spss统计第八章
经典课件：spss19统计分析基础与案例分析应用第8章相关分析
1 选择菜单中分析→相关→双变量。如图8-4 2 选择参加计算相关系数的变量到【变量】框。 3 在 【相关系数】 框中选择计算哪种相关系
数。
.
4 在【显著性检验】 框中选择输出相关系数检 验的双侧检验的概率 值还是单侧检验的概率 值。
x2
x3
9
4
20
6
18
5.9
33
6.4
31
5
13
6.7
25
7.5
30
6
5
3.5
47
8
25
5
11
5.8
23
8.3
35
7
39
7.4
21
4.3
7
7
40
7.6
35
4.9
23
5
33
6.4
27
6.1
34
5.5
15
4.4
.
具体操作步骤： 1选择菜单图形 → 旧对话框→ 散点图，出现如图8-1的对话框。 2选择散点图的类型【简单散点图】。 3单击【定义】，出现如图8-2的对话框，把左侧“数学家的 年工资”指定到右侧【Y轴】中，把“研究工作时间”指定到 【X轴】中。 得到如图8-3的散点图，从散点图中可以看出，研究工作时间 与年工资具有较强的相关关系。
.
8.2.2 绘制散点图的基本操作
绘制散点图的基本操作步骤如下： 1选择菜单图形 → 旧对话框→ 散点图，出
现如下图的对话框。
.
2 选择散点图的类型。SPSS提供了5种类型 的散点图。
SPSS课件第8章
第8章方差分析在前面的第5章，我们讲述了两独立样本参数的t检验，通过t检验可以判断两个总体的均值是不是有显著差异。
那么，我们不禁要问：如果要判断的总体不止两个，而是多个，我们该如何进行均值间的比较呢？对多个总体两两进行独立样本t检验是一种处理方法，但是随着总体数目的增多，这种方法C=4950次两两比较，真是一件繁琐又的弊端会越来越明显，假如我们要检验100个总体，那需要做2100浩大的工程。
有没有一种方法能够不进行两两比较直接从整体上解决多总体的均值的比较呢？SPSS提供方差分析来完成这一工作。
在工业、农业、经济、医学、金融等许多学科领域，方差分析被广泛应用于数量分析研究，发挥了越来越重要的作用。
方差分析这种将数据差异划分为几种原因并进行比较分析找出总体规律的思想，是非常重要的一种统计思想，在很多统计方法中也经常使用，掌握方差分析，不仅让我们掌握了一件分析数据的有力工具，而且有助于我们对统计思想的深入理解，培养统计思维，可谓一举双得。
下面我们就来具体说说方差分析的基本思想和步骤。
8.1 方差分析概述方差分析从实质上来说是两独立样本t检验推广到多独立总体情形的假设检验，是一种参数检验方法，其检验的是多总体的均值是否存在显著差异。
例如，在证券市场中，我们要考察不同行业的股票，在一轮大牛市中上涨的平均幅度是否相同，即股票在牛市中是否存在行业差异。
此时，我们需要在每个行业中选取一些股票作为样本，计算其涨幅，然后再比较这些行业平均涨幅是否相同。
这也仅仅考虑行业对证券的影响，其实证券的影响因素还有很多：地域、概念、宏观政策等，这些因素中哪些对股票有显著的影响，哪些没有显著的影响。
更进一步来说，如果肯定了行业对股票涨幅有影响，那么我们还需要确定究竟是哪个行业的股票的平均涨幅最大，哪个行业的平均涨幅最小，它们之间的差异是不是显著的。
在清楚了这些问题以后，我们就可以针对某个行业的股票制定投资策略了。
上面仅仅是单个因素的考虑影响，当同时考虑多个因素对股票涨幅的影响时，例如：行业、地域因素同时考虑，问题就复杂了，这里面不仅有单个因素本身的影响，还存在两个因素的关联性对股票的影响，需要仔细甄别。
薛薇,《SPSS统计分析方法及应用》第八章 相关分析和线性回归分析
以控制，进行偏相关分析。
偏相关分 析输出结 果;负的 弱相关
相关分析 输出结果 ;正强相 关
8.4.1
8.4.2
回归分析概述
线性回归模型
8.4.3
8.4.4 8.4.5 8.4.6
回归方程的统计检验
基本操作
其它操作
应用举例
线性回归分析的内容
能否找到一个线性组合来说明一组自变量和因变量
可解释x对Y的影响大小，还可 以对y进行预测与控制
目的是刻画变量间的相关 程度
8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4
