统计分析方法：应用及案例
统计学应用案例分析
统计学应用案例分析统计学是一门应用广泛的学科，它可以帮助人们从数据中获取有价值的信息，并支持决策制定。
在各个领域中，统计学都扮演着至关重要的角色。
本文将通过两个实际应用案例来分析统计学在现实生活中的应用。
案例一：市场调研市场调研是企业决策过程中的关键环节，它可以帮助企业了解市场需求、竞争情况、潜在客户等信息，以便为产品开发、定价和市场推广提供科学依据。
统计学在市场调研中有着重要的作用。
首先，统计学可以帮助确定调研目标的样本规模。
通过合理的样本规模设计，可以最大程度地减少调研成本，并保证结果的准确性。
例如，假设某企业想要调研某种新产品在目标市场的潜在需求，统计学家可以根据总体样本容量计算方法，确定需要调查的样本规模，从而使得结果具有较高的代表性。
其次，统计学可以帮助解读调研结果。
市场调研通常会产生大量的数据，统计学可以通过数据分析的方法，对数据进行整理、汇总和解读。
例如，统计学家可以运用描述性统计分析方法，对调研数据进行平均数、标准差、频数分析等，以便快速把握市场情况。
最后，统计学还能够通过分析方法帮助企业预测市场趋势，为决策提供参考。
例如，通过时间序列分析、回归分析等统计学方法，可以通过历史数据对未来市场需求进行预测。
这对于企业产品研发、市场推广和供应链管理等方面具有重要意义。
案例二：医学研究医学研究是统计学应用的另一个重要领域。
在医学研究中，统计学可以帮助确定样本规模、分析数据、研究治疗效果等。
首先，统计学可以通过临床试验的样本规模确定疗效的可靠性。
例如，在进行新药研究时，统计学家可以根据疗效差异、期望效应和误差容忍度等因素，确定研究所需的样本规模。
这有助于确保试验结果的准确性和可信度。
其次，统计学在疾病筛查和流行病学研究中也发挥着重要作用。
通过样本调查和数据分析，可以确定某种疾病的发病率、死亡率、风险因素等。
统计学方法还可以帮助研究人员分析疾病的流行模式，从而制定相应的预防和治疗措施。
最后，统计学可以评估医疗技术和治疗方法的效果。
使用统计学方法解决实际问题的案例分析
使用统计学方法解决实际问题的案例分析统计学是一种应用数学，它通过收集、整理、分析和解释数据，来帮助人们理解和解决实际问题。
统计学方法可以应用于各个领域，包括商业、医疗、环境、教育等。
本文将通过案例分析的形式，了解如何使用统计学方法解决实际问题。
案例一：零售业销售数据分析某零售业公司想要了解其销售数据的走势，以便做出更好的营销决策。
他们提供了过去一年的销售数据，包括每月销售额、销售量、促销活动等信息。
首先，利用统计学方法对销售数据进行分析。
通过统计学方法，我们可以计算出销售额和销售量的平均值、中位数和标准差，以了解销售数据的分布情况。
同时，我们可以利用相关系数分析销售额和促销活动之间的关系，以确定促销活动对销售额的影响程度。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如折线图、柱状图等，将销售数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到销售额和销售量的变化趋势，以及促销活动对销售额的影响程度。
司提供相关建议，比如哪些产品在不同月份的销售额最高，何时进行促销活动效果最好等。
这些建议将帮助零售业公司改进营销策略，提高销售业绩。
案例二：医疗数据分析某医疗机构想要了解患者的就诊情况，以便改进医疗服务。
他们提供了过去一年的门诊和住院病例数据，包括就诊人数、疾病种类、就诊费用等信息。
首先，利用统计学方法对就诊数据进行分析。
我们可以计算出就诊人数和就诊费用的平均值、中位数和标准差，以了解就诊数据的分布情况。
同时，我们可以利用频数分析疾病种类的分布情况，以确定不同疾病在就诊人群中的比例。
接下来，我们可以利用数据可视化工具，如饼状图、条形图等，将就诊数据进行可视化展现。
通过可视化分析，我们可以清晰地看到不同疾病在就诊人群中的比例，以及不同疾病的就诊费用情况。
提供相关建议，比如哪些疾病在就诊人群中的比例较高，哪些疾病的就诊费用较高等。
这些建议将帮助医疗机构改进医疗服务，提高患者满意度。
综上所述，统计学方法可以帮助人们理解和解决实际问题。
空间统计分析在应用统计学中的方法与应用案例
空间统计分析在应用统计学中的方法与应用案例统计学是一门研究如何从数据中提取信息和做出决策的学科。
它以数理统计学为基础，通过概率论、数理逻辑和计算机科学等方法，对数据进行收集、整理、分析和解释。
然而，在应用统计学中，空间统计分析作为一种重要的分析方法，为我们提供了更深入的理解和细致的分析空间数据的能力。
在本文中，我们将介绍空间统计分析的方法和应用案例。
