第七章 研究方法——spss
spss第七章一元线性回归方程

x
Part Six 一元线性回归方程
5 回归方程线性关系的F检验 检验x和y的线性关系是否显著
显著:变量间存在线性关系
不显著:变量间不存在线性关系
F检验是单尾检验
Part Six 一元线性回归方程
6 对回归系数a,b的T检验
经过系统修正 后的归系数
回归系数的检验
Y=-14.001+0.219x
标准化回归系数
课堂练习
“数据1.sav”中:
计算不同教育程度的人家庭平均人口规模, 及相关系数。
计算不同年龄段中不同文化程度的被访者平 均家庭人口规模以及中位数,方差。
完成“《一元线性回归》课堂练习.doc”中题目。
移除
向前选择
输出R2,F检验
输出b,对b进行 T检验,计算 回归方程
描述性统计: r,均值,标准差
Descriptive Statistics 城乡居民储蓄存款余额 国民收入(亿元) Mean 14.1216 128.5452
Correlations 城乡居民储 蓄存款余额 1.000 .976 . .000 27 27 国民收入 (亿元) .976 1.000 .000 . 27 27
1
2
3
4
工龄 5
Part Six 一元线性回归方程
Y=350+20x
工龄每增加1年,工资增加20元。 工作10年的人,其当前工资应该是
350+20×10=550元
Part Six 一元线性回归方程
4 相关系数r & 决定系
第7章SPSS的非参数检验 ppt课件

ppt课件
19
SPSS多独立样本非参数检验
(一)目的:
– 与样本在相同点的累计频率进行比较.如果相差 较小,则认为样本所代表的总体符合指定的总体 分布.
ppt课件
9
SPSS的单样本K-S检验
K-S检验
(4)基本步骤:
菜单选项:analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
ppt课件
17
SPSS两独立样本非参数检验
4. 极端反应检验(Moses Extreme Reaction)
首先,将两样本混合并按升序排序。
然后,求出控制样本的最小秩和最大秩,并计算
出跨度=最大—最小+1。
为了消除样本数据中极端值对分析结果的影响,
在计算跨度之前可按比例去除控制样本中部分靠近两端
的样本值,然后再求跨度,得到截头跨度。
样本数据和分组标志 ppt课件
14
SPSS两独立样本非参数检验
(四)基本方法
1.曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U):平均秩检验
将两样本数据混合并按升序排序 求出其秩 对两样本的秩分别求平均 如果两样本的平均秩大致相同,则认为两总体分布无显著 差异
ppt课件
15
SPSS两独立样本非参数检验
如果跨度或截头跨度较大,则说明是由于两类样
本数据充分混合的结果,p即pt课:件认为两总体分布无显著差异18 .
SPSS两独立样本非参数检验
(五)基本操作步骤
菜单选项:analyze->nonparametric tests->2 independent sample 选择待检验的变量入test variable list框 选择一种或几种检验方法
第七章统计方法与spss应用

选择“Variable View”项,定义变量(不要忘了保 存)
Name:变量名。不能超过8个字符 Type:变量类型。共8种类型,分别为:
数值型变量(Numeric)
①Numeric为标准数值型变量:默认总长度 为8位,小数是2位。
②Comma为逗号型变量:位数同上。整数部 分,从右向左,每3位一个逗号。
删除行:找到所要删除的行,选中,按Delete键。
3.插入或删除一列(一个变量)
插入列:点击所要插入的列号,点击工具栏的“插 入列Insert case”的图标(望远镜图标的后面第2个), 就在此列增加一空列。 删除列:找到所要删除的列,选中,按Delete键。
例2.在例1的数据文件中完成插入与删除的功能.
功能强大、实用与美观统一的 视窗风格——
• SPSS最突出的特点就是操作界面极为友好,它使 用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据 方法的功能,使用对话框展示出各种功能选择项, 只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分 析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服 务。
• 非专业统计人员的首选统计软件!
注意:
• 1、排序题:
• 如:您一般在什么情况下送礼(选择最经常送礼 的两个场合)?
– (1)婚嫁 (2)生日 (3)搬迁新居 (4)探亲 (5)探病 (6)生子 (7)中国传统节日 (7) 西方传统节日 (8)其他
– 第一经常场合______ 第二经常场合________
• 对这样的排序题,可以按照要求,设计2个变量, “第一经常场合”和“第二经常场合”
第二讲 问卷和编码
• 对单选:
– 顺序编码,1,2,3,4。
• 对多选:
SPSS研究方法

