spss 双变量回归与相关

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4 spss相关分析和回归分析总结

4 spss相关分析和回归分析总结

从表中可看出, Pearson相关系数为0.865,即小鸡的体重与鸡冠的相关系数 为0.865,这两者之间不相关的双尾检验值为0.001。体重观测值的协方差为 100.278,而鸡冠重观测值的协方差为761.556,体重和鸡冠重的协方差为239.111。 从统计结果可得到,小鸡的体重与鸡冠重之间存在正相关关系,当小鸡的 体重越大时,则小鸡的鸡冠越重。并且,否定了小鸡的体重与鸡冠重之间不相关 的假设。
相关分析实例
十只小鸡的体重与鸡冠的数据如表所示(数据文件: 小鸡(相关).sav):
相关分析实例数据表
观测 号 体重 (克) 鸡冠重 (毫克) 1 83 56 2 72 42 3 69 18 4 90 84 5 90 56 6 95 7 8 9 10 90 91 75 70
107 9量表,如下:
Des cript ive St atist ics Mean 82.50 60.00 Std. Deviation 10.01 27.60 N 10 10
体重 鸡冠重
从表中可看出,变量weight的均值为82.50,标 准差为10.01,观测数为10;变量coronaryt的均值 为60.00,标准差为27.60,观测数为10;
Pearson相关系数距阵
Cor relat ions 体重 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Sum of Squares and 902.500 2152.000 Cross-products Covariance 100.278 239.111 N 10 10 鸡冠重 Pearson Correlation .865** 1.000 Sig. (2-tailed) .001 . Sum of Squares and 2152.000 6854.000 Cross-products Covariance 239.111 761.556 N 10 10 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 体重 1.000 . 鸡冠重 .865** .001

spss 双变量回归与相关ppt课件

spss 双变量回归与相关ppt课件
Independent Method
Selection Variable
Case Labels WLS Weight
定义回归分析的应变量,只能选一个。在左侧框内单击应变量 名,其前面的小三角符号变成黑色(即被激活),单击选入 定义回归分析的自变量。用法同上 选择自变量的入选方式,默认的是 Enter(即强行进入法)。本 章自变量只有一个,就选择 Enter 法 当只分析某变量符合一定条件的记录时,选入该变量,并用右 侧的 Rule 键建立选择条件。它和我们在分析前利用 Data 菜单中 Select Case 选择记录的功能是一样的 选择一个变量,它的取值将作为每条记录的标签 进行加权最小二乘法的回归分析
Unstandardized
原始残差
Standardized
标准化后的残差,均数为 0,标准差为 1
Studentized Delected
Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval:
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
直线回归
2
直线相关与秩相关
3
曲线拟合
2020年6月1日星期一1时20分50秒
(一)直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量(mmol/24h)如表
1。估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的回归方程。
表1 8名正常儿童的年龄(岁)与尿肌酐含量(mmol/24h)
列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名,作为图形的 X 轴 输入变量名,作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图

利用SPSS软件分析变量间的相关性

利用SPSS软件分析变量间的相关性

利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性引言SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款功能强大的统计软件,广泛应用于统计学、社会科学研究以及市场调研等领域。

利用SPSS软件可以对数据进行有效的整理、分析和可视化展示。

其中,分析变量之间的相关性是一个重要的统计问题,能够帮助我们揭示变量之间的关联性和趋势。

本文将介绍如何使用SPSS软件进行变量相关性分析,并通过实例进行详细说明。

一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。

在统计学中,我们常用相关系数来衡量变量之间的相关性。

变量之间的相关性分为正相关、负相关和无相关三种情况。

正相关表示两个变量的值趋势向着同一方向变化;负相关表示两个变量的值趋势向着相反的方向变化;无相关表示两个变量之间没有明显的变化趋势。

变量间的相关性分析在许多领域都具有重要的意义。

在市场调研中,通过分析产品价格与销量之间的相关性,可以帮助企业优化定价策略;在医学研究中,分析某种药物的剂量与疗效之间的相关性,可以指导药物的使用和治疗方案的制定。

二、SPSS软件基础操作在进行相关性分析之前,我们首先需要掌握SPSS软件的基础操作。

以下是常用的几个操作步骤:1. 导入数据:在SPSS软件中,我们可以通过导入Excel表格、CVS文件等方式将数据导入软件中。

2. 创建变量:在导入数据后,有时需要创建新的变量。

例如,在分析一个销售数据表格时,我们可以通过销售额除以销售数量来创建一个新的变量,表示平均每笔交易的金额。

3. 数据整理:为了进行相关性分析,我们有时需要对数据进行整理和清洗。

例如,去掉重复值、缺失值或异常值。

4. 变量选择:根据需要,我们可以选择特定的变量进行相关性分析。

三、SPSS软件中的相关性分析在SPSS软件中,相关性分析是一个比较简单的操作。

以下是基本的步骤:1. 打开SPSS软件,选择“Analyze(分析)”菜单栏,再选择“Correlate(相关性)”,点击“Bivariate(双变量)”。

spss-回归分析和相关分析的区别

spss-回归分析和相关分析的区别

spss-回归分析和相关分析的区别回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的,相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式,而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。

主要区别有:一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量. 二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法,但2种数理统计方法存在本质的差别,即它们用于不同的研究目的。

相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势(即共同变化的程度),回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。

