SPSS软件的应用——多元统计分析

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论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析

论文写作中如何利用SPSS进行多元统计分析在当今大数据时代，统计分析成为了各个领域研究的重要工具。

而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究中。

本文将从多元统计分析的角度出发，探讨如何在论文写作中充分利用SPSS进行数据分析。

一、数据准备在进行多元统计分析之前，首先需要准备好可靠的数据。

数据的质量和完整性对于分析结果的准确性至关重要。

在数据准备阶段，可以通过SPSS软件进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测等操作，以确保数据的可靠性。

二、描述性统计分析在进行多元统计分析之前，了解数据的基本情况是必要的。

通过SPSS的描述性统计分析功能，可以获得数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

此外，还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况，为后续的分析提供基础。

三、相关性分析相关性分析是多元统计分析的重要环节之一。

通过SPSS的相关性分析功能，可以计算各个变量之间的相关系数，从而了解它们之间的关系。

相关系数的取值范围为-1到1，当相关系数接近1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量之间没有线性关系。

通过相关性分析，可以帮助研究者深入了解变量之间的相互作用，为后续的因果分析提供依据。

四、因素分析因素分析是一种常用的降维技术，可以将大量的变量转化为少数几个因素，从而简化数据分析的复杂度。

通过SPSS的因素分析功能，可以识别出主要的因素，并计算出各个变量对于每个因素的贡献度。

因素分析可以帮助研究者发现变量之间的内在联系，提取出潜在的因素，从而更好地理解研究对象。

五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习的方法，可以将数据样本划分为不同的类别或群组。

通过SPSS的聚类分析功能，可以根据变量之间的相似性将样本进行分类，从而发现数据中的内在结构。

根据实验结果,进行多元方差分析SPSS操作步骤

根据实验结果，进行多元方差分析SPSS操作步骤多元方差分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个以上组之间在多个连续因变量上的差异。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以用于进行多元方差分析。

下面是进行多元方差分析的SPSS操作步骤：1. 打开SPSS软件，并导入实验数据。

2. 在菜单栏选择“分析”（Analyze），然后选择“一元方差分析”（General Linear Model）。

3. 在弹出的对话框中，将多个连续因变量添加到“因变量”（Dependent Variables）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的连续因变量。

4. 将一个或多个离散自变量添加到“因子”（Factors）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的离散自变量。

5. 点击“选项”（Options）按钮，可以进行一些附加的设置。

例如，可以选择是否计算效应大小、调整误差项或进行共同协方差矩阵的检验等。

6. 点击“确定”按钮，开始进行多元方差分析。

7. 分析结果会显示在SPSS的输出窗口中。

可以查看因变量之间的差异是否显著，以及不同组之间是否存在显著差异。

8. 为了更好地理解结果，可以进一步进行后续分析。

例如，可以进行事后比较（Post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。

请注意，进行多元方差分析前，需要确保数据满足一些假设条件，如正态性、方差齐性和无多重共线性等。

另外，为了减少假阳性结果，应谨慎解释显著性水平。

以上是根据实验结果进行多元方差分析SPSS操作的步骤。

希望对您有所帮助！如有需要，请随时与我联系。

多元统计分析及SPSS应用课件

总结词
03
详细描述
SPSS的对应分析功能可以将分类变量转换为数量型变量，通过降维技术展示变量间的关系。
SPSS的对应分析功能简单易用，能够处理大型数据集，并且可以清晰地展示变量间的关系和类别间的比较。
SPSS的对应分析功能支持多种距离度量方式，允许用户自定义类别间的比较方式，并且可以结合图形界面直观地展示结果，如散点图和气泡图。
03
生物医学
分析生物标志物和疾病之间的关系，发现潜在的治疗方法和药物。
04
金融
分析多个经济指标和股票价格，进行投资决策和风险管理。
02
SPSS软件介绍
Chapter
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、多元统计分析等，可满足各种数据分析和科学研究的需求。
多维尺度分析
01
用于研究数据之间的相似性或差异性。
02
多维尺度分析是一种用于研究数据之间的相似性或差异性的方法。它通过建立一个低维空间来表示高维数据，使得相似的数据点在空间中距离较近，差异较大的数据点距离较远。多维尺度分析广泛应用于市场研究、心理学等领域。
判别分析
基于已知分类的数据建立判别函数，对新的观测值进行分类。
用户可以从SPSS官网或其他授权渠道获取 SPSS软件的安装包。
安装过程
按照安装向导的指引，逐步完成软件的安装过程，包括选择安装路径、配置软件组件等。
启动SPSS软件
安装完成后，双击桌面快捷方式或从开始菜单启动SPSS软件。
SPSS软件的基本操作界面
主界面概览
SPSS的主界面包括菜单栏、工具栏、数据编辑窗口、结果输出窗口等部分。

