居民消费水平研究SPSS
基于SPSS软件分析城市居民的消费结构
基于SPSS软件分析城市居民的消费结构消费结构指一国在一定时期内用于生活消费的各种消费资料的比例关系，以及各种消费方式、消费形式、居民各阶层、各地区消费水平之间的比例关系的总和。
利用spss软件将31个省聚成五类，对五类城市居民在各个领域的消费支出情况进行分析，发现我国城市居民消费结构大致是以食品、家庭设备及用品、医疗保健为主体。
然而要想提高和改变人民的生活水平，还应加强文教娱乐消费，使消费结构变得合理化、科学化。
标签：消费结构；spss软件；因子分析；聚类分析1数据的因子分析从中国统计年鉴找出2013年全国各省人均城镇居民消费支出的具体数据，然后利用spss分析数据，求出KMO，结果如表1。
Bartlett的df值为28，P值文教娱乐>食品>家庭设备及用品>居住>其它；第二个因子主要反映衣着和医疗保障方面的差异情况。
最后得出31个省的综合因子得分F：F=0.56545×F1+0.27147×F2算出的各省各因子及综合因子的得分和排名，具体见表7。
表7中，因子得分情况的正负表示该城市与平均水平的相对位置。
中有9个F1为正的城市，这9个城市的经济发展水平较发达，其中上海、广东、北京具有较高的消费水平，同时这三个城市也是经济较发达的城市，这说明城市的经济发展水平较高时，居民的消费理念也较高，而一些经济滞后的省份，像黑龙江、西藏、新疆等，消费水平较低。
由此得出居民在食品、交通通信、文教娱乐、居住、生活用品及服务、其他6各方面与经济发展水平密切相关。
F2的排名中北京、天津分为位于第1和第4，但是上海、广东位于第14和26，所以衣着和医疗保健与经济发展有一定的关系，但这两个指标还与其它因素紧密相关。
仅有10个F值为正数的省，这表明各个省的城市居民的消费水平发展差异较大、不均衡。
其中，北京、上海、广东等地区的城市居民消费水平较高，青海、江西、贵州等地的消费水平较低。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析随着中国经济的持续发展，城镇居民的生活水平不断提高，消费水平也呈现出明显的差异。
消费水平的差异性不仅直接反映了城镇居民的经济实力和生活水平，也对整个国民经济的发展有着重要的影响。
对于城镇居民消费水平的差异分析具有重要的理论和现实意义。
一、研究内容本文主要基于SPSS统计软件，对全国城镇居民的消费水平进行差异性分析。
主要研究内容包括以下几个方面：1. 基本情况分析：分析全国城镇居民的基本情况，包括性别、年龄、教育程度、职业等因素对消费水平的影响。
2. 消费水平差异分析：分析不同城镇居民的消费水平情况，包括食品、衣着、居住、交通、通信、教育文化娱乐等方面的消费水平。
3. 影响消费水平的因素：分析影响城镇居民消费水平的主要因素，包括收入水平、家庭人口数、职业类型等。
4. 消费结构分析：分析不同城镇居民的消费结构情况，包括生活必需品和非生活必需品的消费占比。
二、研究方法1. 数据来源：本文所用数据主要来自国家统计局的全国城镇居民收入和消费水平调查数据。
2. 数据处理：利用SPSS软件对收集到的数据进行处理和分析，包括描述性统计分析、方差分析、相关分析等。
3. 统计模型：采用多元线性回归模型来分析影响城镇居民消费水平的主要因素，探讨各因素对消费水平的影响程度。
三、基本情况分析1. 性别差异：通过对全国城镇居民中男女消费水平的比较发现，男性在食品、交通、通信等方面的消费相对较高，而女性在衣着、教育文化娱乐等方面的消费相对较高。
2. 年龄差异：随着年龄的增长，城镇居民的消费水平也呈现出不同的特点。
年轻人更注重时尚和娱乐消费，而中年人更注重家庭生活和子女教育消费。
3. 教育程度差异：受教育程度的影响，不同城镇居民在教育文化娱乐方面的消费水平存在较大差异，受教育程度高的人群更愿意用钱提高生活品质。
4. 职业差异：不同职业的城镇居民在消费水平上也存在明显差异，高收入职业人群的消费水平显著高于低收入职业人群。
spss常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤一、单变量单因素方差分析例题：某个年级有三个班，现在对他们的一次数学考试成绩进行随机抽（见下表），试在显著性水平0.005下检验各班级的平均分数有无显著差异（数据文件：数学考试成绩.sav）。
（1）建立数学成绩数据文件。
（2）选择“分析”→“比较均值”→“单因素方差”，打开单因素方差分析窗口，将“数学成绩”移入因变量列表框，将“班级”移入因子列表框。
（3）单击“两两比较”按钮，打开“单因素ANOV A两两比较”窗口。
（4）在假定方差齐性选项栏中选择常用的LSD检验法，在未假定方差齐性选项栏中选择Tamhane’s检验法。
