spss统计第八章
经典课件：spss19统计分析基础与案例分析应用第8章相关分析
1 选择菜单中分析→相关→双变量。如图8-4 2 选择参加计算相关系数的变量到【变量】框。 3 在 【相关系数】 框中选择计算哪种相关系
数。
.
4 在【显著性检验】 框中选择输出相关系数检 验的双侧检验的概率 值还是单侧检验的概率 值。
x2
x3
9
4
20
6
18
5.9
33
6.4
31
5
13
6.7
25
7.5
30
6
5
3.5
47
8
25
5
11
5.8
23
8.3
35
7
39
7.4
21
4.3
7
7
40
7.6
35
4.9
23
5
33
6.4
27
6.1
34
5.5
15
4.4
.
具体操作步骤： 1选择菜单图形 → 旧对话框→ 散点图，出现如图8-1的对话框。 2选择散点图的类型【简单散点图】。 3单击【定义】，出现如图8-2的对话框，把左侧“数学家的 年工资”指定到右侧【Y轴】中，把“研究工作时间”指定到 【X轴】中。 得到如图8-3的散点图，从散点图中可以看出，研究工作时间 与年工资具有较强的相关关系。
.
8.2.2 绘制散点图的基本操作
绘制散点图的基本操作步骤如下： 1选择菜单图形 → 旧对话框→ 散点图，出
现如下图的对话框。
.
2 选择散点图的类型。SPSS提供了5种类型 的散点图。
SPSS课件第8章
第8章方差分析在前面的第5章，我们讲述了两独立样本参数的t检验，通过t检验可以判断两个总体的均值是不是有显著差异。
那么，我们不禁要问：如果要判断的总体不止两个，而是多个，我们该如何进行均值间的比较呢？对多个总体两两进行独立样本t检验是一种处理方法，但是随着总体数目的增多，这种方法C=4950次两两比较，真是一件繁琐又的弊端会越来越明显，假如我们要检验100个总体，那需要做2100浩大的工程。
有没有一种方法能够不进行两两比较直接从整体上解决多总体的均值的比较呢？SPSS提供方差分析来完成这一工作。
在工业、农业、经济、医学、金融等许多学科领域，方差分析被广泛应用于数量分析研究，发挥了越来越重要的作用。
方差分析这种将数据差异划分为几种原因并进行比较分析找出总体规律的思想，是非常重要的一种统计思想，在很多统计方法中也经常使用，掌握方差分析，不仅让我们掌握了一件分析数据的有力工具，而且有助于我们对统计思想的深入理解，培养统计思维，可谓一举双得。
下面我们就来具体说说方差分析的基本思想和步骤。
8.1 方差分析概述方差分析从实质上来说是两独立样本t检验推广到多独立总体情形的假设检验，是一种参数检验方法，其检验的是多总体的均值是否存在显著差异。
例如，在证券市场中，我们要考察不同行业的股票，在一轮大牛市中上涨的平均幅度是否相同，即股票在牛市中是否存在行业差异。
此时，我们需要在每个行业中选取一些股票作为样本，计算其涨幅，然后再比较这些行业平均涨幅是否相同。
这也仅仅考虑行业对证券的影响，其实证券的影响因素还有很多：地域、概念、宏观政策等，这些因素中哪些对股票有显著的影响，哪些没有显著的影响。
更进一步来说，如果肯定了行业对股票涨幅有影响，那么我们还需要确定究竟是哪个行业的股票的平均涨幅最大，哪个行业的平均涨幅最小，它们之间的差异是不是显著的。
在清楚了这些问题以后，我们就可以针对某个行业的股票制定投资策略了。
上面仅仅是单个因素的考虑影响，当同时考虑多个因素对股票涨幅的影响时，例如：行业、地域因素同时考虑，问题就复杂了，这里面不仅有单个因素本身的影响，还存在两个因素的关联性对股票的影响，需要仔细甄别。
薛薇,《SPSS统计分析方法及应用》第八章 相关分析和线性回归分析
以控制，进行偏相关分析。
偏相关分 析输出结 果;负的 弱相关
相关分析 输出结果 ;正强相 关
8.4.1
8.4.2
回归分析概述
线性回归模型
8.4.3
8.4.4 8.4.5 8.4.6
回归方程的统计检验
基本操作
其它操作
应用举例
线性回归分析的内容
能否找到一个线性组合来说明一组自变量和因变量
可解释x对Y的影响大小，还可 以对y进行预测与控制