利用spss对某个班成绩的多元统计分析.doc

对一所重点学校某个班成绩的综合分析摘要随着社会竞争的越来越激烈，家长和老师对于学生成绩的态度愈加重视，对于学生将来的发展与前途也同样感到一丝忧虑，因此及时公布学生的学习成绩并且能够增其长补其短对于学生将会有很大的帮助。

本文利用某所重点学校某个班的成绩单来分析这个班学生成绩的优劣，以达到取长补短的目的，主要应用了SPSS软件对成绩进行了综合性的分析。

关键词：综合分析；SPSS软件；成绩目录1.对应分析的概述 (1)2.聚类分析的概述 (3)2.1聚类分析的定义 (3)2.2聚类的方法分类 (3)2.3系统聚类法的基本步骤 (3)3.判别分析的概述 (4)3.1判别分析的基本思想 (4)3.2判别分析与聚类分析的关系 (4)4.在SPSS软件上的操作步骤 (5)4.1对应分析的操作步骤 (5)4.2聚类分析与判别分析的操作步骤 (6)5.结果分析 (7)5.1对应表 (7)5.2汇总 (7)5.3概述行点和概述列点 (8)5.6 特征值 (11)5.7 显著性检验 (11)5.8 标准化典型判别式函数系数 (11)5.9 结构矩阵 (12)5.10 群组重心的函数 (12)5.11 分类函数系数 (13)6.结论 (14)7.对创新的认识 (15)参考文献 (16)附录 (17)1.对应分析的概述对应分析（correspondence analysis ）又称为相应分析，是一种目的在于揭示变量和样品之间或者定性变量资料中变量与其类别之间的相互关系的多元统计分析方法。

根据分析资料的类型不同，对应分析分为定性资料（分类资料）的对应分析和连续性资料的对应分析（基于均数的对应分析）。

其中，根据分析变量个数的多少，定性资料的对应分析又分为简单对应分析和多重对应分析。

对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析，对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。

对应分析实际是在R 型因子分析和Q 型因子分析的基础上发展起来的一种方法。

SPSS软件的应用——多元统计分析

多元统计分析学院:理学与信息科学学院专业班级:信息与计算科学 2012级01 班姓名:韩祖良（20125991)****:***2015 年6月1日作业1 方差分析三组贫血患者的血红蛋白浓度（%，X1）及红细胞计数（万/mm3，X2）如下表：1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果，另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。

2、检验三组贫血患者的指标x1,x2间是否有显著差异，进行多元方差分析。

如果有显著差异，分析三组患者间x1指标是否有显著差异，x2指标是否有显著差异？3、最后进行两两比较，给出更具体的分析结果。

4. 画出三组患者x1,x2两指标的均值图。

答：1．将所需分析数据输入到SPSS中，首先判断各总体是否服从正态分布：对文件进行拆分：数据→拆分文件→按组组织输出→确定。

然后进行正态性检验：文件→描述统计→探索，在绘制对话框中，选择按因子水平分组和带检验的正态图，最后单击确定按钮。

最后得出结果如图（1），（2），（3）所示：表（1）由表（1）可以看出，A组的X1指标的Sig=0.907，X2的Sig=0.914，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得A组服从正态分布。

表（2）由表（2）可以看出，B组的X1指标的Sig=0.406，X2的Sig=0.765，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得B组服从正态分布。

表（3）由表（3）可以看出，C组的X1指标的Sig=0.337，X2的Sig=0.839，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得C组服从正态分布。

再检验各总体是否满足方差齐性：首先取消文件的拆分，对所有个案进行分析。

然后进行方差齐性检验：分析→一般线性模型→多变量，在选项对话框中，选择方差齐性检验，所得结果如下：表（4）上表是对协方差阵相等的检验，由Sig=0.670>0.05,故在显著性水平为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等，可得三组符合方差齐性。

