商品房购买意向调研数据分析【报告】

商品房购买意向调研数据分析报告TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"1数据基本情况介绍21数据来源与性质2\o"CurrentDocument"问卷结构分析2\o"CurrentDocument"分析使用数据情况2\o"CurrentDocument"重点关注问题3\o"CurrentDocument"2基本描述分析3关于xxx问题的基本描述分析3关于yyy问题的基本描述分析43检脸分析53.1关于xxx问题的检验分析5\o"CurrentDocument"4相关分析6\o"CurrentDocument"5回归分析6\o"CurrentDocument"6研究结论7\o"CurrentDocument"参考文献9学，2013,40(16)：2972-2975+2978.[9]朱红兵，席凯强.SPSS17.0中的正交试验设计与数据分析[J].首都体育学院学报，2013,25(03):283-288.[10]罗家国，罗浩，仲佳嘉.基于SPSS的学生能力倾向聚类分析研究[J].高等工程教育研究，2012(06)：101-104+135.[11]龚江，石培春，李春燕.使用SPSS软件进行多因素方差分析[J].农业网络信息,2012(04)：31-33.1数据基本情况介绍应介绍数据的来源和性质，调查情况，问卷题目情况，调查个案数量，你在研究中使用了哪些数据，怎么使用的，打算关注哪些问题等。数据来源笔者通过对宁波市12个社区的282个居民对居民的商品房购买意向与保险投资在收入中所占的比例进行问卷调查，问卷内容包括目前最高受教育程度、全年总收入、现居住套内建筑面积、现住房子的产权归属、目前身体健康情况、每周活动次数等方面进行了调查，调查对象根据不同的性别，不同的年龄段等方面随机发放，以期了解不同群体的居民对于商品房购买意向与保险投资在收入中所占的比例的差异。发放调查问卷的时候也通过社区居委会人员帮助的形式开展，以求在发放对象上的准确性和高回收率。数据的性质由于数据是随机发放的问卷调查得来的，因此调查得来的数据具有调查的速度快、数据精确度交稿，能够准确的反响调查主题的主要情况和基本趋势。问卷结构分析调查问卷分为三个局部，第一个局部主要是对社会人口属性的调查，包括被调查者的基本个人情况，主要有性别、出生日期、民族、最高受教育程度、全年总收入、劳动总收入、现住房内建筑面积和房子产权的调查。第二局部主要是对个人身体健康的调查，主要包括目前的身高、体重、目前的身体健康状况、健康问题影响到工作的频繁程度、和心情沮丧的频繁程度的调查。第三局部是对迁移的相关情况的调查。主要包括户口的登记状况、获得非农户口的主要原因、目前的户口登记地等问题的调查。分析使用数据情况在对282位居民的工资收入的调查情况中显示，月薪在2000元以下（包含2000元）的有244人，占比到达0.85,这说明月薪在2000元以下的居民占大多数；月薪在2000元以上，4000元以下（包含4000元）有34人，占比到达0.12,说明月薪在这个层级的较低。月薪在8000元以上（包含8000元）的居民有4人，占比为0.01.说明月薪在这个层级的更低。重点关注问题1、对商品房购买意向哪个月薪层次的意向更加强烈。2、哪个月薪层次的居民对保险的意向更加强烈。2基本描述分析应用数据分析的基本描述技巧对问卷进行分析，运用频次、均值、方差、加权等技巧对数据进行分析，出图表，并对图表进行解读。至少进行五个基本描述分析。对调查的居民的月薪进行了统计，从月薪段、每个段所占人数与所占比得出下表月薪段所占人数所占比W20002440.862000<X^4000340.12三800040.0.2关于对商品房购买意向哪个月薪层次的意向更加强烈的基本描述分析性别人数百分比保险概率男1220.430.56女1600.570.44总计2821.001.00

学历人数百分比买房概率高中或中专及以下900.450.02本科或大专1120.40.4博士及以上420.150.58总计2821.001.00租房2290.810.8自家房530.190.2总计2821.001.00月薪段所占人数所占比买房概率320002440.860.012000X^4000340.120.43三800040.0.20.56从以上数据可以得知，当月薪在2000以下（包含2000）时，买房的概率较小，当月薪在2000以上，4000以下（包含4000）时，买房的概率相对较大，当月薪在8000以上（包含8000）时，买房的概率更大。结合现实经验说明，当月薪较低时，居民考虑的更多的是日常的生活，当生活得以维持，有较多的盈余的时候，才会想到生活，才会有投资买房的需求，当收入更多的时候，买房的可能性就会更大。关于哪个月薪层次的居民对保险的意向更加强烈问题的基本描述分析