一、空间统计分析的方法1.地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）地理加权回归是一种利用空间自相关性来调整回归模型的方法。
传统的回归分析假设所有样本点之间是相互独立的，而地理加权回归则利用样本点之间的空间关系进行模型拟合。
它可以用于解释城市规划、环境分析等领域中的空间数据。
例如，在研究城市犯罪率时，我们可以使用地理加权回归来考虑不同地区之间的犯罪率差异，从而更准确地预测犯罪发生的可能性。
2.空间插值（Spatial Interpolation）空间插值是一种通过已知的离散点数据，推断未知位置上的值的方法。
它可以用于填充缺失的数据、生成等高线图等空间分布信息。
最常见的空间插值方法包括反距离加权插值（Inverse Distance Weighting，IDW）、克里金插值（Kriging）等。
例如，在农业领域，我们可以利用空间插值方法来预测农田各点的产量，为农民提供种植方案和管理建议。
3.空间聚类分析（Spatial Clustering Analysis）空间聚类分析是一种识别数据中聚集模式的方法。
它通过将数据点分组为空间上相邻或相似的簇，以揭示空间分布的规律。
常用的空间聚类算法包括DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、K-means等。
例如，在流行病学研究中，我们可以利用空间聚类分析来识别疾病高发区域，从而更好地采取防控措施。
统计学在农业领域中的应用案例
统计学在农业领域中的应用案例农业一直是人类社会发展的基础产业，而统计学在农业领域中的应用为农业的发展和决策提供了重要的支持和指导。
通过对农业数据的收集、整理、分析和解释，统计学能够帮助农民、农业研究人员和决策者更好地理解农业生产中的各种现象和规律，从而提高农业生产效率、优化资源配置、降低风险和提高农产品质量。
以下是一些统计学在农业领域中的应用案例。
一、农业产量预测准确预测农业产量对于农业生产的规划、市场供应的调节以及政策的制定都具有重要意义。
统计学方法可以通过对历史产量数据、气象数据、土壤条件、种植面积等多种因素的综合分析，建立预测模型。
例如，利用回归分析方法，可以找出产量与各种影响因素之间的定量关系。
通过收集多年的农作物产量数据以及同期的气象数据（如降雨量、温度、日照时长等），建立线性或非线性回归方程。
然后，根据当年的气象预报和其他相关信息，代入方程中就能够对产量进行初步预测。
时间序列分析也是常用的产量预测方法之一。
它通过分析农作物产量的历史时间序列数据，发现其中的趋势、季节性和周期性等规律，从而对未来的产量进行预测。
此外，机器学习算法如人工神经网络、支持向量机等也在农业产量预测中得到了广泛应用。
这些方法能够处理复杂的非线性关系，提高预测的准确性。
二、土壤质量评估土壤是农业生产的基础，了解土壤质量对于合理施肥、种植选择和土地管理至关重要。
统计学可以帮助评估土壤的物理、化学和生物特性。
通过在一定区域内采集多个土壤样本，对土壤的酸碱度、有机质含量、氮磷钾等养分含量、重金属含量等进行测定。
然后，运用描述性统计方法，如均值、标准差、频率分布等，来描述土壤特性的总体情况和变异程度。
进一步地，可以使用相关性分析来研究不同土壤特性之间的关系。
例如，研究土壤有机质含量与氮含量之间的相关性，为合理施肥提供依据。
判别分析可以用于区分不同质量等级的土壤，根据一系列土壤指标将土壤划分为优质、中等和劣质等类别，为土地利用规划提供参考。
统计学方法在人口统计学研究中的应用案例分析
统计学方法在人口统计学研究中的应用案例分析人口统计学是研究人口数量、分布、结构及其变化规律的一门学科。
在人口统计学的研究中，统计学方法起着至关重要的作用。
本文将通过分析几个应用统计学方法的案例，探讨统计学在人口统计学研究中的应用。
一、人口增长率的计算人口增长率是人口统计学中最基本的指标之一。
通过统计学方法，我们可以准确计算出一个地区或国家的人口增长率。
例如，我们想要计算某个城市过去十年的人口增长率，可以先通过抽样调查获取每年的人口数据，然后利用统计学中的公式进行计算。
这样，我们可以得出该城市过去十年的人口增长率，并据此作出相应的人口规划。
二、人口年龄结构的分析人口年龄结构是指一个地区或国家各年龄群体在总人口中所占比例的分布。
通过统计学方法，我们可以对人口年龄结构进行深入的分析。
例如，我们可以利用频率分布表和直方图来展示不同年龄段的人口数量，并通过计算人口的平均年龄来了解该地区或国家的人口年龄分布情况。
这对于制定适合不同年龄群体的社会政策和发展规划具有很大的帮助。
三、人口流动分析人口流动是指人口从一个地区迁移到另一个地区的现象。
通过统计学方法，我们可以对人口流动进行全面和系统的分析。
