spss统计软件培训数据分析
如何使用SPSS进行数据分析和统计
如何使用SPSS进行数据分析和统计章节一：介绍SPSS软件SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款被广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。
其功能强大，易于使用，可以用于数据的整理、描述性统计、数据分析、模型建立、预测等多种统计分析任务。
本文将重点介绍如何使用SPSS进行数据分析和统计。
章节二：数据导入与整理在使用SPSS进行数据分析前，首先需要将数据导入软件。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据后，需要对数据进行整理和清洗，包括去除无效数据、处理缺失值、设定变量类型、重编码变量等。
这样可以确保数据的质量和准确性。
章节三：描述性统计描述性统计是数据分析的第一步，用于对数据的基本特征进行描述。
SPSS提供了丰富的描述性统计功能，例如计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
此外，还可以通过绘制直方图、柱状图、散点图等图表来展示数据的分布和变化趋势。
章节四：单样本检验单样本检验用于检验一个样本的平均数是否与已知的总体平均数有显著差异。
SPSS中可以使用t检验进行单样本检验。
在进行单样本检验时，需要设定原假设和备择假设，并对数据进行分组和比较。
通过SPSS输出的结果，可以判断样本平均数与总体平均数是否存在显著差异。
章节五：相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS提供了相关系数的计算和相关图的绘制功能，可以清晰地展示变量之间的相关性。
通过相关分析，可以了解变量之间的正向或负向关系，并做出相应的解释和推断。
章节六：回归分析回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。
SPSS支持多种回归分析模型，如线性回归、多元回归等。
通过回归分析，可以估计变量之间的影响程度，预测因变量的值，并且可以通过检验回归模型的显著性来评估模型的拟合效果。
章节七：方差分析方差分析用于比较多个样本均值之间的差异是否显著。
SPSS中提供了单因素方差分析和多因素方差分析的功能。
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理
如何学习使用SPSS进行统计分析和数据处理SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、教育、市场研究等领域。
学会使用SPSS进行统计分析和数据处理，有助于提高研究工作的质量和效率。
本文将介绍学习和使用SPSS的步骤和技巧，帮助你快速上手。
一、安装和配置SPSS软件在学习使用SPSS之前，首先需要将软件安装到电脑上。
你可以从SPSS官方网站下载试用版或购买正式版，然后按照安装向导完成安装过程。
安装完成后，你需要登录或注册SPSS账号，以获取软件的完整功能。
在安装完成后，还需进行一些配置工作。
首先，检查软件是否需要更新，保持软件的最新版本。
其次，根据自己的需要设置软件的语言、界面和默认参数，以提高使用效率。
最后，配置数据存储路径和文件格式等选项，确保数据的存储和导入导出的一致性。
二、学习SPSS的基本操作SPSS具有丰富的功能和复杂的操作界面，但只要熟悉了基本操作，就能够轻松上手。
以下是学习SPSS基本操作的步骤：1. 新建数据集：打开SPSS软件后，点击“File”菜单，选择“New”按钮，再选择“Data”选项，即可新建一个数据集。
2. 数据录入：在新建的数据集中，将需要分析的数据进行录入。
可以手动输入数据，也可以导入外部文件，如Excel表格或CSV文件等。
3. 数据编辑：对录入的数据进行编辑和清洗。
包括删除无效数据、处理缺失值和异常值、修改变量名称和属性等操作。
4. 数据分析：选择合适的统计方法进行数据分析。
例如，对数据进行描述性统计、t检验、方差分析、回归分析等。
可以通过菜单、工具栏或者语法进行统计分析操作。
5. 输出结果：查看和导出分析结果。
SPSS会生成分析报告和图表，你可以通过菜单或工具栏选择输出格式，如Word文档、PDF文件、Excel表格等。
三、利用资源学习SPSS学习SPSS并不是一件难事，你可以通过以下方式获取学习资源：1. 官方文档：SPSS官方网站提供了详细的学习教程和操作手册，你可以下载阅读学习。
学会使用SPSS进行数据统计与分析
学会使用SPSS进行数据统计与分析第一章：SPSS介绍与环境配置SPSS（统计分析软件）是一款广泛应用于社会科学、商业研究、医学研究等领域的数据统计和分析工具。
本章将介绍SPSS的基本功能和概念，并给出环境配置的步骤。
1.1 SPSS的基本功能SPSS是一款功能强大的数据分析软件，可以进行数据清洗、数据处理、统计分析、模型建立等多种操作。
它提供了丰富的统计方法和分析工具，如描述统计、方差分析、回归分析、聚类分析等，能够帮助用户完成从数据收集到结果呈现的全过程。
1.2 SPSS的主要概念在使用SPSS进行数据统计与分析之前，我们需要了解一些相关概念。
SPSS中最基本的单位是变量（Variable），变量可以是数值型、字符型或日期型。
每个变量都有一个或多个取值（Value），取值是变量的具体表现形式。
变量可以按照水平（Level of Measurement）分为名义、序数、间隔和比例四个层次，不同的层次决定了所能使用的统计方法。
1.3 SPSS的环境配置为了正确使用SPSS进行数据统计和分析，我们首先需要进行环境配置。
