spss应用案例一方差分析
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表 4 主效应分析检验结果 因素 校正模型 截距 养殖规模 养殖年限 猪来源渠道 兼业程度 误差 总和 校正总和 偏差平方和 34.509 1146.329 11.581 8.366 7.084 1.719 497.467 4788.000 531.976 自由度df 8 1 3 2 1 2 651 660 659 均方 4.314 1146.329 3.860 4.183 7.084 0.860 0.764 F值 5.645 1500.120 5.052 5.474 9.271 1.125 显著度P 0.000** 0.000** 0.002** 0.004** 0.002** 0.325
济宁 25 3.79 莱芜 24 3.64
泰安 68 10.30 累计 660 100.00
1、样本的描述统计分析
——受访者个人基本特征
类型 指标值 年龄 35岁及以下 36~45岁 46~60岁 60岁以上 性别 男 女
表 2 受访养猪场（户）的基本特征情况 样本数 所占比例% 类型 选项 样本数 比例% 162 24.55 文化水平 小学及以下 75 11.36 291 44.09 初中 300 45.45 192 29.09 高中 148 22.43 15 2.27 专科及以上 137 20.76 462 70.00 198 30.00
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
（四）政策建议
第一、鼓励有条件的散养户、小规模养猪场（户） 适度扩大经营规模，进而提高其市场风险防控能力。 第二、加大对养猪场（户）的支持力度，避免养猪 场（户）随意退出市场。 第三、加强生猪良种繁育体系及种源基地建设，提 高生猪良种供应能力和良种化水平。 第四、加强市场风险管理培训，提高生猪养殖场 （户）市场风险预控能力。 第五、建立健全市场预警指标体系建设，确保生猪 市场供求信息足够畅通。
谢谢，不当之处请批评指正！
(I)养殖规模 散养
(J)养殖规模 小规模 中规模 大规模
小规模
散养 中规模 大规模养殖
中规模
散养 小规模 大Байду номын сангаас模
大规模
散养 小规模 中规模
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖年限
研究结论之四：部分养猪年限间对养猪场（户）市场 风险预控能力的影响具有显著差异，基本呈现出这样一个 规律：养殖年限越长，养猪场（户）市场风险预控能力就 越强。
类型 生猪养殖规模 养猪收入占总收入的比 例 （兼业程度） 从事养猪的年限 仔猪来源渠道
所占比例% 41.67 45.00 11.21 2.12 31.21 41.82 27.97 18.33 48.49 33.18 54.55 45.45
2、主效应分析 研究结论之一：养猪规模、养猪年限和仔猪来源渠道三 个因素对养猪场（户）的市场风险预控能力有显著性影响。 研究结论之二：养猪场（户）的兼业程度对其市场风险 预控能力不具有显著的影响。
表1 受访养猪场（户）行政区域分布情况
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）的区域分布
表1 项目 济南 青岛 样本数 33 46 百分比（%） 5.00 6.97 项目 威海 日照 样本数 16 40 百分比（%） 2.42 6.06 受访养猪场（户）行政区域分布情况 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 19 23 25 36 104 2.88 3.48 3.79 5.45 15.76 滨州 德州 聊城 临沂 菏泽 35 24 32 79 31 5.30 3.64 4.85 11.97 4.70
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）经营特征
表 3 受访养猪场（户）的经营特征情况 指标值 样本数 散养：50头以下 275 小规模：50～499头 297 中规模：500～2999头 74 大规模：3000及以上 14 高兼业程度：50％以下 206 中兼业程度：50～80％ 276 低兼业程度：80％以上 178 1～3年 121 4～6年 320 7年及以上 219 自繁自养 360 外部采购 300
表6 基于生猪养殖年限的多重比较分析 95% 置信区间 (I) 养殖年限 1~3年 4~6年 7年及以上 (J) 养殖年限 4~6年 7年及以上 1~3年 7年及以上 1~3年 4~6年 平均差异 (I-J) -0.09 -0.35 0.09 -0.27 0.35 0.27 标准误差 0.092 0.102 0.092 0.080 0.102 0.080 显著度 0.732 0.732 下限 -0.31 -0.14 上限 0.14 -0.11 0.31 -0.08 0.60 0.46