多元统计分析与SPSS

多元统计分析与SPSS多元统计分析是指通过应用多个统计方法和技术对多个变量之间的关系进行分析的一种统计分析方法。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件，可以对大规模的数据集进行多元统计分析。

多元统计分析包括多个方法和技术，如多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

这些方法和技术可以帮助我们理解变量之间的关系，预测和解释数据，并支持决策制定。

通过使用SPSS软件，可以更轻松地进行这些分析。

在多元方差分析中，可以通过比较组别间的平均差异来检验因素对变量的影响；在主成分分析中，可以通过降低变量维度来提取主要的变化模式；在因子分析中，可以通过识别潜在的构念来简化变量之间的关系；在聚类分析中，可以通过将观测值划分为不同的群组来发现变量之间的模式；在判别分析中，可以根据已知组别来预测新观测值的组别。

SPSS软件提供了各种功能和工具，以便于使用者进行多元统计分析。

用户可以使用SPSS进行数据导入和数据清理，选择适当的多元统计方法和技术，设定分析的参数和条件，并生成相应的统计结果和图表。

此外，SPSS还提供了一些数据分析模板和指导，帮助用户更好地理解和使用多元统计分析方法。

在实际应用中，多元统计分析和SPSS广泛应用于社会科学、经济学、市场研究、医学和生物学等领域。

例如，研究者可以使用多元统计分析和SPSS来研究消费者行为模式、预测市场需求、评估治疗效果等。

企业可以使用多元统计分析和SPSS来进行市场细分、产品定位和品牌定位。

医生可以使用多元统计分析和SPSS来研究临床疗效、预测疾病发展等。

总而言之，多元统计分析是一种强大的统计方法，可以帮助我们理解和解释变量之间的复杂关系。

SPSS软件提供了方便易用的工具和功能，使得多元统计分析更加简单和高效。

同时，多元统计分析和SPSS广泛应用于各个领域，为研究者和决策者提供了有力的支持和指导。

SPSS多元统计分析方法及应用课程设计 (2)

