SPSS在鐵路春運客流調查中的應用

摘　要：本文在對南昌站2005年春運客流狀況的問(wèn)卷抽樣調查的基礎上，利用SPSS軟件提供的交叉列聯(lián)、多選項、對應分析等功能，對調查數據進(jìn)行了實(shí)證研究。選擇乘車(chē)目的、購票途徑、出行考慮等因素、客流流向等問(wèn)卷的代表性項目進(jìn)行統計分析，得到南昌站春運客流相關(guān)因素的關(guān)系，為改善運輸組織和提高服務(wù)質(zhì)量提供依據。 　　關(guān)鍵詞：鐵路，春運，客流，SPSS，分析　　　　每年春運客流的構成和流向等信息對鐵路部門(mén)的運輸組織具有重要意義。南昌站作為京九線(xiàn)上重要的客運站，每年春運都承擔著(zhù)較大的旅客發(fā)送任務(wù)，對車(chē)站的春運客流狀況進(jìn)行調查，有助于更好地進(jìn)行春運組織。為了盡量客觀(guān)真實(shí)地了解南昌站的春運客流狀況，分析各相關(guān)因素的關(guān)系，在對南昌站2005年春運客流狀況的問(wèn)卷抽樣調查的基礎上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)軟件提供的統計功能(主要是交叉列聯(lián)、多選項、對應分析)對問(wèn)卷數據進(jìn)行了較深入的分析，希望能為改善鐵路運輸組織和提高服務(wù)質(zhì)量提供依據�！　�1 抽樣調查基本情況　　1.1 調查時(shí)間和對象　　抽樣調查從2005年2月17日—3月5日，每天進(jìn)行一次。每天上午、下午和晚上在每個(gè)候車(chē)室各發(fā)放10份問(wèn)卷，即每天每個(gè)候車(chē)室30份問(wèn)卷。調查對象為由南昌站乘火車(chē)前往其他地區的旅客�！　�1.2 抽樣方法　　本次抽樣調查采用分層、等距抽樣設計，即首先依照候車(chē)室分層，在候車(chē)室內按照候車(chē)區域再分層。分層完畢后，在調查期間每天某時(shí)由調查員進(jìn)入候車(chē)室進(jìn)行隨機抽樣。在每個(gè)候車(chē)區域隨機選定一組候車(chē)旅客，每隔一固定數目等距抽取一名旅客，直到滿(mǎn)足樣本量為止�！　�1.3 調查項目　　考慮到南昌站春運客流較為集中，旅客密集且流動(dòng)性大，在問(wèn)卷中采用封閉性答題形式，以方便被調查人快速、準確地完成調查�！　�(1)您乘車(chē)的目的：包括外出工作，探親，旅游，學(xué)生返校�！　�(2)您的出行方向：包括北京方向(內蒙/北京／東北／合肥等)；上海方向(杭州／寧波／南京／溫州／蘇州等)；福建方向(福州／廈門(mén)等)；成都方向(重慶／成都／柳州／貴州／昆明等)；廣東方向(東莞／廣州／深圳等)：武漢方向(武漢／長(cháng)沙／鄭州等)；其他方向�！　�(3)您春節出行優(yōu)先考慮的因素：包括安全；票價(jià)；舒適；快捷；能走就行�！　�(4)您對列車(chē)席位種類(lèi)的選擇：包括普通硬座；普通硬臥；空調硬座；空調硬臥；軟座；軟臥；其他�！　�(5)選擇臨時(shí)加開(kāi)列車(chē)時(shí)，您考慮的因素(可多選)：包括有空調，票價(jià)便宜，到達或開(kāi)車(chē)時(shí)間；乘車(chē)時(shí)間：有臥鋪：乘車(chē)環(huán)境及服務(wù)�！　�(6)您更愿意接受以下哪種購票途徑：包括直接到車(chē)站窗口購買(mǎi)，直接到鐵路客票代售處購買(mǎi)：打電話(huà)提前預訂：上互聯(lián)網(wǎng)提前預訂�！　�(7)您的年齡階段為：12～17歲，18～23歲，24～30歲，31～40歲：41～50歲：51～60歲；60歲以上�！　�(8)您的平均月收入：包括1000元以下，1001—2000元，2001—4000元，4001—6000元，6000元以上�！　�(9)您認為南昌站在接待旅客方面的服務(wù)：包括很好，較好，一般，較差，極差�！　�1.4 問(wèn)卷發(fā)放回收情況　　本次調查共發(fā)放問(wèn)卷2100份，收回有效問(wèn)卷2039份，有效問(wèn)卷率達97.10%�！　�2 SPSS中的統計分析　　SPSS作為統計分析工具，理論嚴謹、內容豐富，具有數據管理、統計分析、趨勢研究、制表繪圖、文字處理等功能。其中的統計分析功能包括從基本描述統計、推斷統計到聚類(lèi)分析、因子分析等多元統計分析方法。本文主要利用其中的交叉列聯(lián)分析、多選項分析、對應分析等功能對客流的相關(guān)信息進(jìn)行統計分析，而基本描述統計功能就不再做介紹�！　�2.1 交叉列聯(lián)分析　　(1)獨立性與一致性檢驗。一般獨立性與一致性檢驗的檢驗統計量為Q，當然也可用其他的統計量檢驗，如似然比統計量(Likeli— hoodRatio)、樣本數小于20時(shí)四格表的Fisher.s檢驗等�！　�(2)相關(guān)系數及相關(guān)分析。經(jīng)過(guò)一致性或獨立性的卡方檢驗后，在得到差異是否顯著(zhù)或是否獨立的同時(shí)，已經(jīng)分析出兩個(gè)特征(變量)是否相關(guān)了。如差異顯著(zhù)或不獨立，則說(shuō)明兩變量相關(guān)顯著(zhù)，反之則相關(guān)不顯著(zhù)。但為了量化其相關(guān)程度，還應給出相關(guān)系數根據兩個(gè)特征(變量)的數據類(lèi)型，相關(guān)系數有以下種類(lèi)�！　、貾earson積矩相關(guān)系數：適用于分區間的連續數據或計數數據之間，且總體呈正態(tài)或近似正態(tài)，樣本數≥30�！　、赟pearman秩相關(guān)系數：適用于等級或有序數據之間，應用范圍較廣，樣本數

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