应用案例一：
基于经营特征的养猪场（户）
市场风险预控能力比较分析
—— 基于山东省17地市调查
（一）研究假设
H1：养猪场（户）的养殖规模对其市场风险预控能 力有显著影响。 H2：养猪场（户）兼业程度对其市场风险预控能力 有显著影响。 H3：养猪场（户）从事养猪年限对其市场风险预控 能力有显著影响。 H4：养猪场（户）的仔猪来源渠道对其市场风险预 控能力有显著影响。
0.002** -0.60 0.002** -0.46 0.002** 0.11 0.002** 0.08
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于仔猪来源渠道
研究结论之五：仔猪来源渠道偏向于“外部采购” 的养猪场（户）市场风险预控能力较强。
表7 基于仔猪来源渠道的多重比较分析 95%置信区间 (I)仔猪来源渠道 (J)仔猪来源渠道 自繁自养 外购采购 外购采购 自繁自养 平均差异(I-J) 标准误差 显著度 -0.210 0.210 0.069 0.069 0.002** 0.002** 下限 -0.345 0.075 上限 -0.075 0.345
（二）模型选择与数据来源
单因变量多因素方差分析
本文选择山东省17地市养猪（场）户作为调查对象，本 次调查共发放720份问卷，最终获得有效问卷660份，有效率 为91.67%，达到了预期的要求。
（三）结果分析与研究结论
1、样本的描述统计分析 是用来分析样本的分布特征。
2、主效应分析 是用来检验养猪规模、兼业程度、养猪年限和仔猪 来源渠道四个因素是否对养猪场（户）的市场风险预控 能力有显著性影响。 3、多重比较分析 是为了进一步研究探讨不同养殖规模、养殖年限和 仔猪来源渠道之间的养猪场（户）市场风险预控能力的 差异程度。
注：**表示 1%显著性水平；*表示 5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖规模
研究结论之三：对养猪规模而言，中规模养猪场的 风险预控能力最好，且养猪场（户）适度地扩大规模， 其市场风险预控能力也随之提高。
表 5 基于生猪养殖规模的多重比较分析 平均差异 (I-J) -0.13 -0.54 -0.52 0.13 -0.40 -0.39 0.54 0.40 0.02 0.52 0.39 -0.02 95% 置信区间 标准误差 显著度 0.074 0.115 0.172 0.074 0.117 0.173 0.115 0.117 0.194 0.172 0.173 0.194 0.350 0.000** 0.048* 0.350 0.005** 0.219 0.000** 0.005** 1.000 0.048* 0.219 1.000 下限 -0.33 -0.85 -1.04 -0.06 -0.72 -0.91 0.23 0.09 -0.54 0.00 -0.13 -0.57 上限 0.06 -0.23 0.00 0.33 -0.09 0.13 0.85 0.72 0.57 1.04 0.91 0.54
济宁 25 3.79 莱芜 24 3.64
泰安 68 10.30 累计 660 100.00
1、样本的描述统计分析
——受访者个人基本特征
类型 指标值 年龄 35岁及以下 36~45岁 46~60岁 60岁以上 性别 男 女
表 2 受访养猪场（户）的基本特征情况 样本数 所占比例% 类型 选项 样本数 比例% 162 24.55 文化水平 小学及以下 75 11.36 291 44.09 初中 300 45.45 192 29.09 高中 148 22.43 15 2.27 专科及以上 137 20.76 462 70.00 198 30.00
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
（四）政策建议
第一、鼓励有条件的散养户、小规模养猪场（户） 适度扩大经营规模，进而提高其市场风险防控能力。 第二、加大对养猪场（户）的支持力度，避免养猪 场（户）随意退出市场。 第三、加强生猪良种繁育体系及种源基地建设，提 高生猪良种供应能力和良种化水平。 第四、加强市场风险管理培训，提高生猪养殖场 （户）市场风险预控能力。 第五、建立健全市场预警指标体系建设，确保生猪 市场供求信息足够畅通。
谢谢，不当之处请批评指正！
(I)养殖规模 散养
(J)养殖规模 小规模 中规模 大规模
小规模
散养 中规模 大规模养殖
中规模
散养 小规模 大Байду номын сангаас模
大规模
散养 小规模 中规模
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖年限
研究结论之四：部分养猪年限间对养猪场（户）市场 风险预控能力的影响具有显著差异，基本呈现出这样一个 规律：养殖年限越长，养猪场（户）市场风险预控能力就 越强。
类型 生猪养殖规模 养猪收入占总收入的比 例 （兼业程度） 从事养猪的年限 仔猪来源渠道
