spss学习第8章课件
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。
第8章SPSS的相关分析
第8章SPSS的相关分析学习目标：1.明确相关关系的含义以及相关分析的主要目标。
2.掌握散点图的含义，熟练掌握绘制散点图的具体操作。
3.理解简单相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数的基本原理，熟练掌握计算各种相关系数的具体操作，能够读懂分析结果。
4.理解偏相关系分析的主要目标以及与相关分析之间的关系，熟练掌握偏相关分析的具体操作，能够读懂分析结果。
8.1 相关分析相关分析是分析客观事物之间关系的数量分析方法，明确客观事物之间有怎样的关系对理解和运用相关分析是极为重要的。
客观事物之间的关系大致可归纳为两大类关系，它们是函数关系和统计关系。
相关分析是用来分析事物之间统计关系的方法。
所谓函数关系指的是两事物之间的一种一一对应的关系，即荡一个变量x取一定值时，另一变量y可以依确定的函数取唯一确定的值。
例如，商品的销售额与销售量之间的关系，在单价确定时，给出销售量可以唯一地确定出销售额，销售额与销售量之间是一一对应的关系，且这个关系可以被y=Ρx（y表示销售额，Ρ表示单价，x表示销售量）这个数学函数精确地描述出来。
客观世界中这样的函数关系有很多，如圆面积和圆半径、出租车费和行程公里数之间的关系等。
另一类普遍存在的关系是统计关系。
统计关系指的是两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。
例如，家庭收入和支出、子女身高和父母身高之间的关系等。
这些事物之间存在一定的关系，但这些关系却不能像函数关系那样可用一个确定的数字函数描述，且当一个变量x取一定值时，另一变量y的值可能有若干个。
统计关系可再进一步划分为线性相关和非线性相关关系。
线性相关又可分为正线性相关和负线性相关。
正线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相同，而负线性相关关系指两个变量线性的相随变动方向相反。
事物之间的函数关系比较容易分析和测度，而事物之间的统计关系却不像函数关系那样直接，但确实普遍存在，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。
spss第8章主成分分析与因子分析
, yn ) 是 n 维随机向量. 若对任
⎛ Cov(x1, y1) Cov(x1, y2 )
⎜ ⎜
Cov(
x2
,
y1
)
Cov(x2 , y2 )
⎜
⎜ ⎝ Cov(xm , y1) Cov( xm , y2 )
⎟ ⎟
⎟
xpn ⎟⎟⎠
(σ ij ) p× p
， F = AX
Cov(F) = Cov(AX, AX) = ACov(X)A′ V (F)
由于 Cov(X) 是非负定对称矩阵，所以存在正交矩阵 U ，使得
⎡λ1 0
0⎤
U−1Cov(X)U
=
⎢ ⎢ ⎢
0
λ2
0
⎥ ⎥
⎥
⎢ ⎣
0
0
λ
p
⎥ ⎦
其中 λ1, λ2, ,λp 为 Cov(X) 的特征根，不妨假设 λ1 ≥ λ2 ≥
（5）若 X 是随机向量， Cov(X) 存在，则 Cov(X) 是非负定矩阵.
后面的推导过程中用到两个线性代数中的 2 个重要结论. 定理 7-2 （1）若 A 是 p 阶实对称阵，则一定可以找到正交阵 U ，使
⎡λ1 0
0⎤
U−1AU
=
⎢ ⎢ ⎢
0
λ2
0
⎥ ⎥
⎥
⎢ ⎣
0
0
λp
⎥ ⎦
其中 λi ,i = 1.2. p 是 A 的特征根.
