第二讲_spss路径分析(最新整理)
第二讲路径分析1
1 路径分析与回归分析之间的异同
●回归分析中变量的因果关系是不存在多环节的因果结构，自变量对于因
变量的作用是并列存在的
●路径分析可以考察复杂的因果结构，某个变量对于其中一些变量来说是
原因变量，对于另外一些变量来说就是结果变量
●路径分析可以将变量之间的作用分解成直接作用和间接作用，使人们对
于变量之间的因果关系有更深入的了解
2路径分析概述
2.1 路径分析的源起
●遗传学家Sewall Wright于1918－1921年间在考察遗传和环境在双色猪
（Guinea-Pig）的毛色遗传中所起的作用时首次提出。
2.2 路径分析的几个概念
●外生变量，内生变量
◆外生变量：在模型中只是作因的变量，有箭头指向别的变量但没有
箭头指向它
◆内生变量：作果的变量，有别的箭头指向它
●递归模型，非递归模型
◆全部是单向链条，无反馈作用
◆存在直接反馈作用，自反馈作用，间接循环作用或误差与变量相关
●模型的恰好识别，超识别和无法识别
◆变量之间的路径系数能否完全用相关系数来表达（已知相关系数的
个数与待求路径系数的个数的关系）
●路径系数
◆某个自变量对其因变量的直接效果，也就是其标准回归系数(Beta)，
标于相应路径上
◆路径系数的估计及检验与标准回归系数的估计及检验相同
●路径图
1本讲义是根据文剑冰老师《高级心理统计》课程系列PPT的内容整理而成
整理人：胡杨E-mail:huyang200606@https://www.360docs.net/doc/9f7071249.html,
◆Z1=e1◆Z2=P21Z1+e2◆Z3=P31Z1+P32Z2+e3◆Z4=P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4●
路径系数的分解◆Z2=p21Z1◆Z3=(p31+p32p21)Z1◆Z4=(p41+p42p21+p43p31+p43p32p21)Z1●相关系数的分解
◆r12=p21
◆r13=p31 + p32r12
◆r23=p32 + p31r12
◆r14=p41 + p42r12 + p43 r13
◆r24 = p41 r12+ p42 + p43 r23
◆r34 = p41 r13+ p42r23 + p43
2.3路径分析模型的检验
●嵌套模型
◆n 为样本容量，d 为两模型路径数目之差，W 近似服从自由度为d 的
卡方分布，卡方显著时说明两模型差异显著，检验模型效果不好。
3路径分析的SPSS 实现
3.1 SPSS 自带employee.sav
●考察受教育水平对当前收入的影响)
1)...(1)(1(1222212p C R R R R ----=)
1)...(1)(1(12'22212p T R R R R ----=)
1()1(22T C R R Q --=Q
d n W ln )(--=
spss中英文对照
SPSS 专业技术词汇、短语的中英文对照索引 SPSS 迄今还没有完全汉化的版本。用户在操作时如能对菜单、对话框及输出结果中出 现的英文词语的含义有所了解，无疑会有助于对各步骤的意义的理解。在这里我们编写了本 书中所涉及的英文词语的索引，就是希望能对不太熟悉英文的用户有一定的帮助作用。 SPSS 中很多指令出于简洁的需要，都是用一两个单词代表。在这样的情况下这些单词 的含义往往跟它们在普通语境下的含义有一定差别。在这种情况下，我们一般是先给出这些 词语在普通情况下的含义，然后用右箭头（-->）表示在SPSS 一些特定的语境中表示的含义。 对话框中一些较长的词语的含义有时也要结合具体的操作步骤才能准确地理解，所以我们把 这些词语也尽量列入本索引。索引按字母顺序排列，词组先按第一个单词定其顺序，第一个 单词相同的词组再按第二、第三……个单词排序。 本书所显示的菜单、对话框的图中有一些指令和选项是在较高级的统计分析中才会用到 的，而本书未作介绍。这些词语一般不列入本索引。 对缩略语，本索引是在该词的后面用（=……）的形式注出其全名。 % of cases 各类别所占百分比 1-tailed 单尾的 2 Independent Samples 两个独立样本的检验2 Related Samples 两个相关样本检验 2-tailed 双尾的 3-D (=dimensional) 三维-->三维散点图 A Above 高于 Absolute 绝对的-->绝对值 Add 加，添加 Add Cases 合并个案 Add cases from... 