我国各地区居民消费支出分析8429760.doc
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1、【精品文档】如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流我国各地区居民消费支出分析8429760.精品文档.我国各地区人居消费性支出分析目录1 引言.1 1.1 选题背景.1 1.2 选题目的.1 1.3 选题意义.12 数据来源与描述.1 2.1 数据来源.1 2.2 数据描述.23 描述性统计分析.3 3.1 分析步骤.3 3.2 结果分析.44 系统聚类分析.5 4.1 分析步骤.5 4.2 结果分析.75 因子分析.125.1 分析步骤.125.2 结果分析.146 综合分析.177 总结与建议.188 参考资料.18 维普数据库的论文查重报告1 引言1.1 选题背景近年来,我国的经济发展
2、迅速,人民生活水平得到了很大的提高,。但是我国各地区的经济发展水平还不均衡,而且不同地方的人口、资源、政策等各方面还有不同程度的差别化,这样就使的各地区人民的消费水平有高有低。所以在这种情况下,分析我国各地区人民家庭平均每人全年消费性支出情况,搞清楚不同地区人民人均消费性支出的差异与特点就显得尤为重要,这样有利于决策部门宏观调控,掌握各地区情况,控制好各地区的发展。1.2 选题目的通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析,了解在各消费性支出项目中哪个指标较大,了解总体情况。通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析,知道哪些地区的消费性支出较高,在哪方面支出高。通过运用不同的方法对各
3、地区人民的消费性支出分析,清楚不同地区的消费结构,不同地区的消费类型。通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析,比较发达地区和欠发达地区消费支出项的不同从而能更好的分配资源。通过运用不同的方法对各地区人民的消费性支出分析,明白我国居民的消费转移方向。1.3 选题意义分析我国各地区居民消费性支出情况和影响因素,有利于建立合理的消费结构,有利于我国拉动内需,发展经济,有利于促进国民经济的发展。2 数据来源与描述2.1 数据来源 来源于2014年中国统计年鉴,数据为2013 年全国各地区(31个省、市和自治区)的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的数据。图2-1 我国各地区城镇居民家庭平均每人
4、全年消费性支出情况2.2数据描述图2-2 标准化处理之后的数据图2-2是用spss软件进行标准化处理后的数据,现在分别用18分别表示各数据变量,如下所示:x1食品; x2衣着; x3居住; x4家庭设备及服务; x5医疗保健; x6交通和通信;x7文教娱乐; x8其它;3 描述性统计分析描述统计分析方法主要是从基本统计量(诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等)的计算和描述开始的,并辅助于SPSS提供的图形功能,能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。3.1 分析步骤1) 打开spss软件,在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”“描述统计”“描述性分析(D)”,如下:2) 弹出如
5、下对话框,将左侧框中的所有变量选入右侧框中,如下:3) 单击“选项”对话框中选择所需要分析的统计量,包括均值、标准差、极大值、极小值,如下:3.2 结果分析图3-1 描述统计量图图3-2 支出饼状图 食品支出比例最大(35%),其次交通通信(15%)和文教娱乐(13%)支出比例也较大。 教育文化娱乐和通信方面支出较高,说明人们越来越重视精神文化方面的支出,而不是传统的物质文化(家庭设备用品方面等)的支出。4 系统聚类分析系统聚类法的基本原理:首先将一定数量的样本或指标各自看成一类,然后根据样本(或指标)的亲疏程度,将亲疏程度最高的两类进行合并,然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度,再进行合
6、并。重复这一过程,直到将所有的样本(或指标)合并为一类。系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种:Q型聚类是对样本进行聚类,它使具有相似特征的样本聚集在一起,使差异性大的样本分离开来;R型聚类是对变量进行聚类,它使差异性大的变量分离开来,相似的变量聚集在一起,这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析,实现减少变量个数、降低变量维度的目的。在本组中采用的是Q型聚类。4.1 分析步骤1) 打开spss软件,在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”“分类(F)”“系统聚类(H)”,如下: 2) 弹出“系统聚类分析”对话框,变量框、标注个案框中所选内容如下:3) 单击“统计量(S)”按钮
7、,弹出对话框如下,选择“合并进程表”、“相似性矩阵”单选框,确定。 4) 单击“绘制(T)”按钮,弹出对话框如下,选择内容如下:5) 单击“方法(M)”按钮,弹出对话框如下,可在“聚类方法”中选择不同的聚类方法,如下:4.2 结果分析1. 使用spss软件系统聚类得出如下聚类表聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1群集 2群集 1群集 211424.7030017217231.029009318251.08900943281.195007520211.2130017630311.28800873291.6814010827301.7690613917181.874231210341.
8、9017014116151.93500161212172.13109151316272.223081514382.691100181512162.92212131816563.466011211714203.5511522183123.6241415221911194.21900232010134.4770023215225.47816024223145.8761817262310116.49620192524577.82121026252108.21102329263510.369222428271911.90700302832615.04126029292319.5022528303012
9、52.88427290图4-1 聚类表2. 使用spss软件系统聚类做出聚类分析的冰柱图如下:图4-2 组间法聚类冰状图图4-3 组内法聚类冰状图图4-4 Ward法聚类冰状图3. 使用spss软件系统聚类做出聚类分析的树状图如下:图4-5 组间法聚类树状图图4-6 组内法聚类树状图图4-7 Ward法聚类树状图v 组间法a) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类,结果为:第一类:上海、北京第二类:其他地区b) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类,结果为:第一类:上海、北京第二类:福建、浙江、广东、江苏第三类:其他地区c) 如果根据各地区城镇居民人
10、均全年消费状况把31各地区分为4类,结果为:第一类:上海、北京第二类:福建、浙江、广东、江苏第三类:天津、内蒙古、山东、辽宁第四类:其他地区v 组内法a) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为2类,结果为:第一类:上海、北京第二类:其他地区b) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为3类,结果为:第一类:上海、北京第二类:天津、福建、广东、江苏、浙江第三类:其他地区c) 如果根据各地区城镇居民人均全年消费状况把31各地区分为4类,结果为:第一类:上海、北京第二类:天津、福建、广东、江苏、浙江第三类:西藏第四类:其他地区v Ward法a) 如果根据各地区城镇居民
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