城镇居民消费结构SPSS统计分析

SPSS论文题目：各地区城镇居民家庭人均消费性支出分析摘要：我国各地区的经济发展水平存在着较大的差异。

本文运用SPSS软件分析方法对我国各地区城镇居民消费性支出进行分析研究,研究表明:各地区城镇居民消费性支出的差异主要是由两方面引起的,首先是地区的经济发展水平,我国东部、中部和西部地区的消费水平存着较大差异;其次是由地区气候因素引起的消费倾向,我国南北地区明显有别。

关键字：SPSS，消费支出，分析数据：我国地域辽阔,各地区的经济发展很不平衡,各地区城镇间的消费性支出存在着较大的差异,而且由于多种因素的影响,这种差异呈现加速扩大的态势。

如何客观、准确、有效地分析这些差异,具有重要的理论和实践意义。

消费性支出的指标有许多,如果直接从诸多指标来分析各地区的差异,那未分析的结果很可能将是繁杂和不得要领的,很难给出直观有效的结论。

如果仅用消费性总支出这个指标,则显得太粗糙,丢失的有用信息太多,不能较充分地反映各地区的消费差异。

那么,如何能使得所作的分析研究即不繁杂又不损失太多的信息呢?这正是本文所要解决的问题。

居民消费支出：是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。

包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。

对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。

集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。

其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。

消费支出特点明显：食品价格上涨使恩格尔系数有所回升；居住支出快速增长；家庭设备消费较快增长；汽车消费热点突出；义务教育负担减轻；衣着和医疗保健支出低速增长。

Descriptive Statistics此表描述了所统计的数据。

Statistics上述数据为用SPSS软件所作出的均值、方差、标准、峰度、偏度差等等数据，还有运用SPSS软件的回归分析、单一样本T检验所得到的数据和曲线图。

Spss期末作业关于我国城镇居民消费结构及趋势的数据分析本次分析采用的数据来源于《中国统计年鉴—2011》，我选用的是其中的第十篇章—人民生活下的城镇居民家庭基本情况的相关数据，用以研究城镇居民消费结构及其趋势。

（附数据部分截图）（A）下面是我对该数据做的相关分析。

表一给出的是基本的描述性统计图，表中显示各个变量的全部观测量的均值、标准差和观测值总数N，表2给出的是相关系数矩阵表，其中显示4个变量两两之间的pearson相关系数，以及关于相关关系等于零的假设的单侧显著性检验概率。

描述性统计量均值标准差N 食品2744.0660 1802.80584 5 衣着775.8200 555.67616 5 居住694.1920 565.48222 5 家庭设备用品及服务488.2500 343.94006 5表1 描述性统计表表2 相关系数矩阵从表2中可以看出家庭设备用品及服务与食品、衣着之间相关系数分别为0.995、0.994，反映家庭设备用品及服务与食品、衣着之间存在显著的相关关系。

说明食品与衣着对家庭设备用品及服务条件的好转有显著的作用，此外食品与衣着之间，食品与居住之间，居住与衣着之间的相关系数分别为0.998、0.991、0.985，这说明他们之间也存在着显著的相关关系。

在这里还要提一下相关系数旁边的两个星号的意思，它表示显著性水平α为0.01时仍拒绝原假设，一个星号则表示显著性水平α为0.05时可拒绝原假设。

因此，两个星号比一个星号拒绝原假设犯错误的可能性更小。

（B）下面是做的回归分析表3给出了进入模型和被剔除的变量的信息。

从表中我们可以看出所有3个自变量都进入模型，说明我们的解释变量都是显著并且是有解释力的。

表4给出了模型整体拟合效果的概述，模型的拟合优度系数为1.000，反映了因变量于自变量之间具有高度显著的线性关系。

表里还显示了R平方以及经调整的R值估计标准误差表5给出了方差分析表我们可以看到模型的设定检验F统计量的值为411.727，显著性水平的P值为0.036。

用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。

经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。

为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。

在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。

因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。

因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析全国城镇居民消费水平的差异分析是经济学和社会学中一项重要的研究内容。

本文使用SPSS软件，对全国城镇居民消费水平的差异进行分析，并对其影响因素进行探讨。

一、数据收集与变量设定本研究使用的数据为全国范围内的城镇居民消费调查数据。

主要变量设定如下：1. 自变量a. 城镇地区GDP：代表居民所在地区的经济水平。

b. 居民收入：代表居民个人经济状况。

c. 教育水平：代表居民受教育程度。

d. 年龄：代表居民的年龄分布情况。

2. 因变量居民消费水平：代表居民的实际生活水平。

二、数据处理与分析1. 数据预处理a. 缺失值处理：对于缺失值较多的变量，可以使用均值或中位数进行填充；对于缺失值较少的变量，可以删除缺失值或使用混合模型处理。

b. 异常值处理：使用箱线图等方法检测并处理异常值。

c. 数据转换：对于不符合正态分布的变量，可以进行对数转换或标准化处理。

2. 描述性分析对各变量进行描述性统计分析，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值等。

3. 相关分析利用相关系数分析各变量之间的关系，检验自变量与因变量之间的相关程度。

4. 多元回归分析使用多元线性回归模型，建立居民消费水平与自变量之间的回归模型。

通过回归系数和显著性检验，探讨自变量对居民消费水平的影响程度。

五、结果解释根据多元回归分析结果，得出自变量对居民消费水平的影响程度，并进行解释。

以城镇地区GDP为例，如果回归系数为正且显著，说明城镇地区的经济水平与居民消费水平呈正相关关系，即经济水平越高，居民消费水平越高。

六、讨论与结论在分析结果的基础上，结合已有研究成果进行讨论，探讨全国城镇居民消费水平差异的原因及其对经济社会发展的影响，并提出相应的政策建议。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析涉及数据收集与变量设定、数据处理与分析、结果解释以及讨论与结论等步骤。

