《城市发展状况对全国各省城市设施水平的影响》Word格式文档下载.docx
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97.64
95.18
8.47
11.79
10.82
3.09
内家古自治区
94.43
84.39
7.05
17.67
15.52
5.08
辽宁省
98.45
96.02
11.11
11.55
10.89
2.46
吉林省
92.38
89.46
9.75
12.61
10.96
3.67
黑龙江省
94.14
83.39
11.26
11.83
11.75
5.14
上海市
11.91
4.08
7.08
2.66
江苏省
99.70
99.43
13.36
22.35
13.63
3.59
浙江省
99.88
99.49
13.96
12.47
安徽省
98.02
94.61
10.14
18.47
11.92
2.32
福建省
99.13
98.60
12.16
14.13
12.10
2.69
江西省
97.67
94.40
10.01
14.99
14.10
2.25
山东省
99.85
99.48
12.76
24.70
16.37
1.99
河南省
91.76
77.94
8.60
11.08
9.23
3.12
湖北省
98.24
95.09
11.25
15.85
10.50
2.59
湖南省
96.42
91.33
10.38
13.49
8.83
2.34
广东省
97.62
94.93
13.42
15.82
2.06
广西壮族自治区
95.30
93.26
9.18
14.74
11.42
2.33
海南省
97.74
92.15
11.60
18.85
12.01
1.92
重庆市
93.84
93.32
9.00
10.67
18.03
1.78
四川省
92.04
87.96
13.34
12..72
10.79
2.98
贵州省
92.07
71.35
8.80
6.80
9.38
2.09
云南省
94.32
66.46
10.25
10.43
2.79
西藏自治区
75.39
29.79
8.59
14.22
9.40
0.77
陕西省
96.15
94.11
15.58
14.71
11.58
3.48
甘肃省
92.77
77.81
10.04
12.56
9.52
2.36
青海省
99.90
92.65
16.60
11.17
9.81
4.32
宁夏回族自治区
92.30
79.67
12.46
17.56
15.71
2.30
新疆维吾尔自治区
96.60
13.91
14.16
10.00
3.22
资料来源于2012年中华人民共和国国家统计局
2统计软件操作
2.1全国城市设施水平分散程度的计算与分析
【统计软件操作过程】
⑴调出主菜单(Analyze/DescriptiveStatistics/Descriptives)
首先打开要进行描述统计分析的数据文件。
其次在SPSS统计软件数据编辑窗口,依次点击Analyze/DescriptiveStatistics/Descriptives,
调出描述统计主菜单并进入描述统计主对话框Descriptives(见图1)。
图1描述统计菜单
(2)主对话框的设置
在描述统计主对话框中,在左侧的源变量框中将研究变量x1城市用水
普及率(%)、x2城市燃气普及率(%)、x3每万人拥有公共交通车辆(标台)、
x4人均城市道路面积(平方米)、x5人均公园绿地面积(平方米/人)、x6每
万人拥有公共厕所(座),等指标调入到右侧的Variable(s)框中。
同时选
择对话框左下角的Savestandardizedvaluesasvariables(见图2)
图2描述统计主对话框的设计
(3)二级对话框的设置(Options)
在主对话框中,点击Options按钮,进入二级对话框Descriptives:
Options。
在二级对话框中,根据研究目的选择需要计算的指标如均值
Mean标准差Std.deviation、最小值Minimum最大值Maximum偏度
Skewness峰度Kurtosis等(见图3)。
上述设置完成后,点击Continue返回到主对话框。
(见图3)
這书Denseripliv^s:
Options
OMeanEZ3S.um
Dis口醴「吕icin
VStddeviation7Minimum
|―.VarianceMaximum
RangeS.E.mean
rDistribution
$・■・■■・■■■■■■Bnamaiaa■■■■■■
|g]Kurtosis
DisplayOrder
@Variablelist
AJphiat>
etic
'
"
―:
1Ascendingmeans
<
S)Descendingmeans
ContinuejCancel
Help
图3描述统计二级对话框的设置
(4)运行程序(0K。
DESCRIPTIVESVARIABLES=x1x2x3x4x5X6
/SAVE
/STATISTICS=MEANSTDDEVMINMAXKURTOSISSKEWNESS.
