第十六章 SPSS软件在研究城镇居民消费支出结构中的应用举例.讲述

基于SPSS软件分析城市居民的消费结构消费结构指一国在一定时期内用于生活消费的各种消费资料的比例关系，以及各种消费方式、消费形式、居民各阶层、各地区消费水平之间的比例关系的总和。

利用spss软件将31个省聚成五类，对五类城市居民在各个领域的消费支出情况进行分析，发现我国城市居民消费结构大致是以食品、家庭设备及用品、医疗保健为主体。

然而要想提高和改变人民的生活水平，还应加强文教娱乐消费，使消费结构变得合理化、科学化。

标签：消费结构；spss软件；因子分析；聚类分析1数据的因子分析从中国统计年鉴找出2013年全国各省人均城镇居民消费支出的具体数据，然后利用spss分析数据，求出KMO，结果如表1。

Bartlett的df值为28，P值文教娱乐>食品>家庭设备及用品>居住>其它；第二个因子主要反映衣着和医疗保障方面的差异情况。

最后得出31个省的综合因子得分F：F=0.56545×F1+0.27147×F2算出的各省各因子及综合因子的得分和排名，具体见表7。

表7中，因子得分情况的正负表示该城市与平均水平的相对位置。

中有9个F1为正的城市，这9个城市的经济发展水平较发达，其中上海、广东、北京具有较高的消费水平，同时这三个城市也是经济较发达的城市，这说明城市的经济发展水平较高时，居民的消费理念也较高，而一些经济滞后的省份，像黑龙江、西藏、新疆等，消费水平较低。

由此得出居民在食品、交通通信、文教娱乐、居住、生活用品及服务、其他6各方面与经济发展水平密切相关。

F2的排名中北京、天津分为位于第1和第4，但是上海、广东位于第14和26，所以衣着和医疗保健与经济发展有一定的关系，但这两个指标还与其它因素紧密相关。

仅有10个F值为正数的省，这表明各个省的城市居民的消费水平发展差异较大、不均衡。

其中，北京、上海、广东等地区的城市居民消费水平较高，青海、江西、贵州等地的消费水平较低。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平的差异分析是一个重要的社会经济问题，它关系到国家的经济发展和居民生活水平的提高。

本文将基于SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，以了解各地区之间的消费差异，并从政府政策制定的角度，提出相应的对策。

我们需要准备全国城镇居民消费水平数据。

这些数据可以从国家统计局、各地区的统计局等机构获取。

数据包括各省、直辖市和自治区的城镇居民的平均消费水平，可以是每人每月的消费金额或者每人每年的消费金额。

在SPSS中，我们可以使用描述性统计功能对数据进行初步的分析。

我们可以计算各地区的平均消费水平，并绘制柱状图或饼图来显示各地区的消费水平差异。

通过观察图表，我们可以看出各地区之间的消费差异的大致情况。

接下来，我们可以使用方差分析功能对消费水平差异进行更深入的分析。

方差分析可以帮助我们判断各地区的消费差异是否具有统计学上的显著性。

我们可以使用城镇居民消费水平作为因变量，地区作为自变量，并进行方差分析。

如果方差分析的结果表明各地区的消费差异具有统计学上的显著性，那么我们可以进一步使用事后多重比较方法（如Tukey HSD方法）对各地区的消费水平进行比较，找出具体哪些地区之间的差异是显著的。

我们还可以使用回归分析功能来分析城镇居民消费水平的影响因素。

我们可以将城镇居民的消费水平作为因变量，将一些可能影响消费水平的因素作为自变量，如人均可支配收入、就业率、教育水平等。

通过回归分析，我们可以了解这些自变量对于城镇居民消费水平的影响程度，以及各个因素之间的相互关系。

基于分析的结果，政府可以制定相应的政策来提高城镇居民的消费水平。

如果某些地区的消费水平较低，政府可以采取措施来促进当地经济的发展，提高居民的收入水平，以提高消费水平。

政府也可以通过改善当地的消费环境、鼓励消费创新等方式来提高城镇居民的消费水平。

SPSS统计分析案例专业：经济学姓名:000 学号：00000000一、我国城镇居民现状近年来，我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加，在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化，消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型，甚至接近最富裕型.第二，衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升，到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大.衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降，这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加，衣着支出比重呈现先上升后下降的走势.事实上，在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的，而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的，即使收入水平继续提高，也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了.第三，家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势，说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善.第四，医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低，都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革，加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势，这与我国居民消费能级不断提升，住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的，同时与恩格尔定律的引申也是一致的.可以看出,城镇居民的消费状况虽然受价格水平、消费习惯、消费环境、消费心理预期等诸多因素的影响，但归根结底仍取决于居民的收入水平,要提高城镇居民的消费支出，必须增加居民收入。