通过这一研究方法，可以深入了解全国城镇居民消费水平差异的影响因素，为相关部门提供决策依据。

2013年我国城镇居民人均消费的SPSS统计分析一、搜集到的2013年我国31个城市城镇居民人均消费水平的数据数据来源：国家统计局/workspace/index?m=hgnd 二、对数据的基本分析在数据文件建立好后，通常还需要对待分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中不可缺少的一个关键环节.（一）、对数据按人均消费（expend）进行降序排列操作步骤：（1）：选择“数据”→“排序个案”菜单项（2）：将“人均消费（expend）”选入“排序依据”列表框，选中“降序”（3）：点击“确认”按钮，生成如下降序排列的数据集由数据的降序排列可以看出，全国只有上海、北京、广东等九个城市的城镇人均消费在全国城镇人均消费水平以上.（二）、作出人均收入和人均消费的直方图操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“直方图”将其拉入“图表预览使用数据实例”（3）：将变量“地区”设置为x轴，将“人均收入”和“人均消费”设置为y轴（4）：点击“确认”按钮，即生成如下直方图通过一个复合条形图，可以很明确的发现我国城镇居民生活水平存在很大的地区差异，地区发展很不平衡，从图中的生活消费支出和人均收入来看，北京，上海，浙江这些省市城镇居民消费水平最高，人均收入也是最高的，各省市的城镇居民消费水平差异较大，大多数省份城镇居民人均消费集中在15000元左右.（三）、对数据按照人均消费作出直方图，以统计我国农村人均消费的水平1、首先对数据分组，分组数目的确定.lg n，计算得组数为6.按照Sturges提出的经验公式来确定组数K,K=1+2lg2、确定组距组距=（最大值-最小值）/组数=（28155.00-12231.90）/6=2653.85，可近似取值为3000.00元.操作步骤：（1）：选择“转换”→“可视离散化”菜单项，将“人均消费”选入“要离散的变量”列表框中，单击“继续”按钮进入主对话框.（2）：单击“生成分割点”按钮，设定分割点数量为6，宽度为3000.00，可见系统会自动会填充第一个分割点的位置为12231.90，单击“应用”返回到主对话框.（3）：此时可以看到下部数值标签网格里的“值”列已被自动填充，单击“生成标签”按钮，是标签列也得到自动填充.（4）：将离散的变量名设定为expendNew.（5）：单击“确定”按钮.3、频数分析操作步骤：（1）：选择“分析”→“描述统计”→“频率”，打开频率对话框.（2）：选定“expendNew”，点击“图表”，选择“条形图”点击继续.（3）：点击“确认”，生成如下三张表.Statistics人均消费(已离散化)N Valid 32Missing 0Mean 3.13Median 3.00Std. Deviation 1.314Minimum 1Maximum 7Percentiles 25 2.0050 3.0075 3.75人均消费(已离散化)Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid <= 12231.90 1 3.1 3.1 3.110 31.3 31.3 34.412231.91 -15231.9015231.91 -13 40.6 40.6 75.018231.903 9.4 9.4 84.418231.91 -21231.903 9.4 9.4 93.821231.91 -24231.9024231.91 -1 3.1 3.1 96.927231.9027231.91+ 1 3.1 3.1 100.0 Total 32 100.0 100.0由上图的频数分析可以看出，我国2013年城镇居民人均消费支出集中在第二组和第三组，大约占到百分之七十.由于在表格中不存在缺失值，因此频数分布表中的百分比和有效百分比相同.从此次分析中可以看出，我国城镇家庭居民人均消费的总体水平比较集中，大约在12000元--18000元之间，还有少数省市的消费水平处在中等阶段，而有上海、北京、浙江等一些经济较发达的地区的城镇家庭居民人均消费达到了21000元以上.三、对数据的回归分析（一）、作出人均收入与消费支出散点图，以观察他们的线性关系如何操作步骤：（1）：选择“图形”，打开“图表构建程序”菜单项（2）：从“库”中选择“散点图”将其拖入“图表预览使用数据实例”（3）：将“人均收入”选定为x轴，将“人均消费”选定为y轴（4）：点击“确认”生成如下散点图由散点图可以看出，人均消费Y和人均收入X大概呈一元线性关系，因此可以建立一元线性模型进行回归分析.（二）假设回归模型为Y=a+b X,其中，Y表示城镇人均消费支出，为被解释变量，X表示人均收入，为解释变量，b为回归系数.操作步骤：（1）选择“分析”→“回归”→“线性”菜单项，打开“线性回归”对话框.（2）将“人均消费”选入“因变量”列表框，将“人均收入”选入“自变量”列表框.（3）单击“确定”按钮.得到如下（1）、（2）、（3）、（4）四张表格，依次分析如下：表（1）：移入/移出的变量Variables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 人均收入a. EnterVariables Entered/Removed bModel VariablesEnteredVariablesRemoved Method1 人均收入a. Entera. All requested variables entered.b. Dependent Variable: 人均消费从上表可以看出，放入模型的变量只有一个即“人均收入”，选择变量的方法为强行进入法，也就是说将所有的自变量都放入模型中，模型的因变量为“人均消费”.表（2）：模型汇总Model SummaryModel R R Square Adjusted RSquareStd. Error of theEstimate1 .960a.922 .920 1106.90715a. Predictors: (Constant), 人均收入上表是对模型的简单汇总，其实就是对回归方程拟合情况的描述，通过这张表可以知道相关系数R=0.960，决定系数2R=0.922，调整决定系数2R=0.920,和回归系数的标准误=31106.90715.由于决定系数接近于1，说明模型的拟合程度较好.表（3）：方差分析表ANOVA bModel Sum of Squares df Mean Square F Sig.1 Regression 4.353E8 1 4.353E8 355.256 .000aResidual 36757303.474 30 1225243.449Total 4.720E8 31a. Predictors: (Constant), 人均收入b. Dependent Variable: 人均消费F=355.256，P=0.000<0.05,表明回归方程高度显著，即农民人均收入对消费有高度影响.