SPSS数据分析——农民人均生活收入及消费支出分析
计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析
计量经济学农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208]我国农村人均生活消费支出与农村人均收入关系的计量分析摘要：增加农民收入是我国扩大内需的关键，本文运用2007年我国农村人均生活消费支出与农村人均收入的数据，运用异方差的相关知识进行计量分析，通过建立回归模型的基本操作过程和借助于统计软件，建立我国农民人均生活消费支出的初步模型，以便更好的了解我国农村居民的消费支出与人均收入的关系。
根据《2007年中国统计年鉴》的数据，对农民人均生活消费支出做了回归分析，并得出了系列结论。
关键词：农村人均消费支出一元线性回归异方差一、问题提出我国是一个大国，至今仍有9亿农村，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的消费群体，农村消费能力的提升直接关系到国民的全局。
从农村看，中国有近六成人口(约8亿)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。
据测算，目前1个城镇居民的消费水平大体相当于3个农民的消费；城市化率提高1个百分点，就会有100万～120万人口从农村到城市。
由于城市人口的消费是农村的～3倍，约拉动最终消费增长个百分点。
随着经济的发展，我国农民的消费水平和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，显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
本文主要研究收入对支出的影响。
二、经济理论我国是发展中的农业大国，全面建设小康目标能否实现，重点、难点在于提高农村居民的人均收入。
spss对数据进行相关性分析实验分析报告
spss对数据进行相关性分析实验报告作者:日期: 2管理统计实验报告实验一一.实验目的掌握用SPSS软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。
二.实验原理相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。
更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。
P值是针对原假设H0:假设两变量无线性相关而言的。
一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0,说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05 ;如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R 值，r越大，说明越相关。
越小，贝U相关程度越低。
而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。
三.实验内容掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。
(1) 检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。
a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
地区人均億出粮食单价|人均收入|1 3927025122772.67 20083 963 1.012139412G7 1 373329537472 2106G639731G411&21 .7716118 71172 16049 &54.7019511D54074153211&44.84161212787 70172713 723.63204514 763 75 1963151072 1.21 267517 665701603W 1234 .98 292519 575.65169120733 1929r 21963 1.43203222717 .8019062371B72 170524527 .61 154225829 .731987261015 1.04235926050 73 17&427 929 1.0120B728050.83 1939P~ 29 852 .7221 DI30S09 ,631877)b.在spssd 的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate 弹出一个对话窗口。
第十六章 SPSS软件在研究城镇居民消费支出结构中的应用举例.讲述
16.4 研究结论
• 根据以上所做的分析，我们可以比较有把握的得出以下结
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论： （1）我国城镇居民的总支出结构是：用于消费的总支出 与用于其它方面的支出大致相等。 （2）我国城镇居民的边际消费倾向为0.595，还是比较高 的。 （3）杂项商品和服务、居住、教育文化娱乐服务、食品 对我国城镇居民的家庭总支出有显著影响。其中居住支出 每增长1元会带来总支出5.596元的增长，教育文化娱乐服 务支出每增长1元会带来总支出2.111元的增长。这也与我 们目前城镇居民住房、教育压力大的事实相契合。 （4）我国城镇居民在教育文化娱乐服务支出中用于教育 方面的支出只有近30%，大部分还是用于娱乐等支出。 （5）我国城镇居民用于食物方面的支出仅占总支出很小 的比例，说明恩格尔系数很低，我国城镇居民已经非常富 裕了。
16.1 研究背景及目的
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• 背景一：进入21世纪以来，中国经济持续快速发