2013年我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据数据来源：国家统计局/workspace/index?m=hgnd 二、对数据的基本分析在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节.（一）、对数据按人均消费（expend）进行降序排列操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上.（二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例”（3）：将变量“地区”设置为x轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右.（三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平1、首先对数据分组，分组数目的确定.lg n，计算得组数为6.按照Sturges提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（28155.00-12231.90）/6=2653.85，可近似取值为3000.00元.操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框.（2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为3000.00，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为12231.90，单击“应用”返回到主对话框.（3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充.（4）：将离散的变量名设定为expendNew.（5）：单击“确定”按钮.3、频数分析操作步骤：（1）：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，打开频率对话框.（2）：选定“expendNew”，点击“图表”，选择“条形图”点击继续.（3）：点击“确认”，生成如下三张表.Statistics人均消费(已离散化)N Valid 32Missing 0Mean 3.13Median 3.00Std. Deviation 1.314Minimum 1Maximum 7Percentiles 25 2.0050 3.0075 3.75人均消费(已离散化)Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid <= 12231.90 1 3.1 3.1 3.110 31.3 31.3 34.412231.91 -15231.9015231.91 -13 40.6 40.6 75.018231.903 9.4 9.4 84.418231.91 -21231.903 9.4 9.4 93.821231.91 -24231.9024231.91 -1 3.1 3.1 96.927231.9027231.91+ 1 3.1 3.1 100.0 Total 32 100.0 100.0由上图的频数分析可以看出，我国2013年城镇居民人均消费支出集中在第二组和第三组，大约占到百分之七十.由于在表格中不存在缺失值，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同.从此次分析中可以看出，我国城镇家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在12000元--18000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的城镇家庭居民人均消费达到了21000元以上.三、对数据的回归分析（一）、作出人均收入与消费支出散点图，以观察他们的线性关系如何操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“散点图”将其拖入“图表预览使用数据实例”（3）：将“人均收入”选定为x轴，将“人均消费”选定为y轴（4）：点击“确认”生成如下散点图由散点图可以看出，人均消费Y和人均收入X大概呈一元线性关系，因此可以建立一元线性模型进行回归分析.（二）假设回归模型为Y=a+b X,其中，Y表示城镇人均消费支出，为被解释变量，X表示人均收入，为解释变量，b为回归系数.操作步骤：（1）选择“分析”→“回归”→“线性”菜单项，打开“线性回归”对话框.（2）将“人均消费”选入“因变量”列表框，将“人均收入”选入“自变量”列表框.（3）单击“确定”按钮.得到如下（1）、（2）、（3）、（4）四张表格，依次分析如下：表（1）：移入/移出的变量Variables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 人均收入a. EnterVariables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 人均收入a. Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 人均消费从上表可以看出，放入模型的变量只有一个即“人均收入”，选择变量的方法为强行进入法，也就是说将所有的自变量都放入模型中，模型的因变量为“人均消费”.表（2）：模型汇总Model SummaryModel R R Square Adjusted RSquareStd. Error of theEstimate1 .960a.922 .920 1106.90715a. Predictors: (Constant), 人均收入上表是对模型的简单汇总，其实就是对回归方程拟合情况的描述，通过这张表可以知道相关系数R=0.960，决定系数2R=0.922，调整决定系数2R=0.920,和回归系数的标准误=31106.90715.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.表（3）：方差分析表ANOVA bModel Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 4.353E8 1 4.353E8 355.256 .000aResidual 36757303.474 30 1225243.449Total 4.720E8 31a. Predictors: (Constant), 人均收入b. Dependent Variable: 人均消费F=355.256，P=0.000<0.05,表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度影响.表（4）：系数Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) 1897.504 835.983 2.270 .031人均收入.599 .032 .960 18.848 .000 a. Dependent Variable: 人均消费由上表知a=1897.504，b=0.599，由此可以得出以下回归方程：人均消费Y=1897.504+0.599人均收入X上述回归方程给出了如下信息：2013年中国城镇居民人均可支配收入增加1元，人均消费支出增加0.599元.