（3）对任何向量 a = (a1, a2 , , am )′ ， b = (b1,b2 , , bn )′ ，有 Cov(a′X, b′Y) = a′Cov(X, Y)b . （4）对任何 p × m 阶矩阵 A ， q × n 阶矩阵 B ，有 Cov(AX, BY) = ACov(X, Y)B′
《SPSS数据分析与应用》第8章 逻辑回归分析
➢ TPR—在所有真实值为阳性的样本中，被正确地判断为阳性的样本所占的比例。
TPR=TP / TP FN
➢ FPR—在所有真实值为阴性的样本中，被正确地判断为阳性的样本所占的比例。
FPR=FP / FP TN
Part 8.2
逻辑回归分析模型 的实现与解读
定性变量 （3水平）
定量变量
定性变量
取值范围 1代表幸存 0代表死亡 1=男、2=女 [0.42,80]
1代表一等舱, 2代表二等舱, 3代表三等舱
[0, 512.3292]
C = 瑟堡港， Q =昆士敦，S = 南安普顿
定性变量
0代表无家庭成员，1代表成员为1~3人的中 型家庭，2代表成员为4人及以上的大型家庭
2.逻辑回归分析模型
逻辑回归分析模型
在经过Logit变换之后，就可以利用线性回归模型建立因 变量与自变量之间的分析模型，即
经过变换，有
Sigmoid函数 （S型生长曲线）
逻辑回归分析模型
Sigmoid函数
➢ Sigmoid函数，表示概率P和自变量之间 的非线性关系。通过这个函数，可以计 算出因变量取1或者取0的概率。
总计
混淆矩阵
预测值
Y=0（N）
Y=1(P)
TN
FP
FN
TP
总计 TN+FP FN+TP TP+FP+FN+TN
➢ TP：预测为1，预测正确，即实际1； ➢ FP：预测为1，预测错误，即实际0； ➢ FN：预测为0，预测错确，即实际1； ➢ TN：预测为0，预测正确即，实际0。
4.模型评价
➢ 准确率
第8章卡方检验 SPSS卫生统计学_
皮尔逊卡方值x2（pearson chi-square）=4.130 连续校正x2（continuity correction）：仅在2×2表计算.(n≥40, 有
1≤T<5) 似然比值（likelylihood ratio）：处理多维表时有更大优势。 费歇尔精确检验（fisher‘s exact test） （n<40或有T<1，四格表
非整数加权
单元格累计权重进行四舍五入 加权前，对个案权重进行四舍五入
加权后，对单元格的累计权重 截去小数点
加权前，对个案权重进行舍位
如果数据文件当前的加权是将函数值作为加 权变量，那么单元格计数就有可能是非整 数加权，此处5个选项，用于处理非整数情 况。
即进行处理后再计算检验统计量。
Exact 对话框
将频数f放入frequency variable栏中
3、anylyze→descriptive statistics→crosstabs
Statistics对话框
Cells对话框
第一个表：显示数据处理概况：有效数据 例数、无效数据例数、ts
第8章卡方检验 SPSS卫生统计学
第八章 χ2 检 验
χ2检验(chi square test)是以χ2 分布为 理论基础的检验方法。
主要用于： 1、分类资料的假设检验。 2、频数分布的拟合优度检验。
2 (A T )2, (行 数 - 1 )(列 数 1 ) T
TRC
皮尔逊卡方值x2=4.130，p=0.042＜0.05， 差别有统计学意义。
三、四格表校正卡方检验
1、定义变量，输入数据(例8-2) 设三个变量：
四格表校正卡方检验
例题8-2
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。
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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
第8章spss21教程完整版
8.4 游程检验
8.4.1 游程检验的参数设置
选择菜单“分析→非参数检验→旧对话框→游程”，则弹出如图8-16所示对话框。 ① 变量选择：如图8-16中左上角为待变量列表。 • 检验变量列表：检验变量选项框，用于放置检验变量，可以选入多个检验变量。 • 割点：断点设置选项，系统提供了4种方法，分别是中位数、均值、众数、设定。 ② 精确设置：与 检验设置对话框一致。 ③ 选项设置：与 检验设置对话框一致。
8.5.2 实例分析
1．参数设置 选择菜单“分析→非参数检验→旧对话框→1样本K-S检验”，则弹出如图8-22所示 对话框，选择变量Number of accidents past 5 years到“检验变量列表”选项栏，去掉 “常规”选项，选中“泊松”选项。
8.6 两独立样本分布位置检验
8.6.1 两独立样本分布位置检验的参数设置
8.9.2 实例分析
