定量分析報告方法案例

#/9CorrelationsXYX PearsonCorrelation1.000.839**Sig.(2-tailed).000SumofSquaresandCross-products402.119115.306Covarianee9.8082.812N4242Y PearsonCorrelation.839**1.000Sig.(2-tailed).000SumofSquaresand115.30646.991Cross-productsCovarianee2.8121.146N4242**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).通過相關(guān)分析，樣本的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）是0O.839W，說明交通死亡事故發(fā)生次數(shù)和21歲以下者所占比例之間存在正線性相關(guān)，且相關(guān)性比較強(qiáng)，有執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例和交通死亡事故發(fā)生次數(shù)同步變化。 文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索5432每千個15432每千個106 8 10 12 14 16 18 2021歲以下者所占比例(％)根據(jù)42個樣本數(shù)據(jù)做出散點(diǎn)圖，橫軸表示21歲以下者所占比例（%），縱軸表示每千個駕照中發(fā)生車禍次數(shù)。從散點(diǎn)圖中可以看出，21歲以下者所占比例（％）高的城市，其發(fā)生死亡車禍率的比例也較高。另外還可以看出，這兩者之間似乎有正向線性相關(guān)關(guān)系。 文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索通過上面的分析，我們選擇發(fā)生交通死亡事故次數(shù)為被解釋變量，21歲以下者所占比例（％）為解釋變量，考察他們之間的線性回歸關(guān)系。文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索利用回歸分析研究發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)和司機(jī) 21歲以下者所占比例之間的關(guān)系，并對你的結(jié)論進(jìn)行討論。 文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimateChangeStatisticsRSquareChangeFChangedf1df2Sig.FChange1.839a.704.696.5901.70494.958140.000a.Predictors:(Constant),XCoefficientsaModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.95%ConfidenceIntervalforBBStd.ErrorBetaLowerBoundUpperBound1 (Constant)-1.592.372-4.277.000-2.344-.840X.287.029.8399.745.000.227.346a.DependentVariable:Y利用SPSS對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，可得如下估計結(jié)果:Y?i 1.5920.287Xi該估計模型中，各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較小(0.37，0.03)，樣本決定系數(shù)較大(0.7)，說明模型的估計效果較好。T統(tǒng)計量較大(9.75)，說明X與Y之間存在顯著的線性關(guān)系。所以可以利用所求的樣本回歸方程來進(jìn)行預(yù)測分析，或作為政策建議的理論依據(jù)。文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)論和政策建議從樣本回歸方程Y?i1.5920.278Xi知，有駕駛執(zhí)照的司機(jī)中21歲以下者所占比例每增加一個百分點(diǎn)，則每千個駕駛執(zhí)照發(fā)生死亡事故的車禍次數(shù)將增加0.278次。文檔來自于網(wǎng)絡(luò)搜索通過分析，我們建議美國交通部應(yīng)加強(qiáng)對有駕駛執(zhí)照中21歲以下司機(jī)的管理，一方