spss-09-2019-PPT精品文档
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SPSS经典基础教程ppt课件
生存分析等 对应分析、感知图、Proxscal等 多阶段复杂抽样技术等 正交设计、联合分析等，适用于市场研究 精确P值计算、随机抽样P值计算等 在地图上展示数据等
缺失数据的报告与填补等
Logistic回归、非线性回归、Probit回归等 交互式创建各种表格（如堆积表、嵌套表、分层
表等） Arima模型、指数平滑、自回归等
Include ‘c:\sytaxsample.sps’.
四、spss Production Faccility 方式
在Windows的程序菜单中，spss菜单组除了有“spss for windows”项之外， 还有一个“spss production facility”。
（1）单击Syntax框下的“Add”按钮，到C盘根目录下打开 “syntaxsample”。 （2）单击Syntax框下的“Edit”按钮，对程序进行编辑。
五、SPSS的运行方式
SPSS提供了3种基本运行方式：完全窗口菜单方式，程序运行方式、混合运行 方式。程序运行方式和混合运行方式是使用者从特殊的分析需要出发，编写自 己的SPSS命令程序，通过语句直接运行。 SPSS中使用的对话框主要有两类，一类是文件操作对话框，文件操作对话窗 口操作与Windows应用软件操作风格一致。另一类是统计分析对话框，统计分 析对话框可以分为主窗口和下级窗口，在该类对话框中，选择参与分析的各类 变量及统计方法是对话框的主要任务。
统的用户界面模式。
（2）辅助软件环境
三、SPSS的主要界面
SPSS的主要界面有数据编辑窗口和结果输出窗口。
四、SPSS的帮助系统
SPSS对一些基本模块中的统计提供了帮助，可以通过单击Help菜
单中的Statistics Coach命令，选择所需要的统计指导。
缺失数据的报告与填补等
Logistic回归、非线性回归、Probit回归等 交互式创建各种表格（如堆积表、嵌套表、分层
表等） Arima模型、指数平滑、自回归等
Include ‘c:\sytaxsample.sps’.
四、spss Production Faccility 方式
在Windows的程序菜单中，spss菜单组除了有“spss for windows”项之外， 还有一个“spss production facility”。
（1）单击Syntax框下的“Add”按钮，到C盘根目录下打开 “syntaxsample”。 （2）单击Syntax框下的“Edit”按钮，对程序进行编辑。
五、SPSS的运行方式
SPSS提供了3种基本运行方式：完全窗口菜单方式，程序运行方式、混合运行 方式。程序运行方式和混合运行方式是使用者从特殊的分析需要出发，编写自 己的SPSS命令程序，通过语句直接运行。 SPSS中使用的对话框主要有两类，一类是文件操作对话框，文件操作对话窗 口操作与Windows应用软件操作风格一致。另一类是统计分析对话框，统计分 析对话框可以分为主窗口和下级窗口，在该类对话框中，选择参与分析的各类 变量及统计方法是对话框的主要任务。
统的用户界面模式。
（2）辅助软件环境
三、SPSS的主要界面
SPSS的主要界面有数据编辑窗口和结果输出窗口。
四、SPSS的帮助系统
SPSS对一些基本模块中的统计提供了帮助，可以通过单击Help菜
单中的Statistics Coach命令，选择所需要的统计指导。
SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
spss学习第9章 ppt课件
XAF
精品资料
• 你怎么称呼老师？ • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你
是否会认为老师的教学方法需要改进？ • 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
所以不可能提取全部特征根。于是，第二列列出了按指定提取条
件（这里为特征根大于1）提取特征根时的共同度。可以看到，
所有变量的绝大部分信息（全部都大于83％）可被因子解释，这
些变量信息丢失较少。因此本次因子提取的总体效果理想。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
食品 衣着 家庭设备用品及服务 医疗保健 交通和通信 文化娱乐服务 居住 杂项商品与服务
因子分析的基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的分
析，从中找出少数几个能控制原始变量的随机变量 fi(i1,2, ,k)
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
XA F ，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
析的变量将其添加至【变量】列表框中。如果要选择参与因子
分析的样本，则需要将条件变量添加至【选择变量】框中，并
单击变量值按钮输入变量值，只有满足条件的样本数据才能进
行后续的因子分析。
Step03：选择描述性统计量
单击【描述】按钮，弹出对话框图所示。这里可以选择输