展，城镇居民的收入不断增加。 背景二：为使经济朝着更加健康和合理的方向发 展，国家也连续出台各项关于住房、教育、医疗 的改革措施，并实施“刺激消费、扩大内需、拉 动经济增长”的经济政策。 在这两个大背景下，我国各地区城镇居民的消费 支出持续强劲增长。 一般来说，居民消费水平的地域差异是地区经济 发展不平衡的集中表现和缩影，同时根据基本常 识，消费是社会需求的主体和生产的最终目的。 所以从这两个角度来说，对我国各地区居民人均 消费性支出的各项指标进行分析研究，并且从量 上明确我国居民消费性支出的区域差异，具有非 常重大的意义。
16.2 研究方法
• 按照赵彦云在《国民经济核算》一书中的提法，对
于居民消费结构，依照消费目的把城镇居民的消费 支出分为八项：1、食品。包括粮油类、肉禽蛋水产 品类、蔬菜类、调味品、糖烟酒饮料类、干鲜瓜果 类、糕点及奶制品类以及饮食服务等；2、衣着。包 括服装、衣料等；3、居住。包括住房、水、电、燃 料等；4、家庭设备用品及服务。包括耐用消费品、 家庭日用品及家庭服务等；5、医疗保健。包括医疗 器具、医药费、保健用品等；6、交通和通讯。包括 家庭交通工具及维修、交通费、通讯工具、邮电费； 7、教育娱乐文化服务。包括各类教育费、文化娱乐 费、书报费等；8、杂项商品和服务。包括个人用品、 理发、美容用品、旅游、服务费及其它用品。所以 我们在进行分析研究的时候，考虑的关于消费支出 的变量也与这8个方面相吻合。
SPSS数据分析：我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析
2010年我国各省城镇与农村居民人均收入数据分析学院工商管理专业班级人力资源0910学生姓名赵飞飞学号0802091033一、选题理由：在我国，城乡收入差距一直是国家和社会公众关注的热点问题。
城乡收入差距问题关系到民生，关系到社会主义和谐社会的建设和发展，关系到社会主义市场经济的发展和完善。
本次调研的数据来自国家统计局发布的2010年城镇与农村人均收入水平，目的是通过SPSS软件进行数据分析，对我国2010年城乡收入情况有一个全面细致的认识。
二、原始数据资料（2010年城乡居民人均收入）从表中可以看出，在经济平稳较快增长、社会保障进一步加强以及各项惠农政策贯彻落实到位等积极因素作用下，2010年各地区城乡居民收入继续稳定增加。
全年城镇居民和农村居民人均纯收入分别为19109 元和5919 元，增幅分别为11.3%和14.9%，2010 年农村居民实际收入增幅首次高于城镇居民实际收入增幅。
但是，一方面，不管是城镇还是农村，各省份之间的差距还比较大。
尤其像上海、北京、浙江等比较发达的省市，人均收入非常高；而像西藏、青海、甘肃这样的省份，人均收入又非常的低。
另一方面，每个省份的城乡收入差距也比较大。
三、SPSS统计数据分析城镇人均收入分为4组：第1组10000元—15000元；第2组15000元——20000元；第3组20000元——25000元；第4组25000元以上。
农村人均收入分为3组：第1组0元——5000元；第2组5000元——10000元：第3组10000元以上。
1.城镇人均收入和农村人均收入水平分布状况分析(1)城镇人均收入依据表格，2010年，全国31个省市（除港、澳、台地区）中，城镇人均收入在10000—15000元的有6个，15000—20000元的有18个，20000—25000元的有4个，25000元以上的有3个。
从以上数据可以得出，各省市城镇人均收入水平集中在15000—20000元这个区间，说明整体水平都比较高。
spss数据分析报告
spss数据分析报告一、引言数据分析是科学研究中不可或缺的一环，它通过收集、整理和解释数据，为研究者提供可靠的依据和结论。
SPSS（统计分析软件包）是一种常用的数据分析工具，它提供了丰富的统计方法和功能，可以帮助研究者深入探究数据背后的规律。
本报告基于SPSS，对某项研究中的数据进行了深入分析。
二、研究目的与方法本研究旨在探究A地区人民对X产品的满意度与其年龄、性别、教育程度以及家庭收入之间的关系。
研究采用问卷调查的方法，共调查了200名居民。
问卷中分为多个维度的评价和个人信息，调查数据被输入SPSS软件进行分析处理。
三、数据处理与描述统计首先，对收集到的调查数据进行了处理和清洗，包括删除缺失值和异常值。
处理后得到完整的200个有效样本。
1.样本描述对于参与调查的200名居民，其中男性占比为50%，女性占比为50%。
年龄分布如下图所示：（插入年龄分布图表）调查结果显示，参与调查者的年龄跨度在20岁至65岁之间，平均年龄为35岁。
另外，在教育程度方面，本样本中具有高中学历的居民占比最高，达到40%，其次是大学学历（30%）、研究生学历（20%）和博士学历（10%）。
家庭收入方面，本研究将其按照万元进行划分，结果显示家庭收入在5万元至20万元之间的居民最多，达到60%，其次是20万元以上的居民（30%），5万元以下的居民占比最低（10%）。
2.满意度分析根据调查问卷中关于X产品的评价维度，对居民的满意度进行了评估。
结果显示，在外观方面，占比较高的是“非常满意”选项，达到55%；在性能方面，占比较高的是“满意”选项，达到60%；在价格方面，占比最高的是“一般满意”选项，达到45%；在服务方面，占比最高的是“非常满意”选项，达到50%。
通过综合评估，我们发现大约有40%的居民对X产品非常满意，30%的居民对产品满意，20%的居民认为产品一般，10%的居民表示不满意。
四、相关分析为了进一步探究A地区居民对X产品的满意度与其年龄、性别、教育程度和家庭收入之间的关系，我们进行了相关分析。
中国各地人均消费支出与消费结构差异的分析
中国各地人均消费支出与消费结构差异的分析消费水平是衡量一个地区乃至一个国家经济实力的重要指标之一，由于中国幅员辽阔，各地经济发展水平不同、文化风俗不一，人们对消费的偏好，以及支出也不尽相同。
本文通过聚类的统计方法，利用SPSS软件，对中国31个省市自治区的人均消费支出及消费结构进行分析，阐释其内因，以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，并由此提出一些建议。
标签：消费支出消费结构聚类分析一、引言中国正在进行着翻天覆地的经济大改革，人们的消费水平也随之不断提升。
然而由于各地的文化风俗不同，经济发展的进程不一致，使得他们的消费支出类型不尽相同。
