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1、word基于各省市GDP、财政收入与财政支出数据的SPSS分析L01314067家祥中共十八大报告指出中国现代化步入转型攻坚阶段，要继续坚持经济转型。同时由于我国自身的一些开展条件限制，我国经济开展速度逐渐放缓，因而对我国GDP水平的研究就显得尤为必要。由于对GDP的研究是一个非常复杂和庞大的过程，在这里，我们仅对以下几个问题做研究：1、分布类型检验、正态分布检验采用假设检验方法对地区生产总值进展分布特征的检验，检验31个省市区的数据是否服从正态分布。H0: 31个省市区的地区生产总值样本来自于一个正态分布的总体。H1: 31个省市区的地区生产总值样本并非来自于一个正态分布总体。、两个独立样本
2、检验采用假设检验方法对地区生产总值进展两个独立样本检验，检验东部和西部地区数据是否有显著显著。H0: 东部和西部地区的地区生产总值没有显著差异。H1: 东部和西部地区的地区生产总值有显著差异。、K个独立样本检验采用假设检验方法对地区生产总值进展K个独立样本检验，检验东部、中部、西部地区的数据是否有显著差异。H0: 东部、中部、西部地区的地区生产总值没有显著差异。H1: 东部、中部、西部地区的地区生产总值没有显著差异。2、单因素方差分析用于完全随机设计的31个省市区的地区生产总值样本均数间的比拟，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否相等。3、卡方检验检验31个省市区的地区生产总值有无显著
3、差异。4、相关与线性回归分析方法采用线性回归分析方法分析各影响因素对地区生产总值的影响程度。一、 具体分析步骤（一） 描述性分析表1 描述统计量N极小值极大值均值标准差地区生产总值单位：亿元124各省常年居住人口单位：万人12430010644财政收入单位：亿元124社会保障和就业支出单位：亿元124交通运输支出单位：亿元124医疗卫生单位：亿元124教育支出单位：亿元124有效的 N 列表状态124从上表我们可以看到，大陆31个省市中地区生产总值极大值为62164.0亿元，极小值为507.5亿元，各项指标中的极大值和极小值相差悬殊，这说明在我国大陆31个省市中，地区经济开展存在严重不均衡，地
4、区贫富差距大。然后也可以看到在经济兴旺的地区，无论是人口、财政收入以与各种财政支出的数额都是比经济欠兴旺地区的数额大的。由上图可知，从2010年至2014年各省市之间的地区生产总值是呈左偏分布。众数出现在10000-15000围区间。（二） 根底操作1. 分类汇总2. 个案排秩已创建的变量b源变量函数新变量标签GDPa秩RGDPRank of GDP by Areaa. 秩按升序排列。b. 一样的值的平均秩用于结。3. 连续变量变分组变量（三） 分布类型检验1. 正态分布检验（1） 数据处理录入2010-2013年各省市GDP数据。（2） 分析过程分析非参数检验旧对话框“1样本K-S菜单项选择
5、项检验变量选择：地区生产总值 检验分布选择：常规单击“确定（3） 结果分析表2 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验地区生产总值单位：亿元N124正态参数a,b均值标准差最极端差异绝对值.137正.137负Kolmogorov-Smirnov Z渐近显著性(双侧).019a. 检验分布为正态分布。b. 根据数据计算得到。由表2可以看出p值=0.0190.05，拒绝原假设，认为31个省市区的地区生产总值样本不是来自于一个正态分布的总体。2. 两个独立样本检验（1） 数据处理录入2010-2013年各省市GDP数据。然后东部地区赋值为0，中部地区赋值为1，西部地区赋值为2。（2） 分
6、析过程分析非参数检验旧对话框“2独立样本菜单项选择项检验变量选择：地区生产总值 分组变量选择：地区，定义组：0-1；检验类型选择：Mann-Whitney U 单击“确定（3） 结果分析表3 秩地区N秩均值秩和地区生产总值单位：亿元东部地区44中部地区32总数76表4 检验统计量a地区生产总值单位：亿元Mann-Whitney UWilcoxon WZ渐近显著性(双侧).001a. 分组变量: 地区由表4可以看出p值=0.0010.05，拒绝原假设，认为东部和中部地区生产总值有显著差异。3. K个独立样本检验（1） 数据处理录入2010-2013年各省市GDP数据。然后东部地区赋值为0，中部地
