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      1. SPSS在鐵路春運客流調(diào)查中的應(yīng)用

        時間:2022-12-09 06:46:33 經(jīng)濟畢業(yè)論文 我要投稿
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        SPSS在鐵路春運客流調(diào)查中的應(yīng)用

        摘 要:本文在對南昌站2005年春運客流狀況的問卷抽樣調(diào)查的基礎(chǔ)上,利用SPSS軟件提供的交叉列聯(lián)、多選項、對應(yīng)分析等功能,對調(diào)查數(shù)據(jù)進行了實證研究。選擇乘車目的、購票途徑、出行考慮等因素、客流流向等問卷的代表性項目進行統(tǒng)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(jù)。   關(guān)鍵詞:鐵路,春運,客流,SPSS,分析    每年春運客流的構(gòu)成和流向等信息對鐵路部門的運輸組織具有重要意義。南昌站作為京九線上重要的客運站,每年春運都承擔(dān)著較大的旅客發(fā)送任務(wù),對車站的春運客流狀況進行調(diào)查,有助于更好地進行春運組織。為了盡量客觀真實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卷抽樣調(diào)查的基礎(chǔ)上,利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)軟件提供的統(tǒng)計功能(主要是交叉列聯(lián)、多選項、對應(yīng)分析)對問卷數(shù)據(jù)進行了較深入的分析,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(jù)。  1 抽樣調(diào)查基本情況  1.1 調(diào)查時間和對象  抽樣調(diào)查從2005年2月17日—3月5日,每天進行一次。每天上午、下午和晚上在每個候車室各發(fā)放10份問卷,即每天每個候車室30份問卷。調(diào)查對象為由南昌站乘火車前往其他地區(qū)的旅客! 1.2 抽樣方法  本次抽樣調(diào)查采用分層、等距抽樣設(shè)計,即首先依照候車室分層,在候車室內(nèi)按照候車區(qū)域再分層。分層完畢后,在調(diào)查期間每天某時由調(diào)查員進入候車室進行隨機抽樣。在每個候車區(qū)域隨機選定一組候車旅客,每隔一固定數(shù)目等距抽取一名旅客,直到滿足樣本量為止。  1.3 調(diào)查項目  考慮到南昌站春運客流較為集中,旅客密集且流動性大,在問卷中采用封閉性答題形式,以方便被調(diào)查人快速、準確地完成調(diào)查。  (1)您乘車的目的: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(nèi)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/長沙/鄭州等);其他方向。  (3)您春節(jié)出行優(yōu)先考慮的因素:包括安全;票價;舒適;快捷;能走就行! (4)您對列車席位種類的選擇:包括普通硬座;普通硬臥;空調(diào)硬座;空調(diào)硬臥;軟座;軟臥;其他! (5)選擇臨時加開列車時,您考慮的因素(可多選):包括有空調(diào),票價便宜,到達或開車時間;乘車時間:有臥鋪:乘車環(huán)境及服務(wù)。  (6)您更愿意接受以下哪種購票途徑:包括直接到車站窗口購買,直接到鐵路客票代售處購買:打電話提前預(yù)訂:上互聯(lián)網(wǎng)提前預(yù)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 問卷發(fā)放回收情況  本次調(diào)查共發(fā)放問卷2100份,收回有效問卷2039份,有效問卷率達97.10%! 2 SPSS中的統(tǒng)計分析  SPSS作為統(tǒng)計分析工具,理論嚴謹、內(nèi)容豐富,具有數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析、趨勢研究、制表繪圖、文字處理等功能。其中的統(tǒng)計分析功能包括從基本描述統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計到聚類分析、因子分析等多元統(tǒng)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(yīng)分析等功能對客流的相關(guān)信息進行統(tǒng)計分析,而基本描述統(tǒng)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(tǒng)計量為Q,當然也可用其他的統(tǒng)計量檢驗,如似然比統(tǒng)計量(Likeli— hoodRatio)、樣本數(shù)小于20時四格表的Fisher.s檢驗等! (2)相關(guān)系數(shù)及相關(guān)分析。經(jīng)過一致性或獨立性的卡方檢驗后,在得到差異是否顯著或是否獨立的同時,已經(jīng)分析出兩個特征(變量)是否相關(guān)了。如差異顯著或不獨立,則說明兩變量相關(guān)顯著,反之則相關(guān)不顯著。但為了量化其相關(guān)程度,還應(yīng)給出相關(guān)系數(shù)根據(jù)兩個特征(變量)的數(shù)據(jù)類型,相關(guān)系數(shù)有以下種類! 、貾earson積矩相關(guān)系數(shù):適用于分區(qū)間的連續(xù)數(shù)據(jù)或計數(shù)數(shù)據(jù)之間,且總體呈正態(tài)或近似正態(tài),樣本數(shù)≥30! 、赟pearman秩相關(guān)系數(shù):適用于等級或有序數(shù)據(jù)之間,應(yīng)用范圍較廣,樣本數(shù)

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