表（4）：系数Coefficients aModel Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficientst Sig.B Std. Error Beta1 (Constant) 1897.504 835.983 2.270 .031人均收入.599 .032 .960 18.848 .000 a. Dependent Variable: 人均消费由上表知a=1897.504，b=0.599，由此可以得出以下回归方程：人均消费Y=1897.504+0.599人均收入X上述回归方程给出了如下信息：2013年中国城镇居民人均可支配收入增加1元，人均消费支出增加0.599元.四、单样本的T检验（一）：由频数分析可知，分组后，全国31个省市的城镇家庭居民平均每人生活消费支出合计，大约有23个城市都集中在第一组，数额主要12231.91——18231.90元之间，其中在15231.91 - 18231.90之间的占到了百分之四十，因此可推断，全国农村家庭居民平均每人生活消费支出的平均数应该在15000--20000元之间，假设为18000元，由于该问题涉及的是单个总体，且要进行总体均值检验，同时农村家庭居民平均每人消费的总体可近似认为服从正态分布，因此，应采用单样本t检验来分析推断全国农村家庭居民人均消费的平均值是否为18000元.分析结果如下：（二）：操作步骤：1、选择“分析”→“比较均值”→“单样本天t检验”菜单项，打开“单样本t检验”对话框如下图所示：2、单击“确定”按钮.生成如下两张图表：表（1）：One-Sample StatisticsN Mean Std. Deviation Std. Error Mean人均消费32 17216.6031 3902.16064 689.81106表（2）：One-Sample TestTest Value = 18000t df Sig. (2-tailed)MeanDifference95% Confidence Interval of theDifferenceLower Upper人均消费-1.136 31 0.265 -783.39688 -2190.2758 623.4821 由表（1）可知样本均值为17216.6031，低于基准线18000.00，标准差3902.16064，均值标准差689.81106.由表（2）为单样本t检验的分析结果，第一行注明了用于比较的假设总体均数为18000，下面从左到右依次为t值、自由度、p值、两均数的差值、差值.根据上面的检测结果t=-1.136，p=0.256，由于p>0.05，所以不能拒绝原假设，可以认为人均消费水平在18000元.同时，可知全国城镇居民2013年人均消费在95％的置信水平下的置信区间为：（15809.7242,18623.4821）.五、非参数检验——多配比样本分参数检验数据中我国城镇家庭居民人均消费包括食品、衣着、居住、家庭设备、交通及通讯、文教娱乐、医疗保健、和其他8个指标，为了比较清楚的了解这8项指标对我国城镇居民人均消费总体的影响，以及其大概的消费动向，可以利用多配比样本的非参数检验Friedman 检验对各个指标进行检验.（一）：操作步骤：（1）选择“分析”→“非参数检验”→“旧对话框”→“k个相关样本”菜单项，打开如下对话框：（2）：单击“确定”按钮，得到如下两张表格：表（1）：RanksMean Rank食物消费8.00衣物消费 5.09居住消费 4.50家居设备 2.66交通通讯 6.38医疗保健 2.34文教娱乐 5.88其它 1.16表（2）：Test Statistics aN 32Chi-Square 198.604df 7Asymp. Sig. .000a. Friedman Test（二）、结果分析检验结果中的p值小于给定水平0.05，故拒绝原假设，认为八个指标对我国城镇居民人均消费的影响是有显著差异的.由表（1）知食物消费对人均消费的影响最大，其次是交通通讯和衣物消费，而影响最小的是其它.六、因子分析在研究我国城镇居民的消费情况时收集了食物、衣物、居住等八个影响居民消费情况的因素，以期对问题能够有比较全面、完整的把握和认识.由于数据过多，在实际建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，会给统计分析带来许多问题，可以表现在：计算量的问题和变量间的相关性问题.为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这又必然会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生.为此，人们希望探索一种更有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失.因子分析正是解决这种问题的方法.（一）操作步骤（1）、选择菜单“分析”→“降维”→“因子分析”，出现因子分析对话框；（2）、把参与因子分析的样本选到变量对话框中，如下图：（3）单击“确定”按钮，得到如下11张图：图（1）原有变量的相关系数矩阵：Correlation Matrix食物消费衣物消费居住消费家居设备医疗保健交通通讯文教娱乐其它Correlatio n 食物消费1.000 .288 .656 .744 .295 .787 .782 .732衣物消费.288 1.000 .337 .517 .694 .368 .374 .634居住消费.656 .337 1.000 .676 .505 .849 .750 .771家居设备.744 .517 .676 1.000 .441 .830 .853 .767医疗保健.295 .694 .505 .441 1.000 .479 .414 .600交通通讯.787 .368 .849 .830 .479 1.000 .860 .782文教娱乐.782 .374 .750 .853 .414 .860 1.000 .831 其它.732 .634 .771 .767 .600 .782 .831 1.000从上图可以看到，大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析.图（2）巴特利特球度检验和KMO检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .833Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 233.009df 28Sig. .000由上图知，巴特利特球度检验统计量的观测值为233.009，相应的概率p为0.如果给出的显著性水平为0.05，由于概率p小于显著性水平，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著地差异.同时，KMO值为0.833，根据Kaiser 给出了KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析.图（3）因子分析的初始解CommunalitiesInitial Extraction食物消费 1.000 .798衣物消费 1.000 .862居住消费 1.000 .750家居设备 1.000 .812医疗保健 1.000 .821交通通讯 1.000 .897文教娱乐 1.000 .885其它 1.000 .872Extraction Method: PrincipalComponent Analysis.