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。
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对于居民收入水平的数据分析
SPSS对于居民收入水平的数据分析随着时代的发展，生产力水平的不断提高，我国居民的收入水平也在稳步提高，通过对30个省市自治区居民收入的各项指标进行因子分析，聚类分析等，得到各省之间的收入对比，以及找出哪些指标可以比较充分的说明它的整体情况。
我们共选择了12个指标：X1劳动者报酬、X2家庭营业收入、X3转移性收入、X4财产性收入、X5食品支出、X6衣着支出、X7居住支出、X8家庭设备及服务支出、X9医疗保健支出、X10交通和通讯支出、X11文教娱乐用品和服务支出、X12其他商品及服务支出。
一．因子分析：⑴．首先，我们需要检验一下数据是否适合做因子分析，即进行KMO检验：由上表可知，KMO值为0.771，大于0.6，所以数据适合做因子分析。
⑵．SPSS得出因子提取和因子旋转的结果：由上表可知，较大的三个因子变量的方差特征值为8.063，1.170，0.810。
它们的累计贡献率达到了83.689%。
⑶．将这三个特征值建立因子载荷阵，如左下图所示：将得到的因子载荷阵实行方差最大的正交旋转，得正交因子阵，如右上图所示。
由表知，第一个主因子可以比较充分的说明除了家庭营业收入和交通和通讯支出以外的的各项指标，而第二个主因子表达了家庭营业收入和医疗保健支出这两个指标，第三个主因子只体现了交通和通讯支出。
综上可得，这三个主因子涵盖了所有指标，所以SPSS成功的帮助我们将12个指标降围成这三个指标。
我们命名X1-X9为A因子，X10-X11为B因子，X12为C因子。
⑷．由下图可看出，右侧下方的指标非常密集，这个就是由第一个主因子表示的，右侧上方的两个指标由第二个主因子表达，而左侧的一个较孤立跟其他指标有很明显的距离的指标，则由第三个主因子表示。
载荷散点图很直观的向我们表达了这三个主因子的选取。
⑸．由下图，可得因子得分函数：Component Score Coefficient MatrixComponent1 2 3劳动者报酬.245 -.241 -.089 家庭营业收入-.300 .859 .007转移性收入.166 -.187 .187财产性收入.038 .050 .255食品支出.085 .063 .110衣着支出.135 .008 -.140 居住支出.157 -.047 -.095 家庭设备及服务支出.216 -.172 -.068 医疗保健支出-.055 .425 -.168 交通和通讯支出-.073 -.056 .815文教娱乐用品和服务支出.096 .047 .049其他商品及服务支出.128 .007 -.007⑹. 最后一部分，因子变量的协方差矩阵，由下表可知，各因子之间是不相关的，符合要求。
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因子分析全国各省市经济发展水平
基于SPSS因子分析的全国各省市经济发展水平摘要随着经济的发展，传统的三大经济地带分类已不能满足现状。
虽然我国各地经济发展取得较大进展，但东西部之间贫富差距急剧扩大，因此缩小地区间差距，实现各地区协调发展有着重要的政治、经济、社会意义。
本文通过选取除港、澳、台之外的31个省市为样本，基于能够综合反映经济状况的多个指标，采用SPSS的因子分析的方法，选取了对社会发展状况影响较大的几个指标，对我国除台湾、香港、澳门在外的31个省市自治区的社会发展状况进行了分析与比较。
通过因子分析的方法可以从不同角度了解各省的人均GDP分布差异，从而体现出我国的综合经济实力，便于我们去寻找一些省市的特点和规律，从而了解各地发展优势所在和劣势所在，为了进一步更好地去改善和改革提供了一点可供参考的价值，也在此提出来一些看法和建议。
关键词：中国各省市；发展状况，因子分析引言改革开放以来，中国经济迅速发展。
中国作为世界经济的重要组成部分、近年来在经济建设中取得重大成就，但省内部却存在由北至南经济发展不平衡的现象，如何客观、定量的对全国各地区经济差异做出评价，提出有效解决国内经济发展不平衡的政策建议，促进全国全面经济协调发展，是目前有待解决的问题。
虽然我国的国民收入在全世界名列前茅，总体水平非常可观，面对我国十三亿的庞大人口，平均下来就是一个非常小的数目了，人均水平在世界中排在了后面。
比如一些贫富差距，卫生医疗方面，教育的投入方面投入不均，导致了诸多的问题。
本文通过利用因子分析方法对全国31个地区进行城市综合竞争力评价，讨论省市经济发展的特点，针对国内区域经济发展不平衡的问题，找出原因，并且利用所学知识，对全国区域经济协调发展提出政策建议。
改革开放以来，经济的快速发展带动力我国社会各方面的快速发展，但是由于我国国土辽阔，各地区所处自然环境、所拥有的自然资源不尽相同，各地区的经济发展的基础也不尽相同，因此我国各省市的社会发展状况也出现了较大的差异。