所以，本文通过对中国各地的人均消费支出的不同以及消费结构的差异来探索现象背后的原因，以期能在经济不断发展的今天，找出一定的消费规律性，并由此提出一些建议。
然而在现实生活中,那种仅凭经验和专业知识做定性分类的方法，已不能满足实际需要,我们必须将定性和定量分析结合起来分类。
因此本文采用聚类分析来对这一现象进行研究。
二、理论介绍聚类分析也称为群分析,它是研究对象的个体特征，对其进行分类的一种多元统计分析方法，现在越来越受到人们的重视,在经济、社会学、医学等领域有着广泛的应用。
其数学上的解释是:例如有p个指标（变量），n个对象，依据这n个对象在p个指标下的数据，对这n个对象进行聚类。
每一个对象是p维空间的一个点，聚类问题就是在p位空间中，对这n个点的聚类。
在SPSS中,有两大类聚类分析法,层次聚类法、动态聚类法等。
其中动态聚类法也称快速聚类法,或K-值聚类法。
其思想是首先选取一批聚类中心,让样品向最近的中心凝聚,形成初始分类,然后按最近距离原则不断修改不合理分类,直至合理为止。
快速聚类使用的是欧氏距离平方,各变量权数相等。
快速聚类法占用内存小,计算量小,处理速度快,特别适合大样本的聚类分析,所以本文采用快速聚类法。
三、分析与结论本文以全国31个省、市、自治区作为考察对象，进行聚类分析，研究全国各地城镇居民人均全年消费性支出状况。
我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析
2013年我国城镇居民人均消费的SPSS 统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据二、数据来源：国家统计局对数据的基本分析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.（一）、对数据按人均消费（expend ）进行降序排列 操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend ）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上.（二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例” （3）：将变量“地区”设置为x 轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y 轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右. （三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平 1、首先对数据分组，分组数目的确定. 按照Sturges 提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg lg n，计算得组数为6. 2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（）/6=，可近似取值为元.操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框.（2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为，单击“应用”返回到主对话框. （3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充. （4）：将离散的变量名设定为expendNew.（5）：单击“确定”按钮.3、频数分析操作步骤：（1）：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，打开频率对话框.（2）：选定“expendNew”，点击“图表”，选择“条形图”点击继续.由上图的频数分析可以看出，我国2013年城镇居民人均消费支出集中在第二组和第三组，大约占到百分之七十.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，我国城镇家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在12000元--18000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的城镇家庭居民人均消费达到了21000元以上.三、对数据的回归分析（一）、作出人均收入与消费支出散点图，以观察他们的线性关系如何操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“散点图”将其拖入“图表预览使用数据实例”（3）：将“人均收入”选定为x轴，将“人均消费”选定为y轴（4）：点击“确认”生成如下散点图由散点图可以看出，人均消费Y和人均收入X大概呈一元线性关系，因此可以建立一元线性模型进行回归分析.（二）假设回归模型为Y=a+b X,其中，Y表示城镇人均消费支出，为被解释变量，X表示人均收入，为解释变量，b为回归系数.操作步骤：（1）选择“分析”→“回归”→“线性”菜单项，打开“线性回归”对话框.（2）将“人均消费”选入“因变量”列表框，将“人均收入”选入“自变量”列表框.（3）单击“确定”按钮.得到如下（1）、（2）、（3）、（4）四张表格，依次分析如下：表（1）：移入/移出的变量从上表可以看出，放入模型的变量只有一个即“人均收入”，选择变量的方法为强行进入法，也就是说将所有的自变量都放入模型中，模型的因变量为“人均消费”.表（2）：模型汇总以知道相关系数R=，决定系数2R=，调整决定系数2R=,和回归系数的标准误=.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.人均消费Y=+人均收入X上述回归方程给出了如下信息：2013年中国城镇居民人均可支配收入增加1元，人均消费支出增加元.