SPSS统计分析方法及应用课程论文

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SPSS课程论文

学院:统计学院

课程名称:SPSS统计分析方法及应用专业班级:09统计(2)班

姓名:徐琼

学号:0092349

关于某市对广告偏好的数据分析报告

一、引言

电视媒体广告在我国广告行业中一直占据重要地位,凭借信息高度集中、高度浓缩,兼有报纸、广播和电影的视听特色,声、像、色兼备,听、视、读并举以及生动活泼的特点,电视媒体广告已成为当今社会最主要和影响最广的广告形式之一。2008年我国电视媒体广告经营额达到501.5 亿元,占全部广告媒体投放总额的26.40%,在各类媒体中显示出强劲的活力。

电视商业在新世纪以来的高速发展,让它成为了企业为产品的销售提供了巨大的作用。首先,商业广告可以为企业提供良好的社会形象,在市场经济的新体制下,经营商品,增强企业的活力,离不开广告的支持,广告就是让世界发现你。其次,商业电视广告企业可以成为企业促进商品销售的直接宣传手段。现代工商业的一个最显著的特点,就是大规模的产品生产与销售。由于社会化大生产的高度发展,形成了市场商品品种繁多,同类产品品牌众多的局面,市场竞争十分激烈。在这种情况下,广告成为工商企业促进商品销售的直接宣传手段。

通过以上的论述,于是在网上收集到关于某市广告偏好情况的调查数据,由于是以市场调查的形式,所以数据是以问卷形式呈现,在此给出的汇总后的数据结果。在此我们对该市的广告偏好采用SPSS软件进行相关数据分析。

二、数据来源

本数据是在市场调查的基础上得到的,其来源是以问卷形式得到的,在此我们提取了部分数据,以分析某市广告偏好的情况。

三、基本情况分析

被调查者年龄的分析,如下所示:

从图中可以看出,被调查者的趋势呈钟形,而且是右偏。被调查者学历的分析,如下图所示:

从上面的图中可以看出,大学(大专)学历的人占了很大一部分,比率占到了51.1%,其余的高中学历、初中及以下学历、研究生以上学历各占26.2%、18.1%、4.5%,比例相对较少。

利用交叉表,比较不同的性别对广告宣传态度,如下图所示:

根据上面的图示,Pearson卡方检验,P值是0.818(如果置信水平设为95%),这表示男女在广告宣传态度中没有差异。而持没有多大感觉的人占绝大多数。利用交叉表,比较不同年龄的南昌市居民对于广告宣传的态度,如下图所示:

研究生应用统计学论文

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 题目:浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 姓名:王震宇 指导老师: 学号:

浅谈主成分分析在SPSS中的操作应用 摘要:在各个领域的科学研究中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在大多数情况下,许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标,分析又可能是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法,减少分析指标的同时,尽量减少原指标包含信息的损失,对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系,因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析就是这样一种降维的方法。 关键词:spss 主成分分析统计学 (一)主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1(选取的第一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F1)越大,表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现再F2中,用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。 (二)主成分分析数学模型 F1=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p=a1m ZX1+a2m ZX2+……+a pm ZX p 其中a1i, a2i, ……,a pi(i=1,……,m)为X的协方差阵Σ的特征值多对应的特征向量,ZX1, ZX2, ……, ZXp是原始变量经过标准化处理的值,因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前须先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,本文所采用的数据就存在量纲影响[注:本文指的数据标准化是指Z 标准化]。 A=(a ij)p×m=(a1,a2,…a m,),Ra i=λi a i,R为相关系数矩阵,λi、a i是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥…≥λp≥0 。 (三)在城市经济效益的评价中,设计的指标往往很多。为了简化系统结构,抓住经济效益评价中的主要问题,我们可由原始数据矩阵出发求出主成分。表1是从《中国统计年鉴2007》摘录的省会城市和计划单列市主要经济指标(2006年),其中样品数n=35,变量数p=5。

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)

《统计分析与S P S S的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求: 1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。 3)绘制各类的科研指标的均值对比图。 4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离,组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。大约聚成4类。 步骤:分析→分类→系统聚类→按如下方式设置…… 结果: 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1 集群 2 集群 1 集群 2 1 26 30 328.189 0 0 2 2 26 29 638.295 1 0 7 3 20 25 1053.423 0 0 5 4 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 20 1505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 30 1 2 293834.503 0 29 0 将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。 选中数据列,点击“插入”菜单→拆线图……

