全国农村居民人均收入与消费的统计分析SPSS课程设计.docx

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全国农村居民人均收入与消费的统计分析SPSS课程设计

天津理工大学中环信息学院

课程设计

课程名称:

SPSS统计分析

设计题目:

用SPSS软件对全国农村居民人均收入与消费的统计进行分析

 

姓名:

薛存莲学号:

10080065

系别:

经济与管理系专业班级:

10信管2班

开始日期:

2012年5月20日完成日期2012年6月20日

指导教师:

赵飞燕成绩评定等级(分数)

 

全国农村居民人均收入与消费的统计

【摘要】

本文运用多元线性回归方法及基础理论,通过建立回归模型的基本过程和借助于SPSS及SAS统计软件,建立我国全国农村居民人均收入与全国人均消费支出的初步模型与优化模型。

分析农民人均纯收入和生活消费支出的关系,从中寻求影响农民消费水平的主要因素,并量化其影响程度。

结果表明:

收入是影响农村居民消费支出的主要因素,不同收入来源对消费水平影响不同,工资性收入和家庭经营性收入对其影响较小但较为稳定,财产性收入和转移性收入的影响较大但不稳定,高收入阶层收入的增加对消费影响较小,中低收入阶层收入的增加对消费影响较大,但收入较低和最低阶层消费则有其特殊性。

对此,应千方百计增加农民收入,重点提高中低收入阶层农民收入,不断开拓农村新的消费热点,以促进农村经济的快速发展。

农村居民人均纯收入是农村居民纯收入按照农村住户人口平均的纯收入水平。

它反映的是全国或一个地区农村居民的平均收入水平。

农村居民人均纯收入是一个年度核算指标。

农村居民纯收入是农村住户当年从各个来源得到的总收入相应地扣除有关费用性支出后的收入总和。

农村居民家庭总收入包括工资性收入、家庭经营收入、财产性收入、转移性收入。

近年来,中国农村居民人均收入和消费水平呈逐年提高、增长速度加快的趋势,但与城镇居民相比,消费和收入水平仍存在较大差距,应当从提高农村居民收入水平、健全社会保障程度等角度进一步提高农村居民生活水平。

关键词:

人均收入与消费,一元回归的分析,相关性分析

 

目录

 

第一章问题研究的背景及意义3

第二章研究的相关理论3

第三章数据及分析4

3.1描述性统计分析4

3.2统计图的绘制5

3.3均值比较6

第四章相关性分析7

第五章一元回归的分析...................7

第六章时间序列的曲线估计.................10

第七章总论........................12

 

一、问题研究的背景及意义

农村居民消费结构是衡量农村居民生活水平的一个重要指标,我国是农业大国,农村居民是一个庞大的消费群体。

随着社会主义新农村建设和全面小康社会建设的不断推进,研究农村居民的消费结构对引导农民合理消费、改变消费观念、优化消费结构等具有非常重大的现实意义。

原始数据:

图1.1数据文件

 

二、研究的相关理论

我国是发展中的农业人口大国,农业的作用和基础地位都非常重要。

全面建设小康社会能否实现,重点难点在提高农村人口的人均收入。

要实现农村居民收入稳定,农村居民要达到小康水平,其前提条件是保持农村居民人均收入持续稳定快速发展。

改革开放以来,国家日益重视农村经济的可持续发展,我国农村体制改革取得的快速发展给农民带来了真正的实惠。

我国农民人均收入和全国收入水平都有了较大的提高。

为了进一步对我国的农村居民收入水平情况作进一步的了解,根据全国食品,住宅,衣着,家庭设备,交通和通讯,文教娱乐及用品,医疗保健,其他商品及其他消费水平情况。

如何客观准确无误的分析各个消费指标对收入影响的情况,具有更重要的理论和现实意义。

因此本文运用描述性统计分析,统计图的绘制,统计报表的编制,均值比较,相关性分析,一元回归的分析,时间序列的曲线统计方法对全国人均收入及全国人均消费支出的问题进行分析,并得出系列结论,通过结论给出一些建议。

 

三、数据及分析

(一)描述性统计分析

1.输出结果

2.结果分析

从结果中可以看出,1980至1999这20年的全国农村居民纯收入的均值为903.4025元,生活消费支出均值为724.8630元,食品支出均值为408.1735元,衣着支出均值为54.3505元,居住支出均值为112.7005元,医疗保健支出均值为25.2355元,交通和通讯支出均值为19.1355元,文教娱乐用品及服务均值为54.8600元。

农村居民纯收入中值为634.9100元,生活消费支出中值为560.0从结果中可以看出,1980至1999这20年的全国农村居民纯收入的均值为

图3.1输出结果

903.4025元,生活消费支出均值为724.8630元,食品支出均值为408.1735元,衣着支出均值为54.3505元,居住支出均值为112.7005元,食品支出中值为318.6000元,衣着支出中值为44.9650元,居住支出中值为101.8350元,医疗保健支出中值为17.7300元,交通和通讯支出中值为8.7100元,文教娱乐用品及服务中值为30.9950元。

