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spss统计软件及应用课程论文
spss统计软件及应用课程论文
《统计软件及应用》课程论文
班级1083011
学号108301132
姓名杨奇军
评分
南昌航空大学经济管理学院
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告
一、提出问题
为了了解某地区的旅游情况，发展该地的旅游经济，促进该地人民的生活水平的提高，现通过SPSS软件对某地区361个人旅游情况进行分析，从而更好地掌握该地旅游情况，为经济发展提出决策
二、数据收集
本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：
年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。
通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。
。
。
以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系
此数据来源于http:
//www.amstat.org/publications/jse/jse_data_archive.htm
三、数据统计处理
1、频数分析
基本的统计分析往往从频数分析开始。
通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。
Statistics
性别
N
Valid
359
Missing
0
首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
女
198
55.2
55.2
55.2
男
161
44.8
44.8
100.0
Total
359
100.0
100.0
表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性
其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表：
旅游积极性
Frequency
Percent
ValidPercent
CumulativePercent
Valid
差
171
47.6
47.6
47.6
一般
79
22.0
22.0
69.6
比较好
79
22.0
22.0
91.6
好
24
6.7
6.7
98.3
非常好
6
1.7
1.7
100.0
Total
359
100.0
100.0
确客观事
之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。
函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系，即当一个变量X取一定值时，另一个变量函数Y可以根据确定的函数取一定的值。
另一种普遍存在的关系是统计关系。
统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量X取一定值时，另一个变量Y无法根据确定的函数取一定的值。
统计关系可分为线性关系和非线性关系。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强有的关系弱，程度各有差异。
如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。
相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具。
Correlations
收入
旅游花费
额外收入
收入
PearsonCorrelation
1
.140**
.853**
Sig.（2-tailed）
.008
.000
N
359
359
359
旅游花费
PearsonCorrelation
.140**
1
.183**
Sig.（2-tailed）
.008
.000
N
359
359
359
额外收入
PearsonCorrelation
.853**
.183**
1
Sig.（2-tailed）
.000
.000
N
359
359
359
**.Correlationissignificantatthe0.01level（2-tailed）.
上表是对本次分析数据中，旅游花费、收入、、额外收入的相关分析，表中相关系数旁边有两个星号（**）的，表示显著性水平为0.01时，仍拒绝原假设。
一个星号（*）表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。
先以现旅游花费这一变量与其他变量的相
关性为例分析，由上表可知，旅游花费与额外收入的相关性最大，
3、回归分析
有相关性分析可得收入，旅游花费呈线性相关，因此作回归分析
VariablesEntered/Removedb
Model
VariablesEntered
VariablesRemoved
Method
1
收入a
.
Enter
a.Allrequestedvariablesentered.
b.DependentVariable:
旅游花费
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
1
.140a
.020
.017
129.604
a.Predictors:
（Constant）,收入
b.DependentVariable:
旅游花费
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
120443.809
1
120443.809
7.170
.008a
Residual
5996596.239
357
16797.188
Total
6117040.048
358
a.Predictors:
（Constant）,收入
b.DependentVariable:
旅游花费
Coefficientsa
Model
UnstandardizedCoefficients
StandardizedCoefficients
t
Sig.
B
Std.Error
Beta
1
（Constant）
91.563
11.528
7.943
.000
收入
.024
.009
.140
2.678
.008
a.DependentVariable:
旅游花费
ResidualsStatisticsa
Minimum
Maximum
Mean
Std.Deviation
N
PredictedValue
91.74
241.90
116.41
18.342
359
Std.PredictedValue
-1.345
6.842
.000
1.000
359
StandardErrorofPredictedValue
6.840
47.362
9.048
3.426
359
AdjustedPredictedValue
92.09
271.79
116.53
19.018
359
Residual
-193.904
891.785
.000
129.423
359
Std.Residual
-1.496
6.881
.000
.999
359
Stud.Residual
-1.607
6.891
.000
1.002
359
DeletedResidual
-223.789
894.316
-.117
130.229
359
Stud.DeletedResidual
-1.611
7.390
.004
1.025
359
Mahal.Distance
.000
46.811
.997
2.955
359
Cook'sDistance
.000
.199
.003
.015
359
CenteredLeverageValue
.000
.131
.003
.008
359
a.DependentVariable:
旅游花费
Charts
由上图可知回归方程：
y=91.563+0.024（x1）,（P（Sig=0.000）<0.01）
即旅游花费=91.563+0.024*收入（p<0.01）
4、参数检验
（1）单样本T检验
首先对现工资的分布做正态性检验，结果如下：
由上图可知，现工资的分布可近似看作符合正态分布，现推断现工资变量的平均值是否为$3,000,0，因此可采取单样本t检验来进行分析。
分析如下：
One-SampleStatistics
单个样本统计量
N
均值
标准差
均值的标准误
收入
359
1032.93021
762.523942
40.244474
单个样本检验
检验值=0
t
df
Sig.（双侧）
均值差值
差分的95%置信区间
下限
上限
收入
25.666
358
.000
1032.930214
953.78493
1112.07550
由One-SampleStatistics可知，359个被调查的人中收入平均值1032.93021
，标准差为762.523942，均值标准误差为40.244474。
图表One-SampleTest中，第二列是t统计量的观测值为25.666；第三列是自由度为358（n-1）；第四列是t统计量观测值的双尾概率值；第五列是样本均值和检验值的差；第六列和第七列是总体均值与原假设值差的95%的置信区间为（953.78493,1112.07550）。
该问题的t值等于25.666对应的临界置信水平为0，远远小于设置的0.05，因此拒绝原假设，表明该地区被调查的359名人中收入与1032.93021
存在显著差异。
（2）独立样本t检验
T-Test
GroupStatistics
性别
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
旅游花费
女
198
126.09
149.533
10.627
男
161
104.51
102.187
8.053
IndependentSamplesTest
Levene'sTestforEqualityofVariances
t-testforEqualityofMeans
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
F
Sig.
t
df
Sig.（2-tailed）
MeanDifference
Std.ErrorDifference
Lower
Upper
旅游花费
Equalvariancesassumed
6.302
.013
1.559
357
.120
21.580
13.844
-5.647
48.806
Equalvariancesnotassumed
1.618
347.241
.106
21.580
13.334
-4.645
47.805
四、结果分析及对策建议
1、结果分析
得到两组的均数（mean）分别为198和161
独立样本t检验，取的t值1.559与Sig为0.120p>0..05
旅游花费不成显著性差异，由图中可知旅行的旅游花费较高
2、对策建议
从上数据的结果可知，被调查者旅游积极性较差的好多，原因在于工资收入不是很高，用在旅游方面的花费就比较少。
旅游花费没有非常大的区别，主要是旅行花费较高。
因此我们要扩大该地区的人均收入，增强该地区人民的旅游积极性，促进旅游消费，实现经济又好又快发展，旅游经济是绿色经济我们要实现良性循环，对该地的长久快速发展是非常有利的
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