例如，我们可以利用迁移率和迁移系数来计算不同地区之间的人口流动程度，并通过流动图和热力图展示人口的流动路径和强度。
这有助于理解人口迁移的原因和趋势，并为制定人口流动管理政策提供依据。
四、人口性别比的研究人口性别比是指一个地区或国家男性与女性人口比例的指标。
通过统计学方法，我们可以对人口性别比进行研究。
例如，我们可以利用抽样调查获取一个地区男女人口的实际数量，并通过计算人口性别比和进行显著性检验来判断是否存在性别失衡的情况。
这对于解决性别失衡问题并制定相关政策具有重要意义。
五、人口教育水平的评估人口教育水平是指一个地区或国家人口中具有各种教育程度的人的比例。
通过统计学方法，我们可以对人口教育水平进行评估。
例如，我们可以利用人口普查数据计算不同教育程度人口的比例，并通过教育水平指数来综合评估一个地区或国家的整体教育水平。
统计学应用案例分析
统计学应用案例分析统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，其应用领域广泛。
本文将通过分析一个统计学应用案例来探讨统计学在实际问题中的作用和价值。
案例背景介绍：某电商公司经营着一家电子产品线上商店，他们希望了解自己的销售情况以及市场竞争对手的表现，以便制定更好的经营策略。
为了解决这个问题，他们雇佣了一名统计学家来帮助分析他们的销售数据。
数据收集和整理：首先，统计学家与电商公司合作，收集了过去一年内的销售数据。
这些数据包括销售量、销售额、产品种类、顾客信息等。
接着，他们利用统计软件将这些数据进行整理和归类，为后续的分析做好准备。
销售数据的描述性统计分析：接下来，统计学家使用描述性统计方法来分析销售数据。
他们计算了各种电子产品的平均销售量和销售额，绘制了销售量和销售额的频率分布直方图，以便对销售情况有一个直观的了解。
同时，他们计算了销售量和销售额的标准差、中位数和四分位数，帮助他们评估销售情况的离散程度和集中趋势。
销售预测和趋势分析：通过对销售量和销售额的历史数据进行趋势分析，统计学家能够揭示销售的季节性变化和趋势，从而预测未来的销售情况。
他们利用回归分析方法，建立了销售量和销售额与时间、促销活动和竞争对手销售数据之间的关系模型。
通过该模型，他们可以推测销售量和销售额在不同市场环境下的变化。
市场竞争分析：为了了解市场竞争对手的表现，统计学家进行了竞争对手销售数据的分析。
他们对竞争对手的销售量、销售额和市场份额进行了统计，并与自身公司的销售情况进行对比。
通过这种对比分析，他们识别出在哪些产品领域公司表现弱势，可以针对性地制定改进策略。
数据可视化呈现：为了使得分析结果更加直观和易于理解，统计学家利用可视化工具将分析结果以图表的形式展示出来。
他们制作了柱状图、折线图、散点图等，以及各种统计图表。
这些图表不仅能够准确传递信息，还使得管理层能够迅速理解数据的含义并做出相应的决策。
总结与结论：通过统计学的应用，电商公司得以全面了解自身销售情况和市场竞争对手的表现。
统计学统计方法应用案例分析
统计学统计方法应用案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。
它通过应用各种统计方法，能够帮助我们理解和解释事物背后的规律以及进行有效的决策。
本文将通过分析一个统计学应用案例来展示统计方法在实际问题中的威力。
案例描述：某电子商务平台希望了解用户对其平台服务的满意度水平，并希望找出影响用户满意度的主要因素。
为实现这一目标，该平台进行了一项用户调查，收集到了大量的数据。
第一步：数据整理与描述统计在统计学中，数据整理的第一步是对数据的描述统计分析。
通过计算各个变量的均值、中位数、标准差等统计指标，可以快速了解数据的分布情况。
在这个案例中，我们有如下几个变量：用户满意度、购买频率、平台推荐度、客户服务评分等。
首先，我们计算了用户满意度的平均值为4.2分（满分为5分），标准差为0.8。
购买频率的平均值为2.5次/月，标准差为1.0次/月。
平台推荐度的平均值为4.0分，标准差为0.9。
客户服务评分的平均值为4.5分，标准差为0.7。
通过这些统计指标，我们可以初步了解到用户对该电子商务平台的整体满意度较高，购买频率和平台推荐度相对较低，客户服务评分较高。
第二步：相关性分析相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系。
在这个案例中，我们想要了解不同因素与用户满意度之间的相关性。
为了实现这一目标，我们使用了皮尔逊相关系数进行相关性分析。
分析结果显示，用户满意度与购买频率之间存在显著正相关（相关系数为0.6），表明购买频率越高，用户满意度也越高。
