SPSS統(tǒng)計(jì)分析實(shí)施報(bào)告—基于各省市GDP、財(cái)政收入及財(cái)政支出數(shù)據(jù)的-SPSS分析

1、. 基于各省市GDP、財(cái)政收入及財(cái)政支出數(shù)據(jù)的SPSS分析L01314067家祥中共十八大報(bào)告指出中國現(xiàn)代化步入轉(zhuǎn)型攻堅(jiān)階段，要繼續(xù)堅(jiān)持經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。同時(shí)由于我國自身的一些開展條件限制，我國經(jīng)濟(jì)開展速度逐漸放緩，因而對(duì)我國GDP水平的研究就顯得尤為必要。由于對(duì)GDP的研究是一個(gè)非常復(fù)雜和龐大的過程，在這里，我們僅對(duì)以下幾個(gè)問題做研究：1、分布類型檢驗(yàn)、正態(tài)分布檢驗(yàn)采用假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)展分布特征的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)31個(gè)省市區(qū)的數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布。H0: 31個(gè)省市區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值樣本來自于一個(gè)正態(tài)分布的總體。H1: 31個(gè)省市區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值樣本并非來自于一個(gè)正態(tài)分布總體。、兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

2、采用假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)展兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)，檢驗(yàn)東部和西部地區(qū)數(shù)據(jù)是否有顯著顯著。H0: 東部和西部地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值沒有顯著差異。H1: 東部和西部地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著差異。、K個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)采用假設(shè)檢驗(yàn)方法對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)展K個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)，檢驗(yàn)東部、中部、西部地區(qū)的數(shù)據(jù)是否有顯著差異。H0: 東部、中部、西部地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值沒有顯著差異。H1: 東部、中部、西部地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值沒有顯著差異。2、單因素方差分析用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的31個(gè)省市區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值樣本均數(shù)間的比擬，其統(tǒng)計(jì)推斷是推斷各樣本所代表的各總體均數(shù)是否相等。3、卡方檢驗(yàn)檢驗(yàn)31個(gè)省市區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值有無顯著差異

3、。4、相關(guān)與線性回歸分析方法采用線性回歸分析方法分析各影響因素對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響程度。具體分析步驟描述性分析表1 描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元124507.562164.017460.03613749.3635各省常年居住人口單位：萬人124300106444336.552740.823財(cái)政收入單位：億元12436.77075.51810.0811437.5597社會(huì)保障和就業(yè)支出單位：億元12431.91833.51364.0065178.81977交通運(yùn)輸支出單位：億元12421.80688.04218.9115119.15497醫(yī)療衛(wèi)生單位：億元12432.

4、04569.32213.2400117.50285教育支出單位：億元12460.81744.6551.316327.8783有效的 N 列表狀態(tài)124從上表我們可以看到，大陸31個(gè)省市中地區(qū)生產(chǎn)總值極大值為62164.0億元，極小值為507.5億元，各項(xiàng)指標(biāo)中的極大值和極小值相差懸殊，這說明在我國大陸31個(gè)省市中，地區(qū)經(jīng)濟(jì)開展存在嚴(yán)重不均衡，地區(qū)貧富差距大。然后也可以看到在經(jīng)濟(jì)興旺的地區(qū)，無論是人口、財(cái)政收入以及各種財(cái)政支出的數(shù)額都是比經(jīng)濟(jì)欠興旺地區(qū)的數(shù)額大的。由上圖可知，從2010年至2014年各省市之間的地區(qū)生產(chǎn)總值是呈左偏分布。眾數(shù)出現(xiàn)在10000-15000圍區(qū)間。根底操作分類匯總個(gè)案

5、排秩已創(chuàng)立的變量b源變量函數(shù)新變量標(biāo)簽GDPa秩RGDPRank of GDP by Areaa. 秩按升序排列。b. 一樣的值的平均秩用于結(jié)。連續(xù)變量變分組變量分布類型檢驗(yàn)正態(tài)分布檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP數(shù)據(jù)。分析過程分析非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框1樣本K-S菜單項(xiàng)選擇項(xiàng)檢驗(yàn)變量選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值檢驗(yàn)分布選擇：常規(guī)單擊確定結(jié)果分析表2 單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元N124正態(tài)參數(shù)a,b均值17460.036標(biāo)準(zhǔn)差13749.3635最極端差異絕對(duì)值.137正.137負(fù)-.109Kolmogorov-Smirnov Z1.524漸近顯

6、著性(雙側(cè)).019a. 檢驗(yàn)分布為正態(tài)分布。b. 根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。由表2可以看出p值=0.0190.05，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為31個(gè)省市區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值樣本不是來自于一個(gè)正態(tài)分布的總體。兩個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP數(shù)據(jù)。然后東部地區(qū)賦值為0，中部地區(qū)賦值為1，西部地區(qū)賦值為2。分析過程分析非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框2獨(dú)立樣本菜單項(xiàng)選擇項(xiàng)檢驗(yàn)變量選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值分組變量選擇：地區(qū)，定義組：0-1；檢驗(yàn)類型選擇：Mann-Whitney U 單擊確定結(jié)果分析表3 秩地區(qū)N秩均值秩和地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元東部地區(qū)4445.592006.00中部地區(qū)3228.75920.00