身高（cm）人数百分比保险概率150-160860.30.3160-1701120.40.4叁170840.30.3总和2821.001.00体重(kg)人数百分比保险概率40-50790.20.250-601120.50.6三60910.30.2总和2821.001.00抑郁程度(周/次)人数百分比保险概率3次以下200.070.33-5次1200.40.5五次以上1420.530.2总和2821.001.00从以上数据可以得出，当月薪在8000以上，买保险的概率是最高的，占比0.59,男生买保险的概率明显要高于女生，抑郁程度在3-5次的买保险的概率比其它程度要高一些。月薪段所占人数所占比保险概率W20002440.860.022000X^4000340.120.39三800040.0.20.59因此，可以说明，买保险的程度与男女性别、抑郁程度和月薪多少有明显的关系。3检验分析一关于对商品房购买意向哪个月薪层次的意向更加强烈的检验分析假设：买房的概率与月薪多少无关。

Frequencies分组标志N■不买房Total110174TestStatistic^aGroupingVariable:分组标志MostExtremeAbsolute.667DifferencesPositive.667Negative.000Kolmogorov-SmirnovZ1.633Asymp.Sig.(2-tailed).010结果分析：在上表可知，买房与不买房概率的最大绝对值为0.667.1/2JnD的观测值为1.633,概率P值为0.01.如果显著性水平为0.05,那么概率P值小于显著性水平，因此拒绝原假设，即认为买房与不买房存在显著性差异；结果与曼-惠特尼U检脸结果一直，都是买房与不买房存在显著性差异。4相关分析假设：买房的概率与月薪多少无关。表2买房与月薪的相关系数计算结果相关系数数化学学买房PearsonCorreIation.7421»♦Sig.(2-tailed)0.000Covariance147.97.043852N1818月薪PearsonCorrelation.7421Sig.(2-tailed)0.000Covariance97.0116.52016N1818**.Correlationissignificantatthe0.01IeveI(2-tailed).由表2可知，买房与月薪简单相关系数为0.742,说明两者之间存在正的较强的相关性，其相关系数检险的榻率P-值近似为0。因此当显著性水平a为0.01应拒绝相关系数检验的原假设，认为两总体不是零相关。表中相关系数上角的两个星号表示显著性水平a为0.01时拒绝原假设。一个星号表示显著性水平a为。.05时拒绝原假设。因此，两个星号时拒绝原假设犯错误的可能性更小。结论：买房的榛率大小与月薪的多少呈现正相关关系。5回归分析假设有n个被调查者，每个被调查者均有m种类型的“选择”（表示该被调查者有的问题选项）以及s种类型的“输出”（表示该被调查者对选项的回答），各被调查者的选择和揄出数据可由图3-1给出：/V1**••••**•r**•TDUM、x”*••••••*DUM.*••••••*DUMn**V•••m,•••*•\"I/X.•••X.•••XmlmJmnDUM、•••DUMj•••DUM”、<1•••u.1W•*•••***•*•••**弘“************•••%*••••••UJ符号说明符号Xu第j个被调查者对第i种选择y“第j个被调查者对第r种输出的选择v.第i种输入的一种度量（获称权）Ur第r种输出的一种度量（获称权）V=(V1,V2-Vm)TVi为变量对应的一组权系数U二(u1,u2-ur)TUr为变量对应的一组权系数殉）总选择项和总被选择项之比是效率评价指数其中，XN>0：y”>0;IWjoWnh」W1,j=1,2,…n；v20；u20根据DEA基本原理以及表3-4,可得C?R最优化模型如下:根据DEA基本原理以及表3-4,可得C?R最优化模型如下:min[0—e(eTs-+eTs+)j=V£(e)nst^Xj入j+s-=6x0j=i(DE)<yn2^XjX.+s+=y0j=i入>0,j=1,2...,n、s+>0,s->0根据上述模型进行DEA有效性判断，如模型的最优解气电。=1,那么称决策单元jo为弱DEA有效；假设存在v*>0,u*>0,且h-1,那么称决策单元也。为DEA有效。6研究结论1、买房的概率与月薪的多少是呈现正相关的关系，当月薪越多，买房的可能性就越大。2、租房的居民买房的概率比自家有房买房的概率要大。3、学历越高，收入就会相对来说交高，买房的概率相对来说就越大。看法：关于对商品房购买意向哪个月薪层次的意向更加强烈的检验分析，我们可以得出这样的结论：买房与月薪多少、自己家有无房产、学历都呈现出正相关的关系。参考文献⑴宋小园，朱仲元，刘艳伟，赵宏瑾.通径分析在SPSS逐步线性回归中的实现[J].干旱区研究，2016,33(01)：108-113.[2]黄福强，杜春霖，孙梦辉，宁冰,罗颖，安胜利.倾向评分配比在SPSS软件上的实现[J].南方医科大学学报,2015,35(11):1597-1601.[3]杨强，叶宝娟，温忠麟.用SPSS软件计算单维测验的合成信度[J].中国临床心理学杂志，2014,22(03)：496-498.[4]周磊，杨威，张玉峰.共现矩阵聚类分析的问题与再思考[J].情报杂志，2014,33(06):32-36+27.[5]王政，魏莉.利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的