的概念，可以从多个方面进行分析，包括收入水平、支出结构、消费行为等。
在进行消费水平差异分析时，可以选取一些代表性的指标作为分析的对象，例如人均可支配收入、人均消费支出、消费结构占比等。
为了进行全国城镇居民消费水平差异分析，可以利用SPSS软件进行数据处理和统计分析。
下面是一些可能的分析步骤和方法：1. 数据收集：收集全国各城镇居民的相关数据，包括收入、支出、消费结构等指标。
可以通过抽样调查或者收集已有的统计数据进行。
2. 数据预处理：对数据进行清洗和整理，包括缺失数据的处理、异常值的处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，了解全国城镇居民的消费水平整体情况和分布特征。
可以计算平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并进行图表展示。
4. 差异性分析：根据具体的研究目的，分析城镇居民消费水平的差异。
可以利用t检验、方差分析等统计方法，比较不同城镇之间、不同人群之间的消费水平差异。
也可以利用相关分析、回归分析等方法，探讨影响消费水平的因素。
5. 可视化展示：利用SPSS软件的图表功能，将分析结果进行可视化展示。
可以生成柱状图、折线图、饼图等图表，直观地展示不同城镇和人群的消费水平差异。
最后，根据分析结果，可以结合实际情况进行分析和解释，找出影响城镇居民消费水平差异的原因，并提出相应的政策建议。
全国城镇居民消费水平差异分析对于制定宏观经济政策、调整收入分配、改善生活质量等方面具有重要的参考价值。
城镇居民人居可支配收入与人均旅游花费SPSS分析
摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的关系，，通过运用SPSS分析方法对我国城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费进行分析, 以便能够更好地了解人们的旅游消费行为。
关键词：城镇居民家庭人均可支配收入人均旅游花费线性回归分析一、城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的关系分析中国旅游业自改革开放以后，已进入旅游市场发育的第二阶段——大众化的旅游阶段。
2006年，国家旅游局在“十一五”规划中明确提出，全面发展国内旅游，积极发展入境旅游，规范发展出境旅游。
旅游业作为新兴的产业对于国民经济的发展起着十分重要的作用，而人均旅游花费是旅游业发展状况的指标。
我国旅游业的基础设施建设、开发和管理水平也不同程度的影响着人均旅游花费。
随着旅游业基础设施建设的不断完善、管理水平的不断提高，肯定能吸引更多地人去旅游，加大了人均旅游花费。
但是影响人均旅游花费水平的最重要因素是城镇居民家庭人均可支配收入。
随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的大幅度增长，人们的生活水平有了大幅度的提高，这种提高不仅表现在物质生活质量的提高，也表现在物质需求向精神需求的转变。
城镇居民是国内旅游的主体市场，在旅游消费层次和消费总量上都居于主体地位，研究城镇居民旅游消费的影响因素，对于有效地引导旅游需求，开拓我国国内旅游市场将有一定的实践意义和指导意义。
本文拟以国内旅游消费市场中的主力——城镇居民为对象，对其国内旅游消费及其影响因素———经济收入进行定量分析与探讨，探讨当前我国城乡居民国内旅游消费规律和国内旅游消费水平，并分别从不同角度对我国国内旅游发展提出对策。
本文就针对城乡居民这一细分市场，以定量和定性相结合的方法，综合参照相关学科的理论成果，研究我国经济收入与旅游消费的关系。
二、数据来源说明表1 1995~2009年城镇居民家庭人均可支配收入和人均旅游花费。
SPSS论文-各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析
SPSS论文题目：各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析摘要：我国各地区的经济发展水平存在着较大的差异。
本文运用SPSS软件分析方法对我国各地区城镇居民消费性支出进行分析研究,研究表明:各地区城镇居民消费性支出的差异主要是由两方面引起的,首先是地区的经济发展水平,我国东部、中部和西部地区的消费水平存着较大差异;其次是由地区气候因素引起的消费倾向,我国南北地区明显有别。