7、總數(shù)76表4 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量a地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元Mann-Whitney U392.000Wilco*on W920.000Z-3.282漸近顯著性(雙側(cè)).001a. 分組變量: 地區(qū)由表4可以看出p值=0.0010.05，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為東部和中部地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著差異。K個(gè)獨(dú)立樣本檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP數(shù)據(jù)。然后東部地區(qū)賦值為0，中部地區(qū)賦值為1，西部地區(qū)賦值為2。分析過程分析非參數(shù)檢驗(yàn)舊對(duì)話框K個(gè)獨(dú)立樣本菜單項(xiàng)選擇項(xiàng)檢驗(yàn)變量選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值分組變量選擇：地區(qū)，定義組：0-2；檢驗(yàn)類型選擇：Kruskal Wallis HK單擊確定結(jié)果分析表5 秩地區(qū)N秩均值

8、地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元東部地區(qū)4487.57中部地區(qū)3267.94西部地區(qū)4835.90總數(shù)124表6 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量a,b地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元卡方48.441df2漸近顯著性.000a. Kruskal Wallis 檢驗(yàn)b. 分組變量: 地區(qū)由表6可以看出p值=0.0010.05，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為東部、中部、西部地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著差異。單因素方差分析數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP數(shù)據(jù)。分析過程分析比擬均值單因素因變量列表選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值因子選擇：地區(qū)點(diǎn)擊選項(xiàng)，統(tǒng)計(jì)量選擇方差同質(zhì)性檢驗(yàn)；均值圖單擊繼續(xù)確定結(jié)果分析表7 方差齊性檢驗(yàn)地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元Levene 統(tǒng)計(jì)量df1

9、df2顯著性27.6782121.000表8 單因素方差分析地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元平方和df均方F顯著性組間8160349799.74824080174899.87432.712.000組121124728799.356總數(shù)23252534521.808123由上表可以看出p值=0.0000.05，承受原假設(shè)，認(rèn)為31個(gè)省市區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值沒有顯著差異。相關(guān)和線性回歸分析相關(guān)分析數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP、常年居住人口數(shù)據(jù)。分析過程分析相關(guān)雙變量檢驗(yàn)變量選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值和各省常年人口數(shù)單擊確定結(jié)果分析表10 相關(guān)性地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元各省常年居住人口單位：萬人地區(qū)生產(chǎn)總值單

10、位：億元Pearson 相關(guān)性1.829*顯著性雙側(cè).000N124124各省常年居住人口單位：萬人Pearson 相關(guān)性.829*1顯著性雙側(cè).000N124124*. 在 .01 水平雙側(cè)上顯著相關(guān)。由表7可以看出地區(qū)生產(chǎn)總值與各省常年居住人口之間的相關(guān)系數(shù)為0.829，即地區(qū)生產(chǎn)總值與各省常年居住人口之間存在較強(qiáng)相關(guān)性。同理，可以分析地區(qū)生產(chǎn)總值與其它因素之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)分析數(shù)據(jù)處理錄入2010-2013年各省市GDP、常年居住人口等數(shù)據(jù)。分析過程分析回歸線性因變量選擇：地區(qū)生產(chǎn)總值自變量選擇：人口數(shù)、財(cái)政收入、社會(huì)保障與就業(yè)支出、教育支出、醫(yī)療衛(wèi)生支出、交通運(yùn)輸支出、教育支出方法選

11、擇：進(jìn)入繪制;選擇Y-ZPRED;*-ZRESID,直方圖單擊繼續(xù)確定結(jié)果分析表11 模型匯總b模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的誤差1.982a.963.9622694.5539a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 教育支出單位：億元, 社會(huì)保障和就業(yè)支出單位：億元, 各省常年居住人口單位：萬人, 交通運(yùn)輸支出單位：億元, 財(cái)政收入單位：億元, 醫(yī)療衛(wèi)生單位：億元。b. 因變量: 地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元表12 Anovaa模型平方和df均方FSig.1回歸22403041874.28763733840312.381514.259.000b殘差849492647.5211177260620.919總計(jì)

12、23252534521.808123a. 因變量: 地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 教育支出單位：億元, 社會(huì)保障和就業(yè)支出單位：億元, 各省常年居住人口單位：萬人, 交通運(yùn)輸支出單位：億元, 財(cái)政收入單位：億元, 醫(yī)療衛(wèi)生單位：億元。表13 系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.B標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1(常量)-1772.581570.421-3.107.002各省常年居住人口單位：萬人2.294.196.45711.710.000財(cái)政收入單位：億元5.411.399.56613.548.000社會(huì)保障和就業(yè)支出單位：億元-4.6462.459-.060-1.889.061交

13、通運(yùn)輸支出單位：億元-1.0214.176-.009-.244.807醫(yī)療衛(wèi)生單位：億元-40.0529.502-.342-4.215.000教育支出單位：億元18.0363.737.4304.826.000a. 因變量: 地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元表14殘差統(tǒng)計(jì)量a極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)偏差N預(yù)測(cè)值-1286.26765426.41817460.03613495.8717124殘差-5730.37707213.1338.00002628.0115124標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測(cè)值-1.3893.554.0001.000124標(biāo)準(zhǔn)殘差-2.1272.677.000.975124a. 因變量: 地區(qū)生產(chǎn)總值單位：億元由上述表格可以看出，交通運(yùn)輸支出的P值為0.8070.05，即交通運(yùn)輸支出與地區(qū)生產(chǎn)總值之間的線性相關(guān)性不顯著，可以刪除變量交通運(yùn)輸支出。社會(huì)保障和就業(yè)支出的P值為0.0610.05，即社會(huì)保障和