由上图第二列可知，所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少.因此，本次因子提取的总体效果较理想.图（4）因子解释原有变量总方差的情况：Total Variance ExplainedComponent Initial Eigenvalues Extraction Sums of SquaredLoadingsRotation Sums of SquaredLoadingsTotal% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative % Total% ofVarianceCumulative %1 5.504 68.794 68.794 5.504 68.794 68.794 4.524 56.545 56.5452 1.192 14.898 83.692 1.192 14.898 83.692 2.172 27.147 83.6923 .473 5.910 89.6024 .258 3.222 92.8245 .237 2.961 95.7856 .178 2.227 98.0127 .091 1.136 99.1478 .068 .853 100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.上图◎第一组数据项描述了初始因子解的情况.可以看到，第一个因子解的特征根值为 5.504，解释原有八个变量总方差的68.794％，累计方差贡献率为68.794％.其余数据含义类似.在初始解中由于提取了八个因子，因此原有变量的总方差均被解释掉.◎第二组数据项描述了因子解的情况.可以看到，由于指定提取两个因子，两个因子共解释了原有变量总方差的83.692％.总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果较理想.◎第三组数据项描述了最终因子解的情况.可见，因子旋转后，累计方差比没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子解释原有变量的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更容易解释.图（5）因子的碎石图：上图横坐标为因子数目，纵坐标为特征根.可以看到，第一个因子的特征根值很高，对原有变量的贡献最大；第3个以后的因子特征根都较小，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取两个因子是合适的.图（6）因子载荷矩阵：Component Matrix aComponent1 2其它.929 .097交通通讯.921 -.222文教娱乐.909 -.241家居设备.895 -.103居住消费.854 -.143食物消费.822 -.350衣物消费.599 .710医疗保健.635 .646a. 2 components extracted.上图因子载荷矩阵是因子分析的核心内容.根据该表可以写出本案例的因子分析模型：其它=0.9291f +0.0972f 交通通讯=0.9211f -0.2222f 文教娱乐=0.9091f -0.2412f 家居设备=0.8951f -0.1032f 居住消费=0.8541f -0.1432f 食物消费=0.8221f -0.3502f 衣物消费=0.5991f +0.7102f 医疗保健=0.6351f +0.6462f 由上表知，八个变量在第一个因子上的载荷都很高，意味着他们与第一个因子的相关度高，第一个因子很重要. 图（7）旋转后的因子载荷矩阵：Rotated Component Matrix aComponent 1 2交通通讯 .915 .244 文教娱乐 .914 .222 食物消费 .889 .084 家居设备 .836 .336 居住消费 .819 .281 其它 .770 .528 衣物消费 .188 .909 医疗保健 .250.871a. Rotationconvergedin3 iterations.由上图知，交通通讯、文教娱乐、食物消费、家居设备、居住消费、其它在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子主要解释了这几个变量；衣物消费、医疗保健在第二个因子上的载荷较高，第二个因子主要解释了这几个变量.图（8）因子旋转中的正交矩阵Component Transformation MatrixComponent 1 21 .879 .4772 -.477 .879图（9）因子协方差矩阵：Component Score Covariance MatrixComponent 1 21 1.000 .0002 .000 1.000从上表可以看出，两因子没有线性相关性，实现了因子分析的设计目标.图（10）旋转后的因子载荷图：由上图可以直观的看出，衣物消费和食物消费比较靠近两个因子坐标轴，表明如果分别用第一个因子刻画食物消费，用第二个因子刻画衣物消费，信息丢失较少，效果较好.图（11）因子得分系数矩阵：Component Score CoefficientMatrixComponent1 2食物消费.271 -.187衣物消费-.188 .576居住消费.194 -.032家居设备.184 .001医疗保健-.157 .532交通通讯.236 -.084文教娱乐.241 -.099其它.110 .152根据上表可以得到以下因子得分函数：F=0.271食物消费-0.188衣物消费+0.194居住消费+0.184家居设备-0.157医1疗设备+0.236交通通讯+0.241文教娱乐+0.110其它F=-0.187食物消费+0.576衣物消费-0.032居住消费+0.001家居设备+0.532 2医疗设备-0.084交通通讯-0.099文教娱乐+0.152其它可见计算两个因子得分变量的变量值时，食物消费和衣物消费的权重较高，但方向恰好相反，这与因子的实际含义是相吻合的.七、实验心得本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过.一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水.老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了.结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大.这门课要学习完了，整个学习的过程是充满曲折和挑战的，我见证了自己从一无所知到困惑迷茫再到略懂再到会用的过程.甚至学完之后有些问题还没有彻底搞清楚，自己接下来还会不断的探索的.SPSS是个很神奇的工具，结合AMOS和EXCEL更是如虎添翼，相信学习了SPSS在以后的论文和数据分析中很有用.这门课给我的感觉是看起来很难，但是实际学起来就好很多，因为当我结合具体实例和软件的时候，很多抽象的问题就豁然开朗了.但是想给老师一个建议，这门课需要很强的统计和概率论的基础，要不然就会很难听懂或者听得半懂.然后这门课的很多方法的相关资料都是用在医疗卫生、自然科学领域的，在管理中的应用的资料不怎么多.老师希望我们上课的时候结合在管理中的应用来学习，但是资料有限，希望老师在这个方面多给学生一些引导.。

