无论城镇储户还是农村储户，存（取）款金额的分布均呈右偏分布（两个偏度统计 量分别为4.57和8.311)，且农村的偏斜程度更大些(8.311>4.57)：同时 城镇储户和农村储户存（取）款金额均呈尖峰分布（两个峰度统计量分别为 26.996和？3.134)，且农村更尖峰。由此可见，城镇储户和农村储户中的大部 分人一次存（取）款金额都低于平均水平，且农村储户表现得更为明显。 2.储户一次存{取)款数量的均衡性分析 分析储户一次存（取）款数量是否存在不均衡现象，可以从分析金额是否有大 量异常值人手。这里，如果假设储户一次存<取)款金额的分布服从正态分析，那 么根据3，准则，异常值通常为3个标准差之外的变量值，可通过对数据的标准 化处理来判断。 标准化的数学定义为： Z=(x-x)/S (4.1) 通过标准化可得到一系列新变量值，通常称为标准化值或Z分数。由式(4.1) 可见，标准化值反映的是变量值与变量均值的差是几个标准差单位。如果标准化 值等于0（即分子为0），则表示该变量值等于变量均值：如果标准化值大于0（即 分子为正)，则表示该变量值大于变量均值：如果标准化值小于。（即分子为负）， 则表示该变量值小于变量均值。 基于上述对案例申存（取）款金额数据分布的假设和分析的要求，计算存（取） 款金额的标准化值。SPSS可计算存（取）款金额的标准化值并将结果保存在一个 新变量Za中。对该变量的取值进行分组整理，可以发现乙分数值的绝对值大于 3的储户是存在的。对变量分组为三组（亿a<=-36低金额组、-36<Za<36中金额组、 Z>3ó高金额组)后进行频数分析可得，低金额组（即低异常值组）的比例为0%， 高金额组<即高异常值组)的比例为2.2%。异常组的总比例大于理论值0.3%， 因此可以认为存（取）款金额存在一定的不均衡现象。 附表 居民储蓄调查数据表无论城镇储户还是农村储户，存(取)款金额的分布均呈右偏分布(两个偏度统计 量分别为 4．57 和 8。311)，且农村的偏斜程度更大些(8．311>4．57)；同时， 城镇储户和农村储户存(取)款金额均呈尖峰分布(两个峰度统计量分别为 26．996 和?3。134)，且农村更尖峰。由此可见，城镇储户和农村储户中的大部 分人一次存(取)款金额都低于平均水平，且农村储户表现得更为明显。 2.储户一次存{取)款数量的均衡性分析 分析储户一次存(取)款数量是否存在不均衡现象，可以从分析金额是否有大 量异常值人手。这里，如果假设储户一次存<取)款金额的分布服从正态分析，那 么根据 3，准则，异常值通常为 3 个标准差之外的变量值，可通过对数据的标准 化处理来判断。 标准化的数学定义为： Zi=( xi- xi)/S (4.1) 通过标准化可得到一系列新变量值，通常称为标准化值或 Z 分数。由式(4．1) 可见，标准化值反映的是变量值与变量均值的差是几个标准差单位。如果标准化 值等于 0（即分子为 0)，则表示该变量值等于变量均值；如果标准化值大于 0（即 分子为正)，则表示该变量值大于变量均值；如果标准化值小于 o（即分子为负)， 则表示该变量值小于变量均值。 基于上述对案例申存(取)款金额数据分布的假设和分析的要求，计算存(取) 款金额的标准化值。 SPSS 可计算存(取)款金额的标准化值并将结果保存在一个 新变量 Za 中。对该变量的取值进行分组整理，可以发现 Z 分数值的绝对值大于 3 的储户是存在的。对变量分组为三组(Za<＝-3ó低金额组、-3ó<Za<3ó中金额组、 Za>3ó高金额组)后进行频数分析可得，低金额组 (即低异常值组)的比例为 0％， 高金额组<即高异常值组)的比例为 2.2％。异常组的总比例大于理论值 0.3％， 因此可以认为存(取)款金额存在一定的不均衡现象。 附表 居民储蓄调查数据表