1．参数设置 在数据窗口中选择菜单“分析非参数检验→旧对话框 K个相关样本”，打开 “K个相关样本”对话框如图8-53所示。选中所有变量到“检验变量”选项栏中，然 后去掉Friedman选项，选中“Cochran”的Q选项栏。 然后单击图8-53中的“统计量”按钮，弹出如图8-54所示对话框，选中“描述性” 选项，并单击“继续”按钮返回主界面。
选择菜单“分析→非参数检验6→旧对话框→2个独立样本”。 ① 变量选择：如图8-28中左上角为待变量列表。 • 检验变量列表：检验变量选项框，用于放置检验变量，可以选入多个检验变量。 • 分组变量：分组变量框，用于设置分组变量，选入分组变量后，则激活其下的 “定义组”按钮，单击此按钮则弹出如图8-29所示对话框，可以在其中输入两个 分组的取值。 检验类型：选择检验方法。包括四种方法Mann-Whitney的U检验方 法、Moses极端反映检验法、Kolmogorov- Smirnov的Z检验法、Wald-Wolfowitz runs。 ② 精确设置：与 检验设置对话框一致。 ③ 选项设置：与 检验设置对话框一致。
SPSS数据分析教程第8章线性回归分析ppt课件
53.00
66.00
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z1 61.00 59.00 55.00 56.00 59.00 60.00 52.00 56.00 68.00 60.00 64.00 67.00 56.00 53.00 53.00 60.00 54.00
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精选课件ppt
表7-1 强度与拉伸倍数的试验数据
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
拉伸倍数 2.0 2.5 2.7 3.5 4.0 4.5 5.2 6.3 7.1 8.0 9.0 10.0
强度（kg/mm2） 1.6 2.4 2.5 2.7 3.5 4.2 5.0 6.4 6.5 7.3 8.0 8.1
58.00
57.00
62.00
1.00
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23.00
56.00
55.00
57.00
39.00
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具体地说，回归分析主要解决以下几方面 的问题。
• 通过分析大量的样本数据，确定变量 之间的数学关系式。
• 对所确定的数学关系式的可信程度进 行各种统计检验，并区分出对某一特定变量影 响较为显著的变量和影响不显著的变量。
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8.1.2 一元线性回归的SPSS操作详解
第一步：打开对话框 选择菜单栏中的【分析】→【回归】→【线性】命
令，弹出【线性回归】对话框，这是线性回归分析的主 操作窗口。 第二步：选择因变量
在【线性回归】对话框左侧的候选变量列表框中选 择一个变量，将其添加至【因变量】列表框中，即选择 该变量作为一元线性回归的因变量。 第三步：选择自变量
spss学习第8章
（2）【绘制】：用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。
spss学习第8章
用户可以根据上图从中选择部分变量作为X（横坐标） 和Y（纵坐标）。同时还可以通过单击【下一张】按钮来 重复操作过程。绘制更多的图形。 • DEPENDENT：因变量。 • *ZPRED：标准化预测值。 • *ZRESID：标准化残差。 • *DRESID：剔除的残差。 • *ADJPRED：调整后的预测值。 • *SRESID：学生化残差。 • *SDRESID：学生化剔除残差。
2、基本原理 当自变量和因变量之间呈现显著的线性关系时，则
应采用线性回归的方法，建立因变量关于自变量的线性 回归模型。根据自变量的个数，线性回归模型可分为一 元线性回归模型和多元线性回归模型一元线性回归模型 是在不考虑其他影响因素的条件下，或是在认为其他影 响因素确定的情况下，分析某一个因素（自变量）是如 何影响因变量的。一元线性回归的经验模型是：
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【残差】为残差栏，包含以下选项。 • 未标准化（N）：未标准化残差。 • 标准化（A）：标准化残差。 • 学生化（S）：学生化残差。 • 删除（L）：剔除残差。 • 学生化已删除（E）：学生化剔除残差。 【距离】为距离栏，包含以下选项。 • Mahalanobis距离（H）。 • Cook 距离（K）。 • 杠杆值(G)。
