统计学课程实习报告.doc

安 康 学 院统计学课程实习报告 班 级： 2011级社会工作（1）班 学 号： 2011235601 姓 名： 郑芳 _ 指 导 教 师： 宋丽影 实 习 日 期： 2013.12.23-2013.12.27 一、课题名称：关于农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出关系的研究二、实施环境（使用的材料、设备、软件）：SPSS17.0三、实习内容：1、【课题内容】（1）根据国家统计局网上公布的1991-2011年的有关数据资料，分析农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出之间的关系，具体分析内容为：(2) 绘制农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出的相关图，判断两变量间的关系形态；(3) 计算农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出的相关系数，并指出它们之间的相关方向与相关程度。(4) 对相关系数进行显著性检验；(5) 以农村居民家庭平均每人消费支出为因变量，农村居民家庭平均每人纯收入为自变量拟合一元线性回归方程，并对输出结果进行分析（模型拟合优度检验、回归方程显著性检验、回归系数显著性检验）。(6) 解释回归方程，并估计平均每人纯收入为3500时，平均每人消费支出的可能值。2、【原始数据】 （单位：元）分行编号123456纯收入708.6784921.612211577.71926.1消费支出619.8659769.71016.81310.41572.1分行编号789101112纯收入2090.121622210.32253.42366.42475.6消费支出1617.21590.31577.41670.11741.11834.3分行编号131415161718纯收入2622.22936.43254.935874140.44760.6消费支出1943.32184.72555.428293223.93660.7分行编号192021纯收入4760.659196977.3消费支出3993.54381.85221.13、【实习过程】（步骤、记录、程序等）（1） 登入国家统计局网站，搜索自己感兴趣的相关数据，找到两个相关变量。关于农村居民人均纯收入和消费支出之间的关系。（2） 打开SPSS软件，在变量视图中定义变量名称，分别为分行编号、纯收入、消费支出。（3） 在数据视图中将整理好的数据录入在相应的变量中。（4）点击图形旧对话框散点/点状简单分布，然后点击“定义”按钮，在简单散点图对话框中，将农村居民家庭平均每人消费支出拖至Y轴，将农村居民家庭平均每人纯收入拖至X轴，点击确定即可得到农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出的散点图。 图1 农村居民家庭平均每人纯收入与消费支出的散点图（5）点击分析相关双变量，在双变量相关对话框中将农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出同时拖至变量框中，在相关系数选项中选择Pearson简单相关系数。还可以点击“选项”按钮，在统计量中选择“均值和标准差”就可以得出农村居民家庭平均每人纯收入与农村居民家庭平均每人消费支出的均值和标准差。输出结果见表1和表2：表1 纯收入与消费支出相关性表农村居民家庭平均每人纯收入（元）农村居民家庭平均每人消费支出农村居民家庭平均每人纯收入（元）Pearson 相关性1.998*显著性（双侧）.000N2121农村居民家庭平均每人消费支出Pearson 相关性.998*1显著性（双侧）.000N2121*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。表2 纯收入与消费支出均值和标准差均值标准差N农村居民家庭平均每人纯收入（元）2859.4191698.924221农村居民家庭平均每人消费支出2189.1241266.861721（6）点击分析回归线性，打开线性回归对话框，将消费支出拖至因变量，将纯收入拖至自变量，点击确定即可，输出结果如下：表3 模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.998a.997.99774.4957a. 预测变量: (常量), 农村居民家庭平均每人纯收入（元）。b. 因变量: 农村居民家庭平均每人消费支出 表4 方差分析表模型平方和df均方FSig.1回归3.199E713.199E75764.975.000a残差105442.469195549.604总计3.210E720a. 预测变量: (常量), 农村居民家庭平均每人纯收入（元）。b. 因变量: 农村居民家庭平均每人消费支出表5 回归系数表模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)60.40432.4081.864.078农村居民家庭平均每人纯收入（元）.744.010.99875.927.000a. 因变量: 农村居民家庭平均每人消费支出（7）进行估计之前，先将自变量纯收入为3500元输入到样本数据中，而因变量的相应值空缺，然后点击分析回归线性，打开线性回归对话框后，点击“保存”选项，在保存对话框中点选预测值下面的非标准化，即可得到预测值。4、【结论】（结果、分析）（1） 图一中从21个数据连成的散点图可以看出人均纯收入和消费支出的线性关系比较密切，其次随着自变量纯收入水平的增加，因变量消费支出也随之增加，所以它们的关系是正线性相关的。（2） 表1中 可以得出它们的相关系数r=0.998，根据具体的r的取值，可以得出当绝对值r=0.8时，可视为高度相关，所以纯收入和消费支出具有高度的相关性。通过表1的数据还能够分析出，P值（显著性双侧）=0.05,拒绝原假设，表明两个变量之间存在显著的线性关系，通过了显著性检验，说明纯收入与消费收入之间存在着显著的正相关关系。（3）通过表2可以知道，21个分行纯收入的均值为2859.419，标准差为1698.9242；消费支出的均值为2189.124，标准差为1266.8617。（4）通过表3可以得出，判定系数，因为R方越接近1，用x的变化来解释y值变差的部分就越多，回归直线的拟合程度就越好。所以在消费支出的总变差中，有99.7%的部分可用纯收入来解释。（5）通过表4可以得出，F=5764.975，拒绝原假设，说明纯收入与消费支出之间的线性关系是显著的。（6）通过表5可以得到消费支出对纯收入的估计的回归方程为=60.404+0.744x,回归系数检验的t值=75.927，拒绝原假设，说明纯收入对消费支出的影响是显著的，这与相关系数r和F检验的结果是一致的。（7）回归系数=0.744，表示纯收入每增加1元，消费支出平均增加0.744元。（8）当纯收入为3500元时，农村居民人均消费支出为2664.404元