目的是刻画变量间的相关 程度
8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4
散点图 相关系数 基本操作 应用举例
•
相关分析通过图形和数值两种方式，有效地揭示事物
之间相关关系的强弱程度和形式。
8.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上，通过
Distances 过程用于对各样本点之间或各个变量之间 进行相似性分析，一般不单独使用，而作为聚类分
析和因子分析等的预分析。
1) 选择菜单Analyze Correlate Bivariate，出现 窗口：
2) 把要分析的变量选到变量Variables框。
3) 在相关系数Correlation Coefficents框中选择计算哪种
一元线性回归模型的数学模型：
y 0 1 x
其中x为自变量；y为因变量； 0 为截距，即常量；
1 为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。
用最小二乘法求解方程中的两个参数，得到
1
( x x )( y y ) (x x)
i i 2 i
0 y bx
spss第八章虚拟变量
10
模型中引入虚拟变量的作用
1、分离异常因素的影响，例如分析我国 GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素 对国民经济的破坏性影响，剔除不可比 的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用， 例如工资模型中的文化程度、季节对销 售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性 的样本合并，扩大了样本容量（增加了 12 误差自由度，从而降低了误差方差）。
虚拟变量在模型中，可以作解释变量，也 可以作因变量。 虚拟变量作解释变量时出现在方程的右端 虚拟变量作因变量（被解释变量）时出现 在方程的左端
9
虚拟变量模型
引入虚拟变量后，回归方程中同时含有一 般解释变量和虚拟变量，称这种结构的模 型为虚拟变量模型或斜方差分析模型。 在第8章（本章）中讨论虚拟自变量模型 在第14章（虚拟因变量）中讨论虚拟因变 量。虚拟变量作因变量又称抉择模型。
虚拟变量设置的原则
在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量 的个数应按下列原则确定： 如果有 m 种互斥的属性类型，在模型中引 入 m-1 个虚拟变量 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个 虚拟变量 再如，文化程度分小学、初中、高中、大 学、研究生5类，引用4个虚拟变量
13
虚拟变量是一用以反映质的属性的一个人 工变量，通常记为D（Dummy）。 虚拟变量D只取0或1两个值 对基础类型或肯定类型设D=1 对比较类型或否定类型设D=0
7
虚拟变量举例
D= D= 1 0 0 1 本科学历 非本科学历 “文革”时期 非“文革”时期
8
虚拟变量的引入
模型中引入虚拟变量的必要性
现实经济生活错综复杂，往往要求人们按 照经济变量的质或量的不同，分别进行处 理。因此，回归模型中，往往有必要引入 虚拟变量，以表示这些质的区别。例如， 消费函数，对于平时与战时，萧条与繁荣， 乃至性别、教育程度、季节性等等，都会 因质的有不同表现出不同的差异。6虚拟变量的定义
spss第八章
本章内容:
第一节 方差分析的基本原理 第二节 单因素方差分析 第三节 简单方差分析
第一节 方差分析的基பைடு நூலகம்原理
方差分析的概念 方差分析中的术语 方差分析过程
方差分析的概念
一、概念 方差分析是检验多个样本均数间差 异是否具有统计意义的一种方法。
二、方差分析原理:将总变异分解为均数差异造成的 误差(SSb)和随机误差造成的变异(SSw).
