重庆工商大学spss实验报告Word文档格式.docx
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10312.76671
2.301
.322
5.059
.634
居民收入
487.19
1.255
1.88424
30967.08203
1.932
2.992
ValidN(listwise)
得出结论:
1、对居民储蓄分析可知样本个数为55,最小值为-5.16,最大值为45323.16,均值为5.54553,标准差为10312.76671,偏度系数为2.301,峰度系数为0.634
2、居民收入分析可知样本个数为55,最小值为487.19,最大值为1.255,均值为1.88424,标准差为30967.08203,偏度系数为1.932,峰度系数为0.634
二、单样本t检验
检验平均居民储蓄是否与2000元有显著差异
One-SampleStatistics
Std.ErrorMean
1390.57318
One-SampleTest
TestValue=2000
t
df
Sig.(2-tailed)
MeanDifference
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
Lower
Upper
2.550
54
.014
3545.49018
757.5588
6333.4215
1、由表得出了样本个数55,均值5.54553,标准差10312.76671,均值标准误差1390.57318。
2、由表得给出了检验统计量2.550,自由度54,双测检验的置信水平0.005,样本均值与总体均值之差3545.49018,均值差的置信区间(757.5588,6333.4215)
3、得出结论:
对于该问题应比较a/2和p/2。
由于p大于a,因此拒绝零假设。
认为平均居民储蓄与2000元有显著差异。
95%的置信区间告之,有95%的把握认为平均居民储蓄在757.5588—6333.4215元之间。
2000元包含在置信区间内,也证实了上述推断。
三、两个独立样本t检验
对数据进行分析得:
GroupStatistics
变量个数
1
16
37.9844
15.92693
3.98173
2
1.6023E2
174.70969
43.67742
IndependentSamplesTest
Levene'
sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
F
Sig.
Std.ErrorDifference
Equalvariancesassumed
31.853
.12
-2.787
30
.009
-122.24687
43.85854
-211.81796
-32.67579
Equalvariancesnotassumed
15.249
-215.59620
-28.89755
该表给出了两种t检验的结果,等方差的t检验和不等方差的t检验。
根据F检验结果,显著性水平为0.12大于0.05,接受原假设。
因此,选取一般t检验方法的结果,自由度df=30,计算的统计量t=-2.787,对应的显著性水平为0.009,小于0.05,拒绝原假设。
国民储蓄在不同年限有显著差异
四、配对样本t检验
PairedSamplesStatistics
Pair1
居民消费
1.334
20772.454
2800.957
由表得出了国民储蓄和国民消费的样本均值、样本数、标准差、均值误差。
国民储蓄的均值5.54553大于国民消费的均值1.334
PairedSamplesCorrelations
Correlation
居民储蓄&
居民消费
.983
.000
由表可知,两样本的相关系数为0,小于0.05,即认为两样本的相关性显著。
PairedSamplesTest
PairedDifferences
居民储蓄-居民消费
-7.750993
10804.43521
1456.86975
-10671.83780
-4830.14184
-5.320
由表得出显著性水平为0,远小于0.05,因此可得出国民储蓄和国民消费之间的影响很大。
五、单因素方差分析
TestofHomogeneityofVariances
国民收入
LeveneStatistic
df1
df2
1.724
.094
ANOVA
SumofSquares
MeanSquare
BetweenGroups
6.034
4.043
.320
.034
WithinGroups
457.875
25.137
Total
463.909
57
方差齐检验中,Leven统计量的值为1.724,P值为0.0094.可以在0.05的显著水平下认为样本所来自的总体满足方差齐性的要求。
单因素方差分析表中的F值为0.320,对应的p值0.034小于0.05,可以认为不同的年份对国民收入有显著性影响。
六、多因素方差分析
UnivariateAnalysisofVariance
Between-SubjectsFactors
ValueLabel
2000元以下
26
2000—5000元
6
3
5000—10000元
4
10000元以上
19
物价水平
过高
35
偏高
12
正常
9
TestsofBetween-SubjectsEffects
DependentVariable:
什么合算
Source
TypeIIISumofSquares
CorrectedModel
3.787a
10
.379
1.621
.100
Intercept
160.129
685.487
a4
1.156
.385
1.650
.178
a8
.086
.043
.184
.832
a4*a8
2.155
5
.431
1.845
.104
Error
63.305
271
.234
612.000
282
CorrectedTotal
67.092
281
a.RSquared=.056(AdjustedRSquared=.022)
上图表明,第一列是对观测变量总变差分解的说明;
第二列是观测变量变差分解的结果。
第三列表明自由度;
第四列是均方;
第五列是F检验统计量的观测值;
第六列是检验统计量的概率P值。
可以看出,观测变量的总变差为67.092。
它由4部分组成,分别是国民收入a4=1.156,物价水平a8=.086,由国民收入和物价水平交互作用引起的变差a4*a8=2.155,由随机因素引起的变差error=63.305。
这些变差除以各自的自由度后,得到各自的均方,并可计算出各F检验统计量的观测值和在一定自由度下的概率P值(即第六列)。
若显著性水平a=0.05,由于Fa4,Fa8的概率p值小于显著性水平a,则应拒绝零假设。
可以认为国民收入和物价水平总体均值存在显著差异,对什么合算的效应不同时为0,各自不同的水平给什么合算带来了显著影响。
同时由于Fa4,Fa8的概率p值小于显著性水平a,则应拒绝零假设,可以认为不同的国民收入和物价水平对什么合算带来了交互作用,不同的国名收入与物价水平会影响到购买什么合算。
七、相关分析
1、简单相关分析
Correlations
年份
金融储蓄
实物储蓄
Spearman'
srho
CorrelationCoefficient
1.000
.926**
.995**
.942**
1.000**
.
