关联分析 spss
SPSS结合分析
SPSS结合分析
SPSS是一种统计分析软件，可以帮助研究者对数据进行管理、统计分析和数据展示。
结合分析是指将两个或多个变量进行结合，并探索它们之间的关系。
本文将介绍如何在SPSS中进行结合分析，并以一个实际案例进行说明。
除了相关性分析，SPSS还提供了其他的结合分析方法，如多元回归分析、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以帮助我们更深入地了解变量之间的关系，并进行预测和分类。
总之，SPSS是一种功能强大的统计分析软件，可以帮助研究者进行结合分析。
通过SPSS，我们可以计算相关系数、进行多元回归分析等，并通过图表展示分析结果。
这些功能可以帮助研究者更好地理解和解释变量之间的关系，并做出合理的决策。
SPSS典型相关分析案例
SPSS典型相关分析案例典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种统计方法，用于研究两组变量之间的相关性。
它可以帮助研究人员了解两组变量之间的关系，并提供有关这些关系的详细信息。
在SPSS中，可以使用典型相关分析来探索两个或多个变量之间的关系，并进一步理解这些变量如何相互影响。
下面我们将介绍一个典型相关分析的案例，以展示如何在SPSS中执行该分析。
案例背景：假设我们有一个医学研究数据集，包含30名患者的多个生物标记物和他们的疾病严重程度评分。
我们希望了解这些生物标记物与疾病严重程度之间的关系，并查看是否可以建立一个线性模型来预测疾病严重程度。
以下是执行这个案例的步骤：第1步：准备数据首先，我们需要准备数据，确保所有变量都是数值型。
在SPSS中，我们可以通过检查数据集的描述性统计信息或查看变量视图来做到这一点。
第2步：导入数据在SPSS中，我们可以通过选择菜单中的"File"选项，然后选择"Open"来导入数据集。
我们应该选择包含待分析数据的文件，并确保正确指定变量的类型。
第3步：执行典型相关分析要执行典型相关分析，我们可以选择菜单中的"Analyze"选项，然后选择"Canonical Correlation"。
在弹出的对话框中，我们应该选择我们希望研究的生物标记物变量和疾病严重程度评分变量。
然后，我们可以选择一些选项，如方差-协方差矩阵、相关矩阵和判别系数，并点击"OK"执行分析。
第4步：解释结果完成分析后，SPSS将提供几个输出表。
我们应该关注典型相关系数和标准化典型系数，以了解两组变量之间的关系。
我们可以使用这些系数来解释生物标记物如何与疾病严重程度相关联，并找到最重要的变量。
此外，我们还可以使用SPSS提供的其他统计结果来进一步解释模型的效果和预测能力。
最快五步用SPSS软件进行相关性分析
第二步：数据视图只能输入数据，要想更改变量的名称就 得在变量：更改后名称后，接下来就到了关键的部分，点击最上方菜 单栏中的“分析”这一栏，在“分析”中的“相关”栏中找到 “双变量”这一栏就行点击。 第四步：在出来的双变量相关中把框内所有的变量点击向右的按钮 过去另一个框，其余的按钮都不要变，再点击确定按钮就行。
采用SPSS进行相关性分析的具体步骤
-
涉及到相关性分析，一般情况下就会用到 SPSS软件，那么怎样采用SPSS软件进行相 关性分析呢？下面我来具体说明一下相关 的步骤： 这一共分为五步
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第一步：打开SPSS软件，在数据视图中输入变量的数值。 比如我想探究饱和吸附量与阳离子交换量和阴离子交换量 的关系，就将数据粘贴上去。
-
第五步：下图呈现的就是相关性的结果，“双变量”就是 两个变量之间的相关性如何，数值是负值就是没有相关性， 正值就相关，然后自己截图或者做一个结果统计表就行。
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spss 关联分析
相关系数：
显著性检验：
双侧检验：不知道两个变量的相关方向（正/负） 单侧检验：知道两个变量的相关方向
偏相关分析
基本原理：
相关分析用于计算两个变量之间的相互关系，分析两个变量间线性关系的 程度。有时因为第三个变量的作用，使得相关系数不能真实的反映两变量间的线 形性相关程度，这也就决定了二元变量的相关分析的不精确性。 偏相关分析就是研究两变量之间存在线性关系时，控制可能对其产生影响 的变量，偏相关系数是衡量任何两个变量之间的关系，而使与这两个变量有联系 的其他变量都保持不变。在计算偏相关系数是，要考虑其他自变量对因变量的影 响，只不过是把其他自变量当作常数处理。