数据的统计分析
• 此次测量的有效性 • 整体描述 • 局部比较
有效性
• 问卷的信度 • 效度 • 难度 • 区分度
返回
整体描述
• 频数表 • 整体分布——直方图 • 正态曲线 • 平均分 • 标准差
标准分数(Z分数)
• 两个原始分数只有在分部形 态相同或相近时才能运用Z分 数进行比较。
• 以平均数为参照点,以标准 差为单位。
质量研究
“量的研究”的质量
质量是试卷和问卷的生命
• 只有问卷有质量,用问卷所 测得结果才会有研究的意义。
问卷的质量如何?
• 测量的结果的稳定性——信度 • 测量结果与目的的符合程度——效度 • 问卷具体内容——项目分析
信度
• 信度(Reliability)是指同一 个测试对同一组被试,施测 两次或多次得分的一致程度。
信度与效度的关系
• 信度是效度的基础 • 效度高是信度高的充分非必
要条件
返回
项目的分析
• 问卷具体内容的分析 题目的难度 题目的区分度
难度
• 难度是指试题或问卷的难易 程度。
• 对于客观性试题,一般用通 过率来表示难度的大小。通 过率是指被试正确回答或通 过题目的人数与所有被试之 比。其计算公式为P=R/N。
• 相关法,相关越显著即区分 度越大。
研究案例
• 样本的数据特征 (1)某城市,某学校,高中三年级共100人,
分成十个班。文科和理科各有5个班,且 各有实验班一个。相关信息有:每个学生 的性别,生源地(农村、城镇),家长所 受最高教育程度(初中及以下,高中,大 专、本科,硕士及以上)。 (2)全体高三学生进行了全市统一的三次 模拟测验。每次模拟考试有语文、数学、 英语和综合等单科。 (3)同时,为了了解高三学生对常识的了 解,学校对全体高三学生进行了常识测试。 测验中A因子下共5道选择题,每题有四个 选项,只有一个是正确答案。
SPSS 第七章实验报告

实验实训报告课程名称:统计分析与SPSS的应用开课学期: 2016-2017学年第2学期开课系(部):经济系开课实验(训)室: 10316 学生姓名:专业班级:学号:得分:重庆工商大学融智学院教务处制实验一均值比较与T检验一、实验目的通过本次实验,了解如何进行各种类型均值的比较与检验。
二、实验性质必修,基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验内容1.MEANS 过程2.非参数单一样本检验3.非参数独立样本检验4.非参数配对样本检验五、实验学时2学时六、实验方法与步骤1.开机2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS,打开SPSS3.打开一个已经存在的数据文件4.按要求完成上机作业;5. 关闭SPSS,关机。
七、实验注意事项1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置,以免引起系统运行问题。
2.遇到各种难以处理的问题,请询问指导教师。
3.为保证计算机的安全,上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意,禁止使用移动存储器。
4.每次上机,个人应按规定要求使用同一计算机,如因故障需更换,应报指导教师或实验室管理人员同意。
5.上机时间,禁止使用计算机从事与课程无关的工作。
八、上机作业要求:请根据你的分析用Word写出你对以下六题的答案及解释,保存为“班级+姓名+学号.doc”1、课后习题第3题。
请将你的分析结果粘贴到此处,并给出你对分析结果的解释。
2、课后习题第4题。
请将你的分析结果粘贴到此处,并给出你对分析结果的解释。
3、课后习题第5题。
请将你的分析结果粘贴到此处,并给出你对分析结果的解释。
4、课后习题第7题。
请将你的分析结果粘贴到此处,并给出你对分析结果的解释。
5、第七章课后习题第1题。
请将你的分析结果粘贴到此处,并给出你对分析结果的解释。
(选做题)。
第七章SPSS非参数检验

二、SPSS两独立样本非参数检验
(一)目的 由独立样本数据推断两总体的分布是否存在显著差异
(或两样本是否来自同一总体)。 (二)基本假设 H0:两总体分布无显著差异(两样本来自同一总体) (三)数据要求 样本数据和分组标志
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
– 与样本在相同点的累计频率进行比较。如果相差较小,则认为样
本所代表的总体符合指定的总体分布。
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
(三)K-S检验 (4)基本步骤
菜单选项:analyze->nonparametric tests->1-sample k-s 选择待检验的变量入test variable list 框 指定检验的分布名称(test distribution)
将两样本混合并按升序排序 分别计算两个样本在相同点上的累计频数和累计频率 两个累计频率相减。 如果差距较小,则认为两总体分布无显著差异
应保证有较大的样本数
案例:7-5 p194使用寿命
•第七章SPSS非参数检验
二、SPSS两独立样本非参数检验
3.游程?检验(Wald-Wolfowitz runs)
一、SPSS单样本非参数检验
(二)总体分布的二项分布检验 (1)目的
通过样本数据检验样本来自的总体是否服从指定的 概率p的二项分布根据 (2)原假设 样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异。 (3)案例7-2 p187 产品合格率
•第七章SPSS非参数检验
一、SPSS单样本非参数检验
(三)K-S检验 (1)目的
•第七章SPSS非参数检验
五、SPSS多配对样本非参数检验
第7章spss21教程完整版