.928**
.996**
.945**
.944**
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
注:
图中带有“
”号的结果表明有关的两变量在0.01的显著性水平下显著相关。
2、偏相关分析
ControlVariables
-.084
Significance(2-tailed)
.45
52
-1.000
上图表明,国民储蓄与国民消费的简单相关系数为-0.084,它们的相关系数检验的概率p为0.45。
当显著性水平α为0.05或0.01时,都接受相关系数检验的原假设,认为两总体存在线性关系。
八、协方差分析
4.1419a
1.0359
32.311
1.2088
3.772
.058
居民储蓄率
3.7768
11.786
.001
7.8818
2.6278
8.199
1.6029
50
3.2047
7.4349
5.7439
a.RSquared=.721(AdjustedRSquared=.699)
由图可知变两个数的F值=8.199,Sig.取值为0.000,拒绝无效假设,可以认为回归效应显著,协变量与响应变量之间存在线性关系。
ParameterEstimates
Parameter
B
95%ConfidenceInterval
LowerBound
UpperBound
-4.5733
7022.630
-.651
.518
-18678.487
9532.247
789.875
230.082
3.433
327.742
1252.008
[变量个数=1.00]
619.768
6058.025
.102
.919
-11548.133
12787.669
[变量个数=2.00]
-476.861
5724.839
-.083
.934
-11975.538
11021.817
[变量个数=4.00]
-1.1114
3000.517
-3.703
-17137.584
-5084.150
[变量个数=8.00]
0a
a.Thisparameterissettozerobecauseitisredundant.
九、简单线性回归分析
.绘制散点图如下:
图中所示,居民收入与占GDP比重呈线性关系。
建立简单线性回归模型。
单线性回归方程:
。
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
.750a
.562
.554
4.88431
.098
a.Predictors:
(Constant),居民收入
b.DependentVariable:
占GDP比重
从上表可得该数据是一元线性回归模型的拟合情况。
相关系数R为0.750,反映的是自变量与因变量之间的密切程度,其值在0~1之间,越大越好。
决定系数0.562,调整决定系数为4.88431
ANOVAb
Regression
1621.375
67.964
.000a
Residual
1264.392
53
23.856
2885.767
该表是一元回归分析的方差分析表,反映了模型检验结果。
回归模型的Sig.值为0。
Coefficientsa
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
95%ConfidenceIntervalforB
Beta
Zero-order
Partial
Part
(Constant)
5.994
.773
7.756
4.444
7.544
.750
8.244
a.DependentVariable:
给出了模型参数的估计,但
的检验p值为0.000远小于显著性水平0.05,则应拒绝原假设,即
的
检验显著。
以上检验看出,居民收入与占GDP比重的相关性显著,建立的线性回归模型拟合程度还可以,故模型的建立还可以。
一十、曲线估计
绘制散点图如下:
对数据进行分析得
Quadratic
ModelSummary
.860
.740
.730
3.797
Theindependentvariableis居民消费.
Coefficients
2.056
8.611
居民消费**2
-7.333E-9
-1.356
4.110
.676
6.082
从该表中可看出调整的决定系数为0.760,说明拟合效果好。
该表是对数曲线模型的方差分析结果,Sig.值为0.000。
Cubic
.873
.866
2.679
2519.856
839.952
117.071
365.911
51
7.175
.002
4.720
11.762
-4.3718
-8.081
居民消费**3
3.30213
4.270
2.157
.546
3.947
从该表中可看出调整的决定系数为0.866,说明拟合效果好。
从该表对数曲线模型的系数可知,对数曲线拟合模型为:
y=2.157-4.3718lnx。
十一、列联分析
Chi-SquareTests
Value
Asymp.Sig.(2-sided)
PearsonChi-Square
2.970E3a
2916
.238
LikelihoodRatio
440.807
Linear-by-LinearAssociation
53.797
NofValidCases
a.3025cells(100
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