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老年人的生活质量spss的数据分析报告.doc

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统计分析报告 题目: 关于“老年人的生活质量”的 统计调查分析报告 学生姓名:    学 号:   专 业:   统计学 班 级:   指导教师: 完成日期: 2014 年 8月 15 日 关于“老年人生活质量”的数据分析报告 摘要 本文通过对某区域300位老年人生活状况的基本情况统计表,运用spss软件,对性别,年龄,文化程度,收入情况,住房面积,居住情况,患病程度,生活水平,幸福感评价和理想养老方式这十个变量进行了各种数据分析,以判断各变量间是否存在影响.最后得出结论:现代老年人的住房面积,生活水平和对幸福感评价普遍偏高,而且患病情况较少,另外我们可以了解到,生活水平和幸福感评价跟收入程度,文化程度,患病程度,住房面积,居住情况之间存在一定的影响关系,最重要的是老年人理想中的养老方式多数为有老伴和子女陪伴养老,而有老伴和子女陪伴养老的老年人多数生活水平较高而且对幸福感评价幸福指数较高.可见,现在老年人希望得到家人陪伴关心,对老伴和子女的需求较大,这与其幸福感评价成正相关。 关键词:老年人 生活水平 养老方式 The Data analysis report about “life quality of the aged” Abstract Using SPSS software ,This article analyzed the data about the basic situation of the 300 olders. It has ten variables,  including gender, age, education level, income, housing area, housing situation, sick, living standards, evaluation and ideal pension happiness。 By analyzing the data, we can determine the relationship between the variables。 Finally draw the conclusion: For the elderly,housing area, the evaluation standards of living and well—being is higher,is illness rarely Key words:生活水平 老年人 Aged Standard of living 养老方式Pension 关于某区域300名老年人生活质量的统计分析报告 一、 数据介绍: 本次分析的数据为某区域300名老年人生活质量状况统计表,其中共包含十个变量,分别是:性别,年龄,文化程度,收入情况,住房面积,居住情况,患病程度,生活水平,幸福感评价和理想养老方式。通过运用spss统计软件,对变量进行频数分析、描述性统计以了解该区域老年人上述方面的综合生活质量状况,并分析十个变量的分布特点及相互间的关系. 二、 数据分析 1、 频数分析: 基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够了解变量的取值状况,对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某区域300名老年人生活质量状况的统计数据表,在性别,年龄,文化程度,收入情况,居住情况,住房面积,患病情况,生活水平,幸福感评价和理想养老方式不同的状况下的频数分析,从而了解该区域老年人男女数量(性别)、受教育状况(文化程度)等不同方面基本状况的分布情况。 统计量 您的性别? 您的年龄? 您的文化程度? 您的收入情况? 您家住房面积有多大? 您的居住情况? 您对目前生活水平的自我评价? 您对目前幸福感的自我评价? 您理想中的养老方式? 日常生活中您的患病程度? N 有效 300 300 300 300 300 300 300 300 300 300 缺失 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 (1)首先,对该公司的男女性别分布进行频数分析,结果如下: 您的性别? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 男 156 52.0 52。0 52。0 女 144 48.0 48.0 100。0 合计 300 100.0 100.0 (图一) 上表以及饼图(图一)说明,在该区域被调查的300名老年人中,有156名男性,144名女性,其男女比例分别为52%和48%,显然在该区域内,老年人的男女数量差距不大,而男性略多于女性. (2)其次对原有数据中的年龄进行频数分析,结果如下表 : 您的年龄? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 55-60岁 77 25。7 25。7 25。7 61—65岁 73 24。