7、区赋值为1，西部地区赋值为2。（2） 分析过程分析非参数检验旧对话框“K个独立样本菜单项选择项检验变量选择：地区生产总值 分组变量选择：地区，定义组：0-2；检验类型选择：Kruskal Wallis HK单击“确定（3） 结果分析表5 秩地区N秩均值地区生产总值单位：亿元东部地区44中部地区32西部地区48总数124表6 检验统计量a,b地区生产总值单位：亿元卡方df2渐近显著性.000a. Kruskal Wallis 检验b. 分组变量: 地区由表6可以看出p值=0.0010.05，拒绝原假设，认为东部、中部、西部地区生产总值有显著差异。（四） 单因素方差分析（1） 数据处理录入2010
8、-2013年各省市GDP数据。（2） 分析过程分析比拟均值单因素因变量列表选择：地区生产总值 因子选择：地区点击选项，统计量选择“方差同质性检验；均值图单击“继续“确定（3） 结果分析表7 方差齐性检验地区生产总值单位：亿元Levene 统计量df1df2显著性2121.000表8 单因素方差分析地区生产总值单位：亿元平方和df均方F显著性组间2.000组.060121总数.808123由上表000.05，承受原假设，认为31个省市区地区生产总值没有显著差异。（六） 相关和线性回归分析1. 相关分析（1） 数据处理录入2010-2013年各省市GDP、常年居住人口数据。（2） 分析过程分析相关
9、双变量检验变量选择：地区生产总值和各省常年人口数 单击“确定（3） 结果分析表10 相关性地区生产总值单位：亿元各省常年居住人口单位：万人地区生产总值单位：亿元Pearson 相关性1.829*显著性双侧.000N124124各省常年居住人口单位：万人Pearson 相关性.829*1显著性双侧.000N124124*. 在 .01 水平双侧上显著相关。由表7可以看出地区生产总值与各省常年居住人口之间的相关系数为0.829，即地区生产总值与各省常年居住人口之间存在较强相关性。同理，可以分析地区生产总值与其它因素之间的相关关系。2. 相关分析（1） 数据处理录入2010-2013年各省市GDP、
10、常年居住人口等数据。（2） 分析过程分析回归线性因变量选择：地区生产总值 自变量选择：人口数、财政收入、社会保障与就业支出、教育支出、医疗卫生支出、交通运输支出、教育支出 方法选择：进入绘制;选择Y-ZPRED;X-ZRESID,直方图单击“继续“确定（3） 结果分析表11 模型汇总b模型RR 方调整 R 方标准 估计的误差1.982a.963.962a. 预测变量: (常量), 教育支出单位：亿元, 社会保障和就业支出单位：亿元, 各省常年居住人口单位：万人, 交通运输支出单位：亿元, 财政收入单位：亿元, 医疗卫生单位：亿元。b. 因变量: 地区生产总值单位：亿元表12 Anovaa模型平
11、方和df均方FSig.1回归.2876.000b残差117总计.808123a. 因变量: 地区生产总值单位：亿元b. 预测变量: (常量), 教育支出单位：亿元, 社会保障和就业支出单位：亿元, 各省常年居住人口单位：万人, 交通运输支出单位：亿元, 财政收入单位：亿元, 医疗卫生单位：亿元。表13 系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量).002各省常年居住人口单位：万人.196.457.000财政收入单位：亿元.399.566.000社会保障和就业支出单位：亿元.061交通运输支出单位：亿元.807医疗卫生单位：亿元.000教育支出单位：亿元.430.000a. 因变量: 地区生产总值单位：亿元表14残差统计量a极小值极大值均值标准 偏差N预测值124残差.0000124标准 预测值.000124标准 残差.000.975124a. 因变量: 地区生产总值单位：亿元由上述表格可以看出，交通运输支出的P值为0.8070.05，即交通运输支出与地区生产总值之间的线性相关性不显著，可以删除变量交通运输支出。610.05，即社会保障和就业支出生产总值之间的线性相关性不显著，可以删除社会保障和就业支出。各省常年居住人口、财政收入、医疗卫生、教育支出的P值均小于0.05，即各省常年居住人口、财政收入、医疗卫生、教育支出与地区生产总值之间
