SPSS数据分析：我国各省城镇和农村居民人均收入数据分析

SPSS因⼦分析法很全⾯很全⾯实验课：因⼦分析实验⽬的理解主成分（因⼦）分析的基本原理，熟悉并掌握SPSS中的主成分（因⼦）分析⽅法及其主要应⽤。

因⼦分析⼀、基础理论知识1 概念因⼦分析（Factor analysis）：就是⽤少数⼏个因⼦来描述许多指标或因素之间的联系，以较少⼏个因⼦来反映原资料的⼤部分信息的统计学分析⽅法。

从数学⾓度来看，主成分分析是⼀种化繁为简的降维处理技术。

主成分分析（Principal component analysis）：是因⼦分析的⼀个特例，是使⽤最多的因⼦提取⽅法。

它通过坐标变换⼿段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外⼀组不相关的变量。

选取前⾯⼏个⽅差最⼤的主成分，这样达到了因⼦分析较少变量个数的⽬的，同时⼜能与较少的变量反映原有变量的绝⼤部分的信息。

两者关系：主成分分析（PCA）和因⼦分析（FA）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的⽅法，⽽实际上主成分分析可以说是因⼦分析的⼀个特例。

2 特点（1）因⼦变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因⽽对因⼦变量的分析能够减少分析中的⼯作量。

（2）因⼦变量不是对原始变量的取舍，⽽是根据原始变量的信息进⾏重新组构，它能够反映原有变量⼤部分的信息。

（3）因⼦变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析⽐较⽅便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。

（4）因⼦变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。

在保证数据信息丢失最少的原则下，对⾼维变量空间进⾏降维处理（即通过因⼦分析或主成分分析）。

显然，在⼀个低维空间解释系统要⽐在⾼维系统容易的多。

3 类型根据研究对象的不同，把因⼦分析分为R 型和Q 型两种。

当研究对象是变量时，属于R 型因⼦分析；当研究对象是样品时，属于Q 型因⼦分析。

但有的因⼦分析⽅法兼有R 型和Q 型因⼦分析的⼀些特点，如因⼦分析中的对应分析⽅法，有的学者称之为双重型因⼦分析，以⽰与其他两类的区别。

对农民人均生活收入及消费支出的统计分析论文摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。

关键词：农民生活收入消费支出线性回归分析一、引言今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。

我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。

从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。

农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。

农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。

随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。

但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。

而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。

而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。

农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。

二、对多元数据因子分析及及结果解释2、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据三、家庭总收入分析1、农村家庭总收入单线图，农村家庭总收入逐年增加。

SPSS分析方法在国家经济发展水平区域划分中的应用10数计系《2》班：陈东东学号：1006111002摘要：本文运用数理统计方法对中国经济发展水平进行评价和区域划分。

首先采用各项统计指标建立指标体系，运用SPSS软件进行聚类分析，对我国的27个省和直辖市进行研究，分析各自的经济发展特点。

根据已有信息，利用判别分析的方法来建立判别函数，并对选择的对象进行回报判别，用回报率说明了方法的合理性；再对我国的另外4个省和直辖市进行判别归类，宏观分析验证通过Fisher判别建立的线性判别函数的正确性。

《1》问题概述：随着中国经济的发展和社会的进步，人民的生活水平日益提高，城镇居民的生活水平更是上了一个大台阶．由于改革开放以来，城镇的投资的加大和企业的增加，近年来各地城镇家庭收入逐年递增。

城镇家庭的收入增加，必然会导致家庭消费支出总额的增加和家庭消费支出结构的变化。

从最近几年的统计数据可以看出：城镇地区对吃穿等基本生活资料的消费呈下降趋势，而对于文化教育及医疗保健的支出消费逐年递增。

从城镇家庭收支的变化情况可以看出整个国家的经济增长状况，以小见大，为决策提供一定的依据。

聚类和判别都是分类学的基本方法，而分类学是人类认识世界的基础学科。

平时我们对事物的认识都需要对其进行分类。

为了研究现阶段的全国经济发展各时间段的差异，我们需要对时期的经济指标进行分类，以便更好的做出下一步的经济策略。

聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。

判别分析则先根据已知的类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式，然后对未知类型的新事物进行判断，将其归为已知的类别中。