B
负相关是指两相关现象变化的方向是相反的。
3. 按相关关系的形式来分，可分为：直线相关和曲线
相关
直线相关是指两个相关现象之间，当自变量X的数值发生变动
A 时，因变量y随之发生近似于固定比例的变动，在相关图上的
散点近似地表现为直线形式，因此称其为直线相关关系。
B
曲线相关是指两个相关现象之间，当自变量X的数值发生变
相关分析
一、相关关系的概念
一、相关关系的概念
(一) 函数关系
它反映着现象之间存在着严格的依存关系，也
就是具有确定性的对应关系，这种关系可用一
个数学表达式反映出来，是一种确定性关系。
一、相关关系的概念
(二) 相关关系
它反映着现象之间的数量上不严格的依存关系，也就是
说两者之间不具有确定性的对应关系，这种关系有两个
距离分析
相似性测度：
两变量之间可以定义相似性测度统计量，用来对两变量之间的相似性进 行数量化描述。针对定距型变量，主要有Pearson相关系数和夹角余弦距离 （Cosine）等。 对于二值变量的相似性测度主要包括简单匹配系数（Simple matching）、Jaccard相似性指数（Jaccard）和Hamann相似性测度 （Hamann）等20余种。
数据挖掘第20讲-SPSS Modeler关联分析
id 1 2 3
购物清单 牛奶，面包，花生，红枣 (面包,牛奶)，咖啡，(红枣,白酒) (牛奶,面包)，咖啡
转换后清单 牛奶，面包，红枣 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡
数据挖掘课程培训
案例背景 A C
超市的数据库记录了大量的商品购买记录，尤
B
其是对于超市的会员用户，不仅有他们通过会
员卡购买物品的记录，同时还保存了这些会员
用户的基本信息。为了进一步提升该超市的营
业额超市经理决定通过对数据库中的数据进行
分析和挖掘，发现商品间的一些潜在规律，基
D
于这些规律通过邮件的方式，有针对性地向用
置信度
关联规则度量e
度量名称 规则置信度 置信度差 置信度比率
信息差 标准化卡方
描述
公式
直接使用置信度表示，默认评估度 量
前、后置信度差的绝对值
前、后置信度的比例
基于信息增益的度量方法
基于独立的离散型数据的卡方统计 检验
信息差公式
序列
作用：发现事物在发生过程中的先后顺序上的规律 定义：一个或多个项集有序地排列后组成的列表
在前项集发生的情况下，由前项推出后项 的概率 --提升度(l)
在含有前项的条件下后项发生的概率，与 不包含前项这个条件下后项发生的概率对比
记录编号 1 2 3 4 5
购物清单 面包、牛奶 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 牛奶、尿布、啤酒、可口可乐 面包、牛奶、尿布、啤酒 面包、牛奶、尿布、可口可乐
设前项为X，后项为Y： S=P(XUY)/P(I) C=P(XUY)/P(X) L=P(XUY)/P(X)P(Y)
序列事务表
ID 1 1 1 1 2 2 2
SPSS关联模型步骤精选文档
S P S S关联模型步骤精选文档TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-SPSS Clementines 预测分析模型----啤酒+尿片故事的实现机理（使用11版本实现）SPSS Clenmentines提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在多种商业领域中：如超市商品如何摆放可以提高销量；分析商场营销的打折方案，以制定新的更为有效的方案；保险公司分析以往的理赔案例，以推出新的保险品种等等，具有很强的商业价值。
超市典型案例如何摆放超市的商品引导消费者购物从而提高销量，这对大型连锁超市来说是一个现实的营销问题。
关联规则模型自它诞生之时为此类问题提供了一种科学的解决方法。
该模型利用数据挖掘的技术，在海量数据中依据该模型的独特算法发现数据内在的规律性联系，进而提供具有洞察力的分析解决方案。
通过一则超市销售商品的案例，利用“关联规则模型”，来分析商品交易流水数据，以其发现合理的商品摆放规则，来帮助提高销量。
关联规则简介关联规则的定义关联规则表示不同数据项目在同一事件中出现的相关性，就是从大量数据中挖掘出关联规则。
有关数据挖掘关联规则的具体理论依据这里不做详细讲解，大家可以参看韩家炜的数据挖掘概论。
为了更直观的理解关联规则，我们首先来看下面的场景。
