第 4 章 Z 村的丧葬消费水平及影响因素分析
4.1 Z 村的丧葬消费水平。
4.1.1 丧者角度的丧葬消费水平。
第 2 章进行概念界定时，将丧葬消费水平定义为丧属在整个丧葬过程中消费的商品和服务所达到的规模与水平，主要用丧葬消费总额表示。对调查得到的 19名丧者的丧葬消费清单进行统计。
从上表中，样本中的丧葬消费总额最少为2916元，最多为272462元，平均消费25347.53元。结合样本分布的极差和标准差可以发现，丧葬消费总额之间高低相差悬殊。
对丧葬消费总额以5000元为组距进行分组统计，得到表4-2.可发现丧葬消费总额主要集中分布于10000-15000元分组内，占样本总数的36.8%.另将离散明显的最大值与最小值剔除，对样本数据重新进行均值计算，得到样本均值为12130.88元，处于占比重最高的10000-15000元分组内，说明此数据更能代表Z村的丧葬消费水平。
4.1.2 丧属角度的丧葬消费水平。
由于调查时发现，部分丧者的丧葬消费为多户丧属家庭共同分担，为更好地分析每户丧属家庭承担的丧葬消费水平，以 26 户承担丧葬消费的丧属家庭为样本重新编号。
剔除样本中的奇异值后，求得 Z 村平均每户丧属家庭承担的丧葬消费水平为8365.64 元。
以"当年纯收入-当年年支出（不包括丧葬支出）"计算 26 户丧属家庭的"当年收支结余"情况，然后分段统计。占比重最大的为当年收支结余在0-6000元之间的家庭，百分比达 38.5%,有 15.4%的丧属家庭当年收支结余处于"入不敷出"状态。剔除样本中分布过于离散的奇异值，求得 Z 村丧属家当年收支结余的均值为 8766.16 元。
再以"当年收支结余-所承担的丧葬消费"计算丧属家承担丧葬消费后的"当年最终收支结余",将 26 户丧属家庭的最终收支结余情况分段统计。 中可以看出，有 61.5%的丧属家庭当年最终收支结余处于"入不敷出"的状态，对比中26 户丧属家庭的当年收支结余分布情况",入不敷出"的比例上升46.1%.
若以"所承担丧葬消费/当年收支结余"计算各丧属家所承担的丧葬消费水平占其当年收支结余的比例，并将求得的比例情况分段统计。由表 4-7 可以看出，有15.4%的丧属家丧葬消费水平占其当年收支结余的比例为 0 以下，也即意味着承担丧葬消费后，其家庭负债情况将进一步加剧；有 46.1%的丧属家丧葬消费水平占其当年收支结余的比例超过 100%,也即意味着承担丧葬消费后，其当年收入将入不敷出，与求得的结果一致；有 23.1%的丧属家丧葬消费水平占其当年收支结余的比例在 50%-100%之间，也即意味着承担丧葬消费后，这些家庭将花去当年大半的收支结余，可见丧葬消费的水平之高。
4.2 丧葬消费水平的影响因素。
4.2.1 丧者性别对丧葬消费水平的影响。
为分析性别是否会对丧者的丧葬消费水平产生影响，进行性别与丧葬消费总额的简单方差分析，以下是剔除奇异值后的方差分析结果。
由表4-8可以看出，男女丧者的平均丧葬消费水平分别为11613.33和11630.17,相差非常小。但由表 4-9 等方差性检验的结果可以看出，显着性水平小于 0.05,分析变量（丧葬消费水平）在自变量（性别）的各个不同影响因素上的分布不具备等方差性，不能进一步做不同性别丧者间丧葬消费水平是否存在显着差异的推断，遂采取独立样本 T 检验中的秩和检验的方法进行分析。
男性丧者所获得的秩和为111,平均秩和9.25,女性丧者所获得的秩和为60,平均秩和10.根据表4-11秩和检验的结果，Z值为-0.281,双尾检验的显着性水平（Asymp. Sig. （2-tailed））为0.779,大于0.05,说明不同性别的丧者的丧葬消费水平不存在显着差异。
4.2.2 丧者年龄对丧葬消费水平的影响。