具体步骤如下：（1）安装SPSS软件：从官方网站下载SPSS软件安装包，按照提示完成安装。
（2）导入数据：在SPSS软件中新建数据集，将需要分析的数据导入到数据集中。
可以从Excel、CSV等文件格式导入，也可以手动输入数据。
（3）数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值等。
通过数据清洗可以提高分析结果的准确性。
（4）变量设定：为每个变量设置正确的变量类型和取值。
根据实际情况判断变量的层次，选择适当的统计方法。
（5）保存数据集：将处理好的数据集保存在SPSS格式（.sav）中，方便下次使用。
第二章：数据描绘与描述统计数据描绘与描述统计是统计分析的基础，能够通过图表和统计量对数据的分布和特征进行表示。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描绘和描述统计。
2.1 数据描绘在对数据进行统计分析之前，我们首先需要对数据进行描绘，了解数据的分布情况。
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南
使用SPSS统计软件进行数据分析入门指南第一章：SPSS统计软件简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，社会科学统计软件包）是一款专门用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列的数据处理、描绘和统计分析方法，可用于解决各种统计学问题。
本章将介绍SPSS软件的基本概念和功能，并指导读者进行安装和设置。
1.1 SPSS软件的背景和发展历程1.2 SPSS软件的版本和特点1.3 安装SPSS软件1.4 设置SPSS软件的语言和界面1.5 SPSS数据文件的格式和类型1.6 打开、保存和关闭SPSS数据文件第二章：SPSS数据管理与数据清洗数据分析的第一步是数据的收集和管理。
本章将介绍如何在SPSS软件中进行数据的导入、清洗和变换，以确保数据的质量和准确性。
2.1 导入数据文件2.2 数据类型和变量属性设置2.3 缺失值处理2.4 数据的筛选与排序2.5 数据的变换与合并2.6 数据文件的导出和备份第三章：SPSS数据描述统计分析在进行深入的数据分析之前，首先需要对数据进行描述和总结，以获得对数据分布和特征的初步了解。
本章将介绍SPSS如何进行数据的描述性统计分析和数据可视化。
3.1 数据的描述性统计量3.2 数据的频数和交叉分析3.3 数据的描述性图表3.4 数据的相关分析3.5 数据的因子分析3.6 数据的聚类分析第四章：SPSS统计推断分析统计推断分析是利用样本数据对总体进行推断的一种方法。
本章将介绍如何利用SPSS软件进行统计推断分析，并解释如何进行假设检验、方差分析和回归分析等常用的统计方法。
4.1 参数统计分析与假设检验4.2 方差分析与多元方差分析4.3 相关与回归分析4.4 判别分析与逻辑回归分析4.5 非参数统计分析方法4.6 多元统计分析方法第五章：SPSS高级数据分析与报告生成在完成基本的数据分析后，可以进行一些更高级的操作和分析，以进一步深入了解数据的内在关系和结构。
2024年度spss培训计划
2024年度spss培训计划一、前言随着信息化的快速发展，数据分析工具的需求也在不断增加。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计分析软件，广泛应用于商业、科研、教育等领域。
为了适应市场需要，提高人才储备，我公司决定于2024年开展SPSS培训计划，以满足员工和职场新人的需求。
二、培训目标1. 了解SPSS软件的基本功能和操作方法；2. 掌握数据导入、数据清洗、数据分析等基本技能；3. 提高统计分析能力，能够应用SPSS进行常见的统计分析；4. 熟练运用SPSS软件进行报表输出和结果解读。
三、培训内容1. SPSS概述a. SPSS软件的功能和应用领域b. SPSS界面和操作方法c. 数据类型和数据导入2. 数据处理与清洗a. 数据导入与导出b. 数据清洗方法和技巧c. 缺失值处理与异常值识别3. 基本统计分析a. 描述统计分析b. T检验、方差分析、相关分析c. 回归分析、交叉分析4. 数据可视化与报表输出a. 图表绘制与编辑b. 报表输出与结果解读c. 项目实战案例分享与讨论四、培训方式1. 在线培训a. 网络直播课程，实时互动交流b. 视频教学及案例分析c. 课后作业和练习2. 线下实践a. 实际案例分析和操作实践b. 个人辅导和答疑c. 仿真项目实战演练五、培训师资力量全国范围内精选SPSS专家和资深数据分析师担任培训讲师，具有丰富的实战经验和临场应用能力，能够提供实用性、高质量的实训指导。
六、培训时间和地点SPSS培训计划将在2024年度开展，培训时间分为春季、夏季、秋季和冬季四个阶段，每个阶段持续1个月，灵活安排培训时间和时间。
培训地点将在公司总部设立专门的培训场地，也可以结合线上教学模式进行培训。
七、培训收益1. 提升员工的SPSS应用能力，解决工作中的实际问题；2. 团队协作效率的提高，有效利用数据进行决策分析；3. 提高员工的市场竞争力，为公司发展提供有力支持。
SPSS 统计软件教程—数据分析实例详解
Levene's Test for Equalityof Variances
t-test for Equality of Means
95% Confidence F Sig. t df Sig. (2- Mean Std. Error Interval of the
tailed) Difference Difference Lower Upper
