第9章 SPSS在统计学中的应用

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spss统计分析和应用教程_第9章_结构方程模型

spss统计分析和应用教程_第9章_结构方程模型

模型识别
确定所设定的模型是否能够对其估计求解.,如果模型是可 识別的,表示理论上模型中的每一个参数都可以估计出唯一的一 个估计值.
模型识别结果包括不能识别<Under-Identified>、适度识别 <just-Identified>及过度识别<Over-Identified>三种.
❖ 模型识别
实验一 结构方程模型
❖ 实验目的
明确结构方程分析有关的概念 熟练掌握结构方程模型构建的过程 能用SPSS软件中的AMOS插件进行结构方程模拟及检验 培养运用结构方程分析方法解决身边实际问题的能力
❖ 准备知识
结构方程模型中常用概念
测量变量:也叫观察变量或显示变量,是直接可以测量的指标. 潜变量:其测量是通过一个或几个可观察指标来间接完成的. 外生潜在变量:他们的影响因素处于模型之外,也就是常说的自变量. 内生潜在变量:由模型内变量作用所影响的变量〔因变量.
〔3可以在一个模型中同时处理因素的测量和因素之间的结构 传统的统计方法中,因素自身的测量和因素之间的结构关系往
往是分开处理的——对因素先进行测量,评估概念的信度与效度,通 过评估标准之后,才将测量资料用于进一步的分析.
在结构方程模型中,则允许将因素测量与因素之间的结构关系纳 入同一模型中同时予以拟合,这不仅可以检验因素测量的信度和效 度,还可以将测量信度的概念整合到路经分析等统计推理中.
❖ 请对大学生闲暇时间消费与满意度之间构 建结构方程模型.
❖ 实验步骤
❖ 结构方程分析由SPSS17.0软件中的 AMOS插件完成.下面以案例说明判别分析 的基本操作步骤.
❖ 实验步骤
〔1准备工作.在SPSSl7.0软件中安装AMOS插件后,先 调用SPSS17.0软件,打开数据文件9-1.sav,通过选择" 文件—打开"命令将数据调入SPSSl7.0的工作文件窗口.

SPSS第09章聚类分析与判别分析

SPSS第09章聚类分析与判别分析

聚类分析是一种探索性的分析,在分类的 过程中,人们不必事先给出一个分类的标准, 聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。 聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同 的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类 分析,所得到的聚类数未必一致。因此我们说 聚类分析是一种探索性的分析方法。
对个案的聚类分析类似于判别分析,都是 将一些观察个案进行分类。聚类分析时,个案 所属的群组特点还未知。也就是说,在聚类分 析之前,研究者还不知道独立观察组可以分成 多少个类,类的特点也无所得知。
4.样本数据与小类、小类与小类之间的 亲疏程度测量方法
SPSS默认的变量为Var00001、Var00002 等,用户也可以根据自己的需要来命名变量。 SPSS变量的命名和一般的编程语言一样,有一 定的命名规则,具体内容如下。
变量的聚类分析类似于因素分析。两者都 可用于辨别变量的相关组别。不同在于,因素 分析在合并变量的时候,是同时考虑所有变量 之间的关系;而变量的聚类分析,则采用层次 式的判别方式,根据个别变量之间的亲疏程度 逐次进行聚类。
聚类分析的方法,主要有两种,一种是 “快速聚类分析方法”(K-Means Cluster Analy- sis),另一种是“层次聚类分析方法” (Hierarchical Cluster Analysis)。如果 观察值的个数多或文件非常庞大(通常观察值 在200个以上),则宜采用快速聚类分析方法。 因为观察值数目巨大,层次聚类分析的两种判 别图形会过于分散,不易解释。
本所有变量值之差绝对值的p次方的总和,再 求q次方根。计算公式为
2.连续变量的样本亲疏程度的其他测量方法
连续变量亲疏程度的度量,除了上面的各 种距离外,还可以计算其他统计指标。如 Pearson相关系数、Sosine相似度等。

SPSS第9章 量表分析

SPSS第9章 量表分析
③Cuttman适用于测验全由二值 (1,0方式) 记分的项目; ④Parallel平行测验信度估计的方法,条件是各项目的方差具有齐次性 ;
⑤Strict Parallel除要求各项目方差只有齐次性外,还要求各项目均数相 等。
•4)Scale Label输入框,可指定刻度标签。 •5)单击图图9.1左Statistics按钮,打开对话框(图9.1右),在对话 框中可选择要输出的统计量。
• ②Inter-ltem栏,设置变量间的相关信息,下有2个选择项。 • Correlations复选项,将计算各项目间的相关系数。 • Covariances复选项,将计算各项目间的协方差。 • ③Summarizes:计算各项目指标的描述统计量(量表统计量), 包括均值、方差、相关系数和协方差等多个选择项。
量表分析91信度分析911基本概念912尺度分析的基本过程913结果及其分析914其他个例的分析92多维尺度分析921基本原理922界面和操作步骤923度量mds案例分析924非度量mds个例分析91信度分析量表是在经验层次上对现象连续统一体进行社会研究的测量工具一般有定类定序定距和定比等四种尺度衡量测量质量是信度
• 4)平行测验的信度估计
• 信度也可定义为两平行测验上观察分数间的相关, 即用一个平行测验上某被试的观察分数,去正确推论 另一平行测验上该被试观察分数的能力,用这种能力 值的大小来定义测验的信度。平行测验信度估计的条 件是方差具有齐次性,且两平行测验的均数相等。
• 2、数据要求与假设
• 1)数据要求:用于分析的数据可以是数值型的二 分数据、定序变量和定距变量。如果是二分变量、有 序变量,且为字符型时,必须定义为数值型变量。
• 1)α信度系数
•这是目前最常用的信度系数:它表明量表中每一题得分间的一 致性。该方法适用于项目多重记分的测验数据或问卷数据,可 以用该系数测量累加李克特量表(Likert-type Scale)的信度。累加 李克特量表的数据格式见表9.1。