SPSS多元统计分析方法及应用课程设计引言多元统计分析是研究几个变量之间关系的一种统计学方法。

SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用来进行多元统计分析。

本文将介绍如何使用SPSS进行多元统计分析，并结合具体案例，设计SPSS多元统计分析课程。

SPSS多元统计分析方法相关分析相关分析是研究两个变量之间的关系的统计方法。

可以使用SPSS进行相关分析，步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。

2.选择“Analyze”菜单中的“Correlate”选项，然后选择“Bivariate”。

3.将需要进行相关分析的变量添加到“Variables”框中。

4.点击“OK”按钮，SPSS会生成相关系数以及P值。

回归分析回归分析用来研究一个自变量和一个或多个因变量之间的关系。

在SPSS中进行回归分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。

2.选择“Analyze”菜单中的“Regression”选项，然后选择“Linear”。

3.将自变量和因变量添加到“Dependent”和“Independent”框中。

4.点击“OK”按钮，SPSS会生成回归分析结果。

方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个组之间差异的统计方法。

使用SPSS进行方差分析的步骤如下：1.打开SPSS软件，导入数据文件。

2.选择“Analyze”菜单中的“Analyze of Variance”选项，然后选择“One-Way ANOVA”。

3.将需要进行方差分析的变量添加到“Dependent List”框中，将分组变量添加到“Factor”框中。

4.点击“OK”按钮，SPSS会生成方差分析结果。

SPSS多元统计分析课程设计为了帮助学生更好地掌握SPSS多元统计分析方法，我们可以设计以下课程：第一节课：相关分析1.介绍相关分析的概念和应用场景。

2.通过具体案例演示如何使用SPSS进行相关分析。

3.让学生自行导入数据文件，并进行相关分析，并展示分析结果。

多元统计分析及spss应用

打开[Descriptives]主对话框。在主对话框左边列表中选定变量X，单击按钮使之进入[Variables(s)] 列表框。
（三）单击[Options...]按钮，打开[Descriptives：Options]子对话框。选择均值(Mean)、总和(Sum)、标准差(Std.Deviation)、方差(Variance)、极差(Range)、最小值(Minimum)、最大值 (Maximum)、偏度（Skewness）和峰度(Kurtosis)，选好后单击[Continue]按钮返回[Descriptives]主对话框，再单击[OK]按钮即可得到各种统计量的计算结果。
100.0
Valid Percent 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 10.0 13.3 6.7 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 3.3
100.0
Cumulative Percent
3.3 6.7 10.0 16.7 20.0 23.3 26.7 30.0 33.3 40.0 43.3 53.3 66.7 73.3 76.7 80.0 86.7 90.0 93.3 96.7 100.0
一、分布的中心
众数(mode)
在正态分布和一般的偏态分布中，分布曲线最高点所对应的数值即是众数。如果没有明显的最高点，众数可以不存在。当然，如果有两个最高点，也可以有两个众数。
中位数(median)与分位数
中位数是数据排序后，位置在最中间的数值。
与中位数相似的还有四分位数(quartiles)、十分位数(decile) 和百分位数(percentile)。中位数是将统计分布从中间分成相等的两部分，而四分位数就是将数据分布四等分的三个数值，其中中间的四分位数就是中位数。十分位数和百分位数分别是将数据分布十等分和一百等分的数值。

如何使用SPSS进行多元统计分析

如何使用SPSS进行多元统计分析第一章：SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种功能强大且广泛使用的统计分析软件。

它能够处理大量数据，进行各种统计分析和数据挖掘，是研究人员和数据分析师常用的工具。

第二章：设置数据在进行多元统计分析之前，首先需要设置数据。

SPSS支持导入外部数据文件，如Excel、CSV等格式。

用户可以在SPSS中创建新的数据集并录入数据，也可以导入已有数据集。

在设置数据时，需要注意数据的变量类型、缺失值处理以及数据的清洗与转换。

第三章：描述统计分析描述统计分析是理解数据的第一步。

SPSS提供了丰富的描述统计方法，包括平均数、标准差、最小值、最大值、频数分布等。

用户可以通过简单的命令或者界面操作来生成各种描述统计结果，并进一步进行数据的可视化展示。

第四章：相关性分析相关性分析是多元统计分析的常用方法之一。

SPSS提供了丰富的相关性分析工具，如Pearson相关系数、Spearman等。

用户可以通过相关分析来检测不同变量之间的关系，并进一步探索变量之间的线性或非线性关系。

第五章：线性回归分析线性回归分析是一种预测性分析方法，在多元统计分析中应用广泛。

SPSS可以进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。

用户可以通过线性回归分析来建立模型，预测因变量与自变量之间的关系，并进行参数估计和显著性检验。

第六章：因子分析因子分析是一种常用的降维技术，用于发现隐藏在数据中的潜在变量。

SPSS提供了主成分分析、最大似然因子分析等方法。

用户可以通过因子分析来降低变量的维度，提取数据中的主要信息。

第七章：聚类分析聚类分析是一种用于将数据样本划分成相似组的方法。

SPSS支持多种聚类算法，如K均值聚类、层次聚类等。

用户可以通过聚类分析来识别数据中的固有模式和群体。

第八章：判别分析判别分析是一种用于将样本分类的方法，常用于研究预测变量对分类变量的影响。

多元统计分析原理与基于spss的应用

多元统计分析原理与基于SPSS的应用1. 引言多元统计分析是统计学中的重要分支，用于研究多个变量之间的关系和模式。

在实际应用中，SPSS是一个流行的统计分析软件，提供了丰富的功能和工具，可以用于多元统计分析。

本文将介绍多元统计分析的原理，并探讨如何利用SPSS进行实际应用。

2. 多元统计分析概述多元统计分析是一种从多个维度考察数据的统计方法。

它可以帮助研究者发现多个变量之间的模式和关联，从而提供更深入的分析和理解。

常见的多元统计分析方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种减少数据集维度的方法，它可以将大量的变量转化为少数几个主成分。