7.6 高低图
选择菜单“图形→旧对话框→高低图”,则弹出如图7-19所示对话框,此对话框用 于设置高低图的各种参数。对话框组成部分详细如下: 简单高低关闭; 简单范围栏; 群集高低关闭; 群集范围栏; 差别面积高低图; 图表中的数据为:用于定义图形中的数据 的描述方式。个案组摘要表示观测量分类概 述;各个变量的摘要表示分辨量概述;个案 值表示单个观测量值概述。
7.4 面积图
选择菜单“图形→旧对话框→线图”,则弹出如 图7-8所示对话框,此对话框用于选择绘制的条形图类 型和定义图形中的数据。对话框组成部分如下: • 简单线图; • 多线线图; • 垂直线图; • 图表中的数据为:用于定义图形中的数据的描述方 式。个案组摘要表示观测量分类概述,对应简单线图; 各个变量的摘要表示分辨量概述,对应于的线线图; 个案值表示单个观测量值概述。
③ 选项设置:单击图7-50中的“选项”按钮,则弹出如图7-51所示对话框,用于 设置分析过程中的参数。 最大延迟数:用于指定自相关函数的最大延迟阶数, 默认为16; • • 标准误法:用于指定计算标准误差的方法。独立模型表示假设此数据位于白 噪声序列;Bartlett 的近似值表示计算的标准误会随着阶数的增加而增加。 在周期延迟处显示自相关:表示输出延迟阶数为序列周期长度时的自相关序 列。
1.变量选择 • 过程度量; • 定义子组; • 点的标识依据; • X条形图使用范围:表示均值-极值图; • X条形图使用标准差:表示输出均值-标准差图; • 显示R图:表示显示极值或标准差本身的控制图; • 模板:用于指定图形模板,选中应用图表模板后则激活其下的“文件”按钮,选择 后则制定文件路径。 2.标题(Titles)设置 单击“标题”按钮,则弹出如图7-25所示对话框,此对话框用于设置图形的主 标题、副标题和注脚。
第七章SPSS聚类分析

例如,学校里有些同学经常在一起,关系比较
密切,而他们与另一些同学却很少来往,关系比较 疏远。究其原因可能会发现,经常在一起的同学的 家庭情况、性格、学习成绩、课余爱好等方面有许 多共同之处,而关系比较疏远的同学在这些方面有 较大的差异性。为了研究家庭情况、性格、学习成 绩、课余爱好等是否会成为划分学生小群体的主要 决定因素,可以从有关这些方面的数据入手,进行 客观分组,然后比较所得的分组是否与实际相吻合。 对学生的客观分组就可采用聚类分析方法。
最近邻元素(Nearest Neighbor):个体与小类中每个 个体距离的最小值。 最远邻元素(Furthest Neighbor ):个体与小类中每 个个体距离的最大值。 组间联接(Between-groups linkage):个体与小类 中每个个体距离的平均值。 组内联接(Within-groups linkage):个体与小类中 每个个体距离以及小类内各个体间距离的平均值。 质心聚类法(Centroid clustering):个体与小类的重 心点的距离。重心点通常是由小类中所有样本在各变量上的 均值所确定的点。 离差平方和法(Ward’s method):聚类过程中使小类 内离差平方和增加最小的两小类应首先合并为一类。
• 例:下表是同一批客户对经常光顾的五座商场在购物环境和
服务质量两方面的平均得分,现希望根据这批数据将五座商
场分类。
编号
购物环境 服务质量
A商场
73
68
B商场
66
64
C商场
84
82
D商场
91
88
E商场
94
90
7.1.2 聚类分析中“亲疏程度”的度量方法
• 聚类分析中,个体之间的“亲疏程度”是极为重要 的,它将直接影响最终的聚类结果。对“亲疏”程 度的测度一般有两个角度:第一,个体间的相似程 度;第二,个体间的差异程度。衡量个体间的相似 程度通常可采用简单相关系数等,个体间的差异程 度通常通过某种距离来测度。
SPSS软件应用-第七章非参数检验

病例号 照射前 照射后
1
1.0 0.0
2
1.0 18.0
3
0.0 6.7
4
1.2 0.0
5
1.0 29.0
6
1.0 17.0
7
1.0 5.0
8
1.0 6.0
9
1.0 10.0
10
4.0
7.0
Questions &
Answers
饲料
肝脏内铁含量(μg)
A 2.23 1.14 2.63 1.00 1.35
B 5.59 0.96 6.96 1.23 1.61
C 4.50 3.92 10.33 8.23 2.07
练习2
10例食管癌病人在某种药物保护下,做 6000γ的放射照射,观察血中淋巴细胞 畸变百分数,结果如下表。问照射前后 血中淋巴细胞畸变百分数有无差别。
7.1 拟合优度检验(1-Sample K-S Test)
以例7-1数据(数据文件名“diameter_sub.sav”)为例,试检验变量 “trueap_mean”(矢状面管径)是否服从正态分布。
7.1 拟合优度检验(1-Sample K-S Test)
7.1 拟合优度检验(1-Sample K-S Test)
第二步:Analyze Nonparametric Test Legacy Dialogs 2 Related Samples Test
7.5 两个相关样本的非参数检验
7.5 两个相关样本的非参数检验
7.5 两个相关样本的非参数检验
7.6 多个相关样本的非参数检验
牙齿 普通 RPI Y型 编号 卡环 卡环 卡环
7.2 样本率与总体率比较的二项分布检验(Binomial)
第七章 SPSS的相关分析