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§1.3 按题目要求进行统计分析
下面我们要用SPSS来做成组设计两样本均数比较的t检验， 选择Analyze==>Compare Means==>IndependentSamples T test，系统弹出两样本t检验对话框如下：
18
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下图所 示：
SPSS 统计软件教程
SPSS简介
欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你 选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最 为方便的SPSS来完成自己的工作。 SPSS是 Statistical Program for Social Sciences 的简称， 即社会科学统计程序，由美国SPSS公司1970 年代推出，迄今已有近30多年的历史。是国际 著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、 SPSS、Statis）。SPSS公司已决定将之英文全 称更改为Statistical Product and Service Solutions我们现在使用的是SPSS for Windows 11.0版。看图：1、2
Equal variances 0.03 0.86 2.52 22
使用SPSS进行数据分析入门
使用SPSS进行数据分析入门篇一：SPSS的简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种统计分析软件，被广泛应用于社会科学、商业和其他领域的数据分析。
SPSS提供了一个易于使用的界面，使用户能够进行数据输入、数据变换和统计分析。
本章将介绍SPSS的基本功能和使用方法。
1.1 SPSS的特点SPSS具有以下几个特点：1. 提供丰富的数据输入方式，包括手工输入、导入Excel和CSV文件等；2. 支持各种常用的统计分析，如描述统计、假设检验、回归分析等；3. 提供可视化工具，包括图表和报表，帮助用户更好地理解数据；4. 支持自定义计算和数据变换，满足用户特定的需求；5. 提供强大的数据处理能力，包括数据清洗、缺失值处理等；6. 支持脚本编写，提高分析的自动化程度。
1.2 SPSS的安装和启动安装SPSS时，用户可以选择自己所需的组件，通常包括核心软件和扩展模块。
安装完成后，用户可以通过桌面图标或开始菜单中的SPSS图标启动软件。
篇二：数据输入与处理2.1 数据输入SPSS支持多种数据输入方式，包括手动输入、从Excel或CSV 文件导入以及从数据库中读取。
用户可以根据自己的需求选择最方便的方式。
2.2 数据处理在进行数据分析之前，通常需要对数据进行一些处理，以满足分析的要求。
SPSS提供了多种数据处理功能，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
2.2.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选、删除不完整或错误的数据，以提高数据的质量。
SPSS提供了一系列的数据清洗功能，包括删除重复值、处理缺失值等。
2.2.2 变量选择当数据中包含大量变量时，用户可能只关心其中的几个变量。
SPSS提供了变量选择的功能，用户可以根据自己的需要选择感兴趣的变量，以减少分析的复杂性。
2.2.3 数据转换数据转换可以对原始数据进行加工，生成新的变量或数据集，以满足进一步分析的需求。
数据统计分析SPSS教程完整版
市场研究
市场细分
利用SPSS对市场数据进行统计分析，识别 不同消费群体的特征和需求，为市场细分提 供依据。
营销策略制定
通过SPSS分析市场趋势和消费者行为，为 企业制定有针对性的营销策略提供数据支持。
社会调查与分析
要点一
社会问题研究
利用SPSS对社会问题进行定量分析，探究问题背后的原因 和影响因素。
线性回归分析
线性回归分析概述
01
线性回归分析是预测一个因变量与一个或多个自变量之间线性
关系的方法。
最小二乘法
02
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，通过最小化预测值与
实际值之间的平方差来估计回归系数。
多元线性回归
03
当一个因变量受到多个自变量的影响时，可以使用多元线性回
归来预测其值。
非线性回归分析
非线性回归分析概述
非线性回归分析是预测因变量与自变量之间非线性关系的方法。
多项式回归
多项式回归是一种常见的非线性回归形式，通过将自变量多次方来 拟合非线性关系。
逻辑回归
逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法，通过将因变量 转换为概率值来进行预测。
06
聚类分析与判别分析
K-均值聚类分析
总结词
独立样本T检验
总结词
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
独立样本T检验用于比较两个独立样本的均值。在独立样本T检验中，我们假设两个样本分别来自不同的总体，并 检验这两个总体的均值是否存在显著差异。通过计算T统计量，我们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。
配对样本T检验
总结词
用于比较两个相关样本的均值是否存在显著差异。
培训资料-spss统计软件培训数据分析
SPSS统计软件数据分析
宿昆 重庆市疾控慢病所 sukun325@
SPSS 主要内容
