用spss求函数参数
spss统计分析及应用教程-第9章 结构方程模型
❖ 模型评价
评价指标
绝对拟合评价
指 标
绝对拟合评价
绝对拟合评价
卡方值
拟合优度指数GFI
标准化均方根残余 SRMR 期望复核效度指标 AGFI 调整后的拟合指数 AGFI 不规范拟合指数 NNFI
增值拟合指数IFI
简效规范拟合指数 PNFI Akaike 信息标准化 AIC 规范卡方Normed Chi-Square
• Move是移动所选定的图形； • Duplicate是复制所选定的图形； • Erase是删除所选定的图形； • Move Parameter是移动所设定的参数位置；
•Edit按钮 在Edit下拉的菜单之中，提供了路径图编辑的相关工具， 如图所示。各选项的功能如下：
• Reflect是将所选定的图形作镜面对称； • Rotate是旋转所选定的图形； • Shape of Object是调整所选定的图形大小； • Space Horizontally是水平调整选定的图形； • Space Vertically是水垂直平调整选定的图形； • Drag Properties用来设定正在编辑的图形的性质； • Fit to page是使绘图区的图形与绘图区域大小相适应； • Touch up是用来使图形相对协调美观。
（3）可以在一个模型中同时处理因素的测量和因素之间的结构 传统的统计方法中，因素自身的测量和因素之间的结构关系往
往是分开处理的——对因素先进行测量，评估概念的信度与效度， 通过评估标准之后，才将测量资料用于进一步的分析。
在结构方程模型中，则允许将因素测量与因素之间的结构关系 纳入同一模型中同时予以拟合，这不仅可以检验因素测量的信度和 效度，还可以将测量信度的概念整合到路经分析等统计推理中。
极差标准化 spss
极差标准化 spssSPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一款常用的统计分析软件，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和可视化呈现。
在实际的数据分析过程中，我们经常会遇到需要对数据进行标准化处理的情况。
本文将介绍如何使用SPSS进行极差标准化，以及其在实际应用中的意义和作用。
首先，我们需要明确什么是极差标准化。
极差标准化是一种常用的数据标准化方法，它可以将原始数据按照一定的比例进行缩放，使得数据符合一定的标准分布。
在实际应用中，极差标准化可以帮助我们消除不同变量之间的量纲影响，使得数据更具有可比性和可解释性。
在SPSS软件中，进行极差标准化的操作步骤如下：第一步，打开SPSS软件，并导入需要进行极差标准化的数据文件。
在数据文件中，选择需要进行极差标准化的变量，将其添加到分析列表中。
第二步，点击“转换”菜单，选择“计算变量”。
在弹出的对话框中，输入新变量的名称，并选择“函数”中的“标准化”函数。
然后在“函数参数”中选择需要进行极差标准化的变量，并设置相应的参数。
第三步，点击“确定”按钮，SPSS将会自动计算出极差标准化后的新变量，并将其添加到数据文件中。
通过以上操作，我们就可以在SPSS软件中对数据进行极差标准化了。
接下来，让我们来看一下极差标准化在实际应用中的意义和作用。
极差标准化可以帮助我们更好地理解数据的分布特征，发现数据之间的规律和关联。
通过极差标准化，我们可以将不同变量之间的差异性进行比较和分析，从而更加客观地评价它们的重要性和影响程度。
此外，极差标准化还可以为后续的数据分析和建模提供更加准确和可靠的基础，使得我们得出的结论更具有说服力和可信度。
总之，极差标准化是一种重要的数据处理方法，在实际的数据分析工作中具有广泛的应用前景。
通过SPSS软件，我们可以轻松地对数据进行极差标准化，从而更好地挖掘数据的潜在信息，为决策提供科学依据。
SPSS05日期时间函数及其应用
返回目录
常量格式示例3