SPSS在统计学中的应用

SPSS基础之一:数据挖掘与统计学应用 数据挖掘与统计学应用数据挖掘与统计学应用基本框架一、关键词与摘要数据挖掘与统计应用之间关系数据挖掘的发展前景二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标,但分析方法和性质不同三、统计学的性质统计学决不是数学的分支,而是一门独立学科统计分析是以样本推断总体,而数据挖掘使用的往往是总体数据统计应用和数据挖掘中模型的差别数据挖掘接触到的大量数据中的偶然因素可以使统计方法失效统计分析之前需要准备大量数据,以期得到确定的目的;数据挖掘往往已有数据库,而目的也是不确定的四、数据挖掘的性质什么是数据挖掘——不同学者对数据挖掘的定义目前数据挖掘的主要软件当前数据挖掘软件的特点当前的数据挖掘软件包中被用到的统计分析过程数据挖掘和计算机科学的联系在统计科学中萌芽,但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域——数据挖掘是否也会如此?五、讨论对数据挖掘的认识的误区数据挖掘与统计应用的前景一、关键词和摘要关键词:统计学数据挖掘知识发现摘要: 1、数据挖掘与统计应用之间关系统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科,它强调对大量观测到的数据库的处理。它是涉及数据库管理,人工智能,机器学习,模式识别,及数据可视化等学科的边缘学科。用统计的观点看,它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。目前对该学科的作用尽管有点夸大其词,但该领域对商业,工业,及科学研究都有极大的影响,且提供了大量的为促使新方法的发展而进行的研究工作。尽管数据挖掘和统计分析之间有明显的联系,但迄今为止大部分的数据挖掘方法都不是产生于统计学科。这篇文章对这一现象作了一些解释,并说明了为什么统计学家应该关注数据挖掘。统计学可能会对数据挖掘产生很大影响,但这可能要求统计学家们改变他们的一些基本思路及操作原则。 2、数据挖掘的发展前景随着计算机应用的越来越广泛,每年都要积累大量的数据,运用数据挖掘技术在这些数据当中我们可以找出“金子”来。数据挖掘技术主要又分成“关联规则”,“时间序列”“聚集”,“分类”,“估值”等这几类. 据国外专家预测,在今后的5—10年内,随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用,数据挖掘将在中国形成一个产业。2000年7月IDC发布了关于信息存取工具市场的报告,其中估计1999年的数据挖掘的市场大概是7.5亿美元,估计在下个5年内市场的年增长率(Compound Annual Growth Rate)为32.4%,其中亚太地区为26.6%,并且预测此市场在2002年时会达到22亿美元。二、简介数据挖掘与统计学有着共同目标,但分析方法和性质不同统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇) 课后练习答案 第10章SPSS的聚类分析 1、根据“高校科研研究.sav”数据,利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。要求: 1)根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。 2)绘制聚类树形图,说明哪些省市聚在一起。 3)绘制各类的科研指标的均值对比图。 4)利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。 采用欧氏距离,组间平均链锁法 利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数,回归散点图,得到碎石图。大约聚成4类。步骤:分析分类系统聚类按如下方式设置……

结果: 凝聚计划 阶段 组合的集群 系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群1集群2集群1集群2 12630002 22629107 32025005 44120015 5820036 6816509 724260210 87110011 9580622 1024317022 11270816 1222280019 136230017 1410190025 154214021 162311021 1761313020 189180025 19142201224 2061517023 2124161526 2252491024 2362720026 24514221928 25910181427 2626212328 2791725029 2825262429 2929282730 30120290

将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。选中数据列,点击“插入”菜单拆线图……

碎石图: 由图可知,北京自成一类,江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。其他略。 接下来,添加一个变量CLU4_1,其值为类别值。(1、2、3、4),再数据汇总设置……确定。

Spss统计分析论文 (2)

SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要:本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能,对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析,得到南昌站春运客流相关因素的关系,为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词:铁路,春运,客流,SPSS,分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站,每年春运都承担着较大的旅客发送任务,对车站的春运客流状况进行调查,有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况,分析各相关因素的关系,在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析,希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 1.1 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷,即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。

1.2 抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计,即首先依照候车室分层,在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后,在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客,每隔一固定数目等距抽取一名旅客,直到满足样本量为止。 1.3 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中,旅客密集且流动性大,在问卷中采用封闭性答题形式,以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的:包括外出工作,探亲,旅游,学生返校。 (2)您的出行方向:包括北京方向(内蒙/北京/东北/合肥等);上海方向(杭州/宁波/南京/温州/苏州等);福建方向(福州/厦门等);成都方向(重庆/成都/柳州/贵州/昆明等);广东方向(东莞/广州/深圳等):武汉方向(武汉/长沙/郑州等);其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素:包括安全;票价;舒适;快捷;能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择:包括普通硬座;普通硬卧;空调硬座;空调硬卧;软座;软卧;其他。 (5)选择临时加开列车时,您考虑的因素(可多选):包括有空调,票价便宜,到达或开车时间;乘车时间:有卧铺:乘车环境及服务。

(完整版)多元回归分析中变量的选择——SPSS的应用毕业论文

毕业论文 题目多元回归分析中的变量选取 ——SPSS的应用 院(系)数学与统计学院 专业年级 2010级统计学 指导教师职称副教授

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用 殷婷 摘要 本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现,同时通过对两组数据的实证分析,来研究统计学中多元回归分析中的变量选取,让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究,一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前,让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析,对数据进行处理的方法进行总结,找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点,最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议。 关键词:统计学 SPSS 变量的选取多元回归分析 Abstract

In this paper, not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country's financial income. In this paper, through two empirical to select data from different extent research using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through the SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software. Keywords: Statistical SPSS The selection of variables multiple regression analysis 目录 摘要 (1) 英文摘要 (1) 引言 (3) 第一章回归分析 (3) 1.1自变量的选择 (4)

应用spss对部分公司的财务状况做因子分析-论文

应用数理统计课程小论文

应用spss对部分公司的财务状况做因子分析 [摘要]spss是一套有效的统计工具软件,做数据统计方面表现出优秀的性能。 公司财务状况是决定公司发展战略的关键因素。本文运用spss软件对部分公司的财务状况做了因子分析。 [关键字] spss 财务分析因子分析 [正文] 1.问题的提出 在各个领域的研究中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在大多数情况下,许多变量之间可能存在相关性而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便。如果分别分析每个指标,分析又可能是孤立的,而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息,容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理的方法,减少分析指标的同时,尽量减少原指标包含信息的损失,对所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系,因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。 企业为了生存和竞争需要不断的发展,通过对企业的成长性分析我们可以预测企业未来的经营状况的趋势。公司本期成长能力综合说明公司成长能力处于的发展阶段,本期公司在扩大市场需求,提高经济效益以及增加公司资产方面都取得了极大的进步,公司表现出非常优秀的成长性。提请分析者予以高度重视,未来公司继续维持目前增长态势的概率很大。从行业部看,公司成长能力在行业中处于一般水平,本期公司在扩大市场,提高经济效益以及增加公司资产方面都略好于行业平均水平,未来在行业中应尽全力扩大这种优势。在成长能力中,净利润增长率和可持续增长率的变动,是引起增长率变化的主要指标。 2.因子分析的一般模型 设原始变量:X1,X2,X3,….Xm 主成分:Z1,Z2,…Zn. 则各个因子与原始变量的关系为:

