spss买房数据分析报告.docx

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spss买房数据分析报告

《统计分析软件（双语）》实验报告

题目：

关于买房数据的分析报告

姓名：

学号：

**********

专业：

统计学

院系：

统计学院

指导教师：

完成日期：

2014年12月7日

摘要

近年来，随着我国市场化改革的快速推进，房地产业已经成为拉动经济增长的支柱产业，从住房制度改革以来短短几年时间，纵观国内，从沿海开放城市到中西部欠发达地区，中国大地上几乎所有城市商品房都如雨后春笋般拔地而起，而随之而来的便是房价的疯狂上涨，而今，“炒房热”依然成为了一种另类的时尚。

此报告通过分析软件，将买房数据进行交叉分析、相关分析、单因素方差分析、二项分布、检验T检验、K-S检验等各种分析，得到了报告中的结论。

关键字：

买房难、买房年龄

一．数据简要

现居住面积、人均现住面积为定距型变量，年龄段、文化程度、从业状况、家庭类型、家庭每月总收入、住房满意度、是否卖掉现房、购买户型与是否贷款为定序型变量。

二.数据分析

一．描述性统计分析

1.买房年龄段分布

有图一可看出，买房年龄段集中在25～45岁之间，仅这两个年龄段占总体的68%。

25～45岁之间既要成家也要立业，如今，社会初婚平均年龄：

男性29.2岁、女性27.1岁。

男性：

北京28.2、上海31.1、广州30.8、昆明28.4、成都29.2、西安28.3、长沙28.0女性：

北京26.1、上海28.4、广州28.2、昆明26.5、成都27.1、西安26.2、长沙25.9大部分在25岁之后，所以买房高峰期也从之前允婚年龄推迟到25岁左右。

而35～45之间，迎来人生中事业的最后一个高峰期，45岁之后很多人的工作，也不会有太大的变化，而且这个年龄段也将是家中新增一个生命的高峰期。

因此，买房年龄大多集中在25～45岁之间。

2.年龄段与文化程度的交叉分析

年龄段*文化程度Crosstabulation（表一）

Count

文化程度

Total

初中及以下

高中（中专）

大学（专、本科）

研究生及以上

年龄段

25岁以下

9

25

38

1

73

25~35岁

44

106

126

6

282

35~45岁

42

104

55

6

207

45~55岁

46

72

36

1

155

55岁以上

0

2

0

0

2

Total

141

309

255

14

719

此表可看出，该地区高中学历学历的人所占比重较大。

个人认为现如今，本来就是越高学历也不好就业，不仅如此，大学和研究生毕业后都倾向与找工作而不是创业。

2012年3月20日的新京报报道，靠工资买房，北上广至少需要28年。

其中报道，上海中等价位住宅总价与中等家庭年收入之比约为30，这也意味着在上海，一个中等收入家庭买一套100平米的两居室需要奋斗30年，为当前内地最高；广州与北京次之，约为28；成都约为20。

所以，现今高工资买房就是一个“梦”。

但是，高中毕业的人，往往选择先出去打工几年，等有了一定的积蓄再创业，自己做生意，做生意买房压力较靠工资买房小且容易，所以，自己买房年龄段集中在高中及中专。

3.从业状况与文化程度的交叉分析

从业状况*文化程度Crosstabulation（表二）

Count

文化程度

Total

初中及以下

高中（中专）

大学（专、本科）

研究生及以上

从业状况

行政事业单位

7

35

74

2

118

国营企业

58

152

85

2

297

私营企业

31

72

62

1

166

大专院校科研单位

2

6

20

8

36

失业

25

23

2

0

50

其它

18

21

12

1

52

Total

141

309

255

14

719

此表可看出，买房的大多数人的文化程度都集中在高中（中专），不仅如此，收入较高的人也集中在高中（中专）这个文化程度，进一步验证了（表一）的结论。

4.买房人中家庭类型的分布

2010年社科院“中国城市家庭结构和家庭关系变迁”课题组在对广州、杭州、郑州、兰州和哈尔滨五城市4013户的样本进行调查后，认为中国家庭结构发生了根本性的改变，4013户平均家庭人口为3.22人，三口之家是中国现代家庭的主要模式，这也符合国际上所认定的现代家庭的模式。