聚类分析事先并不知道对象的类别的面貌，甚至连共有几个类别也不确定。

判别分析事先知道已知的对象的类别和类别数。

本文以2010年国家统计年鉴上公布的全国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出(2009年)作为数据源，将聚类分析和判别分析的原理运用到各个时期经济发展水平分类的研究上，对此问题进行统计分析。

论文题目：基于各省市GDP、财政收入及财政支出数据的SPSS分析姓名：学号：班级：内容摘要：本文首先通过国家统计局官方网站收集了我国大陆31省市2010-2013年GDP、各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出等数据；而后根据要求对数据进行适当的处理，并选择了SPSS作为工具进行分析。

这其中既有东中西三个地区的地区生产总值之间的分布类型检验，又有关于GDP与各省常年居住人口数、财政收入、社会保障与就业支出、交通运输支出、医疗卫生支出、教育支出的相关性分析，以及各省GDP的方差分析。

根据分析的结果对我国GDP水平进行适当的探讨以及给出一些经济发展规划的建议。

1、题目要回答的问题自1978年改革开放以来，我国经济飞速发展，国内生产总值日趋上升，虽然经历了1997金融风暴和2008金融危机，但是我国经济发展前景一片大好，2011年，我国经济创造奇迹，GDP总量超过日本，一跃成为世界第二大经济体。

国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。

它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。

一个国家或地区的经济究竟处于增长抑或衰退阶段，从这个数字的变化便可以观察到。

中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。

同时由于我国自身的一些发展条件限制，我国经济发展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。

由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究：1、分布类型检验①、正态分布检验采用假设检验方法对地区生产总值进行分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。

H0: 31个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。

H1: 31个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。

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二、数据来源：国家统计局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. 按照Sturges 提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg lg n，计算得组数为6. 2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（）/6=，可近似取值为元.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，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为，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.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）：模型汇总以知道相关系数R=，决定系数2R=，调整决定系数2R=,和回归系数的标准误=.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.人均消费Y=+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——元之间，其中在 - 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表（2）：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=，p=，由于p>，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：（,）.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）：文教娱乐其它表（2）：（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平，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着差异的.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：医疗保健 .295 .694 .505 .441 .479 .414 .600交通通讯 .787 .368 .849 .830 .479 .860 .782文教娱乐 .782 .374 .750 .853 .414 .860 .831其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831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 Testof SphericityApprox. Chi-Squaredf 28 Sig..000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为，相应的概率p 为0.如果给出的显着性水平为，由于概率p 小于显着性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显着地差异.同时，KMO 值为，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CommunalitiesInitialExtraction食物消费 .798 衣物消费 .862 居住消费 .750 家居设备 .812 医疗保健 .821 交通通讯 .897 文教娱乐 .885 其它.872 ExtractionMethod: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.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，解释原有八个变量总方差的％，累计方差贡献率为％.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％.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 aComponent12其它.929.097交通通讯.921文教娱乐.909家居设备.895居住消费.854食物消费.822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=1f +2f 交通通讯=1f 2f 文教娱乐=1f 2f 家居设备=1f 2f 居住消费=1f 2f 食物消费=1f 2f 衣物消费=1f +2f 医疗保健=1f +2f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 aComponent1 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. Rotation converged in 3 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. Component Score Covariance Matrix Component 12 1 .0002 .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 CoefficientMatrixComponent12食物消费.271衣物消费.576居住消费.194家居设备.184.001医疗保健.532交通通讯.236文教娱乐.241其它.110.152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=食物消费衣物消费+居住消费+家居设备医疗设备+交通通讯+文教娱乐+其它1F=食物消费+衣物消费居住消费+家居设备+医疗设备交通通讯文教娱乐+其它2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.。

