版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、 第13章 SPSS在系統(tǒng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用第1頁(yè),共44頁(yè)。13.1 實(shí)例提出:汽車保有量的預(yù)測(cè)分析我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展為私人汽車提供了巨大的發(fā)展空間。據(jù)中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)估算,截止到2006年底,中國(guó)私人汽車保有量約為2650萬輛,占全國(guó)汽車保有量的60%左右。在2006年,我國(guó)汽車銷量為710多萬輛,私人購(gòu)買比例超過77%,中國(guó)已經(jīng)成為僅次于美國(guó)的全球第二大新車市場(chǎng)。據(jù)世界銀行的研究,汽車保有量 (尤其是私人汽車)與人均國(guó)民收入成正比。2003年,我國(guó)國(guó)內(nèi)人均GDP首次突破1000美元,這預(yù)示著中國(guó)汽車開始進(jìn)入家庭消費(fèi)階段。而事實(shí)表明,隨著中國(guó)人均GDP的穩(wěn)健增長(zhǎng),近年來,我國(guó)的家用汽車銷量以兩位
2、數(shù)的增速急劇擴(kuò)大。 第2頁(yè),共44頁(yè)。汽車特別是用于消費(fèi)的私人汽車保有量的多少,與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、居民收入以及道路建設(shè)等有著密切的聯(lián)系。隨著私人汽車消費(fèi)時(shí)代的到來,汽車保有量上升的一個(gè)重要因素就是國(guó)內(nèi)汽車消費(fèi)的快速增長(zhǎng)。消費(fèi)者購(gòu)買力的增強(qiáng)和個(gè)體私營(yíng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,也帶動(dòng)了私人汽車的大發(fā)展。私人汽車保有量與一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有關(guān)數(shù)據(jù)有著密切關(guān)系。附表13-1提供了我國(guó)某一經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的一些相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。請(qǐng)根據(jù)附表中的相關(guān)數(shù)據(jù)分析影響該地區(qū)私人汽車保有量的因素,并預(yù)測(cè)到2008年該地區(qū)私人汽車保有量有多少?第3頁(yè),共44頁(yè)。第4頁(yè),共44頁(yè)。12.2 實(shí)例的SPSS軟件操作詳解 本實(shí)例要
3、求分析人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、全社會(huì)消費(fèi)品零售總額等因素對(duì)私人汽車保有量的影響情況,并做相應(yīng)的預(yù)測(cè)分析。由于人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等指標(biāo)都描述了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況,因此它們和私人汽車保有量有著密切的關(guān)系。但是要全部考慮這些指標(biāo)是非常困難的,這是因?yàn)橹笜?biāo)數(shù)量眾多,難以全部考慮??紤]到這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間還存在著相關(guān)性,因此可以利用因子分析,利用降維的方法綜合這些眾多的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為少量的公共因子,這樣通過分析因子和私人汽車保有量的關(guān)系來預(yù)測(cè)私車保有量的未來趨勢(shì)。具體操作步驟如下:第5頁(yè),共44頁(yè)。 Step01:打開數(shù)據(jù)文件打開數(shù)據(jù)文件13-1.sav。同時(shí)單擊數(shù)據(jù)瀏覽窗口的【Variable View(變量視圖)