四、单样本的T检验（一）：由频数分析可知，分组后，全国31个省市的城镇家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有23个城市都集中在第一组，数额主要——元之间，其中在 - 之间的占到了百分之四十，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元之间，假设为18000元，由于该问题涉及的是单个总体，且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18000元.分析结果如下：（二）：操作步骤：1、选择“分析”→“比较均值”→“单样本天t检验”菜单项，打开“单样本t检验”对话框如下图所示：2、单击“确定”按钮.生成如下两张图表：表（1）：One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean人均消费32表（2）：由表（2）为单样本t检验的分析结果，第一行注明了用于比较的假设总体均数为18000，下面从左到右依次为t值、自由度、p值、两均数的差值、差值.根据上面的检测结果t=，p=，由于p>，所以不能拒绝原假设，可以认为人均消费水平在18000元.同时，可知全国城镇居民2013年人均消费在95％的置信水平下的置信区间为：（,）.五、非参数检验——多配比样本分参数检验数据中我国城镇家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国城镇居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验Friedman 检验对各个指标进行检验.（一）：操作步骤：（1）选择“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“k个相关样本”菜单项，打开如下对话框：（2）：单击“确定”按钮，得到如下两张表格：表（1）：文教娱乐其它表（2）：（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平，故拒绝原假设，认为八个指标对我国城镇居民人均消费的影响是有显着差异的.由表（1）知食物消费对人均消费的影响最大，其次是交通通讯和衣物消费，而影响最小的是其它.六、因子分析在研究我国城镇居民的消费情况时收集了食物、衣物、居住等八个影响居民消费情况的因素，以期对问题能够有比较全面、完整的把握和认识.由于数据过多，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，会给统计分析带来许多问题，可以表现在：计算量的问题和变量间的相关性问题.为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这又必然会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生.为此，人们希望探索一种更有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失.因子分析正是解决这种问题的方法.（一）操作步骤（1）、选择菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，出现因子分析对话框；（2）、把参与因子分析的样本选到变量对话框中，如下图：（3）单击“确定”按钮，得到如下11张图：医疗保健 .295 .694 .505 .441 .479 .414 .600交通通讯 .787 .368 .849 .830 .479 .860 .782文教娱乐 .782 .374 .750 .853 .414 .860 .831其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831从上图可以看到，大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析. 图（2）巴特利特球度检验和KMO 检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833Bartlett's Testof SphericityApprox. Chi-Squaredf 28 Sig..000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为，相应的概率p 为0.如果给出的显着性水平为，由于概率p 小于显着性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显着地差异.同时，KMO 值为，根据Kaiser 给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进行因子分析. 图（3）因子分析的初始解CommunalitiesInitialExtraction食物消费 .798 衣物消费 .862 居住消费 .750 家居设备 .812 医疗保健 .821 交通通讯 .897 文教娱乐 .885 其它.872 ExtractionMethod:PrincipalComponent Analysis.由上图第二列可知，所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少.因此，本次因子提取的总体效果较理想.上图◎第一组数据项描述了初始因子解的情况.可以看到，第一个因子解的特征根值为，解释原有八个变量总方差的％，累计方差贡献率为％.其余数据含义类似.在初始解中由于提取了八个因子，因此原有变量的总方差均被解释掉.◎第二组数据项描述了因子解的情况.可以看到，由于指定提取两个因子，两个因子共解释了原有变量总方差的％.总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想.◎第三组数据项描述了最终因子解的情况.可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更容易解释.图（5）因子的碎石图：上图横坐标为因子数目，纵坐标为特征根.可以看到，第一个因子的特征根值很高，对原有变量的贡献最大；第3个以后的因子特征根都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子是合适的.