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福建農(nóng)林大學計算機與信息學院（數(shù)學類課程）課程論文報告課程名稱：數(shù)學模型課程論文題目：大學生消費水平與消費結構分析姓 名：系：應用數(shù)學專 業(yè)：數(shù)學與應用數(shù)學年 級：2005級學 號：指導教師：姜 永職 稱：副教授2008年 6 月23日福建農(nóng)林大學計算機與信息學院數(shù)學類課程課程論文結果評定評定內(nèi)容評定指標評分權值評定成績工作態(tài)度工作努力，遵守紀律；工作作風嚴謹務實；按期完成規(guī)定的任務0.1論文格式格式規(guī)范、結構合理、內(nèi)容完整0.1論文質(zhì)量假設合理；模型正確；求解準確；表述清晰。立論正確，論述充分，結論嚴謹合理；實驗正確，分析處理科學；文字通順，技術用語準確，符號統(tǒng)一，編號齊全，書寫工整規(guī)范，圖表完備、整潔、正確；論文結果有應用價值；0.6工作創(chuàng)新工作中有創(chuàng)新意識、有見解；對前人工作有改進或突破，或有獨特見解；0.1工作量與工作難度工作量飽滿，工作難度大0.1成績：指導教師簽字：任務下達日期：2008年6月2日評定日期：2008年6月26日目 錄摘 要1關鍵字11、問題重述21.1問題背景21.2數(shù)據(jù)來源22、問題分析22.1當代大學生消費的基本狀況22.2研究意義22.3目前大學生的消費特征32.4 研究目的33、模型假設34、符號約定45、模型建立與求解45.1 數(shù)據(jù)挖掘與分析45.2 系統(tǒng)聚類分析65.3 方差分析65.4 相關分析75.5 線性擬合85.6 層次分析86、模型的檢驗與分析117、結論和模型的評價127.1 系統(tǒng)聚類分析的優(yōu)點127.2 結論12參考文獻13附 錄14大學生消費水平與消費結構分析摘要：本文旨在通過對大學生的消費結構及消費行為特征進行調(diào)查和數(shù)據(jù)分析，得出影響大學生消費行為的因素及消費情況，并建立大學生消費取向的數(shù)學模型，給出健康消費結構的標準。 本文把大學生消費分為了學習消費、飲食消費、衣著消費、通訊消費、娛樂消費五個主要方面。通過發(fā)放調(diào)查問卷的形式，收集了在校大學生家庭人均月收入、每月總支出以及五個主要支出金額的數(shù)據(jù)。首先借助Excel軟件對樣本數(shù)據(jù)進行挖掘和預處理，得出了大學生各項支出的整體關系、平均水平和所占比例，說明大學生除去必要的食物支出外，在娛樂和衣著方面消費比較高，占每月全部消費支出的37%。 其次借助SPSS軟件通過系統(tǒng)聚類法，把家庭收入水平分為四類，然后在四類不同家庭收入水平的情況下，通過Matlab軟件對大學生的每月各項支出進行方差分析和相關分析。本文又考察了影響大學生消費的四個主要因素-費用、健康、心理和發(fā)展對大學生消費的五個主要支出項目（學習、飲食、衣著、通訊、娛樂）的影響。運用層次分析法建立數(shù)學模型，得出自己健康消費結構的標準。 本文主要進行了兩方面的研究： 、運用Matlab軟件進行方差分析。結果表明：大學生家庭月人均收入與大學生的月總支出有顯著的相關，家庭月人均收入不同的大學生的月總支出之間有顯著差異。方差分析結果顯示：家庭月人均收入不同的大學生在衣著支出和娛樂支出方面有顯著差異；在學習支出、飲食支出和通訊支出沒有明顯差異。 、運用層次分析法結合自身情況建立消費模型，得出符合自己的健康消費結構標準。消費按照學習:飲食:衣著:通訊:娛樂應為0.3034:0.3886:0.1240 :0.0502:0.1426。關鍵字：消費水平；消費結構；系統(tǒng)聚類分析；方差分析；層次分析法；健康消費結構1、 問題重述1.1問題背景長期以來，人們對大學生消費問題的研究主要停留在主觀的、定性的認識上，缺少必要的數(shù)據(jù)支持。往往是定性分析多、定量分析少；局部描述多、關聯(lián)分析少。因而指責得多、肯定得少，結論也常有偏頗。