我国城镇居民消费结构的SPSS分析11级国贸（1）班张子昂学号：1104111027摘要:近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。

本文对我国2009 年城镇居民消费结构进行实证分析,简述数据选取、实证方法的变革与演进等，系统分析消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策及后续研究提供相应参考性意见。

关键词：消费结构；相关分析；因子分析；政策建议1 前言随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出呈现出强劲增长的势头，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理的现象也得到了一定程度的调整。

但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，各地区的消费结构仍存在着明显差别。

为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。

正确把握城镇居民消费结构,了解消费需求变动的规律,不仅在理论分析中有重要的地位,而且对于提高城镇居民的消费质量和档次有着重要的现实意义。

2 数据分析这些指标基本上可以从中国统计年鉴上取得，且反应了城镇经济发展情况和居民消费水平，其原始数据如表1、表2 。

表1 平均每人消费性支出 (元)从图中可以看出，平均可支配性收入是呈现逐步上升趋势的，从1990年的150.16元上升到2009年的17174.65元。

在平均每人消费支出中，也和可支配性收入呈现正相关的关系，随着可支配性收入的稳步增加，平均每人消费性支出（元），从1990年的1278.89元，1995年3537.57元，2000年4998.00元，2008年11242.8元，2009年12264.55元。

关于某市近20年居民消费结构变动的分析本文的目的是分析居民随着年份的增加，消费结构发生的变化，通过收集的数据。

利用spss软件进行因子分析，得出结论，为产业政策的制订和宏观经济的调控提供参考。

引言：消费结构是指在一定的社会经济条件下,人们在消费过程中各种不同内容、不同形式的消费在消费总量中所占的比重以及它们之间的关系。

按1993年国家统计局对生活消费品类别的划分方法，把居民生活消费品分为八个大类，即食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务。

消费结构的变动不仅是经济领域内的重要问题，而且也关系到整个国民经济的发展，合理的消费结构及消费结构的升级和优化不仅反映了消费层次和质量的提高，也为建立合理的产业结构和产品结构提供了重要依据。

一数据的理解及处理本文采用的数据来自于网络（见附录），其中主要包含食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通通信、文化教育娱乐用品及服务、其他商品及服务8个指标，这些指标之间存在着不同程度而相关性如果单独分析这些指标，无法分析居民消费结构的特点，因此采用因子分析法，将这八个指标综合为几个少数因子，通过这些公共因子来反映居民消费结构的变化情况。

且各数具比较完整，无异常数据因此直接处理。

我们先通过图形来观察各项消费的平均值支出所占居民消费的比重，由图像可以看出食品所占消费比重最大，文化教育娱乐用品及服务及居住次之，其它相差不大而其他商品及服务最小。

图一通过图形二我们可以看到各消费随着年份的增加的变化，可以得出以下结论（1）虽然在2002年左右食品消费所占比例发生一定程度的震荡但保持一直下降的趋势。

（2）文教娱乐及服务消费随着年份增加而不断上升。

（3）居住消费支出保持较大幅度的震荡变化上升下降总体趋势不是太明显。

（4）其它消费支出变化趋势较相近，且震荡幅度不大。

图二三因子分析法步骤及结果分析1相关性分析图三先进相关性分析，其步骤是，选择‘分析’菜单中‘相关’的‘双变量’，并将影响因素选入变量列表。

基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析【摘要】本研究基于SPSS对全国城镇居民消费水平差异进行分析。

