利用SPSS进行城镇与农村居民家庭收入回归分析

请通过以下数据进行SPSS一般线性回归模型的构造并解释分 "年 份 Year" 城镇居民家庭人均 农村居民家庭人均 Per Capita Income and Per Capita Income and Expenditure of Urban Household Expenditure of Rural Household 可支配 可 支 配 消 费 可支配 可 支 配 生活消费 收 入 收入指数 支 出 收 入 收入指数 支 出 Disposable Disposable Disposable Income Consumption Disposable Income Household Income Index Expenditure Income Index Expenditure

1978 315.00 274.00 104.71 81.70 1979 361.04 114.3 302.98 133.56 127.6 1980 365.00 108.1 335.02 160.78 120.5 135.51 1981 395.00 103.1 363.23 215.57 133.4 165.57 1982 429.00 103.9 382.47 216.74 99.7 177.90 1983 452.50 101.6 405.00 272.00 124.5 196.35 1984 497.49 108.8 431.68 301.17 110.3 219.64 1985 600.59 114.2 556.72 328.78 107.0 260.19 1986 724.21 113.2 653.83 333.64 99.7 292.48 1987 814.20 104.9 711.27 377.72 110.1 309.90 1988 946.10 87.2 896.55 401.32 98.2 346.73 1989 1111.46 102.2 963.97 457.06 102.5 390.05 1990 1267.73 113.5 1067.67 526.95 105.5 437.73 1991 1384.81 103.9 1199.95 539.29 102.3 454.6

为了构建一般线性回归模型，我们需要明确我们的因变量（Y）和自变量（X）。在这个例子中，我们可以选择“城镇居民家庭人均可支配收入”作为因变量（Y），并选择“农村居民家庭人均可支配收入”作为���变量（X）。我们将使用SPSS软件来进行回归分析。

数据准备

首先，我们需要将数据输入到SPSS中。以下是数据的简化版本：

Year	Urban Disposable Income	Rural Disposable Income
1978	315.00	104.71
1979	361.04	133.56
1980	365.00	160.78
1981	395.00	215.57
1982	429.00	216.74
1983	452.50	272.00
1984	497.49	301.17
1985	600.59	328.78
1986	724.21	333.64
1987	814.20	377.72
1988	946.10	401.32
1989	1111.46	457.06
1990	1267.73	526.95
1991	1384.81	539.29

在SPSS中进行回归分析

1. 打开SPSS软件并输入上述数据。
2. 选择 Analyze > Regression > Linear...。
3. 在弹出的对话框中，将“城镇居民家庭人均可支配收入”拖到 Dependent 框中，将“农村居民家庭人均可支配收入”拖到 Independent(s) 框中。
4. 点击 OK 运行回归分析。

结果解释

SPSS会生成一系列输出，包括回归系数、R平方值、ANOVA表等。以下是一些关键结果的解释：

1. 回归系数表（Coefficients）：

   • 常数项（Intercept）：表示当农村居民家庭人均可支配收入为0时，城镇居民家庭人均可支配收入的预期值。
   • 自变量系数（Rural Disposable Income）：表示农村居民家庭人均可支配收入每增加一个单位，城镇居民家庭人均可支配收入的变化量。

2. R平方值（R Square）：

   • 表示模型对数据的解释程度。R平方值越接近1，表示模型对数据的解释能力越强。

3. ANOVA表：

   • 用于检验模型的显著性。如果F值对应的p值小于0.05，表示模型显著。

示例结果

假设SPSS输出的回归系数表如下：

Coefficients	Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.
	B	Std. Error
(Constant)	200.00	50.00	4.00	0.001
Rural Disposable Income	2.00	0.10	20.00	0.000

假设R平方值为0.95。

• 回归方程：城镇居民家庭人均可支配收入 = 200 + 2 * 农村居民家庭人均可支配收入
• 解释：农村居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民家庭人均可支配收入增加2元。
• R平方值：0.95，表示模型能解释95%的数据变异。
• 显著性检验：p值 < 0.05，模型显著。

通过这些结果，我们可以得出结论：农村居民家庭人均可支配收入对城镇居民家庭人均可支配收入有显著的正向影响。