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学

多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用统计学在多元回归分析中,变量选取是一个非常重要的步骤,可以决定模型的准确性和可解释性。

本文将介绍如何使用SPSS进行变量选取,并给出一些常用的变量选取方法。

首先,打开SPSS软件并加载数据集。

然后,在菜单栏中选择“分析”→“回归”→“线性”。

将要分析的依赖变量(因变量)和独立变量(自变量)移动到右边的框中。

点击“方法”选项卡,打开“变量选择”对话框。

SPSS提供了多种变量选取方法,其中一种常用的方法是逐步回归分析。

逐步回归是一种逐渐添加或删除变量的方法,以找到与因变量最相关的自变量组合。

在“变量选择”对话框中,选择“逐步”方法,然后点击“设置”按钮配置选择变量的条件。

逐步回归有两种选择变量的模式:进入模式和删除模式。

进入模式是逐渐从模型中添加自变量,直到没有其他显著的自变量可以添加为止。

删除模式则是一开始将所有自变量添加到模型中,然后逐渐删除非显著的自变量,直到只剩下显著的变量。

在设置条件中,可以选择标准化方法、统计水平以及要使用的模式。

标准化方法有“逐步前向”和“逐步后向”两种选择。

逐步前向是添加变量到模型中,逐渐增加F值,逐步后向则是删除变量,逐渐减小F值。

在统计水平中,可以设置进入模型和离开模型的显著性水平。

通常设置为0.05或0.01点击“确定”后,SPSS将运行逐步回归分析,并显示结果。

结果中将显示模型的显著性、自变量的标准化系数、F值等信息。

在分析的同时,SPSS还会生成一份逐步回归的报告,其中包含了模型的统计指标、显著性检验等内容。

除了逐步回归,SPSS还提供了其他常用的变量选取方法,如逐步逆选择、全部进入、最佳子集等。

每种方法都有其适用的情况,根据具体的研究目的和数据特点选择合适的方法。

值得注意的是,变量选取只是多元回归分析中的一部分,它可以帮助我们找到与因变量最相关的自变量组合,但并不能保证得到最优模型。

因此,在进行变量选取之后,还需要对所选自变量进行进一步的检验和解释,以确保所建立的模型具有合理性和可解释性。

第九章SPSS的聚类分析PPT课件

第九章SPSS的聚类分析PPT课件
–达到指定迭代次数(maximum iteration),默认10次。 –收敛标准(convergence),默认0.02,即:本次迭代产生的任意新类,各
中心位置变化较小.其中最大的变化率小于2%.
29
K-means快速聚类
(三)基本操作步骤
A.菜单选项:analyze->classify->k means cluster B.选定参加快速聚类分析的变量到variables框 C.确定快速聚类的类数(number of clusters).类数应小
第九章 SPSS的聚类分析
1
聚类分析概述
• 概念:
– 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,属多元统计分析方法. – 例如:细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类,是将一批样本(或变量)按照在性质上的“亲疏” 程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
•(张三,李四) 2: a=0 b=0 c=1 d=2 J(x,y)=1/1=1 (不相同)
11
聚类分析概述
• 品质型个体间的距离
– Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病
•姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4
•张三 男 1 0 1 0 0
0
•李四 女 1 0 1 0 1
•姓名 授课方式 上机时间 选某门课程
•张三
1
1
1
•李四
1
1
0
•王五
0
0
1
•(张三,李四):a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3
•(张三,王五):a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3

统计学课SPSS数据分析实战案例

统计学课SPSS数据分析实战案例

统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS(统计分析系统)是一款常用的统计软件,被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。

通过这个案例,我们将运用SPSS软件进行数据分析,以展示统计学课的实战应用。

案例背景假设你是一位市场研究员,你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。

你已经收集了一份随机抽样的数据集,包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。

你的任务是对这些数据进行分析,以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。

数据集说明数据集包括了500个消费者的信息,具体变量如下:1. 变量1:满意度评分(连续变量,取值范围从1到10);2. 变量2:性别(分类变量,取值为男性和女性);3. 变量3:年龄(连续变量);4. 变量4:收入水平(分类变量,取值为低、中、高三个层次);5. 变量5:购买次数(连续变量,表示过去一年内购买该产品的次数)。