然而，用户满意度与平台推荐度之间的相关性较低（相关系数为0.3），表明用户对平台推荐度评价的变化与满意度之间的关系不显著。
另外，用户满意度与客户服务评分之间存在正相关（相关系数为0.7），表明客户服务质量对用户满意度有较大的影响。
第三步：回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于探究自变量与因变量之间的关系，并建立回归方程进行预测。
在这个案例中，我们使用了多元线性回归分析，目的是找出对用户满意度最具影响力的因素。
高级统计分析方法与大数据应用案例
高级统计分析方法与大数据应用案例1. 简介随着科技的飞速发展和大数据时代的到来，统计分析方法在大数据应用中扮演着重要的角色。
本文将介绍几种常见的高级统计分析方法，并结合实际案例来说明其在大数据应用中的具体应用。
2. 回归分析回归分析是一种通过建立变量之间的关系模型来解释和预测数据的统计方法。
例如，一个电商企业希望了解哪些因素对于销售额的影响最大。
通过回归分析，可以通过销售额、广告投入、市场份额等多个变量来建立模型，进而预测销售额并优化业务决策。
3. 聚类分析聚类分析是一种将数据分为不同组的统计方法，目的是发现数据集内部的内在规律。
例如，一个电信公司希望根据用户行为和消费习惯将用户分为不同的群组，以便进行针对性的市场推广和服务优化。
通过聚类分析，可以将用户划分为具有相似特征的群组，从而实现个性化营销。
4. 因子分析因子分析是一种通过发现变量之间的潜在结构来简化数据集的统计方法。
例如，在市场调研中，有多个指标可以用来评估产品的品质、价格、服务等方面。
通过因子分析，可以将这些指标归纳为几个综合性的因子，从而更好地理解市场需求和产品定位。
5. 时间序列分析时间序列分析是一种基于时间顺序对数据进行建模、预测和分析的统计方法。
例如，一家零售企业希望预测未来几个季度的销售额，以便进行库存管理和生产计划。
通过时间序列分析，可以利用历史销售数据来建立预测模型，并作出准确的销售预测。
6. 大数据应用案例为了更具体地说明高级统计分析方法在大数据应用中的应用，以下列举两个实际案例。
6.1 金融行业在金融行业，大数据和高级统计分析方法的应用已经成为了金融机构的重要策略。
例如，一家银行通过对大量客户交易数据的分析，搭建了自动欺诈检测系统。
该系统通过聚类分析识别异常交易模式，并利用回归分析建立模型，从而能够在事务处理中实时检测出潜在的欺诈行为。
6.2 健康医疗行业在健康医疗行业，利用大数据和高级统计分析方法可以提升医疗效率和质量。
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统计分析方法：应用及案例名称：姓名：学号：年级专业：12级电子科学与技术年月日成绩：评语：指导教师：（签名）关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、提出问题为了了解某地区的旅游情况，发展该地的旅游经济，促进该地人民的生活水平的提高，现通过SPSS软件对某地区361个人旅游情况进行分析，从而更好地掌握该地旅游情况，为经济发展提出决策二、数据收集本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。
通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。
以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系此数据来源于/publications/jse/jse_data_archive.htm三、数据统计处理1、频数分析基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。
Statistics性别N Valid 359Missing 0首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 女198 55.2 55.2 55.2男161 44.8 44.8 100.0Total 359 100.0 100.0表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：旅游积极性Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6比较好79 22.0 22.0 91.6好24 6.7 6.7 98.3非常好 6 1.7 1.7 100.0Total 359 100.0 100.0Statistics通道N Valid 359Missing 0通道Frequency Percent Valid Percent Cumulative PercentValid 没走通道293 81.6 81.6 81.6通道66 18.4 18.4 100.0Total 359 100.0 100.0表说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81.6%，占绝大多数。