SPSS统计分析报告—基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的 SPSS分析
论文题目：基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的SPSS分析姓名：学号：班级：内容摘要：本文首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆31省市2010-2013年GDP、各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出等数据；而后根据要求对数据进行适当的处理，并选择了SPSS作为工具进行分析。
这其中既有东中西三个地区的地区生产总值之间的分布类型检验，又有关于GDP与各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出的相关性分析，以及各省GDP的方差分析。
根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。
1、题目要回答的问题自1978年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，虽然经历了1997金融风暴和2008金融危机，但是我国经济发展前景一片大好，2011年，我国经济创造奇迹，GDP总量超过日本，一跃成为世界第二大经济体。
国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。
它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。
中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。
同时由于我国自身的一些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。
由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究：1、分布类型检验①、正态分布检验采用假设检验方法对地区生产总值进行分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。
H0: 31个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。
H1: 31个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异.doc
用sps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 (7)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 = a 11F1+ a 12F2+…+ a 1m Fm+a 1 £1，X2 = a 21F1 + a 222+…+ a 2m Fm+ a 2 £2，Xp = a p1F1 + a p2F2+…+ a pm Fm+ a p £p，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 + a £ ,其中：F=（F1, F2,…，Fm）为因子变量或公共因子；£ =（£ 1, £ 2,…，£ p）为特殊因子；F与£均为不可观测的随机变量• A = （a ij）p X m为因子载荷矩阵，a j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。
2010年各地区城镇人均消费的统计分析
2010年各地区城镇人均消费的统计分析余兰;刘云冰【摘要】利用主成分分析法和因子分析法,在SAS软件上对2010年我国各地区城镇家庭人均生活消费支出进行数据分析,发现上海、广东、北京等沿海地区消费水平较高,而青海、甘肃、西藏等偏远地区消费水平较低,结果表明两种分析方法得到了相似的结论,并与我国现在的国民经济发展状况相符合,同时也进一步总结了主成分分析法和因子分析法的联系和区别,便于国民经济决策者作出参考和判断。
【期刊名称】《科技创业月刊》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】3页(P32-34)【关键词】主成分分析;因子分析;SAS;人均消费【作者】余兰;刘云冰【作者单位】武汉科技大学理学院,湖北武汉430065;武汉科技大学理学院,湖北武汉430065【正文语种】中文【中图分类】F224.9在多元统计分析中，主成分分析用于研究如何将多个变量指标间的问题化为较少几个新指标的问题，这些新指标彼此既互不相关，又能综合反映原来多个指标的信息，是原来多个指标的组合。
