spss买房数据分析报告

御I谒石砰H 了彼/ 幻站 VHCVER SETT GT f IAHE 1C9N AMCC1统计分析软 件（双语）实验报 告题目：关于“某地区买房数据”的分析报告姓名：学号： 15专业：统计学院系：统计学院指导教师：完成日期：2014年12月10日摘要利用SPSS统计分析软件对“某地区买房”数据进行了描述性统计分析，比 较均值，相关分析，回归分析四大类型的数据分析。其中在描述性统计分析中 作了频数分析，探索分析，交叉分析，得出了该地区中年龄段在2545居多， 就业大多在国企，文化程度高中和大学所占比重大；大学学历的现居住面积较 大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历的居住面积。人均居住面 积的单样本T检验的出了的结论是人均居住面积与均值之间存在显著性差异。 现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析得出了两者之间存在显著性差 异。在回归分析中得出的结论是现居住面积是服从正态分布的且和满意度是显 著相关的。目录一、数据简要错误!未定义书签。二、 数据分析错误!未定义书签。（一）描述分析性统计错误!未定义书签。1, 就业状况的频数分析错误!未定义书签。2, 文化程度的频数分析错误!未定义书签。3, 现居住面积及人均居住面积的描述性分析.错误!未定义书签。4, 居住面积和文化程度的探索分析错误!未定义书签。5, 文化程度与年收入的交叉列联表分析错误!未定义书签。（二）均值比较错误!未定义书签。1, 人均现住面积和年龄段的描述统计错误!未定义书签。2, 人均居住面积的单样本T检验错误!未定义书签。3, 现居住面积的独立样本T检验错误!未定义书签。（三）相关分析错误!未定义书签。1, 现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析错误!未定义书签。2, 人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析错误!未定义书签。（四）回归分析错误!未定义书签。三、 小结错误!未定义书签。、数据简要本次分析的数据为某年某地719个人买房情况统计表，一共有11个变量， 其中现居住面积与人均居住面积为scale变量，其余9个变量为nonscale变量， 依次为年龄段，文化程度，从业状况，家庭类型，家庭年收入，住房满意度，卖 掉现房，购买户型，是否贷款。二、数据分析（一）描述分析性统计，1,就业状况的频数分析从业状况300-行政胃业甲住国害企止私邸:业 代5阮华朴研平殳业ME从业状fit图1：就业状况条形图图2：文化程度扇形图从图二中可以看出文化程度最比例最多的为高中占%,接下来是大学为,初 中以下为，最少的为研究生及以上只占。3，现居住面积及人均居住面积的描述性分析表1：现居住面积及人均居住面积的描述性分析表NMinimum现居住面积719人均现住面积719Valid N719(listwise)Descriptive StatisticsMaximumMeanStd.Deviation现居住面积及人均居住面积的描述性分析表表示现居住面积的有效数据为 719,最小值，最大值，均值，标准差依次为6,168，.由此可以得出现居住面 积平均面积为，居住面积的范围在6168平方米之间，标准差为平方米。而均值 的有效数据为719，最小值，最大值，均值，标准差依次，101,。，4,居住面积和文化程度的探索分析图3：居住面积和文化程度的探索分析箱图从居住面积和文化程度的探索分析箱图可以得出，大学学历的现居住面积较 大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历。也可以知道初中学历，高 中，大学均有离群值，而研究生及以上没有离群值。5,文化程度与年收入的交叉列联表分析表3：文化程度与年收入的交叉列联表Case Processing SummaryCasesValidMssingTotalNPercenNPercenNPercen文化程度*家庭年 收入719%0.0%719%文化程度与年收入的交叉列联表给出了参加分析计算的样品统计，共有样品 719个，没有缺失值，均为有效值。从图3交叉分组下的频数分布图，从图中可以得出年收入最多75000元以上的 在大学学历中，在高中及大学中年收入最多的为1000025000元之间。在初中学 历中年收入大多都在500025000元之间。研究生及以上的在1000025000居多。（二）均值比较1,人均现住面积和年龄段的描述统计表3：人均现住面积和年龄段的描述统计表Report人均现任面积年龄段MeanNStd.Deviation25岁以2535岁73282表人均现住面积和年龄段的描述统计表是以年龄段为分组变量的统计结果， 可以看出，不同年龄段的人均居住面积的有较大差异，人均居住面积最多的平方 米在25岁以下，最少的平方米在3545之间。2，人均居住面积的单样本T检验表 4： One-Sample StatisticsOne-Sample StatisticsNMeanStd.DeviationStd. ErrorMean人均现住面 积719.474707基本统计量分析，如表可知，参与分析的样品数有719，平均值为，标准差 为，均值误差为。表5： One-Sample TestOne-Sample TestTest Value = 0tdfSig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Intervalof the DifferenceLowerUpper人均现住面积718.000从表5可知单样本T检验结果为：自由度为718, t统计量为，对应的置信水平 为0,000,95%的置信区间为（，），因T二对应的置信水平为0远小于，因此拒绝原假 设。