个地区农民生活水平的调查数据的综合分析.doc
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十六个地区农民生活水平的调查数据的综合分析
一、表1是我国16个地区农民在1982年支出情况的抽样调查数据的汇总资料,每个地区都调查了反映每人平均生活消费支出情况的六个指标.根据图表所给的信息,通过聚类分析,对这些地区进行分类.
16个地区农民生活水平的调查数据(表1)
地区食品衣着燃料住房生活用品文化生活
及其他服务
北京 190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04
天津 135.20 36.40 10.47 44.16 36.49 3.94
河北 95.21 22.83 9.30 22.44 22.81 2.80
山西 104.78 25.11 6.40 9.89 18.17 3.25
内蒙古 128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27
辽宁 145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.47
吉林 159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22
黑龙江 116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04
上海 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89
江苏 144.98 29.12 11.67 42.60 27.30 5.74
浙江 169.92 32.75 12.72 47.12 34.35 5.00
安徽 153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39
福建 144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73
江西 140.54 21.50 17.64 19.19 15.97 4.94
山东 115.84 30.26 12.20 33.61 33.77 3.85
河南 101.18 23.26 8.46 20.20 20.50 4.30
通过spss分析可得如下的描述统计量表
描述统计量
N
极小值
极大值
均值
标准差
食品X1
16
95.21
221.11
141.6750
33.31770
衣着X2
16
21.26
43.77
29.4625
6.58976
燃料X3
16
6.40
18.37
12.6275
3.72238
住房X4
16
9.89
115.65
32.7438
26.51414
生活用品及其他X5
16
15.97
50.82
28.7025
10.78878
文化生活服务支出X6
16
2.80
9.04
4.9919
1.63077
有效的N(列表状态)
16
从表中可以看出食品、衣着、燃料、住房生活用品及其他、文化生活服务支出的极大值、极小值、均值、标准差等.可以看出食品的花费在农民的支出占很大比例,说明在改革开放初期农民的生活不是很富裕.由于标准差是33.31770,说明不同地区农民在食品上的花费有很大的差异.
由聚类分析可得如下图表:
案例处理汇总a
案例
有效
缺失
总计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
16
100.0
0
.0
16
100.0
a.Ward联结
b.
上表表示进行聚类分析的有效样品是16个,无缺失值
聚类表
阶
群集组合
系数
首次出现阶群集
下一阶
群集1
群集2
群集1
群集2
1
12
13
.222
0
0
6
2
3
16
.715
0
0
3
3
3
4
1.318
2
0
7
4
10
11
2.121
0
0
9
5
2
15
2.944
0
0
9
6
12
14
3.836
1
0
10
7
3
5
4.786
3
0
14
8
6
7
6.450
0
0
11
9
2
10
8.582
5
4
11
10
8
12
10.969
0
6
13
11
2
6
15.976
9
8
13
12
1
9
21.028
0
0
15
13
2
8
32.358
11
10
14
14
2
3
49.872
13
7
15
15
1
2
90.000
12
14
0
上表表示聚类过程,由上表可知,聚类过程共进行15步.第一步,首先合并距离最近的12号和13号样品,形成G1,因为下一阶=6,所以在第6步G1和14号样品进行复聚类,因此在首次出现阶群集里,群集1=1,群集2=0.第二步,合并3号和16号样品形成G2,因为下一阶=3,所以在第3步G2和4号样品进行复聚类,因此在首次出现阶群集里,群集1=2,群集2=0.第三步,进行类类的合并.第一次出现类类的合并是出现在第9步.在首次出现阶群集里,群集1=5,群集2=4.其余的类似.另外,系数值伴随着聚类的进行逐渐增大,开始增大的慢,后来增大的快,表明聚类开始时,类间的差异小,结束时类间的差异大
.
当群集数是2.5时,可以分为三类第.一类(内蒙古、山西、河南、河北),第二类(江西、福建、安徽、黑龙江、吉林、辽宁、浙江、江苏、山东、天津),第三类(上海、北京).