农村居民纯收入标准差为700.55112元,生活消费支出标准差为525.53153元,食品支出标准差为286.18072元,衣着支出标准差为30.35277元,居住支出标准差为71.96701元,医疗保健支出标准差为22.83843元,交通和通讯支出标准差为21.60264元,文教娱乐用品及服务标准差为55.93464元。

农村居民纯收入极小值为191.33元,生活消费支出极小值为162.21元,食品支出极小值为100.19元,衣着支出极小值为19.99元,居住支出极小值为22.46元,医疗保健支出极小值为3.42元,交通和通讯支出极小值为0.58元,文教娱乐用品及服务极小值为5.72。

农村居民纯收入极大值为2210.34元,生活消费支出极大值为1617.15元,食品支出极大值为890.28元,衣着支出极大值为113.77元,居住支出极大值为239.62元,医疗保健支出极大值为70.02元,交通和通讯支出极大值为68.73元,文教娱乐用品及服务极大值为168.33元。

(二)统计图的绘制

1.输出结果

2.结果分析

从上图中我们可以很直观的发现随着改革开放的政策的实施,我国农村居民纯收入是在稳步的提升,八十年代末期农民纯收入才不过500出头,整个八十年代增长不明显,而九十年代初期就有800多元,尤其是九十年代初中期增长的特别明显,说明我国农民的物质生活水平得到改善。

随着纯收入的增加农民在生活的消费支出上也开始增加,农民的消费增长缓慢,八十年代后期不到500元,而九十年代农民消费增长很是明显,特别是初中期达到了1500元,而且可以发现一个现象就是在改革开放的初期生活消费占纯收入的比例较大,九十年代后期的消费还有减小的趋势,而在改革开放的后期生活消费支出在纯收入中所占比例已经减小,说明了农民的收入不只是都花在生活消费上,开始有一部分花在精神的消费上,农民已经开始注重了精神消费了,人民的物质文化水平得到了改善提升,小康社会的曙光很是明显了。

 

(三)均值比较

1.输出结果

案例处理摘要

案例

已包含

已排除

总计

N

百分比

N

百分比

N

百分比

生活消费支出*年代

20

74.1%

7

25.9%

27

100.0%

食品支出*年代

20

74.1%

7

25.9%

27

100.0%

 

报告

年代

生活消费支出

食品支出

80年代

均值

318.0030

181.5470

N

10

10

标准差

123.47134

62.64018

方差

15245.173

3923.792

90年代

均值

1131.7230

634.8000

N

10

10

标准差

447.16100

234.18490

方差

199952.957

54842.567

总计

均值

724.8630

408.1735

N

20

20

标准差

525.53153

286.18072

方差

276183.387

81899.402

2.结果分析

(1)处理样本数统计,如上图所示。

其中已包含栏表示参加样本分析计算的样本数,即每一年的各项数据的统计,从表中我们可知全部样本共有20个参加分析,占到全部样本的100%,即分析计算中没有因为数据缺测或其他原因等导致样本剔除。

(2)变量分组统计结果,如上图所示。

可以看出,八十年代和九十年代都是将每一年的生活消费支出和食品消支出做出统计,即生活消费和食支出都是各统计20个,八十年代统计生活消费支出10个,平均支出是318.0030,标准差是123.47134,方差是15245.173;八十年代统计食品支出10个,平均值是181.5740,标准差是62.64018,方差是3923.792;九十年代统计生活费用支出10个,平均值是1131.7230,标准差是447.16100,方差是199952.957;九十年代统计食品支出10个,平均值是634.8000,标准差是234.18490,方差是54842,567。

结果表明就是年代人民的各项支出都比八十年代得到明显提高,说明了改革开放得到起色。

四、相关性分析

1.输出结果

描述性统计量

均值

标准差

N

农村居民纯收入

903.4025

700.55112

20

衣着支出

54.3505

30.35277

20

相关性

农村居民纯收入

衣着支出

农村居民纯收入

Pearson相关性

1

.976**

显著性(双侧)

.000

N

20

20

衣着支出

Pearson相关性

.976**

1

显著性(双侧)

.000

N

20

20

**.在.01水平(双侧)上显著相关。

2.结果分析

(1)输出结果文件中的第一个表格:

描述性统计量表。

从第一个的描述性统计量的表中可知,参与分析的样本数都为20,农村居民纯收入的均值为903.45元,标准差为700.55112元;衣着支出的均值为54.305元,标准差为30.35277元。

(2)输出结果文件中的第二个表格:

相关系数及显著性检验结果表。

从表中可知,农村居民纯收入和衣着支出的相关系数r=0.976显著性水平为0.000(Sig.(2一tailed)),因此在相关系数旁以“**”号进行标识,平农村居民纯收入和衣着支出的相关性十分显著。

 

五、一元回归的分析

1.输出结果

模型汇总b

模型

R

R方

调整R方

标准估计的误差

1

.995a

.991

.990

52.32648

a.预测变量:

(常量),农村居民纯收入。

b.因变量:

生活消费支出

Anovab

模型

平方和

df

均方

F

Sig.