在显著性水平框中输入0.05，点击继续，回到方差分析窗口。
（5）单击“选项”按钮，打开“单因素ANOV A选项”窗口，在统计量选项框中勾选“描述性”和“方差同质性检验”。
并勾选均值图复选框，点击“继续”，回到“单因素ANOV A选项”窗口，点击确定，就会在输出窗口中输出分析结果。
二、单变量多因素方差分析研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。
分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异（数据文件：粘虫.sav）。
（1）建立数据文件“粘虫.sav”。
（2）选择“分析”→“一般线性模型”→“单变量”，打开单变量设置窗口。
（3）分析模型选择：此处我们选用默认；（4）比较方法选择：在窗口中单击“对比”按钮，打开“单变量：对比”窗口进行设置，单击“继续”返回；（5）均值轮廓图选择：单击“绘制”按钮，设置比较模型中的边际均值轮廓图，单击“继续”返回；（6）“两两比较”选择，用于设置两两比较检验，本例中设置为“温度”和“湿度”。
三、相关分析调查了29人身高、体重和肺活量的数据见下表，试分析这三者之间的相互关系。
（1）建立数据文件“学生生理数据.sav”。
（2）选择“分析”→“相关”→“双变量”，打开双变量相关分析对话框。
（3）选择分析变量：将“身高”、“体重”和“肺活量”分别移入分析变量框中。
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.。
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
SPSS统计分析案例(我国城镇居民消费结构及趋势的统计分析)
SPSS统计分析案例专业：经济学姓名：000 学号：00000000一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。
本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。
二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。
但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。
第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。
衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。
随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。
事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。
第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。
第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。
这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论页脚内容1居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析
基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析一、引言消费水平是一个国家或地区经济发展水平和人民生活水平的重要标志之一。
随着我国经济的快速发展和城镇化进程的加快，城镇居民的消费水平也在不断提高。
不同地区、不同人群的消费水平存在一定的差异，这些差异受到了诸多因素的影响，如地区经济发展水平、居民收入水平、生活方式等。
对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，有助于深入了解我国城镇居民的消费特点，为政府制定相关政策提供科学依据。
二、相关理论1. 消费水平消费水平是指一个国家或地区居民在一定时期内的消费总额，它直接反映了居民的生活水平和消费能力。
消费水平与居民的收入水平密切相关，同时也受到价格水平、政策导向、文化习惯等多方面因素的影响。
2. SPSSSPSS是统计分析软件包，用于进行数据分析和统计建模。
SPSS可以进行各种数据分析，包括描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析等，能够帮助研究人员对数据进行深入挖掘和分析。
三、数据来源和方法本文选取了全国31个省（区、市）的城镇居民消费水平数据作为研究对象，数据来源于国家统计局和相关地方政府发布的有关数据。