当群集数是7.5时,可以分为八类.第一类(内蒙古、山西、河南、河北),第二类(江西、福建、安徽),第三类(黑龙江),第四类(吉林、辽宁),第五类(浙江、江苏),第六类(山东、天津),第七类(上海),第八类(北京).由图可得当选择不同的群集数时,分类的数目也不同.
DendrogramusingWardMethod
CASE0510152025
LabelNum+---------+---------+---------+---------+---------+
安徽12
福建13
江西14
黑龙江8---++
辽宁6
吉林7
江苏10
浙江11
天津2
山东15-
河北3
河南16
山西4
内蒙古
北京1
上海9
上表表明ward法的平均距离连接法将16个样品分为四类,I(12、13、14、8).II(6、7、10、11),III(2、15、3、16、4),IV(1、9).
16个地区的分类及平均消费水平
类别
第一类
第二类
第三类
第四类
第五类
该类别所包含的地区
河北河南山西内蒙古
黑龙江安徽福建江西
天津山东江苏浙江辽吉林
北京
上海
食品平均消费
107.395
138.698
145.165
190.33
221.11
衣着平均消费
24.708
23.855
32.457
43.77
38.64
燃料平均消费
8.275
15.865
13.87
9.73
12.53
住房平均消费
16.278
19.001
34.431
60.54
115.65
生活用品平均消费
21.368
19.413
32.715
49.01
50.82
文化生活平均消费
3.405
6.025
4.537
9.04
5.89
总和
181.429
222.857
263.175
362.42
444.64
由上表可以看出各类地区农民生活平均消费水平.第一类属于低消费水平,第二类属于中等消费水平,第三类消费水平较高,而北京和上海的农民生活水平比较富裕,属于高消费水平
二、通过对数据进行偏相关分析,来研究影响各地区农民消费水平的因子.
1982年全国人民的消费水平普遍不高,所以我选取食品、衣着、住房作为影响农民消费水平的主要因子.
相关性
控制变量
食品X1
衣着X2
住房X4
-无-a
食品X1
相关性
1.000
.664
.780
显著性(双侧)
.
.005
.000
df
0
14
14
衣着X2
相关性
.664
1.000
.663
显著性(双侧)
.005
.
.005
df
14
0
14
住房X4
相关性
.780
.663
1.000
显著性(双侧)
.000
.005
.
df
14
14
0
住房X4
食品X1
相关性
1.000
.312
显著性(双侧)
.
.257
df
0
13
衣着X2
相关性
.312
1.000
显著性(双侧)
.257
.
df
13
0
a.单元格包含零阶(Pearson)相关。
在没有控制变量的影响下,食品和衣着的相关系数是0.664,具有显著的相关性.食品和住房的相关系数是0.780,也具有显著的先关性.同时衣着和住房的相关系数是0.663,具有相关性.在有住房作为控制变量的影响下,食品和衣着的相关系数是0.312,变成了弱相关.由此可以得出住房是影响农民消费水平的主要因素.
同理可得如下表格
相关性
控制变量
衣着X2
住房X4
食品X1
-无-a
衣着X2
相关性
1.000
.663
.664
显著性(双侧)
.
.005
.005
df
0
14
14
住房X4
相关性
.663
1.000
.780
显著性(双侧)
.005
.
.000
df
14
0
14
食品X1
相关性
.664
.780
1.000
显著性(双侧)
.005
.000
.
df
14
14
0
食品X1
衣着X2
相关性
1.000
.311
显著性(双侧)
.
.260
df
0
13
住房X4
相关性
.311
1.000
显著性(双侧)
.260
.
df
13
0
a.单元格包含零阶(Pearson)相关。
在没有控制变量的影响下,食品和衣着的相关系数是0.664,具有显著的相关性.食品和住房的相关系数是0.780,也具有显著的先关性.同时衣着和住房的相关系数是0.663,具有相关性在有食品作为控制变量的影响下,住房和衣着的相关系数是0.311,变成了弱相关.由此可以得出食品是影响农民消费水平的主要因素
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- 地区 农民 生活水平 调查 数据 综合分析