重庆工商大学spss实验报告

重庆工商大学数学与统计学院
《统计应用软件》课程
实验报告
一、统计量描述 (3)
二、单样本t检验 (4)
三、两个独立样本t检验 (5)
四、配对样本t检验 (5)
五、单因素方差分析 (6)
六、多因素方差分析 (7)
七、相关分析 (8)
八、协方差分析 (10)
九、简单线性回归分析 (11)
十、曲线估计 (12)
十一、列联分析 (15)
实验项目利用SPSS统计软件，对数据进行分析。

实验日期周一，3-5节实验地点80608
实验目的运用SPSS软件对中国居民储蓄率的变化进行统计量描述、单样本t检验、两个独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多因数方差分析、相关分析、协方差分析、简单线性回归分析、曲线估计、列联分析
改革开放以来，随着中国经济的高速增长，一直保持在高水平上的中国储蓄率到了越来越多国内外学者的关注。

中国的储蓄率明显地高于其他国家，近年来的上升趋势十分明显，下图1952-2006 年中国居民储蓄率、国民储蓄、国民收入等数据，我们进行各种统计分析。

中国居民储蓄率的变化
以上数据来源于《中国统计年鉴》
一、统计量描述
得出结论：
1、对居民储蓄分析可知样本个数为55，最小值为-5.16，最大值为45323.16，均值为5.54553，标准差为10312.76671，偏度系数为2.301，峰度系数为0.634
2、居民收入分析可知样本个数为55，最小值为487.19，最大值为1.255，均值为1.88424，标准差为30967.08203
，偏度系数为1.932，峰度系数为0.634
二、单样本t 检验
差1390.57318。

2、由表得给出了检验统计量2.550，自由度54，双测检验的置信水平0.005，样本均值与总体均值之差3545.49018，均值差的置信区间（757.5588，6333.4215）
3、得出结论：对于该问题应比较a/2 和p/2。

由于p 大于a ，因此拒绝零假设。

认为平均居民储蓄与2000元有显著差异。

95%的置信区间告之，有95%的把握认为平均居民储蓄在757.5588—6333.4215元之间。

2000元包含在置信区间内，也证实了上述推断。

三、两个独立样本t检验
检验结果，显著性水平为0.12大于0.05，接受原假设。

因此，选取一般t检验方法的结果，自由度df=30，计算的统计量t=-2.787,对应的显著性水平为0. 009，小于0.05，拒绝原假设。

国民储蓄在不同年限有显著差异
四、配对样本t检验
国民储蓄的均值5.54553大于国民消费的均值1.334
由表可知，两样本的相关系数为0，小于0.05，即认为两样本的相关性显著。

由表得出显著性水平为0，远小于0.05，因此可得出国民储蓄和国民消费之间的影响很大。

五、单因素方差分析
方差齐检验中，Leven统计量的值为1.724，P值为0.0094.可以在0.05的显著水平下认为样本所来自的总体满足方差齐性的要求。

单因素方差分析表中的F值为0.320，对应的p值0.034小于0.05，可以认为不
同的年份对国民收入有显著性影响。

六、多因素方差分析
对数据进行分析得：
Univariate Analysis of Variance
分解的结果。

第三列表明自由度；第四列是均方；第五列是F检验统计量的观测值；第六列是检验统计量的概率P值。

可以看出，观测变量的总变差为67.092。

它由4部分组成，分别是国民收入
a4=1.156,物价水平a8=.086,由国民收入和物价水平交互作用引起的变差
a4*a8=2.155,由随机因素引起的变差error=63.305。

这些变差除以各自的自由度后，得到各自的均方，并可计算出各F检验统计量的观测值和在一定自由度下的概率P值（即第六列）。

若显著性水平a=0.05,由于Fa4,Fa8的概率p值小于显著性水平a，则应拒绝零假设。

可以认为国民收入和物价水平总体均值存在显著差异，对什么合算的效应不同时为0，各自不同的水平给什么合算带来了显著影响。

同时由于Fa4,Fa8的概率p值小于显著性水平a，则应拒绝零假设，可以认为不同的国民收入和物价水平对什么合算带来了交互作用，不同的国名收入与物价水平会影响到购买什么合算。

七、相关分析
注：图中带有“**”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关。

2、偏相关分析
上图表明，国民储蓄与国民消费的简单相关系数为-0.084，它们的相关系数检验的概率p为0.45。

当显著性水平α为0.05或0.01时，都接受相关系数检验的原假设，认为两总体存在线性关系。

八、协方差分析
由图可知变两个数的F值=8.199，Sig.取值为0.000，拒绝无效假设，可以认为回归效应显著，协变量与响应变量之间存在线性关系。

九、 简单线性回归分析
.绘制散点图如下：
图中所示，居民收入与占GDP 比重呈线性关系。

建立简单线性回归模型。

单线性回归方程：εββ++=x y 10。

为0.750，
反映的是自变量与因变量之间的密切程度，其值在0~1之间，越大越好。

决定系数0.562，调整决定系数为4.88431
该表是一元回归分析的方差分析表，反映了模型检验结果。

回归模型的Sig.值为0。

β的检验p值为0.000远小于显著性水平0.05，给出了模型参数的估计，但0
β的t检验显著。

以上检验看出，居民收入与占GDP比重的则应拒绝原假设，即0
相关性显著，建立的线性回归模型拟合程度还可以，故模型的建立还可以。

十、曲线估计
绘制散点图如下：
对数据进行分析得Quadratic
从该表中可看出调整的决定系数为0.760，说明拟合效果好。

该表是对数曲线模型的方差分析结果，Sig.值为0.000。

Cubic
该表是对数曲线模型的方差分析结果，Sig.值为0.000。

从该表对数曲线模型的系数可知，对数曲线拟合模型为：y=2.157-4.3718lnx。

十一、列联分析
结合上述实验得到结论及启示：
计划经济时期，国家高积累政策、居民的低收入水平与高人口负担决定了居民储蓄能力有限，稳定的收支预期也使得居民储蓄倾向减弱，居民储蓄占国民储蓄的比重平均只有约10%。

改革开放后，随着中国经济改革的加速推进，储蓄率也之稳步上升，居民个人储蓄率平均不到5%至目前的30%以上。

中国居民储蓄率在改革开放以后之所以迅速上升，除了收入增长的普遍作用外，可能是其它多种因素共同推动的，这些因素包括经济转型、人口转型、社会保障制度不完善造成的预防性储蓄、流动性约束、消费习惯等。

我国的经济增长方式已经出现了新的变化，单纯投资驱动的经济增长成分已经出现了显著降低，由于人民币升值等因素的影响，出口对经济增长的驱动力量也显著减弱，因此启动国内消费需求，促进经济稳定快速增长，将是今后一个时期宏观经济政策的重点。