在分析了研究背景、研究目的和研究意义。

在通过样本选取与特征分析、消费水平测算方法、城镇居民消费水平差异分析、城市间消费水平差异分析和影响城镇居民消费水平的因素分析，揭示了消费水平的差异和影响因素。

结论部分总结了消费水平差异的存在、影响城镇居民消费水平的主要因素以及提升消费水平的建议。

通过本研究可以更好地了解城镇居民的消费行为，为相关政策制定提供参考和建议。

【关键词】基于SPSS、全国、城镇居民、消费水平、差异分析、样本选取、消费水平测算方法、城市间消费水平差异、影响因素、消费水平差异存在、影响因素、提升建议。

1. 引言1.1 研究背景城镇居民消费水平差异一直是经济学研究的热点之一，对于了解和分析城镇居民消费行为具有重要意义。

随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，城镇居民的消费水平也在不断提升，呈现出明显的地区差异和阶层差异。

为了更好地了解这些差异的产生原因，探讨如何有效提升城镇居民的消费水平，本研究将基于SPSS软件对全国各城镇居民的消费水平进行差异分析。

在全国范围内，不同城市之间的消费水平存在着显著差异。

这种差异既可能是由于城市自身的社会经济发展水平和人口结构差异所导致，也可能受到政府政策和市场环境的影响。

通过对全国城市间消费水平的差异进行分析，可以帮助我们更好地理解城市发展的不平衡性，为政府制定相关政策提供参考依据。

通过本研究对城镇居民消费水平的差异进行深入分析，可以为促进消费升级、推动经济增长提供重要的参考依据。

本研究还将探讨影响城镇居民消费水平的主要因素，为提升城镇居民的消费水平提出相应的建议和对策，为我国经济可持续发展提供有益的借鉴。

1.2 研究目的本研究的目的在于通过基于SPSS的全国城镇居民消费水平差异分析，探讨不同城市之间消费水平的差异和影响因素。

具体目的包括：一是了解我国不同城镇居民的消费水平现状，揭示不同城市居民消费水平的特点和差异；二是探讨影响城镇居民消费水平的因素，分析不同因素对消费水平的影响程度，为提升城镇居民消费水平提供理论基础和政策建议。

用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1 研究背景及意义 (1)2 研究方法 (1)3 数据来源与数据处理 (2)4. 实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2 聚类分析 (8)5 结论 (11)1 研究背景及意义我国地域广阔,各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。

经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。

为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系.2 研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法,将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标( 称为主成分) , 这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息,在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。

在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。

因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。

因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1＝α11F1＋α12F2＋…＋α1m Fm＋α1ε1，X2＝α21F1＋α222＋…＋α2m Fm＋α2ε2，…Xp＝αp1F1＋αp2F2＋…＋αpm Fm＋αpεp，其中：x1，x2，x3，…，xp 为p 个原有变量，是均值为零、标准差为1 的标准化变量；F1，F2，F3，…，Fm 为m 个因子变量，m 小于p，表示成矩阵形式为X＝AF＋αε，其中：F＝（F1，F2，…，Fm）为因子变量或公共因子；ε＝（ε1，ε2，…，εp）为特殊因子；F 与ε均为不可观测的随机变量. A＝（αij）p×m 为因子载荷矩阵，αj 称为第j 个因子对第i 个变量的载荷系数. 在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。

关于居民消费水平的SPSS统计分析姓名：陈诚学号：1133016专业：信息与计算科学1班年级：11级理学院【摘要】：近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

正确地分析消费水平，有利于国家政策的制定和生活消费品的提供，也有利于人民生活质量的提高。

本次研究采用SPSS统计分析软件，对中国改革开放后历年的消费水平情况进行分析，探讨收入水平与消费支出间的关系，对城镇居民和农村居民消费情况进行比较，并采用K-均值聚类法按城镇居民和农村居民各四项指标对全国31个省市自治区进行聚类分析，研究不同地区间的消费水平差异。

【关键词】：描述性统计、K-均值聚类法、城镇和农村居民目录●选题背景 (01)选题背景 (01)原始数据 (01)分析数据集介绍 (05)●分析过程 (05)城镇农村居民消费与收入的关系 (05)历年城市农村消费情况比较 (07)各地区间消费支出的比较与分析 (08)●结论 (10)●参考资料及附录 (11)一．选题背景（一）.选题背景众所周知，我们经常听到：改革开放以来，中国经济迅猛发展。