• 统计描述 • 均数比较：t检验、方差分析 • χ2 检验 • 简单线性回归 • 二分类Logistic回归 • 基于秩次的非参数检验
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2020/8/7
SPSS 1.1 统计描述
• 连续变量的统计描述
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2020/8/7
SPSS 1.4 简单线性回归模型（续）
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2020/8/7
SPSS
1.5 二分类Logistic回归
• 相关(correlation)与回归(regression)简介 • 在大量的医学研究中还需要对两个变量之间的关系进行
量化研究，一是确定两个变量间是否有联系及联系的程 度如何，二是定量地确定它们之间的互依关系，相关与 回归就是研究这种关系的统计方法。 • 变量间的关系
SPSS
1.5 二分类Logistic回归（续）
起logit(P)平均值的改变量
ln1 (P1P '1')/1 ( P1P1)lnO Ri
• 当其它自变量(Xj)取值保持不变时， Xi取值增加一个单位 引起OR自然对数值的变化量，因此在使用上OR值要远比βi 本身更常用
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SPSS 1.5 二分类Logistic回归
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SPSS 1.2.2 分类变量的统计描述
• 频数分布情况的描述：绝对频数、百分比
• 集中趋势的描述：众数
• 使用相对数进行深入描述：比、构成比、率
• SPSS中的相应功能：“频率”过程、“描述”过程和 “探索”过程
培训资料-spss统计软件培训数据分析ppt课件
有弱, 如:身高与体重. (变异) • 相关和回归分析的研究对象:统计关系 Nhomakorabea17
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2021/4/6
1.5 二分类Logistic回归（续）
• Logistic回归：应变量为分类变量，自变量: 连续/分类变量，研究该分类变量 与一组自变量之间的关系 • 0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病 • 有序分类：治愈/好转/未治愈 • 无序分类：腺癌、鳞癌、大细胞癌
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2021/4/6
1.4 简单线性回归模型
• 回归的最初含义：生物学含义 英国的遗传学家F.Galton和K.Pearson注意到一个有趣的现象，即父亲高，儿子 也高，父亲矮，儿子也矮，但儿子的身高离平均水平更近些，即子代身高有向人群 的平均身高回归(regression to the mean)的趋势，这就是“回归”的生物 学内涵，Galton称该现象为“普遍回归法则(law of universal regression)”。这是很自然的，否则，岂不一代比一代无限制地远离平均值，导 致身高两级分化？
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1.2 比较均值
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1.3 χ2检验
• 完全随机设计的单样本计数资料的率/构成比与已知总体率/构成比比较 • 完全随机设计的两(多)独立样本计数资料的率(构成比)比较 • 配对设计的两组相关样本计数资料的率/构成比比较与Kappa一致性检验 • 完全随机设计的分层χ2检验
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1.4 简单线性回归模型（续）
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.2.1 连续变量的统计描述（续）
• 算术均数： 用于描述服从正态分布的变量值的平均水平。 • 中位数： 用于描述服从偏态分布资料的平均水平。 • 几何均数： 用于描述等比或等差数列变量值的平均水平。 • 方差：主要用于正态分布资料； • 标准差：主要用于正态分布资料； • 四分位数间距：主要用于偏态分布资料(Q＝P75—P25 )； • 变异系数：用于度量单位不同或均数相差悬殊的资料。
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.2.1 连续变量的统计描述（续）
SPSS中的相应功能：“频率”过程
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.2.1 连续变量的统计描述（续）
SPSS中的相应功能：“描述”过程
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.2.1 连续变量的统计描述（续）
SPSS中的相应功能：“探索”过程
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.2.2 分类变量的统计描述
• 频数分布情况的描述：绝对频数、百分比
• 集中趋势的描述：众数
• 使用相对数进行深入描述：比、构成比、率
• SPSS中的相应功能：“频率”过程、“描述”过程和 “探索”过程