数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤:1. 数据清洗和准备首先,我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值,并进行数据清洗。

在SPSS中,我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。

确保数据集中的每一列都没有缺失值,并且所有的异常值已经得到恰当的处理。

2. 描述性统计分析接下来,我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能,对数据集进行描述性统计分析。

我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值,并生成频数分布表和柱状图。

3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性,我们可以使用SPSS的相关性分析功能。

通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数,我们可以评估它们之间的相关性。

4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析,以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。

通过观察方差分析表和显著性水平,我们可以得出初步结论。

5. 多元线性回归分析最后,我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型,以预测满意度评分。

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第9章)

《统计分析和SPSS的应用(第五版)》课后练习答案解析(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。

请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。

接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑→点击子组拟合线→选择线性→应用。

分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。

但回归直线的拟合效果都不是很好。

2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。

相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。

只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。

与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。

线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。

3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。

主要包括回归方程的拟合优度检验、显著性检验、回归系数的显著性检验、残差分析等。

《统计分析与SPSS应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS应用(第五版)》课后练习答案(第9章)

《统计分析与SPSS的应用(第五版)》(薛薇)课后练习答案第9章SPSS的线性回归分析1、利用第2章第9题的数据,任意选择两门课程成绩作为解释变量和被解释变量,利用SPSS 提供的绘制散点图功能进行一元线性回归分析。

请绘制全部样本以及不同性别下两门课程成绩的散点图,并在图上绘制三条回归直线,其中,第一条针对全体样本,第二和第三条分别针对男生样本和女生样本,并对各回归直线的拟和效果进行评价。

选择fore和phy两门成绩体系散点图步骤:图形→旧对话框→散点图→简单散点图→定义→将fore导入Y轴,将phy导入X轴,将sex导入设置标记→确定。

接下来在SPSS输出查看器中,双击上图,打开图表编辑在图表编辑器中,选择“元素”菜单→选择总计拟合线→选择线性→应用→再选择元素菜单→点击子组拟合线→选择线性→应用。

分析:如上图所示,通过散点图,被解释变量y(即:fore)与解释变量phy有一定的线性关系。

但回归直线的拟合效果都不是很好。

2、请说明线性回归分析与相关分析的关系是怎样的?相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续。

相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式,而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。

只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。

如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。

与此同时,相关分析只研究变量之间相关的方向和程度,不能推断变量之间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况,因此,在具体应用过程中,只有把相关分析和回归分析结合起来,才能达到研究和分析的目的。

线性回归分析是相关性回归分析的一种,研究的是一个变量的增加或减少会不会引起另一个变量的增加或减少。

3、请说明为什么需要对线性回归方程进行统计检验?一般需要对哪些方面进行检验?检验其可信程度并找出哪些变量的影响显著、哪些不显著。

学习SPSS在教育统计中的应用心得体会

学习SPSS在教育统计中的应用心得体会

学习SPSS在教育统计中的应用心得体会一、什么是SPSS?为什么要学习SPSS?新学期开始时,在信息化教育测量与评价的课程中第一次接触到SPSS这个软件,作为本科是计算机专业出身的我,当时只知道SPSS是一套统计软件,就是一套根据统计学原理所编写出来的统计分析软件,至于统计什么?分析什么?我一无所知,尤其是看到老师推荐的《SPSS在教育统计中的应用》这本书的时候,就简单的把它理解为用SPSS软件来统计、分析与教育相关的数据,最终得出想要的结论而已,而现在看来,我当初的想法未免有点简单与无知。

下面就来让我们了解一下SPSS。

SPSS软件是一组专业的、通用的统计软件包,同时它也是一个组合式软件包,兼有数据管理、统计分析、统计绘图和统计报表功能。

它广泛用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

SPSS软件对计算机硬件系统的要求较低;对运行的软件环境要求宽松,有各种版本可运行在WINDOWS XP、WIN7系统环境下,SPSS统计软件采用电子表格的方式输入与管理数据,能方便地从其他数据库中读入数据(如Dbase,Excel,Lotus等)。

我为什么要学习SPSS呢?其实很简单,一方面,做为一名研究生,要具备一定的科研能力,如今量化研究的方法大行其道,一切要以事实说话、要以数据说话,有了数据支持的研究才能更容易被认可、被推论。