大學生群體是特殊的消費群體，由于他們在同齡人中是文化知識水平較高、思想道德素質(zhì)相對較好的群體，具有表率和示范作用，所以他們的消費現(xiàn)狀，既表現(xiàn)出 l825歲處于青年前期的年輕人消費結構，又表現(xiàn)出具有不同于同齡人的消費結構而伴隨著高校擴招，大學生群體在消費群體領域的作用越來越突出，一系列實證研究表明，我國大學生群體的消費結構發(fā)生了巨大的變化，為更真實地了解究竟發(fā)生了哪些變化，變化的背后因素是什么？怎樣看待當今大學生的消費問題?大學生們在想些什么？他們的消費狀況怎樣？有何特點?以及如何引導大學生樹立合理的消費結構？探討這些問題，對于了解整個社會青年消費趨勢，引導大學生合理消費具有重要意義。1.2數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)引自某大學大學生月消費水平和消費結構的調(diào)查問卷所得數(shù)據(jù)，調(diào)查問卷的原始數(shù)據(jù)見附錄A。問卷是通過在校大學本科生為樣本總體，采用隨機抽樣調(diào)查的方法主要在學生食堂、教學樓選取調(diào)查對象。調(diào)查表共設 l5項指標，可直接填寫相應數(shù)據(jù)，亦可在提示的信息中選取。對60名在校大學生隨機發(fā)放，并收回有效問卷47份作為樣本數(shù)據(jù)。2、 問題分析2.1當代大學生消費的基本狀況據(jù) 中國青年研究2001年的調(diào)查，大學生年支出均值為838396元。可見，我國大學生消費市場商機無限，潛力巨大。這不僅使之成為商家必爭之地，而且吸引了不少學者的關注。目前大學生的消費主要由生活消費、學習消費、休閑消費三部分構成。生活消費,如吃飯、購置生活必需品;學習消費,如學費、書費等;休閑消費,如娛樂、購物及其他。隨著生活水平的提高和網(wǎng)絡信息化的發(fā)展,大學生消費呈現(xiàn)出多樣化。在市場經(jīng)濟的今天,大學生基本消費由在學校體系內(nèi)運作,轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣M?！?】大學生的消費形式、內(nèi)容、消費心理以及消費觀念都發(fā)生了顯著的變化。大學生傳統(tǒng)必需型消費呈明顯下降趨勢，如飲食消費、衣著消費所占比例下降，其他形式的消費比例逐漸增加，大學校園生活更趨多樣化, 學生們的追求更加注重精神享受。學習消費主要集中在購買教學參考書、英語和計算機等級考試等書目和學習工具上。娛樂消費主要表現(xiàn)為休閑、旅游等方面，并呈上漲趨勢。信息消費主要表現(xiàn)在手機話費、上網(wǎng)等方面。大學生的人際交往消費、戀愛消費也成為日常支出的一個重要方面。12.2研究意義我國在校大學生是一個特殊的社會群體，掌握他們在生活、學習、社交等方面的消費情況，分析其消費觀念、消費行為等的特點，對了解整個社會青年的消費趨勢，引導大學生合理消費都有一定的實際意義。大學生的消費表面上是大學生的個人問題，但折射出大學生的人生觀和價值觀。因此關注大學生的消費問題，是高校思想政治工作的一個突破口。尤其是在市場經(jīng)濟這個大的背景下，物質(zhì)生活日益豐富，大學生的消費呈現(xiàn)出新情況、新特點，認真總結大學生消費特點，正確分析特點形成的原因，然后提出引導大學生消費的對策，應該說是非常重要的。2.3目前大學生的消費特征大學生消費最大的特點在于追求時尚化, 追求時尚的東西, 喜歡新奇的和浪漫的事物, 消費品追求個性的張揚。因此大學生消費有一個趨勢就是從實用化向時尚化過渡, 消費的大頭已經(jīng)不再是學習用品、書籍之類的東西, 已經(jīng)轉(zhuǎn)變成了電腦網(wǎng)絡、手機、旅游等比較前衛(wèi)的帶有時尚氣息的產(chǎn)品這樣的產(chǎn)品也是整個社會今后產(chǎn)品的一個方向, 大學生消費也是整個社會商品消費的“指示燈”。具體而言, 這種時尚性體現(xiàn)在:第一, 大學生消費比較具有情緒性, 具有示范效應。另外大學生消費的情緒性還表現(xiàn)在消費上的連續(xù)性, 比如消費一次后如果感覺很滿意, 很可能會連續(xù)消費同企業(yè)的相同或不同產(chǎn)品, 并且還會推薦自己的伙伴消費.