四、单样本的T检验（一）：由频数分析可知，分组后，全国31个省市的城镇家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有23个城市都集中在第一组，数额主要12231.91——18231.90元之间，其中在15231.91 - 18231.90之间的占到了百分之四十，因此可推断，全国农村家庭居民平均每人生活消费支出的平均数应该在15000--20000元之间，假设为18000元，由于该问题涉及的是单个总体，且要进行总体均值检验，同时农村家庭居民平均每人消费的总体可近似认为服从正态分布，因此，应采用单样本t检验来分析推断全国农村家庭居民人均消费的平均值是否为18000元.分析结果如下：（二）：操作步骤：1、选择“分析”→“比较均值”→“单样本天t检验”菜单项，打开“单样本t检验”对话框如下图所示：2、单击“确定”按钮.生成如下两张图表：表（1）：One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean人均消费32 17216.6031 3902.16064 689.81106表（2）：One-Sample TestTest Value = 18000t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper人均消费-1.136 31 0.265 -783.39688 -2190.2758 623.4821 由表（1）可知样本均值为17216.6031，低于基准线18000.00，标准差3902.16064，均值标准差689.81106.由表（2）为单样本t检验的分析结果，第一行注明了用于比较的假设总体均数为18000，下面从左到右依次为t值、自由度、p值、两均数的差值、差值.根据上面的检测结果t=-1.136，p=0.256，由于p>0.05，所以不能拒绝原假设，可以认为人均消费水平在18000元.同时，可知全国城镇居民2013年人均消费在95％的置信水平下的置信区间为：（15809.7242,18623.4821）.五、非参数检验——多配比样本分参数检验数据中我国城镇家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国城镇居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验Friedman 检验对各个指标进行检验.（一）：操作步骤：（1）选择“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“k个相关样本”菜单项，打开如下对话框：（2）：单击“确定”按钮，得到如下两张表格：表（1）：RanksMean Rank食物消费8.00衣物消费 5.09居住消费 4.50家居设备 2.66交通通讯 6.38医疗保健 2.34文教娱乐 5.88其它 1.16表（2）：Test Statistics aN 32Chi-Square 198.604df 7Asymp. Sig. .000a. Friedman Test（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平0.05，故拒绝原假设，认为八个指标对我国城镇居民人均消费的影响是有显著差异的.由表（1）知食物消费对人均消费的影响最大，其次是交通通讯和衣物消费，而影响最小的是其它.六、因子分析在研究我国城镇居民的消费情况时收集了食物、衣物、居住等八个影响居民消费情况的因素，以期对问题能够有比较全面、完整的把握和认识.由于数据过多，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，会给统计分析带来许多问题，可以表现在：计算量的问题和变量间的相关性问题.为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这又必然会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生.为此，人们希望探索一种更有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失.因子分析正是解决这种问题的方法.（一）操作步骤（1）、选择菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，出现因子分析对话框；（2）、把参与因子分析的样本选到变量对话框中，如下图：（3）单击“确定”按钮，得到如下11张图：图（1）原有变量的相关系数矩阵：Correlation Matrix食物消费衣物消费居住消费家居设备医疗保健交通通讯文教娱乐其它Correlatio n 食物消费1.000 .288 .656 .744 .295 .787 .782 .732衣物消费.288 1.000 .337 .517 .694 .368 .374 .634居住消费.656 .337 1.000 .676 .505 .849 .750 .771家居设备.744 .517 .676 1.000 .441 .830 .853 .767医疗保健.295 .694 .505 .441 1.000 .479 .414 .600交通通讯.787 .368 .849 .830 .479 1.000 .860 .782文教娱乐.782 .374 .750 .853 .414 .860 1.000 .831 其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831 1.000从上图可以看到，大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析.图（2）巴特利特球度检验和KMO检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 233.009df 28Sig. .000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为233.009，相应的概率p为0.如果给出的显著性水平为0.05，由于概率p小于显著性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著地差异.同时，KMO值为0.833，根据Kaiser 给出了KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析.图（3）因子分析的初始解CommunalitiesInitial Extraction食物消费 1.000 .798衣物消费 1.000 .862居住消费 1.000 .750家居设备 1.000 .812医疗保健 1.000 .821交通通讯 1.000 .897文教娱乐 1.000 .885其它 1.000 .872Extraction Method: PrincipalComponent Analysis.由上图第二列可知，所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少.因此，本次因子提取的总体效果较理想.