因子分析是主成分分析的推广和发展，也是多元统计分析中降维的一种重要方法，通过研究相关阵和协差阵的内在依赖关系，将多个变进行综合，并用少数因子来再现原始变量与因子之间相关关系的统计方法。
根据《中国统计年鉴》得到2010年全国各地区城镇居民人均生活消费的支出数据，利用这些数据，尝试用较少的变量描述城镇居民的消费结构，并对用SAS运行出的结果作出合理解释，并进一步总结主成分分析法和因子分析法的联系与差异。
主成分分析就是将各指标交量作线性组合，根据方差最大原则，确定综合变量，即各个主成分：将主成分按照方差大小降序排列，以某些准则确定选择的主成分的个数，且各主成分之间是不相关的。
具体做法如下：首先，将原始资料矩阵标准化，接着建立变量的相关系数矩阵；其次，求出其特征根并排序且得出其对应的单位特征向量；第三，再根据主成分表达式写出主成分，由于相关系数矩阵的特征值已经按顺序排列好了，可以根据某种准则略去较小的特征值，只保留前面较大的，也就是说只取主要成分。
SPSS数据分析：我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析
2010年我国各省城镇与农村居民人均收入数据分析学院工商管理专业班级人力资源0910学生姓名赵飞飞学号0802091033一、选题理由：在我国，城乡收入差距一直是国家和社会公众关注的热点问题。
城乡收入差距问题关系到民生，关系到社会主义和谐社会的建设和发展，关系到社会主义市场经济的发展和完善。
本次调研的数据来自国家统计局发布的2010年城镇与农村人均收入水平，目的是通过SPSS软件进行数据分析，对我国2010年城乡收入情况有一个全面细致的认识。
二、原始数据资料（2010年城乡居民人均收入）从表中可以看出，在经济平稳较快增长、社会保障进一步加强以及各项惠农政策贯彻落实到位等积极因素作用下，2010年各地区城乡居民收入继续稳定增加。
全年城镇居民和农村居民人均纯收入分别为19109 元和5919 元，增幅分别为11.3%和14.9%，2010 年农村居民实际收入增幅首次高于城镇居民实际收入增幅。
但是，一方面，不管是城镇还是农村，各省份之间的差距还比较大。
尤其像上海、北京、浙江等比较发达的省市，人均收入非常高；而像西藏、青海、甘肃这样的省份，人均收入又非常的低。
另一方面，每个省份的城乡收入差距也比较大。
三、SPSS统计数据分析城镇人均收入分为4组：第1组10000元—15000元；第2组15000元——20000元；第3组20000元——25000元；第4组25000元以上。
农村人均收入分为3组：第1组0元——5000元；第2组5000元——10000元：第3组10000元以上。
1.城镇人均收入和农村人均收入水平分布状况分析(1)城镇人均收入依据表格，2010年，全国31个省市（除港、澳、台地区）中，城镇人均收入在10000—15000元的有6个，15000—20000元的有18个，20000—25000元的有4个，25000元以上的有3个。
从以上数据可以得出，各省市城镇人均收入水平集中在15000—20000元这个区间，说明整体水平都比较高。
SPSS数据分析——农民人均生活收入及消费支出分析
SPSS数据分析——农民⼈均⽣活收⼊及消费⽀出分析题⽬：农民⼈均⽣活收⼊及消费⽀出分析Title: Rural per capita income and consumption expenditure analysis of life论⽂摘要: 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，增加农民收⼊是我国扩⼤内需的关键，通过运⽤SPSS分析⽅法对我国农民的收⼊及消费⽀出进⾏了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收⼊结构和消费结构与消费⾏为等。
Abstract: spss in the economic, management, medicine and psychology research plays animportant role in our national economy problems, increase the farmers income is the key to ourefforts to expand domestic demand, through the use of SPSS analysis on China's farmersincome and consumer spending for a variety of analysis in order to better understand theincome of rural residents in the structure and consumption structure and consumption behavior.