统计学课程论文——spss

运用Spss统计软件分析试卷 摘要:考试是衡量教育效果的一个必不可少的手段,本文通过spss在试卷统计分析中的应用,为每个教育工作者提供了一种新的试卷分析方法。 关键词:spss 难度分析区分度分析和效度分析。 引言: 随着社会的发展,教育受到的关注程度越来越高,教育事业是一个国家、一个民族振兴的基石,而考试是评价教学效果的一种必不可少的手段。如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要.Spss是一种在社会科学范围内应用最为广泛的统计软件,本文运用Spss软件,通过难度、区分度、信度、效度等指标,对一高校某班的37份试卷进行了分析,并且提出改进方法,旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的水平,从而达到科学指导教学的目的。 1.试卷结构 本试卷主要有两部分组成:客观性试题与主观性试题.其中客观性试题是35分,主观性试题是65分。(见表1) 表1 分值分布表 2.试卷分析 2.1.原始数据输入 2.1.1.数据定义 在Spss软件中,点击Variable view标签,在Name标题下定义:学号、题号、总成绩.其中学号名为x,题号名分别为如上表所示q1等,总成绩名定义为total.在Type标题下定义各个项目的类型,其中学号定义为String类型,长度为3,题号和总成绩均定义成Numeric类型,长度为5,小数点后长度为1,其余项使用默认即可。 2.1.2数据录入 点击DataView标签,将共计37份试卷按照各题得分情况输入Spss,得到如下表格:

注:x表示学生学号;q1是选择题、q2是判断题、q3是填空题、q4是名词解释、

q5是简答题、q6是论述题、total表示总分 2.2基本统计分析 由表2中的原始数据,运行菜单:Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies得到表3统计频数表和图1分数段的分布.其中mean(平均数)为70.388;std.deviation(标准差)为18.5184;variance(方差)为342.9313;运用Spss统计软件分析试卷 2.3难度分析 试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率.计算公式为:P=1-Mean/Score,其中P为难度值,Mean为均值,Score为该题的满分值.在Spss中单击Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives,将除total以外的字段全部选择入Variable(s)中,得到各题的均值见表4. 表4 各题平均分表

Spss统计分析论文

S p s s统计分析论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

SPSS在铁路春运客流调查中的应用 摘要:本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能,对调查数据进行了实证研究。选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析,得到南昌站春运客流相关因素的关系,为改善运输组织和提高服务质量提供依据。 关键词:铁路,春运,客流,SPSS,分析 每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。南昌站作为京九线上重要的客运站,每年春运都承担着较大的旅客发送任务,对车站的春运客流状况进行调查,有助于更好地进行春运组织。为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况,分析各相关因素的关系,在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上,利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析,希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。 1 抽样调查基本情况 调查时间和对象 抽样调查每天进行一次。每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷,即每天每个候车室30份问卷。调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。

抽样方法 本次抽样调查采用分层、等距抽样设计,即首先依照候车室分层,在候车室内按照候车区域再分层。分层完毕后,在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。在每个候车区域随机选定一组候车旅客,每隔一固定数目等距抽取一名旅客,直到满足样本量为止。 调查项目 考虑到南昌站春运客流较为集中,旅客密集且流动性大,在问卷中采用封闭性答题形式,以方便被调查人快速、准确地完成调查。 (1)您乘车的目的:包括外出工作,探亲,,学生返校。 (2)您的出行方向:包括北京方向(内蒙/北京/东北/合肥等);上海方向(杭州/宁波/南京/温州/苏州等);福建方向(福州/厦门等);成都方向(重庆/成都/柳州/贵州/昆明等);广东方向(东莞/广州/深圳等):武汉方向(武汉/长沙/郑州等);其他方向。 (3)您春节出行优先考虑的因素:包括安全;票价;舒适;快捷;能走就行。 (4)您对列车席位种类的选择:包括普通硬座;普通硬卧;空调硬座;空调硬卧;软座;软卧;其他。 (5)选择临时加开列车时,您考虑的因素(可多选):包括有空调,票价便宜,到达或开车时间;乘车时间:有卧铺:乘车环境及服务。

应用统计论文

应用统计学课程论文 农民人均生活收入及消费支出的线性回归分析 工程管理091 陈佳09133101 摘要:SPSS是Statistics Package for Social Science(社会科学统计软件包)的缩写。它在经济、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线性回归分析, 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。 关键词:农民人均收入消费支出线性回归分析 1.我国农民人均收入与消费支出背景分析 我国是一个农业大国,至今仍有9亿农村人口,占全国人口总数的70%,农民是我国最大的群体,农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。从农村市场看,中国有近六成人口生活在农村。农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的,世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。农村居民的收入虽然低于城市居民,但是基数巨大,且农村人口的收入也在稳定增长。 我国农业和农村经济发展已经进入了新的阶段,一些支撑农村经济老的经济增长点作用在减弱,如何继续保持农民收入不断增长,是摆在我们面前的重要课题。随着加入WTO这种新形势,我们应着眼于对农业和农村经济结构进行战略性调整,为农业和农村经济发展开拓新的领域,为农民收入增长寻求新的来源。 随着经济的发展,我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化,农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。但从总体来看,农民消费水平仍然较低,调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。 2.我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析 下表是出自《中国统计年鉴—2008》这一资料性年刊,它系统收录了全国和各省、自治区、直辖市2007年经济、社会各方面的统计数据,用以探究我国农村居民消费结构及其趋势。 表1农村居民家庭基本情况[1]单位:元 平均每人年收入(元)平均每人年支出(元) 1990 629.79 903.47 1995 2337.87 2138.33