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和人民生活水平的重要标志之一。

随着我国经济的快速发展和城镇化进程的加快，城镇居民的消费水平也在不断提高。

不同地区、不同人群的消费水平存在一定的差异，这些差异受到了诸多因素的影响，如地区经济发展水平、居民收入水平、生活方式等。

对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，有助于深入了解我国城镇居民的消费特点，为政府制定相关政策提供科学依据。

二、相关理论1. 消费水平消费水平是指一个国家或地区居民在一定时期内的消费总额，它直接反映了居民的生活水平和消费能力。

消费水平与居民的收入水平密切相关，同时也受到价格水平、政策导向、文化习惯等多方面因素的影响。

2. SPSSSPSS是统计分析软件包，用于进行数据分析和统计建模。

SPSS可以进行各种数据分析，包括描述性统计、相关分析、回归分析、方差分析等，能够帮助研究人员对数据进行深入挖掘和分析。

三、数据来源和方法本文选取了全国31个省（区、市）的城镇居民消费水平数据作为研究对象，数据来源于国家统计局和相关地方政府发布的有关数据。

利用SPSS统计软件对这些数据进行了相关性分析、方差分析等统计方法，从而深入分析和比较了不同地区城镇居民消费水平的差异。

四、结果分析1. 不同地区城镇居民消费水平的总体情况我们对全国各地区城镇居民的平均消费水平进行了汇总和分析。

结果显示，东部地区的城镇居民消费水平普遍较高，西部地区的城镇居民消费水平相对较低，而中部地区的城镇居民消费水平介于两者之间。

这与各地区的经济发展水平和城镇化水平有很大关系。

我们利用回归分析模型，探讨了影响城镇居民消费水平的主要因素。

结果显示，城镇居民的收入水平、教育水平、家庭结构等因素对消费水平具有显著影响。

区域经济发展水平、物价水平等外部因素也对城镇居民的消费水平产生了一定影响。

五、结论和建议通过以上分析，我们可以得出以下结论：（1）全国城镇居民消费水平存在较大差异，东部地区的消费水平较高，而西部地区和中部地区相对较低。

农民人均生活收入及消费支出分析论文摘要: spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国农民的收入及消费支出进行了各种分析, 以便能够更好地了解我国农村居民的收入结构和消费结构与消费行为等。

关键词：农民生活收入消费支出线性回归分析一、农民人均生活收入及消费支出分析今年以来，全国上下认真贯彻落实科学发展观，以农业增产、农民增收为目的，加大各项惠农政策措施落实力度，多措并举做好农村劳动力转移就业工作，克服金融危机和严重干旱等自然灾害带来的不利影响，使全市农村经济保持了稳定发展的良好态势，农民现金收入持续增长，生活消费水平继续提高。

我国是一个农业大国，至今仍有9亿农村人口，占全国人口总数的70%，农民是我国最大的群体，农村消费能力的提升直接关系到国民经济的全局。

从农村市场看，中国有近六成人口生活在农村。

农村城镇化的进程对经济增长的带动作用是非常明显的，世界上还没有哪个国家有规模如此巨大的城镇化。

农村居民的收入虽然低于城市居民，但是基数巨大，且农村人口的收入也在稳定增长。

随着经济的发展，我国农民的收入水平和消费水平的结构也发生了很大变化，农民生活水平的提高和消费的增加对于实现国民经济又好又快发展、正确处理好内需和外需的关系至关重要。

但从总体来看，农民消费水平仍然较低，调查显示有的地区都不及城市居民人均消费支出的三分之一。

而且消费结构不合理，局限于食品类等生存基本需求品，消费在衣着装饰等方面的极少。

而影响农民消费水平的根本原因是农民的收入。

农民生活消费支出主要包括食品、衣着、医疗卫生、教育文化、家庭设备、交通等方面，本文只挑选了四种典型的消费支出作为代表来分析农村居民的消费结构。

二、数据来源说明1、农村居民家庭基本情况. 数据来源于《2008中国统计年鉴》。

2、下表是要进行处理的31个省市的农村居民消费相关的原始数据，数据来源于《2008中国统计年鉴》。

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。