第二, 先鋒性消費, 消費觀念越來越超前。大學生站在先進文化的最前端, 容易接觸到、也容易接受新事物的產(chǎn)生和發(fā)展, 消費觀念也比較超前, 消費觀念變化比較快。第三, 目前消費產(chǎn)品比較集中,消費逐漸向多元化發(fā)展, 但目前來講仍然處于一個集中的水平但具體物品變化較快。 第四, 注重名牌效應，易受宣傳媒體等影響?？傮w來說，大學生消費顯現(xiàn)出非理性。大學生旺盛的消費欲望和前衛(wèi)的消費觀念同非經(jīng)濟獨立造成的承受能力不足之間存在矛盾, 這一矛盾還造成了一定的社會問題。大學生消費經(jīng)驗不足、消費心理不成熟。42.4 研究目的 了解當代大學生消費的基本情況，發(fā)現(xiàn)大學生日常消費中存在的一些問題，為大學生的消費提供正確合理的建議指導。幫助大學生確立正確的消費觀,養(yǎng)成健康消費心理和行為。健康的消費行為模式應該包括：1、日常生活的必要消費，是其他消費的基礎,是必要而不能逾越的第一層次消費。大學生應該在現(xiàn)實條件下,經(jīng)濟、合理地消費。2、社會競爭的預期消費，是當代大學生可持續(xù)發(fā)展的一部分消費。這是擇業(yè)的必要,也是提高自身修養(yǎng)的手段。3、休閑娛樂的適當消費，是“理想消費模式”的第三個層次,是在生活和學習的前提下適當?shù)男蓍e、娛樂和享受。但是,休閑娛樂的消費量度一定要根據(jù)自己的現(xiàn)實消費條件而定,要適中適當?？傊?，加強對當代大學生消費觀念的引導在高校中開展消費道德教育, 樹立科學的消費道德觀念，就必須樹立理性消費觀,形成健康向上的精神文化消費觀提高消費結構中的文化、教育含量, 實現(xiàn)最大的消費效益等等。3、 模型假設1）假設該城市的經(jīng)濟發(fā)展與人口均穩(wěn)定增長,沒有出現(xiàn)劇烈的波動；2）調(diào)查數(shù)據(jù)不應人而異，不考慮季節(jié)變換、籍貫、年齡、性別、家里成員情況等外界因素；3）從可持續(xù)的角度分析,假設該城市整體消費水平和消費結構沒有受到自然災害、政府政策等的影響；4）假設該城市供求關系穩(wěn)定，通貨平衡，符合經(jīng)濟市場發(fā)展規(guī)律。4、 符號約定符號含 義因素對目標的判斷矩陣的主特征值的主特征值所對應的特征向量的權重向量，即用的每個元素除以各元素之和所得的矩陣費用對決策準則的判斷矩陣健康對決策準則的判斷矩陣心里對決策準則的判斷矩陣發(fā)展對決策準則的判斷矩陣的主特征值， （）的主特征值所對應的特征向量， （）的權重向量，即用的每個元素除以各元素之和所得的矩陣， （）的一致性指標的一致性指標， （）的平均隨機一致性指標的平均隨機一致性指標， （）因素的平均隨機一致性指標5、 模型建立與求解5.1 數(shù)據(jù)挖掘與分析 根據(jù)該大學大學生月消費水平和消費結構的調(diào)查問卷所得數(shù)據(jù)（見附錄A），進行統(tǒng)計分析，求出每項消費支出的平均水平和總體水平,如表1所示， 表1 大學生月消費的各項支出情況 （單位：元）支出項目學習支出食物支出衣著支出通訊支出娛樂支出月總支出平局水平67.44681393.617156.914955.74468150.9574824.8936總體水平31701850073752620709538770借助Excel軟件，對47位同學的整體月消費水平的各項支出情況繪制管狀圖，圖中不同顏色分別代表47位同學的月消費結構情況，圖1 大學生各項消費水平的管狀圖根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，分別對大學生各項消費支出的總體水平和平均水平繪制相應的圖型，圖 2 大學生消費各項支出的總體水平的三維簇狀柱形圖 圖3 大學生消費各項支出的平均水平的分離型三維餅圖由圖1、圖2可以看出大學生除去基本的食物支出以外，在娛樂和衣著方面的消費比較高，而對于學習和通訊上的支出則比較低。在校大學生的月總支出主要用于食物支出、其他方面的支出相對較少，這反應了當代大學生的消費仍然是以物質(zhì)消費為基礎，這是由在校大學生的非獨立經(jīng)濟地位決定的。