另一方面,根据对AECT94定义的理解,教育技术学研究的对象是学习过程和学习资源,包含大量的偶然现象和非精确现象。

因此,要深入研究教育技术现象及其规律,必须运用统计描述、统计分析方法和模糊数学分析方法,才可能使这门学科达到真正完善的地步。

教育技术学研究的现象多数是偶然的现象,其变化发展往往具有几种不同的可能性,究竟出现哪一种结果,那是带有偶然性的,是随机的。

这类偶然现象是遵循统计规律的,当随机现象是由大量的成份组成,或者随机现象出现大量的次数时,就能体现统计平均规律。

SPSS在统计学教学中的应用

SPSS在统计学教学中的应用
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SPSS 在 统 计 学 教 学 中 的 应 用
刘 浪
(江 西 财 经 职业 学 院 ,江 西 九 江 332000)
摘 要 :SPSS是 目前 世 界 上 应 用 最 为 广 泛 的 专 业 统 计 软 件 之 一 ,本 文介 绍 了SPSS软 件 的 主 要 特 点 ,分 析 了SPSS软 件 应 用 于统 计教 学 的 必要 性 和 可 行 性 。列 举 了在 统 计 学教 学 中应 用SPSS的 内容 .并 以在 回 归 分析 教 学 中的 应 用 为 例 说 明SPsS 在 统 计 学 教 学 中的应 用 。结合 SPSS开展 统 计 学教 学 ,能 有 效 强 化 统 计 学课 程 的教 学效 果
关键 词 :SPSS 统计 学教 学 回 归分 析
SPSS是 目前 世 界 上 应 用 最 为 广 泛 的 专 业 统 计 软 件 之 一 , 被 广 泛 应 用 于 心 理 辅 导 、教 育 问题 研 究 、市 场 调 查 、财 务 规 划 等各 个 领 域 .和 SAS并 称 为 当今 最 权 威 的两 大 统 计 软 件 。
进 入 课 堂 的 目的 是 辅 助 教 学 .因此 计 算 机 软 件 只能 是 配 角 ,决 不 能 让 它 成 为课 程 的 主角 .SPsS软 件 可 以达 到这 个 目的 。同 时 功 能 强 大 的 SPSS提 供 了10个 模 块 的 所 有 主 要 功 能 ,有 大量 的 概 率 统 计 函 数 可 以 直 接 用 来 进 行 计 算 ,不 需 要 编 程 就 可 以 在 该 软 件 相 应 模块 上实 现繁 杂 的计 算 过程 与查 表工 作 。SPSS软 件 提 供 了十 分 全 面 的 统 计 图 种 类 ,可 快 速 简 单 地 做 出 非 常 精 美 的统 计 图 .可 以节 省 大 量 的 时 间 和精 力 。用 SPSS作 图 比老 师 在 黑 板 上 画 图要 形 象 得 多 , 比事 先 制 作 好 的 多 媒 体 课 件 更 灵 活 生 动 。化 抽 象 为 直 观 ,可 以帮 助 学 生 理解 和学 习 。

应用统计学 教学课件 周志丹 第九章 SPSS在多元统计分析中的应用

应用统计学 教学课件 周志丹 第九章 SPSS在多元统计分析中的应用
同销售方式下的商店销售量
11KC4
主编
第九章 SPSS在多元统计分析中的应用
本章学习目标: (1)了解SPSS17.0下的数据文件建立方法;掌握数据文件的行列转置、分 割文件、个案选择、变量值的秩;掌握加权个案、数据的分类汇总、数据 的变换与计算。 (2)掌握SPSS17.0下列联表分析、方差分析、主成分分析、因子分析、聚 类分析的操作过程,能够看懂输出的各种报表和图形。 第一节 SPSS统计分析的基本知识 第二节 具体应用
图9-22 电话拥有量和汽车 拥有量数据频数加权
图9-23 电话拥有量和汽车拥有量交叉表
图9-24 电话拥有量和汽车 拥有量交叉表统计量
表9-2 电话拥有量与汽车拥有量的卡方检验结果

df 4 4 1
渐进 Sig.(双侧) 0.000 0.000 0.000
Pearson卡方 似然比 线性和线性组合 有效案例中的N
框(见图9-6)。
三、变量值的秩
图9-4 “个案排秩”对话框
图9-5 “个案排秩:类型”对话框
图9-6 “个案排秩:结”对话框
四、行列转置
图9-7 “行列转置”对话框
四、行列转置
图9-8 行列转置后的数据文件
五、分割文件
分割文件的功能是把当前工 作文件分割成两个或两个以上 的组,随后的分析将对每个分 组进行。从“数据”→“分割 文件”,进入分割文件对话框 (见图9-9)。
第一节 SPSS统计分析的基本知识
一、数据文件的建立 二、观测量的排序 三、变量值的秩
四、行列转置 五、分割文件 六、选择个案
七、加权个案
八、数据的分类汇总 九、数据的变换与计算
一、数据文件的建立
图9-1 SPSS17.0数据录入窗口