格 式 dd-mmm-yyyy hh:mm dd-mmm-yyyy hh:mm:ss dd-mmm-yyyy hh:mm:ss.ss hh:mm hh:mm:ss hh:mm:ss.ss ddd hh:mm ddd hh:mm:ss ddd hh:mm:ss.ss 说 明 日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位） 时 （2位）:分（2位） 日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位） 时 （2位）:分（2位）:秒（2位） 日（2位）-月（英文月份缩写）-年（4位） 时 （2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒 时（2位）:分（2位） 时（2位）:分（2位）:秒（2位） 时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒 日数 时（2位）:分（2位） 日数 时（2位）:分（2位）:秒（2位） 日数 时（2位）:分（2位）:秒（2位）.百分秒 示 例 11-AUG-1945 11:10 11-AUG-1945 11:10:35 11-AUG-1945 11:10:35.30 11:30，08:50 11:08:05，08:15:25 11:08:05.80，08:15:25.45 128 08:50 128 08:50:30 128 08:50:30.78
SDATEw
可排序的 日期*
8 10
4
8 10
6 8 6
40
yy/mm/dd yyyy/mm/dd
90/10/28 1990/10/28
4 Q 90 4 Q 1990 OCT 90
40
q Q yy q Q yyyy
QYRw
季度和年
6 6
40
mmm yy
MOYRw
月和年
8 6
WKYRw 星期和年 8
SPSS详细操作：广义估计方程
SPSS详细操作：广义估计方程SPSS详细操作：广义估计方程2017-03-18 17:40一、问题与数据在临床研究中，经常会比较两种治疗方式对患者结局的影响，并且多次测量结局。
例如，为了研究两种降压药物对血压的控制效果是否存在差异，研究者会对两个人群服药后在不同时间点记录血压值，然后评价降压效果。
或者对两组动物分别施加两种干预，连续记录多个时间点的结局，然后比较两种干预的效果。
这种设计可以用如下示意图表示：另外，有时研究只需要收集一个时间点的数据，但是一个研究对象会提供多个部位的数据点。
例如，研究者想评价冠心病患者在冠脉搭桥术后应用阿司匹林是否可以有效降低患者血管的再堵塞，评价的方法是术后1年做冠脉造影观察血管是否堵塞，但是每个患者可能会在同一次手术中对多条冠状动脉血管进行搭桥，因此有的患者可能会贡献多组数据。
这种设计可以用如下示意图表示：以上两种设计，不管是临床试验还是动物试验都非常常见，它的特点在于数据间非独立，同一个体间数据具有相关性。
对于这样的设计类型，该如何分析呢？今天我们来介绍另外一种非常好的方法——广义估计方程（GEE）。
GEE既可以处理连续型结局变量也可以处理分类型结局变量，它实际上代表了一种模型类别，即在传统模型的基础上对相关性数据进行了校正，可以拟合Logistic回归、泊松回归、Probit回归、一般线性回归等广义线性模型。
本文将以阿司匹林预防冠脉搭桥后血管再堵塞为例介绍运用SPSS进行GEE的操作方法。
以下为数据格式：表1. 数据格式每名患者贡献数据量不等。
如编号为1的患者只对一根血管进行了搭桥手术，编号为2的患者则有两根血管进行搭桥手术。
表2. 变量赋值（注：本例中数据纯属虚构，分析结果不能产生任何结论。
性别为待调整变量。
）二、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS首先在SPSS变量视图（Variable View）中新建上述表2中变量，然后在数据视图（Data View）中录入数据。
重复测量资料的广义估计方程分析及SPSS实现
重复测量资料的广义估计方程分析及SPSS实现一、本文概述在统计学中，重复测量资料是一种常见的数据类型，通常涉及到同一观察对象在不同时间点或不同条件下的多次测量。
这类数据在医学、社会科学、心理学等领域的研究中尤为常见，例如追踪病人的病情发展、评估教育干预的效果、研究消费者的购买行为等。
为了有效分析这类数据，研究者需要采用适当的统计方法，以控制潜在的干扰因素，揭示数据间的内在关联。
广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）是一种适用于分析重复测量资料的统计方法。
它通过指定一个工作相关矩阵，来纠正观察对象间的相关性，并允许研究者根据数据的特性选择适当的相关结构。
GEE的优点在于其稳健性和灵活性，即使在数据分布不符合正态分布或观测次数不等的情况下，也能提供可靠的参数估计。
本文旨在介绍广义估计方程的基本原理及其在SPSS软件中的实现方法。