从……加个案 Add Variables 合并变量 Add variables from... 从……加变量 Adj.(=adjusted) standardized 调整后的标准化残差Aggregate 汇总-->分类汇总 Aggregate Data 对数据进行分类汇总 Aggregate Function 汇总函数 Aggregate Variable 需要分类汇总的变量Agreement 协议 Align 对齐-->对齐方式 Alignment 对齐-->对齐方式 All 全部，所有的 All cases 所有个案 All categories equal 所有类别相等 All other values 所有其他值 All requested variables entered 所要求变量全部引入Alphabetic 按字母顺序的-->按字母顺序列表
利用SPSS进行主成分分析
利用SPSS进行主成分分析 【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。 第一步：录入或调入数据（图1）。 图1 原始数据（未经标准化） 第二步：打开“因子分析”对话框。 沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。 图2 打开因子分析对话框的路径
图3 因子分析选项框 第三步：选项设置。 首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。下面逐项设置。 图4 将变量移到变量栏以后 ⒈设置Descriptives选项。 单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。
图5 描述选项框 在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。 在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。 设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。 ⒉ 设置Extraction 选项。 打开Extraction 对话框（图6）。因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。 在Analyze 栏中，选中Correlation matirx 复选项，则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析；如果选中Covariance matrix 复选项，则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言，由于数据标准化了，这两个结果没有分别，因此任选其一即可。 在Display 栏中，选中Unrotated factor solution （非旋转因子解）复选项，则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言，这一项选择与否都一样；对于旋转因子分析，选择此项，可将旋转前后的结果同时给出，以便对比。 选中Scree Plot （“山麓”图），则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图（形如山麓截面，故得名），以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。 在Extract 栏中，有两种方法可以决定提取主成分（因子）的数目。一是根据特征根（Eigenvalues ）的数值，系统默认的是1=c λ。我们知道，在主成分分析中，主成分得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认1=c λ，则所有方差大于等于1的主成分将被保留，其余舍弃。如果觉得最后选取的主成分数量不足，可以将c λ值降低，例如取9.0=c λ；如果认为最后的提取的主成分数量偏多，则可以提高c λ值，例如取 1.1=c λ。主成分数目是否合适，要在进行一轮分析以后才能肯定。因此，特征根数值 的设定，要在反复试验以后才能决定。一般而言，在初次分析时，最好降低特征根的临
SPSS Modeler 预测电信客户流失案例
