SPSS論文 (參考)

1、海 南 大 學應用統(tǒng)計軟件spss論文題 目：關于與家庭設備支出相關因素的回歸分析 學 號： 20101711310017 姓 名： 劉俊東 年 級： 2010級 學 院： 經濟與管理學院 專 業(yè)： 工商管理 指導教師： 張洪波 完成日期： 2012年 6月11 日 摘 要隨著中國經濟的飛速發(fā)展，人們的生活水平不斷提高，國內恩格爾系數在逐步減小，說明了人們的消費重心以逐步從食品、衣物，轉移到家電、服務、娛樂上了。本文研究的是家庭設備用品及服務的支出與什么因素有關，提出與居民平均每人全年家庭收入，平均每百戶家用汽車擁有量，城市建設用地面積，公共交通運營數，億元以上商品交易市場數以及限額以上零售業(yè)

2、法人企業(yè)有關。說明假設，并做強制進入策略模型，發(fā)現縱多因素不能很好的解釋被解釋變量，因此用向后篩選策略模型，得出可行的回歸方程，然后檢驗其相關性。最后得出結論。關鍵詞：家庭設備 支出 相關因素 回歸分析一、 引言 隨著中國經濟的飛速發(fā)展，人們的生活水平日益提高，人們對家電設備、服務的需求也隨之提高，由此可見，電器設備行業(yè)的市場將會越來越大，大量的商家存在這一塊市場。因此，家庭設備用品及服務支出與各因素的回歸性是很有必要的。 對于家庭設備支出的相關因素，根據能自己能找到的數據及猜想，列出以下幾個：居民平均每人全年家庭收入，平均每百戶家用汽車擁有量，城市建設用地面積，公共交通運營數，億元以上商品交

3、易市場數，限額以上零售業(yè)法人企業(yè)。下面一個個進行猜想說明。 家庭的支出與家庭的收入肯有是有關系的，這個用多解釋；一個家庭是否擁有小汽車，與他們的出行次數、速度、意愿都有關系，而關系大小就很可能與他們擁有的汽車數量有關；城建面積可以代表這個地區(qū)的城市化程度，研究這個因素可以為企業(yè)提供銷售市場方向；公工交通是否發(fā)達，也影響人們的外出及消費；億元以上商品交易市場數，可以代表地區(qū)的大商場數量，家電等耐用消費品的消費很大一部分在大商場中發(fā)生；限額以上零售業(yè)企業(yè)數可以代表部分零售店，部分消費也發(fā)生在此。 經過初步的猜想，從中國統(tǒng)計年鑒1中，獲得2009年相應的各省統(tǒng)計數據，并經過對spss統(tǒng)計軟件2的學習

4、后，通過spss對數據進行回歸分析來得出結果。二、 回歸分析 數據錄入并經過各個單位的預處理后，首先進行強制進入策略回歸模型分析。1、 強制進入策略模型 表為回歸方程的擬合優(yōu)度分析，可見，調整的判定系數為0.771，可以認為擬合有毒是比較高的，被解釋變量可以被模型解釋的部分較多。 上表是回歸方程顯著性中的f檢驗統(tǒng)計，對應的概率p-值近似為0，小于顯著性水平（0.05），應拒接回歸方程原假設，認為各回歸系數不同時為0，被解釋變量與解釋變量全體的先性關系是顯著的。 上表是回歸方程偏回歸系數的分析，可以看到，除了居民平均收入個和汽車擁有量外，其他變量的回歸系數顯著性t檢驗的概率p-值都大于顯著水平（

5、0.05），因此不應拒絕原假設，認為這些偏回歸系數與0無顯著差異，它們不能很好的解釋被解釋變量，不應該保留在回歸方程中，因此應該重新建立回歸方程。2、 向后篩選策略模型 上表是利用向后篩選策略經過5步完成回歸方程建立的擬合優(yōu)度分析，表中可見，在四個因素的過程中，調整的判定系數r2在減少，方程的擬合優(yōu)度下降了。這方面說明了判定系數的自身特性，同時也說明建立回歸方程并不是一味追求高的擬合優(yōu)度為唯一目標的。方程的dw檢驗值為1.270，殘差存在一定程度的正自相關。 下表是每個模型的偏回歸系數分析，前四個模型中都存在回歸系數不顯著的變量，在第五個模型中，各個回歸系數顯著性檢驗的概率p-值都小于顯著水平

