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1、Spss统计数据分析期末作业文件煽辑E)权图Y据D )分析(Q直钠(M4:的工内巨直枳29867. 40年份房工房臣面积改工内屋面积房屋建造面枳 说工率放工内屋价值统工房木造们变量党里变里变量1199850770. 1017566.6034.602139.191218.002199956857.6021410. 8037. 702467. 581152.003200065896. 9025104.9038. 102859. 351139.004200179411.7029867. 4037.603369.451128.005200294104. 0034975. 8037. 204141.69
2、1184.0062003117526.0041464. 1035. 305279.951273.0072004140451.4042464. 9030. 205952. 481402.0082005166053. 3053417.0032. 207752. 211451.0092022194786.4055830. 9028. 708729. 351664.00102022236318. 2060606. 7025.6010039.891657.00112022283266. 2066544. 8023.5011947. 571795.00122022320368. 2072677. 4022
3、. 7014689. 372022. 00132022405356. 4078743. 9019. 4017542. 732228. 001415161718192021一、数据的简单处理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。首先，为了便于数据的浏览，快捷的找到数据的最大值和最 小值，同时，快捷的发现数据的异常值，先将数据按照降序重新进行罗列。按照房屋竣工率降序罗列如下：*房地产开辟企业(单位)建设房屋建造面积和造价，sav 数据集2- PASW Statistics数据编辐器文件(E)编辑(E)视图(v 数据(Q)转换
4、分析(A)直销(M)图形(G)实用程序(U)窗口制) 挈助1：房屋建造面枳竣工率38.10年份施工房屋面积坡工房屋面积房屋建造面积 竣工宰设工房屋价值竣工房屋造价变里1200065896. 9025104.9038. 102859. 351139. 002199956857. 6021410. 8037. 702467. 581152. 003200179411.7029867. 4037. 603369. 451128. 004200294104. 0034975. 8037. 204141.691184. 0052003117526. 0041464.1035. 305279. 95127
5、3. 006199850770.1017566. 6034.602139. 191218. 0072005166053. 3053417. 0032. 207752. 241451.0082004140451.4042464.9030. 205952. 481402. 0092022194786. 4055830. 9028. 708729. 351564. 00102022236318. 2060606. 7025. 6010039. 891657. 00112022283266. 2066544. 8023. 5011947. 571795. 00122022320368. 2072677
6、. 4022. 7014689. 372022. 00132022405356. 4078743. 9019. 4017542. 732228. 0014由图可以看出，房屋建造面积竣工率在2000年最高，为38. 1%,在2022年竣工率最低，为 19. 40%o而且，随着时间的推进，竣工率越来越低。二.描述性分析：描述统计量N极小值极大值均值标准差竣工房屋价值132139. 1917542. 737454.68004929.38392有效的N （列表状态）13对竣工房屋价值的描述性分析可见，竣工房屋价值的均值为7454. 6800,极大值为17542. 73,极小值为2139. 19.三：线
7、性回归分析从施工房屋面积（X）跟竣工房屋价值（Y）一元线性回归分析变量选择说明：被解释变量即 自变量：施工房屋面积Y,解释变量即因变量：竣工房屋价值X。输入/移去的变量b模型输入的变量移去的变量方法1施工房屋面积输入a.已输入所有请求的变量。b.因变量：竣工房屋价值模型汇总b模型RR方调整R方标准估计的误差1.9981.996.996320.62046a.预测变量：（常量），施工房屋面积。b.因变量：竣工房屋价值2.方差分析表，F=2825.508,P=0.0000.05, 表明回归方程高度显著，即施工房 屋面积对竣工房屋价值有高度影响。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归2.905
