江財(cái)spss課程實(shí)踐報(bào)告表

PAGE學(xué)生綜合性實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)院：工商管理學(xué)院課程名稱：SPSS技術(shù)分析專業(yè)班級(jí)：11國(guó)際市場(chǎng)營(yíng)銷2班姓名：舒振環(huán)學(xué)號(hào)：0110294學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告學(xué)生姓名舒振環(huán)學(xué)號(hào)0110294同組人無(wú)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目多自變量回歸分析□必修□操作性實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)實(shí)驗(yàn)儀器臺(tái)號(hào)指導(dǎo)教師李峰實(shí)驗(yàn)日期及節(jié)次年月號(hào)節(jié)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙螅?、目的學(xué)會(huì)用SPSS軟件進(jìn)行多變量回歸分析（linearregression過(guò)程），包括模型比較、部分相關(guān)和確定系數(shù)、發(fā)現(xiàn)極端值、多重共線性診斷和變量篩選。2、內(nèi)容及要求根據(jù)數(shù)據(jù)“CCSS_Sample.sav”進(jìn)行如下分析，并在討論和結(jié)論部分解釋數(shù)據(jù)結(jié)果1、建立如下模型，并將下表填寫完整，并指出哪些變量對(duì)因變量有顯著影響。2、根據(jù)數(shù)據(jù)，是否可以認(rèn)為家庭還貸支出、對(duì)本地區(qū)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及就業(yè)形勢(shì)的判斷顯著影響受訪者未來(lái)一年的家庭經(jīng)濟(jì)狀況預(yù)期？3、考慮其他變量影響的情況下，請(qǐng)報(bào)告三個(gè)模型中家庭月收入對(duì)因變量的部分確定系數(shù)。4、根據(jù)數(shù)據(jù)，請(qǐng)比較三個(gè)模型的CP，并選擇一個(gè)你認(rèn)為最合適的模型。5、在模型三中，是否有極端的y或x值？變量間的多重共線性嚴(yán)重嗎？6、若這9個(gè)自變量以stepwise的方法進(jìn)入方程，結(jié)果會(huì)怎么樣？一年以后您的家庭經(jīng)濟(jì)狀況變化Model3變量Model1BModel2BB95%CIConstant性別年齡學(xué)歷家庭月收入房貸車貸其他一般消費(fèi)還貸一年以后本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r一年之后本地區(qū)的就業(yè)狀況R2F△R2△F二、儀器用具：儀器名稱規(guī)格/型號(hào)數(shù)量備注計(jì)算機(jī)1有網(wǎng)絡(luò)環(huán)境SPSS操作軟件16.01三、實(shí)驗(yàn)方法與步驟及分析。1、建立如下模型，并將下表填寫完整，并指出哪些變量對(duì)因變量有顯著影響。Model1Anovab模型平方和df均方Fsig1回歸45.003411.25113.023.00a殘差745.568863.864總計(jì)790.571867分析：因?yàn)閟ig接近0，所以這些自變量對(duì)因變量有顯著影響系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tsigB標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）1.738.1899.211.000S2.性別.008.064.004.199.905S3.年齡.018.003.2376.771.000S4.學(xué)歷.077.033.0902.317.021S9.家庭月收入-.025.013-.074-1.976.048a.因變量：A4.那么與現(xiàn)在相比，一年以后您的家庭經(jīng)濟(jì)情況將會(huì)如何變化？分析：從sig能看出，年齡，學(xué)歷家庭月收入對(duì)因變量有顯著影響。并且年齡具有顯著性最大.Model2Anovab模型平方和df均方Fsig1回歸48.612711.25113.023.00a殘差739.406857.864.863總計(jì)788.018864分析：因?yàn)閟ig接近0，所以這些自變量對(duì)因變量有顯著影響系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tsigB標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）1.712.4613.716.000S2.性別.001.064.000.013.990S3.年齡.018.003.2416.678.000S4.學(xué)歷.075.033.0882.259.024S9.家庭月收入-.023.013-.068-1.793.073C01房貸.185.113.0581.636.102C02車貸-.239.187-.046-1.277.202C03其他還貸.070.158.015.441.659a.因變量：A4.那么與現(xiàn)在相比，一年以后您的家庭經(jīng)濟(jì)情況將會(huì)如何變化？分析：從sig能看出，年齡，學(xué)歷家庭月收入對(duì)因變量有顯著影響。而貸款類因?yàn)閟ig大于0.05所以沒有顯著性。Model3Anovab模型平方和df均方Fsig1回歸130.029914.44819.403.00a殘差536.852721.745總計(jì)666.881730分析：因?yàn)閟ig接近0，所以這些自變量對(duì)因變量有顯著影響系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tsigB標(biāo)準(zhǔn)誤差試用版1（常量）.751.4541.654.099S2.