单因素方差分析
当一个变量为定类变量,另一变量为定距 变量时,两变量间是否有关,通常以分组 平均数比较的方法来考察。即按照定类变 量的不同取值来分组,看每个分组的定距 变量的平均数是否有差异。不同组间的平 均数差异越小,两个变量间的关系越弱; 相反,平均数差异越大,变量间关系越强。
单因素方差分析的基本步骤
最后,对不同看法进行分析。如果显著性 水平设为0.05,则概率值小于0.05,拒绝原 假设,认为本市户口和外地户口对未来三 年是否打算买房的看法是不一致的。
在列联表中,这一定理就具体转化为:若 两变量无关,则两变量中条件概率应等于 各自边缘的概率乘积。反之,则两变量有 关,或称两变量不独立。
由此可见,期望值(独立模型)与观察值 的差距越大,说明两变量越不独立,也就 越有相关。因此,卡方的表达式如下:
X
2
j i
( O ij E ij ) 2 E ij
第七章
相关分析与检验
主要内容
方差分析回顾 相关分析的概念
列联分析
简单相关分析
偏相关分析
方差分析回顾
概念:方差分析是从因变量的方差入手,研究诸 多自变量中哪些变量是对因变量有显著影响的变 量,对因变量有显著影响的各个自变量其不同水 平以及各水平的交互搭配是如何影响因变量的。 方差分析认为因变量的变化受两类因素的影响: 第一,自变量不同水平所产生的影响; 第二,随机变量所产生的影响。这里的随机变量指 那些人为很难控制的因素,主要指试验过程中的 抽样误差。
卡方的取值在0~∞之间。卡方值越大,关 联性越强。在SPSS中,有Pearson X2和 相似比卡方(Likelihood Ratio X2 )两种。
chapter7 薛微《统计分析软件spss应用》教学讲义(spss18_19)

输入检验 变量
输入理论(期 望)分布值
实 际 死 亡 人 数
因为卡方对应的概率P值=0.256>0.05,接受原假设,认为 样本来自的总体分布与指定的理论分布无显著差异,即心 脏病猝死人数与日期的关系基本是2.8:1:1:1:1:1:1
7.1.2二项分布检验
• 一、基本思想
(1)SPSS的二项分布检验正是通过样本数据检验样 本来自的总体是否服从指定概率值为P的二项分布 。 (2)原假设H0 :样本来自的总体与指定的二项分布 无显著差异。 (3)适用范围:变量取值是二值的分析,通常用0和 1代表这两个值,多次实验形成二项分布; (4)二值举例:性别:男性、女性;产品:合格、 不合格;硬币:正面、反面。硬币:正面、反面可 以取值1和0,如果1表示“成功”,其概率设为p, 则0表示“不成功”,其概率设为1-p,则成功次数 变量X的分布为二项分布。
• 一、基本思想----吻合性检验 (1)原假设H0:样本来自的总体分布与期望分布无显著差异。 变量值落入第i个子集中的理论概率为 pi ,相应的期望频率为 npi
7.1.1总体分布的卡方检验
( fi 0 fi e )2 2 ~ 2 (k 1) fi 0 i 1
k
k 子集个数, f i 0 观察频数,f i e 期望频数,
SPSS会自动根据上述公式计算精确的概率值和近似的概 率值。 • p > α ,接受原假设,即认为样本来自的总体分布与指定 的二项分布不存在显著差异; p < α ,拒绝原假设,即存 在显著性差异。
• 二项分布检验应用举例 • CASE7-2 P187 • 从某批产品随机抽取23个样品进行检测并得 检测结果数据。用1表示合格品,用0表示非 合格品。利用“产品合格率”数据,推断该 批产品的合格品率是否为90%。 • 分析: (1)产品合格与否属于二值变量(取值0和1 ),可以通过二项分布检验实现。 (2)原假设H0 :产品的合格率与90%没有显著 差异(产品的合格率等于90%)。
《spss统计学》第七章态度调查及社会测量