图（4）因子解释原有变量总方差的情况：Total Variance ExplainedComponent Initial Eigenvalues Extraction Sums of SquaredLoadingsRotation Sums of SquaredLoadingsTotal% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative %1 5.504 68.794 68.794 5.504 68.794 68.794 4.524 56.545 56.5452 1.192 14.898 83.692 1.192 14.898 83.692 2.172 27.147 83.6923 .473 5.910 89.6024 .258 3.222 92.8245 .237 2.961 95.7856 .178 2.227 98.0127 .091 1.136 99.1478 .068 .853 100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.上图◎第一组数据项描述了初始因子解的情况.可以看到，第一个因子解的特征根值为 5.504，解释原有八个变量总方差的68.794％，累计方差贡献率为68.794％.其余数据含义类似.在初始解中由于提取了八个因子，因此原有变量的总方差均被解释掉.◎第二组数据项描述了因子解的情况.可以看到，由于指定提取两个因子，两个因子共解释了原有变量总方差的83.692％.总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想.◎第三组数据项描述了最终因子解的情况.可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更容易解释.图（5）因子的碎石图：上图横坐标为因子数目，纵坐标为特征根.可以看到，第一个因子的特征根值很高，对原有变量的贡献最大；第3个以后的因子特征根都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子是合适的.图（6）因子载荷矩阵：Component Matrix aComponent1 2其它.929 .097交通通讯.921 -.222文教娱乐.909 -.241家居设备.895 -.103居住消费.854 -.143食物消费.822 -.350衣物消费.599 .710医疗保健.635 .646a. 2 components extracted.上图因子载荷矩阵是因子分析的核心内容.根据该表可以写出本案例的因子分析模型：其它=0.9291f +0.0972f 交通通讯=0.9211f -0.2222f 文教娱乐=0.9091f -0.2412f 家居设备=0.8951f -0.1032f 居住消费=0.8541f -0.1432f 食物消费=0.8221f -0.3502f 衣物消费=0.5991f +0.7102f 医疗保健=0.6351f +0.6462f 由上表知，八个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着他们与第一个因子的相关度高，第一个因子很重要. 图（7）旋转后的因子载荷矩阵：Rotated Component Matrix aComponent 1 2交通通讯 .915 .244 文教娱乐 .914 .222 食物消费 .889 .084 家居设备 .836 .336 居住消费 .819 .281 其它 .770 .528 衣物消费 .188 .909 医疗保健 .250.871a. Rotationconvergedin3 iterations.由上图知，交通通讯、文教娱乐、食物消费、家居设备、居住消费、其它在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；衣物消费、医疗保健在第二个因子上的载荷较高，第二个因子主要解释了这几个变量.图（8）因子旋转中的正交矩阵Component Transformation MatrixComponent 1 21 .879 .4772 -.477 .879图（9）因子协方差矩阵：Component Score Covariance MatrixComponent 1 21 1.000 .0002 .000 1.000从上表可以看出，两因子没有线性相关性，实现了因子分析的设计目标.图（10）旋转后的因子载荷图：由上图可以直观的看出，衣物消费和食物消费比较靠近两个因子坐标轴，表明如果分别用第一个因子刻画食物消费，用第二个因子刻画衣物消费，信息丢失较少，效果较好.图（11）因子得分系数矩阵：Component Score CoefficientMatrixComponent1 2食物消费.271 -.187衣物消费-.188 .576居住消费.194 -.032家居设备.184 .001医疗保健-.157 .532交通通讯.236 -.084文教娱乐.241 -.099其它.110 .152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=0.271食物消费-0.188衣物消费+0.194居住消费+0.184家居设备-0.157医1疗设备+0.236交通通讯+0.241文教娱乐+0.110其它F=-0.187食物消费+0.576衣物消费-0.032居住消费+0.001家居设备+0.532 2医疗设备-0.084交通通讯-0.099文教娱乐+0.152其它可见计算两个因子得分变量的变量值时，食物消费和衣物消费的权重较高，但方向恰好相反，这与因子的实际含义是相吻合的.七、实验心得本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过.一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水.老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了.结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大.这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程.甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的.SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用.这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了.但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂.然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多.老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导.。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析背景：随着经济的快速发展，中国城镇居民的消费水平也在不断提高。