关键词：农民⽣活收⼊消费⽀出线性回归分析Key words: farmers, living income, consumption expenditure, linear regression analysis正⽂：⼀、农民⼈均⽣活收⼊及消费⽀出分析今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为⽬的，加⼤各项惠农政策措施落实⼒度，多措并举做好农村劳动⼒转移就业⼯作，克服⾦融危机和严重⼲旱等⾃然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现⾦收⼊持续增长，⽣活消费⽔平继续提⾼。
2010年各省份人均GDP
2010年中国各省级人均GDP列表2010年各省份人均GDP（人口数基于2010年人口普查数据，GDP数据为各省份2010年核实数）1上海 11015美元2北京 10630美元3天津 10531美元4江苏 7779美元5 浙江 7524美元 6 内蒙 6978美元7 广东6516美元8辽宁6232美元9山东 6040美元10福建 5900美元11吉林 4662美元12河北 4192美元13湖北 4121美元14重庆 4058美元15陕西 4006美元16黑龙江3998美元17宁夏3961美元18山西3806美元19新疆3682美元20河南3628美元21湖南3607美元22青海3545美元23海南3517美元24江西3132美元25四川3157美元26广西3071美元27安徽3068美元28西藏2497美元29甘肃2380美元30云南2321美元31贵州1956美元编辑本段2010年全国地级以上城市人均GDP排名排名城市所属省区人均G DP（10000美元以上）1克拉玛依市新疆26830美元2鄂尔多斯市内蒙古20118美元3阿拉善盟内蒙古19534美元4 东营市山东17127美元5大庆市黑龙江14749美元6 包头市内蒙古13714美元7 深圳市广东13664美元8 无锡市江苏13428美元9苏州市江苏13025美元10 广州市广东12500美元11 嘉峪关市甘肃11714美元12佛山市广东11603美元13 珠海市广东11442美元14 大连市辽宁11388美元15海西州青海11033美元16 上海市? 11015美元17乌海市内蒙古10841美元18 北京市?10630美元19天津市? 10531美元20 威海市山东10241美元21杭州市浙江10100美元22 宁波市浙江10027美元编辑本段世界各国家和地区人均G DP此为IM F公布的世界各国家和地区人均G DP(据2011年4月最新数据) 排名国家人均GDP（美元）1 卢森堡 1088322 挪威 84444 3 卡塔尔 761684瑞士672465 阿联酋 59717 6 丹麦 561477澳大利亚 550908瑞典488759 美国 4728410 荷兰 4717211 加拿大 4621512 爱尔兰 4568913 奥地利4498714芬兰4448915 新加坡4311716 日本4282017比利时4263018法国4101919 德国 4063120 冰岛3902621科威特3641222英国3612023 意大利3405924 新西兰3214525中国香港3159126文莱3123927西班牙3063928以色列2868629 塞浦路斯2823730 希腊e 2730231 斯洛文尼亚2370632巴哈马2187933 葡萄牙2155934 韩国2059135巴林2047536马耳他1974637阿曼1865738 中国台湾 1845839 捷克1828840 沙特1699641特立尼达和多巴哥1675342斯洛伐克1610443爱沙尼亚1483644巴巴多斯1432645克罗地亚1372046匈牙利1287947安提瓜和巴布达12849 48 波兰1230049乌拉圭1199850智利1182851 利比亚1131452 立陶宛1104453 [6]赤道几内亚1103354 巴西1081655拉脱维亚1069556塞舌尔1068257俄罗斯1043758 土耳其 1039959 黎巴嫩1004460 委内瑞拉996061 圣基茨和尼维斯963662 墨西哥956663 阿根廷913864哈萨克斯坦888365加蓬872466 马来西亚842367哥斯达黎加784368博茨瓦纳762769毛里求斯759370 巴拿马 759371 罗马尼亚754272 南非715873 苏里南697574 格拉纳达654375保加利亚633476[8] 黑山630077哥伦比亚627378阿塞拜疆600879 马尔代夫584180 白俄罗斯580081 圣卢西亚566882纳米比亚565283塞尔维亚523384 圣文森特和格林纳丁斯5229 85 多米尼加522886 秘鲁 