Modeler 帮助电信运营商预测客户流失案例 本文主要通过运用IBM SPSS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果 引言 目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。 数据挖掘在电信领域有着广泛的应用：计费分析、客户细分、电话欺诈、客户流失预警分析等等。客户流失预警分析是通过数据挖掘，发现和分析出客户的许多属性特性和行为特征，从而找到流失客户的特征，为企业挽留这类客户提供决策参考。 本文主要通过运用IBM SPS Modeler 中C5.0 节点所具有的特殊算法对电信客户的属性特征进行分析，得出流失客户的基本特征，以帮助企业管理者对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户，达到亡羊补牢的效果。 数据准备 读入数据源 读入电信客户数据，数据有多达42 个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、婚姻状况、地址、收入、教育程度、行业、退休、性别、居住地和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息，例如使用电信服务时间，是否开通无线服务，是否开通语音信箱服务，是否开通亲情号服务，以及上月基本话费，上月长话费，上月上网费，累计基本话费，累计长话费，累计上网费等等。将流失字段churn 角色设置为目标。将所有其他字段的角色设置为输入。 图 1.数据源
(完整版)第二讲_spss路径分析
第二讲路径分析1 1 路径分析与回归分析之间的异同 ●回归分析中变量的因果关系是不存在多环节的因果结构，自变量对于因 变量的作用是并列存在的 ●路径分析可以考察复杂的因果结构，某个变量对于其中一些变量来说是 原因变量，对于另外一些变量来说就是结果变量 ●路径分析可以将变量之间的作用分解成直接作用和间接作用，使人们对 于变量之间的因果关系有更深入的了解 2路径分析概述 2.1 路径分析的源起 ●遗传学家Sewall Wright于1918－1921年间在考察遗传和环境在双色猪 （Guinea-Pig）的毛色遗传中所起的作用时首次提出。 2.2 路径分析的几个概念 ●外生变量，内生变量 ◆外生变量：在模型中只是作因的变量，有箭头指向别的变量但没有 箭头指向它 ◆内生变量：作果的变量，有别的箭头指向它 ●递归模型，非递归模型 ◆全部是单向链条，无反馈作用 ◆存在直接反馈作用，自反馈作用，间接循环作用或误差与变量相关 ●模型的恰好识别，超识别和无法识别 ◆变量之间的路径系数能否完全用相关系数来表达（已知相关系数的 个数与待求路径系数的个数的关系） ●路径系数 ◆某个自变量对其因变量的直接效果，也就是其标准回归系数(Beta)， 标于相应路径上 ◆路径系数的估计及检验与标准回归系数的估计及检验相同 ●路径图 1本讲义是根据文剑冰老师《高级心理统计》课程系列PPT的内容整理而成 整理人：胡杨E-mail:huyang200606@https://www.360docs.net/doc/9f7071249.html,
◆ Z1=e1 ◆ Z2=P21Z1+e2 ◆ Z3=P31Z1+P32Z2+e3 ◆ Z4=P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4 ● 路径系数的分解 ◆ Z2=p21Z1 ◆ Z3=(p31+p32p21)Z1 ◆ Z4=(p41+p42p21+p43p31+p43p32p21)Z1 ● 相关系数的分解 ◆ r12=p21 ◆ r13=p31 + p32r12 ◆ r23=p32 + p31r12 ◆ r14=p41 + p42r12 + p43 r13 ◆ r24 = p41 r12+ p42 + p43 r23 ◆ r34 = p41 r13+ p42r23 + p43 2.3 路径分析模型的检验 ● 嵌套模型 ◆ n 为样本容量，d 为两模型路径数目之差，W 近似服从自由度为d 的卡 方分布，卡方显著时说明两模型差异显著，检验模型效果不好。 3 路径分析的SPSS 实现 3.1 SPSS 自带employee.sav ● 考察受教育水平对当前收入的影响 )1)...(1)(1(1222212p C R R R R ----=)1)...(1)(1(12'22212p T R R R R ----=)1()1(22T C R R Q --=Q d n W ln )(--=
SPSS操作实验作业1(附答案)
