实验5多元统计分析spss
(整理)多元统计分析上机实验.
多元统计分析上机实验指导第一部分 SPSS软件基本操作当用户安装SPSS软件后，点击快捷图标，将会出现以下界面：图1.1 启动SPSS后出现的对话框对话框包括一个六选一单选对话框和一个复选对话框，其内容为：●Run the tutorial 运行操作指南；●Type in data 输入数据选项，建立新的数据集时可选择此项；●Run an existing query 运行一个已经存在的数据文件选项；●Create new query using Database Wizard 用数据库处理工具建立新文件；●Open an existing date source 打开一个已经存在的数据文件；●Open another type of file 打开其他类型的文件。
●Don’t show this dialog in the future 是一复选对话框，选中该复选项后，下次启动SPSS时将不会显示对话框，直接显示数据编辑窗口。
如果只是利用该软件做一般性的统计分析，不做高级开发工作，可以在“Don’t show this dialog in the future”左方的小方块里打钩，以后启动SPSS时将不会显示对话框，直接显示数据编辑窗口。
§1.1 数据文件的建立SPSS 软件包的数据编辑主窗口类似于EXCEL ，数据文件的建立就是在数据编辑窗口中完成的。
数据编辑窗口可以显示两张表，分别是Data View （见图1.2）和Variable View （见图1.3），通过点击下端的2个同名窗口标签按钮实现相互切换。
数据编辑区是SPSS 的主要操作窗口，是一个二维平面表格，用于对数据进行各种编辑；标尺栏由纵向标尺栏和横向标尺栏，横向标尺栏显示数据变量，纵向标尺栏显示数据顺序（如时间顺序）。
Data View 表可以直接输入观测数据值或存放数据，表的左端列边框显示观测个体的序号，最上端行边框显示变量名。
根据实验结果,进行多元方差分析SPSS操作步骤
根据实验结果，进行多元方差分析SPSS操作步骤多元方差分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个以上组之间在多个连续因变量上的差异。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以用于进行多元方差分析。
下面是进行多元方差分析的SPSS操作步骤：1. 打开SPSS软件，并导入实验数据。
2. 在菜单栏选择“分析”（Analyze），然后选择“一元方差分析”（General Linear Model）。
3. 在弹出的对话框中，将多个连续因变量添加到“因变量”（Dependent Variables）框中。
点击“添加”按钮，然后选择需要分析的连续因变量。
4. 将一个或多个离散自变量添加到“因子”（Factors）框中。
点击“添加”按钮，然后选择需要分析的离散自变量。
5. 点击“选项”（Options）按钮，可以进行一些附加的设置。
例如，可以选择是否计算效应大小、调整误差项或进行共同协方差矩阵的检验等。
6. 点击“确定”按钮，开始进行多元方差分析。
7. 分析结果会显示在SPSS的输出窗口中。
可以查看因变量之间的差异是否显著，以及不同组之间是否存在显著差异。
8. 为了更好地理解结果，可以进一步进行后续分析。
例如，可以进行事后比较（Post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。
请注意，进行多元方差分析前，需要确保数据满足一些假设条件，如正态性、方差齐性和无多重共线性等。
另外，为了减少假阳性结果，应谨慎解释显著性水平。
以上是根据实验结果进行多元方差分析SPSS操作的步骤。
希望对您有所帮助！如有需要，请随时与我联系。
多元统计分析及SPSS应用课件
03
详细描述
SPSS的对应分析功能可以将分类变量 转换为数量型变量，通过降维技术展 示变量间的关系。
SPSS的对应分析功能简单易用，能够 处理大型数据集，并且可以清晰地展 示变量间的关系和类别间的比较。
SPSS的对应分析功能支持多种距离度 量方式，允许用户自定义类别间的比 较方式，并且可以结合图形界面直观 地展示结果，如散点图和气泡图。
03
生物医学
分析生物标志物和疾 病之间的关系，发现 潜在的治疗方法和药 物。
04
金融
分析多个经济指标和 股票价格，进行投资 决策和风险管理。
02
SPSS软件介绍
Chapter
SPSS软件的特点与优势
强大的统计分析功能
