关于2010年全国各地区人均收入与支出水平的spss数据分析

Spss 统计数据分析期末作业

一、数据的简单处理

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。首先，为了便于数据的浏览，快捷的找到数据的最大值和最小值，同时，快捷的发现数据的异常值，先将数据按照降序重新进行排列；其次，为了粗略的把握数据的分布，实现数据的离散化处理和对数据进行频数分析，和对数据进行频数分析，利用spss软件中的分组功能对数据进行简单的分组。由于变量值较多，分组适应采用组据分组的方式，具体步骤如下：

1、确定组数： k=1+ln(n)/ln2=1+ln31/ln2=6

2、确定组距：组距=（最大值-最小值）/组数=（10044.91-2088.48）/6=1326.0717

通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国农村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，浙江这些省市农村消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的农村居民消费水平差异较大，大多数省份农村居民人均消费集中在3500元左右。

一、线性回归分析

农民人均生活消费支出Y与农民人均收入X的一元线性回归分析变量选择说明：被解释变量即自变量：农民人均生活消费支出Y，解释变量即因变量：农民人均收入X

1. 相关分析表，由模型汇总中看到复相关系数为0.922，决定相关系数0.930，说

输入／移去的变量a

模型输入的变量移去的变量方法

1 生活消费支出合

计. 步进（准则:

F-to-enter 的概率 <= .050，

F-to-remove 的概率 >= .100）。

a. 因变量: 人均纯收入

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2.方差分析表，F=340.450，P=0.000<0.05,表明回归方程高度显著，即农民人均

收入对消费有高度影响。

3. 回归系数的显著性检表，常数项的P=0.00<0.05，说明存在显著性差异，故应该得出现在回归方程中，回归方程为：Y=948.338+0.96X

二、单样本的T检验

由表3-2可知，分组后，全国31个省市的农村家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有21个城市都集中在第一组，数额主要2088.48——3951.17元之间，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4000元——6000元之间，假设为4500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4500元。分析结果如下：

检测

表2-1

表2-2

由表2-1可知31个省市的农村居民人均消费支出的平均值为4087.2623元，标准差为1949.53570元，均值标准误差为350.14695元。表2-2中，第二列是t统计量的观测值为-1.179；

第三列式自由度为30（即n-1=31-1）；第四列是t统计量的观测值的双尾概率P-值；第五列为样本均值与检验值的差，即t统计量的分子部分，它除以表2-1中的均值标准误差后得到t统计量的观测值；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，为（-1127.8332,302.3577）,由此计算出总体均值的95%的置信区间为（3372.1668,4802.3577）元。

该问题应采用双尾检验，因此比较a/2和p/2，是比较a和p。如果a给0.05，由于p大于a，此应接受原假设，认为全国农村家庭平均每人生活消费支出的平均数与4500元无显著差异。

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三、统计的基础分析——频数分析

利用spss先前已经对数据做好的分组，通过频数分析，可以进一步了解分组后的消费支出合计取值的状况，进而准确的把握数据的分布特征。分析结果如下：

统计量

fz

N 有效31

缺失0

表3-1

表3-2

已知，全国31个省市按照消费合计总共被分成了6组，从表3-2中可以得出：第6组的省市最多，共有21个，所占比率为67.7%；第5组有6个，所占比率为19.4%；第二组有2个，所占比率为6.5%，而剩下的组都只有1个省市，所占比率均为3.2%。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，我国农村家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在2000元-4000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而只有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的农村家庭居民人均消费达到了8000元以上。也就是说，我国农村家庭消费总水平还处在比较低的阶段。

四、非参数检验—多配比样本分参数检验

数据中我国农村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项指标对我国农村居民人均消费总

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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对各个指标进行检验。检验结果如下：

Friedman 检验

秩

秩均值

食品7.97 衣着 3.00 居住7.03 家庭设备及服务 2.55 交通和通讯 5.65 文教娱乐、用品及服务

4.45

医疗保健 4.29

其他商品及服务 1.06

Friedman检验统计量的观测值为194.559，相应的概率P-值为0。如果显著性水平a为0.05，由于概率P-值小于显著性水平a，因此应拒绝原假设，认为不同消费形式下的消费额数据的分布存在显著差异，其中食品消费占得比重最多。也就是说，在8项指标中，食品消费指标对我国农村居民人均消费总额的影响最大，其次是居住条件。