出描述性统计量及相关矩阵等内容 。
9.1 SPSS在因子分析中的应用
附加输出项。具体选项含义如下：
9.1 SPSS在因子分析中的应用
最新spss19中文版超经典教程(完整+版)教学讲义ppt课件
2.2 SPSS数据文件的 属性
2.2.1 变量名：Name
栏
变量名（Name）是变量存取的唯一标志。在定义SPSS数据属性时 应首先给出每列变量的变量名。变量命名应遵循下列基本规则：
● SPSS 变量长度不能超过64个字符（32个汉字）；
● 首字母必须是字母或汉字； ● 变量名的结尾不能是圆点、句号或下划线； ● 变量名必须是唯一的； ● 变量名不区分大小写； ● SPSS的保留字不能作为变量名，例如ALL、NE、EQ和1 SPSS数据文件的 建立
SPSS数据文件的建立可以利用【File(文件)】菜单 中的命令来实现。具体来说，SPSS提供了四种创建数据 文件的方法：
● 新建数据文件； ● 直接打开已有数据文件； ● 使用数据库查询； ● 从文本向导导入数据文件。
2.2 SPSS数据文件的 属性
1. 5. 1 数据编辑窗 口
启动SPSS St a t is t ic s 19.0 后，系统
会自动打开数据编辑 窗口 （Dat a Ed it o r ）。
可以选择菜单栏中的【File (文件)】→【Ne w(新建)】→
【Dat a (数据)】命令，新建 一 个SPSS的数据文件，如右
一个完整的SPSS文件结构包括变量名称、变量 类型、变量名标签、变量值标签等内容。用户可以 在创建了数据文件后，单击数据浏览窗口左下方的
【Variable View(变量视图)】选项卡，进入数 据结
构定义窗口。用户可以在该窗口中设定或修改 文件 的各种属性。
注意：SPSS数据文件中的一列数据称为一个 变 量，每个变量都应有一个变量名。SPSS数据文 件中 的一行数据称为一条个案或观测量（Case）。
2.2.11 变量角色： Role栏
SPSS入门讲义 ppt课件
医学课件 3
SPSS软件的特点
①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。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
4
②统计功能囊括了《教育统计学》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。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
SPSS软件的特点
①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。从 理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大， SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论 文件中包含多少个变量，也不论数据中包 含多少个案例
医学课件
4
②统计功能囊括了《教育统计学》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。从某种意义上讲， SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学 习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个 问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计 算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程， 可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
医学课件 2
目前，世界上最著名的数据分析软件是SAS和 SPSS。SAS由于是为专业统计分析人员设计的， 具有功能强大，灵活多样的特点，为专业人士 所喜爱。而SPSS是为广大的非专业人士设计， 它操作简便，好学易懂，简单实用，因而很受 非专业人士的青睐。此外，比起SAS软件来， SPSS主要针对着社会科学研究领域开发，因而 更适合应用于教育科学研究，是国外教育科研 人员必备的科研工具。1988年，中国高教学会 首次推广了这种软件，从此成为国内教育科研 人员最常用的工具。
医学课件 47
示例1
某物质在处理前与处理后分别抽样分析其 含脂率如下 处理前(Xi) 0.19 0.18 0.21 0.30 0.41 0.12 0.27 处理后(Yi) 0.15 0.13 0.07 0.24 0.19 0.06 0.08 0.12
SPSS第9章课件
序第和i所一学般校线第性j个模学型生恰的恰数相值反，!以现前在我则们为说第yj所ij代学表校了 第i个学生的数值，即i代表了最小的观察单位(学 生)，j代表高一级的观察单位（学校），如果有更 高层次（如城市），则会以k来代表，以此类推。 为统一起见，我们在本章中却会这样定义模型。
SPSS第9章
• 单独一所学校时的情况 • yi=α+β1standlrti+εi • 其中下标i代表第i个学生。在单独考虑这一