【研究结论】
运行以上程序,可得到描述统计分析的计算结果,并据此给出研究结论。
(见表1)
表1描述统计分析结果
DescriptiveStatistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
Skewness
Kurtosis
Statistic
Std.Error
Std.Error
31
75
96.01
4.808
-2.736
.421
10.712
.821
30
89.31
14.120
-2.813
10.070
11.8387
3.25692
1.645
4.228
14.1760
4.34066
.121
.427
.717
.833
11.8219
2.51419
.713
.154
ValidN
.77
2.8655
.98756
.604
.386
根据上面的计算结果,反映了全国31个省市城市设施平均水平和差异程度。
x1城市用水普及率(%)、x2城市燃气普及率(%)最高,达到100%,说明城市用水及燃气设施比较完善,每万人拥有公共厕所(座)最低,仅为
5.14%,城市所建公厕设施尚未完善。
在分布形态中,多数呈现左偏、尖峰.
2.2全国城设施市水平的单相关分析
(1)调出主菜单(Analyze/Correlate/Bivariate)
在数据编辑窗口,依次点击Analyze/Correlate/Bivariate,调出单
相关分析菜单,并进入单相关分析主对话框BivariateCorrelations。
(见图4)
图4推断统计分析菜单
1设置分析变量。
在主对话框中,选择左侧源变量中的“x4人均城市道路面积(平方米)、x5人均公园绿地面积(平方米/人)”两个变量,调入到右侧的Variables框中。
2选择相关分析类型。
在主对话框中的CorrelationCoefficients
框中,选择Pearson进行单相关分析。
3选择相关系数检验类型。
在主对话框中的TestofSignificanee
框中,选择Two-tailed进行双侧检验。
4选择是否显示显著性水平与标记。
在主对话框中的最下面,选中
FlagSignificationsCorrelations,显示相关分析显著性检验水平与标
记(见图5)。
图5推断统计分析主对话框
(3)二级对话框的设置
在主对话框中,点击Options,进入BivariateCorrelations:
Options对话框,选择描述性统计。
返回上级对话框(见图6)。
总BivariateCorrelations'
[Statistics
nnaiaian«
aiBrBnriBiaranriaiarBn>
iBiaranBiaiaraH>
iaiarai!
Y
V^Ueansandstandarddeviations
E*
Cross-productdeviationsandcovariances
「MissingValues
@ExcludecasespairwiseOExdudecaseslistwise
ContinueCancelHelp
图6推断统计分析二级对话框
(4)运行该程序
CORRELATIONS
/VARIABLES=x4x5
/PRINT=TWOTAILNOSIG
/STATISTICSDESCRIPTIVES/MISSING=PAIRWISE.
运行以上程序,即可得到描述统计分析的计算结果,并据此给出研究结论。
(1)单相关分析描述统计(见表2)
表2单相关分析描述统计表
Mean
14.1755
4.26770
根据单相关分析描述统计表可知,在表1中,x4人均城市道路面积(平方米)、x5人均公园绿地面积(平方米/人)的均值分别为14.1755和11.8219,标准差分别为4.26770和2.51419.
(2)单相关分析相关系数(见表3)
表3单相关分析相关系数表
Correlations
PearsonCorrelation
1
**
.517
Sig.(2-tailed)
.003
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
x4人均城市道路面积(平方米)、x5人均公园绿地面积(平方米/人)单相关系数为0.517。
属于中度相关。
在0.01的水平上,单相关系数显著性检验的Sig相伴概率小于0.01,所以计算的单相关系数显著有效,因此人均城市道路面积(平方米)、人均公园绿地面积(平方米/人)中度相关,且相关系数显著有效。
2.3全国城市设施水平的Q型聚类分析
(1)调出主菜单(Analyze/Classify/HierarchicalCluster)
在数据编辑窗口,依次点击Analyze/Classify/Hierarchical
Cluster,调出聚类分析菜单,并进入快速聚类分析主对话框HierarchicalClusterAnalysis(见图7)
图7聚类分析主对话框
在聚类分析主对话框中,分别进行以下设置:
1聚类分析变量设置。
在主对话框的左侧,分别选择6个变量
“x1-x5”,调入到右侧的Variables中。
2设值标记变量。
标记变量就是在系统聚类分析中显示聚类内容名
称,将地区设置成标志变量并调入到右侧中间的LableCasesBy框中。
3选择系统聚类的类型。
系统聚类有两种,即Q型和R型。
现在要选择Q型聚类分析。
在主对话框的右侧中间的Cluster框下面选中Cases即可。