应用统计学spss论文

《应用统计学》课程论文(2011学年01学期) SPSS在信用卡消费调查中的应用 学生姓名 学号 院系工学院 专业工程管理 班级工管 完成日期2011年12月04日

SPSS在信用卡消费调查中的应用 X X 绍兴文理学院工程管理 摘要:本文通过消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据,利用SPSS软件提供的散点图、相关系数分析、回归分析对数据进行了深入的分析,再把分析结果进行预测,最后根据预测结果来进行控制调整。关键词:信用卡;消费;SPSS分析 引言 消费是社会生产的重要环节,是社会经济活动的出发点和归宿,消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平,又涉及到社会经济诸多方面,近年来,随着社会经济、计算机技术和信息技术的发展,商业领域越来越活跃,消费者除了用现金和个人支票支付外,信用卡支付方式越来越被广泛的采用。通过信用卡的使用状况,分析各相关因数的关系,利用SPSS软件提对数据进行了深入的分析。 1 抽样调查基本情况 研究人员分层抽样的方法从收集的资料中随机抽取50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用费信用卡支付的金额数据,用于统计分析。通过调查消费者的消费特征,此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额的消费特征。 信用卡消费调查数据见附录。 2 SPSS中的统计分析 SPSS作为统计分析工具,理论严谨、内容丰富,具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。其中的统计分析功能包括从基本描述统计、推断统计到聚类分析、因子分析等多元统计分析方法。本文主要利用其中的散点图、相关系数分析、回归分析对相关信息进行统计分析,而基本描述统计功能就不再做介绍。 2.1 散点图 散点图用于表现测量数据的原始分布状况,可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势或变化范围,在相关与回归分析中,侧重于使用散点图来直观的观察和判断变量之间的关系,据此判断变量之间协变关系的类型。具体创建过程是利用在三维空间中绘制出2个或3个变量确定的点,然

应用统计学 利用spss进行居民消费结构变化的分析

关于某市近20年居民消费结构变动的分析 本文的目的是分析居民随着年份的增加,消费结构发生的变化,通过收集的数据。利用spss软件进行因子分析,得出结论,为产业政策的制订和宏观经济的调控提供参考。 引言: 消费结构是指在一定的社会经济条件下,人们在消费过程中各种不同内容、不同形式的消费在消费总量中所占的比重以及它们之间的关系。按1993年国家统计局对生活消费品类别的划分方法,把居民生活消费品分为八个大类,即食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务。消费结构的变动不仅是经济领域内的重要问题,而且也关系到整个国民经济的发展,合理的消费结构及消费结构的升级和优化不仅反映了消费层次和质量的提高,也为建立合理的产业结构和产品结构提供了重要依据。 一数据的理解及处理 本文采用的数据来自于网络(见附录),其中主要包含食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务8个指标,这些指标之间存在着不同程度而相关性如果单独分析这些指标,无法分析居民消费结构的特点,因此采用因子分析法,将这八个指标综合为几个少数因子,通过这些公共因子来反映居民消费结构的变化情况。且各数具比较完整,无异常数据因此直接处理。 我们先通过图形来观察各项消费的平均值支出所占居民消费的比重,由图像可以看出食品所占消费比重最大,文化教育娱乐用品及服务及居住次之,其它相差不大而其他商品及服务最小。