3 24。3 50.0 66-70岁 73 24.3 24。3 74。3 70岁以上 77 25.7 25.7 100。0 合计 300 100。0 100.0 (图二) 上表以及饼图(图二)说明,在该区域被调查的300名老年人中,55—60岁,61—65岁,66-70岁,70岁以上四个年龄段近乎平均分配,数量差距很小。 (3)对原有数据中的文化程度进行频数分析,结果如下表 : 您的文化程度? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 小学 97 32。3 32。3 32.3 初中 104 34.7 34.7 67.0 高中 43 14.3 14。3 81.3 大专 13 4。3 4.3 85。7 大学及以上 10 3.3 3。3 89.0 其他 33 11.0 11.0 100.0 合计 300 100.0 100.0 (图三) 上表及其直方图(图三)说明,被调查的300名老年人中,文化程度为初中的是该组频数最高的,为104人,占总人数的34.7%,其次为小学,共有97人,占总人数的32。3%。且文化程度为大学及以上的人数只有10人,占总人数的3.3%,比例最低。 (4)对原有数据中的收入情况进行频数分析,结果如下表 : 您的收入情况? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 1000及以下 102 34。0 34.0 34.0 1001—1500元 50 16。7 16。7 50.7 1501-2000元 48 16.0 16.0 66。7 2001-3000元 49 16。3 16.3 83。0 3000以上 51 17。0 17.0 100.0 合计 300 100.0 100。0 (图四) 上表及其直方图(图四)说明,被调查的300名老年人中,收入情况在1000及以下的是该组频数最高的,为102人,占总人数的34。0%,而其他几个组别的频数几近相当,差距不大。 (5)对原有数据中的住房面积进行频数分析,结果如下表 : 统计量 您家住房面积有多大? N 有效 300 缺失 0 均值 3.5300 中值 4.0000 众数 5。00 方差 1.708 极小值 1.00 极大值 5.00 和 1059.00 您家住房面积有多大? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 40平米以下 30 10。0 10.0 10.0 41-60平米 35 11.7 11.7 21.7 61-80平米 74 24.7 24.7 46。3 81-100平米 68 22.7 22.7 69。0 100平米以上 93 31。0 31.0 100。0 合计 300 100.0 100。0 (图五) 上表及其直方图(图五)说明,被调查的300名老年人中,住房面积在100平米以上的是该组频数最高的,为93人,占总人数的31.0%,而住房面积在40平米以下的频数最少,为30人,占总人数的10%,其比例最低。 (6)对原有数据中的居住情况进行频数分析,结果如下表 : 您的居住情况? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 独自居住 39 13。0 13。0 13。0 和老伴居住 112 37.3 37。3 50。3 和子女居住 125 41。7 41。7 92.0 其他 24 8。0 8。0 100.0 合计 300 100。0 100.0 (图六) (图七) 上表及其饼图(图六)和直方图(图七)说明,被调查的300名老年人中,和老伴居住以及和子女居住的频数居多且频数差距不大,分别为112,125,占总人数的37.3%,41。7%,而独自居住的老人有39人,占总人数13%,其他最少,占总人数8%。也说明了该区域被调查老年人有人陪伴的情况居多数。 (7)对原有数据中的患病情况进行频数分析,结果如下表 : 日常生活中您的患病程度? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 经常 59 19。7 19。7 19。7 偶尔 97 32。3 32.3 52.0 很少 103 34。3 34.3 86。3 从不 41 13。7 13.7 100.0 合计 300 100.0 100.0 (图八) 上表及其直方图(图八)说明,被调查的300名老年人中,偶尔患病和很少患病的人较多,频数最少的是从不患病的,占总人数的13.7%,可见被调查的老年人多数比较健康,经常患病的人有59人,占19。7%。 (8)对原有数据中的生活水平进行频数分析,结果如下表 : 您对目前生活水平的自我评价? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 很宽裕 26 8.7 8.7 8.7 比较宽裕 81 27.0 27.0 35.7 大致够用 141 47.0 47.0 82。7 有些困难 44 14.7 14。7 97。3 很困难 8 2.7 2.7 100。0 合计 300 100。0 100。