宏观经济指标全线飘红，人民生活水平全面提升和经济大国地位总体确立，是改革开放３０年在经济发展方面取得的辉煌成就。

第一，在经济增长方面，破天荒地实现了长期、持续、快速、平稳增长。

第二，居民收入水平的迅速提高。

这是居民消费水平提高的来源。

第三，居民消费水平迅速提高。

在全国在刚刚公布的十二五规划建议中，首次提出了居民收入增长要与经济增长同步，劳动报酬要与劳动生产率提高保持同步。

这意味着未来五年，我国将采取有力措施合理调整分配收入，居民收入增长将进一步加快。

从统计数据看，近年来我国居民收入并未随经济的增长而同步提高，尤其是居民收入差距仍然较大，在一定程度上已影响到经济的可持续发展。

我国各地区城镇居民消费支出结构的因子分析一．实验数据描述X1-食品 X2-衣鞋 X3- 家庭设备 X4-医疗保健 X5-交通与通讯 X6-文教娱乐 X7-居住 X8-杂项商品与服务2012年我国各省市城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据地区 1x2x3x4x5x6x7x8x北京 2959.19 730.79 749.41 513.34 467.87 1141.82 478.42 457.64 天津 2459.77 495.47 697.33 302.87 284.19 735.97 570.84 305.08 河北 1495.63 515.90 362.37 285.32 272.95 540.58 364.91 188.63 山西 1406.33 477.77 290.15 208.57 201.50 414.72 281.84 212.10 内蒙古 1303.97 524.29 254.83 192.17 249.81 463.09 287.87 192.96 辽宁 1730.84 553.90 246.91 279.81 239.18 445.20 330.24 163.86 吉林 1561.86 492.42 200.49 218.36 220.69 459.62 360.48 147.76 黑龙江 1410.11 510.71 211.88 277.11 224.65 376.82 317.61 152.85 上海 3712.31 550.74 893.37 346.93 527.00 1034.98 720.33 462.03 江苏 2207.58 449.37 572.40 211.92 302.09 585.23 429.77 252.54 浙江 2629.16 557.32 689.73 435.69 514.66 795.87 575.76 323.36 安徽 1844.78 430.29 271.28 126.33 250.56 513.18 314.00 151.39 福建 2709.46 428.11 334.12 160.77 405.14 461.67 535.13 232.29 江西 1563.78 303.65 233.81 107.90 209.70 393.99 509.39 160.12 山东 1675.75 613.32 550.71 219.79 272.59 599.43 371.62 211.84 河南 1427.65 431.79 288.55 208.14 217.00 337.76 421.31 165.32 湖北 1783.43 511.88 282.84 201.01 237.60 617.74 523.52 182.52 湖南 1942.23 512.27 401.39 206.06 321.29 697.22 492.60 226.45 广东 3055.17 353.23 564.56 356.27 811.88 873.06 1082.82 420.81 广西 2033.87 300.82 338.65 157.78 329.06 621.74 587.02 218.27 海南 2057.86 186.44 202.72 171.79 329.65 477.17 312.93 279.19 重庆 2303.29 589.99 516.21 236.55 403.92 730.05 438.41 225.80 四川 1974.28 507.76 344.79 203.21 240.24 575.10 430.36 223.46 贵州 1673.82 437.75 461.61 153.32 254.66 445.59 346.11 191.48 云南 2194.25 537.01 369.07 249.54 290.84 561.91 407.70 330.95 西藏 2646.61 839.70 204.44 209.11 379.30 371.04 269.59 389.33 陕西 1472.95 390.89 447.95 259.51 230.61 490.90 469.10 191.34 甘肃1525.57472.98328.90219.86206.65449.69249.66228.19青海1654.69 437.77 258.78 303.00 244.93 479.53 288.56 236.51宁夏1375.46 480.89 273.84 317.32 251.08 424.75 228.73 195.93新疆1608.82 536.05 432.46 235.82 250.28 541.30 344.85 214.40二、实验操作步骤Step01：打开数据文件，进入SPSS Statistics数据编辑器窗口,在菜单栏中依次单击“分析”│“降维”│“因子分析”选项卡，将“X1”、“X2”……“X8”变量选入“变量”列表。

SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。

第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。

事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。

第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。

第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。

SPSS统计分析案例一、我国城镇居民现状近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

本文通过相关数据分析总结出了我国城镇居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

二、我国居民消费结构的横向分析第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型。

第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势。

事实上,在当前的价格水平和服装业的发展水平下,城镇居民的穿着是有一定限度的,而且居民对衣着的需求也不是无限膨胀的,即使收入水平继续提高,也不需要将更大的比例用于购买服饰用品了。

第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善。

第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势。

这是因为医疗保健支出作为生活必须支出,不论居民生活水平高低,都要将一定比例的收入用于维持自身健康,而且由于医疗制度改革,加重了个人负担的同时,也减小了旧制度可能造成的不同行业、不同体制下居民医疗保健支出的差别,因而不同收入等级的居民在医疗保健支出比重上差别不大。

第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。

应用多元统计论文题目基于SPSS分析方法的城镇居民消费结构研究院系年级专业姓名基于SPSS分析方法的城镇居民消费结构研究摘要：2012年11月8日将召开中国共产党的十八大，至2013年3月两会召开和政府换届，这段时间将成为市场演化的重要时间窗口；而在这一时期，我国的宏观经济形势也将会产生相应的变化。

近年来，我国经济发展速度加快，居民收入稳定增加，在国家出台的一系列政策后，居民消费支出也开始增长，消费结构显著变化。

本文通过数据的SPSS分析对我国城镇居民消费出现的趋势特点进行了总结。

关键词：城镇居民消费描述分析整体拟合分析方差分析回归分析一、我国城镇居民消费现状近些年来，我国的国民经济状况突飞猛进的发展，人民的物质生活水平也日益的提高，并且得到了很大的改善。

但是，由于我国各地区各地域的资源、技术、科教水平等基础条件的不同，造成各地区各地域的生产力发展水平有很大差异，因此，各地区各地域的经济发展和城镇居民消费性支出的结构、水平是不相同的。