SPSS操作实验 (作业1) 作为华夏儿女都曾为有着五千年的文化历史而骄傲过，作为时代青年都曾为中国所饱受的欺压而愤慨过，因为我们多是炎黄子孙。然而，当代大学生对华夏文明究竟知道多少呢 某研究机构对大学电气、管理、电信、外语、人文几个学院的同学进行了调查，各个学院发放问卷数参照各个学院的人数比例，总共发放问卷250余份，回收有效问卷228份。调查问卷设置了调查大学生对传统文化了解程度的题目，如“佛教的来源是什么”、“儒家的思想核心是什么”、“《清明上河图》的作者是谁”等。调查问卷给出了每位调查者对传统文化了解程度的总得分，同时也列出了被调查者的性别、专业、年级等数据信息。请利用这些资料，分析以下问题。 问题一：分析大学生对中国传统文化的了解程度得分，并按了解程度对得分进行合理的分类。 问题二：研究获得文化来源对大学生了解传统文化的程度是否存在影响。 要求： 直接导出查看器文件为.doc后打印（导出后不得修改） 对分析结果进行说明，另附(手写、打印均可)。 于作业布置后，1周内上交 本次作业计入期末成绩
答案 问题一 操作过程 1.打开数据文件作业。同时单击数据浏览窗口的【变量视图】按钮，检查各个 变量的数据结构定义是否合理，是否需要修改调整。 2.选择菜单栏中的【分析】→【描述统计】→【频率】命令，弹出【频率】对 话框。在此对话框左侧的候选变量列表框中选择“X9”变量，将其添加至【变量】列表框中，表示它是进行频数分析的变量。 3.单击【统计量】按钮，在弹出的对话框的【割点相等组】文本框中键入数字 “5”，输出第20％、40％、60％和80％百分位数，即将数据按照题目要求分为等间隔的五类。接着，勾选【标准差】、【均值】等选项，表示输出了解程度得分的描述性统计量。再单击【继续】按钮，返回【频率】对话框。
临床路径分析报告报告材料、评估2018.4-8月
4.4.4心衰病（慢性心力衰竭）临床路径统计分析及该进措施 附件1 中医临床路径执行情况评估表 路径名称心衰病（慢性心力衰竭）科室名称心病科医院名称安徽省太和县中医院 路径对应标准中医病名心衰病TCD代码BNX030 路径对应标准西医病名慢性心力衰竭ICD-10代码（6位码）150.905 入径例数24 填表人倪代梅日期2012.8.5 注： 1.统计表编号由数据录入人员进行编码和录入，填表者不需要填写该项。 2.本表针对入径病例，填表单位应尽量使用标准中医病名并配用TCD代码， 如无标准中医病名相对应的代码（无TCD代码）请在中医病名后标明病名 出处（如诊疗常规版本、教材版本等等）。对应西医病名务必规范准确并配 用ICD-10疾病编码，请使用标准6位码。
3.路径规范性和可操作性如认为不规范或不可操作请说明具体情况。 附件2 中医临床路径（诊疗方案）临床疗效评估表 路径名称慢性心力衰竭科室名称心病科医院名称安徽省太和县中医院路径对应标准中医病名心衰病TCD代码BNX030 路径对应标准西医病名慢性心力衰竭ICD代码（10位码）150.905 入径例数24 填表人倪代梅日期2012.8.5
注：
1.统计表编号由数据录入人员进行编码和录入，填表者不需要填写该项。 2.本表针对出径病例。本表治疗方法指本病种中医临床路径和诊疗方案中的中 医治疗方法，如中药汤剂、中成药、针灸、推拿等。如仅采用其中一种中医治疗方法的病例，需填写此表单的“单一治疗方法”一栏，注明中医治疗方法名称并进行疗效统计；如联合采用2种或2种以上中医治疗方法的病例，需填写此表单的“综合治疗方法”一栏，依据使用中医治疗方法的种类数量统计病例数量，并进行疗效统计。 3.治疗效果中三项指标依据各病种临床路径中出院标准/出路径标准进行具体 填写。 4.序号10-18均填写入径病例总数的相关统计数据 5.“单一治疗方法”与“综合治疗方法”病例数之和应于总出径病例数相等； 其相应的疗效统计结果例数之和也应于总体出径病例数相应疗效统计结果例数之和相等。
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程解读