第七章态度调查及社会测量第一节态度调查的一般概述一、什么是态度调查态度是个体对某一对象所持的评价和行为倾向。
如果不是不可能的话,至少也是很难对态度进行直接测量。
一般研究者依据个体对其信念和情感的表达即意见来推测或估计他的态度。
这些意见可以通过个体对问题的反应获得。
依据个体表达出来的意见推测其态度有很大的局限性。
首先,人们可以掩饰和隐藏其真实态度,而表达出社会可接受的意见。
其次,人们可能并不一定真正知道他们对一个社会问题的感受,或对这类问题从未考虑过。
第三,人们可能对一个抽象的情景感受不深,除非其面对真实情景,否则无法预测其反应或行为。
即使是个体的行为本身,也不总能标志其态度。
当西方政治家们吻幼儿时,他们的行为不一定真实表示他们喜欢幼儿。
社会风俗或为博得社会赞同的愿望使得许多公开的行为表露仅仅为了形式,很少与人们的内心情感有关。
尽管如此,在许多情况下,意见的描述和测量还是可能与人们的真实态度密切关联的。
二、态度测量的方法H.C.林格伦认为,态度测量主要是测量态度的方向和强度。
态度的方向反映个体对对象的好恶及肯定或否定;态度的强度反映个体对对象感受的力量或深度。
当今测量态度的方法主要有:自我评定法、自由反应法、行为观察法及生理反应法等。
自我评定法是要求被测者对一定项目进行自我评定,测定时主要测定态度的情感成分,一般用数字表示其结果。
自我评定的手段有总和等级评定法和社会距离量表法。
自由反应法主要测定态度的认知成分,测定时要求被测者做出自由反应。
主要包括问卷法、投射法、语句完成法等。
这些方法已有专门叙述,在此不再赘述。
行为观察法主要是观察被测量者的行为表现,根据其行为表现估计其对对象的态度。
它的优点是可以不使被测量者觉察从而获得的资料比较可靠。
其不足在于行为和态度并不是一一对应的简单关系。
因此一般不宜单独以观察行为的结果来确定一个人的态度,而是与其它态度测量方法结合使用。
生理反应法是测量被测者的生理反应以确定其态度的方法,主要测定人们态度的情感因素的强度。
第七章 SPSS方差分析1(共63张PPT)

方差分析对变量要求
一、对控制变量要求
• 单因素方差分析:控制变量为一个定类或定序型
变量。
注:控制变量的不同取值或水平,称为控制变量 的不同水平。
• 多因素方差分析:控制变量为两个或以上定类或
定序型变量;
• 协方差分析:控制变量为定类或定序型变量,
协变量为定距型变量;
例一
结论:不同学历对基本工资影响不显著。
销售额
例二的ANOVA
Between Groups
Within Groups
Total
Sum of Squares df
5866.083 3
Mean Square F
1955.361 13.483
Sig. .000
20303.222 140 145.023
同水平是否对观测变量产生了显著影响。例如:研 究不同学历是否对工资收入产生显著影响等。
2、适应条件:一个定类或定序型变量对定距型 变量的影响分析。
3、明确控制变量和观测变量:
• 4、分解观测变量方差
将观测变量总的离差平方和分解为组间离差 平方和和组内离差平方和两部分,分别表示为 :
SST SSS ASE
本章内容
•7.1 方差分析概述
•7.2 单因素方差分析
•7.3 多因素方差分析
•7.4 协方差分析
方差分析概述
7.1.1 方差分析及类型 7.1.2 方差分析对变量要求 7.1.3 方差分析的原理
方差分析及类型
• 方差分析( ANOVA ;analysis of variance)
从观测变量的方差入手,研究一个或多个控制变 量对观测变量是否有显著影响的一种分析方法 。
研究方法spss

研究方法spssSPSS是一种广泛使用的统计分析软件,主要用于数据处理和统计分析。
在研究中,使用SPSS可以帮助研究者统计和分析数据,从而得出相应的结论和研究发现。
下面我将从数据收集、数据输入、数据清洗、变量定义、数据分析以及结果解读等方面介绍SPSS的使用方法。
首先,在研究中,数据收集是非常重要的一步。
研究者可以采用问卷调查、实验、观察等方式收集数据。
收集到的数据可以是定量的,如年龄、收入等,也可以是定性的,如性别、文化程度等。
收集到的数据应该尽量全面和客观,并且需要考虑样本规模的大小和合理性。
在数据收集完成后,需要将数据输入到SPSS软件中。
SPSS软件支持多种数据格式的输入,如Excel、文本文档等。
可以通过点击菜单栏的"文件"选项,再选择"打开"来导入数据。
导入数据时,需要注意数据的编码格式和数据类型的选择,确保数据的准确性和完整性。
数据输入完成后,需要对数据进行清洗,以确保数据的质量。
可以通过点击菜单栏的"数据"选项,再选择"清洗数据"来进行数据清洗。
数据清洗的过程包括查找并删除重复数据、查找并处理缺失值、查找并剔除异常值等。
数据清洗的目的是保证数据的完整性和可靠性,在数据分析阶段得到准确的结果。
在数据清洗完成后,需要定义变量并进行数据分析。
可以通过点击菜单栏的"转换"选项,再选择"自定义变量"来定义变量。
变量的定义包括变量名称、变量类型、变量标签等。
定义变量后,可以通过点击菜单栏的"分析"选项,再选择"描述性统计"、"相关"、"t检验"等来进行数据分析。
数据分析的过程会生成相应的统计指标和图表,帮助研究者理解和解释数据。
在数据分析结果出来后,需要对结果进行解读和报告。
可以通过点击菜单栏的"窗口"选项,再选择"输出视图"来查看和保存分析结果。
第七章SPSS的相关分析PPT课件
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基本操作步骤
• 菜单选项:analyze->correlate->partial
选择参与分析的 变量
选择一个或多个 控制变量
option选项:
– zero-order correlations:输出简单相关系数
20• 将家庭常住人口数作为控制变量,对家庭收入与计划购房面积做偏相 关分析
• 利用住房状况调查数据,分析家庭收入和计划购买的住房面积之间的 关系
• 两变量均为定距变量,采用简单相关系数
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偏相关分析
• 研究商品的需求量和价格、消费者收入之间的关系. – 需求量和价格之间的相关关系包含了消费者收入对商品需求量的 影响;同时收入对价格也产生影响,并通过价格变动传递到对商 品需求量的影响中
相关分析 须面对的 四个问题
关系的 强度如何
※这种关系 是否为因果
关系
这种关系 能否从样本推
到总体
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相关系数
• 相关系数以数值的方式精确地反映了两个变量间线性相关的强弱程度 • 利用相关系数进行变量间线性关系的分析的步骤
1. 计算样本相关系数r – 相关系数r的取值在-1~+1之间 – R>0表示两变量存在正的线性相关关系;r<0表示两变量存在负的
线性相关关系 – R=1表示两变量存在完全正相关;r=-1表示两变量存在完全负相
关;r=0表示两变量不相关 – |r|>0.8表示两变量有较强的线性关系; |r|<0.3表示两变量之间的
线性关系较弱 2. 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断
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刘红云-SPSS基础与应用-第七章