6、，因此保留這里解釋變量是合理的。最終的回歸方程為： 家庭設備用品及服務支出=-102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶家用汽車擁有量 該方程意味著居民平均每人全年家庭收入增加一元，會使人民對家庭設備用品及服務的支出增加5.838元，其他的以此類推。coefficientsamodelunstandardized coefficientsstandardized coefficientstsig.bstd. errorbeta1(constant)-107.81398.326-1.096.284居民平均每人全年家庭收入5.689.7961.0857.149.0

7、00平均每百戶家用汽車擁有量-13.9585.081-.400-2.747.011城市建設用地面積1.6838.104.075.208.837公共交通運營數.3061.007.119.304.764億元以上商品交易市場數-.371.207-.270-1.798.085限額以上零售業(yè)法人企業(yè).033.026.2081.269.2162(constant)-99.73888.564-1.126.271居民平均每人全年家庭收入5.640.7461.0757.565.000平均每百戶家用汽車擁有量-14.2524.786-.409-2.978.006公共交通運營數.493.444.1921.110.2

8、77億元以上商品交易市場數-.360.195-.262-1.844.077限額以上零售業(yè)法人企業(yè).034.025.2121.322.1983(constant)-108.46788.608-1.224.232居民平均每人全年家庭收入5.842.7261.1148.045.000平均每百戶家用汽車擁有量-13.8284.792-.397-2.886.008億元以上商品交易市場數-.296.187-.216-1.582.126限額以上零售業(yè)法人企業(yè).049.021.3082.282.0314(constant)-86.13289.876-.958.346居民平均每人全年家庭收入5.625.7331

9、.0737.678.000平均每百戶家用汽車擁有量-13.9164.923-.399-2.827.009限額以上零售業(yè)法人企業(yè).026.017.1671.604.1205(constant)-102.24291.787-1.114.275居民平均每人全年家庭收入5.838.7401.1137.886.000平均每百戶家用汽車擁有量-12.0774.920-.346-2.455.021a. dependent variable: 家庭設備用品及服務支出三、 回歸方程檢驗 家庭設備用品及服務支出= -102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶家用汽車擁有量1、 非

10、參數檢驗分析圖一圖二 上面圖一可見，數據點圍繞基準線存在一定的規(guī)律性。 圖二為標準化殘差的非參數檢驗結果，標準化殘差的k-s檢驗概率p-值大于顯著性水平（0.05），所以不能拒絕原假設，表明標準化殘差與標準正態(tài)分布不存在顯著差異，可以認為殘差滿足了線性模型的前提要求。2、 相關分析 圖一圖二 圖一顯示標準化殘差和預測值之間的關系圖，可見，隨著標準化預測值的變化，標準化殘差在0線周圍隨機分布，但是殘差的等方差性并不滿足，而且有增大的趨勢。 圖二為spearman等級系數相關分析結果，標準化殘差和標準化預測值的spearman等級相關系數為0.152，并且，概率p-值為0.414遠大于顯著水平（0

11、.05），所以不能拒絕原假設，認為異方差現象不明顯。四、 結果 由上面的非參數檢驗分析和相關分析的結果證明，回歸方程為： 家庭設備用品及服務支出= -102.242+5.838居民平均每人全年家庭收入 -12.077平均每百戶家用汽車擁有量是正確的，具有一定的說服力。五、 結論 由回歸方程可見，人們對家庭設備及服務的支出，是與他們的家庭收入是成正比的：人們的收入越多，就會改善自己生活水平，對家電、家用工具、家庭服務的支出增加。這跟初步的猜想是一樣的。 而這類支出與家庭擁有車的數量是成反比的，這個結果跟初步猜想有才別，尤其是家庭擁有車的數量。分析看來，一個家庭擁有車的數量越多，證明其家庭比較富裕，很可能是因為這些家庭已經對家電等一類耐用性物品的消費已經飽和，他們更多的支出很可能已經轉向了奢侈品。這個解釋變量還有待更詳細的分析檢驗。 而其他被排除的變量，也引起我們的出于，其中城市建設面積和交通運營量都證明一個城市的發(fā)展水平，而億元以上商品交易市場數是大型商場的代表，大型商場的數量越多，會使人們對這類支出減少