关于我国小康指数的spass数据分析
数据分析期末作业
题目我国各省小康指数基于SPSS的分析院系 xx00xx00
年级专业
目录
一.数据来源 (1)
二.数据的处理及选用分析方法简述 (1)
三.数据分析 (2)
3.1描述性统计分析 (4)
3.2散点图的绘制 (5)
四.多元回归分析 (6)
五.非参数检验分析 (8)
六.总论 (10)
关于我国小康指数的spass数据分析
一.数据来源
二、数据的处理及选用分析方法简述
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,首先,为了便于数据的浏览,快捷的找到数据的最大值和最小值,同时,快捷的发现数据的异常值,先将数据按照降序重新进行排列;其次,为了粗略的把握数据的分布,实现数据的离散化处理和对数据进行频数分析,和对数据进行频数分析,利用spss软件中的分组功能对数据进行简单的分组。鉴于本案例所涉及的变量为
多元变量,包括经济技术,生活质量,社会结构,人口素质,在用SPASS分析是采用描述性统计分析、多元线性回归、非参数检验分析。
三.?spass数据分析
(一)描述性统计分析
EXAMINE VARIABLES=x1 BY x2 x4 x5 x6 x3
/ID=dq
/PLOT BOXPLOT STEMLEAF NPPLOT SPREADLEVEL
/COMPARE GROUP
/MESTIMATORS HUBER(1.339) ANDREW(1.34) HAMPEL(1.7,3.4,8 .5) TUKEY(4.685)
/PERCENTILES(5,10,25,50,75,90,95) HAVERAGE
/STATISTICS DESCRIPTIVES EXTREME
/CINTERVAL 95
/MISSING LISTWISE
/NOTOTAL.
以上过程是在spass窗口中定义ID和变量所得结果.
表3-1
表3-2
结果分析:表3-1散点图表明各个省的社会结构对小康综合指数的关系,不同的社会结构对小康指数的影响是不同的.表3-2的离散正态概率分布图中可以看出点随机落在中间横线的远端,因此可以拒绝正态分布.
表3-2
结果分析:表3-2散点图表现出各个省人口素质和小康指数的关系:不同的人口素质对小康指数的影响不同.以下生活质量和经济技术发展对小康指数的影响与人口素质是相同的.
四.多元线性回归分析
我国居民小康指数Y与社会结构X2,经济技术x3,人口素质x4,生活质量x5,法制与
治安x6,的一元线性回归分析变量选择说明:被解释变量即自变量:
x2,x3,x4,x5,x6,解释变量即因变量:.居民的小康指数Y,
1. 相关分析表,由模型汇总中看到复相关系数为1.000,决定相关系数1.000,回归估计得标准误差0.05058,说明方程拟合度较好,表明回归方程显著性较高。
2.方差分析表,F=
3.048E5,P=0.000<0.001,表明回归方程高度显著较高,存在
线性回归关系。
3. 结果分析:回归系数的显著性检表:常数项的P=0.00<0.001,说明存在显著性差异,故应该得出现在回归方程中,回归方程为:Y=—
207+215X2+401x3+242x4+298x4+136x5。
五.非参数检验
描述性统计结果如下表所示
结果分析:从该表中看出社会结构的平均值为73.3065,方差为12.11676,最小值为51.60,最大值为100.00,经济与技术的平均值为55.0871,方差为18.57586,最小值为31.50,最大值为94.70.
Wilcoxon检验结果如下两表所示:
Wilcoxon Signed Ranks Test
结果分析:从第一个表中看出Negative Ranks为31a,,,,,Positive Ranks为0,Ties 为0,表示31个省中经济与技术发展和社会结构对小康指数的影响是一致的。平均秩分别为16和0.
从第二个表中看出Z统计量为-4.860,相伴概率为0,小于显著水平0.05,因此拒绝零假设。
Sign Test
结果分析:从第一个表中看出正负平均秩的值和Wilcoxon检验是一致的,第二个表中看出相伴概率为0,小于显著性水平,拒绝零假设。
六.依据SPSS计算结果得出综合结论。
本案例分别从描述性统计分析、多元线性回归、非参数检验三种分析方法对我国各省小康指数进行分析,得出以下结论:
(1)社会结构、经济技术发展、人口素质、生活质量、法制与治安对
各省的小康指数的影响是不一致的,因此,不同的因素会导致小康水平的发展.
(2)影响小康综合指数的社会结构、经济技术发展、人口素质、生活质量、法制与治安等因素与小康综合指数是呈线性相关的,各省的影响因素的不同使得其小康综合指数不同.
(3)只有社会结构、经济技术发展、人口素质、生活质量、法制与治安等因素共同发展才能是小康水平得到提升.
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