我们将首先概述广义估计方程的基本概念和数学模型，然后详细阐述如何在SPSS中运用GEE分析重复测量资料。
通过实例演示，读者将能够掌握从数据准备到结果解读的完整流程，从而提高对重复测量资料的分析能力。
本文还将讨论GEE分析中的一些常见问题及注意事项，以帮助研究者在实践中避免常见错误，确保分析结果的准确性和可靠性。
二、广义估计方程（GEE）的基本原理广义估计方程（GEE）是一种用于分析重复测量数据的方法，它扩展了传统的线性回归模型，允许处理复杂的数据结构，包括时间序列、聚类数据、纵向数据等。
GEE的核心在于其灵活性，它不需要指定数据的具体分布形式，只需要指定工作相关性结构，因此在实际应用中具有广泛的适用性。
构建工作相关性结构：在GEE中，研究者需要指定一个工作相关性矩阵，用于描述观测值之间的相关性。
这个矩阵可以根据数据的实际情况进行选择和构建，例如，如果数据是时间序列，可以选择一阶自回归（AR(1)）模型；如果数据是聚类数据，可以选择交换相关（Exchangeable）模型等。
SPSS操作—方差分析
例题进一步分析
析中剔除
实例-单因素方差分析各处理重复数不等的方差分析
用四种饲料喂养19头猪比较，四种饲料是否不同。
饲料 A 133.8 B 151.2 C 193.4 D 225.8
125.3
143.1 128.9 135.7
149.0
162.7 143.8 153.5
185.3
182.8 188.5 198.6
Post Hoc（均数的多重比较选项）
• 进行多重比较是对每两个组的均值进行如下比较：MEAN(i)MEAN(j)≥4.6625×RANGE×SQRT(1/N(i)+1/N(j))；其中i、j分 别为组序号， MEAN(i)、MEAN(j)分别为第i、j组均值， N(i)、N(j) 分别为第i、j组中的观测数。各组均值的多重比较方法的算法 不同RANGE值也不同。
• Hochberg’s GT2(霍耶比GT2法)：用正态最大系数进行多 重比较
• Gabriet(盖比理法)：用正态标准系数进行配对比较，在单元 数较大时，这种方法较自由； • Waller-Duncan(瓦尔-邓肯法)：用t统计量进行多重比较检验。
使用贝耶斯接近；
• Dunnett(邓尼特法)：最小显著差数测验法，进行各组与对照 组的均值，默认的对照组是最后一组；选定此方法后，激活 下面的Control Catetory参数框，展开小菜单，选择对照组 • Tamhane‘s T2(塔海尼T2法)：t检验进行配对比较； • Dunnett’s T3(邓尼特T3法)：正态分布下的配对比较； • Games-Howell(盖门-霍威尔法)：各组均值的配对比较，该方 法较灵活；
spss计算标准分
spss计算标准分SPSS计算标准分。
标准分，又称Z分数，是一种常用的统计方法，用于将原始分数转换成具有标准正态分布特征的分数。
在SPSS软件中，我们可以通过简单的步骤来计算标准分，下面将详细介绍如何在SPSS中进行标准分的计算。
首先，打开SPSS软件，并载入需要进行标准分计算的数据集。
在数据集中，选择需要进行标准分计算的变量，假设我们选择的变量为X。
接下来，依次点击“转换”-“计算变量”，在弹出的对话框中，输入新变量的名称，假设我们将新变量命名为Z，然后在“数学运算”中选择“标准化值”，在“函数与特殊字符”中选择所需的变量X，点击“箭头”将变量X移入“数学表达式”中。
点击“OK”完成计算。
此时，SPSS软件将自动计算出变量X的标准分，并将结果保存在新变量Z中。
通过这个简单的步骤，我们就可以在SPSS中完成标准分的计算。
需要注意的是，标准分的计算是基于原始分数的分布特征进行的，因此在进行标准分计算之前，我们需要对原始分数的分布特征进行检查。
可以通过绘制直方图、查看描述统计量等方式来对原始分数的分布特征进行初步了解，确保数据符合正态分布或近似正态分布。
另外，标准分的计算结果可以帮助我们更好地理解数据，比较不同变量之间的分布特征，发现异常值等。
在实际应用中，标准分常常用于评估个体在某个变量上的相对位置，比较不同个体之间的差异，进行跨样本的比较等。
总之，SPSS软件提供了便捷的工具来进行标准分的计算，通过简单的操作我们就可以得到需要的结果。
在实际应用中，标准分的计算可以帮助我们更好地理解数据，进行数据分析和研究。
希望本文对您在SPSS中进行标准分计算有所帮助，谢谢阅读！。
第五章 SPSS参数检验1
作出决策
拒绝假设!