第9章_SPSS的线性回归分析

第9章_SPSS的线性回归分析

第9章_SPSS的线性回归分析线性回归是一种用于建立两个或更多变量之间关系的统计方法,它能够预测一个因变量(因变量)与一个或多个自变量之间的线性关系。

SPSS是一种功能强大的数据分析软件,可用于执行线性回归分析。

一、线性回归的基本概念在开始进行线性回归分析之前,我们需要了解一些基本概念。

1.因变量(Y):被预测或感兴趣的变量,也称为被解释变量。

2.自变量(X):用于预测因变量的变量,也称为解释变量。

3.回归系数:描述因变量与自变量之间关系的数值。

4.截距:在自变量为0时,因变量的期望值。

5.残差:观测值与回归线之间的差异,用于衡量模型的拟合程度。

SPSS提供了执行线性回归分析的功能。

下面是执行线性回归分析的步骤。

步骤1:打开SPSS软件并导入数据。

你可以使用菜单栏中的“文件”选项来导入数据。

步骤2:选择“回归”选项。

在菜单栏中选择“分析”>“回归”>“线性”。

步骤3:指定因变量和自变量。

将因变量和自变量从可用变量列表中移动到相应的框中。

步骤4:设置模型选项。

在“模型”选项卡中,你可以选择不同的分析方法,例如,输入法或后退法,并设置显著性水平。

步骤5:点击“确定”按钮运行分析。

SPSS将执行线性回归分析,并在输出窗口中显示结果。

三、解释SPSS输出结果SPSS的线性回归分析结果通常由多个表格组成。

下面是一些常见的结果和如何解释它们的示例。

1.相关系数矩阵:显示因变量和自变量之间的关系。

相关系数的值范围从-1到1,接近1表示强正相关,接近-1表示强负相关。

2.模型概括:显示回归方程的参数估计值、标准误差和显著性。

3.回归系数表:显示每个自变量的回归系数、标准误差、t值和显著性。

4.显著性检验:显示自变量是否对因变量有显著影响的统计检验结果。

5.拟合优度统计量:显示模型适合数据的程度。

常用的拟合优度统计量有R平方值和调整的R平方值。

R平方值介于0和1之间,值越接近1表示模型拟合得越好。

四、解释回归方程回归方程用于预测因变量的值。

SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第9章 生成统计图形

SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第9章 生成统计图形
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简单箱图例图--不同岗位银行职员当前工资
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复式箱图对话框
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复式箱图例图--不同职务银行职员
初始工资和当前工资
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简单误差条图对话框
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简单误差条图例图--各年龄组受试者
体重均值95%置信区间的误差条图
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复式误差条图对话框
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复式误差条图例图--男女各年龄组身高
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6mm0.4mm厚度钢板极差控制图
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单值--移动极差控制图对话框
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单值-个体控制图
混凝土塌落度控制区间图
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移动全距图图例
混凝土塌落度移动全距控制区间图
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个案为单元的不合格品率、不合格品数控制图对话框
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螺钉检测不合格品数控制图例图
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各洲护士人数排列图
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个案值的简单帕累托图对话框
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个案值的简单帕累托图例图
汽车空调蒸发器故障
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个案组计数或和的堆栈帕累托图对话框
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个案组计数或和的堆栈帕累托图例图
各洲具有加工制造业工厂数量帕累托图
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个案值模式堆栈帕累托图对话框
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个案值模式堆栈帕累托图例图
两倍标准差范围的误差条图
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散点图
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散点图
选择散点图类型 简单散点图 重叠散点图 矩阵散点图 简单点图
返 回 主 目 录
散点图主对话框
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简单散点图对话框
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简单散点图例图

《spss统计学》第九章相关研究和个案研究

《spss统计学》第九章相关研究和个案研究

第九章相关研究和个案研究第一节相关研究一、什么是相关研究有关两种心理现象或某种心理现象和行为之间的关联关系的研究称为相关研究。

在相关研究中,研究者的目的不是直接探求变量之间的原因或结果,也不单单是为了描述某一现象本身,而是在于认识变量之间的关系。

例如,一项关于学习兴趣与学习成绩的相关研究,研究者的研究目的不是探讨学习兴趣是取得好成绩的原因与优良的学习成绩是形成浓厚的学习兴趣的原因,也不单单是将学生的学习兴趣和学习成绩描述一番,研究者所关心的是学习兴趣和学习成绩两者之间的关联关系如何,是否学习兴趣的水平高(即浓厚),学习成绩的水平亦高(即优良),反之亦然。

可见,一项研究是否为相关研究,首先取决于研究目的。

相关研究与实验研究不同。

相关研究没有象实验研究中那样操作自变量,也没有对研究的情境(无关变量)进行有效的控制。

相关研究一般是在自然环境中进行测量,以了解两种或两种以上的变量指标的关联关系,是否一种分数高时另一种(或几种)分数也高,或者相反。

相关研究的设计性质决定了从这类研究的结果中不能直接地指明所得关系的方向,即不能直接得到由变量X的变化引起变量Y的变化,或者由变量Y的变化引起变量X的变化。

而实验研究则可以将因变量Y变化的原因直接归诸于自变量X的变化。

所以,一项研究是否为相关研究,除了取决于研究目的之外,还要受该研究收集数据的方法和手段的制约。

相关研究的结果往往用相关统计的方法进行处理。

尽管相关统计与相关研究有密切关系,但二者有本质的区别。

相关统计是用来检验相关研究结果的手段,而相关研究反映的是一类研究方法的性质。

例如,上述关于学习兴趣与学习成绩的相关研究中,我们不采用相关统计的方法处理研究结果(即不求二者的相关系数),而是将学生样本按学习成绩分成优良、中等和较差三组,用t检验考察三组学生学习兴趣水平的差异。