如何用SPSS或AMOS实现调节效应回归方程 一、调节效应回归方程： 调节效应是交互效应的一种，是有因果指向的交互效应，而单纯的交互效应可以互为因果关系；调节变量一般不受自变量和因变量影响，但是可以影响自变量和因变量；调节变量一般不能作为中介变量，在特殊情况下，调节变量也可以作为中介变量。在统计回归分析中，检验变量的调节效应意味着检验调节变量和自变量的交互效应是否显著。以最简单的回归方程为例，调节效应检验回归方程包括2个如下： y=a+bx+cm+e 1） y=a+bx+cm+c’mx+e 2） 在上述方程中，m为调节变量，mx为调节效应，调节效应是否显著即是分析C’是否显著达到统计学意义上的临界比率.05水平)。 二、检验调节效应的方法有三种： 1.在层次回归分析中（Hierarchical regression）,检验2个回归方程的复相关系数R12和R22是否有显著区别，若R12和R22显著不同，则说明mx交互作用显著，即表明m的调节效应显著； 2.或看层次回归方程中的c’系数（调节变量偏相关系数），若c’（spss输出为标准化?值）显著，则说明调节效应显著； 3.多元方差分析，看交互作用水平是否显著； 4.在分组回归情况下，调节效应看各组回归方程的R2。 注：上述四种方法主要用于显变量调节效应检验，且和x与m的变量
类型相关，具体要根据下述几种类型采用不同的方式检验 三、显变量调节效应分析的几种类型 根据调节效应回归方程中自变量和调节变量的几种不同类型组合，分析调节效应的方法和操作也有区别如下： 1.分类自变量（x）+分类调节变量(m) 如果自变量和调节变量都是分类变量的话，实际上就是多元方差分析中的交互作用显著性分析，如x有两种水平，m有三种水平，则可以做2×3交互作用方差分析，在spss里面可以很容易实现，这我就不多讲了，具体操作看spss操作工具书就可以了。 2.分类自变量（x）+连续调节变量（m） 这种类型调节效应分析需要对分类自变量进行伪变量转换，将自变量和调节变量中心化（计算变量离均差）然后做层次回归分析。分类自变量转换为伪变量的方法：假设自变量X有n种分类，则可以转换为n-1个伪变量，例如自变量为年收入水平，假设按人均年收入水平分为8千以下、8000~2万、2万~5万、5万~10万、10万以上四种类型，则可以转换为3个伪变量如下： x1 x2 x3 10万以上 1 0 0 5万到10万 0 1 0 2万到5万 0 0 1 8千以下 0 0 0 上述转换在spss中可以建立3个伪变量x1、x2、x3,变量数据中心化后标准回归方程表示为： y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+e 3) y=b1x1+b2x2+b3x3+cm+c1mx1+c2mx2+c3mx3+e 4)
第二讲_spss路径分析(可编辑修改word版)
第二讲路径分析1 1路径分析与回归分析之间的异同 ●回归分析中变量的因果关系是不存在多环节的因果结构，自变量对于因 变量的作用是并列存在的 ●路径分析可以考察复杂的因果结构，某个变量对于其中一些变量来说是 原因变量，对于另外一些变量来说就是结果变量 ●路径分析可以将变量之间的作用分解成直接作用和间接作用，使人们对 于变量之间的因果关系有更深入的了解 2路径分析概述 2.1路径分析的源起 ●遗传学家Sewall Wright于1918－1921年间在考察遗传和环境在双色猪 （Guinea-Pig）的毛色遗传中所起的作用时首次提出。 2.2路径分析的几个概念 ●外生变量，内生变量 ◆外生变量：在模型中只是作因的变量，有箭头指向别的变量但没有 箭头指向它 ◆内生变量：作果的变量，有别的箭头指向它 ●递归模型，非递归模型 ◆全部是单向链条，无反馈作用 ◆存在直接反馈作用，自反馈作用，间接循环作用或误差与变量相关 ●模型的恰好识别，超识别和无法识别 ◆变量之间的路径系数能否完全用相关系数来表达（已知相关系数的 个数与待求路径系数的个数的关系） ●路径系数 ◆某个自变量对其因变量的直接效果，也就是其标准回归系数(Beta)， 标于相应路径上 ◆路径系数的估计及检验与标准回归系数的估计及检验相同 ●路径图 1 本讲义是根据文剑冰老师《高级心理统计》课程系列PPT 的内容整理而成 整理人：胡杨E-mail: huyang200606@https://www.360docs.net/doc/9f7071249.html,
T ◆ Z1=e1 ◆ Z2=P21Z1+e2 ◆ Z3=P31Z1+P32Z2+e3 ◆ Z4=P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4 ● 路径系数的分解 ◆ Z2=p21Z1 ◆ Z3=(p31+p32p21)Z1 ◆ Z4=(p41+p42p21+p43p31+p43p32p21)Z1 ● 相关系数的分解 ◆ r12=p21 ◆ r13=p31 + p32r12 ◆ r23=p32 + p31r12 ◆ r14=p41 + p42r12 + p43 r13 ◆ r24 = p41 r12+ p42 + p43 r23 ◆ r34 = p41 r13+ p42r23 + p43 2.3 路径分析模型的检验 ● 嵌套模型 R 2 = 1- (1- R 2 )(1- R 2 )...