SPSS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、推论性统计、 多元统计分析等，可满足各种数据分析和科学研究的需求。
多维尺度分析
01
用于研究数据之间的相似性或差异性。
02
多维尺度分析是一种用于研究数据之间的相似性或差异性的方法。它通过建立一 个低维空间来表示高维数据，使得相似的数据点在空间中距离较近，差异较大的 数据点距离较远。多维尺度分析广泛应用于市场研究、心理学等领域。
判别分析
基于已知分类的数据建立判别函数， 对新的观测值进行分类。
用户可以从SPSS官网或其他授权渠道获取 SPSS软件的安装包。
安装过程
按照安装向导的指引，逐步完成软件的安装过程， 包括选择安装路径、配置软件组件等。
启动SPSS软件
安装完成后，双击桌面快捷方式或从开始菜 单启动SPSS软件。
SPSS软件的基本操作界面
主界面概览
SPSS的主界面包括菜单栏、工具栏、 数据编辑窗口、结果输出窗口等部分 。
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告一、实验目的1．掌握判别分析的基本原理和应用方法；2．掌握SPSS软件进行判别分析的具体操作；3．通过一个实例，学习如何运用判别分析对指标进行判别。
二、实验内容三、实验原理1．判别分析基本原理：判别分析（Discriminant Analysis），是一种统计学中的分类技术，它是对变量进行归类的技术。
判别分析是用来确定一个对象或自变量集合属于哪一个预设类型或者组别的过程。
判别分析能够生成一个函数，将数据点映射到特定的类型上。
判别分析的应用领域非常广泛，主要应用于以下领域：（1）股票市场（预测股价的涨跌与时间、公司发展情况等因素的关系）；（2）医学（区分疾病、患者状态等）；（3）市场调查（确定客户类型、产品或服务喜好）；（4）产业分析（区分有助于产品销售的市场决策因素）；（5）经济学（预测月度或季度的经济指标）。
3．判别分析的主要应用步骤：（1）建立模型：首先选择和收集数据，将收集的数据分为训练集和测试集；（2）训练模型：使用训练数据建立模型；（3）评估模型：通过模型诊断来评估建立的模型的好坏；（4）应用模型：对新的数据建立模型并进行预测。
四、实验过程1. 上机操作：1）打开SPSS软件，加载数据文件；2）选择分类变量和连续变量；3）选择训练数据集；4）建立模型；5）预测实验数据集。
2. 操作步骤：SPSS分析的步骤如下：1）将数据输入SPSS软件，确保数据格式正确；2）选择Analyse- Classify- Discriminant；3）有两种不同的分类变量，单分类或多分类，如果你要解释一个特定的分类变量，选择单分类。
如果你不确定哪个分类变量最适合，请尝试不同的选项；4）选择两个或更个你认为与指定分类变量相关的连续变量；5）选择要用于判别分析的数据集；6）确定分类变量分类比率。
这可以在设置选项中完成；7）点击OK，开始进行分析；8）评估结果，包括汇总、判别函数、方差-方差贡献、判别矩阵；五、实验结果选取鸢尾花数据，经过训练，得到如下表所示的结果。
多元统计分析SPSS操作步骤
多元统计分析SPSS操作步骤方差分析：Analyze—general linear model—univariate1、结果选入dependent variable,自变量选入fixed factors2、Options(display:descriptive statistics)主成分分析：Analyze→Dataredution---factor1、自变量：放入Variables2、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,）3、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认)4、Rotation:(method:none) (display:loading plot)5、Scores:(save as variables)（Display factor）因子分析Analyze→Dataredution---factor6、自变量：放入Variables7、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,anti-image）8、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认)9、Rotation:(method:quartimax) (display:rotated solution)10、Scores:(save as variables)（Display factor）11、Options:(默认)Logistic回归加权处理：data-weight