不同地区的消费水平差异较大，特别是经济发展水平和消费观念不同的地区。

了解全国城镇居民消费水平的差异对于制定有效的经济政策和消费策略具有重要意义。

目的：本研究旨在使用SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，以便更好地了解和解释这些差异，并为相关决策提供科学依据。

研究方法：1. 数据收集：通过调查问卷收集全国城镇居民的消费水平数据。

问卷内容涵盖了相关消费指标，如个人收入、家庭年收入、教育水平、职业等。

2. 数据预处理：对收集的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

进行缺失值和异常值的处理，以避免数据分析时的误差。

3. 描述性统计分析：使用SPSS软件进行描述性统计分析，计算各个变量的平均值、标准差、最大值和最小值等。

通过这些统计指标了解全国城镇居民消费水平的整体分布情况。

4. 单因素方差分析：使用单因素方差分析检验不同地区的城镇居民消费水平是否存在显著差异。

将消费水平作为因变量，地区作为自变量，使用SPSS软件进行方差分析，得出各地区之间是否存在显著性差异。

5. 多因素方差分析：对于可能影响消费水平的多个因素，如个人收入、教育水平和职业等，使用多因素方差分析检验它们对城镇居民消费水平的影响。

通过SPSS软件进行多因素方差分析，统计各个因素的主效应和交互效应。

分析结果：通过上述分析，我们可以得到全国城镇居民消费水平的整体分布情况以及不同地区之间的消费水平差异。

还可以了解不同因素对消费水平的影响程度，从而为相关政策和策略的制定提供科学参考。

结论与启示：全国城镇居民消费水平的差异较大，不同地区的消费水平具有显著性差异。

个人收入、教育水平和职业等因素对消费水平有一定的影响。

根据分析结果，可以制定针对性的经济政策和消费策略，促进城镇居民消费的合理增长，并提高整体消费水平。

PS: 此回答仅供参考，具体的数据收集和分析方法还需要根据实际情况进行调整和优化。

实验指导之一聚类分析的SPSS操作方法系统聚类法实验例城镇居民消费水平通常用下表中的八项指标来描述。

八项指标间存在一定的线性相关。

为研究城镇居民的消费结构，需将相关性强的指标归并到一起，这实际上就是对指标聚类。

实验数据表 2001年30个省。

市，自治区城镇居民月平均消费数据x1人均粮食支出(元／人) x5人均衣着商品支出(元／人)x2人均副食支出(元／人) x6人均日用品支出(元／人)x3人均烟、酒、茶支出(元／人) x7人均燃料支出(元／人)x4人均其他副食支出(元／人) x8人均非商品支出(元／人)x 1x2x3x4x5x6x7x8北京天津河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江上海江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南13．23广东广西海南四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆系统聚类法的SPSS操作：1. 从数据编辑窗口点击Analyze →Classify →Hierachical Cluster , （见图1）图1 系统聚类法打开层次聚类法对话如图2。

图2 系统聚类法对话框选择需要进行聚类分析的变量进入Variable框内后，在Cluster栏中选择聚类类型，SPSS有两种层次聚类方法：Cases 对样品聚类（Q型；系统默认），Variable 对指标变量聚类(R型），本例选择。

在Display栏中选择默认的输出项。

2. 点击Statistics按钮，打开对话框如图3.图3 Statistics对话框Agglomeration schedule输出凝聚状态表（聚类进度表）；本例选择。

Ploximity matrix 输出个体间的距离矩阵，本例选择。

Cluster Membership栏中显示每个观测量被分派到的类。

None 不输出。

本例选择。

Simple solution 指定分类数，并输出样本所属类，单一解。

Renge of solution 指定输出从m到n类的各样本所属类。

多个解。

选好后返回主对话框。

我国城镇居民消费结构的SPSS分析11级国贸（1）班张子昂学号：1104111027摘要:近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。

本文对我国2009 年城镇居民消费结构进行实证分析,简述数据选取、实证方法的变革与演进等，系统分析消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策及后续研究提供相应参考性意见。

关键词：消费结构；相关分析；因子分析；政策建议1 前言随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出呈现出强劲增长的势头，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理的现象也得到了一定程度的调整。

但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，各地区的消费结构仍存在着明显差别。

为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。

正确把握城镇居民消费结构,了解消费需求变动的规律,不仅在理论分析中有重要的地位,而且对于提高城镇居民的消费质量和档次有着重要的现实意义。

2 数据分析这些指标基本上可以从中国统计年鉴上取得，且反应了城镇经济发展情况和居民消费水平，其原始数据如表1、表2 。

表1 平均每人消费性支出 (元)从图中可以看出，平均可支配性收入是呈现逐步上升趋势的，从1990年的150.16元上升到2009年的17174.65元。

在平均每人消费支出中，也和可支配性收入呈现正相关的关系，随着可支配性收入的稳步增加，平均每人消费性支出（元），从1990年的1278.89元，1995年3537.57元，2000年4998.00元，2008年11242.8元，2009年12264.55元。

用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。

经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。

为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。

在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。

因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。

因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析一、引言消费水平是一个国家或地区经济发展水平的重要标志之一。