由圖3可以知，大學生平均每人每月食物支出高達393.617元，占全部消費支出的48%，所占比例非常高；每人每月平均娛樂支出達150.9574元，占每月生活費的18%；每人每月平均衣著支出達156.9149元，占19%，這兩項消費水平高達全部支出的37%；每人每月平均通訊支出只有55.74468元，占7%，每人每月平均學習支出才67.44681元，僅占8%，這兩項消費水平的比例比較低。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是，大學生的食物支出是不可避免的，是必然性消費。娛樂、衣著、通訊、學習等其它方面的消費支出是受個人的家庭背景、成員收入、月生活費、興趣愛好、心里因素、生活環(huán)境、生活水平、等方面影響的有選擇性的消費，所以相對于食物支出所占的比例要小得多，甚至可有可無。食物支出、衣著支出是大學生的必須支出，是基于物質(zhì)方面必需品，其高低反應了生活質(zhì)量的差別，而娛樂支出則是偏重于精神層面，必須在物質(zhì)滿足的基礎上才能有更高要求；而學習支出和通訊支出方面的數(shù)據(jù)表明：不同家庭經(jīng)濟情況的大學生的這些支出項目沒有太大差異，近似相等。6 5.2 系統(tǒng)聚類分析5.2.1 系統(tǒng)聚類分析原理系統(tǒng)聚類分析是研究多要素事物分類問題的數(shù)量方法?；驹硎歉鶕?jù)樣本自身的屬性，用數(shù)學方法按照某種相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關系，并按這種親疏關系程度對樣本進行聚類。它也是一門多元統(tǒng)計分類法，根據(jù)多種要素對實體進行劃分類別的方法。對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列。5.2.2 系統(tǒng)聚類分析過程由于家庭背景的不同和家庭成員收入的差異，大學生所得每月的消費情況也不同，進而影響月消費水平和消費結構，所以首先借助SPSS軟件只針對每月的家庭人均收入情況，可分為四類，具體分類結果見附錄A，SPSS軟件輸出結果和圖像見附錄B。85.3 方差分析5.3.1 方差分析原理方差分析用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析的目的是通過數(shù)據(jù)分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。方差分析是在可比較的數(shù)組中，把數(shù)據(jù)間的總的“變差”按各指定的變差來源進行分解的一種技術。對變差的度量，采用離差平方和。方差分析方法就是從總離差平方和分解出可追溯到指定來源的部分離差平方和，這是一個很重要的思想。經(jīng)過方差分析若拒絕了檢驗假設，只能說明多個樣本總體均數(shù)有些差異或者差異顯著。若要得到各組均數(shù)間更詳細的信息，應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數(shù)的兩兩比較。75.3.2 方差分析過程基于四類不同水平的家庭人均收入情況，通過Matlab軟件分別對月總支出、學習支出、食物支出、衣著支出、通訊支出和娛樂支出六個消費因素進行差異性分析?？傻媒Y果如表2所示（程序見附錄C）,表2 四類不同家庭收入的方差分析的F值月支出情況月總支出學習支出食物支出衣著支出通訊支出F26.76111.347719.546719.74762.2522查找0.05或0.01水平下的F檢驗值為：F0.05（3，43）=2.84，或F0.01（3，43）=4.31，即，若F4.31,則為顯著相關，否則不顯著相關。7多重比較結果表明：（1）家庭月人均收入不同的在校大學生在月總支出、食物支出、衣著支出、娛樂支出方面均存在顯著差異，而在學習支出、通訊支出方面并不存在顯著差異。這基本反應了當代在校大學生的消費狀況，其家庭收入決定了其經(jīng)濟來源，也就決定了這一系列的其他各項具體支出方面存在差異，主要是物質(zhì)的基本需要，衣著支出與娛樂支出方面對大學生來說算是非必須支出，這是家庭經(jīng)濟條件好的同學的消費較高的支出方面。 （2）學習支出、通訊支出差異方面差異不顯著可能有以下兩方面的原因：一是大學生的整體在學習和通訊的支出較少，家庭經(jīng)濟條件較差的同學的此類支出已經(jīng)足以滿足日常學習的要求，經(jīng)濟條件較好的同學無需再投入較多金錢；二是家庭經(jīng)濟條件差的同學無力在除生活之外的其他方面如學習、通訊方面投入較多的資金，而家庭經(jīng)濟條件好的同學在很好的滿足了生活需要后，卻按照經(jīng)濟條件差的同學的標準進行學習投入，而將資金轉(zhuǎn)向享樂等精神愉悅追求方面。但是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上看:學習支出平均值僅為67.44681，處于學習發(fā)展的最基本投入階段，所以這表明應該是第二種情況，這就是當今在很多同學的消費中普遍存在的誤區(qū)，即將大量的金錢不是投入更好的學習而是用于更好的貪圖享樂，即用于自身發(fā)展的金錢較少，這同時也不利于整個校園文化環(huán)境的建設； （3）通訊支出無顯著差異跟大學生的生活環(huán)境有關，大學生除了日常老師同學的聯(lián)系外，其他的日常聯(lián)系支出較少。 （4）上表的比較結果顯示：家庭月人均收入在13002000與2000以上的兩組同學在總支出方面差異，但是在各項具體支出方面并無顯著差異，這是由于他們的月總支出均在1000元左右，這對于在校大學生來說，已經(jīng)接近最高水平！ 5.4 相關分析借助Matlab進行相關分析，可得如下相關系數(shù)矩陣，上表的相關分析結果顯示: 在校大學生的家庭月人均收入與月總支出、食物支出、衣著支出、娛樂支出均存在顯著相關，而與學習支出、通訊支出并不存在顯著相關。這反應了家庭經(jīng)濟條件對在校大學生月總支出、食物支出、衣著支出、娛樂支出方面有較大的影響，而對學習支出、通訊支出并無多大影響。95.5 線性擬合將家庭人均收入分別與月總支出、食物支出、衣著支出和娛樂支出進行線性擬合， 圖4 家庭收入分別與四種消費因素的線性擬合曲線上述四個圖總體呈上升趨勢，家庭人均收入情況均與這四項支出顯著相關，這與上面的方差分析和多重比較結果基本一致?？傊?，當代大學生在日常生活消費方面存在一些誤區(qū)，即不健康消費行為，大學生當前的主要任務是學習，學習的支出應該是對未來人生的一種可持續(xù)發(fā)展投資，理應成為支出重心，然而由于受周邊環(huán)境的影響，大學生這些方面的支出反而較少，本研究旨在對大學生消費誤區(qū)的進行具體分析，給大學生提供一種積極向上的消費模式，應該增加諸如學習方面的支出。5.6 層次分析5.6.1 運用層次分析建立模型將決策的目標、考慮的因素和決策對象按它們之間的相互關系分為最高層、中間層和最低層，繪出層次結構圖。根據(jù)考察的實際情況，圖5為大學生消費層次結構，消費費用健康心理學習飲食通訊娛樂發(fā)展衣著圖5 大學生消費層次結構圖其中最高層為消費，即應怎樣消費。最低層分為學習、飲食、衣著、通訊、娛樂五個方面，即大學生的消費應在學習、飲食、衣著、通訊、娛樂五個方面按照怎樣的比例消費。中間層分為費用、健康、心理、發(fā)展四個因素。費用是指價格的高低對決策的影響；健康是指對身體的有利或有害程度對決策的影響；心理是指個人消費的不同動機，包括正常動機和不良動機對決策的影響；發(fā)展是指個體為了滿足今后成長、進步等要求而不斷增長自身修養(yǎng)和素質(zhì)的一種預期投資對決策的影響。55.6.2 聯(lián)系自身建立模型第一步，因素對目標的判斷矩陣是：A有特征根，對應的特征向量為 ， 歸一化得 , 所以A有滿意的一致性。第二步，備選對象對決策準則的判別矩陣：1）費用對決策準則的判斷矩陣，有特征根和特征向量 ， ， 歸一化得 2）健康對決策準則的判斷矩陣，有特征根和特征向量 ， ， 歸一化得 3）心理對決策準則的判斷矩陣，有特征根和特征向量 ， ， 歸一化得 4）發(fā)展對決策準則的判斷矩陣，有特征根和特征向量 ， ， 歸一化得 所以，令于是對象目標的排序6、 模型的檢驗與分析排序的一致性檢驗： ， ， ， ， 令：所以，有滿意的一致性。