cases-频数放入FVAnalyze—regression—binary logistic (二分类)1、因变量（y）放入dependent;自变量放入covariates;metord:forward(一般forward wald)2、Save:(predictde values:probabilities)3、Options:(statistics and plots: Hosmer;CI for exp(B))生存分析之life tables加权Analyze—survival—life table(未完成)1、生存时间选入time，Display time intervals:0 through(？)by(？)，结局进入Status框，Define失效事件，变量进入Factor框，点击Define Range...钮，定义分组的范围，在Mininum 框中输入小的，在Maxinum框中输入大的2、 Options.（Plot：Survival）（Compare Levels of First Factor：Overall）生存分析之kaplan-meireAnalyze—survival—kaplan-meire1、生存时间选入time，结局入status，define 失效事件，2、Compare factor:(log rank)3、Save:(survival,standard)4、Options:(statistics:survival table;mean and median survival),(plot:survival)生存分析之COX生存时间处理transform—computeAnalyze—survival—cox1、生存时间入time，结局入status，define 失效事件，自变量选入covariaes，strate:对子数2、Plots(plot type:survival)3、Save(survival:function,standard error)4、Options(model statistics:CI for exp(B))。
SPSS多元统计分析实验报告
实 验 课名称：SPSS统计分析
实验项目名称：多元线性回归分析
专 业 名 称：统计学
班 级：
学 号：
学 生 姓 名：
教 师 姓 名：
2014年12月20日
组别同组同学
实验日期2014年12月20日 实验名称多元统计分析
一、实验名称：
多元统计分析
二、实验目的和要求：
通过运用SPSS软件的多元统计分析揭示主管性格与雇员对其整体满意度之间的关系掌握多元统计分析的原理及建模过程。
六、实验结果与分析
通过以上建模和检验过程，最后得到的符合实际且具有统计意义的方程为：Y=0.78X1，即雇员对主管的满意程度只与主管处理雇员的抱怨有关，且成正相关。
七、讨论和回答问题及体会：
1.通过学习，我掌握了多元线性回归的基本原理和步骤，并学会运用SPSS软件进行处理该类问题和比较熟练地分析结果。
设随机变量y与一般变量x1,x2……xk的线性回归模型为：
y=β0+β1*x1+β2*x2+……+βk*xk+ε
其中β0，β1，β2……+βk是k+1个未知参数，β0称为回归常数，β1，β2……+βk称为回归系数，y称为被解释变量；x1,x2……xk称为解释变量。通过最小二乘法估算出各系数，并测定方程的拟合程度、检验回归方程和回归系数的显著性，得到最后的方程。
3运用SPSS软件进行多元分析对模型进行整理，比较调整的R系数、方差分析表、回归分析结果（各系数机器t检验等）、共显性检验等统计方法，得出结果。
四、实验仪器与设备：
SPSS软件、兼容SPSS软件的电脑一台、老师给的数据素材。
五、实验原理：
多元线性回归模型是一元线性回归模型的扩展，其基本原理与一员线性回归模型类似，计算公式如下：
第5部分多元统计分析的SPSS实现课件
单击Continue按钮，返回主界面。 图4.3 Statistics子对话框
4. 单击Classify…按钮，定义判别分组参数和选择输出结果。 选择Display栏中的Casewise results，输出一个判别结果表， 包括每个样品的判别分数、后验概率、实际组和预测组编号 等。其余的均保留系统默认选项。单击Continue按钮。
多元SPSS实现内容提要
1.判别分析SPSS实现 2.聚类分析SPSS实现 3.主成分分析SPSS实现 4.因子分析SPSS实现 5.相应分析SPSS实现 6.典型相关分析SPSS实现 7.多维标度法SPSS实现
判别分析SPSS实现
这一节我们利用SPSS对Fisher判别法和Bayes判别法进行计 算机实现。
.