第七章回归分析OUTLINE一元线性回归01多元归回02一元线性回归一元线性回归操作过程在SPSS中单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”,进入设置对话框。
从左边变量表列中把因变量学生数学学业成绩(MATH)选入到因变量(Dependent)框中,把自变量学生家庭社会经济地(ESCS)选入到自变量(Independent)框中。
一元线性回归操作过程单击“Statistics…”按钮,可以选择需要输出的一些统计量。
如Regression Coefficients(回归系数)中的Estimates,可以输出回归系数及相关统计量,包括回归系数B、标准误、标准化回归系数BETA、t值及显著性p值等;另外还可以通过勾选“Confidence intervals”得到回归系数置信区间的结果。
“Model fit”项可输出相关系数R,测定系数R2,调整系数,估计标准误及方差分析表。
上述两项为默认选项,请注意保持选中。
此处还可以勾选“Residuals”(残差)下的“Durbin-Watson”检验,可以检验残差与自变量之间是否相互独立;以及对数据中的异常值进行诊断。
一元线性回归操作过程单击“Options…”按钮,打开它的对话框,可以看到中间有一项Include constant in equation可选项。
选中该项可输出对常数的检验。
在“Options”对话框中,还可以定义处理缺失值的方法和设置多元逐步回归中变量进入和排除方程的准则,这里我们采用系统的默认设置,设置完成后点击“Continue”返回主对话框。
一元线性回归的结果输出模型中包含的自变量及进入方式一元线性回归的结果输出模型拟合概述一元线性回归的结果输出回归方程检验方差分析表一元线性回归的结果输出回归系数估计及其检验表多元回归多元回归操作过程(标准多元回归)多元线性回归所用命令语句与一元线性回归相同,同样可以通过单击主菜单“Analyze→Regression→Linear…”,进入设置对话框,如图所示。
第七章SPSS方差分析

1-1
方差分析概述
一、问题的提出 通过参数检验可以解决两两总体均值的比较 多个总体均值的检验如何作?(如:钻卡、金卡和银 卡客户的平均移动话费的比较)
可以多次采用两样本t检验方法实现 产生的问题:犯第一类错误的概率明显增大
例如:K个变量两两进行t检验,需要作N=k! ÷(2! ×(k-2)!)次, 如果为0.05,那么每次比较不犯第一类错误的概率为0.95。N 次检验均不犯第一类错误的概率为0.95N,而犯第一类错误的 概率为1-0.95N,远远大于设定的0.05
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单因素方差分析
(四)基本操作步骤 (1)菜单选项: analyze->compare means->one-way ANOVA (2)选择一个或多个变量作为观察变量到 dependent list 框
(3)选择一个变量作为控制变量到factor框
(4) option中的statistics项:
1-3
方差分析概述
(三)涉及的概念 (1)观察因素:作为观测的对象,称为观测变量(如:
移动话费、学生成绩等).
(2)影响因素:两类
人为可以控制的因素(如:资费、促销策略、投入学 习的时间等),在方差分析中称为控制因素.将控制 因素的不同情况称为控制因素的不同水平. 人为很难控制的因素(如:消费习惯、个体智力差异 、抽样误差等),在方差分析中称为随机因素.
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单因素方差分析中的先验对比
(一)目的 先凭经验确定各水平均值之间的对比系数,以正负符号分别 代表两组,然后判定这两组均值的线性组合是否存在显 著差异.如:1/3 (k1+k2+k3)=1/2 (k4+k5)
第七章SPSS方差分析