0 (图九) 上表及其直方图(图九)说明,被调查的300名老年人中,生活水平大致够用的占最大比例,为47.0%,有141人,占少数的是很宽裕和很困难的,分别有26和8人,占8.7%和2。7%,而相对来说很困难的人数最少。 (9)对原有数据中的幸福感评价进行频数分析,结果如下表 : 您对目前幸福感的自我评价? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 非常幸福 60 20。0 20。0 20。0 比较幸福 92 30。7 30.7 50。7 一般 109 36。3 36.3 87。0 不太幸福 28 9。3 9.3 96。3 很不幸福 11 3.7 3。7 100.0 合计 300 100.0 100。0 (图十) 上表及其直方图(图十)说明,被调查的300名老年人中,对目前幸福感评价为一般的占多数,有109人,比例为36。3%,很不幸福的占最少数,有11人,比例为3.7%。看来被调查老年人的幸福感评价还是偏于幸福,不幸福的仅为少数。 (10)对原有数据中的理想养老方式进行频数分析,结果如下表 : 您理想中的养老方式? 频率 百分比 有效百分比 累积百分比 有效 与子女共同生活 116 38.7 38。7 38。7 一人独居 16 5.3 5。3 44.0 一人独居,子女辅助养老 19 6.3 6.3 50.3 与老伴居住 37 12.3 12.3 62。7 与老伴居住,子女辅助养老 91 30.3 30.3 93。0 养老院 16 5.3 5.3 98。3 其他 5 1.7 1。7 100。0 合计 300 100。0 100。0 (图十一) (图十二) 上表及其饼图(图十一)和直方图(图十二)说明,被调查的300名老年人中,理想中养老方式为和老伴居住子女扶助养老以及和子女居住的频数居多且频数差距不大,分别为91和116,占总人数的30.3%和38。7%,而其他的四种无人陪伴养老的养老方式占有比例较小,说明现在老年人的理想养老方式还是偏向于有子女或者老伴家人陪伴养老,老年人还是希望得到家人的陪伴和关心。 案例处理摘要 案例 有效的 缺失 合计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 您的性别? * 您对目前幸福感的自我评价? 300 100。0% 0 。0% 300 100.0% 您的年龄? * 您对目前幸福感的自我评价? 300 100。0% 0 。0% 300 100.0% 您的居住情况? * 您对目前幸福感的自我评价? 300 100.0% 0 。0% 300 100。0% 您的性别?* 您对目前幸福感的自我评价? 交叉制表 计数 您对目前幸福感的自我评价? 合计 非常幸福 比较幸福 一般 不太幸福 很不幸福 您的性别? 男 34 44 55 15 8 156 女 26 48 54 13 3 144 合计 60 92 109 28 11 300 2、 交叉分析: 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况,但是在实际分析中,不仅要了解单个变量的分布特征,还要分析多个变量不同取值下的分布,掌握多个变量的联合分布特征,进而分析变量之间的相互影响和关系。就本数据而言,需要了解幸福感评价与性别,年龄,居住情况的交叉分析。现列联表分析,读取数据: (图十三) 以上联表及条形图(图十三)涉及两个变量,即幸福感评价和性别的二维交叉表,反映了在不同的性别情况下老年人幸福感评价的分布情况.条形图中,性别为行向量,幸福感评价称为列向量。根据数据和表格图像表明,老年人对目前幸福感的评价跟其性别关系不大,性别不同的情况下,老年人对目前幸福感的评价无太大差异。 您的年龄?* 您对目前幸福感的自我评价? 交叉制表 计数 您对目前幸福感的自我评价? 合计 非常幸福 比较幸福 一般 不太幸福 很不幸福 您的年龄? 55-60岁 17 31 25 4 0 77 61—65岁 17 17 28 9 2 73 66—70岁 9 19 29 9 7 73 70岁以上 17 25 27 6 2 77 合计 60 92 109 28 11 300 (图十四) 以上联表及条形图(图十四)涉及两个变量,即幸福感评价年龄的二维交叉表,反映了在不同年龄的情况下老年人幸福感评价的分布情况。条形图中,年龄为行向量,幸福感评价称为列向量。根据数据和表格图像表明,老年人对目前幸福感的评价跟其年龄也无明显关系,年龄不同的情况下,老年人对目前幸福感的评价亦无太大差异。 您的居住情况?* 您对目前幸福感的自我评价? 交叉制表 计数 您对目前幸福感的自我评价? 合计 非常幸福 比较幸福 一般 不太幸福 很不幸福 您的居住情况? 独自居住 4 6 19 8 2 39 和老伴居住 29 33 44 5 1 112 和子女居住 19 44 41 13 8 125 其他 8 9 5 2 0 24 合计 60 92 109 28 11 300 (图十五) 以上联表及条形图(图十五)涉及两个变量,即幸福感评价和居住情况的二维交叉表,反映了在不同的居住情况下老年人幸福感评价的分布情况。条形图中,居住情况为行向量,幸福感评价称为列向量。根据数据和表格图像表明,老年人对目前幸福感的评价跟其居住情况有明显关系。并且和老伴居住以及和子女居住的老年人对目前幸福感评价表示偏向于幸福,对比之下,独自居住和其他情况的老年人的幸福指数不太高。 