8、E812. 905E82825. 5080002残差1130772. 28411102797. 480总计2. 916E812a.预测变量：（常量），施工房屋面积。b.因变量：竣工房屋价值系数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）2. 441166. 020015989施工房屋面积04400199853. 156.000a.因变量：竣工房屋价值残差统计量极小值极大值均值标准偏差N预测值2226.860617762.55477454. 68004919.8165413残差-465.77628650.45239.00000306.9707213标准预测值-1.0632. 0
9、950001.00013标准残差-1.4532. 02900095713a.因变量：竣工房屋价值单样本的T检验单个样本统计量N均值标准差均值的标准误房屋建造面积竣工率1330. 98466. 487021.79918单个样本检验检验值-30tdfSig.(双侧)均值差值差分的95%置信区间下限上限房屋建造面积竣工率.54712.59498462-2.93554. 9047由上图分析可知，被调查的房屋建造面积竣工率的年份中，各年份的竣工率平均值为 30. 98465,标准差为6. 48702,均值的标准误为1. 79918,。单样本检验中，t统计量的双尾概率 P-值为0.594,比例总体均值95
10、%置信区间为(-2.9355, 4. 9047)。如果显著性水平a为0. 05, 进行单尾检验0.594/2大于显著性水平a,因此接受原假设，房屋建造面积竣工率平均值不 显著，高于30%。三：两配对样本的T检验对施工房屋面积跟竣工房屋面积进行配对检验成对样本统计量均值N标准差均值的标准误对1施工房屋面积170089. 7231131.12290E531143.57923竣工房屋面积46205.78461320222.693735567.16358由此表明，施工房屋面积与竣工房屋面积有较大差异，竣工房屋面积明显小于施工房屋面积, 只占不到30%。成对样本相关系数N相关系数Sig.对1施工房屋面积
11、&竣工房屋面积13969000第三列是施工房屋面积跟竣工房屋面积两组样本的简单相关系数，第四列是相关系数检验的 概率P-值。它表明在显著性水平a为0. 05时，施工房屋面积与竣工房屋面积有明显的变化， 即存在显著性差异。成对样本检验成对差分tdfSig.(双侧)均值标准差均值的标准误差分的95%置信区间下限上限对1施工房屋面积-竣工房屋面积1.23884E592965.5904925784.0156467705.394381.80062E54. 80512000由此图可以看出，施工面积与竣工面积的差值，相差了 123884,差值样本的标准差为 92965. 590,差值样本均值抽样分布的标注差
12、为25784. 01564,差值95%的置信区间为(67705. 39438, 180062), t检验统计量的观测值为4. 805, t分布的自由度为12, t检验统 计量所对应的双尾P-值为0.00,显著性水平为0. 05,由于P-小于0. 05,所以认为将竣工房 屋面积与施工房屋面积有显著性差异。图表分析:年份由此可见，竣工面积的发展趋势明显小于施工面积的发展趋势，房屋开辟的较多，但是完成 量很小。五、相关分析:绘制散点图:40.00-35.00-房屋建造面积竣工率30.00-25.00-。O OOO20.00-15 051998200020022004200620082010年份由此图
13、分析可以得出，随着时间的推进，房屋建造面积的竣工率逐渐变小，两者之间存在强 负相关关系。相关性竣工房屋造价竣工房屋价值竣工房屋造价Pear son相关性1.990*显著性（双侧）.000N1313竣工房屋价值Pear son相关性.990*1显著性（双侧）.000N1313*.在.01水平（双侧）上显著相关。由此可见，竣工房屋价值跟竣工房屋造价显著相关六、因子分析:相关矩阵施工房屋面积竣工房屋面积房屋建造面积竣工率竣工房屋价值竣工房屋造价相关施工房屋面积1.000.969966998990竣工房屋面积9691.000931973942房屋建造面积竣工率9669311.000959-.976竣工
14、房屋价值998.9739591.000990竣工房屋造价.990.942976.9901.000Sig.（单侧）施工房屋面积.000.000000.000竣工房屋面积.000.000.000000房屋建造面积竣工率000.000.000000竣工房屋价值000.000.000000竣工房屋造价.000.000.000.000由此表可看，大多数相关系数都较高，各变量具有较强的线性关系，能够从中提取公共因子, 适合进行因子分析。公因子方差初始施工房屋面积1.000竣工房屋面积1.000房屋建造面积竣工率1.000竣工房屋价值1.000竣工房屋造价1.000提取方法：主成份分析。解释的总方差成份初始特征值合计方差的%积累外14. 87997. 57697. 5762.0791.58699. 1623.037.74899.9104.00408899. 99858.595E-5002100,000提取方法：主成份分析。由此可以看出，第一个因子的特征值为4. 879,解释原有7个变量总方差的97. 576%,累计 方差贡献率谀97.576%。碎石图5-特征值成份数