通过主成分分析，可以发现数据中的主要模式和结构，从而简化数据集和分析过程。

2.2 因子分析因子分析是一种确定变量之间潜在关系的方法。

它可以帮助研究者发现共同的因素或维度，并解释变量之间的相关性。

因子分析可用于降维或构造新的变量，进而减少数据集的复杂性。

2.3 聚类分析聚类分析是一种将观测对象分组或分类的方法。

它可以通过计算对象之间的相似性或距离，将它们划分为不同的类别。

聚类分析可帮助研究者发现数据中的隐藏结构，并进行进一步的分析和解释。

2.4 判别分析判别分析是一种预测变量类别的方法。

它可以根据已知类别的样本数据，建立预测模型并进行分类。

判别分析可用于识别不同群体或类别之间的差异，并进行进一步的推断和预测。

3. 多元统计分析的应用场景多元统计分析可以应用于各种领域，如市场调研、社会科学、医学研究等。

以下是一些常见的应用场景：•市场调研：通过主成分分析和因子分析，可以帮助企业确定消费者需求和消费行为的主要影响因素。

•社会科学：聚类分析可用于对人群进行社会分类，从而提供对人群特征和行为的深入理解。

•医学研究：判别分析可以应用于医学诊断，预测患者是否患有某种疾病或疾病的严重程度。

4. 基于SPSS的多元统计分析应用示例SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了多种多元统计分析方法和工具。

SPSS多元统计分析方法及应用课程设计

SPSS多元统计分析方法及应用课程设计本文主要描述SPSS多元统计分析方法及应用课程设计。

包含如下内容：1.课程介绍2.学习目标3.课程内容4.教学方式5.评估方式6.总结1. 课程介绍SPSS是一款非常常用的统计软件，其多元统计方法可适用于许多研究领域。

本课程旨在通过实践教学的方式，让学生了解SPSS多元统计分析方法及其应用场景，掌握多元统计分析的常用方法，提高其研究数据分析能力和实践能力，帮助学生更好地进行本科学习和毕业设计。

2. 学习目标1.熟悉SPSS软件界面及其使用方法2.掌握多元线性回归、因子分析、聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法3.掌握SPSS软件中多元统计分析的操作流程4.了解SPSS软件中多元统计分析方法的应用场景及其局限性5.使用SPSS软件进行多元统计分析的实践操作6.更好地进行本科学习和毕业设计的研究数据分析工作3. 课程内容本课程主要包括以下几个部分：3.1. SPSS软件介绍与使用1.SPSS软件的下载安装方法2.SPSS软件的界面介绍3.SPSS软件的基本操作方法3.2. 多元线性回归分析1.多元线性回归分析的基本概念及原理2.多元线性回归分析的假设检验方法3.自变量选择方法及其局限性4.建模方法及其评估3.3. 因子分析1.因子分析的基本概念及原理2.方差共线性及其影响因子分析3.因子分析的结果解释及评估3.4. 聚类分析1.聚类分析的基本概念及原理2.聚类分析的距离度量方法3.聚类分析的聚类方法4.聚类结果解释及评估3.5. 主成分分析1.主成分分析的基本概念及原理2.主成分分析的方法及其假设3.主成分分析的选择方法及其解释4.主成分分析结果的解释及评估3.6. 实验操作使用SPSS软件进行多元统计分析的实验操作，包括多元线性回归、因子分析、聚类分析、主成分分析等。

4. 教学方式1.讲解理论知识2.实例步骤演示3.互动讨论4.实验操作5. 评估方式1.考试笔试2.作业实验3.课堂互动6. 总结本课程将多元统计分析方法及其应用场景融入到实践操作中，帮助学生更好地理解和掌握多元统计分析方法的基本概念、原理及应用方法，并通过实验操作提高其数据分析和实践能力，为学生进一步开展研究工作提供帮助。

第9章SPSS的多元统计分析

9.1 SPSS在因子分析中的应用
9.1.2 因子分析的SPSS操作详解
Step01：打开对话框选择菜单栏中的【Analyze（分析）】→【Data Reduction（降维）】→
【Factor（因子）】命令，弹出【Factor Analysis（因子分析）】对话框，这是因子分析的主操作窗口。
均值、标推差等。 ● Initial solution：初始分析结果，系统默认项。输出各个分析变量的初始共同度、
特征值以及解释方差的百分比等。 ② 【Correlation Matrix（相关矩阵）】选项组 ● Coefficients：原始分析变量间的相关系数矩阵。 ● Significance levels：显著性水平。输出每个相关系数相对于相关系数为0 的单
因子分析就是在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个因子的方法。这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，这样，既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
2、基本原理
通常针对变量作因子分析，称为R型因子分析；另一种对样品作因子分析，称为Q型因子分析，这两种分析方法有许多相似之处。
将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。它的关键是根据样本数据求解因子载荷阵。因子载荷阵的求解方法有基于主成分模型的主成分分析法、基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法等。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
(3)利用旋转方法使因子变量更具有可解释性将原有变量综合为少数几个因子后，如果因子的实际含义不清，则不利
9.1 SPSS在因子分析中的应用
根据上述步骤，可以得到进行因子分析的详细计算过程如下。 ①将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。 ②求标准化数据的相关矩阵。 ③求相关矩阵的特征值和特征向量。 ④计算方差贡献率与累积方差贡献率。 ⑤确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据