利用SPSS统计软件对这些数据进行了相关性分析、方差分析等统计方法，从而深入分析和比较了不同地区城镇居民消费水平的差异。
四、结果分析1. 不同地区城镇居民消费水平的总体情况我们对全国各地区城镇居民的平均消费水平进行了汇总和分析。
结果显示，东部地区的城镇居民消费水平普遍较高，西部地区的城镇居民消费水平相对较低，而中部地区的城镇居民消费水平介于两者之间。
这与各地区的经济发展水平和城镇化水平有很大关系。
我们利用回归分析模型，探讨了影响城镇居民消费水平的主要因素。
结果显示，城镇居民的收入水平、教育水平、家庭结构等因素对消费水平具有显著影响。
区域经济发展水平、物价水平等外部因素也对城镇居民的消费水平产生了一定影响。
五、结论和建议通过以上分析，我们可以得出以下结论：（1）全国城镇居民消费水平存在较大差异，东部地区的消费水平较高，而西部地区和中部地区相对较低。
我国居民人均消费结构研究 基于SPSS软件分析
引言
引言
消费结构是指人们在一定时期内对各类商品和服务的消费支出比例。随着经 济的发展和人民生活水平的提高，我国居民消费结构发生了显著变化。这种变化 对于人们生活质量的提高和经济社会的发展具有重要影响。本次演示通过利用 SPSS软件，对我国居民人均消费结构的演变进行分析，以揭示其内在规律和特点。
文献综述
结论
结论
本次演示基于SPSS软件分析，揭示了2006年至2016年间我国居民人均消费结 构的变化趋势。总体来看，消费结构在不断优化，但同时也存在一些问题，如食 品类支出占比下降、不同地区和收入层次居民消费结构差异等。政策制定者应这 些问题，进一步优化消费结构，促进经济社会可持续发展。
参考内容
摘要
我国居民人均消费结构研究 基于SPSS软件分析
01 摘要
03 文献综述
目录
02 引言 04 研究方法
目录
05 结果与讨论
07 参考内容
06 结论
摘要
摘要
本次演示利用SPSS软件，对2006年至2016年间我国居民人均消费结构的变化 进行了深入研究。研究发现，这一时期内居民消费结构发生了显著变化，呈现出 不同商品和服务消费项目的增长趋势。本次演示旨在揭示消费结构变化对人们生 活的影响，为政策制定者提供有价值的参考依据。
文献综述
已有研究表明，我国居民人均消费结构在不同时期表现出不同的特点。早期 研究主要采用定性描述和简单统计方法，分析了不同收入水平对消费结构的影响。 随着数据的丰富和研究方法的改进，学者们开始运用多元统计分析、模型拟合等 方法，对消费结构问题进行深入研究。然而，大多数研究集中在国家或地区层面， 针对我国居民人均消费结构的变化研究尚不充分。
结果与讨论
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课程论文我国居民消费水平研究分析班级：09经51学号：********姓名：***2012年 11 月摘要：居民消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。
要刺激消费、扩大内需，必须找出影响我国居民消费水平的关键因素，才能对症下药。
本文结合居民消费水平的影响因素和居民消费水平的历史及现状列出了五个相关因素（国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数），运用SPSS 17.0软件进行三个方面的分析：描述性分析、因子分析、回归分析。
本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。
关键字：居民消费水平 SPSS分析扩大内需刺激消费引言居民消费水平是按国民收入或国内生产总值的使用总量中用于居民消费的总额除以年平均人口计算的，它反映一个国家或一个地区居民的一般消费水平。
居民消费水平是GDP 中一个重要组成部分，是拉动经济增长的三驾马车之一，一直是经济学家关注的焦点和研究的热门领域。
在改革开放以来，居民消费水平提高的较快，消费结构也有了很大的改善，因此对其进行分析有较强的经济意义。
分析目地、分析思路与数据选取本案例的研究目地是分析我国居民消费水平的影响因素，为更好的提高居民消费水平提供科学的依据。
分析思路主要如下，首先利用描述性分析对居民消费水平、国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数进行基础性的描述，以便对我国居民消费水平和其主要影响因素有一个直观的印象，然后利用因子分析提取对我国居民消费水平影响较为显著的因素，分析我国居民消费水平的影响的因素，最后利用回归分析方法确定这些因素对我国居民消费水平的影响方向和强弱。
在现实生活中，影响消费的因素很多，例如收入水平、商品价格水平、利率水平、收入分配状况、消费者偏好、家庭财产状况、消费信贷状况、消费者年龄构成、制度、风俗习惯等等。