方 7.5 混合设计方差分析及简单简单效应分析 差 7.6 协方差分析 分 7.7 拉丁方设计方差分析 析 7.8 方差分析的报告样例参考
7.3 单因素随机区组方组内均匀。
每个区组内的K个对象分别接受一种实验处理。
第6步:在主对话框中点击【确定】按钮,提交执行 。SPSS在输出窗口输出结果。
第7步:结果分析。 第一个表:主体间因子。(略) 第二个表:描述统计。(略) 第三个表:误差方差的莱文等同性检验
在 本 例 中 F 值 是 9.365 , 对 应 的 概 率 值 为 0.004 < 0.05,拒绝原假设。结论:至少有一组平均值与其他 组有显著性差异。
多重比较表
第五个:均值图
使用【分析】【一般线性模型】【单变量…】 菜单命令,分析同一个例子【例7-1】。
点击主对话框右边的【选项】按钮,弹出如 下子对话框:选择 “效应量估算”、“实测 幂”等这两个复选框。
方差分析的基本思想是:通过分析研究不同来 源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素 对研究结果影响力的大小。
SPSS中方差分析的菜单命令有两个:
(一)单因素ANOVA过程:【分析】【比较平均值 】【单因素ANOVA检验】中。
(二)一般线性模型过程: 在【分析】【一般线 性模型】项调用。这些过程可以完成多因素方差分 析和协方差分析,不但可以分析各因素的主效应, 还可以分析各因素间的交互效应。在【一般线性模 型】菜单项的下一级菜单中有四项过程:
第七章 方差分析
第 7.1 单因素完全随机设计方差分析 七 7.2 多因素完全随机设计方差分析及简单效应分析 章 7.3 单因素随机区组方差分析
7.4 重复测量方差分析及简单效应分析
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General Tendency 中心趋势栏
Mean 均数 Median 中位数 Mode 众数 Sum 算术和
Distribution 分布参数栏
Skewness 正态分布的偏度,同时显示偏度的标 准误差; Kurtosis 正态分布的峰度。
Format 设置频数表输出格式
参考书:
卢纹岱主编,SPSS for Windows 统计分析, 电子工业出版社; 马庆国,管理统计:数据获取、统计原理与应用研 究,北京:科学出版社; 网络地址: 英文:
中文:
二、使用SPSS的基础知识
建立SPSS数 据文件 数据的加工整理
统计结果分析
One-Sample Statistics N 小 生 400米 时 学 跑 的 间 60 Mean 105.3850 Std. Deviation 38.82007 Std. Error Mean 5.01165
Independent-Samples T Test:针对两个总体的独 立样本情形,即从两个独立的总体中抽取两个相互 独立的样本,通过两个样本的平均数检验两个总体 的平均数是否有显著差别。
3、SPSS的特点
SPSS集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、 报表制作、图形绘制为一体。 SPSS统计功能囊括了《统计学》中所有的项目,包括 常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、 方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验;也包括 近期发展的多元统计技术,如多元回归分析、聚类分 析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法,并能 在屏幕(或打印机)上显示(打印)如正态分布图、 直方图、散点图等各种统计图表。 数据文件建好后,可对变量反复进行各种统计分析。 SPSS界面友好,操作简单。
2、定义变量(续)
Name栏目: 定义变量名称
要求:名称长度控制在8位以内(汉字不能超过 4个),并尽量使用英文名称。
Type栏目: 定义变量类型
数值型:如分数、收入、销售额等; 字符型:如血型、等级等; 日期型; 注:SPSS默认的是数值型。
2、定义变量(续)
Label栏目:定义变量名标签
由于变量名的长度有限,变量名常不能清楚地 表明变量的含义,SPSS设计了Label栏目,可进 一步说明有关变量的详细含义。 Values栏目: 对变量值的进一步说明,主要用于对名义级变 量和顺序级变量的“值”的说明。 例如,“f”=“女”, “m”=“男”,“1”=“不及 格”,“5”=“优秀”等。
Frequency 1 1 1 2 3 4 4 4 2 3 2 2 1 30
Percent 3.3 3.3 3.3 6.7 10.0 13.3 13.3 13.3 6.7 10.0 6.7 6.7 3.3 100.0
a. Multiple modes exist. The smallest value is shown
0 9.92 9.94 9.96 9.98 10.00 10.02 10.04
Cumulative Valid Percent Percent 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 10.0 6.7 16.7 10.0 26.7 13.3 40.0 13.3 53.3 13.3 66.7 6.7 73.3 10.0 83.3 6.7 90.0 6.7 96.7 3.3 100.0 100.0 Mean = 10.003
Multiple variables 多变量栏
Compare variables,所有变量结果在一个图形中输出; Organize output by variables,为每一个变量单独输出 一个图形。
Charts 统计图形
2、统计描述分析
统计分析的目的是研究总体特征,而往往由于客观 条件的限制,我们只能得到从总体中随机抽取的一 部分观察对象,即样本,只有通过对样本的描述和 研究,才有可能对总体进行某种可能的推断。描述 统计分析是推断统计分析的基础。基本内容包括:
3、均值比较及检验