既人均现住面积与均值存在显著性差异。3,现居住面积的独立样本T检验表6： Independent Samples TestIndependent Samples TestLevene s Test for Equality of Variancest-test for Equality of Means95%ConfidenceInterval of theDifferenceFig.StdfSig(2-tail ed)MeanDifferen ceStd.ErrorDifferen ceLoweUpper现居住Equ面积alvarianc es assumedEqual varianc es not assumed085771277.95.95表为独立样本T检验的结果，从表中可知，对样本的方差是否相等检验的结 果为统计量F二，对应的置信水平为，既拒绝原假设，两样本方差不等。而对于T 检验的结果为自由度为277, T二，对应的置信水平为远远大于设置的，因此现居Group Statistics面积不存在显著新差异。购买户 型NMeanStd.DeviationStd. ErrorMean现居住面两室两积厅三室一94185表7： Group Statistics从上表中可知，参与分析的样本中两室两厅的有94个，其均值为，标准差为, 均值误差为。三室一厅的有185个，其均值为562330，标准差为均值误差为。（三）相关分析1,现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表8：现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表Correlations现居住面积人均现住面积现居住面积Pearson CorrelationSig. (2-tailed)N1719.572*.000719人均现住面积Pearson () CorrelationSig. (2-tailed)N.572*.0007191719*. Correlation is significant at the level (2-tailed).从现居住面积和人居住面积的双变量的相关分析表可以看出，现居住面积和 人居住面积的相关系数为r=0,517,显著性水平为（Sig.（2-tailed），因此在 相关系数旁以两个仔*”号进行标记，现居住面积和人居住面积的相关性十分显 著。2,人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分析表9：人均居住面积，现居住面，居住类型的偏相关分表Correlations人均现住面家庭类现居住面Control Variables积型积-none-a人均现住面Correlation.572积Significance.000.000(2-tailed)df0717717家庭类型Correlation.169Significance.000.000(2-tailed)df7170717现居住面积Correlation.572.169Significance.000.000.(2-tailed)df7177170现居住面人均现住面Correlation积积Significance.000(2-tailed)df0716家庭类型CorrelationSignificance.000.(2-tailed)df7160a. Cells contain zero-order (Pearson) correlations.从人均居住面积，现居住面,居住类型的偏相关分表可以看出人均居住面积, 居住类型偏相关系数的r二，对应的显著性水平为(Sig.(2-tailed)，既人均居 住面积和居住类型为负显著相关。(四) 回归分析表10:现居住面积和居住满意度的一元线性回归分析表ModelSum ofSquaresdfMean SquareFSig.1Regressio1.000a717ResidualTotal |718|a. Predictors: (Constant), 住房满意度b. Dependent variadble :现居住面积从现居住面积和居住满意度的一元线性回归分析表可以看出离差平方和为 残差平方和为，而回归平方和为。统计1F=，对应的置信水平为，远比要小， 此可以认为现居住面积和居住满意度是显著的。图6：正态P-P图Dependent Variable:现居住血积20-o- -4-20246Mean =-4.93E-16Std.Dev. =0.999N=719Regression Standardized Residual图5：标准化残差的直方图标准化残差的直方图，用来表示残差的分布情况。正态P-P图，该图是用观察标准化残差分布是否符合正态分布，如果是，则 图中散点图近似为一条直线，且为对角线重叠。而图6的结果刚好满足，所 以现居住面积服从正态分布。三、小结从以上分析可以了解到买房与年龄段，文化程度，就业情况，家庭年收入等 有一定的关系。不同年龄段的人均居住面积的有较大差异，人均居住面积最多的 平方米在25岁以下，最少的平方米在3545之间。这个结果的原因可能是因为 在25岁以下的时候还和父母一起居住，而这个时候家庭已到成熟期，故人均居 住面积较大，而在3545岁之间自己的小家庭才是发展期，有小孩儿出生，且事 业刚刚稳定，所以人均居住面积会相对较小。不同的文化程度也会影响居住面积， 大学学历的现居住面积较大，其最大值，最小值以及均值均大于其他三种学历。 也可以知道初中学历，高中，大学均有离群值，而研究生及以上没有离群值。人 均居住面积和居住类型为负显著相关，现居住面积和人居住面积的相关性是十分 显著，且现居住面积和居住满意度业业是显著的。141516