但考虑到我国经济的实际情况和样本数据的随机性，选择了以下一些因素决定居民消费水平。
日常观察和统计研究都表明，当前可支配收入水平是决定一个国家消费的核心因素，因此人均可支配收入的入选毫无疑问。
由于我国现阶段的具体国情之一是贫富差距较大，导致农村居民收入和城镇居民收入的差异较大，所以本文分别考虑了城镇居民可支配收入和农村居民可支配收入对居民消费水平的影响。
众所周知，国内生产总值GDP 常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标，它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。
一般来说，国内生产总值GDP 高的国家，表明该国的经济实力强，人民消费水平高，由此选择了国内生产总值GDP 作为居民消费水平计量分析的因素之一。
另外，影响经济的长期因素之一是人口自然增长率的变化，由于人口结构的不同，导致居民所消费的物质和文化和其消费观念有很大的差异，所以本文选择了人口自然增长率作为研究的因素之一。
最后，居民消费价格指数，是反映居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。
居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，从而导致居民消费水平的差异化。
综上，本文选择了国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数这五个因素来分析对居民消费水平产生的影响。
本文数据均来源于中国统计年鉴。
该案例的原始数据如下表所示。
表1 案例的原始数据胡SPSS 17.0分析操作步骤我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析操作步骤1.打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑窗口，然后再菜单栏中单击“分析”进入“描述统计”，将居民消费水平、国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数选择进入“变量”列表。
2.点击“描述”，选中最大值，最小值，平均数，标准差，均值和方差。
然后单击“继续”按钮，返回“描述性”对话框3.单击“确定”按钮输出分析结果。
我国居民消费水平及其影响因素的因子分析步骤1. 打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑窗口，在菜单栏里依次点击“分析”/“降维”/“因子分析”命令，将国内生产总值GDP、城镇和农村居民可支配收入、人口自然增长率以及居民消费价格指数选择进入“变量”列表.2.单击“描述”按钮，勾选“原始分析结果”复选框和“KMO与Bartlett球形度检验”复选框，单击“继续”按钮。
3.单击“旋转”按钮，勾选“最大方差法”复选框，其他为系统默认选择，单击“继续”按钮。
4.单击“得分”按钮，勾选“保存为变量”和“因子得分系数”复选框，保存设置结果。
5.单击“确定”按钮输出分析结果。
我国居民消费水平与主因子影响因素的回归分析1.打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑窗口，在菜单栏里依次点击“分析”/“回归”/“线性”命令，打开“线性回归”对话框，然后将“居民消费水平”变量选入“因变量”列表，将“国内生产总值”和“居民消费价格指数”选入“自变量”列表。
2.单击“统计量”按钮，选中“估计”、“模型拟合度”和“Durbin-Watson”,然后单击“继续”按钮。
3.单击“选项”按钮，选中“在等式中包含常量”，然后单击“继续”按钮。
4.单击“确定”按钮，得到线性回归结果。
结果判读1.我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析下图为我国居民消费水平及其影响因素的描述性分析由上图可知，从1990到2009年间，我国居民消费水平的平均值为3932.3元，最大值9098元，最小值为833元，标准差为2406.04元，可见随着我国社会经济的发展，居民消费水平样本期间变化较大。
国民总收入的平均值为124054.0555元，最大值为343464.7，最小值为18718.32元，由此可见，我国国民总收入在样本期间保持较高水平，并不断增长。
城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入在样本期间都在不断变化。
人口自然增长率的平均值为8.4655%，表明我国人口自然增长率保持一个较高水平。