关键字：SPSS，消费支出，分析数据：我国地域辽阔,各地区的经济发展很不平衡,各地区城镇间的消费性支出存在着较大的差异,而且由于多种因素的影响,这种差异呈现加速扩大的态势。
如何客观、准确、有效地分析这些差异,具有重要的理论和实践意义。
消费性支出的指标有许多,如果直接从诸多指标来分析各地区的差异,那未分析的结果很可能将是繁杂和不得要领的,很难给出直观有效的结论。
如果仅用消费性总支出这个指标,则显得太粗糙,丢失的有用信息太多,不能较充分地反映各地区的消费差异。
那么,如何能使得所作的分析研究即不繁杂又不损失太多的信息呢?这正是本文所要解决的问题。
居民消费支出：是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。
包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。
对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。
集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。
其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。
消费支出特点明显：食品价格上涨使恩格尔系数有所回升；居住支出快速增长；家庭设备消费较快增长；汽车消费热点突出；义务教育负担减轻；衣着和医疗保健支出低速增长。
Descriptive Statistics此表描述了所统计的数据。
Statistics上述数据为用SPSS软件所作出的均值、方差、标准、峰度、偏度差等等数据，还有运用SPSS软件的回归分析、单一样本T检验所得到的数据和曲线图。
城镇人均可支配收入和旅游支出的相关性分析
城镇居民人均可支配收入和旅游花费的相关性分析一背景及假设随着人们生活水平的提高，家庭的人均收入也在逐年的提高，伴随的是人们的可支配收入的增加，以及越来越多的人们关注自身的生活品质，旅游也成了人们生活不可或缺的一部分。
本文通过对国家的2011统计年鉴中的数据的获取，利用SPSS软件进行分析，想得到有关城镇居民人均可支配收入和城镇人均旅游花费的相关性。
本文假设H0：城镇居民人均可支配收入和城镇人均旅游花费不存在相关性。
通过数据的分析，来获得是否相关性的定量结论。
二样本数据来源与说明本文关于城镇居民人均可支配收入和人均旅游支出的相关数据，全部来自国家统计局发布的国家统计年鉴-2011，包括“城乡居民家庭人均收入及恩格尔系数”和“国内旅游情况”，样本为1996年到2010年第的数据。
表1 1996—2009年城镇居民家庭人均可支配收入和人均旅游花费。
（单位：元）关于样本数据（详见表1）说明：1、表1的T（时间）是从1996年开始，2010年结束的数据。
2、表主要是针对的是城镇局面家庭的数据，单位是元，量纲相同，故不采用标准化处理，使用SPSS软件直接对数据进行分析。
原始数据见表1。
三相关分析和线性回归根据表1的相关数据，我们借助SPSS17软件做出城镇居民人均可支配收入和城镇居民旅游人均花费的时间序列图如下：图1：城镇居民人均可支配收入时间序列图图2：城镇居民旅游人均花费的时间序列图图1和图2显示，城镇居民人均可支配收入和城镇居民人均旅游花费曲线存在一定程度上的重合，且具有相同的增长趋势，其中旅游人均花费在2003年~2004年有较小的回落，通过相关的查询认为，旅游业(2003年)受非典疫情影响较大，排除了外界因素（非典）对于旅游的影响，同时为了解房价和地价之间是否存在较强相关性，我们通过线性回归方法加以研究。
1、相关系数表显示，城市人均可支配收入和城镇人均旅游消费支出的相关系数通过1%水平下的双侧显著性检验，显著性值为0.000，拒绝零假设（变量之间不存在相关性），表明房价和地价存在较强的正相关性（相关系数达0.892）。
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摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的关系，，通过运用SPSS分析方法对我国城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费进行分析, 以便能够更好地了解人们的旅游消费行为。