• 下面我们来观察更多的数据，图3.3是前10所学校各自的 回归线，从中我们可以看到除了截距以外，各回归线的斜 率间也不尽相同。也就是说，成绩在学校间的聚集性除了 表现为成绩的平均水平不同外，还表现在不同学校中成绩 的离散度上！斜率高的学校其16岁成绩离散度较高，斜率 低的则成绩比较集中。同上，模型将被继续扩展如下：
可见和普通的线型模型相比，混合线性模型主要 是对原先的随机误差进行了更加精细的分解。但 正因如此，该模型就可以正确估计并分析数据在 高水平单位内聚集的问题，同时可以为研究者提 供更加丰富的信息。
SPSS第9章
1.2 混合效应模型的用途
• 1．对固定效应参数进行更准确的估计
– 由于在模型的设置上就考虑到了数据的聚集性 问题，并采用了相应的迭代方法加以拟合，混 合效应模型可以获得回归系数的有效估计，并 且可以提供正确的标准误，从而假设检验的结 果也更加准确。
• 即我们可以准确的推断是哪些因素对应变 量的均数有影响，却无法分析是哪些因素 对应变量的变异程度有影响。这一问题现 在越来越受到重视，已成为统计理论的一 个重要发展方向。
SPSS第9章
混合效应模型
• 混合效应模型是八十年代初针对资料的层次结构而 发展起来的一类模型，它充分考虑到了数据聚集性 的问题，可以在数据存在聚集性的时候对影响因素 进行正确的估计和假设检验。
SPSS第9章
• 单独一所学校时的情况 • yi=α+β1standlrti+εi • 其中下标i代表第i个学生。在单独考虑这一
• 下面我们来观察更多的数据，图3.3是前10所学校各自的 回归线，从中我们可以看到除了截距以外，各回归线的斜 率间也不尽相同。也就是说，成绩在学校间的聚集性除了 表现为成绩的平均水平不同外，还表现在不同学校中成绩 的离散度上！斜率高的学校其16岁成绩离散度较高，斜率 低的则成绩比较集中。同上，模型将被继续扩展如下：
可见和普通的线型模型相比，混合线性模型主要 是对原先的随机误差进行了更加精细的分解。但 正因如此，该模型就可以正确估计并分析数据在 高水平单位内聚集的问题，同时可以为研究者提 供更加丰富的信息。
SPSS第9章
1.2 混合效应模型的用途
• 1．对固定效应参数进行更准确的估计
– 由于在模型的设置上就考虑到了数据的聚集性 问题，并采用了相应的迭代方法加以拟合，混 合效应模型可以获得回归系数的有效估计，并 且可以提供正确的标准误，从而假设检验的结 果也更加准确。
• 即我们可以准确的推断是哪些因素对应变 量的均数有影响，却无法分析是哪些因素 对应变量的变异程度有影响。这一问题现 在越来越受到重视，已成为统计理论的一 个重要发展方向。
SPSS第9章
混合效应模型
• 混合效应模型是八十年代初针对资料的层次结构而 发展起来的一类模型，它充分考虑到了数据聚集性 的问题，可以在数据存在聚集性的时候对影响因素 进行正确的估计和假设检验。
spss课件
中位数
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数 值。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算中位 数。
平均数
平均数是集中趋势分析中最常用的指标之一，它通过将所 有数据值相加并除以数据量来计算。在SPSS中，可以通 过“描述统计”功能来计算平均数。
众数
众数是指出现次数最多的数值。在SPSS中，可以通过“ 频率”功能来计算众数。
01
02
03
3. 将需要比较的变量拖 拽到X轴和Y轴上，设置
好数据范围和刻度。
4. 根据需要，可以添加 标题、图例、数据标签 等元素，调整颜色和字
体。
5. 点击“确定”（OK） 按钮，保存图表。
线状图制作
• 总结词：线状图能够展示两个变量之间的趋势和关系，通常用于表示时间序列数据或两个变量之间的相关性。
离散趋势分析
离散趋势分析概述
离散趋势分析是描述性统计分析中常用的方法之一，它通过计算数据的标准差、四分位数 间距和极差等指标，反映数据分布的离散程度。
标准差
标准差是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算每个数据值与平均数的差异的平 方，并取平均数的平方根来计算。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算标准差 。
四分位数间距
四分位数间距是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算第一四分位数和第三四分 位数之间的差距来反映数据的离散程度。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算 四分位数间距。
04
均值比较与t检验
单一样本t检验
总结词
单一样本t检验用于检验单个样本的均值是 否与已知的总体均值存在显著差异。
逻辑回归分析
定义
逻辑回归分析是一种二分类的统 计方法，它通过建立一个逻辑模 型，将自变量与一个二元的因变 量（通常为0或1）之间的线性关 系转化为概率预测。
中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数 值。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算中位 数。
平均数
平均数是集中趋势分析中最常用的指标之一，它通过将所 有数据值相加并除以数据量来计算。在SPSS中，可以通 过“描述统计”功能来计算平均数。