通过图形二我们可以看到各消费随着年份的增加的变化,可以得出以下结论 (1)虽然在2002年左右食品消费所占比例发生一定程度的震荡但保持一直下降的趋势。 (2)文教娱乐及服务消费随着年份增加而不断上升。 (3)居住消费支出保持较大幅度的震荡变化上升下降总体趋势不是太明显。 (4)其它消费支出变化趋势较相近,且震荡幅度不大。 图一 图二

论文中数据的统计学问题

论文撰写中要注意的统计学问题(转) (一、均值的计算 在处理数据时,经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时,往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然,这种做法是不严谨的。 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值,不能根据主观意愿随意确定,而要根据随机变量的分布特征确定。 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望,而在随机变量的分布服从正态分布时,其数学期望就是其算术平均值。此时,可用算术平均值描述随机变量的大小特征;如果所研究的随机变量不服从正态分布,则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下,可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布,则几何平均值就是数学期望的值。此时,就可以计算变量的几何平均值;如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布,则按现有的数理统计学知识,尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时,可用中位数来描述变量的大小特征。 因此,我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值,而是要视数据的分布情况而定。 二、直线相关与回归分析这两种分析,说明的问题是不同的,既相互又联系。在做实际分析的时候,应先做变量的散点图,确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析,只有在相关分析有统计学意义的前提下,求回归方程才有实际意义。一般来讲,有这么两个问题值得注意: 定要把回归和相关的概念搞清楚,要做回归分析时,不需要报告相关系数;做相关分析的时候,不需要计算回归方程。 三、相关分析和回归分析之间的区别 相关分析和回归分析是极为常用的2种数理统计方法,在环境科学及其它研究领域有着广泛的用途。然而,由于这 2种数理统计方法在计算方面存在很多相似之处,因此在应用中我们很容易将二者混淆。

多元统计分析spss分析论文

用聚类分析法分析细菌性食物中毒 学号:1110110047 姓名:何昌业 摘要:探讨我国细菌性食物中毒的发生规律,为预防细菌性食物中毒的发生提 供参考。将收集的1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的发生情况利用SPSS软件进行聚类分析,按其中毒发生情况将全部23种细菌中毒情况分为4类。本文选取了细菌性食物中毒的报道起数、中毒人数、死亡人数的统计量作为研究数据。各项数据均来自于万方数据搜索。分析结果表明:细菌性食物中毒有其规律性,根据其内在的特点,采取相应的预防措施,将有助于预防其发生。 关键词:食物中毒细菌性食物中毒聚类分析 引言:随着生活水平的不断提高,我们的食物也越来越丰富,但随之食物中毒 的情况也越来越多。其中细菌性食物中毒比较常见,对人们生活习惯影响较大。因此,本文对1994—2003年766起细菌性食物中毒案件的具体情况进行聚类分析。首先对引起细菌性食物中毒的细菌进行聚类,将全部细菌分为4类,然后对中毒人数、死亡人数、中毒原因等进行分析。通过本文的分析研究,可以清楚地了解细菌性食物中毒的分布情况,以及发生中毒的原因,最终对细菌性食物中的预防起指导作用。 2 聚类分析的原理与方法 2.1主要思想及原理 主要思想:先将待聚类的n个样品(或者变量)各自看成一类,共有n类;然后按照实现选定的方法计算每两类之间的聚类统计量,即某种距离(或者相似系数),将关系最为密切的两类合为一类,其余不变,即得到n-1类;再按照前面的计算方法计算新类与其他类之间的距离(或相似系数),再将关系最为密切的两类并为一类,其余不变,即得到n-2类;如此下去,每次重复都减少一类,直到最后所有的样品(或者变量)都归为一类为止。 聚类分析的原理:直接比较样本中各事物之间的性质,,将性质相近的归为一类,而将性质差别比较大的分在不同类。也就是说,同类事物之间的性质差异小,类与类之间的事物性质相差较大。其中欧式距离在聚类分析中用得最广,它的表达式如下: 其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值,Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值,dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。若dij越小,那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。性质接近的样品就可以划为一类。