关键词：城镇居民家庭人均可支配收入人均旅游花费线性回归分析
一、城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的关系分析
中国旅游业自改革开放以后，已进入旅游市场发育的第二阶段——大众化的旅游阶段。
2006年，国家旅游局在“十一五”规划中明确提出，全面发展国内旅游，积极发展入境旅游，规范发展出境旅游。
旅游业作为新兴的产业对于国民经济的发展起着十分重要的作用，而人均旅游花费是旅游业发展状况的指标。
我国旅游业的基础设施建设、开发和管理水平也不同程度的影响着人均旅游花费。
随着旅游业基础设施建设的不断完善、管理水平的不断提高，肯定能吸引更多地人去旅游，加大了人均旅游花费。
但是影响人均旅游花费水平的最重要因素是城镇居民家庭人均可支配收入。
随着市场经济的稳定繁荣和改革开放的深入发展，我国的人均可支配收入的大幅度增长，人们的生活水平有了大幅度的提高，这种提高不仅表现在物质生活质量的提高，也表现在物质需求向精神需求的转变。
城镇居民是国内旅游的主体市场，在旅游消费层次和消费总量上都居于主体地位，研究城镇居民旅游消费的影响因素，对于有效地引导旅游需求，开拓我国国内旅游市场将有一定的实践意义和指导意义。
本文拟以国内旅游消费市场中的主力——城镇居民为对象，对其国内旅游消费及其影响因素———经济收入进行定量分析与探讨，探讨当前我国城乡居民国内旅游消费规律和国内旅游消费水平，并分别从不同角度对我国国内旅游发展提出对策。
本文就针对城乡居民这一细分市场，以定量和定性相结合的方法，综合参照相关学科的理论成果，研究我国经济收入与旅游消费的关系。
二、数据来源说明
表1 1995~2009年城镇居民家庭人均可支配收入和人均旅游花费。
（单位：元）
数据来源于《2009中国统计年鉴》。
三、城镇居民家庭人均可支配收入单线图
图1
此单线图中表明：1995~2009年城镇居民家庭人居可支配收入成逐年增长趋势自1994年我国确立了市场经济体制后，此体制表现出了强大的生命力，增强了我国的综合国力，使我国终于在2001年成功加入世贸组织，并取得了08年申奥成功的伟大成就。
伴随着我国的经济发展的欣欣向荣景象，城镇居民的家庭人均可支配收入也在逐年上升，未出现明显的波动，即使2008的全球金融危机发生，但由于我国政府的强有力的宏观调控能力，也成功的避免了过多的经济干扰，继续保持着经济的增长，进而使城镇居民的家庭人均可支配收入得增加成为了可能。
四、人均旅游花费单线图
图2
此单线图表明：1995~2009年人均旅游花费总体上成上涨趋势，但在2003年出现波动，有轻微的下降趋势，从2004年开始恢复。
2003年之所以出现波动，是由于非典这一特殊事件的发生造成的，非典的蔓延使全国处于封闭状态，各地区之间限制人员的流通，人心惶惶，大多数人早已没有了旅游的消费需求，造成了我国人均旅游花费的减少。
五、城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的散点图
18000.0
16000.014000.012000.010000.08000.06000.04000.0城镇居民家庭人均可支配收入
500.0
400.0
300.0
200.0
人均旅游花费
图3
此散点图表明：城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的相关关系的密切程度较高，相关系数在0~1之间，表明人均旅游花费随城镇居民家庭人均可支配收入的增加而增加。
六、城镇居民家庭人均可支配收入与人均旅游花费的相关关系的分析人均旅游花费 与城镇居民家庭人均可支配收入
的一元线性回归
分析。
变量选择和说明：被解释变量即自变量： 人均旅游花费；解释变量即因变量：城镇居民家庭人均可支配收入。
1、相关分析表Model Summary 表中看到单相关关系数为0.827，说明相关性比较大。
Model Summ ary
.827a
.684
.660
51.2184
Model 1
R
R Square
Adjusted R Square
Std. E rror of the Estimate
P redictors: (Constant), 城镇居民家庭人均可支配收入
a.