517287多米尼克 516788牙买加503989 泰国499290伊朗474191 约旦450092安哥拉447893 阿尔及利亚443594 马其顿443195 中国438296波黑431997 厄瓜多尔 4,29598 突尼斯420099伯利兹4159100土库曼斯坦3939101 萨尔瓦多3701102 阿尔巴尼亚3677103 斐济3518104汤加3518105 摩洛哥3249106 佛得角 3157107 斯威士兰3061108 印尼3015109乌克兰3000110刚果（布）2983111萨摩亚2957112瓦努阿图2896113危地马拉2888114巴拉圭2886115叙利亚2877116圭亚那2868117 亚美尼亚2846118 埃及 2789119 格鲁吉亚2658120 伊拉克2564121 斯里兰卡2435122 蒙古2227123洪都拉斯2016124菲律宾2007125 不丹1978126 玻利维亚1858127 苏丹1705128摩尔多瓦1630129巴布亚新几内亚1488 130 基里巴斯1479131 尼日利亚1389132 吉布提1383133 乌兹别克斯坦1380134所罗门群岛1340135加纳1312136也门1282137 印度1265138赞比亚1221139圣多美和普林西比1183 140 毛里塔尼亚1195141越南1174142 尼加拉瓜1127143 喀麦隆1101144 巴基斯坦1050145 科特迪瓦1036146 老挝984147 塞内加尔981148 吉尔吉斯斯坦864149 莱索托 837150 柬埔寨814151肯尼亚809152 科摩罗802153 乍得768154 塔吉克斯坦741155缅甸702156 马里692157 贝宁689158海地673159 孟加拉国638160 冈比亚 617161布基纳法索 598162 津巴布韦594163东帝汶588164卢旺达562165 尼泊尔 562166 坦桑尼亚548167阿富汗517168 几内亚比绍509169 乌干达 501170 多哥459171莫桑比克458172 几内亚448173 中非436174厄立特里亚398175马达加斯加392176尼日尔381177 埃塞俄比亚350178 塞拉利昂326179 马拉维322180利比里亚226181刚果（金）186182布隆迪1802011年城市GDP排名（1-10）1、上海市16872.42亿元增长 9.9% (沪)2、北京市 13777.90亿元增长10.2%(京)3、广州市 10604.48亿元增长11.0% (广东1) 4、深圳市 9510.91亿元增长12.0%(广东2)5、苏州市9168.00亿元增长13.0% (江苏1) 6、天津市 9108.83亿元增长17.4% (津)7、重庆市7894.24亿元增长17.1% (渝)8、杭州市5945.82亿元增长12.0% (浙江1) 9、无锡市 5758.00亿元增长13.1% (江苏2)10、青岛市 5666.19亿元增长16.0%(山东1) 2011年城市GDP排名（11-20）11、佛山市 5638.47亿元增长14.0% (广东3) 12、武汉市 5515.76亿元增长14.7%(湖北1)13、成都市 5500.00亿元增长16.0% (四川1)14、大连市5150.00亿元增长15.2% (辽宁1) 15、宁波市5125.80亿元增长12.4% (浙江2) 16、南京市 5086.00亿元增长13.0% (江苏3) 17、沈阳市 5015.00亿元增长14.0%(辽宁2)18、长沙市 4500.00亿元增长15.5% (湖南1)19、烟台市4358.46亿元增长14.9% (山东2)20、唐山市4300.00亿元增长13.0% (河北1) 2011年城市GD P排名（21-30）21、东莞市 4246.00亿元增长10.3% (广东4)22、郑州市4100.00亿元增长13.0% (河南1)23、济南市3910.80亿元增长12.5% (山东3)24、哈尔滨市3665.90亿元增长12.5% (黑龙江1) 25、泉州市 3571.10亿元增长14.7% (福建1) 26、南通市 3400.00亿元增长13.0%(江苏4)27、长春市 3369.70亿元增长15.6% (吉林1)28、西安市3241.49亿元增长14.5% (陕西1)29、石家庄市3110.00亿元增长11.1% (河北2)30、潍坊市 3090.92亿元增长00.0% (山东4)2011年城市GDP排名（31-40）31、福州市3065.00亿元增长14.0% (福建2)32、常州市 2930.00亿元增长--.-% (江苏5) 33、温州市 2925.57亿元增长11.1%(浙江3)34、大庆市 2900.00亿元增长12.0% (黑龙江2)35、淄博市 2866.75亿元增长13.7% (山东5)36、徐州市2800.00亿元增长14.0% (江苏6)37、绍兴市2782.74亿元增长11.0% (浙江4)38、合肥市 2702.50亿元增长17.5% (安徽1)39、鄂尔多斯2580.00亿元增长--.