性別-.002.065-.001-.033.973S3.年齡.014.003.1855.110.000S4.學(xué)歷.066.034.0761.962.050S9.家庭月收入-.033.013-.097-2.594.010C01房貸.175.114.0561.536.125C02車貸-.239.187-.046-1.277.202C03其他還貸.093.150.022.620.535A8一年后本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況.334.044.2847.635.000A9一年后本地就業(yè)狀況.122.033.1393.701.000a.因變量：A4.那么與現(xiàn)在相比，一年以后您的家庭經(jīng)濟(jì)情況將會(huì)如何變化？分析：從sig能看出，年齡，學(xué)歷家庭月收入、以及一年后本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和就業(yè)情況對(duì)因變量有顯著影響。而貸款類因?yàn)閟ig大于0.05所以沒有顯著性。2、根據(jù)數(shù)據(jù)，是否可以認(rèn)為家庭還貸支出、對(duì)本地區(qū)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及就業(yè)形勢(shì)的判斷顯著影響受訪者未來(lái)一年的家庭經(jīng)濟(jì)狀況預(yù)期？把家庭還貸支出還有一年后本地經(jīng)濟(jì)和就業(yè)發(fā)展情況做線性回歸可得模型：模型匯總模型RR方調(diào)整R方標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)誤差1.375.140.135.879分析：顯而易見，R方小于0.5，所以擬合度并不高。3、考慮其他變量影響的情況下，請(qǐng)報(bào)告三個(gè)模型中家庭月收入對(duì)因變量的部分確定系數(shù)。根據(jù)第一問(wèn)中的系數(shù)表可知3個(gè)模型線性方程分別為：Model1：預(yù)測(cè)Y=1.738+0.008S2+0.018S3+0.077S4-0.025S9Model2：預(yù)測(cè)Y=1.172+0.008S2+0.018S3+0.075S4-0.023S9+0.185C01-0.239C02+0.70C03Model3：預(yù)測(cè)Y=0.721-0.002S2+0.014S3+0.066S4-0.033S9+0.175C01-0.239C02+0.093C03+0.314A8+0.122A94、根據(jù)數(shù)據(jù)，請(qǐng)比較三個(gè)模型的CP，并選擇一個(gè)你認(rèn)為最合適的模型。Model1的R方0.057；Model2的R方0.062；Model3的R方為0.192所以model3的擬合度最高，所以模型3最好。5、在模型三中，是否有極端的y或x值？變量間的多重共線性嚴(yán)重嗎？Model1共線性診斷a模型維數(shù)特征值條件索引方差比例(常量)S2.性別S3.年齡S4.學(xué)歷S9.家庭月收入114.5961.000.00.00.00.00.002.2094.693.00.05.17.14.123.1016.754.00.66.31.00.054.0737.910.00.03.01.61.755.02214.587.99.26.51.24.07a.因變量:A4.那么與現(xiàn)在相比，一年以后您的家庭經(jīng)濟(jì)狀況將會(huì)如何變化？分析：對(duì)于模型1，從第五組的數(shù)據(jù)可以看出，條件索引值大于10，而且性別、學(xué)歷還有家庭月收入間有多重共線性。Model2共線性診斷方差比例模型維數(shù)特征值條件索引常量S2.S3.S4.S9.C0.C1.C2117.5211.00000000000000000002.2175.88100.02.12.16.140000003.1018.625.00.73.25.00.030000004.0789.79400.08.04.34.72.0100005.05611.5600.12.53.46.03.07.01.016.05122.12202.01.05.02.03.82.02.197.00732.13203.00.00.00.01.10.49.628.00446.345.95.03.02.02.04.00.48.18分析：在模型2中5,6,7,8中的條件索引值大于10，而且第5組S3年齡和S4學(xué)歷可能有多重共線性關(guān)系，在第6組中S3年齡和C0房貸可能有多重線性關(guān)系，在第7組C1車貸和C2消費(fèi)還貸可能有線性關(guān)系，同樣第八組中C1和C2中可能有共同共線性關(guān)系。Model3共線性診斷方差比例模型維數(shù)特征值條件索引常量S2.S3.S4.S9.C0.C1.C2A8A9119.3401.000000000000000000000002.2046.76100.25.01.17.17000000.01.013.1358.319.00.25.01.00.03000000.13.284.0789.79400.46.31.00.12.000000.20.105.07910.88300.14.02.28.58.02.00.00.58.436.06412.08800.00.15.13.03.06.01.01.22.137.05313.24800.09.00.34.38.03.06.01.01.008.01524.586.02.01.04.02.04.00.02.26.01.009.00834.150.03.00.01.00.01.14.50.57.01.0010.00449.677.95.04.02.02.04.00.47.15.02.00分析：在模型3中，第5、6、7、8、9、10組的條件索引值均大于10，第五組中S9家庭月收入與A8一年后本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r可能有多重線性關(guān)系，第六組中A8一年