一个市场分析人员经常要考虑这样一个问题：哪些商品是频繁被顾客同时购买的？顾客1：牛奶+面包+谷类顾客2：牛奶+面包+糖+鸡蛋顾客3：牛奶+面包+黄油顾客4：糖+鸡蛋以上的情景类似于当年沃尔玛做的市场调查：啤酒+尿片摆放在同一个货架上，销售业绩激增的着名关联规则应用。
市场分析员分析顾客购买商品的场景，顾客购买面包同时也会购买牛奶的购物模式就可用以下的关联规则来描述：面包 => 牛奶 [ 支持度 =2%, 置信度 =60%] （式 1）式 1中面包是规则前项（Antecedent），牛奶是规则后项 (Consequent)。
最快五步用SPSS软件进行相关性分析
“双变量”就是两个变量之间的相关性如 何，数值是负值就是没有相关性，正值就 相关，然后自己截图或者做一个结果统计
表就行。
采用SPSS进行相关性分析的 具体采用SPSS软件进行相关性分 析呢？下面我来具体说明一下
相关的步骤： 这一共分为五步
第一步：打开SPSS软件，在数据视图中输 入变量的数值。比如我想探究饱和吸附量 与阳离子交换量和阴离子交换量的关系，
就将数据粘贴上去。
第二步：数据视图只能输入数据，要想更 改变量的名称就得在变量视图中就行名称 更改。所以在变量视图中输入变量的名称
。
分，点击最上方菜单栏中的“分析”这一栏，在 “分析”中的“相关”栏中找到 “双变量”这一
栏就行点击。 第四步：在出来的双变量相关中把框内所有的变 量点击向右的按钮过去另一个框，其余的按钮都
SPSS 关联研究的Crosstabs过程
SPSS 关联研究的Crosstabs过程(2009-04-14 09:31:44)标签：spps卡方关联研究杂谈分类：SPSS学习Crosstabs过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和简单的统计推断。
在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2M-H）。
如果安装了相应模块，还可计算n维列联表的确切概率（Fisher's Exact Test）值。
Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies过程实现。
6.4.1 界面说明【Rows框】用于选择行*列表中的行变量。
【Columns框】用于选择行*列表中的列变量。
【Layer框】Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。
如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入Layer框，并用Previous和Next钮设为不同层。
Layer 在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。
【Display clustered bar charts复选框】显示重叠条图。
【Suppress table复选框】禁止在结果中输出行*列表。
【Exact钮】针对2*2以上的行*列表设定计算确切概率的方法，可以是不计算（Asymptotic only）、蒙特卡罗模拟（Monte Carlo）或确切计算（Exact）。
蒙特卡罗模拟默认进行10000次模拟，给出99%可信区间；确切计算默认计算时间限制在5分钟内。
这些默认值均可更改。
如果你在安装SPSS时没有安装EXACT模块，则此处对话框中不会出现Exact 钮。
在3*3及以上的行*列表中，确切概率的精确计算是极为漫长的过程。
我曾经用SAS 6.12在P133机上计算过一个12格表的确切概率，整整跑了两个小时后，SAS告诉我说机器内存不足:(。
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图2 Bivariate Correlations对话框 对话框
图3 Bivariate Correlations: Options子对话框 子对话框
遗漏值处理方式的比较
成对方式排除(Exclude cases pairwise):若成对变 数中,其中一个或两个变数有遗漏值,则分析时会排 除此观察值. 完全排除遗漏值(Exclude cases listwise):如果任 何变数的观察值中,含有遗漏值,它们就会从所有相 关系数中排除,故计算系数的有效观察值个数会最少. SPSS系统处理遗漏值的预设方法是pairwise法,这意 谓著某些变数之相关系数值会较其它变数之相关系数 值使用更多的观察值. 但listwise法只有在同一个观察值之所有变数值不是遗 漏值时,才会使用那一个观察值.