-%(内蒙古1) 40、济宁市 2550.00亿元增长13.0%(山东6)2011年城市GDP排名（41-50）41、临沂市2440.00亿元增长12.9% (山东7) 42、台州市 2415.12亿元增长13.1% (浙江5) 43、包头市 2400.00亿元增长16.0%(内蒙古2) 44、东营市 2359.94亿元增长14.4%(山东8)45、邯郸市 2320.00亿元增长--.-% (河北3)46、嘉兴市2296.00亿元增长13.7% (浙江6) 47、盐城市2250.00亿元增长13.0% (江苏7) 48、南昌市 2207.00亿元增长14.0% (江西1) 49、洛阳市 2205.00亿元增长--.-%(河南2)50、鞍山市 2200.00亿元增长20.8% (辽宁3)2011年中国各城市人均GDP收入排行榜正文开始1.东莞----22882元；粤2.深圳----21494元；粤3.温州----19805元；浙 4.珠海----18908元；粤 5.上海----18645元；沪6.台州----18313元；浙7.广州----18287元；粤8.北京----17653元；京 9.佛山----17424元；粤 10.宁波----17408元；浙11.绍兴----17319元；浙 12.中山----17255元；粤13.杭州----16601元；浙14.厦门----16403元；闽 15.苏州----16276元；苏16.嘉兴----16189元；浙 17.无锡----16005元；苏 18.舟山----15524元；浙19.金华----15387元；浙 20.湖州----15375元；浙21.南京----14997元；苏 22.东营----14939元；鲁 23.惠州----14884元；粤24.常州----14589元；苏 25.泉州----14209元；闽26.大庆----13662元；黑 27.济南----13578元；鲁 28.包头----13218元；蒙29.衢州----13006元；浙 30.青岛----12920元；鲁31.江门----12903元；粤 32.丽水----12846元；浙 33.福州----12757元；闽34.天津----12639元；津 35.威海----12455元；鲁36.烟台----12452元；鲁 37.长沙----12434元；湘 38.镇江----12394元；苏39.南通----12384元；苏 40.呼和浩特12150元；蒙 41.淄博----12032元；鲁42.大连----11994元；辽 43.马鞍山--11935元；皖 44.三明----11397元；闽45.扬州----11379元；苏 46.成都----11359元；川 47.漳州----11241元；闽48.株洲----11230元；湘 49.徐州----11185元；苏50.泰州----11122元；苏 51.莆田----11026元；闽 52.盘锦----11025元；辽53.岳阳----10980元；湘 54.郑州----10977元；豫 56.克拉玛依10902元；新 57.武汉----10850元；鄂 58.临沂----10829元；鲁59.乌鲁木齐10816元；新60.莱芜----10786元；鲁 61.济宁----10739元；鲁62.嘉峪关--10654元；甘63.汕头----10630元；粤 64.龙岩----10596元；闽65.盐城----10580元；苏 66.唐山----10488元；冀 67.太原----10476元；晋68.十堰----10413元；鄂 69.泰安----10337元；鲁70.潍坊----10318元；鲁 71.南昌----10301元；赣 72.滨州----10286元；鲁73.重庆----10244元；渝 74.洛阳----10175元；豫74.金昌----10175元；甘 76.沈阳----10098元；辽 77.肇庆----10097元；粤78.哈尔滨--10065元；黑 78.长春----10065元；吉 80.石家庄--10040元；冀81.连云港--10006元；苏82.贵阳----9928元；黔 83.枣庄---- 9881元；鲁84.南平---- 9859元；闽 85.日照---- 9809元；鲁 86.宁德---- 9785元；闽87.常德----9776元；湘 88.海口---- 9740元；琼89.湘潭---- 9685元；湘 90.合肥---- 9684元；皖 91.湛江---- 9651元；粤92.西安----9628元；陕 92.芜湖---- 9628元；皖94.昆明---- 9616元；云 95.芜湖---- 9600元；皖97.