4、】按鈕,檢查各個(gè)變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義是否合理,是否需要修改調(diào)整。Step02:因子分析在候選變量列表框中選擇X1、X2、X6變量設(shè)定為因子分析變量,將其添加至【Variables(變量)】列表框中。單擊【Extraction】按鈕,勾選【Scree plot】復(fù)選框,其他選項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn),單擊【Continue(繼續(xù))】按鈕返回主對(duì)話框。第6頁(yè),共44頁(yè)。在主話框中,單擊【Score(尺度)】按鈕,勾選【Save as variables(保存變量)】復(fù)選框,表示采用回歸法計(jì)算因子得分并保持在原文件中;同時(shí)勾選【Display factor score coefficient matrix(顯示
5、因子得分系數(shù)矩陣)】復(fù)選框,表示輸出因子得分系數(shù)矩陣。其他選項(xiàng)保持系統(tǒng)默認(rèn),單擊【Continue(繼續(xù))】按鈕返回。單擊【OK】按鈕,完成本步操作。第7頁(yè),共44頁(yè)。Step03:回歸分析在第二步因子分析中得到了不同年份的因子得分,這些因子得分充分反映了不同年份的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值。于是可以考慮利用它來對(duì)私車保有量進(jìn)行預(yù)測(cè)。首先繪制綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值與私車保有量的散點(diǎn)圖,判斷兩者之間是否存在相關(guān)關(guān)系。 第8頁(yè),共44頁(yè)。選擇菜單欄中的【Analyze(分析)】【Regression(回歸)】【Curve Estimation(曲線估計(jì))】命令,彈出【Curve Estimation(曲線估計(jì))】對(duì)話
6、框。在候選變量列表框中選擇“y”變量設(shè)定為因變量,將其添加至【Dependent(s)(因變量)】列表框中。同時(shí),選擇“FAC1-1”變量設(shè)定為自變量,將其添加至【Variable(變量)】列表框中。在【Model(模型)】復(fù)選框中勾選【Logistic】模型,并在【Upper bound(上限)】文本框中填入1000,表示上限值。注意,這里的上限值可以調(diào)整完善。最后單擊【OK】按鈕,完成操作。 第9頁(yè),共44頁(yè)。第10頁(yè),共44頁(yè)。Step04:預(yù)測(cè)私車保有量在得到了私車保有量和綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值的模型后,要預(yù)測(cè)私車保有量在2010的數(shù)量,則首先需要估計(jì)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值在2008的取值,利用線性回
7、歸模型得到經(jīng)濟(jì)發(fā)展值的預(yù)測(cè)值后,帶入Logistic函數(shù)就可以估計(jì)出2008年該地區(qū)的私車保有量了。第11頁(yè),共44頁(yè)。12.3 實(shí)例的SPSS輸出結(jié)果詳解1 因子分析結(jié)果(1)因子分析共同度 表13-2是因子分析的共同度,顯示了所有變量的共同度數(shù)據(jù)。第一列是因子分析初始解下的變量共同度。它表明,對(duì)原有六個(gè)變量如果采用主成分分析法提取所有六個(gè)特征根,那么原有變量的所有方差都可被解釋,變量的共同度均為1。第二列列出了按指定提取條件提取特征根時(shí)的共同度??梢钥吹?,所有變量的絕大部分信息可被因子解釋,這些變量信息丟失較少。第12頁(yè),共44頁(yè)。(2)因子分析的總方差解釋接著計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值
8、、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率結(jié)果如表13-3所示。在表13-3中,第一個(gè)因子的特征根值為5.920,解釋了原有6個(gè)變量總方差的98.670。因此只選取第一個(gè)因子為主因子即可。第13頁(yè),共44頁(yè)。(3)因子碎石圖從碎石圖看到,第一個(gè)特征值明顯大于后面的特征值,說明提取第一個(gè)因子是合適的。第14頁(yè),共44頁(yè)。(4)因子載荷矩陣 表13-4顯示了因子載荷矩陣。通過載荷系數(shù)大小可以分析不同公共因子所反映的主要指標(biāo)的區(qū)別。從結(jié)果看,第一主因子在這六個(gè)指標(biāo)上的載荷值都很大,說明它綜合反映了該地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值,故可以作為綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值看待。第15頁(yè),共44頁(yè)。(5)因子得分系數(shù) 表13-5列出了采用回歸法