通过多个变量的交叉分析得到其联合分布特征,分析表明变量之间的相互影响和关系。就本数据而言,通过进行幸福感评价与性别,年龄,居住情况的交叉分析,我们可以看到老年人的性别和年龄对幸福感评价的影响较小,而居住情况对其幸福感评价影响较大,并且有子女陪伴和老伴陪伴的老年人幸福感指数较高. 3、 相关分析: 相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析法,明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极其重要的。 函数关系是指两事物之间的一种一一对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量函数Y可以根据确定的函数取一定的值。另一种普遍存在的关系是统计关系。统计关系是指两事物之间的一种非一一对应的关系,即当一个变量X取一定值时,另一个变量Y无法根据确定的函数取一定的值。统计关系可分为线性关系和非线性关系。事物之间的函数关系比较容易分析和测度,而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接,但确实普遍存在,并且有的关系强有的关系弱,程度各有差异。如何测度事物之间的统计关系的强弱是人们关注的问题。相关分析正是一种简单易行的测度事物之间统计关系的有效工具. 相关性 您的收入情况? 您家住房面积有多大? 您的文化程度? 您对目前生活水平的自我评价? 您对目前幸福感的自我评价? 日常生活中您的患病程度? 您的收入情况? Pearson 相关性 1 .185** 。142* -.328** -.220** 。168** 显著性(双侧) .001 。014 .000 。000 .003 N 300 300 300 300 300 300 您家住房面积有多大? Pearson 相关性 。185** 1 —。019 —.222** —.155** .175** 显著性(双侧) .001 。738 .000 .007 .002 N 300 300 300 300 300 300 您的文化程度? Pearson 相关性 。142* —.019 1 。037 -。155** —。016 显著性(双侧) 。014 。738 。528 .007 。781 N 300 300 300 300 300 300 您对目前生活水平的自我评价? Pearson 相关性 —.328** -.222** 。037 1 .471** —.242** 显著性(双侧) .000 .000 .528 。000 。000 N 300 300 300 300 300 300 您对目前幸福感的自我评价? Pearson 相关性 —。220** -.155** —。155** .471** 1 —。184** 显著性(双侧) .000 。007 .007 .000 。001 N 300 300 300 300 300 300 日常生活中您的患病程度? Pearson 相关性 。168** .175** —。016 -.242** -.184** 1 显著性(双侧) .003 .002 。781 。000 。001 N 300 300 300 300 300 300 **. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。 *. 在 0.05 水平(双侧)上显著相关。 上表是对本次分析数据中,收入情况、住房面积、文化程度、生活水平四个变量间的相关分析,表中相关系数旁边有两个星号(**)的,表示显著性水平为0.1时,仍拒绝原假设。一个星号(*)表示显著性水平为0.05是仍拒绝原假设。由上表可知,收入情况与生活水平的相关性最大,相关系数为-0。328,而与文化程度的相关性相对最小,相关系数为0.142;住房面积与生活水平的相关性最大,相关系数为-0。222,而与文化程度的相关性最小,相关系数为—0.019;文化程度与幸福感评价的相关性最大,相关系数为—0。155,而与患病程度的相关性最小,为-0。016;生活水平与幸福感评价的相关性最大,为0。471,而与文化程度的相关性最小,为0.037;幸福感评价与生活水平的相关性最大,为0。471,而与住房面积和文化程度的相关性最小,为—0。155;患病程度与生活水平的相关性最大,为—0。242,而与文化程度的相关性最小,为—0.016. 三、 总结: 本次分析的是关于“某区域300位老年人的生活质量”调查统计的一份数据。由spss进行的图表分析可得出结论:现代老年人的住房面积,生活水平和对幸福感评价普遍偏高,而且患病情况较少,另外我们可以了解到,生活水平和幸福感评价跟收入程度,文化程度,患病程度,住房面积,居住情况之间存在一定的影响关系,最重要的是老年人理想中的养老方式多数为有老伴和子女陪伴养老,而有老伴和子女陪伴养老的老年人多数生活水平较高而且对幸福感评价幸福指数较高.可见,现在老年人希望得到家人陪伴关心,对老伴和子女的需求较大,这与其幸福感评价成正相关。 8
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