玉溪----9551元；滇 98.拉萨---- 9500元；藏99.鞍山---- 9463元；辽100.秦皇岛--9394元；冀101.桂林---- 9268元；桂102.茂名---- 9252元；粤103.酒泉---- 9224元；甘104.南宁---- 9203元；桂105.淮安----9115元；苏106.德州---- 9056元；鲁107.营口---- 9009元；辽108.安阳---- 8823元；豫109.咸阳---- 8780元；陕110.锦州----8771元；辽111.保定---- 8580元；冀112.兰州---- 8529元；甘113.黄石---- 8503元；鄂114.衡阳---- 8490元；湘115.益阳----8250元；湘2011年中国都市GDP排名(:12)转载标签：山东河南辽宁河北广东杂谈分类：网站全球排名查询。
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分析我国区域经济综合实力评价 一
我国区域经济综合实力评价一、提出问题随着改革开放的不断深入,我国各地区经济发展取得较大进展,但东西部之间贫富差距急剧扩大,因此缩小地区间差距,实现各地区协调发展有着重要的政治、经济、社会意义。
我们根据多元统计分析方法、聚类分析,运用SPSS对我国地区经济多项经济指标进行因子分析,反映了各地区综合经济实力现状。
指标体系的建立依据科学性、合理性、代表性原则,力求全面、完善、真实地反映各地区的综合经济实力,选取反映各地区综合经济实力为进行因子分析打下了坚实基础,数据源于《中国统计年鉴》。
数据结果的因子分析计算相关系数矩阵采用SPSS统计软件对上述数据进行上机计算,将数据进行标准化,以消除量纲的影响,得出相关系数矩阵。
二、数据收集为了分析我国区域经济综合实力，我列举了以我国31个省级单位GDP(万元)和人均GDP（元）以及GDP 的增速，全社会固定资产投资(亿元)、全社会消费品零售总额(万元)、进出口总额(万元) 2011年各省GDP总量排名排名省份GDP（万元）增速01、广东45636 12.8%02、江苏40088 10.4%03、山东38165 10.9%04、浙江27005 8.9%05、河南21165 11.5%06、河北20137 12.6%07、辽宁17500 11.6%08、上海16845 11.2%09、四川15567 10.1%10、湖北15456 14.2%11、湖南15027 12.6%12、福建13601 12.3%13、北京13004 10.6%14、安徽12000 10.9%15、内蒙10130 13.7%16、黑龙江10088 12.2%17、陕西10006 12.6%18、广西9150 12.4%19、天津9005 17.5%20、江西8724 11.8%21、吉林8460 12.0%22、山西8350 10.6%23、重庆7230 10.9%24、云南7002 12.2%25、新疆5026 11.8%26、贵州4274 11%27、甘肃3970 10.6%28、海南2014 15.5%29、宁夏1580 13%30、青海1342 14.5%31、西藏626 12.1%2010年各省人均GDP排名名次省份常驻人口（万人）人均GDP（元）01、上海1858 7720502、北京1633 7023403、天津1115 6339504、浙江5060 4489505、江苏7625 4390706、广东9449 3997807、内蒙古2405 3728708、山东9367 3589309、辽宁4298 3419310、福建3581 3310611、河北6943 2458312、湖北5699 2205013、黑龙江3824 2159314、河南9360 2107315、湖南6355 1935516、四川8127 1728917、安徽6118 1665618、广西4768 1657619、陕西3748 2049720、吉林2730 2590621、山西3393 2077922、重庆2816 2021923、新疆2095 1911924、宁夏610 1964225、海南845 1876026、青海552 1834627、江西4368 1592128、西藏284 1529429、云南4514 1368730、甘肃2619 1288231、贵州3975 9214各地区固定资产投资（不含农户）情况(2011年1-12月)2011.12.18 10:22:37各分地区表相同。
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。
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 应用 使用spss计算 一国财政支出与GDP的关系