T Test 过程:对样本进行T检验的过程。
单一样本的T检验:检验单个变量的均值是否与给 定的常数之间存在差异;
独立样本的T检验:检验两组不相关的样本是否来 自具有相同均值的总体(均值是否相同,如男女 的平均收入是否相同,是否有显著性差异); 配对T检验:检验两组相关的样本是否来自具有相 同均值的总体(前后比较,如训练效果,治疗效 果)。
One-Samples T Test:针对一个总体,检验样本平 均数与总体平均数是否有显著的差别。
例4:已知去年某小学五年级学生400米的平均成绩是 100秒,今年该校测得60个五年级学生的400米成绩, 检验该校五年级学生的400米的平均成绩是否仍为100 秒(有无提高或下降)[CH6参检1小学生400米]。 此检验的假设是H0:平均成绩是仍为100秒;H1:平 均成绩是不为100秒。 操作步骤:单击Analyze →Compare Means →OneSamples T Test;
2、SPSS的应用领域
宏观经济管理的诸多领域(如宏观经济政策、金融政 策、产业结构分析、就业分析等);
企业经营管理的诸多领域(如市场研究、销售研究、 客户行为特征研究、人力资源管理、财务分析等); 行业管理与特征分析(如金融产品分析、资本市场分 析、货币市场分析,制造业分析、信息服务业分析、 农业与农民收入分析等); 社会学、民族学、人类学等社会科学领域; 医学、农学、工学、军事学领域等等。
例2:CH3CH4价格
操作步骤如下:
1 ) 单 击 Analyze →Descriptive Statistics →Frequencies ,弹出频次分析模块的主窗口; 2)在左侧源变量框中选择一个或多个变量送入 Variables(s)中;
根据需要选择相应的选择项:
①Display frequency tables 选择此项将显示频数 分布表。如果你只想画图可以不选择此项。 ②Statistics 选择此项,打开统计量选择对话框 如图所示。在对话框中选择输出统计量。 可选择的统计量分四组,每组中的统计量可以 并列选择。
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某 品 格 单 : ) 商 价 ( 位 元
30 0 10.0030 .00566 10.0000 9.99a .03098 -.212 .427 -.165 .833 300.09 9.9800 10.0000 10.0300
Valid
6
4
25 50 75
2
9.93 9.95 9.96 9.97 9.98 9.99 10.00 10.01 10.02 10.03 10.04 10.05 10.06 Total
2、定义变量(续)
“变量定义界面”的各栏目含义:
栏目 含义 栏目 含义 name 变量名 values type 变量类型 missing width decimals label
变量值宽度 小数位数 变量标签 columns align measure
值标签 缺失值定义 显示列宽度 对齐方式 变量测度
例5:用两种激励A与B,对同样工种的A、B两个班 进行激励,测得激励后业绩增长率。问:两种激励 方法的平均效果有无显著差异?[CH6CH7独立检验 激励实验] 操作步骤:1)单击Analyze →Compare Means → Independent-Sam(续)
Missing栏目:定义变量缺失值的处理方法
Measure栏目:定义变量的测度级别
1)Scale (刻度级):仅适合于数值型变量 ; 2)Ordinal (序次级):可用数字表示,也可用 字母表示。如受教育程度这个序次测度等级的变 量,采用数字编码表示不同等级,文盲=1,小学 =2,初中=3,高中=4,大学=5; 3)Nominal (名义级):测量数值仅代表分类 或属性,数值无法比较大小 ,如喜欢的颜色。
集中趋势分析(众数、中位数、分位数、均值等) 离散趋势分析(方差、标准差、最小(大)值等)
偏度、峰度测量
统计图形分析(直方图、茎叶图、箱线图等)
统计结果分析
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Histogram
Statistics 某 品 格 单 : ) 商 价 ( 位 元 N Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation Skewness Std. Error of Skewness Kurtosis Std. Error of Kurtosis Sum Percentiles Valid Missing
主讲:吴婵君
一、SPSS For Windows的概述 二、使用SPSS的基础知识 三、SPSS的简单应用
一、SPSS For Windows的概述
1、简介
SPSS即Statistical Package for the Social Sciences,即社会科学统计程序。20世纪60年代末, 美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统 计分析软件SPSS,成立了SPSS公司,迄今已有近40 年的历史,是国际著名三大社会科学统计软件包之 一。 随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加, SPSS公司将其更名为Statistical Product and Service solutions,即“统计产品与服务解决方 案”。SPSS公司也已经由单一的统计软件开发商发 展成为集统计分析、数据挖掘、商业智能、客户关 系管理等多种产品和咨询服务于一体的跨国公司。
Percentile Values栏,百分位数选择项。
Quartiles,输出四分位数; Cut points for equal groups,输出等分点的百分位数(2100之间);
Dispersion 离差栏:
Std.Deviation 标准差 Variance 方差 Range 全距 Minmum 最小值 Mmaxmun 最大值 S.E.mean 均数的标准误差