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估计：可输出回归系数B及其标准误，回归系数的t检验 值和概率p值，还有标准化的回归系数beta。
置信区间：每个回归系数的95%置信区间。 协方差矩阵：方差-协方差矩阵。 模型拟合度：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表； 以及一些有关拟合优度的检验统计量，例如R、R2和调整 的R2、估计值的标准误及方差分析表。 R方变化：显示每个自变量进入方程后R2、F值和p值的改
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选择【标准化残差图】选项，可以选择输出标准化 残差图，其中包括以下选项。 • 直方图：标准化残差的直方图。 • 正态概率图：标准化残差的正态概率图(P-P 图)，将标 准化残差与正态分布进行比较。 • 产生所有部分图：每一个自变量对于因变量残差的散点 图。 （3）【保存】：将预测值、残差或其他诊断结果值作为新 变量保存于当前工作文件或新文件。 【预测值】为预测栏，用于选择输出回归模型的预测值。 • 未标准化（U）：未标准化的预测值。 • 标准化（R）：标准化的预测值。 • 调节（J）：经调整的预测值。 • 均值预测值的S.E.（P）：预测值的标准误差。
变情况。 描述性：显示自变量和因变量的有效数目、均值、标准
差等，同时还给出一个自变量间的相关系数矩阵。 部分相关和偏相关性：显示自变量间的相关、部分相关
和偏相关系数Βιβλιοθήκη 共线性诊断：多重共线性分析，输出各个自变量的特征
根、方差膨胀因子、容忍度等。 Durbin-Watson：残差序列相关性检验。 个案诊断：对标准化残差进行诊断，判断有无奇异值。
一般线性回归的基本步骤如下。
① 确定回归方程中的自变量和因变量。
② 从收集到的样本数据出发确定自变量和因变量之间的 数学关系 式，即确定回归方程。
③ 建立回归方程，在一定统计拟合准则下估计出模型中 的各个参数，得到一个确定的回归方程。
④ 对回归方程进行各种统计检验。
⑤ 利用回归方程进行预测。
spss学习第8章
第八章 SPSS的回归分析
spss学习第8章
8.1 SPSS在一元线性回归分析中的应用
8.1.1 一元线性回归的基本原理
1.方法概述
线性回归模型侧重考察变量之间的数量变化规律，并 通过线性表达式，即线性回归方程，来描述其关系，进而确 定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测 提供科学依据。
在【线性回归】对话框左侧的候选变量列表框中选 择一个变量，将其添加至【自变量】列表框中，即选择 该变量作为一元线性回归的自变量。
spss学习第8章
第四步：选择回归模型中自变量的进入方式 在【方法】选项组中可以选择自变量的进入方
式，一共有五种方法。可单击【自变量】列表框上 方的【下一张】按钮，选定的这一组自变量将被系 统自动保存于一个自变量块中。接下来选择另一组 自变量，单击【下一张】按钮将它们保存于第二个 自变量块中。重复上述操作，可以保存若干个自变 量块。若需要输出以哪一组变量为自变量的回归方 程，可以通过单击【上一张】按钮和【下一张】按 钮来选择。
第五步：样本的筛选 从主对话框的候选变量列表框中选择一个变
量，将其移至【选择变量】列表框中，这表示要按 照这个变量的标准来筛选样本进行回归分析。具体 操作可以在规则窗口中实现。
spss学习第8章
第六步：选择个案标签 从候选变量列表框中选择一个变量进入【个案
标签】列表框中，它的取值将作为每条记录的标签。 这表示在指定作图时，以哪个变量作为各样本数据点 的标志变量。
第七步：选择加权二乘法变量 从候选变量列表框中选择一个变量进入【WLS权
重】列表框中，表示选入权重变量进行权重最小二乘 法的回归分析。
第八步：单击【确定】按钮，结束操作，SPSS软件自动 输出结果。
spss学习第8章
执行完上述操作后，可以输出一元线性回归的基本结 果报告了。但是线性回归主对话框中还包括了其他功能选 项。下面列出了它们的具体使用功能。 （1）【统计量】选择输出需要的描述统计量，如图8-2所示。 其中，【回归系数】复选框组用于定义回归系数的输出情 况，【残差】复选框组用于选择输出残差诊断的信息。
yˆ ˆ0 ˆ1x
式中，表示回归直线在纵轴上的截距，是回归系数， 它表示当自变量变动一个单位所引起的因变量的平均变 动值。
spss学习第8章
3.统计检验 在求解出了回归模型的参数后，一般不能立即将结
果付诸于实际问题的分析和预测，通常要进行各种统计 检验，例如拟合优度检验、回归方程和回归系数的显著 性检验和残差分析等。这些内容，我们将结合案例来具 体讲解。