多元统计分析及spss实现

2．通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中，并对获得样品与失去样品的类，重新计算中心坐标；
3．重复步骤2，直到所有的样品都不能再分配时为止。
K-均值聚类法步骤流程图
寻找k个凝聚点: xi1 , xi 2 ,, xik
0 0 0 0 d ( x , x ) min d ( x , x ) G , G , , G x G 若 l im 1 jk l ij 则 l 1 2 k m;得
一、数据处理——建立数据文件：数据编辑
（1）数据的排序：数据→排序个案… 数据→排列变量… （2）数据的转置：数据→转置…
分割文件、重组、选择个案等
一、数据处理——制图
主要通过“Graph”菜单中的选项来创建图形
二、描述性统计
例2.1：数据2.1给出了员工代码、性别、起始薪金、当前薪金等信息：
1.利用频率计算当前薪金的描述性统计量，并绘制
带正态检验的直方图；
2.利用探索性分析不同性别员工当前薪金情况；
3.用比率分析比较不同性别员工的薪金增长率是否有较大差异； 4.用P-P图和Q-Q图检验当前薪金是否符合正态分布
二、描述性统计
1.利用频率计算当前薪金的描述性统计量，并绘制带正态检验的直方图
系统聚类法与聚类步骤流程图
初始分类：
G1 x1, G2 x2 ,Gn xn ; k n
若 Gi 与 G j 距离最小,合并为一类
k n 1
k mBiblioteka noyes输出分类结果
三、聚类分析——常见聚类方法
B）K均值聚类
系统聚类法需要计算出不同样品或变量的距离，还要在聚类的每一步都要计算“类间距离”，相应的计算量自然比较大；特别是当样本的容量很大时，需要占据非常大的计算机内存空间，这给应用带来一定的困难。而K—均值法是一种快速聚类法，采用该方法得到的结果比较简单易懂，对计算机的性能要求不高，因此应用也比较广泛。 K均值法是麦奎因（MacQueen，1967）提出的，这种算法的基本思想是将每一个样品分配给最近中心（均值）的类中，具体的算法至少包括以下三个步骤： 1．将所有的样品分成K个初始类；

SPSS的多元统计分析

②【Method（方法）】选项组：指定计算因子得分的方法。 ●Regression：回归法。选择此项，其因子得分的均值为0。方差等于估
计的因子得分与实际因子得分值之间的复相关系数的平方。 ● Bartlett：巴特利特法。选择此项，因子得分均值为0。超出变量范
围的各因子平方和被最小化。 ●Anderson-Rubin：安德森一鲁宾法。选择此项，是为了保证因子的正
交性。本例选中“Regression”项。 ③ 在输出窗中显示因子得分。 ● Display factor score coefficient matrix：输出因子得分系数矩
阵。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
第9章 SPSS的多元统计分析
9.1 SPSS在因子分析中的应用
9.1.1 因子分析的基本原理 1、方法概述
人们在研究实际问题时，往往希望尽可能多的收集相关变量，以期望对问题有比较全面、完整的把握和认识。为解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是减少变量数目，但这必然又会导致信息丢失或不完整等问题。为此，人们希望探索一种有效的解决方法，它既能减少参与数据分析的变量个数，同时也不会造成统计信息的大量浪费和丢失。因子分析就是在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个因子的方法。这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，这样，既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系。
选取公共因子的原则
是使其尽可能多的包含原始变量中的信息，建立模型 X AF ，忽
略
, 以F代替X，用它再现原始变量X的信息，达到简化变量降低维数的目
的。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
3、基本步骤
由于实际中数据背景、特点均不相同，故采用因子分析步骤上可能略有差异，但是一个较完整的因子分析主要包括如下几个过程： (1) 确认待分析的原变量是否适合作因子分析因子分析的主要任务是将原有变量的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减少变量个数的目的。故它要求原始变量之间应存在较强的相关关系。进行因子分析前，通常可以采取计算相关系数矩阵、巴特利特球度检验和KMO检验等方法来检验候选数据是否适合采用因子分析。 (2)构造因子变量