即， 結合自身的情況，我的月總支出，學習支出，食物支出，衣著支出，通訊支出和娛樂支出分別是：400，150，175，50，15，10，比例是0.375：0.4375：0.125：0.0375：0.025，除了衣著以外其它均基本符合一般規(guī)律。7、 結論和模型的評價7.1 系統(tǒng)聚類分析的優(yōu)點事先無須知道分類對象的分類結構，而只需要一批數(shù)據(jù)；然后選好分類統(tǒng)計量，并按一定的方法步驟進行計算；最后便能自然地、客觀地得到一張完整的分類系統(tǒng)圖。7.2 結論大學生家庭月人均收入與大學生的月總支出有顯著的相關，家庭月人均收入不同的大學生的月總支出之間有顯著差異。方差分析和相關分析結果均表明：家庭月人均收入不同的大學生在衣著支出和娛樂支出方面有顯著差異；在學習支出、飲食支出和通訊支出沒有明顯差異。結合自身情況建立消費模型，得出符合自己的健康消費結構標準。消費按照學習:飲食:衣著:通訊:娛樂，應為0.3034:0.3886: 0.1240:0.0502:0.1426。聯(lián)系實際，考察自己的消費結構是基本符合一般規(guī)律的。參考文獻1 彭錦霞. 大學生消費狀況分析J. 湖南商學院學報(雙月刊)，2004，（3）：123-124.2 武小莉. 加強大學生正確消費觀的培養(yǎng)J. 山西高等學校（社會科學學報），2003，15（12）：136-137.3 刁志萍. 消費主義價值觀與可持續(xù)消費方式的建構J. 北方交通大學學報(社會科學版)，2007，6(3):80-83.4 盧思鋒,何耐銘.大學生消費行為的分析與引導J. 北京工商大學學報（社會科學版），2003，18(1):62-65.5 姜啟源. 數(shù)學模型（第三版）M. 北京：高等教育出版社，2003.6 教育新聞. 大學生在校期間總消費與父母收入、消費對比. 浙江理工大學.東方早報./20050430/n225407675.shtml.7 吳盧榮. 概率統(tǒng)計教程M. 廈門：廈門大學出版社,2002. 204-233.8 丁國盛，李 濤. SPSS統(tǒng)計教:從研究設計到數(shù)據(jù)分析M. 北京：機械工業(yè)出版社, 2009.9 張志勇，楊祖櫻. MATLAB教程M. 北京：北京航空航天大學出版社. 2005.附 錄附錄A 某大學調(diào)查問卷的原始數(shù)據(jù)及分類情況個體家庭人均收入月總支出學習支出食物支出衣著支出通訊支出娛樂支出分類等級1500350502005030201260037055230402030136004005525050252014700450702605535301580045080250702030168005005030060405017900500752706035602810005508530050457029100060050350604010021010006506540045201202111100650603507020150212110070075370100251302131100750803801504010021411007009037011525852151200700553501405010521612007506035015060130217120070070380120301002181300650853001104511031913007005036010060130320130080045400180551203211300500603006535403221400900554001506513032314008507043012080150324140060040350805575325150010007545016075140326150070065350110351403271500850604001506018032815009505540020085210329150090070450150451853301600120080500300100320331160090085400200501653321600750704001204012033317