上表及其直方图说明，被调查的359个人中，对与旅游积极性差的组频数最高的，为171 人数的47.6%，其次为积极性一般和比较好的，占比例都为22.0%，积性为好的和非常好的比例比较低，分别为24人和6人，占总体的比例为6.7%和1.7%2、相关分析相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法，明确客观事之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。
函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系，即当一个变量X取一定值时，另一个变量函数Y可以根据确定的函数取一定的值。
另一种普遍存在的关系是统计关系。
统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量X取一定值时，另一个变量Y无法根据确定的函数取一定的值。
统计关系可分为线性关系和非线性关系。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。
如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。
相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
Correlations收入旅游花费额外收入收入Pearson Correlation 1 .140**.853**Sig. (2-tailed) .008 .000N 359 359 359旅游花费Pearson Correlation .140** 1 .183**Sig. (2-tailed) .008 .000N 359 359 359额外收入Pearson Correlation .853**.183** 1Sig. (2-tailed) .000 .000N 359 359 359**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).上表是对本次分析数据中，旅游花费、收入、、额外收入的相关分析，表中相关系数旁边有两个星号（**）的，表示显著性水平为0.01时，仍拒绝原假设。
一个星号（*）表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。
先以现旅游花费这一变量与其他变量的相关性为例分析，由上表可知，旅游花费与额外收入的相关性最大，3、回归分析有相关性分析可得收入，旅游花费呈线性相关，因此作回归分析Variables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 收入a. Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 旅游花费Model Summary bModel R R Square Adjusted RSquareStd. Error of theEstimate1 .140a.020 .017 129.604a. Predictors: (Constant), 收入b. Dependent Variable: 旅游花费ANOVA bModel Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 120443.809 1 120443.809 7.170 .008aResidual 5996596.239 357 16797.188Total 6117040.048 358a. Predictors: (Constant), 收入b. Dependent Variable: 旅游花费Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) 91.563 11.528 7.943 .000收入.024 .009 .140 2.678 .008Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) 91.563 11.528 7.943 .000收入.024 .009 .140 2.678 .008 a. Dependent Variable: 旅游花费Residuals