(1- R 2 ) C 1 2 p R 2 = 1- (1- R 2 )(1- R 2 )...(1- R 2 ) T 1 2 p ' (1- R 2 ) Q = C (1- R 2 ) W = -(n - d ) ln Q ◆ n 为样本容量，d 为两模型路径数目之差，W 近似服从自由度为d 的 卡方分布，卡方显著时说明两模型差异显著，检验模型效果不好。 3 路径分析的SPSS 实现 3.1 SPSS 自带employee.sav ● 考察受教育水平对当前收入的影响
SPSS AMOS 21.0
SPSS AMOS 21.0 统计分析 SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件 轻松地进行结构方程建模（SEM） 快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因 比普通最客服乘回归和探索性因子分析更进一步 使用Amos 21.0进一步改进您的分析 无论您评估程序，还是开发行为态度模型，您都有可能遇到传统分析技术无能为力的情况。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？ Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功 结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。Amos21.0让SEM变得容易。它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。 使用Amos21.0，让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，Amos21.0 在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在Amos 的调色板工具和模型评估中以鼠标轻点绘图工具便能指定或更换模型。通过快速的模型建立来检验您的变量是如何互相影响以及为何会发生此影响。 即使有缺失值也能达到精准 Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差。 简易但功能强大 （1）AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。 （2）AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定，尤其是MCMC的结果，该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误，而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等参数估计的方法。另外也为时间序列数据提供自相关图用于侦察序列相关。 （3）AMOS提供方程检验的统计指标，不用说也是很丰富的，需要强调的是有些指标例如SRMR等需要自行设置才能提供，另外比较重要的指标如RMSEA的检验需要自己在figure caption里设置\pclose才能看到，请详情见手册。 （4）指定搜索（specification search），不知翻译的对不对，这个功能在探索变量间的关系上很好用，关系太多，也没什么假设，使用这个功能看看数据本身是什么关系。一般
统计分析与SPSS的应用第五版课后练习答案
统计分析与S P S S的应用第五版课后练习答案 内部编号：（YUUT-TBBY-MMUT-URRUY-UOOY-DBUYI-0128）
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇） 课后练习答案 第2章SPSS数据文件的建立和管理 1、SPSS中有哪两种基本的数据组织形式？各自的特点和应用场合是什么？SPSS中两个基本的数据组织方式：原始数据的组织方式和计数数据的组织方式。 原始数据的组织方式：待分析的数据是一些原始的调查问卷数据，或是一 些基本的统计指标。 计数数据的组织方式：所采集的数据不是原始的调查问卷数据，而是经过 分组汇总后的数据。 2、什么是SPSS的个案？什么SPSS的变量？ 个案：在原始数据的组织方式中，数据编辑器窗口中的一行称为一个个案或观测。 变量：数据编辑器窗口中的一列。 3、在定义SPSS数据结构时，默认的变量名和变量类型是什么？如果希望增强SPSS统计分析结果的易读性，还需要对数据结构的哪些方面进行必要说明？ 默认的变量名：VAR------；默认的变量类型：数值型。 变量名标签和变量值标签可增强统计分析结果的可读性。 4、收集到以下关于两种减肥产品试用情况的调查数据，请问在SPSS中应如何组织该份资料？ 产品类型体重变化情况 明显减轻无明显变化 第一种产品2719 第二种产品2033问：在SPSS中应如何组织该数据？