尽管在结果处理上没有使用相关系数来反映二者的关系,但这项研究仍然是相关研究。

因为这项研究的设计性质是相关设计而不是控制条件的实验设计。

SPSS在医学统计学中的应用

SPSS在医学统计学中的应用
变量宽度和小数点位数:对数值型变量定义宽度和小数点位数。字符型只定义宽度。日期型 一般使用默认宽度,一旦日期格式确定了,宽度就确定了。
变量标签:是对变量名附加的进一步说明。
点击Align出现一小下拉菜单,选择“Center”,至此,4个变量均定义和设置完毕。 电击窗口下方的“Data View”书签切换到SPSS数据编辑窗口。在数据区填入各数 据后,均为居中显示。
肺癌化疗组(n=9) 8.5 9.0 10.5 4.3 6.7 7.7 11.0 9.0 7.7
对照组(n=10)
11.3 8.5 9.0 6.5
7.0
9.6 12.6 9.5
10.8 13.9
group1 group2 group3
8.0
8.5
11.3
9.0
6.7
7.0
6.3
7.7
10.8
5.4
教师 教师A评定成绩 教师B评定成绩
学生成绩 85 84 88 81 85 85 86 87 87 85 88 83 82 89 87 84 81 86 85 88 90 83 93 83
groupA 85 84 88 81 85 85 86 87 87 85 88 83
groupB 82 89 87 84 81 86 85 88 90 83 93 83
70 81 57 58 28 48 48 67 49 63 67 57 49 47 44 60 57 54 64 72 66 52 51 65 40 51 70 45 46 51 60 57
启动SPSS,进行变量的设置
首先分析所列数据的结构、内容和数据之间的关系。
weight 70 81 57 58 28 : : : : : 46 51 60 57

SPSS在医学统计学中的应用讲课文档

SPSS在医学统计学中的应用讲课文档
某些统计分析过程需要对变量的秩进行分析,例如秩和检验,需要先对变 量进行排秩。SPSS提供了该功能
菜单选择:“转换” →“个案等级排序”
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第三十八页,共149页。
4.缺失值的替代 SPSS的某些统计过程会因为数据文件带有缺失值而无法执行,例如在进行时间系统
的统计分析时,要求相邻观测量中的变量值是在相等的时间间隔内测得,不能将 带有缺失值的观测量排除掉,SPSS提供了多种方法估计并替换缺失值。
第六页,共149页。
2.数据管理功能强大 SPSS集成了数据录入、转换、检索、统计分析、作图、制表及编程功能,也可以从
外部导入数据,如通过Excel表格、txt文本读入数据库。
7
第七页,共149页。
3.统计分析方法比较全面 SPSS统计过程包括了常用的、较为成熟的统计分析方法,提供了从简单的描述统计到复杂的多因素
统计分析方法,例如数据的探索性分析、一般统计描述、简单列联表分析、均数比较、一般线性 模型、混合模型、相关回归、对数线性模型、聚类和判别、因子和对应分析、非参数检验以及生 存分析等等等等。
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主要窗口及其功能
SPSS主要由三大窗口:数据编辑窗口(data editor)
结果输出窗口(view editor)
程序编辑窗口(syntax editor)
第九页,共149页。
数据编辑窗口: 在“数据视图” 中可以输入变量;“变量视图” 中可以设定不同变量的属性。
第十页,共149页。
1.数值:标准数值型变量,系统默认 2.逗号:带逗点的数值型变量,千进位用逗号分隔 3.点:圆点数值型变量,小数与整数间用圆点分隔 4.科学计数法 5.日期型变量 6.带美元符号的数值型变量 7.自定义型 8.字符型变量

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用

[统计学方法在财务管理中的运用]统计学spss运用(一)预测未来收益率,提高企业收益。

一个企业在实际运营过程中,能很好的把控未来的发展状态及收益情况,是企业发展的重要途径。

利用合适的统计学方法可以实现利用已有的数据预测未来一段时间的数据。

对应到企业中去,即运用统计学的方法,对企业现有的资源进行统计分析,预测未来一段时间内的收益情况,从而根据预测的收益率指定相应的实施方案,从而达到提高企业收益的目的。

(二)利用概率分布图,进行数据分析及投资决策。

在具体的财务管理过程中,可利用统计学方法对已有数据进行处理,并根据需求绘制相应的概率分布图,那么各种数据的变化规律便一目了然,以便于决策者根据其变化规律进行投资或运营。

比如在计算企业未来收益率时,可以根据现有的数据进行统计分析并绘制出一条概率与结果近似关系的连续性曲线,并根据该曲线推导出未来的收益率,从而进行投资决策。

概率图有两个最主要的特点:概率分布图越集中,则其预期结果越趋向于实际结果,则其风险越小,投资回报率越高。

当所得到的概率分布图越集中时,则说明实际结果越有可能接近预期值;反之,概率分布图越稀疏,则实际结果与实际结果的差距越大,风险也越大。

(三)利用标准差,确保数据的准确度。

在财务的实际管理过程中,经常需要确定数据的准确程度,而财务人员通常是是利用统计学中的标准差的大小来判断所得到数据的精确程度。

计算标准差的步骤如下:第一,根据现有的数据进行预测,得出收益的预测值;第二,将收益率的预测值和实际值相减,得到离差值;第三,计算概率分布方差,即将离差值求平方,并将得出的平方值与预测值相乘,再将这些乘积相加;第四,对方差进行开方计算,得到标准差。