图（6）因子载荷矩阵：Component Matrix aComponent12其它.929.097交通通讯.921文教娱乐.909家居设备.895居住消费.854食物消费.822衣物消费.599.710医疗保健.635.646a. 2 components extracted.上图因子载荷矩阵是因子分析的核心内容.根据该表可以写出本案例的因子分析模型：其它=1f +2f 交通通讯=1f 2f 文教娱乐=1f 2f 家居设备=1f 2f 居住消费=1f 2f 食物消费=1f 2f 衣物消费=1f +2f 医疗保健=1f +2f由上表知，八个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着他们与第一个因子的相关度高，第一个因子很重要. 图（7）旋转后的因子载荷矩阵：Rotated Component Matrix aComponent1 2交通通讯 .915 .244 文教娱乐 .914.222 食物消费 .889 .084 家居设备 .836 .336 居住消费 .819 .281 其它 .770 .528 衣物消费 .188 .909 医疗保健 .250.871a. Rotation converged in 3 iterations.由上图知，交通通讯、文教娱乐、食物消费、家居设备、居住消费、其它在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；衣物消费、医疗保健在第二个因子上的载荷较高，第二个因子主要解释了这几个变量. Component Score Covariance Matrix Component 12 1 .0002 .000从上表可以看出，两因子没有线性相关性，实现了因子分析的设计目标.图（10）旋转后的因子载荷图：由上图可以直观的看出，衣物消费和食物消费比较靠近两个因子坐标轴，表明如果分别用第一个因子刻画食物消费，用第二个因子刻画衣物消费，信息丢失较少，效果较好.图（11）因子得分系数矩阵：Component Score CoefficientMatrixComponent12食物消费.271衣物消费.576居住消费.194家居设备.184.001医疗保健.532交通通讯.236文教娱乐.241其它.110.152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=食物消费衣物消费+居住消费+家居设备医疗设备+交通通讯+文教娱乐+其它1F=食物消费+衣物消费居住消费+家居设备+医疗设备交通通讯文教娱乐+其它2可见计算两个因子得分变量的变量值时，食物消费和衣物消费的权重较高，但方向恰好相反，这与因子的实际含义是相吻合的.七、实验心得本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过.一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水.老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了.结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大.这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程.甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的.SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用.这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了.但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂.然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多.老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导.。
山东省农村居民人均纯收入与消费支出及其区域差异分析
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ｆ ａ ｒ ｍｅ ｒ ｓ ’ｐ ｅ ｒ ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ｎ ｅ ｔ ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｅ ｗ ｉ ｔ ｈ ｌ ｉ ｖ ｉ ｎ ｇ ｅ ｘ ｐ ｅ ｎ ｄ ｉ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｄ ｅ ｃ ａ ｄ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｗ ｏ ｆ ｒ ｕ ｒ ａ ｌ ｆ ａ ｍｉ —
Ｗａ ｎ ｇ Ｙａ ｎ ａ ｎ。 Ｚｈ ａ ｏ Ｇｅ ｎ ｇ ｘ ｉ ｎｇ ，Ｆｅ ｎ ｇ Ｙｉ ｎ ｇ ，Ｘｉ ａ ｎ ｇ Ｚｈ ｉ ｃ ｈ ｅ ｎ
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（ １ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ， ｎ Ｓ ｈ ａ ｎ ｄ ｏ ｎ ｇ Ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ／ Ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ
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题目：农民人均生活收入及消费支出分析