SPSS的应用

石油行业上市公司绩效与产业整合实证分析 作者:杜刚刘慧芳时间:2007-11-21 23:57:00来源:论文天下论文网 [摘要] 本文根据多元统计学中的因子分析法,利用SPSS软件对2004年度石油行业上市公司财务指标进行了实证分析,并在此基础上对各公司经营绩效和产业整合做出分析评价。笔者认为,运用因子分析法分析财务指标不失为一种评价公司运营状况的客观方法,它为公司长期投资价值的评估和公司管理决策提供了客观依据。 [关键词] 因子分析;SPSS;绩效评价;产业整合 国际原油价格的暴涨,使得石油采掘销售行业盈利大幅增加。从2004年原油价格大幅波动至本文成稿时,国际原油期货价格已从40美元左右攀升至60美元以上,中国的石油公司亦在此轮上涨行情中获益匪浅。作为规模经济的石油行业,大企业特别是上市公司在整个行业中毋庸置疑地居于重要地位。一般而言,对于以一个利润最大化为目标的企业的评价,从财务角度入手是最为科学和客观的。本文应用因子分析法对石油行业中10家上市公司的财务指标进行了绩效评价,各项指标的计算数据来源于2005年中国证券期货业年鉴中的上市公司年报。之所以采用年报数据计算,主要是基于较季报而言,年报数据更能准确地反映公司在一个财务年度中的运营情况。投资者关注投资价值,管理者亦需要了解公司运营在同行业中所处水平。通过因子分析和各自贡献率的评价,行业中各公司的经营绩效一目了然。 一、评价指标体系的建立 本文参考上海证券交易证所公布的2005年沪市上市公司行业分类,选取了10家主营业务为石油开采与销售行业的上市公司作为分析目标变量。考虑到上市公司的治理结构和财务目标特点,本文在指标的选取上参考了财务指标评价体系,并考虑了EVA(经济剩余增加值)目标,从以下4个方面选取指标: 1.成长性指标 股份有限公司的成长的基础是公司获利能力,其根本目标是股东价值最大化。公司在成长性方面的表现,直接关系到EVA目标以及股价的市场表现。 2.盈利能力指标 盈利能力是指公司的获利能力。它以权责发生制为基础,反映了公司在经营过程中的产生的利润水平。它是衡量企业收益与资本回报的核心指标。 3.经营效率指标 经营效率反映的是公司运营中资本运作的效率问题,股东与管理者关心的中心问题也正是资金的机会成本。经营效率指标通过百分比的形式衡量管理者如何以最小的资产(现金流)获取最大的回报。 4.偿债能力指标 股东价值最大化的目标在一定程度上客观要求公司以一定比例负债经营。它一般根据股本的机会成本与借贷资金成本的比值来确定最适度的借贷杠杆规模。偿债能力指标反映了企业负债的风险水平和可续经营的能力,是衡量企业经营风险的必备指标。

统计分析与SPSS应用论文

统计分析与S P S S应用 论文 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

《统计软件及应用》课程论文 班级 学号 姓名 评分 学院

我国房地产业发展水平区域差异分析 一、提出问题 房地产的发展具有明显的区域性,其产品具有区位性。不同地区经济发展水平不同,不同地区的房地产业的发展水平也不尽相同。因此在分析一个国家或区域房地产业的发展状况时,不但要从总体上分析其总量水平,还要分析房地产的空间区域差异性。目前我国房地产业空间差明显,比如沿海与内地、东部与西部等,为了更全面地把握我国房地产业的发展,制定科学合理的房地产发展战略,促进房地产产业积极稳妥的发展,就必须加强对房地产业的区域差异分析。 二、数据收集 为了分析我国省际层面房地产业的发展差异,这里选择与房地产发展水平和实力相关的11个评价指标,它们分别代表房地产发展的总量方面、投资方面、房地产开发、房地产市场、房地产开发企业状况及其经营等方面。具体而言,总量方面包括房地产增加值x1(亿元);投资方面包括本年度完成投资额x2(万元)、房地产投资资金来源x3 (万元)两项;房地产开发方面包括土地开发面积x4(万平方米)、房屋施工面积x5(万平方米)、竣工房屋造价x6(百万元)三项;房地产市场方面包括房屋销售面积x7(万平方米)、商品房销售价格x8(元/平方米)两项;房地产企业方面包括房地产企业职工平均工资x9(元)、房地产企业平均从业人数x10(万人)、房地产企业经营收入x11(亿元)三项。 这些指标基本上可以从房地产统计年鉴、中国统计年鉴上取得,且反应了房地产业发展的规模和水平,其原始数据如表1 。