(一) 操作步骤 1. 在SPSS窗口中选择Analyze→Classify→Discriminate，调 出判别分析主界面，将左边的变量列表中的“group”变量选 入分组变量中，将—变量选入自变量中，并选择Enter independents together单选按钮，即使用所有自变量进行判 别分析。
1
5
50.06 23.03 2.83 23.74 112.52 63.3
1
6
33.24 6.24 1.18 22.9 160.01 65.4
2
7
32.22 4.22 1.06 20.7 124.7 68.7
2
8
41.15 10.08 2.32 32.84 172.06 65.85
2
9
53.04 25.74 4.06 34.87 152.03 63.5
F1=3793.77， F2=3528.32， F3=3882.48
多元统计spss聚类分析
多元统计学上机实验项目一（撰写实验报告）实验项目名称：练习运用SPSS软件进行聚类分析一、实验目的与要求：通过上机实验，熟练掌握运用SPSS软件进行Q型系统聚类和K-MEANS聚类，能对聚类分析软件输出结果进行分析。
二、实验环境硬件环境：微机软件环境：SPSS软件三、实验内容与步骤（一）实验内容一：运用SPSS软件进行系统聚类1. 实验内容为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水平，以便于对亚洲国家进行分类研究，对SPSS软件自带的数据文件World95.sav中的亚洲国家和地区进行系统聚类分析。
2. 实验步骤⑴打开数据。
使用菜单中File→Open命令，然后选中要分析的数据World95.sav。
在World95.sav数据中筛选出亚洲国家，使用Data→Select Cases →If condition is satisfied中选入region=3；⑵在菜单中的选项中选择Analyze→Classify命令，Classify命令下有两个聚类分析命令，一是K-means cluster（K-均值聚类），二是Hierarchical cluster（系统聚类法）。
这里我们选择系统聚类法。
⑶在系统聚类法中，我们看到Cluster下有两个选项，Cases（样品聚类或Q 型聚类）和Variables (变量聚类或R型聚类)。
这里我们选择对样品进行聚类。
⑷Display下面有两个选项，分别是Statistics (统计量)、Plots（输出图形），我们可以选择所需要输出的统计量和图形。
⑸在系统聚类法中底下有四个按纽，分别是Statistics、Plots、Method、Save。
（a）在Statistics中，有Agglomeration schedule（每一阶段聚类的结果），Proximity matrix（样品间的相似性矩阵）。
由Cluster membership可以指定聚类的个数，none选项不指定聚类个数，Single solution指定一个确定类的个数，Range of solution指定类的个数的范围（如从分3类到分5类）。
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青岛农业大学
多元统计分析实验报告
姓名：庞云杰
学号：20155653
班级：信计1502
指导老师：徐英
2017年11月28日
多元统计分析实验课：实验五
实验题目主成分分析
实验目的了解SPSS软件，掌握SPSS软件处理主成分分析的基本操
作
实验地点及时间信息楼127机房，周二8-9节
实验内容
1. 了解SPSS软件及常用功能；
2．了解主成分分析的原理；
3．掌握SPSS软件处理主成分分析的操作过程和技巧。
实验习题
1．题目简述：中国大陆31个省（市、区）2008年第三产业综合发展水平的主成分分析与评估。
选取了人均地区生产总值（元）、人均第三产业增加值（元）、第二产业占GDP的比重、第三产业占GDP的比重、第三产业就业人员比重、城镇化水平（%）、第三产业固定资产投资比重八项指标，具体数据见附件。
根据以上数据分析结果对全国31个地区的第三产业综合发展水平进行综合评价，并整理实验报告。
解答如下：
2.（1）首先对原始数据作标准化处理，然后计算标准化后的各指标之间的相关系数矩阵；
（标准化过程：点击分析—描述统计—描述；
相关系数矩阵过程：点击分析—相关—双变量然后确定。
）
相关性
Zscore: 人均地区生产总值/
元Zscore:
人均第三
产业增加
值/元
Zscore:
第二产业
占GDP的比
重/%
Zscore:
第三产业
占GDP的比
重/%
Zscore:
第三产业
就业人员
比重/%
Zscore:
城镇化水
平/%
Zscore:
第三产业固
定资产投资
比重/%
Zscore: 人均地区生产总值/元Pearson
相关性
1 .933**.037 .532**.760**.930**-.005
显著性
（双侧）
.000 .844 .002 .000 .000 .980 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 人均第三产业增加值/元Pearson
相关性
.933** 1 -.254 .768**.894**.874**.142
显著性
（双侧）
.000 .168 .000 .000 .000 .446 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 第二产业占GDP的比重/% Pearson
相关性
.037 -.254 1 -.734**-.378*.051 -.667**