所占比例% 41.67 45.00 11.21 2.12 31.21 41.82 27.97 18.33 48.49 33.18 54.55 45.45
2、主效应分析 研究结论之一：养猪规模、养猪年限和仔猪来源渠道三 个因素对养猪场（户）的市场风险预控能力有显著性影响。 研究结论之二：养猪场（户）的兼业程度对其市场风险 预控能力不具有显著的影响。
表1 受访养猪场（户）行政区域分布情况
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）的区域分布
表1 项目 济南 青岛 样本数 33 46 百分比（%） 5.00 6.97 项目 威海 日照 样本数 16 40 百分比（%） 2.42 6.06 受访养猪场（户）行政区域分布情况 淄博 枣庄 东营 烟台 潍坊 19 23 25 36 104 2.88 3.48 3.79 5.45 15.76 滨州 德州 聊城 临沂 菏泽 35 24 32 79 31 5.30 3.64 4.85 11.97 4.70
1、样本的描述统计分析
——受访养猪场（户）经营特征
表 3 受访养猪场（户）的经营特征情况 指标值 样本数 散养：50头以下 275 小规模：50～499头 297 中规模：500～2999头 74 大规模：3000及以上 14 高兼业程度：50％以下 206 中兼业程度：50～80％ 276 低兼业程度：80％以上 178 1～3年 121 4～6年 320 7年及以上 219 自繁自养 360 外部采购 300
表6 基于生猪养殖年限的多重比较分析 95% 置信区间 (I) 养殖年限 1~3年 4~6年 7年及以上 (J) 养殖年限 4~6年 7年及以上 1~3年 7年及以上 1~3年 4~6年 平均差异 (I-J) -0.09 -0.35 0.09 -0.27 0.35 0.27 标准误差 0.092 0.102 0.092 0.080 0.102 0.080 显著度 0.732 0.732 下限 -0.31 -0.14 上限 0.14 -0.11 0.31 -0.08 0.60 0.46
应用案例一：
基于经营特征的养猪场（户）
市场风险预控能力比较分析
—— 基于山东省17地市调查
（一）研究假设
H1：养猪场（户）的养殖规模对其市场风险预控能 力有显著影响。 H2：养猪场（户）兼业程度对其市场风险预控能力 有显著影响。 H3：养猪场（户）从事养猪年限对其市场风险预控 能力有显著影响。 H4：养猪场（户）的仔猪来源渠道对其市场风险预 控能力有显著影响。
0.002** -0.60 0.002** -0.46 0.002** 0.11 0.002** 0.08
注：**表示1%显著性水平；*表示5%显著性水平
3、多重比较分析——基于仔猪来源渠道
研究结论之五：仔猪来源渠道偏向于“外部采购” 的养猪场（户）市场风险预控能力较强。
表7 基于仔猪来源渠道的多重比较分析 95%置信区间 (I)仔猪来源渠道 (J)仔猪来源渠道 自繁自养 外购采购 外购采购 自繁自养 平均差异(I-J) 标准误差 显著度 -0.210 0.210 0.069 0.069 0.002** 0.002** 下限 -0.345 0.075 上限 -0.075 0.345
（二）模型选择与数据来源
单因变量多因素方差分析
本文选择山东省17地市养猪（场）户作为调查对象，本 次调查共发放720份问卷，最终获得有效问卷660份，有效率 为91.67%，达到了预期的要求。
（三）结果分析与研究结论
1、样本的描述统计分析 是用来分析样本的分布特征。
2、主效应分析 是用来检验养猪规模、兼业程度、养猪年限和仔猪 来源渠道四个因素是否对养猪场（户）的市场风险预控 能力有显著性影响。 3、多重比较分析 是为了进一步研究探讨不同养殖规模、养殖年限和 仔猪来源渠道之间的养猪场（户）市场风险预控能力的 差异程度。
注：**表示 1%显著性水平；*表示 5%显著性水平
3、多重比较分析——基于生猪养殖规模
研究结论之三：对养猪规模而言，中规模养猪场的 风险预控能力最好，且养猪场（户）适度地扩大规模， 其市场风险预控能力也随之提高。
表 5 基于生猪养殖规模的多重比较分析 平均差异 (I-J) -0.13 -0.54 -0.52 0.13 -0.40 -0.39 0.54 0.40 0.02 0.52 0.39 -0.02 95% 置信区间 标准误差 显著度 0.074 0.115 0.172 0.074 0.117 0.173 0.115 0.117 0.194 0.172 0.173 0.194 0.350 0.000** 0.048* 0.350 0.005** 0.219 0.000** 0.005** 1.000 0.048* 0.219 1.000 下限 -0.33 -0.85 -1.04 -0.06 -0.72 -0.91 0.23 0.09 -0.54 0.00 -0.13 -0.57 上限 0.06 -0.23 0.00 0.33 -0.09 0.13 0.85 0.72 0.57 1.04 0.91 0.54