9、估計(jì)的因子得分系數(shù)。同時(shí)在原數(shù)據(jù)瀏覽窗口中新增了變量“FAC1_1”,它表示不同年份的綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值。第16頁(yè),共44頁(yè)。2 曲線估計(jì)結(jié)果(1)模型描述 表13-6是SPSS對(duì)曲線擬合結(jié)果的初步描述統(tǒng)計(jì),例如自變量和因變量、估計(jì)方程的類型等。 第17頁(yè),共44頁(yè)。(2)模型匯總及參數(shù)估計(jì)表13-7給出了樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和相應(yīng)方程中的參數(shù)估計(jì)值。模型的整體擬合優(yōu)度值R2為0.994,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量等于1624.416,概率P值小于顯著性水平0.05,說明該模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。得到估計(jì)方程如下: 第18頁(yè),共44頁(yè)。(3)擬合曲線圖最后給出的是實(shí)際數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和Logistic
10、回歸方程的預(yù)測(cè)圖,這進(jìn)一步說明方程的擬合效果最好。第19頁(yè),共44頁(yè)。3 預(yù)測(cè)私車保有量(1)預(yù)測(cè)綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展值 繪制綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量“FAC1-1”的時(shí)間序列圖13-6看到,該變量的增長(zhǎng)基本呈線性趨勢(shì),于是可以采用線性回歸來估計(jì)該變量在2008年的取值。 采用曲線估計(jì)中的線性回歸選項(xiàng)可以估計(jì)得到預(yù)測(cè)方程如下:于是計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量在2008的取值為1.787第20頁(yè),共44頁(yè)。第21頁(yè),共44頁(yè)。(2)預(yù)測(cè)私車保有量 在計(jì)算得到綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展變量的預(yù)測(cè)值后,帶入Logistic回歸模型,于是得到該地區(qū)在2008的私車保有量為: 114.5萬輛第22頁(yè),共44頁(yè)。 第14章 SPSS在社會(huì)
11、學(xué)中的應(yīng)用第23頁(yè),共44頁(yè)。14.1 實(shí)例提出:中國(guó)傳統(tǒng)文化了解程度研究 某大學(xué)研究機(jī)構(gòu)對(duì)該校電氣、管理、電信、外語、人文幾個(gè)學(xué)院的同學(xué)進(jìn)行了調(diào)查,各個(gè)學(xué)院發(fā)放的問卷數(shù)參照各個(gè)學(xué)院的人數(shù)比例??偣舶l(fā)放問卷250余份,回收有效問卷228份。 調(diào)查問卷設(shè)置了大學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)文化了解程度的題目,例如“佛教的來源是什么?”、“儒家的思想核心是什么?”、“清明上河圖的作者是誰?”等。由于篇幅有限,數(shù)據(jù)文件14-1.sav給出了每位調(diào)查者對(duì)傳統(tǒng)文化了解程度的總得分,同時(shí)也列出了被調(diào)查者性別、專業(yè)、年級(jí)等數(shù)據(jù)信息。請(qǐng)利用這些資料,分析以下問題: 1、分析大學(xué)生對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)文化了解程度得分,并按了解程度對(duì)得分進(jìn)行