显著性
（双侧）
.844 .168 .000 .036 .786 .000 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 第三产业占GDP的比重/% Pearson
相关性
.532**.768**-.734** 1 .802**.463**.505**
显著性
（双侧）
.002 .000 .000 .000 .009 .004 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 第三产业就业人员比重/% Pearson
相关性
.760**.894**-.378*.802** 1 .779**.270
显著性
（双侧）
.000 .000 .036 .000 .000 .142 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 城镇化水平/% Pearson
相关性
.930**.874**.051 .463**.779** 1 -.020
显著性
（双侧）
.000 .000 .786 .009 .000 .917 N 31 31 31 31 31 31 31
Zscore: 第三产业固定资产投资比重/% Pearson
相关性
-.005 .142 -.667**.505**.270 -.020 1
显著性
（双侧）
.980 .446 .000 .004 .142 .917
N 31 31 31 31 31 31 31
**. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。
*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。
（2）计算出相关系数矩阵的特征值，以及各主成分的贡献率和累计贡献率，并根据累计贡献率的结果选取合适的主成分；
解释的总方差
成份
初始特征值提取平方和载入
合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %
1 4.291 61.306 61.306 4.291 61.306 61.306
2 1.969 28.124 89.430 1.969 28.124 89.430
3 .426 6.091 95.522
4 .149 2.12
5 97.646
5 .115 1.649 99.295
6 .038 .548 99.844
7 .011 .156 100.000
提取方法：主成份分析。
（3）计算主成分载荷矩阵，并计算出相关主成分的系数向量，列出主成分的函数表示式；
成份矩阵a
成份
1 2
Zscore: 人均地区生产总值/
元
.862 .448
Zscore: 人均第三产业增加
值/元
.969 .192
Zscore: 第二产业占GDP的比
重/%
-.418 .847
Zscore: 第三产业占GDP的比
重/%
.857 -.421
Zscore: 第三产业就业人员
比重/%
.944 .009
Zscore: 城镇化水平/% .837 .470
Zscore: 第三产业固定资产
投资比重/%
.329 -.784
提取方法 :主成分分析法。
a. 已提取了 2 个成份。
设主成分1为，主成分2为
（）
（）
（4）计算选取的各个主成分得分，并以主成分的方差贡献率为权重计算出综合得分；
（）
（）
地区T1 T2 Z1 Z2 y1 y2 F
北京0.862 0.448 0.416 0.319 6.84 -1.1 3.88 上海 4.47 1.08 3.04 天津0.969 0.192 0.468 0.137 1.45 2 1.45 浙江0.75 1.3 0.83 广东0.86 0.83 0.76 江苏0.37 1.78 0.73 辽宁0.837 0.47 0.404 0.335 0.07 1.44 0.45 山东-0.46 1.33 0.09 内蒙古0.944 0.009 0.456 0.006 -0.37 1.13 0.09 福建0.06 0.02 0.04 吉林0.329 -0.784 0.159 -0.559 -0.16 0.41 0.02 湖北0.14 -0.88 -0.16 重庆-0.19 -0.4 -0.23 山西0.857 -0.421 0.414 -0.3 -0.97 1.21 -0.25 黑龙江-0.69 0.25 -0.35 新疆-0.64 0.14 -0.35 宁夏-0.91 0.66 -0.37 河北-0.418 0.847 -0.202 0.604 -1.06 0.99 -0.37 青海-0.9 0.06 -0.54 湖南-0.61 -0.7 -0.57 安徽-0.93 -0.12 -0.61 四川-0.79 -0.54 -0.64
江西-1.25 0.41 -0.65 河南-1.65 1.27 -0.66 甘肃-0.72 -0.83 -0.67 贵州-0.48 -1.46 -0.71 陕西-1.04 -0.36 -0.74 海南0.07 -2.92 -0.78 西藏0.73 -4.56 -0.83 广西-0.99 -1.03 -0.9 云南-1 -1.4 -1.01
（5）根据前两个主成分得分绘制散点图并标注出地区序号；
实验总结：由实验可以得出：北京、上海、天津第三产业发展水平最高，浙江、广东、江苏、辽宁、山东、内蒙古、福建、吉林第三产业发展水平其次，湖北、重庆、山西、黑龙江、新疆、宁夏、河北、青海、湖南、安徽、四川、江西、河南、甘肃、贵州、陕西、海南、西藏、广西、云南第三产业发展水平落后。
实验成绩评阅时间评阅教师。