spss案例大数据分析报告.doc

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1、Spss期末作业关于我国城镇居民消费结构及趋势的数据分析本次分析采用的数据来源于《中国统计年鉴—2011》，我选用的是其中的第十篇章—人民生活下的城镇居民家庭基本情况的相关数据，用以研究城镇居民消费结构及其趋势。（附数据部分截图）（A）下面是我对该数据做的相关分析。表一给出的是基本的描述性统计图，表中显示各个变量的全部观测量的均值、标准差和观测值总数N，表2给出的是相关系数矩阵表，其中显示4个变量两两之间的pearson相关系数，以及关于相关关系等于零的假设的单侧显著性检验概率。描述性统计量均值标准差N食品

2、2744.06601802.805845衣着775.8200555.676165居住694.1920565.482225家庭设备用品及服务488.2500343.940065表1描述性统计表相关性食品衣着居住家庭设备用品及服务食品Pearson相关性1.998**.991**.995**显著性（单侧）.000.001.000平方与叉积的和1.300E74000739.1974039135.8552468266.142协方差3250108.8921000184.7991009783.964617066.535

3、N5555衣着Pearson相关性.998**1.985**.994**显著性（单侧）.000.001.000平方与叉积的和4000739.1971235103.9751238672.922760246.419协方差1000184.799308775.994309668.230190061.605N5555居住Pearson相关性.991**.985**1.996**显著性（单侧）.001.001.000平方与叉积的和4039135.8551238672.9221279080.565775005.410协方

4、差1009783.964309668.230319770.141193751.352N5555家庭设备用品及服务Pearson相关性.995**.994**.996**1显著性（单侧）.000.000.000平方与叉积的和2468266.142760246.419775005.410473179.063协方差617066.535190061.605193751.352118294.766N5555**.在.01水平（单侧）上显著相关。表2相关系数矩阵从表2中可以看出家庭设备用品及服务与食品、衣着之间相关系数

5、分别为0.995、0.994，反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系。说明食品与衣着对家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用，此外食品与衣着之间，食品与居住之间，居住与衣着之间的相关系数分别为0.998、0.991、0.985，这说明他们之间也存在着显著的相关关系。在这里还要提一下相关系数旁边的两个星号的意思，它表示显著性水平α为0.01时仍拒绝原假设，一个星号则表示显著性水平α为0.05时可拒绝原假设。因此，两个星号比一个星号拒绝原假设犯错误的可能性更小。（B）下面是做的回归分析表3给

6、出了进入模型和被剔除的变量的信息。从表中我们可以看出所有3个自变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的。表4给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为1.000，反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差表5给出了方差分析表我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为411.727，显著性水平的P值为0.036。表6给出了回归系数表和变量显著性检验的T值。我们发现变量“食品”的T值太小，没有达到显著性水平，因此我们要将这个变量剔除。从

7、这里我们也可以看出模型虽然通过了设定检验，但很有可能不能通过变量的显著性检验。输入／移去的变量模型输入的变量移去的变量方法1居住,衣着,食品a.输入a.已输入所有请求的变量。表3变量进入/剔除信息表模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差11.000a.999.99719.56464a.预测变量:(常量),居住,衣着,食品。表4模型概述表Anovab模型平方和df均方FSig.1回归472796.2883157598.763411.727.036a残差382.7751382.775总计473179.0634

8、a.预测变量:(常量),居住,衣着,食品。b.因变量:家庭设备用品及服务表5方差分析表系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)86.02242.9022.005.295食品-.160.133-.838-1.204.441衣着.674.3491.0901.934.304居住.458.141.7523.256.190a.因变量:家庭设备用品及服务表6回归系数表残差统计量a极小值极大值均值标准