别无选择.
☺☺ ☺
☺☺ ☺☺
☺☺
抽取随机样本
☺X均=值20☺
原假设
(null hypothesis)
1. 又称“0假设”，研究者想收集证据予以反对的假设，用 H0表示
2. 所表达的含义总是指参数没有变化或变量之间没有关系 3. 最初被假设是成立的，之后根据样本数据确定是否有足够
的证据拒绝它
假设检验的理论依据
假设检验所以可行,其理论背景为 实际推断原理,即“小概率原理”
人们在实践中普遍采用的一个原则：
小概率事件在一次试验 中基本上不会发生 .
小概率原理及实际推理方法
1、小概率事件 如果在某次试验或观测中，某事件出现
的概率很小，这样的事件叫小概率事件。
2、小概率原理
小概率事件在一次试验或观测中几乎是不可能发 生的。
至此，SPSS将自动计算t统计量和对应的概 率p值。
• 推断储户一次平均存（取）款金额是否为2000 • 推断家庭人均住房面积的均值是否为20平方米
练习
根据各保险公司人员构成情况数据，对我国目 前保险公司从业人员的受高等教育的程度和年轻化 的程度进行推断：
• 保险公司具有高等教育水平的员工比例的平均值不 低于0.8；
解：研究者想收集证据予以证明的假设应该是“ 生产过程不正常”。建立的原假设和备择假设为
H0 ： 10cm H1 ： 10cm
提出假设
(例题分析)
• 【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称 ：平均净含量不少于500克。从消费者的利益 出发，有关研究人员要通过抽检其中的一批产 品来验证该产品制造商的说明是否属实。试陈 述用于检验的原假设与备择假设
3. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有 理由拒绝原假设
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用spss求函数参数
在具体的题目中，经常 会给你一组数据，并告诉你 该组数据满足的函数类型， 求函数的参数。
那么该如何求呢？现在 以一个例子说明。
例：正戊烷(C5H12)的饱和蒸
汽数据列于下表，试求饱和 蒸汽压P(KPa)与温度T(K)的 关系。(已知安托尼公式为 lgP=A-B/(T+C)，假设该溶液 为理想溶液)
温度 T/K
223.1 233.0 244.0 251.0 260.6 275.1 291.7 309.3
饱和蒸
汽压 1.3
2.6
5.3
8.0
13.3 26.6 53.2 101.3
P/Pa
解：已知的函数不能用已知 的模型来拟合，所以我们得 输入函数，进而求解。
1.首先启动spss软件。 2.输入数据。（如下图）
@WPS官方微博 @kin性弹出如下窗口。
4.在因变量中输入“饱和蒸
汽压”，模型表达
式
中输入“EXP(A-B/(T+C))”。
点击“参数”，在名称中
输入“A”，在初始值中 输”0“，然后点击添加。依 次这样输入参数B、C。
5.点击约束弹出如下对话框， 选择定义参数约束，并按图 上填写之后点继续。
6.点击选项，进入选项的对话 框，默认值不需要修改，点 击继续。
7.点击确定，得出输出结果。
8.由表可得：A=13.782， B=2459.396，C=-40.923。
9.函数方程为：lgP=13.7822459.396/（T-40.923）。
谢谢观赏
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