SS t = SS b + SSW
总方差 组间方差 组内方差
SS w MS w = df w
组间均方= 组间方差/自由度
SSb MSb = df b
组内均方=组内方差/自由度
MSb F= MS w
用F值与其临界值比较,推断各样 本是否来自相同的总体.
spss-08-2011
结论：某水稻品种由播种至齐穗的天数与其间的总积温之间
有正直线相关关系。
生物统计
SPSS命令： AnalyzeCorrelateBivariate
生物统计
[例8.1] 作直线相关 H0：x与y无直线相关关系.
散点图显示，x、y可能存在直线关联. 经过相关分析：r 0.959, p 0.000 拒绝原假设，即x与y有直线相关关系.
0.01
生物统计
【例8.2】 计算10只绵羊的胸围（cm）和体 重(kg) 的相关系数。 表8-3 10只绵羊胸围和体重资料
R=0.847
Sig=0.002<0.01
生物统计
三、 等级相关分析
1、计量资料的（Spearman）等级相关分析
例8. 4 某 7 个地区居民中单纯性甲状腺肿患病率 x (%) 与当地食物、 饮水中含碘量 y 数据如表。试做（Spearman）等级相关分析。 地区 含碘 秩 患病率 秩 秩号 假设H0：甲状腺肿患病率与食物、饮水中含 号 量y 号 x(%) 号 差d 碘量间无等级相关关系。
先做散点图如下，可见有直线相关趋势。
1650 1600 1550 1500
y
.Hale Waihona Puke . ..1450
1400 50
. ..
.
55 60 65 70
x
生物统计
再求直线相关系数 r = Lxy / LxxLyy = 0. 959。
对可能存在的直线相关关系进行检验： 假设H0：ρ=0, df = 9 – 2 = 7,｜r｜> r0. 001,7, P<0. 001
可以证明 –1≤ rk≤1, 当 rk < 0 时称负等级相关；当rk > 0 时称正等级相关。 查专用统计表可得界值 rk,α,n 。 若｜rk｜< rk,0. 05,n , P > 0. 05，不能拒绝 H0； 若｜rk｜≥ rk,α,n , α≤ 0. 05, P≤α≤0. 05,拒绝 H0。 本例 rk=2×34/［10（10-1）/2］–1= 0. 511 查表得 rk,0. 05,10= 0. 467,因｜rk｜> rk,0. 05,10, P < 0. 05，结论： 该地肝癌死亡率与某食物中黄曲霉素相对含量间有正等级相关关系。
刘红云-SPSS基础与应用-第八章
第八章非参数检验OUTLINE计数数据的检验01独立样本的非参数检验02相关样本的非参数检验03计数数据的检验配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
如果假设各类别比例相同，则可以选择默认的“All categories equal”选项。
在“Exact…”选项框中选择“Asymptotic only”选项，点击“Continue→OK”配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
如果假设各类别比例相同，则可以选择默认的“All categories equal”选项。
在“Exact…”选项框中选择“Asymptotic only”选项，点击“Continue→OK”配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第8章 生成分析
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果1
Time与PR1_1的散点图
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Cox 依时协变量回归分析实例输出结果2
处在编辑状态的散点图
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Cox 依时协变量回归分析实例输出结果3
添加拟合线的散点图
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Cox 依时协变量回归分析实例输出结果4
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习题8及答案（答案略）
1. 什么是寿命表和Cox模型？ 2. data19-05数据为3期和4期黑瘤患者的数据，其中：id变量为编号，
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Kaplan-Meier分析概述
对于Kaplan和Meier（1958年）所提出的估 计生存函数的乘积限（Product-Limit，PL）方法， 很多作者也把它称为寿命表估计，二者的差别是： PL估计是基于一个个的数据，而寿命表估计是 基于按区间分组数据。PL估计可看成是寿命表 估计的特殊情形。