城镇居民消费水平的差异分析可以帮助我们了解不同地区居民的生活水平、消费习惯和经济能力，为政府部门和企业提供决策支持，促进经济社会的发展。

本文以中国城镇居民消费水平为研究对象，利用SPSS软件对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，从而探讨不同地区消费水平的特点和存在的差异，为相关部门提供决策建议和引导。

二、方法1. 数据来源本文选取了中国统计年鉴、国家统计局等权威机构发布的数据，通过调查问卷和实地调研，收集了全国各省级行政单位城镇居民的消费数据。

数据包括个人收入、家庭开支、日常消费、大宗消费等方面的内容，时间跨度为5年，以保证数据的全面性和可靠性。

2. 数据处理在收集到的数据基础上，使用SPSS软件进行数据处理和分析。

首先进行数据清洗，包括数据去重、数据整理、缺失值填补等工作，保证数据的完整性和准确性。

然后进行描述性统计分析和多变量分析，对不同地区的消费水平进行比较和差异分析。

三、结果分析1. 不同地区消费水平的比较通过对全国各省级行政单位城镇居民消费水平的分析，发现不同地区的消费水平存在明显的差异。

一般来说，发达地区的消费水平相对较高，如北京、上海、广东等经济发达地区，其居民的收入水平和消费水平较高；而相对欠发达地区的消费水平较低，如西部地区、东北地区等，居民的消费水平偏低。

2. 消费结构的差异分析除了消费水平的差异外，不同地区的城镇居民还存在着消费结构的差异。

一般来说，发达地区的居民更注重高品质、高档次的消费，如旅游、文化娱乐、高端消费品等；而欠发达地区的居民更多地侧重于基本生活消费，如食品、衣物、住房等。

在具体的消费项目上也存在差异，发达地区的居民更倾向于数字化消费、智能消费，如网购、移动支付等；而欠发达地区则更多地依赖传统消费方式，如实体商店购物、现金支付等。

3. 影响消费水平的因素通过多元回归分析，我们探讨了影响消费水平的因素。

SPSS在城镇居民人均支出分析中的应用作者：崔红芳来源：《农村经济与科技》2019年第14期[摘要]SPSS作为一个专业的统计分析软件，适用于经济、管理等方面的研究。

文章运用SPSS软件，通过采用2018年我国31省、市、自治区城镇居民人均支出数据，利用回归分析方法，对我国城镇居民人均支出进行分析，得出我国城镇居民的人均支出情况，以期反映消费水平与结构上的差异，为政府制定更加合理的引导性政策提供有效依据。

[关键词]SPSS软件;回归分析;人均支出[中图分类号]F323.89 [文献标识码]A通过经济的快速发展，我国城镇居民人均支出的结构也发生了很大的转变，人均消费支出的增加能实现经济又好又快的发展。

城鎮居民消费支出主要包括食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信其他用品及服务等方面，文章使用SPSS统计软件通过对31个省份的城镇居民消费相关的原始数据（数据来源于《2018中国统计年鉴》），选取了四种典型的消费支出作为代表来分析城镇居民的消费结构。

1 回归分析当涉及一个自变量时，称为一元回归，例如，在分析家庭收入对消费支出的影响时，我们要预测一定水平家庭收入条件下的消费支出是多少，这时消费支出应该作为因变量，而用来预测消费支出的变量只选用家庭收入一项，这时建立的回归模型是一元回归模型。

同时，若因变量Y与自变量X之间为线性关系，则称为一元线性回归。

相对于具有线性关系的两个变量来说，可用一个线性方程来表示它们之间的关系。

像这样表示因变量Y如何依赖于自变量X和误差项的方程称为回归模型，而对只表达一个自变量的简单线性回归模型，可简写为：Y = β0 + β1X + ε。

通过对城镇居民人均消费支出Y与居民人均收入X进行一元线性回归分析。

被解释变量即因变量：城镇居民人均生活消费支出是Y;解释变量即自变量：城镇居民人均收入是X，城镇居民食品消费支出是X1，衣着消费支出是X2，家庭设备及用品消费支出是X3，医疗保健消费支出是X4。