4设置输出内容。
系统聚类分析的输出内容有数据计算的结果和图
形。
在主对话框的右侧中间的Display框中选中Statistics和Plots,表
示做统计计算和绘图。
(见图8)
图8聚类分析主对话框
(3)各个二级对话框的设置
在聚类分析主对话框中,分别进行以下设置
1输出特定的计算内容。
在聚类分析主对话框中,点击Statistics按钮,进入二级对话框HierarchicalClusterAnalysis:
Statistics。
主要选择Agglomerationschedule,表示输出凝聚状态表。
之后点击Continue按键返回主对话框。
(见图9)
图9输出聚类分析凝聚状态表
2输出图形。
在聚类分析主对话框中,点击Plots按钮,进入二级对话框HierachicalClusterAnalysis:
Plots,指定输出的图形。
输出树形图。
选择Dendrogram输出树形图,用于判断聚类分析的结论。
输出冰柱图。
按照默认的设置输出冰柱图。
在Icicle框中,按照默认方式选择Allclusters,在Orientation框中,按照默认方式选择Vertical,表示
输出纵向冰柱图。
完成上述设置之后,点击Continue按钮返回主对话框
(见图10)
图10输出聚类分析图形
3指定聚类分析距离的计算公式。
在聚类分析主对话框中,点击
Method按钮,进入二级对话框HierachicalClusterAnalysis:
Method。
(见图11)
图11设置聚类分析距离的计算公式
4输出聚类的结果。
点击Save按钮,进入二级对话框Hierachical
ClusterAnalysis:
Saveo在二级对话框中,选择保存2-5类的聚类分析
结果,上述设置完成后,返回主对话框。
(见图12)
金Himrairhiel£
1口农厂Andysis:
ClusterMembership
©
None
Singlesolution
Numberofdusters:
Rangeofsolutions
Minimumnumberofclusters:
2「
Maximumnumberofclusters:
5
Continue
Cancel
图12设置聚类分析的类成员
(4)运行程序
CLUSTERx1x2x3x4x5X6
/METHODBAVERAGE
/MEASURE=SEUCLID
/PRINTSCHEDULE
/PLOTDENDROGRAMVICICLE
/SAVECLUSTER(2,5).
(1)系统聚类分析的概要(见表4)
表4系统聚类分析摘要
CaseProcessingSummary
Cases
Valid
Missing
Total
Percent
100.0
.0
a.SquaredEuclideanDistaneeused
b.AverageLinkage(BetweenGroups)
由图可知一共31个个案,100%进入系统分析聚类,原始数据全部有效。
(2)凝聚状态表(见表5)
表5凝聚状态表
AgglomerationSchedule
Stage
ClusterCombined
Coefficients
StageClusterFirstAppears
NextStage
Cluster1
Cluster2
16
28
5.963
24
2
12
21
8.574
7
3
4
6
8.791
11
9.568
15
13
11.754
18
20
14.690
17
15.605
8
23
15.771
9
10
15.975
14
19
17.371
27.040
31.742
27
29
33.605
35.358
37.498
40.808
22
41.687
54.286
25
57.553
58.884
63.860
101.177
101.419
104.002
115.342
26
169.460
215.164
285.439
581.584
4380.283
0.
凝聚状态表是系统聚类分析中各种距离的计算结果。
从中可以看出各
个个体及小类之间的距离。
具体内容:
第一行16和28最先聚为一类,之间的距离为5.963,参与聚类的都是个体,在以后的24步用到。
第二行,12和21最先进行聚类,之间的距离为8.574,在以后的第7步用到。
第三行,4和6最先进行聚类,之间的距离为8.791,在以后的第11步用到。
第四行,3和11最先进行聚类,之间的距离为9.568,在以后的第15步用到。
以此类推。
(3)冰柱图(见图13)
30-
杞MrMQLiJE3-Z
图13冰柱图
冰柱图的第一列表示列数,以后各列分别表示参与聚类的各地区即地
区之间的聚类情况。
一般是从下往上进行读图。
16和28最聚为一类,其
次是21和12聚合为一类,以此类推。
(4)树形图(见图14)
DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups]DistanceClusterCcn^biiift
图14树形图
这是系统聚类分析的树形图,也是得到系统聚类分析最后结果的最重要的依据和来源。
根据这个树形图,基本上就能够得到聚类分析的最后结果。
各类之间的距离在标准化的距离25内,根据4.的数据
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