多元统计分析与SPSSppt课件

第一产
业 X1
798.35 886.47 1093.52 652.28 248.33 336.36 1128.61 298.37 502.84
40.62 320.03 236.61
46.15 55.50 412.90
第二产
业 X2
2580.58 1794.21 7307.08 1007.96
151.16 977.30 2266.06 579.31 1069.29
淤泥含量
X2
37.1 25.5 26.5 22.3 30.8 25.3 31.2 22.7 31.2 13.2 11.1 20.7
粘土含量
X3
14.3 12.6 14.9 8.4 7.4 7.0 11.6 10.1 9.6 6.6 6.7 9.6
有机物
X4
2.1 1.9 2.4 4.0 2.7 4.8 2.4 33.3 2.4 2.0 2.2 3.1
样品号
1 2 3 4 5 6 7 8
表5.16 土壤样本的观测数据
含沙量
X1
77.3 82.5 66.9 47.2 65.3 83.3 81.6 47.8
淤泥含量
X2
13.0 10.0 20.0 33.3 20.5 10.0 12.7 36.5
粘土含量
X3
9.7 7.5 12.5 19.0 14.2 6.7 5.7 15.7
（一）操作步骤 • 1. 在SPSS窗口中选择Analyze→Classify→K-Means
Cluster，调出K均值聚类分析主界面，并将变量—移入 Variables框中，将标志变量Region移入Label Case by框中。在Method框中选择Iterate classify，即使用K-means 算法不断计算新的类中心，并替换旧的类中心（若选择 Classify only，则根据初始类中心进行聚类，在聚类过程中不改变类中心）。