众数
众数是指出现次数最多的数值。在SPSS中，可以通过“ 频率”功能来计算众数。
01
02
03
3. 将需要比较的变量拖 拽到X轴和Y轴上，设置
好数据范围和刻度。
4. 根据需要，可以添加 标题、图例、数据标签 等元素，调整颜色和字
体。
5. 点击“确定”（OK） 按钮，保存图表。
线状图制作
• 总结词：线状图能够展示两个变量之间的趋势和关系，通常用于表示时间序列数据或两个变量之间的相关性。
离散趋势分析
离散趋势分析概述
离散趋势分析是描述性统计分析中常用的方法之一，它通过计算数据的标准差、四分位数 间距和极差等指标，反映数据分布的离散程度。
标准差
标准差是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算每个数据值与平均数的差异的平 方，并取平均数的平方根来计算。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算标准差 。
四分位数间距
四分位数间距是衡量数据离散程度的重要指标之一，它通过计算第一四分位数和第三四分 位数之间的差距来反映数据的离散程度。在SPSS中，可以通过“描述统计”功能来计算 四分位数间距。
04
均值比较与t检验
单一样本t检验
总结词
单一样本t检验用于检验单个样本的均值是 否与已知的总体均值存在显著差异。
逻辑回归分析
定义
逻辑回归分析是一种二分类的统 计方法，它通过建立一个逻辑模 型，将自变量与一个二元的因变 量（通常为0或1）之间的线性关 系转化为概率预测。
最新2019-SPSS实例分析-PPT课件
将变量X选入test框内，变量group选入grouping框内，注意 这时下面的Define Groups按钮变黑，表示该按钮可用，单击 它，系统弹出比较组定义对话框如右图所示：
该对话框用于定义是哪两组相比，在两个group框内分别输 入1和2，表明是变量group取值为1和2的两组相比。然后单 击Continue按钮，再单击OK按钮，系统经过计算后会弹出 结果浏览窗口，首先给出的是两组的基本情况描述，如样本 量、均数等，然后是t检验的结果如下：
80/20规则在SPSS的使用中同样有效，以 Analyze菜单为例，其中最常用的子菜单为：
•Discriptive Statistics •Compare Means •General Linear Model（第一项） •Correlate •Regression（前半截）SPS软件界面查阅数据 查阅变量
最后，还要取消变量分割，免得它影响以后的统 计分析，再次调出变量分割对话框，选择单选按钮 中的“Analyze all cases, do not create group”，单击 OK按钮就可以了。
§1.3 按题目要求进行统计分析
下面用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验， 选择Analyze==>Compare Means==> Independent Samples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
94K
专业统计系统共需硬盘空间
1.9 M
Advanced Statistics option（高级统计系统）
Cox Regression（Cox回归模型）
374K
Hiloglinear（多因子系统模式的对数线性模型）
155K
Kaplan-Meier（Kaplan-Meier生存时间模型）
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学生 号
x1
x2
x3
y
1 35 69 0. 7 1600
2 40 74 2. 5 2600
3 40 64 2. 0 2100
4 42 74 3. 0 2650
5 37 72 1. 1 2400
6 45 68 1. 5 2200
7 43 78 4. 3 2750
8 37 66 2. 0 1600
9 44 70 3. 2 2750
10 42 65 3. 0 2500
由SPSS统计软件可建立三元线性回归方程
y= -3035.536+60.932x1+37.808x2+101.379x3 H0:β1=β2=β3=0，总体上y 对x1、x2、x3无 线性回归关系。
F=5. 617, P=0. 035，结论：肺活量对体重、 胸围、胸围呼吸差存在线性回归关系。
H0：β0=0 总体截距为0，t=-1. 400, P=0. 211
H0：β1=0，t =1.679，P=0.14 H0：β2=0，t =1.645, P=0.151
H0：β3=0，t =0.831, P=0.438 若将显著水平α选为0. 25，则体重（x1）、胸围（x2）对y有影响； 但不能说明胸围呼吸差（x3）对y有影响。
生物统计
第九章 回归
生物统计
【例9.1】在四川白鹅的生产性能研究中， 得到如下一组关于雏鹅重（g）与70日龄重(g) 的数据，试建立70日龄重(y)与雏鹅重(x)的 直线回归方程。
生物统计
表9-1 四川白鹅雏鹅重与70日龄重测定结果 （单位：g）
生物统计
表9-2 四川白鹅70日龄重与雏鹅重回归关系 方差分析
y
20
. 10
. . . .. ..