而居民消费价格指数的最大值124.1，最小值为98.6.平均值为104.82.2.我国居民消费水平及其影响因素的因子分析KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.713Bartlett 的球形度检验近似卡方210.376 df 10 Sig. .000KMO和Bartlett的检验结果上图给出了KMO和Bartlett的检验结果，其中KMO值为0.713，表示适合做因子分析。
Bartlett 球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值0.0000小于显著水平0.05，因此拒绝原假设表示变量之间存在相关关系，适合做因子分析。
上图给出了每个变量共同度的结果。
该表左侧表示每个变量可以被所有因素所能解释的方差，右侧变量的共同度。
从该表可以得到，因子分析的变量共同度都非常高，表明变量中大部分信息，均能够被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。
上图给出了因子贡献率的结果。
该表左侧部分为初始特征值，中间为提取主因子结果，右侧为旋转后的主因子结果。
“合计”指因子的特征值，“方差的%”表示该因子的特征值占总特征值的百分比，“累积%”表示累积的百分比，其中前两个因子的特征值之和占总特征值的96.545%，因此，提取前两个因子作为主因子。
上图给出了旋转后的因子载荷值，其中旋转方法是Kaiser标准化的正交旋转法，通过因子旋转，各个因子有了比较明确的含义。
第一个因子与国民总收入的相关性最强，因此将流动比率作为对第一个因子的解释。
第二个因子与居民消费价格指数最为相关，因此将居民消费价格指数作为第二个因子的代表。
3.我国居民消费水平与主因子影响因素的回归分析由上文的对居民影响水平的影响因素的因子分析，我们发现可以用两个因子（国民总收入、居民消费价格指数）来替代所有6个影响因素提供的近96%的信息。
因此我们利用国民总收入、居民消费价格指数，作为自变量对因变量居民消费水平进行回归分析，回归结果如下：上图给出了评价模型的检验统计量，从该图可以看出R=0.993,R^2=0.987,调整的R^2=0.985，说明该模型的拟合度非常高。
而且在α=0.05显著水平下，查Durbin-Watson 统计表，n=20,k=3可知，dl=1.10 du=1.54，DW=0.18<dl=1.10，说明该模型不存在自相关性。
Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归 1.085E82 5.427E7 635.993 .000a残差1450644.254 17 85332.015总计 1.100E8 19a. 预测变量: (常量), 居民消费价格指数, 国民总收入。
b. 因变量: 居民消费水平上图给出了方差分析的结果。
由该图可以得到回归部分的F值为635.993，相应的P值0.0000,小于显著水平0.05，因此我们可以判断国民总收入、居民消费价格指数对居民消费水平的解释能力非常显著。
上图给出了线性回归模型的回归系数及相应的一些统计量。
从该表我们可以得到线性回归模型中国民总收入和居民消费价格指数的系数分别为0.024和-19.799,说明国民总收入的增加会带来居民消费水平的提高，这是符合社会实际情况的，同时居民消费价格指数的提高会导致居民消费水平大幅度的降低。
同时线性回归模型中的国民总收入和居民消费价格指数的T值分别为33.096和-2.867，相应的概率值为0和0.079，说明系数非常显著。
综上所述，可以看出可以用两个主因子(国民总收入、居民消费价格指数)。
来替代解释所有五个指标提供的近96%的信息。
因子分析的变量的共同度非常高，表明变量中的大部分信息均能够被因子所提取，说明因子分析的结果是有效的。
由上面的分析我们可以对如何提高居民消费水平提出如下的建议。
1、提高居民整体收入水平我国城乡居民收入稳步增加，但城乡统算的全体居民收入平均增长速度一直低于经济增长速度，并远远小于政府收入和企业收入的增长速度。
因此，扩大居民消费需求，必须从增加居民收入、提高居民消费能力入手。
中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。
切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。
2、加强宏观调控，保持物价总水平的稳定物价涨幅决定着货币购买力的变化，与人民群众生活息息相关；物价涨幅也反映了经济总量平衡和经济结构协调的情况，是宏观调控的重要目标之一。
保持物价涨幅大体稳定，防止其大幅上涨，既是保障民生的重大任务，也是保持经济持续平稳较快发展的必要条件。