散点图 相关系数 基本操作 应用举例
•
相关分析通过图形和数值两种方式，有效地揭示事物
之间相关关系的强弱程度和形式。
8.2.1 散点图 它将数据以点的的形式画在直角坐标系上，通过
Distances 过程用于对各样本点之间或各个变量之间 进行相似性分析，一般不单独使用，而作为聚类分
析和因子分析等的预分析。
1) 选择菜单Analyze Correlate Bivariate，出现 窗口：
2) 把要分析的变量选到变量Variables框。
3) 在相关系数Correlation Coefficents框中选择计算哪种
一元线性回归模型的数学模型：
y 0 1 x
其中x为自变量；y为因变量； 0 为截距，即常量；
1 为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。
用最小二乘法求解方程中的两个参数，得到
1
( x x )( y y ) (x x)
i i 2 i
0 y bx
spss第八章虚拟变量
10
模型中引入虚拟变量的作用
1、分离异常因素的影响，例如分析我国 GDP的时间序列，必须考虑“文革”因素 对国民经济的破坏性影响，剔除不可比 的“文革”因素。 2、检验不同属性类型对因变量的作用， 例如工资模型中的文化程度、季节对销 售额的影响。 3、提高模型的精度，相当与将不同属性 的样本合并，扩大了样本容量（增加了 12 误差自由度，从而降低了误差方差）。
虚拟变量在模型中，可以作解释变量，也 可以作因变量。 虚拟变量作解释变量时出现在方程的右端 虚拟变量作因变量（被解释变量）时出现 在方程的左端
9
虚拟变量模型
引入虚拟变量后，回归方程中同时含有一 般解释变量和虚拟变量，称这种结构的模 型为虚拟变量模型或斜方差分析模型。 在第8章（本章）中讨论虚拟自变量模型 在第14章（虚拟因变量）中讨论虚拟因变 量。虚拟变量作因变量又称抉择模型。
虚拟变量设置的原则
在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量 的个数应按下列原则确定： 如果有 m 种互斥的属性类型，在模型中引 入 m-1 个虚拟变量 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个 虚拟变量 再如，文化程度分小学、初中、高中、大 学、研究生5类，引用4个虚拟变量
13
虚拟变量是一用以反映质的属性的一个人 工变量，通常记为D（Dummy）。 虚拟变量D只取0或1两个值 对基础类型或肯定类型设D=1 对比较类型或否定类型设D=0
7
虚拟变量举例
D= D= 1 0 0 1 本科学历 非本科学历 “文革”时期 非“文革”时期
8
虚拟变量的引入
模型中引入虚拟变量的必要性
现实经济生活错综复杂，往往要求人们按 照经济变量的质或量的不同，分别进行处 理。因此，回归模型中，往往有必要引入 虚拟变量，以表示这些质的区别。例如， 消费函数，对于平时与战时，萧条与繁荣， 乃至性别、教育程度、季节性等等，都会 因质的有不同表现出不同的差异。6虚拟变量的定义
spss第八章
本章内容:
第一节 方差分析的基本原理 第二节 单因素方差分析 第三节 简单方差分析
第一节 方差分析的基பைடு நூலகம்原理
方差分析的概念 方差分析中的术语 方差分析过程
方差分析的概念
一、概念 方差分析是检验多个样本均数间差 异是否具有统计意义的一种方法。
二、方差分析原理:将总变异分解为均数差异造成的 误差(SSb)和随机误差造成的变异(SSw).
SS t = SS b + SSW
总方差 组间方差 组内方差
SS w MS w = df w
组间均方= 组间方差/自由度
SSb MSb = df b
组内均方=组内方差/自由度
MSb F= MS w
用F值与其临界值比较,推断各样 本是否来自相同的总体.
spss-08-2011
结论：某水稻品种由播种至齐穗的天数与其间的总积温之间
有正直线相关关系。
生物统计
SPSS命令： AnalyzeCorrelateBivariate
生物统计
[例8.1] 作直线相关 H0：x与y无直线相关关系.