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Cox 回归分析实例输出结果1
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Cox 回归分析实例输出结果2
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Cox 回归分析实例输出结果3
模型系数综合检验
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Cox 回归分析实例输出结果3
进入方程变量的统计量
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Cox 回归分析实例输出结果3
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Cox依时协变量回归模型分析
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Cox依时协变量回归模分类协变量对话框
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Cox 回归分析过程
Cox模型图形对话框
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Cox 回归分析过程
保存Cox模型新变量对话框
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Cox 回归分析过程
Cox模型选项对话框
Bootstrap对话框
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Cox回归分析实例
第八章SPSS的相关分析和线性相关分析
第八章SPSS的相关分析和线性相关分析在统计学中，相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的一种方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，可用于进行相关分析和线性相关分析。
本章将介绍如何使用SPSS进行相关分析和线性相关分析，以及如何解释分析结果。
一、相关分析相关分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
通过相关分析可以确定两个或多个变量之间的关联程度，以及这种关联程度的方向（正相关或负相关）。
在SPSS中进行相关分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，选择“文件”>“打开”>“数据”，选择要进行分析的数据文件，点击“打开”。
2.在菜单栏中选择“分析”>“相关”>“双变量”或“多变量”。
3. 在弹出的对话框中，将变量移动到“变量”框中。
可以选择自定义相关性系数的类型，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。
4.点击“OK”进行相关分析。
5.SPSS将生成一个相关矩阵和一个相关系数表格，展示了变量之间的关联程度。
在进行相关分析时，需要注意以下几点：1.相关系数的取值范围为-1到1，-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有相关性。
2.根据相关系数的取值大小可以判断变量之间的关联程度，一般认为相关系数大于0.7为强相关，0.3到0.7为中等相关，小于0.3为弱相关。
3.相关分析只能判断变量之间是否存在关系，不能确定因果关系。
线性相关分析是一种用于研究两个变量之间线性关系的统计方法。
通过线性相关分析可以确定两个连续变量之间的关联程度，以及这种关联程度的方向（正相关或负相关）。
在SPSS中进行线性相关分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，选择“文件”>“打开”>“数据”，选择要进行分析的数据文件，点击“打开”。
2.在菜单栏中选择“分析”>“相关”>“双变量”。
第八章spss相关分析
量都是等级变量（顺序变量）；（2）一个变量是正态 分布的等距数据，另外一个变量是等级变量；（3）两 个变量都是等距数据，但其中一个或两个变量不服从 正态分布；（4）两个变量都是等距数据，但样本量较 小（N＜30）。
案例：【例8-2】分析10名儿童情商分数与母亲耐
第5步：结果分析。
第一个表：描述统计
第二个表：积差相关系数情况
第八章 相关分析
第 八 8.1 皮尔逊积差相关分析及效应量计算 章 8.2 斯皮尔曼等级相关分析 相 8.3 肯德尔和谐系数的相关分析 关 8.4 相关分析的报告参考样例 分 析
8.2 斯皮尔曼等级相关分析
斯皮尔曼（Spearman）等级相关分析，是分析顺序 变量之间（等级变量之间）的秩相关。