1

回归

5198199.267

1

5198199.267

1898.497

.000a

残差

49285.094

18

2738.061

总计

5247484.361

19

a.预测变量:

(常量),农村居民纯收入。

b.因变量:

生活消费支出

系数a

模型

非标准化系数

标准系数

t

Sig.

B

标准误差

试用版

1

(常量)

50.349

19.405

2.595

.018

农村居民纯收入

.747

.017

.995

43.572

.000

a.因变量:

生活消费支出

2.结果分析

SPSS的多元线性回归分析的输出结果中共输出4个表:

模型汇总表(常用统计量表)、ANOVA方差分析表、回归系数表和正太分布图(P-P图)。

(1)输出结果文件中的第一个表格:

模型汇总表。

反映的是一元线性回归模型拟合的情况,相关系数R=0.995,决定系数R方=0.991。

而调整决定系数R方=0.990,回归估计的标准差S=52.32648,模型拟合的效果很理想。

(2)输出结果文件中的第二个表格:

方差分析表。

从表中可以看出,离差平方和=5247484.361,残差平方和=49285.094,而回归平方和=5198199.267。

回归方程的显著性检验中,统计量为F=1898.497,对应的置信水平为0.000,远比常用的置信水平0.05要小,因此可以认为方程式极其显著的。

(3)输出结果文件中的第三个表格:

回归系数分析表。

从表中可以看出,是回归系数以及对回归方程系数的检验结果,系数显著性检验采用t检验。

从表中可以看出,非标准化系数回归方程的常数项β0=50.349,回归系数β1=0.747。

回归系数检验统计量t=43.572,Sig为相伴概率值p<0.001。

由此可知,回归方程为:

y(生活消费支出)=50.349+0.747x(农村居民纯收入)

回归系数的显著水平为0.000,表明两个变量之间的线性关系是极为显著的,建立的回归方程是有效的。

(4)输出结果文件中图为正态分布图。

改图是用来观察标准化残差的分布是否符合正太分布。

如果是,则图中散点应该近似为一条直线,图的纵坐标为因变量,横坐标为自变量,散点代表了用建立的回归方程计算的各个生活消费支出下的农村居民纯收入,图中各点连线就是建立的回归直线。

 

六、时间序列的曲线估计

1.输出结果

模型描述

模型名称

MOD_1

因变量

1

农村居民纯收入

方程

1

线性

2

三次

3

幂a

4

指数a

自变量

个案顺序

常数

包含

其值在图中标记为观测值的变量

未指定

用于在方程中输入项的容差

.0001

a.该模型要求所有非缺失值为正数。

个案处理摘要

N

个案总数

20

已排除的个案a

0

已预测的个案

0

新创建的个案

7

a.从分析中排除任何变量中带有缺失值的个案。

 

模型汇总和参数估计值

因变量:

农村居民纯收入

方程

模型汇总

参数估计值

R方

F

df1

df2

Sig.

常数

b1

b2

b3

线性

.861

111.680

1

18

.000

-250.440

109.890

三次

.973

190.713

3

16

.000

242.481

-1.788

1.966

.180

.837

92.603

1

18

.000

104.491

.884

指数

.984

1118.653

1

18

.000

170.310

.132

2.结果分析

(1)第一部分输出相关统计量和参数的值又模型描述表、情况处理累计表、常用统计量和参数估计表。

(2)输出的结果文件中第二部分表示新增加了四个FIT_1,FIT_2,FIT_3,FIT_4,分别代表线性函数、三次函数、幂函数、指数函数条件下进行回归分析时的y的预测值。

(3)第三部分输出的是观测值和线性函数、三次函数、幂函数和指数函数四种曲线预测值的对比图。

从对此图中可以看出,指数函数的曲线确与样本的观察值拟合的较好,所以决定对本节中的研究问题“农村居民纯收入的趋势分析”采用指数函数进行回归分析

 

七、总论

我国农村居民的消费结构不断的优化,但和城镇居民相比,还有一定的差距,所以应逐步缩小城乡消费的差距。

应切实增加农村居民收入;加强农村基础设施建设,改善农村消费环境;加快完善农村社会保障体系,消除农村居民后顾之忧,增加预期消费;加强农村居民消费教育,提升农村居民消费层次。

【参考文献】

[1]范剑平,中国城乡居民消费结构的变化趋势[M].北京:

人民出版社,2001.11

[2]董福荣,中国家庭消费结构透视[M].北京:

经济管理出版社,1999.12

 

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