分类变数卡方检定的类型 (2/2)
独立性检定(test of independence):同时 检测两个类别变数之间的关系时,其目的在 於检测从样本得到的两个变数的观察值是否 具有特殊的关联 . 多重列联表分析(multiple contingency in table Analysis):探讨三个或三个以上类别 变数之间是否具有关联(非独立)或无关 (独立).需另外购置Advanced Model,进 入Analysis→「对数线性」模组,选择其中 的「模式选择」功能来执行,故本书不拟讨 论.
相关分析原理(3/3)
斯皮尔曼等级相关(Spearman Rank-Order Correlation)计算
此系数的符号为rs(rho)应用於顺序变数线性关系之 描述.
净相关
如果两个连续变数之间的关系,可能受到其他变数的 干扰之时,可以利用控制的方式,将第三变数的效果 进行统计的控制. 在计算两个连续变数X1与X2的相关之时,将第三变 数(X3)与两个相关变数的相关与予以排除之后的纯 净相关,以 来表示.
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
筿筿筿い Θ罿
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
筿筿筿ソ Θ罿
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
**.
Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
关联系数应用的情况(2/2)
两计质变数,如名目尺度一定要采用Crosstabs.若为 顺序尺度,通常亦以Correlate来分析变数之相关;当 然也可采用Crosstabs,但若是5×5则产生的表格即太 大了,建议还是采用Correlate较为恰当,若是3×3的 情况,则可采 Crosstabs程序来分析. 对任何电脑统计软体与程序而言,系统无法知道使用 者所输入之数值资料是何种尺度,系统提供了各种统 计量与程序来供使用者选择.至於应使用何种统计量 或程序,端视使用者对资料与统计之理解而定.
输出结果- 图4 Bivariate输出结果-相关系数 输出结果
Correlations –秅 诀丁 1 . 15 -.816** .000 15 -.896** .000 15 -.804** .000 15 -.509 .052 15 -.816** .000 15 1 . 15 .722** .002 15 .672** .006 15 .480 .070 15
二,相关分析原理(1/3)
相关(Correlation)是用以检验两个变数线性关系的 统计技术.两个连续变数的关联情形,除了用散布图 的方式来表达,还可用相关系数(coefficient of correlation)来衡量. 线性关系(Linear Relationship)乃指两个连续变数 之间的关系,可以被一条最具代表性的直线来表达其 存在的关联情形. 相关系数是一个标准化的关联系数,其原理是先计算 出两个变数的共变量,再除去两个变数的不同分散情 形与单位差异(即标准差)加以标准化.
表1 两变数之尺度及其适用的关联系 数
关联系数应用的情况(1/2)
在实际应用上,仍以Pearson相关系数与Chi-Square 卡方值最为常见. 本章主要介绍两个探讨变数间关联强度之程序,分别 为Correlate和Crosstabs. Correlate可用於区间或比例尺度与顺序尺度测量之变 数;Crosstabs可用於各种尺度之变数,但通常若为计 量的区间与比例尺度则采Correlate. Crosstabs也可计算Pearson积差相关,但因此时变数 之可能值太多,所得到的列联表意义不大,故以 Correlate处理较为恰当.
2
X2
分类变数卡方检定的类型 (1/2)
分类变数的分析,SPSS提供了无母数检定 (NPAR),对数模式(LOGLINEAR)与 交叉列联表(CROSSTABS)三种程序来进 行卡方检定 . 适合度检定(good-of-fit test):某一个变数 是否与某个理论分配或母群分配相符合. 同质性检定(test for homogeneity):或称 齐一性检定,检定不同母群体,在某一个变 数的反应是否具有显著差异.