【VIP专享】SPSS软件的应用——多元统计分析

5.9
5.5
4.3
5.1
X2
270
180
230
245
270
220
290
220
290
310
1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果，
另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。
2、检验三组贫血患者的指标 x1,x2 间是否有显著差异，进行多元方差分析。如
果有显著差异，分析三组患者间 x1 指标是否有显著差异，x2 指标是否有显
如下：表（4）
6.培养学生观察、思考、对比及分析综合的能力。过程与方法1.通过观察蚯蚓教的学实难验点，线培形养动观物察和能环力节和动实物验的能主力要；特2征.通。过教对学观方察法到与的教现学象手分段析观与察讨法论、，实对验线法形、动分物组和讨环论节法动教特学征准的备概多括媒，体继课续件培、养活分蚯析蚓、、归硬纳纸、板综、合平的面思玻维璃能、力镊。子情、感烧态杯度、价水值教观1和.通过学理解的蛔1虫.过观适1、察于程3观阅六蛔寄.内列察读、虫生出蚯材让标容生3根常蚓料学本教活.了据见身：生，师的2、解问的体巩鸟总看活形作用蛔题线的固类结雌动态业手虫自形练与本雄学、三：摸对学动状习人节蛔生结4、、收一人后物和同类课虫活构请一蚯集摸体回并颜步关重的动、学、蚓鸟蚯的答归色学系点形教生生让在类蚓危问纳。习从并状学理列学平的害题线蚯四线人归、意特出四生面体以形蚓、形类纳大图点常、五观玻存表及动的鸟请动文本小引以见引、察璃现，预物身类 3学物明节有言及的、导巩蚯上状是防的体之生和历课什根蚯环怎学固蚓和，干感主是所列环史学么据蚓节二样生练引牛鸟燥染要否以举节揭到不上适动、区回习导皮类还的特分分蚯动晓的同节于物让分答。学纸减是方征节布蚓物起一，课穴并学蚯课生上少湿法。?广的教，些体所居归在生蚓前回运的润；4泛益学鸟色生纳.靠物完的问答动原的4蛔，处目类习和活环.近在成前题蚯的因？了虫以。标就生体的节身其实端并蚓快及触解寄上知同物表内特动体结验和总利的慢我摸蚯生适识人学有容点物前构并后结用生一国蚯蚓在于与类的什，的端中思端线问活样的蚓人飞技有基么引进主的的考?形题环吗十体生行能着本特出要几变以动，境？大节活的1密方征本“特节化下物.让并为珍近习会形理切法。课生征有以问的小学引什稀腹性态解的。2课物。什游题主.结生出么鸟面和起结蛔关观题体么戏：要利明蚯？类处适哪构虫系察：的特的特用确蚓等，于些特适。蛔章形殊形征板，这资是穴疾点于可虫我态结式。书生种料光居病是寄的们结构，五小物典，滑生？重生鸟内学构，学、结的型以还活5要生类部习与.其习巩鸟结的爱是如原活生结了功颜消固类构线鸟粗形何因的存构腔能色化练适特形护糙态预之结的，肠相是系习于点动鸟？、防一构现你动适否统。飞都物为结蛔。和状认物应与的行是。主构虫课生却为和”其结的与题、病本理不蛔扁的他构特环以生？8特乐虫形观部特8征境小理三页点观的动位点梳相组等、这；，哪物教相，理适为方引些2鸟，育同师.知应单面导鸟掌类结了；？生识的位学你握日构解2互.。办特生认线益特了通动手征观识形减点它过，抄；察吗动少是们理生报5蛔？物，与的解.参一了虫它和有寄主蛔与份解结们环些生要虫其。蚯构都节已生特对中爱蚓。会动经活征人培鸟与飞物灭相。类养护人吗的绝适这造兴鸟类？主或应节成趣的为要濒的课情关什特临？就危感系么征灭来害教；？；绝学，育，习使。我比学们它生可们理以更解做高养些等成什的良么两好。类卫动生物习。惯根的据重学要生意回义答；的3.情通况过，了给解出蚯课蚓课与题人。类回的答关：系线，形进动行物生和命环科节学动价环值节观动的物教一育、。根教据学蛔重虫点病1.引蛔出虫蛔适虫于这寄种生典生型活的线结形构动和物生。理二特、点设；置2.问蚯题蚓让的学生生活思习考性预和习适。于穴居生活的形态、结构、生理等方面的特征；3.线形动物和环节动物的主要特征。

第8讲.SPSS的多元统计分析：因子分析、聚类分析、判别分析

该方法假设变量是因子的纯线性组合。第一主成份有最大的方差，后续成分可解释的方差逐个递减。
输出未经旋转的因子提取结果。该图显示了按特征值大小排列的因子序号，有助于确定保留多少个因子。典型的碎石图会有一个明显的拐点，在该拐点之前是与大因子连接的陡峭的折线，之后是与小因子相连的缓坡折线。提取特征值大于指定数值的因子。系统默认特征值为1.
输出原始分析变量间的相关系数矩阵。相关系数的逆矩阵
因子分析后的相关矩阵以及残差矩阵
前者用于检验变量间的偏相关是否很小；后者用于检验相关系数矩阵是否为单位矩阵，如果是，则表明不合适采用因子模型。
反映像相关矩阵包括偏相关系数的负数；反映像协方差矩阵包括偏协方差的负数；一个好的因子模型，对角线上的元素应较大，非对角线元素则较小。
因子分析
整体分析与设计的内容
四、输出分析
5.旋转后的因子载荷矩阵（待续）
从表中可知：第一主因子在 “交通和通信”、“医疗保健” 等 5 个指标上具有较大的载荷系数；第二主因子在“居住”和“衣着”指标上系数较大。第三主因子在“杂项商品与服务”上的系数最大。此时，各个因子的含义更加突出。第一主因子，是享受性消费因子，从系数的正负值可知：有的消费在递增，有的则递减。第二主因子，是发展性消费因子，也包含了递增和递减的消费项目。第三主因子，是其他类型的消费因子。
确定因子
因子旋转求各因子得分综合得分
因子分析
整体分析与设计的内容
三、操作
数据文件：“居民消费结构的变化.sav” 菜单：“分析→降维→因子分析”
选择符合条件的样本进行分析
因子分析
整体分析与设计的内容
三、操作
1.“描述”统计量