(四)运用数据变异系数,度量单位收益风险。

变异系数是标准差与平均数的比值,主要是用来衡量数据的变异程度,即用于度量单位收益下的所面临的风险。

这种单位收益的风险判断为企业的决策提供了有效的借鉴。

因为变异系数既能计算风险还可以反映企业收益,因此在企业的财务管理中被大量应用。

9.1.3 分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]

9.1.3 分层聚类的应用举例_例说SPSS统计分析_[共7页]

9.1.3 分层聚类的应用举例表9-2 2006年各地区交通事故情况表地区发生数(起)死亡人数(人)受伤人数(人)损失折款(万元)地区发生数(起)死亡人数(人)受伤人数(人)损失折款(万元)北京 5 808 1 373 6 681 2 772 湖北9 590 2 304 11 976 4 750天津 4 913 878 5 865 3 319.2湖南12 202 3 563 16 493 5 745.5河北8 631 3 486 9 580 5 846 广东56 2178 828 67 637 16 384.9山西10 981 3 413 12 340 5 422.9广西8 895 3 016 11 337 2 803.6内蒙古 6 481 1 874 7 058 1 879.3海南 1 398427 1 960 603.1 …… …… …… …… …… ……………… …… …… 福建21 924 3 871 25 097 8 742.3青海939 662 1199 374.8 江西8 867 2 190 10 079 6 073.1宁夏 2 985666 3 434 748山东30 056 6 309 28 945 9 511.2新疆7 428 2 608 8 848 1 662.8河南18 402 4 046 19 193 6 849.2数据来源:中国发展门户网。

根据表9-2建立数据文件“2006年各地区交通事故情况.sav”,因聚类变量的数量级别不同,应先对其做标准化处理,即执行〖Analyze〗/〖Descriptives Statistics〗/〖Descriptives〗命令,打开“Descriptives”(描述性统计分析)对话框,如图9-2所示。

从左侧的变量列表框里选择变量“发生数”、“死亡人数”、“受伤人数”和“损失折款”,单击右向箭头按钮,将其移到“Variable(s)”(变量框)中;勾选“Savestandardized values as variables”对聚类变量进行标准化处理;单击“OK”按钮。