应用统计学spss报告内容

硕士生考查课程实验报告 考试科目:应用统计学 考生姓名:张宜龙考生学号:2130120033 学院:管理学院专业:管理科学与工程考生成绩: 任课老师(签名) 冯运义 2014 年1 月 6 日

应用统计学试验报告 一、实验目的 研究样本数据离差阵、样本协方差阵,以及变量之间的相关系数(包括偏相关)并作相关性分析。 二、实验要求 为研究高等院校人文社会科学研究中立项课题数受那些因素的影响,收集到某年31个地区部分高校有关社科研究方面的数据(见SPSS数据),利用此的数据,设定立项课题数X5为因变量(被解释变量),X2,X3,X4,X6,X7,X8为解释变量,作多重回归分析。 三、实验内容 1.依次点击“分析→回归→线性回归”,得到如下图一所示: 【图一】 2.点击“统计量”,得到如下图二所示:

【图二】3.点击“继续→保存”,得到如下图三所示: 【图三】

4.点击“继续→确定”,得到如下表一所示: 【表一】 回归结果输出: Descriptive Statistics Mean Std. Deviation N 课题总数960.000 838.1887 31 投入人年数2144.387 1634.3769 31 投入高级职称的人年数1035.032 832.2668 31 投入科研事业费(百元)55632.452 67361.4640 31 专著数486.161 524.7494 31 论文数4530.258 3323.7483 31 获奖数133.806 140.5132 31

其中,容差(容忍度):2 1i i Tol R =- 2 i R 是解释变量i X 与其他解释变量间的复相关系数的平方。容忍度取值范围为0-1,越接近0表示多重共线性越强,容忍度越接近于1表示多重共线性越弱。

spss期末论文设计正稿子

关于住房状况调查的SPSS统计数据分析 一、数据介绍 数据来源于统计分析方法与SPSS的应用(第二版)案例数据住房情况调查.分析的数据为2993个样本的住房状况.其中包含21个变量.分别为编码、所在区(A、B、C、D、E)、性别(男、女)、年龄、文化程度(初中及以下、高中、大学、研究生及以上)、从业状况(行政事业单位、国营企业、私营企业、大专院校科研单位、失业、其他)婚姻(已婚、否)、常住人口、户口状况(本地户口、外地户口)、家庭收入、现住面积、人均面积、房屋产权、住房满意(满意、不满意)、未来三年(不买、购买)、计划面积、计划户型、购买类型、地理位置、购房价位、是否贷款(自筹、申请贷款)。通过运用SPSS统计软件.对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等以了解2993个样本的住房状况并分析变量的分布特点及相互间的关系。 二、频数分析 频数分析能够了解变量取值的状况.便于把握数据的分布特征。 (一)分析被调查家庭中户主文化程度与从业情况。 统计量 文化程度从业状况 N 有效2993 2993 缺失0 0 频率表

从业状况 频率百分比有效百分比累积百分比有效行政事业单位504 16.8 16.8 16.8 国营企业1300 43.4 43.4 60.3 私营企业467 15.6 15.6 75.9 大专院校科研单位142 4.7 4.7 80.6 失业285 9.5 9.5 90.1 其它295 9.9 9.9 100.0 合计2993 100.0 100.0 条形图:

由上表可以得到以下分析结论: 首先.本次调查的总家庭为2993户.户主的文化程度是:人数最多的是高中.其次是大学和初中以下.人数大致相当.人数最少的是研究生及以上。 其次.本次被调查家庭户主从业情况是:人数最多的是国营企业、其次是行政事业单位和私营企业人数大致相当.人数最少的是大专院校科研单位。 三、单样本T检验: (一)提出原假设 假设H0:总体均值与检验值之间不存在显著差异 (二)选择检验统计量 (三)计算检验统计量观测值和概率p值 (四)给定显著性水平α.并作出决策 检验被调查样本中的现住面积是否大于80平方米 原假设H0:现住面积平均值等于80平方米 对居民现住面积进行单样本T检验 单个样本统计量 N 均值标准差均值的标准误 现住面积2993 62.7241 25.90383 .47349

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