散点图显示，x、y可能存在直线关联. 经过相关分析：r 0.959, p 0.000 拒绝原假设，即x与y有直线相关关系.
0.01
生物统计
【例8.2】 计算10只绵羊的胸围（cm）和体 重(kg) 的相关系数。 表8-3 10只绵羊胸围和体重资料
R=0.847
Sig=0.002<0.01
生物统计
三、 等级相关分析
1、计量资料的（Spearman）等级相关分析
例8. 4 某 7 个地区居民中单纯性甲状腺肿患病率 x (%) 与当地食物、 饮水中含碘量 y 数据如表。试做（Spearman）等级相关分析。 地区 含碘 秩 患病率 秩 秩号 假设H0：甲状腺肿患病率与食物、饮水中含 号 量y 号 x(%) 号 差d 碘量间无等级相关关系。
先做散点图如下，可见有直线相关趋势。
1650 1600 1550 1500
y
.Hale Waihona Puke . ..1450
1400 50
. ..
.
55 60 65 70
x
生物统计
再求直线相关系数 r = Lxy / LxxLyy = 0. 959。
对可能存在的直线相关关系进行检验： 假设H0：ρ=0, df = 9 – 2 = 7,｜r｜> r0. 001,7, P<0. 001
可以证明 –1≤ rk≤1, 当 rk < 0 时称负等级相关；当rk > 0 时称正等级相关。 查专用统计表可得界值 rk,α,n 。 若｜rk｜< rk,0. 05,n , P > 0. 05，不能拒绝 H0； 若｜rk｜≥ rk,α,n , α≤ 0. 05, P≤α≤0. 05,拒绝 H0。 本例 rk=2×34/［10（10-1）/2］–1= 0. 511 查表得 rk,0. 05,10= 0. 467,因｜rk｜> rk,0. 05,10, P < 0. 05，结论： 该地肝癌死亡率与某食物中黄曲霉素相对含量间有正等级相关关系。
刘红云-SPSS基础与应用-第八章
第八章非参数检验OUTLINE计数数据的检验01独立样本的非参数检验02相关样本的非参数检验03计数数据的检验配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
如果假设各类别比例相同，则可以选择默认的“All categories equal”选项。
在“Exact…”选项框中选择“Asymptotic only”选项，点击“Continue→OK”配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
如果假设各类别比例相同，则可以选择默认的“All categories equal”选项。
在“Exact…”选项框中选择“Asymptotic only”选项，点击“Continue→OK”配合度的卡方检验操作过程打开数据文件“fit_test.sav”，在SPSS中选择“Data→Weight Cases…”；选择“Weight cases by”，在“Frequency Variable”下选择“freq”，点击“OK”；选择“Analyze→NonparametricTests→Legacy Dialogs→Chi-square…”；将“major”选入“Test Variable List”框中，在“Expected Values”框中选择“Values”，并将国家统计比例依次“Add”；这里我们选择“Add”选项，并依次输入各类别的比例。
SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第8章 生成分析
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果1
Time与PR1_1的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果2
处在编辑状态的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果3
添加拟合线的散点图
返回目录
Cox 依时协变量回归分析实例输出结果4
返回目录
习题8及答案（答案略）
1. 什么是寿命表和Cox模型？ 2. data19-05数据为3期和4期黑瘤患者的数据，其中：id变量为编号，
返回目录
Kaplan-Meier分析概述
对于Kaplan和Meier（1958年）所提出的估 计生存函数的乘积限（Product-Limit，PL）方法， 很多作者也把它称为寿命表估计，二者的差别是： PL估计是基于一个个的数据，而寿命表估计是 基于按区间分组数据。PL估计可看成是寿命表 估计的特殊情形。
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果1
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果2
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
模型系数综合检验
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
进入方程变量的统计量
返回目录
Cox 回归分析实例输出结果3
返回目录
Cox依时协变量回归模型分析
返回目录
Cox依时协变量回归模分类协变量对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
Cox模型图形对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
保存Cox模型新变量对话框
返回目录
Cox 回归分析过程
Cox模型选项对话框
Bootstrap对话框
返回目录
Cox回归分析实例