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重庆市疾控慢病所 宿昆
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.4 简单线性回归模型（续）
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS
1.5 二分类Logistic回归
• 相关(correlation)与回归(regression)简介 • 在大量的医学研究中还需要对两个变量之间的关系进行
量化研究，一是确定两个变量间是否有联系及联系的程 度如何，二是定量地确定它们之间的互依关系，相关与 回归就是研究这种关系的统计方法。 • 变量间的关系
模型中参数的意义 • Β0为常数项：自变量取值全为0时的基线状况，未必有实际
意义 • Βi为偏回归系数，代表固定其它Xj时，Xi改变一个单位引
起logit(P)平均值的改变量
• 完全随机化设计两组独立计量资料均数间比较的t检验
• 如男女BMI比较
• 完全随机化设计多组独立计量资料均数间比较的单因素
ANOVA
• 如比较不同乡镇BMI
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2020/4/4
SPSS 1.2 比较均值
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.3 χ2检验
• 完全随机设计的单样本计数资料的率/构成比与已知总 体率/构成比比较
• 回归的现在含义：完全不同了，回归分析是研究事物或 现象之间的数量依存关系，控制/预测
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2020/4/4
SPSS
1.4 简单线性回归模型（续）
• 模型: Yi Xi i( i随机误差)
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Yi a bXi
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2020/4/4
SPSS
1.4 简单线性回归模型（续）
2020/4/4
SPSS 1.2 比较均值
• 完全随机化设计单组计量资料的均数与总体均数比较的 t检验
• 某个小区1000个6岁男孩的身高与重庆市所有6岁男孩的 身高平均值的比较
• 配对设计两组相关计量资料均数间比较的t检验
• 自身配对:如治疗前后某项指标比较。
• 异体配对:如对两只兔子两种处理方法的结果比较。
• 连续变量的统计描述
• 分类变量的统计描述
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SPSS 1.2.1 连续变量的统计描述
• 集中趋势：算术均数、中位数、几何均数、众数、调和 均数等。
• 离散趋势：全距、方差和标准差、百分位数、四分位数 /间距、变异系数。
• 分布特征：对正态分布而言，偏度系数和峰度系数等。
• 完全随机设计的两(多)独立样本计数资料的率(构成比) 比较
• 配对设计的两组相关样本计数资料的率/构成比比较与 Kappa一致性检验
• 完全随机设计的分层χ2检验
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2020/4/4
SPSS 1.4 简单线性回归模型
• 回归的最初含义：生物学含义 英国的遗传学家F.Galton和K.Pearson注意到一个有趣的现象， 即父亲高，儿子也高，父亲矮，儿子也矮，但儿子的身高离平均水 平更近些，即子代身高有向人群的平均身高回归(regression to the mean)的趋势，这就是“回归”的生物学内涵，Galton 称该现象为“普遍回归法则(law of universal regression)”。这是很自然的，否则，岂不一代比一代无限制地 远离平均值，导致身高两级分化？
• (1)函数关系(确定性关系):如:圆面积和圆半径. • (2)统计关系(非确定性关系):不象函数关系那样直接,但却普
遍存在,且有强有弱, 如:身高与体重. (变异)
• 相关和回归分析的研昆
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SPSS 1.5 二分类Logistic回归（续）
• 线性回归分析的一般步骤 • (1)确定因变量和自变量 • (2)绘制散点图 • (3)从样本数据出发确定变量之间的数学关系式,并 对回归方程的各个参数进行估计. • (4)对回归方程进行各种统计检验.:回归方程的显 著性检验；拟合优度检验；残差(Y的估计值Ŷ与实测 值的差)分析(y/残差-x/X or Ŷ) • (5)利用回归方程进行预测与控制；
SPSS
SPSS统计软件数据分析
宿昆 重庆市疾控慢病所
sukun325163
SPSS 主要内容
• 统计描述 • 均数比较：t检验、方差分析 • χ2 检验 • 简单线性回归 • 二分类Logistic回归 • 基于秩次的非参数检验
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SPSS 1.1 统计描述
• Logistic回归：应变量为分类变量，自变量: 连续/ 分类变量，研究该分类变量与一组自变量之间的关系
• 0/1：治愈/未治愈，或患病/未患病 • 有序分类：治愈/好转/未治愈 • 无序分类：腺癌、鳞癌、大细胞癌
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重庆市疾控慢病所 宿昆
2020/4/4
SPSS 1.5 二分类Logistic回归（续）