论文摘要: spss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各种分析, 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：农民生活收入消费支出线性回归分析
正文：
一、农民人均生活收入及消费支出分析
今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。
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。
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。
而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。
而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。
农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。
二、数据来源说明
2、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于《2008中国统计年鉴》。
各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出(2007) 单位: 元
三、家庭总收入分析
1、农村家庭总收入单线图，农村家庭总收入逐年增加。
3、家庭经营收入快速增长，是农民增收的最主要来源。
工资性收入持续平稳增长。
移性收入有所增长但增速明显减缓。
财产性收入中间期间还有所下降。
4
家庭情况总表。
其中，家庭总收入一般根据被调查者提供的数据所得。
家庭总收入与家庭总人口关系：总人口与家庭总收入的散点图，从中可以看出家庭总收入大致分布的位置（家庭总人口状况）。
四、农民总支出分析
1、如条形如所示分析，农民生活消费水平继续提高。
收入高的地区，普遍消费能力高；收入少的地区，普遍消费能力弱。
因此，要继续促进农民收入稳步增长。
地区
浙 江
新 疆
天 津
上 海
山 西
全 国
宁 夏
辽 宁
江 苏
湖 南
黑龙江
河 北
贵 州
广 东
福 建
安 徽
M e a n
10000
8000
6000
4000
2000
消费支出
人均收入
五、农民人均生活消费支出与农民人均收入状况分析 农民人均生活消费支出
与农民人均收入
的一元线性回归分析。
变量选择和说明：被解释变量即自变量：农民人均生活消费支出；解释变量即因变量：农民人均收入
，
农民人均食品消费支出，衣着消费支出
，农民人均家庭设备消费支出，农民人均
医疗保健消费支出。
并用下式表示函数关系：
Linear
Regression( 线性回归分析)结果如下：
1、相关分析表Model Summary 表中看到复相关系数为0.932，决定相关系数为0.930,说明方程的拟合度较好，表明回归方程显著性较高。
Variables Entered/Removed(b)
Model Variables
Entered
Variables Removed
Method
1
X(a)
.
Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: Y Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate 1
.966(a)
.932
.930
377.59076
a Predictors: (Constant), X
2、方差分析表，F＝412.512，P 值＝0．000<0.05，表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度显著的线性影响。
3、回归系数的显著性检表，常数项的P=0.011<0.05，说明与0有显著性差异,故应该出现在回归方程中,可得回归方程为：=-440.131+0.966
在实际应用中，农民消费支出方面有很多，通过线性回归模型也可以较为准确的判断今后的农民消费情况。
在现实生活中，所得预测结果不可能与生活完全一致，但是对增进农民收入、改变农民消费结构有很大的意义。
可以看出，我国农民的费结构，基本上还是在食品、医疗等生活必需品上消费较多，而花在衣着装饰上的较少，但比起过去农民在家庭设备上的支出有了明显提高。
而制约农民消费的关键还是农民收入不足。
因此，国家应该调整相应的农业政策，切实增加农民收入，增强消费的经济基础,通过增加消费拉动经济增长,通过经济增长带动消费的增加。
此外还应培育农村居民正确的消费观念，要加快形成积极的消费观念，在生产发展的基础上努力提高生活质量，使生活更加富有意义；要克服“只知道买价格低、便宜的商品，养儿防身防老”等片面观念。
六、促进农民收入稳定增长的对策建议
采取积极措施促进农村劳动力就业。
一是要加大对农村教育的投入，整合各类培训资源，加大培训力度，提高培训的针对性和有效性。
二要继续加大劳务输出工作力度，做好与主要输入地区的劳务对接，加强就业信息收集和发布工作，引导农民有序外出。
三是大力扶持企业发展，引导支持企业多用农民工多吸纳农民工。
四是加大对农民自主创业的扶持力度，改善农民工回乡创业环境，以创业带动就业。
五是积极推进城乡一体化进程，大力发展农村二、三产业，拓展农村非农就业空间，实现就近就地就业。
加大力度扶持农牧业生产，稳定主要农产品价格。
一要完善农业支持保护制度，大幅度增加对农业的投入，不断提高对农民的补贴水平，提高粮食等农产品收购价格，使政府的支持成为农民增收的一条重要渠道。
二要继续加强农业基础设施建设，在农田水利、道路、通讯和生态环境建设等方面进一步加大投入力度，切实改善农业生产条件，提高农业综合生产能力。
三要加强农产品市场信息体系建设，为农民搭起产供销平台，加速农产品的流通，减少因市场价格大幅波动对农民生产经营带来的冲击。
四要建立健全生猪产销信息网络和预警预报体系，合理引导农民养殖；积极推进畜牧业生产方式转变，提高标准化和规模化养殖水平；要认真落实生猪生产各项扶持政策，建立对生猪生产的保护机制，积极引导养殖户与龙头企业建立稳定的合同关系和利益联合机制，共同承担市场风险，从而保护养殖者利益，促进生猪生产健康发展和农民增收。