而众所周知，消费是拉动经济增长的主要动力之一，因此消费情况如何对经济发展、人民生活水平有直接的影响。

随着国家政策的不断改革，我国国民经济呈现出高速发展的势头，人民生活水平不断提高。

这不仅体现为目前我国城镇居民的人均收入普遍地有所提高，也在城镇居民的家庭消费性支出结构的变化上有所体现。

二、我国居民消费结构的分析我国居民消费结构有以下几个特点：第一,食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,城镇最低收入户刚刚解决了温饱问题,而最高收入户的生活水平按照恩格尔系数的评价标准早已达到了富裕型,甚至接近最富裕型；第二,衣着消费支出比重随收入增加缓慢上升,到高收入户又有所下降,但各收入组支出比重相差不大。

衣着支出比重没有更多的递增且最高收入户的支出比重有所下降,这些都符合恩格尔定律关于衣着消费的引申。

随着收入的增加,衣着支出比重呈现先上升后下降的走势；第三,家庭设备用品及服务、交通通讯、娱乐教育文化服务和杂项商品与服务的支出比重呈逐组上升趋势,说明居民的生活水平随收入的增加而不断提高和改善；第四,医疗保健支出比重随收入水平提高呈现一种两端高、中间低的走势；第五,居住支出比重基本上呈先上升后下降的趋势,这与我国居民消费能级不断提升,住宅商品正在越来越成为城镇居民关注的热点是相吻合的,同时与恩格尔定律的引申也是一致的。

我国城镇居民消费结构及趋势分析摘要：近年来,我国宏观经济形势发生了重大变化,经济发展速度加快,居民收入稳定增加,在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下,全国居民的消费支出也强劲增长,消费结构发生了显著变化,消费结构不合理现象得到了一定程度的改善。

为了进一步改善我国居民的消费结构,正确引导消费,提高我国居民的消费水平和生活质量,有必要对我国各省市居民的消费结构进行考察和研究,以期发现特点和规律。

对我国居民的消费结构进行了趋势分析,通过“spss数据分析”对我国各地区居民消费结构之间的异同进行考察并作比较研究,总结出了我国居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。

关键词:消费结构;消费趋势;方差分析;残差分析；因子分析一、主要运用方法：1.方差分析：方差分析就是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法。

其中，扣除了各种试验原因所引起的变异后的剩余变异提供了试验误差的无偏估计，作为假设测验的依据。

2.回归模型——残差分析：回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。

回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系, 但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法。

3.因子分析：因子分析是处理多变量数据的一种统计方法，它可以揭示多变量之间的关系，其主要目的是从众多的可观测得变量中概括和综合出少数几个因子，较少的因子变量来最大程度地概括和解释原有的观测信息，从而建立起简洁的概念系统，揭示出事物之间本质的联系。

二、我国居民消费结构的横向分析： 1.食品消费支出比重随收入增加呈现出明显的下降趋势,这与恩格尔定律的表述一致。

但最低收入户与最高收入恩格尔系数相差太过悬殊,分别为47.43%和28.02%,相差将近20个百分点。

城镇居民消费统计分析摘要：对2002年至2021年我国城镇居民消费结构数据进行整理和分析，采用SPSS聚类分析的方法，对城镇居民消费地域差异进行了统计分析。

统计分析结果说明，东西部收入，消费差距依然很大，国家应该加大对西部地区的扶持力度，缩小东西部差距，促进全国城镇居民消费均衡。

关键词：城镇居民;消费特征;聚类分析一、问题的提出及分析近年来，我国经济高速开展，国民经济快速开展的同时，人民的收入水平也得到了进一步的提升。

居民可支配收入的增加使得我国消费水平也进一步增加。

城镇居民人均收入增加的同时，消费结构也在不断地发生变化。

及时掌握居民消费结构的变化情况及变化趋势，有利于及时地合理调整产业结构。

这样，便可使得生产过程优化，合理地调配社会资源。

本文采用SPSS聚类分析的方法，对城镇居民消费地域差异统计分析,分析考察我国各地区城镇居民的收入和消费结构是否存在差异。

二、根本假设假设国家统计局公布的调查数据能根本反映整个中国城镇居民消费结构的平均水平。

三、模型的建立与求解〔一〕2002年—2021年消费数据整理表1、表2是2002-2021年十年间中国城镇居民消费关键数据，资料来源于【1】。

〔二〕中国城镇居民消费数据分析首先，通过表1可以看到目前城镇经济与城镇居民消费水平是继续保持稳定增长，2021年消费支出到达了15160.8，跟2021年城镇居民消费相比增加了1689.4。

边际消费倾向=消费的增加额/收入的增加额=1689.4/2700.3=0.626,这说明人民消费信心增强，但是城镇居民还是偏向于储蓄的倾向,储蓄比例到达了0.374(因为消费比例和储蓄比例和等于1)。

另外，从表1可以清楚地看到，我国城镇各类消费是持续的增长。

近十年来，我国城镇居民消费一直在迅速增长，我国城镇居民人均可支配收入由2002年的7703元增加到2021年的21809.7元，翻了=÷8133.277037.21809倍〔四舍五入保存到小数点后四位，下文相同〕，可支配收入增长与消费支出呈现了相对的一致性。