数据文件如图所示： 5、什么是SPSS的用户缺失值？为什么要对用户缺失值进行定义？如何在SPSS 中指定用户缺失值？ 缺失值分为用户缺失值（User Missing Value）和系统缺失值（System Missing Value）。用户缺失值指在问卷调查中，将无回答的一些数据以及明显失真的数据当作缺失值来处理。用户缺失值的编码一般用研究者自己能够识别的数字来表示，如“0”、“9”、“99”等。系统缺失值主要指计算机默认的缺失方式，如果在输入数据时空缺了某些数据或输入了非法的字符，计算机就把其界定为缺失值，这时的数据标记为一个圆点“?”。在变量视图中定义。 6、从计量尺度角度看，变量包括哪三种主要类型？请各举出一个相应的实际数据。如何在SPSS中指定变量的计算尺度？ 变量类型包括：数值型（身高）、定序型（受教育程度）以及定类型（性别）。在变量视图中定义。 7、有一份关于居民储蓄调查的模拟数据存储在Excel中，文件名为“居民储蓄调查数据.xls”。该数据的第一行是变量名，格式如下图所示。请将该份数据转换成SPSS数据文件，并在SPSS中指定其变量名标签和变量值标签。（该份数据的具体含义见Excel文件的后半部分） 【文件(F)】→【打开(O)】→【数据(A)】→文件类型选 “Excel(*.xls,…)”，文件名选“居民储蓄调查数据.xls”→【打开】→选中“从第一行数据读取变量名”，在“范围”中输入“A1:Q283”→【确定】→在“变量视图”窗口，调整A1变量的宽度，输入变量名标签和变量值标签→在主
利用 SPSS 进行Logistic 回归分析
第8 章利用SPSS 进行Logistic 回归分析 现实中的很多现象可以划分为两种可能，或者归结为两种状态，这两种状态分别用0 和1 表示。如果我们采用多个因素对0－1 表示的某种现象进行因果关系解释，就可能应用到logistic 回归。Logistic 回归分为二值logistic 回归和多值logistic 回归两类。首先用实例讲 述二值logistic 回归，然后进一步说明多值logistic 回归。在阅读这部分内容之前，最好先看看有关SPSS 软件操作技术的教科书。 §8.1 二值logistic 回归 8.1.1 数据准备和选项设置 我们研究2005 年影响中国各地区城市化水平的经济地理因素。城市化水平用城镇人口 比重表征，影响因素包括人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重以及地理位置。地理位置为名义变量，中国各地区被分别划分到三大地带：东部地带、中部地带和西部地带。我们用各地区的地带分类代表地理位置。 第一步：整理原始数据。这些数据不妨录入Excel 中。数据整理内容包括两个方面：一 是对各地区按照三大地带的分类结果赋值，用0、1 表示，二是将城镇人口比重转换逻辑值，变量名称为“城市化”。以各地区2005 年城镇人口比重的平均值45.41%为临界值，凡是城镇人口比重大于等于45.41%的地区，逻辑值用Yes 表示，否则用No 表示（图8-1-1） 图8-1-1 原始数据（Excel 中，局部） 将数据拷贝或者导入SPSS 的数据窗口（Data View）中（图8-1-2）。
图8-1-2 中国31 个地区的数据（SPSS 中，局部） 第二步：打开“聚类分析”对话框。 沿着主菜单的“Analyze→Regression→Binary Logistic K”的路径（图8-1-3）打开二值Logistic 回归分析选项框（图8-1-4）。 图8-1-3 打开二值Logistic 回归分析对话框的路径 对数据进行多次拟合试验，结果表明，像二产比重、三产比重等对城市化水平影响不显著。至于反映地区位置的分类变量，不宜一次性的全部引入，至多引入两个，比方说东部和 中部。通过尝试，发现引入中部地带为变量比较合适。因此，为了实例的典型性，我们采用两个变量作为自变量：一是数值变量人均GDP，二是分类变量中部地带。