我国各地区城镇居民消费支出结构的因子分析一．实验数据描述X1-食品 X2-衣鞋 X3- 家庭设备 X4-医疗保健 X5-交通与通讯 X6-文教娱乐 X7-居住 X8-杂项商品与服务2012年我国各省市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据地区 1x2x3x4x5x6x7x8x北京 2959.19 730.79 749.41 513.34 467.87 1141.82 478.42 457.64 天津 2459.77 495.47 697.33 302.87 284.19 735.97 570.84 305.08 河北 1495.63 515.90 362.37 285.32 272.95 540.58 364.91 188.63 山西 1406.33 477.77 290.15 208.57 201.50 414.72 281.84 212.10 内蒙古 1303.97 524.29 254.83 192.17 249.81 463.09 287.87 192.96 辽宁 1730.84 553.90 246.91 279.81 239.18 445.20 330.24 163.86 吉林 1561.86 492.42 200.49 218.36 220.69 459.62 360.48 147.76 黑龙江 1410.11 510.71 211.88 277.11 224.65 376.82 317.61 152.85 上海 3712.31 550.74 893.37 346.93 527.00 1034.98 720.33 462.03 江苏 2207.58 449.37 572.40 211.92 302.09 585.23 429.77 252.54 浙江 2629.16 557.32 689.73 435.69 514.66 795.87 575.76 323.36 安徽 1844.78 430.29 271.28 126.33 250.56 513.18 314.00 151.39 福建 2709.46 428.11 334.12 160.77 405.14 461.67 535.13 232.29 江西 1563.78 303.65 233.81 107.90 209.70 393.99 509.39 160.12 山东 1675.75 613.32 550.71 219.79 272.59 599.43 371.62 211.84 河南 1427.65 431.79 288.55 208.14 217.00 337.76 421.31 165.32 湖北 1783.43 511.88 282.84 201.01 237.60 617.74 523.52 182.52 湖南 1942.23 512.27 401.39 206.06 321.29 697.22 492.60 226.45 广东 3055.17 353.23 564.56 356.27 811.88 873.06 1082.82 420.81 广西 2033.87 300.82 338.65 157.78 329.06 621.74 587.02 218.27 海南 2057.86 186.44 202.72 171.79 329.65 477.17 312.93 279.19 重庆 2303.29 589.99 516.21 236.55 403.92 730.05 438.41 225.80 四川 1974.28 507.76 344.79 203.21 240.24 575.10 430.36 223.46 贵州 1673.82 437.75 461.61 153.32 254.66 445.59 346.11 191.48 云南 2194.25 537.01 369.07 249.54 290.84 561.91 407.70 330.95 西藏 2646.61 839.70 204.44 209.11 379.30 371.04 269.59 389.33 陕西 1472.95 390.89 447.95 259.51 230.61 490.90 469.10 191.34 甘肃1525.57472.98328.90219.86206.65449.69249.66228.19青海1654.69 437.77 258.78 303.00 244.93 479.53 288.56 236.51宁夏1375.46 480.89 273.84 317.32 251.08 424.75 228.73 195.93新疆1608.82 536.05 432.46 235.82 250.28 541.30 344.85 214.40二、实验操作步骤Step01：打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑器窗口,在菜单栏中依次单击“分析”│“降维”│“因子分析”选项卡，将“X1”、“X2”……“X8”变量选入“变量”列表。

SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。

第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。

事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。

第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。

第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。

SPSS在居民消费水平分析的应用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，被广泛应用于社会科学研究领域。

在居民消费水平分析中，SPSS可以帮助研究者进行数据清洗、描述统计、相关性分析、回归分析等，从而深入了解消费者的消费行为和水平。

首先，SPSS可以帮助研究者进行数据清洗和数据预处理。

在进行分析之前，研究者需要保证数据的完整性和准确性。

SPSS提供了一系列的数据清洗工具，可以帮助研究者处理缺失值、异常值和数据格式的问题。

这些工具能够帮助研究者提高数据的质量，确保分析结果的准确性。

其次，SPSS可以进行描述统计分析。

通过描述统计分析，研究者可以对居民消费水平进行整体把握。

SPSS可以计算各种统计指标，如均值、标准差、最大值、最小值等，帮助研究者描述和概括数据的分布特征。

通过对不同变量的描述统计分析，研究者可以了解不同消费品类的消费水平情况，发现消费行为的规律和差异。

第三，SPSS可以进行相关性分析。

在居民消费水平分析中，研究者通常需要探索不同变量之间的关系。

SPSS提供了相关性分析的功能，可以计算各个变量之间的相关系数。

通过相关性分析，研究者可以了解不同因素对消费水平的影响程度，发现消费水平背后的影响因素。

最后，SPSS可以进行回归分析。

回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的因果关系。

在居民消费水平分析中，研究者可以通过回归分析来探讨不同因素对消费水平的影响。

SPSS提供了线性回归、多元回归等各种回归模型，可以帮助研究者建立合适的回归模型，并求得各个因素的回归系数。

通过回归分析，研究者可以量化各个因素对消费水平的影响程度，为政策制定和决策提供科学依据。

综上所述，SPSS在居民消费水平分析中有广泛的应用。

通过数据清洗、描述统计、相关性分析和回归分析等功能，SPSS可以帮助研究者深入了解消费者的消费行为和水平，为相关决策提供科学依据。

SPSS论文题目：各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析摘要：我国各地区的经济发展水平存在着较大的差异。

