基于SPSS的31個(gè)地區(qū)的聚類分析

摘 要：近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也出現(xiàn)了較大的差異，我們抽取具有代表性的31個(gè)地區(qū)，基于SPSS對(duì)他們從人均食品支出、人均衣著支出、人均住房支出、人均家庭設(shè)備及服務(wù)支出、人均交通和通信支出、人均文教娛樂用品及服務(wù)支出、人均醫(yī)療保健支出和其他商品及服務(wù)支出八個(gè)方面進(jìn)行聚類分析，分析所屬同一類的地區(qū)所具有的相似性，為經(jīng)濟(jì)良好發(fā)展提供有效的建議。

關(guān)鍵詞：SPSS;聚類分析;相似性

一、數(shù)據(jù)來源及分析

（一）數(shù)據(jù)來源

X1人均食品支出（元/人）X5人均交通和通信支出（元/人）

X2人均衣著支出（元/人）X6人均文教娛樂用品及服務(wù)支出（元/人）

X3人均住房支出（元/人）X7人均醫(yī)療保健支出（元/人）

X4 人均家庭設(shè)備及服務(wù)支出（元/人）X8 其他商品及服務(wù)支出（元/人）

圖表 1

注：上圖截取了31個(gè)地區(qū)一部分?jǐn)?shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計(jì)年鑒

（二）數(shù)據(jù)分析

以上選擇的8個(gè)指標(biāo)都很好的從衣、食、住、行四個(gè)方面反映了31個(gè)地區(qū)的人均消費(fèi)水平，在一定程度了反映了不同地區(qū)的發(fā)展水平情況，通過運(yùn)用歐式距離，將它們之間距離最近的兩類合并為新類，然后計(jì)算新類與當(dāng)前各類之間的距離，直至類的個(gè)數(shù)等于1時(shí)，畫出聚類圖，決定類的個(gè)數(shù)和最終分類數(shù)。

二、SPSS的聚類分析結(jié)果

（一）分類數(shù)的確定

圖表2聚合系數(shù)隨分類數(shù)變化曲線

將SPSS輸出的聚合系數(shù)值導(dǎo)入EXCEL中，做出聚合系數(shù)隨分類數(shù)變化曲線，由圖表2看出分類數(shù)3到5類是最合適的，但由于分類數(shù)過多不利于分析，所以我們選擇分為3類對(duì)31個(gè)地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS軟件，在“分析”菜單中選擇“分類”，選擇其中的系統(tǒng)聚類分析，將X1到X8八個(gè)變量選入變量框中，標(biāo)注個(gè)案中選擇地區(qū)，再點(diǎn)擊右側(cè)“方法”，聚類方法選擇組內(nèi)連接，區(qū)間測量采取平方Euclidean距離，并將其采用Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化，最后，單機(jī)確定按鈕，SPSS則輸出圖表3。圖表3是對(duì)每一個(gè)階段不同聚類結(jié)果的反映，其中第四列為聚合系數(shù)，其值越大，代表其相似性越大，聚合損失量則會(huì)越少。

（二）具體分類情況

如上圖所示是樹狀聚類圖，由上面分析可知將其分為三類，易得分為北京、浙江、上海、其他地區(qū)，三類情況。

結(jié)束語：

將上海分為第一類，北京、浙江分為第二類，其他分為第三類，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)易得第一類為最發(fā)達(dá)地區(qū)，擁有各種機(jī)遇，主要發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè);第二類為較發(fā)達(dá)地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)上也有很大的突破，其應(yīng)主要發(fā)展制造業(yè)，不斷升級(jí)改進(jìn);第三類為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，應(yīng)該借用各地區(qū)的優(yōu)勢，積極發(fā)展自己特色的產(chǎn)業(yè)，提升經(jīng)濟(jì)實(shí)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]呂衛(wèi)平，張曉梅.基于SPSS的聚類分析應(yīng)用[J].福建電腦，2013（09）：20-23.

[2]薛薇.統(tǒng)計(jì)分析與 SPSS 的應(yīng)用 [M].北京：中國人民大學(xué)出版社，2011.

作者簡介：劉雪敏（1998-），女，漢族，河北省張家口市人，本科，河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)。