spss案例数据分析

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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《屮国统计年鉴一2011》，我选用的是其屮的第十篇章一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）10-5城镇居民家庭基本情况指标19901995200020092010调查户数（户〉3566035520422206550665607平均每户家遮人口（人）3.503.233.132.892.88平均毎户钱让人口（人）198187168149149平均每户就让面（%）565757.

2、8953.6751.565174平均每一效业啬负担人教（包括犹让岧本人）（人）1.771731861.94193平均每人全部年收入（元〉1516.214279.026295.9118858.0921033.42工资性收入1149.703390.214480.5012382.111370768经菩:争收入2250726224624152868171351财户性收入15.6090.43128.38431.84520.33转移性收入328417257614407845154550919s可支S收入1510.1642

3、82.956279.9817174.6519109.44平均每人总支出（元）1413.944102.946147.3817248.3018258.38平均a人消赛性支出（元〉1278.893537.574998.0012264.5513471.45禽品（A）下面是我对该数据做的相关分析。表一给出的是棊本的描述性统计图，表屮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和关系数，以及关于和关关系等于零的假设的单侧显著性检验概率。描述性统

4、计量均值标准差N食品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盘品Pearson相关性1.998”.991".995”显著性（单侧）平方与叉积的和协方差N1•3OOE73250108.8925.0004000739.1971000184.7995.0014039135.8551009783.9645.0002468266.142

5、617066.5355衣着Pearson相关性显著tt（单侧）.998**.0001.985**.001.994”.000平方与叉积的和4000739.1971235103.9751238672.922760246.419协方差1000184.799308775.994309668.230190061.605N5555居住Pearson相关性显著tt（单侧）.991".001.985”.0011.996”.000平方与叉积的和4039135.8551238672.9221279080.565775005.41

6、0协方差1009783.964309668.230319770.141193751.352N5555家庭设备用品及服务Pearson相关性显著性（单侧）•995".000.994”.000.996".0001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屮可以看出家庭设备用品及服务与食品、衣着之间相关系数分

7、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a为0.01时仍拒绝原假设，一个星号则表示显著性水平a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给出了

8、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