12、合理的分類。 2、研究獲取文化來源對(duì)大學(xué)生傳統(tǒng)文化了解程度是否存在影響關(guān)系。第24頁(yè),共44頁(yè)。14.2 實(shí)例的SPSS軟件操作詳解 1. 問題一操作詳解 對(duì)于問題一,首先可以采用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)被調(diào)查者的文化了解程度進(jìn)行分析,了解大學(xué)生整體的傳統(tǒng)文化了解程度;接著可以利用百分位數(shù)對(duì)了解程度得分進(jìn)行分類,將其分為“不了解”、“不太了解”、“一般了解”、“較了解”和“很了解”等五類。 具體操作步驟如下:第25頁(yè),共44頁(yè)。 Step01:打開數(shù)據(jù)文件 打開數(shù)據(jù)文件14-1.sav。同時(shí)單擊數(shù)據(jù)瀏覽窗口的【Variable View(變量視圖)】按鈕,檢查各個(gè)變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義是否合理,是否需要修改調(diào)
13、整。第26頁(yè),共44頁(yè)。Step02:頻數(shù)分析 選擇菜單欄中的【Analyze(分析)】【Descriptive Statistics(描述統(tǒng)計(jì))】【Frequencies(頻率)】命令,彈出【Frequencies(頻率)】對(duì)話框。在此對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇“X9”變量,將其添加至【Variable(s)(變量)】列表框中,表示它是進(jìn)行頻數(shù)分析的變量。第27頁(yè),共44頁(yè)。 單擊【Statistics】按鈕,在彈出的對(duì)話框的【Cut points for equal groups(割點(diǎn)相等組)】文本框中鍵入數(shù)字“5”,輸出第20、40、60和80百分位數(shù),即將數(shù)據(jù)按照題目要求分為等間
14、隔的五類。接著,勾選【Std. Deviation(標(biāo)準(zhǔn)差)】、【Mean(均值)】等選項(xiàng),表示輸出了解程度得分的描述性統(tǒng)計(jì)量。再單擊【Continue】按鈕,返回【Frequencies(頻率)】對(duì)話框。第28頁(yè),共44頁(yè)。第29頁(yè),共44頁(yè)。 單擊【Charts】按鈕,勾選【Histograms(直方圖)】和【W(wǎng)ith normal curve(顯示正態(tài)曲線)】復(fù)選框,即直方圖中附帶正態(tài)曲線。再單擊【Continue】按鈕,返回【Frequencies(頻率)】對(duì)話框。 最后,單擊【OK(確定)】按鈕,操作完成。 第30頁(yè),共44頁(yè)。Step03:了解程度分類 在得到第20、40、60和8
15、0百分位數(shù)后,接著以它們?yōu)閿帱c(diǎn)對(duì)得分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類,因此可以利用SPSS中的【Recode(編碼)】功能來實(shí)現(xiàn)。 打開SPSS軟件,在菜單欄中選擇【File(文件)】【Transform(轉(zhuǎn)換)】【Recode into Different Variable(重新編碼為不同變量)】命令,彈出【Recode into Different Variable(重新編碼為不同變量)】對(duì)話框。第31頁(yè),共44頁(yè)。第32頁(yè),共44頁(yè)。 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇“X9”變量進(jìn)入【Input Variable-Output Variable(輸入變量-輸出變量)】列表框,同時(shí)在【Output Variabl
16、e(輸出變量)】復(fù)選框中填寫輸出賦值變量名稱“等級(jí)”。同時(shí)單擊【Change】按鈕進(jìn)行賦值轉(zhuǎn)換。 單擊【Old and New Value按鈕,彈出重編碼規(guī)則設(shè)置對(duì)話框。接著按照等級(jí)轉(zhuǎn)換賦值規(guī)則進(jìn)行變量的重新賦值工作。設(shè)置完成后,單擊【Continue(繼續(xù))】按鈕返回主對(duì)話框 最后,單擊【OK(確定)】按鈕,操作完成。此時(shí),原數(shù)據(jù)文件新增加了“天數(shù)”變量。第33頁(yè),共44頁(yè)。第34頁(yè),共44頁(yè)。2. 問題二操作詳解 對(duì)于問題二,大學(xué)生獲取傳統(tǒng)文化來源主要是從學(xué)校、家庭或自學(xué)等。因此本問題主要要分析不同學(xué)習(xí)途徑對(duì)大學(xué)生傳統(tǒng)文化了解程度是否存在顯著性影響。由于文化來源途徑和了解程度等級(jí)都是定性數(shù)