将剔除奇异值后的"年龄"与"丧葬消费总额"进行一元回归分析。在回归模型概要表 4-12 中可以看出，"年龄"与"丧葬消费总额"之间的相关系数为0.661,模型的判定系数 R Square 即 R2为 0.437,由于 R2受个案数的影响较大，根据个案数对其进行调整以后的值为 0.401,说明"丧葬消费总额"的变化中有40.1%是由"年龄"引起的，"年龄"对"丧葬消费总额"的影响较大。D.W.检验的值为 2.239,接近于 2,说明随机误差项基本上是相互独立的，不存在序列相关。
另外，从得到的残差统计表、标准化残差直方图以及残差分布散点图可以看出，回归方程亦满足零均值、正态性、等方差的假定，因而此回归方程的拟合是有意义的。
回归方程的参数及检验结果可以看出，回归方程的斜率即回归系数为195.564,回归系数的标准误差为55.533,标准化的回归系数为0.661,T检验值为3.522,显着性水平为0.003,远小于0.05,可以在0.003的水平上说明这个斜率对总体是有意义的，其回归方程为：y=-2374.756+195.564x（x>12），y是丧葬消费总额，x是丧者年龄。
4.2.3 丧者去世原因对丧葬消费水平的影响。
将"丧者去世原因"与"丧葬消费总额"进行简单方差分析。由不同去世原因的丧者的丧葬消费水平的描述统计表4-14可以看出，不同去世原因的丧者的平均丧葬消费水平确实存在差异，年老病逝的丧者的平均丧葬消费水平最高，其次为非正常死亡的丧者，年轻病逝的丧者的平均丧葬消费水平最低。
方差性检验的结果可知，显着性水平为0.66,大于0.05,说明分析变量在自变量的各个不同影响因素上的分布具备等方差性。结合表4-16方差分析的结果，F值为5.8222,显着性水平0.013,小于0.05,说明不同去世原因的丧者的丧葬消费水平存在差异，即丧者去世原因对丧葬消费水平存在显着影响。
进一步做"丧者去世原因"与"丧葬消费总额"的平均数分析，求得二者之间的相关比率eta值为0.661,说明丧者去世原因与丧葬消费水平间存在着很强的相关性。
4.2.4 承担丧葬费用家庭的经济状况对丧葬消费水平的影响若以当年纯收入来衡量承担丧葬费用家庭的经济状况，因为一些丧者的丧葬消费存在多家庭共同分担的情况，遂首先对每名丧者的承担其丧葬消费的家庭的当年纯收入加总，然后作"当年纯收入总和"与"丧葬消费总额"的回归分析。
由 4-17 回归模型概要图可以看出，"当年纯收入总和"与"丧葬消费总额"之间的相关系数为 0.922,模型的判定系数 R Square 即 R2为 0.850,由于 R2受个案数的影响较大，根据个案数对其进行调整以后的值为 0.841,说明"丧葬消费总额"的变化中有 84.1%是由"当年纯收入总和"引起的，"当年纯收入总和"对"丧葬消费总额"的影响非常大。D.W.检验的值为 2.330,接近于 2,说明随机误差项基本上是相互独立的，不存在序列相关。另外，分析到的残差统计表、标准化残差直方图以及残差分布散点图说明回归方程亦满足零均值、正态性、等方差的假定，因而此回归方程的拟合是有意义的。
回归方程的参数及检验结果可以看出，回归方程的斜率即回归系数为0.347,回归系数的标准误差为0.035,标准化的回归系数为0.922,T检验值为9.824,显着性水平为0.000,远小于0.05,可以在0.001的水平上说明这个斜率对总体是有意义的，其回归方程为：y=-11175.801+0.347x,y是丧葬消费总额，x当年纯收入总和。
4.3 本章小结。
本章主要针对收集到的数据进行了丧葬消费水平及其影响因素的分析。在对丧葬消费水平的分析中发现，Z 村的丧葬消费水平存在着高低消费悬殊的状况，结合对各丧属家当年纯收入以及当年年支出的分析，发现丧葬消费引发了很多丧属家"入不敷出"的消费境遇。在对丧葬消费水平影响因素的分析中发现，不同性别丧者的丧葬消费水平并无显着差异，"重男轻女"思想并没有在丧葬消费水平中体现；丧者年龄与丧葬的消费水平间存在着一定的正相关关系，丧葬的消费水平随着丧者年龄的增长而增长；丧者的去世原因对其丧葬消费水平存在显着影响，二者之间存在很强的相关性；承担丧葬费用家庭的经济状况与丧葬消费水平间存在很强的正相关关系，丧属家当年纯收入总和越高，丧葬的消费水平越高。