本文运用SPSS软件分析方法对我国各地区城镇居民消费性支出进行分析研究,研究表明:各地区城镇居民消费性支出的差异主要是由两方面引起的,首先是地区的经济发展水平,我国东部、中部和西部地区的消费水平存着较大差异;其次是由地区气候因素引起的消费倾向,我国南北地区明显有别。

关键字：SPSS，消费支出，分析数据：我国地域辽阔,各地区的经济发展很不平衡,各地区城镇间的消费性支出存在着较大的差异,而且由于多种因素的影响,这种差异呈现加速扩大的态势。

如何客观、准确、有效地分析这些差异,具有重要的理论和实践意义。

消费性支出的指标有许多,如果直接从诸多指标来分析各地区的差异,那未分析的结果很可能将是繁杂和不得要领的,很难给出直观有效的结论。

如果仅用消费性总支出这个指标,则显得太粗糙,丢失的有用信息太多,不能较充分地反映各地区的消费差异。

那么,如何能使得所作的分析研究即不繁杂又不损失太多的信息呢?这正是本文所要解决的问题。

居民消费支出：是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。

包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。

对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。

集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。

其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。

消费支出特点明显：食品价格上涨使恩格尔系数有所回升；居住支出快速增长；家庭设备消费较快增长；汽车消费热点突出；义务教育负担减轻；衣着和医疗保健支出低速增长。

Descriptive Statistics此表描述了所统计的数据。

Statistics上述数据为用SPSS软件所作出的均值、方差、标准、峰度、偏度差等等数据，还有运用SPSS软件的回归分析、单一样本T检验所得到的数据和曲线图。

城镇居民家庭消费支出结构分析城镇居民家庭消费支出结构分析摘要：改革开放以来，我国经济迅速发展，城镇居民的收入有了大幅度提高，消费结构也有了明显的改善。

1989年以前属于由供给式消费向温饱型消费发展的模式，1989年以后则是由温饱型消费向小康型消费的发展过程。

本文利用SPSS软件对城镇居民的消费支出基本状况进行了相关分析和回归分析，从食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务分析消费结构的变化，并得出相关结论。

关键字：相关分析；回归分析；消费结构一、数据分析意义以及数据的收集改革开放以来，中国经济迅猛发展，城镇居民的收入大大增加。

随着城镇居民收入水平的提高和消费观点的改变，消费支出的结构也有明显变化。

城镇居民的消费重点已从基本生活消费品转向了以娱乐服务代表的新型消费领域，人们已经不再仅仅满足于吃饱穿暖的要求，越来越追求精神上的满足感，其中，对家庭设备用品及服务支出的增加就是很好的证明。

因此，研究城镇居民的消费结构的变化，对于引导居民合理消费，促进消费结构的合理化和国家进行宏观经济决策都具有十分重要的意义。

本文所用数据截取自2010年国家统计局统计年鉴，选取其中的人民生活篇，用以探究我国城镇居民消费结构及其趋势。

表2.1 偏相关关系表表2.1给出了食品对衣着的偏相关关系，去除居住的影响。

从表中可以看出，食品对衣着的相关系数为0.619，0<r≦1,两者之间具有正相关关系且为中度相关。

2.表2.2 偏相关关系表表2.2给出了食品对家庭设备用品及服务的偏相关关系，去除衣着的影响。

从表中可以看出，食品对家庭设备用品及服务的相关系数为0.853，0<r≦1,两者之间具有正相关关系且为中度相关。

3、表2.3 偏相关关系表表2.3给出了食品对居住的偏相关关系，去除家庭设备用品及服务的影响。

从表中可以看出，食品对居住的相关系数为-0.735，-1≦r﹤0,两者之间具有负相关关系且为中度相关。

4、表2.4 相关系数矩阵由“相关系数矩阵”可以看出，食品与衣着、居住、家庭设备用品及服务的相关系数分别为-0.927、-0.880、-0.843，均具有较强的相关性。