吉林财经大学2014-2015学年第一学期
《SPSS统计软件应用》期末综合实验学分：2学分
院别：亚泰工商管理学院
专业班级：物流管理1112
学号：0804111236
姓名：朱俊辉
一、实验项目
运用分组数据资料频数分析，单因素方差分析，相关回归分析等方法对我国2010年到2012年各规模以上港口的吞吐量进行分析。

二、实验数据
本次实验参考数据是2010年、2011年、2012年我国主要规模以上港口吞吐量，数据源自于《2013年统计年鉴》，其具体数据如下表：
表1 我国主要规模以上港口城市吞吐量及经济生产总值单位：万吨
数据来源：中国国家统计局三、实验目的
港口货运是国际物流产业的重要组成部分，港口货运吞吐量是反映区域海运物流的重要指标。

港口货物吞吐量指经由水路进、出港区范围，并经过装卸的货物数量。

按货物流向分为进港吞吐量和出港吞吐量，按货物的贸易性质分为内贸和外贸吞吐量。

货物类别根据现行的交通行业《运输货物分类和代码》标准分类。

选取沿海规模以上港口货物吞吐量当期值数据（2010年-2012年）。

借鉴已有数据，建立统计分析模型，进行检验和修正，以分析经济生产总值和港口货运吞吐量之间的关系，基于此对未来港口货运吞吐量的相关关系进行判断，为相关决策人员提供决策依据。

通过本次实验学会利用SPSS软件中的描述统计，方差分析、相关与回归的只是。

对收集到的数据进行处理。

并对结果能进行解读。

同时提高本软件在企业经营管理活动中的应用。

四、实验步骤与实验结果
（一）描述统计：频数分析
利用描述统计中学到的频数分析方法对2012年各省市自治区的数据进行分析。

1.对资料进行分组
表2 2012年我国主要规模以上港口城市吞吐量分组情况表
2.分组数据频数分析
15。

均值为29840.47，中位数为27099，标准差为19561.03，方差为382633889.64，偏度系数为0. 838>0，故数据呈现出右偏态，即右偏分布，此时数据位于均值右边的比位于左边的少。

说明港口货物吞吐量和经济生产总值之间可能存在正比例关系。

峰度系数为-0. 426<0说明，数据的分布比正态分布平缓。

全距73306。

图1 港口吞吐量直方图
从上图可知，数据呈现出右偏分布，平均港口吞吐量为30000，数据总量为15。

（二）方差分析
利用方差分析的方法，对2010、2011、2012三个年份下各港口吞吐量进行处理，分析他们的差异性。

提出原假设：H0：各地区吞吐量无显著差别；H1：
表4 方差齐性检验
Levene 统计量df1 df2 显著性
2012年0.524 3 13 0.674
2011年0.977 3 13 0.434
2010年 2.522 3 13 0.103 由表4，双侧检验概率为0.674，所以不能拒绝方差齐次的假设。

2011年t值为0.977，两个自由度分别为3和13，双侧检验概率为0.434，所以不能拒绝方差齐次的假设。

2010年t 值为2.522，两个自由度分别为3和13，双侧检验概率为0.103，所以不能拒绝方差齐次的假设。

根据均数多重比较检验表，显示了采用LSD和Dunnertt两种方法进行均值多
组比较的结果。

结果显示各港口吞吐量之间存在显著性差异。

（三）相关和回归分析
1.提取数据
利用1990-2012年全国主要港口总吞吐量作为变量Y，年份作为变量X，进行相关与回归分析。

表7 1990-2012年全国主要港口总吞吐量
港口1990年2000年2010年2011年2012年
总计48321 125603 548358 616292 665245
2.
该题属于一元线性回归问题，首先判断X、Y是否显著相关，设H0:X与Y之间无线性关系，接受H1：变量X与Y之间具有线性回归关系。

之后判断皮尔森回归系数是否显著。

3.解题
（1）绘制散点图
图2 全国主要港口吞吐量散点图
由图可直观看出变量Y与X存在着线性关系
（2）相关分析
由于已知偏态分布且数据无异常值，故选择皮尔斯相关系数作为指标，进行
表8 相关系数表
相关性年份吞吐量
年份Pearson 相关性 1 0.957 显著性（单侧）0.005 N 5 5
吞吐量Pearson 相关性0.957** 1 显著性（单侧）0.005
N 5 5
由表可知，皮尔森系数=0.957，单侧检定的P值为0.005<0.05,故结果是变量X 与Y之间显著相关。

（3）线性回归分析
将数据通过spss统计软件进行回归分析得到以下结果：
由上表可知相关系数R=0.957，可决系数R方为0.916，调整可决定系数R 的平方等于0.887。

估计标准的误差为97553.851。

表10 方程显著性检验表
由上表可知，回归方程的P值为0.011<0.05，拒绝H0，接受H1，故方程满足显著性检验。

表11 回归系数表
由上表可知，常数项=-58447833.057，回归系数=29356.778，回归系数的t 值=5.703，P=0.011<0.05，则拒绝H0，接受H1，故认为回归系数具有显著意义。

可得回归方程：Y=-58447833.057+(29356.778)*X。

四、实验结论
由以上分析可知，我国主要规模以上港口城市吞吐量呈现局部不平衡，总体增长的态势，除了时间价值的因素外，改革开放不断深化，我国总体经济也在稳步向前，针对地区性港口发展规模不平衡的问题，既有经济因素，也有历史、地理、政治等各方面的影响。

总之，可以看出发达地区的城市港口规模较大，海洋运输是我国国际物流行业重要的组成部分，它的发展将直接影响到我国的社会经济发展和经济全球化的形势。

在新形势下，中国经济将保持平稳增长，我国主要规模以上港口城市吞吐量将会进一步提高，海运市场也会进一步扩大,由此海运物流产业将会更加蓬勃发展。