第一节 两变数关联分析原理
一,关联方析的统计量 二,相关分析原理 三,交叉表的卡方检定原理
一,两变数关联分析原理
本节将介绍两变数关联分析(Analysis of Association) 的原理,包括衡量两变数关联程度的统计量数. 将两变数间的关联(association)情形加以数量化所得 之指标称为关联量数(Measures of Association). 大家最熟悉的皮尔逊积差相关(Pearson ProductMoment Correlation)或称Pearson相关系数,仅是用 来衡量计量变数间关联程度之一种指标. 单独一种量数无法包括各种不同的关联型态.
关联系数
以0至1的系数来反应类别变数之间的的关联情形, 分为底下三种的系数. χ Phi(φ)相关系数:为交叉表 的转换 . χ C列联系数:亦为列联表 的转换. Cramer's V系数:当样本数较大时,可减缓关联 系数萎缩的问题.
2 2
1. 2. 3.
φ=
x2 N
V=
x2 N(k - 1)
相关分析(Correlate) 第二节 相关分析
X2
三,交叉表的卡方检定原理
若是单一的分类变数,分成r类,可得到次数 分配表. 若是两个类别变数,则可进行交叉表分析并进 行卡方(Chi-Square, χ )检定. 若变数一分为r类,变数二分为c类,可得r×c 交叉表(Cross-tabulation)或称交叉分析表,列 联表(Contingency table).
交叉分析表
独立性检定
其检定的卡方统计量
χ
2
=
r i =1
c j=1
∑∑
(O
ij
- E ij ) 2 E
ij
= n i. × n .j E ij :估计之理论次数,E ij n
.
各细格(Cell)之期望次数或理论次数最好不得小於 5,处理方法有细格合并法,增加样本数,去除样本 法与Yate's校正(correlation for continuity)公式. 当太多细格的次数小於5,将会造成卡方检定的偏误, 故建议最好不要分成太多细格,建议不要超过16个 细格. 的表格已是最大极限.
1. 两变数关联分析
(Association) 第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 两变数关联分析原理 SPSS的Correlate分析 的 分析 相关分析范例 SPSS的Crosstabs分析 的 分析 Crosstabs的应用范例 的应用范例
学习目标
认识计算两变数「关联分析」的「关联系数」种类. 探讨「相关」与「关连」及「相关分析」与「关联分析」的差异. 了解相关系数的计算原理及公式. 了解其它关联系数的计算原理与公式. 认识卡方检定的适用情况. 认识SPSS的Correlation程序与介面如何操作. 认识SPSS的各种Correlate应用实例. 认识SPSS的Crosstabs程序与介面如何操作. 认识SPSS的各种Crosstabs应用实例. 探讨SPSS的Crosstabs如何解释及如何应用於民意调查.
同质性检定
(O ij - E ij ) 2 χ 2 = ∑∑ , = (r - 1)(c - 1) df E i =1 j=1
r c ij
同质性检定是与独立性检定不同之处,在於同 质性检定系针对二个或多个独立母体分配列总 和和行总合系事先决定; 而独立性检定之列总和及行总和是随机的,而 非事先决定样本大小.
Bivatiate程序的操作步骤 程序的操作步骤
「两变数相关分析」(Bivariate)程序可算出 Pearson相关系数,以及Spearman's rho与Kendall's tau-b及其显著水准.Pearson相关系数是一种线性关 联的量数. 在计算相关系数之前,请先确认其线性关系及筛选可 能会造成误差的偏离值. Pearson相关系数会假设每对变数都是常态分配. 如果资料不是常态分配,或已依类别排序,请选择 Kendall's tau-b或Spearman's rho,以便测量两个等 级排列变数之间的关联.
遗漏值处理范例
n 1 2 3 4 5 6 V1 12 . 16 18 . 22 V2 8 . . . 11 7 V3 . 9 23 7 33 33
若使用listwise法,只有第六笔,即只有1笔观测集被纳入分析. 若使用预设的pairwise法,则V1与V2采用第1,6笔,V1与V3采 用第3,5,6笔,V2与V3采用第5,6笔来计算相关系数.
一,Bivatiate程序的操作步骤 二,Bivatiate程序的语句与结果输出 三,Bivatiate程序的结果制表与解释 四,Partial程序的操作步骤 五,Partial程序的结果输出与解释 六,Distances程序的操作步骤 七,Distances程序的结果输出