2、方差分析表，F ＝28.132，P 值＝0．000<0.05， 表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度显著的线性影响。
ANOVA b
73798.710173798.71028.132
.000a
34103.199132623.323
107901.9
14
Regression Residual Total
Model 1
Sum of Squares df
Mean Square F Sig.P redictors: (Constant), 城镇居民家庭人均可支配收入a. Dependent Var iable: 人均旅游花费
b.
3、 回归系数的显著性检表，常数项的P=0.000<0.05，说明与0有显著性差异,故应该出现在回归方程中,可得回归方程为： =249.410+0.827
Coe fficients
a
249.41032.418
7.694.000.018
.003
.827
5.304
.000
(Constant)
城镇居民家庭人均可支配收入
Model 1
B Std. E rror Unstandardized Coefficients Beta
Standardized
Coefficients
t
Sig.Dependent Var iable: 人均旅游花费
a.
通过以上分析，可以看出，居民的家庭可支配收入与居民的旅游消费和出游次数成正相关关系。
居民的家庭可支配收入越高，居民对旅游产品的需求量也越大，出游的次数也越多。
也就是说，（1）如果适当提高居民的经济收入，可以有效地刺激居民的旅游消费。
（2）保证和促进城乡居民家庭经济收入的稳定
和快速增长，是促进旅游消费增长的必要途径。
收入水平越高，消费水平和消费层次也越高，旅游消费需求的满足程度也会越充分。
因而，要提高旅游消费力，提高我国整体经济发展水平，必须增加国民收入，尤其要努力增加国民的财产性收入。
（3）消费者信心对旅游消费数量的影响具有举足轻重的作用。
消费者信心也是旅游业强劲发展的重要因素。
消费者信心较高，则旅游业将更加繁荣，旅游消费数量也会上涨；相反，如果消费者信心不足，则旅游业的发展比较困难，城乡居民人民币储蓄存款是反映消费者信心的一个重要因素，如果消费者在解决了住房、养老、医疗等基本生活问题之后，对生活保障无后顾之忧，那么肯定会将更多的钱用于旅游等高层次的消费。
城乡居民人民币储蓄存款测量了消费者的消费信心及消费能力。
储蓄存款越高，则用于旅游消费的花费会越多。
六、据此，我们提出以下对策建议：
（1）加快消费政策创新，提高我国居民的收入水平当前，我国宏观经济正处于低迷时期，保持经济持续增长最终要靠扩大内需的拉动，在消费领域，旅游在量大、面广、消费选择多、关联性强等方面都具有明显的比较优势，发展国内旅游、开拓过旅游消费市场对拉动消费需求意义重大。
（2）加快我国旅游业的基础设施建设。
首先是加强旅游景点的改造，要有自己的特色和风格，这样才能吸引消费者；其次要加强交通运输的便利性，主要是公路和铁路建设，使景点与外界的联系更加便捷；最后政府要保证游客旅途的顺畅与安全，让旅客放心出游，达到娱乐身心的目的。
（3）增加有效旅游需求，促进国内旅游消费升级。
首先是适度增加城乡居民的可支配收入，尽快建立和完善社会保障制度，提高居民的有效购买力；缩小收入分配差距，整顿和规范分配秩序。
其次要挖掘农民旅游需求潜力。
一方面鼓励旅行社开拓农村旅游市场，另一方面鼓励成立一些以农民为旅游服务对象的旅行社，让广大农民享受较低价位的旅游服务。
农村旅游市场是一个潜力巨大的旅游市场。
最后是改变居民的消费结构。
按照Abraham·Maslow 对需求层次的解释，旅游消费是处于第三层次的需求。
这一层次上的需求是收入弹性和价格弹性都较显著的享受发展型消费。
随着经济增长，人们消费结构中的生存需要得到满足，物质享受基本上得到保证，相应地，人们精神文化消费在消费结构中所占的比重必然逐渐上升。