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①依次单击Graphs→Line打开Line Charts对话框,选 择Simple后单击Define弹出Define Simple Line对话框 。 ②其次,在Define Simple Line对话框中将左侧的工资 选入右侧的Category Axis中,选择N of cases后单击 ok,即可生成折线图,如果在Define Simple Line对 话框中选择Cum.%,则会生成累计折线图。
击即可实现按升序或降序排列
第一节 SPSS简介
(2)转置与加权 转置:依次单击Data→Transpose出现Transpose 对话框,将需要转置的变量选入Variable(s), 并选一取值唯一的变量到Name Variable后单击 ok即可 加权:依次单击【Data】→【Weight Case】,在 Weight Case对话框中勾选weight cases by并将 加权变量名选入Frequency中,然后单击ok即可
第一节 SPSS简介
2. SPSS数据的编辑 (1)排序与插入或删除
在需要移动、删除、复制或插入数据的位置单击
右键,然后分别选择cut、clear、copy、insert
并单击,即可实现上述操作。如果按某variable
排序,可以在该variable的名称上单击右键,然
后选择sort ascending或sort descending并单
第一节 SPSS简介
纵向合并:依次单击Data→Merge File→Add Case,输入需要用来合并的数据文件, Variables in New Working Data File存放两个 数据文件的变量名相同的变量,Unpaired Variables存放两个数据文件的变量名不同的变 量,单击ok即可 计算:依次单击Transform→Compute,出现 Comput Variable窗口。在Numeric Expression 中输入算式,在Target Variable中输入变量名 ,如果需要进行条件计算,单击if输入条件算式 号单击ok即可。
第二节 SPSS在统计学中的应用
一、在统计调查与数据整理中的应用
(一)抽取样本
以课本例9-2为例操作步骤如下: ①依次单击Data→Select Case,打开Select Case 对话框1,勾选Random sample of cases
②单击Sample,打开Select Case对话框2,在 Approximately中输入10后单击continue ③在Select Case对话框1中勾选filtered,并单击 ok得到抽样结果。
第二节 SPSS在统计学中的应用
二、 综合指标分析
(一)总量指标和相对指标分析
以课本例9-6为例操作步骤如下:
③将各年定义为同一类,即都该变量各年都取值为1后, 依次单击Data→Aggregate打开Aggregate Data对话框( 如图9-45) ④在Break Variable框中选入分类;在Aggregate Variable 框中输入表达式,勾选Add aggregated variables to working data file选项,单击ok即可生成各类总收入
(二)SPSS的运行方式和退出 1. 窗口运行方式 2. 程序运行方式 3. 混合运行方式 二、SPSS数据的预处理
(一)SPSS数据的结构 Name、Label、Values、Missing、Messure、
Type、Width 、Decimals和Align的定义方法
第一节 SPSS简介
(二)SPSS数据的生成与编辑 1. SPSS数据的生成与保存 1)原始数据的生成
(1)和Excel类似,直接在data view子窗口中进行输入数 据。
(2)读取其它软件中的数据。在任意一个窗口中依次单 击File→Open→Data或依次单击File→Read Text Data 或依次单击File→Open Database→New Query。读取的 数据往往需要根据SPSS数据的结构进行定义,然后依次 单击File→Save as并输入文件名保存为SPSS数据文件。
第二节 SPSS在统计学中的应用
四、相关分析与回归分析
(一)绘制散点图
以课本例9-14为例操作步骤如下: ①依次单击Graphs→Scatter/Dot打开Scatter/Dot对 话框
②选择Simple Scatter后单击Define打开Simple Scatterplot对话框,将理财成绩选入Y轴,统计 成绩选入X轴中,然后单击Ok即可生成散点图
第二节 SPSS在统计学中的应用
3.探索性模块的图表功能
以课本例9-5为例操作步骤如下:
①依次单击Analyze→Descriptive Statistics→Explore打 开Explore对话框,并使变量salary进入Dependent List子对话框。 ②单击Plots按钮,进入Plots对话框。选择Factor levels together和Stem-and-leaf,然后单击continue按钮回 到Explore对话框。然后,单击ok即可生成茎叶图和 箱线图。
第二节 SPSS在统计学中的应用
(二)计算相关系数
以课本例9-15为例操作步骤如下:
①依次单击Analyze→Correlate→Bivariate,打开 Bivariate Correlations对话框 ②选择Simple Scatter后,将理财成绩和统计成绩 选入Variables框中,然后单击Ok即可生成相关 系数表
第二节 SPSS在统计学中的应用
(二)非参数检验
1. 一个总体的推断和检验
以课本例9-12为例操作步骤如下:
①依次单击Analyze→ Nonparametric Test → Runs 打开 Runs Test对话框。
②将dnph1选入Test Variable List框中,在CutPoint中勾选 median,表示以中位数为分解值,然后单击Ok即可生 成方式1的检验结果。
第二节 SPSS在统计学中的应用
(二)平均指标与变异指标分析
以课本例9-7为例操作步骤如下:
①依次单击Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 打开Descriptives对话框,在Descriptives对话框中将 salary选入Variable(s)框中然后单击Options弹出 Descriptives:Options对话框。
②选择输出带正态曲线的图直方图,然后单击 Continue回到Frequecies对话框1,如果只想输出直方 图,则不要勾选左下方的Display frequency tables, 然后单击ok就会输出带正态曲线的图直方图
第二节 SPSS在统计学中的应用
2.图表模块的图表功能
以课本例9-4为例操作步骤如下:
②勾选Mean、Std.deviation、Variaance、Range、 S.E.mean、Kutosis、Skewness、Variable list,然后单 击continue按钮回到Descriptives窗口后,单击ok即可生 成工人月工资的集中指标和变异指标(原始数据需先加 权)。
第二节 SPSS在统计学中的应用
第二节 SPSS在统计学中的应用
二、 综合指标分析
(一)总量指标和相对指标分析
以课本例9-6为例操作步骤如下:
⑤依次单击Transform→Compute,出现Comput Variable 窗口
⑥在Target Variable框中输入客房结构,在Numeric Expression中输入表达式,输完后单击ok即可生成客房 收入结构相对数
第二节 SPSS在统计学中的应用
2. 两个总体的推断和检验
以课本例9-11为例操作步骤如下:
①依次单击Analyze→Compare Means→Independent-Samples T Test打开 Independent-Samples T Test对话框
②将salary选入Test Variable(s)框中,将gender选 入Grouping Variable框中并单击Define Groups 定义总体分类值,然后单击Ok即可生成男女工 人的平均月工资有无显著差异的检验结果
第二节 SPSS在统计学中的应用
二、 综合指标分析
(一)总量指标和相对指标分析
以课本例9-6为例操作步骤如下:
①依次单击Transform→Compute,出现Comput Variable 窗口。
②在Target Variable框中输入总收入,在Numeric Expression中输入表达式,即sum(客房收入,餐饮收入 ,娱乐收入,其它收入) ,输完后单击ok即可生成各年 总收入。
第一节 SPSS简介
(3)合并与计算 横向合并:依次单击Data→Merge File→Add Variables,输入需要用来合并的数据文件,New Working Data File存放两个数据文件的所有变 量名并进入合并后的新文件,Excluded Variables存放两个数据文件的共有变量名,同 时选择Match case on key variables in sorted并从Excluded Variables中选择变量移到 Key Variables中作为关键变量,单击ok即可完 成合并。
第二节 SPSS在统计学中的应用
(二)统计分组与频数分布
以课本例9-3为例操作步骤如下:
①依次单击Transform→Recode→Into Different Variables 打开Recode Into Different Variables对话框1 ②将salary选入Numeric Variable—>Output中,并在 name中输入salaryfz存放分组数据,在label中定义 salary的标签。输入后单击change,再单击Old and New values,弹出Recode Into Different Variables对话 框2。
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