反映客观事物相互间关系的密切程度并用适当的 统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。
事物之间有相关，不一定是因果关系，也可能只 是伴随关系（例如儿童身高的变化和儿童语言能 力的变化是正相关，但二者均受到了时间因素、 成长过程的影响，其实是伴随关系）。
但，若事物之间有因果关系，则两者必然相关。
相关系数就是用来描述两个（或多个）变量间关 系程度及其方向的统计量，通常用符号r表示。
按相关的形式可分为线性相关和非线性相关，本 章主要探讨线性相关。
按相关的程度可分为完全相关，不完全相关和零 相关。完全相关指变量Y与X间呈线性函数关系， 此时r=1或r=-1；不完全相关指变量Y与X间呈统计 关系，此时有0＜∣r∣＜1。零相关就是相关为零 ，也就是没有相关。
第
八 8.1 皮尔逊积差相关分析及效应量计算
章 8.2 斯皮尔曼等级相关分析
相 关
8.3 肯德尔和谐系数的相关分析
spss教程 第八章
SPSS第八课：征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解（上）（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：8.1 两因素方差分析8.1.1 univarate对话框界面说明8.1.2 结果解释8.2 协方差分析8.2.1 分析步骤8.2.2 结果解释8.3 其他较简单的方差分析问题8.4 多元方差分析8.4.1 分析步骤8.4.2 结果解释8.5 重复测量的方差分析8.5.1 Repeated measures对话框界面说明8.5.2 结果解释请注意，本章的标题用了一些修辞手法，一般线性模型可不是用一章就可以说清楚的，因为它包括的内容实在太多了。
那么，究竟我们用到的哪些分析会包含在其中呢？简而言之：凡是和方差分析粘边的都可以用他来做。
比如成组设计的方差分析（即单因素方差分析）、配伍设计的方差分析（即两因素方差分析）、交叉设计的方差分析、析因设计的方差分析、重复测量的方差分析、协方差分析等等。
因此，能真正掌握GLM菜单的用法，会使大家的统计分析能力有极大地提高。
实际上一般线性模型包括的统计模型还不止这些，我这里举出来的只是从用SPSS作统计分析的角度而言的一些。
好了，既然一般线性模型的能力如此强大，那么下属的四个子菜单各自的功能是什么呢？请看：∙Univariate子菜单：四个菜单中的大哥大，绝大部分的方法分析都在这里面进行。
∙Multivariate子菜单：当结果变量（应变量）不止一个时，当然要用他来分析啦！∙Repeted Measures子菜单：顾名思义，重复测量的数据就要用他来分析，这一点我可能要强调一下，用前两个菜单似乎都可以分析出来结果，但在许多情况下该结果是不正确的，应该用重复测量的分析方法才对（不能再讲了，再讲下去就会扯到多水平模型去了）。
∙Variance Components子菜单：用于作方差成份模型的，这个模型实在太深，不是一时半会说的请的，所以我在这里就干脆不讲了。
spss第八章 普通相关分析解析
用确定的函数关系表示，这是因为人均消费支出不完全受制于可支配收入，还有
消费习惯、商品价格、地理位置、气候条件等都是可以影响消费支出的因素，因 此，要表示这类变量间相互依赖的非确定性的数量关系，则必须考虑到其它随机 因素的影响。
8.1.1 相关关系的定义
如果变量之间既存在着密切的数量关系，又不能由一个或几个变量之值精确地求出另 一个变量之值，但在大量统计资料的基础上，可以判别出这类变量间的数量变化
rij rji
排除一个变量 z 的影响后，变量 x、y 之间的偏相关系数 为： Rx y Rx z Ry z Rx y , z 2 2 (1 Rx )( 1 R z yz)
排除两个变量 u、v 的影响后，变量 x、y 之间的偏相 关系数为：
Rx y , u v
Rx y , u Rx u , v Ry u , v
8.2.2 等级相关系数显著异于0的T检验
8.2.3 偏相关系数显著异于0 的T检验
8.2.1 简单样本相关系数显著异于0 的T检验 在二维总体（X，Y）服从正态分布的前提下， Fisher给出了检验简单相关系数（Pearson） 显著异于0 的t统计量如下：
t r n2
2
1 r 式中，n是样本容量， r是简单相关系数。 设定假设： H 0：r＝0 H1：r 0 这是一个双尾检验问题 。
Spearman等级相关计算方法
1.计算两个配对变量的秩 2.求秩的简单相关系数
3.偏相关系数
简单相关系数在一些情况下无法较为真实准确地度量 事物之间的相关关系，往往有夸大的倾向。例如：在 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系时 会发现，需求量和价格之间的相关关系实际还包含了 消费者收入对商品需求量的影响。在这种情况下，单 纯计算简单相关系数，显然不能准确地反映事物之间 的相关关系，而需要在剔除其他相关因素的影响的条 件下计算相关系数。偏相关系数正是实现这个目的的。