17、據(jù),因此可以考慮采用列聯(lián)表分析中的行、列變量相關(guān)程度檢驗(yàn)。 具體操作步驟如下: 第35頁(yè),共44頁(yè)。 選擇菜單欄中的【Analyze(分析)】【Descriptive Statistics(描述統(tǒng)計(jì))】【Crosstabs(交叉表)】命令,彈出【Crosstabs(交叉表)】對(duì)話框。第36頁(yè),共44頁(yè)。14.3 實(shí)例的SPSS輸出結(jié)果詳解問題一結(jié)果 (1)描述性統(tǒng)計(jì)量表 表14-1是被調(diào)查者對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)文化了解程度得分的描述性統(tǒng)計(jì)量輸出表,其中包括了均值、中位數(shù)、方差等基本統(tǒng)計(jì)量??梢钥吹?,大學(xué)生對(duì)傳統(tǒng)中國(guó)文化了解程度得分均值等于57.18分,標(biāo)準(zhǔn)差為12.824,偏度為-0.116,峰度為-0
18、.278等.第37頁(yè),共44頁(yè)。第38頁(yè),共44頁(yè)。 (2)直方圖 SPSS輸出結(jié)果也包括直方圖。從圖形特征看,數(shù)據(jù)呈稍微左偏分布。根據(jù)附帶的正態(tài)分布曲線可見了解程度得分近似服從正態(tài)分布N(57.18,12.824),說明大學(xué)生對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)文化的了解程度差異較大。第39頁(yè),共44頁(yè)。第40頁(yè),共44頁(yè)。2 問題二結(jié)果 (1)來源途徑與了解程度等級(jí)的列聯(lián)表 表14-2是來源途徑與了解程度等級(jí)的列聯(lián)表,表中數(shù)據(jù)列出了處于不同了解程度等級(jí)及來源途徑的學(xué)生人數(shù)??梢钥吹剑浴皩W(xué)校教育”為主要來源途徑的學(xué)生大多數(shù)對(duì)傳統(tǒng)中國(guó)文化了解程度位于“很不了解”和“不太了解”的等級(jí),而采用“自學(xué)”方式來獲取傳統(tǒng)文化的學(xué)生對(duì)其了解程度都比較高,多數(shù)學(xué)生都“比較了解”或“很了解”傳統(tǒng)文化。第41頁(yè),共44頁(yè)。第42頁(yè),共44頁(yè)。 (2)獨(dú)立性檢驗(yàn) 上面的列聯(lián)表只是
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 專業(yè)人才2024年薪金聘用協(xié)議書版
- 二零二五版冷鏈物流車輛貨物運(yùn)輸安全協(xié)議2篇
- 二零二五年藝術(shù)品搬運(yùn)運(yùn)輸服務(wù)合同3篇
- 二零二五版數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展合同范本2篇
- 2024施工合同匯集
- 二零二五年度鋼板租賃與節(jié)能減排服務(wù)協(xié)議3篇
- 個(gè)性化旅游顧問服務(wù)協(xié)議2024版版A版
- 2024版產(chǎn)品銷售協(xié)議6篇
- 二零二五年度高科技產(chǎn)業(yè)合伙人分家協(xié)議書3篇
- 二零二五年度智能工廠安全生產(chǎn)服務(wù)外包合同2篇
- 《用銳角三角函數(shù)解決問題(3)》參考課件
- 房地產(chǎn)營(yíng)銷策劃 -佛山龍灣壹號(hào)學(xué)區(qū)房項(xiàng)目推廣策略提案方案
- 產(chǎn)品共同研發(fā)合作協(xié)議范本5篇
- 風(fēng)水學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)培訓(xùn)
- 吸入療法在呼吸康復(fù)應(yīng)用中的中國(guó)專家共識(shí)2022版
- 1-35kV電纜技術(shù)參數(shù)表
- 信息科技課程標(biāo)準(zhǔn)測(cè)(2022版)考試題庫(kù)及答案
- 施工組織設(shè)計(jì)方案針對(duì)性、完整性
- 2002版干部履歷表(貴州省)
- DL∕T 1909-2018 -48V電力通信直流電源系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論