三口之家已是当今社会的主流家庭模式，自然而然买房也是此主流模式所占比重最大。

5.现居住面积的分布

Statistics（表三）

现居住面积

N

Valid

719

Missing

0

Mean

58.9062

Std.ErrorofMean

.89642

Median

56.0000

Mode

60.00

Std.Deviation

24.0367

Variance

577.766

Skewness

.713

Std.ErrorofSkewness

.091

Kurtosis

1.073

Std.ErrorofKurtosis

.182

Range

162.00

Minimum

6.00

Maximum

168.00

Sum

42353.5

Percentiles

25

41.0000

50

56.0000

75

72.0000

现居面积均值是58.9062m^2，去掉两端各5%的极端值后，截尾均数为57.9815m^2，中位数为56m^2，三者基本相等。

因此，可以推测数据应当是对称分布的。

二．相关分析

1.家庭每月总收入和购买户型的相关分析

Correlations（表四）

家庭每月总收入

购买户型

家庭每月总收入

PearsonCorrelation

1

.329**

Sig.（2-tailed）

.000

N

719

719

购买户型

PearsonCorrelation

.329**

1

Sig.（2-tailed）

.000

N

719

719

**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.

家庭每月总收入与购买户型的简单相关系数为0.329，说明两者之间存在正的弱相关性。

其相关系数检验的概率p值都近似为0.因此，当显著性水平α为0.05或0.01时，都应拒绝相关系数检验的原假设，认为两总体不是零相关。

2.家庭类型、家庭每月总收入和现居住面积的相关分析

相关性（表五）

控制变量

家庭每月总收入

现居住面积

家庭类型

-无-a

家庭每月总收入

相关性

1.000

.374

.120

显著性（双侧）

.

.000

.001

df

0

717

717

现居住面积

相关性

.374

1.000

.169

显著性（双侧）

.000

.

.000

df

717

0

717

家庭类型

相关性

.120

.169

1.000

显著性（双侧）

.001

.000

.

df

717

717

0

家庭类型

家庭每月总收入

相关性

1.000

.362

显著性（双侧）

.

.000

df

0

716

现居住面积

相关性

.362

1.000

显著性（双侧）

.000

.

df

716

0

a.单元格包含零阶（Pearson）相关。

从表中可知，家庭每月总收入和现居住面积的相关系数r=0.374，对应的显著性水平为0，则家庭每月总收入和现居住面积显著相关。

排除家庭类型的干扰，家庭每月总收入和现居住面积的相关系数r=0.362，对应的显著性水平为0，则家庭每月总收入和现居住面积依旧显著相关。

三．检验和方差分析

1.人均现住面积的T检验

单个样本统计量（表六a）

N

均值

标准差

均值的标准误

人均现住面积

719

20.5548

12.72888

.47471

单个样本检验（表六b）

检验值=20

t

df

Sig.（双侧）

均值差值

差分的95%置信区间

下限

上限

人均现住面积

1.169

718

.243

.55481

-.3772

1.4868

有表六a可知，719个家庭的人均现住面积的平均值为22平方米，标准差为12.7平方米，均值标准误差为0.47.表六b中，第二列是t统计量的观测值为1.169；第三列的自由度为718.第六列和第七列的是总体均值与原假设值差的95%的置信区间，由此可计算出总体均值的95%的置信区间为（19.62，21.49）平方米。

2.现居住面积对住房满意度的单因素方差分析

现居住面积对住房满意度的单因素方差分析结果（表七）

住房满意度

SumofSquares

df

MeanSquare

F

Sig.

BetweenGroups

26.782

119

.225

1.405

.006

WithinGroups

95.935

599

.160

Total

122.718

718

表七是现居住面积对住房满意度的单因素方差分析结果。

可以看到：

观测变量住房满意度的离差平方总和为122.718；如果仅考虑现居住面积单个因素的影响，则住房满意度总变差中，不同现居住面积可解释的变差为26.782.，抽样误差引起的变差为95.935，它们的方差分别为0.225和0.160，相除所得的F统计量的观测值为13.43，对应的P值等于0.006。

如果显著性水平α=0.05，由于P<α，则拒绝原假设，认为不同的现居住面积对住房满意度产生了显著影响，不同住房面积对住房满意度的影响效应不全为0.

3.住房满意度的二项分布检验

BinomialTest（表八）

Category

N

ObservedProp.

TestProp.

Asymp.Sig.（1-tailed）

住房满意度

Group1

不满意

562

.8

.8

.119a,b

Group2

满意

157

.2

Total

719

1.0

a.Alternativehypothesisstatesthattheproportionofcasesinthefirstgroup<.8.

b.BasedonZApproximation.

表八表明，719个样本中不满意为562人，满意为157人，不满意的实际比例为0.8。

检验的满意度为0.2。

如果显著性水平α=0.05，由于概率P值大于显著性水平α，则认为满意度仅为20%。

4.人均现住面积的K-S检验

One-SampleKolmogorov-SmirnovTest（表九）

人均现住面积

N

719

NormalParametersa,,b

Mean

20.5548

Std.Deviation

12.72888

MostExtremeDifferences

Absolute

.166

Positive

.166

Negative

-.112

Kolmogorov-SmirnovZ

4.438

Asymp.Sig.（2-tailed）

.000

a.TestdistributionisNormal.

b.Calculatedfromdata.

表九表明，数据的均值为20.5448，标准差为12.72888.最大绝对差值为0.166，最大正值为0.166，最小负值为-0.112。

如果显著性水平α=0.05，由于概率P值小于显著性水平α，因此，可以认为人均居住面积的总体分布为正态分布。

三．小结

从此报告可看出，现今社会买房难，靠工资买房更难。

大多数的家庭的人均现住面积仅为20.5平米，近百分之八十的人对目前的住房不满意。

因为一半的家庭为三口之间，所以购买户型也大多为两室一厅或者三室两厅。

买房年龄集中在30岁左右，大多数的人选择在结婚前后买房。

买的起大房的一般都是工作在私营企业和国营企业的工作的人，行政事业单位及在学校的工作人员购房户型一般都是中小型户型。