lnx 0
-2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5
初步判断 x, y 呈现对数曲线关联，作线性化变换 Y= y, X = lnx ，
新样本数据如上表所示。再作新数据散点图见右上图，已呈现直线关
联， 作直线回归分析得：
Y= 19. 7451 + 7. 7771 X 经检验该直线回归方程有意义。做反变换得曲线回归方程：
EquR atS ioqnuar eF
df1 df2 SigC . onstantb1
Logar.i9 t h 79m 623ic. 499
1
6 .00109.7457.777
The independent var iable is x-IgA(ug).
生物统计
例9.3 随机抽测10名女中学生的体重(x1)、胸围(x２)、胸围呼吸差(x3)、 肺活量(y)，数据如表。试做 y 对诸 xi 的多元线性回归分析。
生物统计
SPSS操作步骤：
先观察数据散点图：每个自变量分别与因变量之间 的散点图: Graphsscattersimple 做多元线性回归分析： AnalyzeRegressionLinear 把因变量选入 Dependent框 把多个自变量选入 independent框 在Method框中选择 enter 回归
生物统计
利用SPSS实现直线回归：
SPSS操作步骤： Analyze Regression Linear
dependent: 因变量 independent: 自变量 method: 可选择 enter
forward backward stepwise 点击statistics: 出现若干统计选项可供选择 Continue OK
即：y对x有极显著的对数曲线回归关系. 建立y对x的回归方程：
yb 0b 1ln x 1.7 94 7 .7 57 ln x 7
生物统计 Model Summary and Parameter Estimates
Dependent Var iable: y-mm
Model SummaryPar ameter Estimate
y= 19. 7451 + 7. 7771 lnx
生物统计
SPSS曲线回归：
Analyzeregressioncurve estimation
二次曲线 复合曲线 增长曲线 对数曲线 三次曲线
S曲线 指数mpound
Growth Logarithmic
yab x58 .1282 5.1 71x2
生物统计
例9.2 火箭电泳实验中，火箭高度y（mm）与免疫球 蛋白A的浓度x（IgA，μg）数据如表。试做曲线回归 分析。
IgA（μg） 火箭高度（mm）
x
y=Y
0. 2
7. 6
0. 4
12. 3
0. 6
15. 7
0. 8
18. 2
1. 0
18. 7
1. 2
21. 4
1. 4
22. 6
1. 6
23. 8
X=lnx
-1. 6094 -0. 9163 -0. 5108 -0. 2231 0 0. 1823 0. 3365 0. 4700
生物统计
做散点图，见左下图。
y
20
.......
. 10
x 0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6
生物统计
如果酌情从方程中剔除x3，重新建立二元线性回归方程，则由SPSS
软件分析有
y= -4187. 416 + 80. 271 x1 + 46. 449 x2
H0:β1=β2=0
F=8. 453, P=0. 014
结论：肺活量对体重、胸围存在线性回归关系。
H0：β0 = 0 总体截距为0，t = -2. 568, P=0. 037 H0：β1=0，t =2. 947, P=0. 021 H0：β2=0，t =2. 318, P=0. 054 在α=0. 25水平上，截距及两个偏回归系数均有意义。
Cubic S
Exponential Inverse Power
Logistic
生物统计
[例9.2] 作曲线回归分析
散点图显示，x、y可能存在对数曲线关系. 经过曲线回归分析，决定系数、回归分析的F值及P 值分别为：
r 0 .9,F 9 7 2 .4 6 ,p 9 3 0 .0 9 0 0 .00 1
生物统计
[例9.1] 作直线相关、回归分析. H0：x与y无直线相关关系，
即y对x无直线回归关系.
散点图显示，x、y可能存在直线关联.
经过相关分析：r0.97,7 p0.0000.01 经过回归分析：F21.830,8 p0.0000.01
即：x与y有直线相关关系，即y对x有直线回归关系. 建立y对x的直线回归方程：