spss基于农村居民家庭人均生活消费支出分析

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1、SPSS基于农村居民家庭人均生活消费支出分析[摘要]：随着社会经济的快速发展和新农村建设的不断推进，我国农村经济社会得到了又好又快的发展，农民生活水平也得到了很大的提高，但是，由于我国各省市的经济背景、社会背景和环境背景等都存在着这样或那样的差异，从而导致了生活消费水平也参差不齐。为了客观的了解我国农村居民的总体消费水平和生活现状，本文运用spss软件中的各种分析方法对我国农村居民的人均消费情况进行科学的分析。[关键字]：消费支出频数分析参数检验非参数检验聚类分析恩格尔系数[引言]：改革开放以来，中国经济的发展迅速,在社会主义市场经济的运作过程中，消费不仅可以满足人的多方面的欲求，而且，也会促

2、进生产的发展，它所表现出的历史规定性，可以折射出不同社会阶段中消费关系的本质特征。我国人口众多，而且一半以上的人口在农村，农村居民的消费水平逐渐成为了制约我国经济发展的重要影响因素，因此，加强对农村居民的消费水平和消费结构的研究，不仅有利于改善我国农村居民的消费现状，而且对拉动我国经济增长有重要意义。2010年2季度农村居民家庭个人现金收入统计（分地区）16一、数据的与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

3、；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=62、确定组距：组距=（最大值-最小值）/组数=（8844.88-1913.71）/6=1155.201616二、基本统计分析—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：统计量分组后的消费支出合计N有效31缺失0表1-2

4、(a)分组后的消费支出合计频率百分比有效百分比累积百分比有效1.001858.158.158.12.00929.087.13.0013.23.290.34.0013.23.293.55.0013.23.296.86.0013.23.2100.0合计31100.0100.0表1-2(b)16表1-2(c)已知，全国31个省市按照消费合计总共被分成了6组，从表1-2(b)中可以得出：第一组的省市最多，共有18个，所占比率为58%；第二组有9个，所占比率为29%；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，

5、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-3000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6000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。三、spss的参数检验—单样本的t检验由表1-3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18个城市都集中在第一组，数额主要1913.71元-3065.44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1913.71元-3065.44元之间，假设为2600元，由于该问题涉及的是单个总体，且

6、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2600元。分析结果如下：单个样本统计量16N均值标准差均值的标准误生活消费支出合计313376.30871499.61216269.33830表1-3(a)单个样本检验检验值=2600tdfSig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限生活消费支出合计2.88230.007776.30871226.24651326.3709表1-3(b)由表1-4可知31个省市的农村居民人均消费支出的平均值为3376.3087元，标准差为1499.612

7、16元，均值标准误差为269.3383元。表1-5中，第二列是t统计量的观测值为2.882；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1-4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（226.2465,1326.3709）,由此计算出总体均