Statistics aMinimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 91.74 241.90 116.41 18.342 359 Std. Predicted Value -1.345 6.842 .000 1.000 359 Standard Error of PredictedValue6.840 47.362 9.048 3.426 359 Adjusted Predicted Value 92.09 271.79 116.53 19.018 359 Residual -193.904 891.785 .000 129.423 359 Std. Residual -1.496 6.881 .000 .999 359 Stud. Residual -1.607 6.891 .000 1.002 359 Deleted Residual -223.789 894.316 -.117 130.229 359 Stud. Deleted Residual -1.611 7.390 .004 1.025 359 Mahal. Distance .000 46.811 .997 2.955 359 Cook's Distance .000 .199 .003 .015 359 Centered Leverage Value .000 .131 .003 .008 359 a. Dependent Variable: 旅游花费Charts由上图可知回归方程：y=91.563+ 0.024 (x1) ,(P(Sig=0.000)<0.01)即旅游花费=91.563+0.024*收入( p<0.01) 4、参数检验（1）单样本T检验首先对现工资的分布做正态性检验，结果如下：由上图可知，现工资的分布可近似看作符合正态分布，现推断现工资变量的平均值是否为$3,000,0，因此可采取单样本t检验来进行分析。
分析如下：One-Sample Statistics单个样本统计量N 均值标准差均值的标准误收入359 1032.93021 762.523942 40.244474单个样本检验检验值 = 0t df Sig.(双侧) 均值差值差分的 95% 置信区间下限上限收入25.666 358 .000 1032.930214 953.78493 1112.07550由One-Sample Statistics可知，359个被调查的人中收入平均值1032.93021，标准差为762.523942，均值标准误差为40.244474。
图表One-Sample Test中，第二列是t统计量的观测值为25.666；第三列是自由度为358（n-1）；第四列是t统计量观测值的双尾概率值；第五列是样本均值和检验值的差；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间为（953.78493 , 1112.07550）。
该问题的t值等于25.666对应的临界置信水平为0，远远小于设置的0.05，因此拒绝原假设，表明该地区被调查的359名人中收入与1032.93021存在显著差异。
（2）独立样本t检验T-TestGroup Statistics性别N Mean Std. Deviation Std. Error Mean旅游花费女198 126.09 149.533 10.627男161 104.51 102.187 8.053Independent Samples TestLevene's Test for Equality ofVariances t-test for Equality of Means95% Confidence Interval ofthe DifferenceF Sig. t dfSig.(2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifference Lower Upper旅游花费Equalvariancesassumed 6.302 .013 1.559 357 .120 21.5813.844 -5.647 48.806Equal variances not assumed 1.618 347.241.106 21.5813.334 -4.645 47.805四、结果分析及对策建议1、结果分析得到两组的均数（mean）分别为198 和161独立样本t检验，取的t值1.559与Sig为0.120 p>0..05旅游花费不成显著性差异，由图中可知旅行的旅游花费较高2、对策建议从上数据的结果可知，被调查者旅游积极性较差的好多，原因在于工资收入不是很高，用在旅游方面的花费就比较少。