008005535014550200334170011008050030060160335170013009060031080220336170012006550025095290337180070070400755510033818009008045018065125339190011005550020085260340200011006545025080255341210095070400220801804422100150010060034595360443220010008545016575225444220012007055025580245445220013005050032010033044623001100804004007025044724001500656003801053504附錄B 系統(tǒng)聚類分析SPSS輸出結果：Cluster* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +-+-+-+-+-+ 44 45 43 41 42 46 47 31 32 30 28 29 25 26 27 23 24 22 20 21 18 19 39 40 37 38 35 36 33 34 16 17 15 13 14 11 12 9 10 8 7 5 C* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +-+-+-+-+-+ 6 4 2 3 1 Average Linkage (Between Groups)附錄C 方差分析在Matlab中建立M文件，程序如下：function f=luqin1(n)%n代表所要選的因素與家庭收入做顯著性分析filename,pathname=uigetfile(.xls);file=pathname filename;x=xlsread(file);p1,q1=size(x);q1=1 2 3 4 5 6;q2=7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17;q3=18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40;q4=41 42 43 44 45 46 47;a1=0;a2=0;a3=0;a4=0;su=sum(x(:,n);s=0;for i=1:p1 s=s+x(i,n)2;endfor i=1:length(q1) a1=a1+x(q1(i),n);endfor i=1:length(q2) a2=a2+x(q2(i),n);endfor i=1:length(q3) a3=a3+x(q3(i),n);endfor i=1:length(q4) a4=a4+x(q4(i),n);enda1=a12/length(q1);a2=a22/length(q2);a3=a32/length(q3);a4=a42/length(q4);s1=s-su2/47;s2=a1+a2+a3+a4-su2/47;s3=s1-s2;ff=(s2/3)/(s3/43);q(1,1)=s2;q(1,2)=3;q(1,3)=ff;q(2,1)=s3;q(2,2)=43;q(3,1)=s1;disp(方差分析的結果);q附錄D 相關分析在Matlab中輸入： D=500 350 50 200 50 30 20 2400150065600380105350; corrcoef(D)輸出：ans = 1.0000 0.8696 0.2480 0.8147 0.8203 0.3981 0.8427 0.8696 1.0000 0.3202 0.9534 0.9308 0.4778 0.9454 0.2480 0.3202 1.0000 0.3217 0.3151 0.0998 0.2151 0.8147 0.9534 0.3217 1.0000 0.8218 0.3938 0.8643 0.8203 0.9308 0.3151 0.8218 1.0000 0.4118 0.8724 0.3981 0.4778 0.0998 0.3938 0.4118 1.0000 0.