实验报告一、实验名称：公共支出趋势与一国(地区)经济发展之间的关系分析二、实验目的：经济发展水平与各国对公共支出密切相关.本实验用定量的分析方法，根据各国的公共支出的实际情况，应用SPSS软件中的回归分析得到某一国家经济发展水平与公共支出的定量关系。
三、实验设备：计算机、网络、SPSS软件四、实验内容及主要步骤：1、向SPSS系统中输入原始数据（2010年中国统计年鉴-财政、国内生产总值）(1)打开SPSS系统，进入数据编辑器。
(2)点击变量视图,定义变量性质。
(1)点击“分析”菜单“回归”中选择“线性”命令。
(2)在“线性回归”对话框中，从对话框左侧的变量列表中选择“财政支出总量”添加到右边的“因变量”框中，把“GDP”添加到“自变量”框中。
(3) 单击“统计量”按钮，出现“线性回归：统计量”对话框，选择需要分析的“估计”、“置信区间”、“协方差矩阵”等，单击“继续”，回到“系统聚类分析”对话框中。
(4)单击“保存”按钮，出现“线性回归：保存”对话框，选择“均值”“标准化”等。
单击“继续”，回到“线性回归”对话框中。
(5)单击“确定”，SPSS自动完成计算。
3、根据线性回归的结果，比较分析公共支出趋势与一国(地区)经济发展之间的关系。
五、实验结果分析1.下表显示从1996到2010年15年的财政支出和GDP的均值，说明我国经济建设在90年代以来取得重大进步，特别是在2004到2010年以来我国的国内生产总值和财政支出水平几乎增长近一倍。
即系数a=1.000.3.由上图可以得到回归方程：Y = 0.225 X --8905.184其中 X —某年GDP增加量Y —该年的财政支出的增值4.实验输出的散点图如下，反映出我国财政支出与GDP的增长方向大致相同，且二者存在一定的相关性，随着GDP的增长，财政支出的规模也在扩大，但财政支出占GDP的比例大致相同，随经济的波动略有变化。
综上，实验结果表明，我国财政收支整体上呈逐年上升趋势，而且财政支出和GDP之间在着一定的线性关系，可以通过其中任何一个值预测出其他一个的值。
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。
SPSS各地区每年人均收入2010年到2015年
SPSS各地区每年人均收入2010年到2015年生活报5月13日讯 12日，国家统计局调查队发布“十二五”期间居民收入发展概况。
据住户收支与生活状况调查资料显示：居民人均可支配收入由2010年的18370.4元增加至2015年的30978.0元，累计增加12607.6元，增长68.6%，年均增11.0%。
调查数据显示，居民人均可支配收入在“十二五”期间增速较快，两次突破万元关口。
此外，哈市分别于2012年和2015年两次上调了最低工资标准和小时最低工资标准。
消费方面，2015年湖南省城镇居民人均消费支出19501元，比上年名义增长6.4%，农村居民人均生活消费指出9691元，比上年名义增长5.7%。
值得一提的是，在教育文化娱乐支出方面，城镇及农村较大幅度增长，增幅分别为15.6%、14.8%。
此外，网络购物支出也大幅增长。
庞小林介绍，2015年湖南每月人均通过互联网购买的商品服务184元，比上年增长70.2%。
相比消费和收入变化，市场物价则相对稳定。
2015年，居民消费价格总水平比去年上涨1.4%。
其中，城市上涨1.5%，农村上涨1.1%。
其中烟酒、衣着、家电维修、医疗保健和个人用品、娱乐教育、交通通讯等消费价格变化较小，但食品中猪肉价格变化最为明显，相比去年上涨11.5%。
在商品住宅价格方面，根据国家统计局发布数据平均计算，2015年新建商品住宅价格比上年分别下降5.9%、5.6%、5.0%，二手住宅价格比上年分别下降2.6%、3.7%和2.8%。
“长沙、岳阳、常德等城市新建商品住宅房源比较充足。
从某种角度来说，长沙等市未来房价可能存在波动是正常的。
”XXX透露，截至12月底，长沙等市可售的新建商品住宅面积1406.45㎡，岳阳城区为244㎡，常德则有182.6㎡。
按照2015年月均销售算，现在长沙、岳阳、常德等市的房子存量可销售时长分别为13个月、22个月，19个月据悉，对个体私营及小微企业免税降费、小额贷款、创业补贴等措施的落实，不仅降低了企业注册门槛，也减轻了企业负担。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
华东交通大学10市场营销一班郭亲龙20100410080127
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。
华东交通大学10市场营销一班郭亲龙20100410080127
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
华东交通大学10市场营销一班郭亲龙20100410080127
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。