在相关分析中,两个变量必须同时都是随机变量,如果其中的一个变量不是随机变量,就不能进行相关分析,这是相关分析方法本身所决定的。

对于回归分析,其中的因变量肯定为随机变量(这是回归分析方法本身所决定的),而自变量则可以是普通变量(有确定的取值)也可以是随机变量。

在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述,其实在应用时,当两变量都是随机变量时,常需同时给出这两种方法分析的结果;如果自变量是普通变量,即模型Ⅰ回归分析,采用的回归方法就是最为常用的最小二乘法。

如果自变量是随机变量,即模型Ⅱ回归分析,所采用的回归方法与计算者的目的有关。

在以预测为目的的情况下,仍采用“最小二乘法”(但精度下降—最小二乘法是专为模型Ⅰ 设计的,未考虑自变量的随机误差);在以估值为目的(如计算可决系数、回归系数等)的情况下,应使用相对严谨的方法(如“主轴法”、“约化主轴法”或“Bartlett法” )。

相关分析和回归分析SPSS实现

相关分析和回归分析SPSS实现

相关分析和回归分析SPSS实现SPSS(统计包统计分析软件)是一种广泛使用的数据分析工具,在相关分析和回归分析方面具有强大的功能。

本文将介绍如何使用SPSS进行相关分析和回归分析。

相关分析(Correlation Analysis)用于探索两个或多个变量之间的关系。

在SPSS中,可以通过如下步骤进行相关分析:1.打开SPSS软件并导入数据集。

2.选择“分析”菜单,然后选择“相关”子菜单。

3.在“相关”对话框中,选择将要分析的变量,然后单击“箭头”将其添加到“变量”框中。

4.选择相关系数的计算方法(如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数)。

5.单击“确定”按钮,SPSS将计算相关系数并将结果显示在输出窗口中。

回归分析(Regression Analysis)用于建立一个预测模型,来预测因变量在自变量影响下的变化。

在SPSS中,可以通过如下步骤进行回归分析:1.打开SPSS软件并导入数据集。

2.选择“分析”菜单,然后选择“回归”子菜单。

3.在“回归”对话框中,选择要分析的因变量和自变量,然后单击“箭头”将其添加到“因变量”和“自变量”框中。

4.选择回归模型的方法(如线性回归、多项式回归等)。

5.单击“统计”按钮,选择要计算的统计量(如参数估计、拟合优度等)。

6.单击“确定”按钮,SPSS将计算回归模型并将结果显示在输出窗口中。

在分析结果中,相关分析会显示相关系数的数值和统计显著性水平,以评估变量之间的关系强度和统计显著性。

回归分析会显示回归系数的数值和显著性水平,以评估自变量对因变量的影响。

值得注意的是,相关分析和回归分析在使用前需要考虑数据的要求和前提条件。

例如,相关分析要求变量间的关系是线性的,回归分析要求自变量与因变量之间存在一定的关联关系。

总结起来,SPSS提供了强大的功能和工具,便于进行相关分析和回归分析。

通过上述步骤,用户可以轻松地完成数据分析和结果呈现。

然而,分析结果的解释和应用需要结合具体的研究背景和目的进行综合考虑。

spss 双变量回归与相关汇总

spss 双变量回归与相关汇总
Leverage values
Influence Statistics DfBeta(s) Standardized DfBeta(s) DfFit Standardized DfFit Covariance ratio
Save to new file Coefficient statistics Produces all partial plots
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1
直线回归
2
直线相关与秩相关
3
曲线拟合
2020年9月25日星期五9时20分20秒
(一)直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量(mmol/24h)如表
1。估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的回归方程。
表1 8名正常儿童的年龄(岁)与尿肌酐含量(mmol/24h)
2020年9月25日星期五9时20分21秒
残差的独立性检验
2020年9月25日星期五9时20分21秒
操作提示 Regression Coefficients Estimates
设置回归系数选项
输出回归系数 及其标准误,t 值,P 值,标准化回归系数 ,
Confident Intervals Covariance matrix Model fit
Unstandardized
原始残差
Standardized
标准化后lected
Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval:
设置测量数据点离拟合模型的距离指标 马哈拉诺夫距离,所示的是观察值距样本平均值的距离 表示不考虑该记录,模型残差发生的变化。若 Cook’s 距离大于 1, 该记录可能为影响点 杠杆值。测量数据点的影响强度,若值大于 2*P/N(P 为变量数,N 为 样本含量),该记录可能为影响点 设置诊断影响点的统计量选项 Difference in Beta 的缩写,表示不考虑该观察值后回归系数的变化值 标准化的 DfBeta ,当它大于 2/Sqrt(N)时,该点可能是强影响点 Difference in fit value 的缩写,表示不考虑该观察值后预测值的变化值 标准化的 DfFit 值,当它大于 2/Sqrt(N)时,该点可能是强影响点 在多重回归中表示不考虑该观察值后协方差矩阵与含该观察值协方差 矩阵的比率。它的绝对值大于 3*P/N 时,该点可能为强影响点 保存结果到新文件,默认在当前数据集中生成新的变量 可以将新变量存到新的 SPSS 数据文件中 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图

(完整版)SPSS双变量相关性分析

(完整版)SPSS双变量相关性分析

数学建模SPSS双变量相关性分析
关键词:数学建模相关性分析SPSS
摘要:在数学建模中,相关性分析是很重要的一部分,尤其是在双变量分析时,要根据变量之间的联系建立评价指标,并且通过这些指标来进行比对赋值而做出评价结果。

本文由数学建模中的双变量分析出发,首先阐述最主要的三种数据分析:Pearson系数,Spearman系数和Kendall系数的原理与应用,再由实际建模问题出发,阐述整个建模过程和结果。

r s=
∑(P i−P ave)(Q i−Q ave)√∑(P i−P ave)2(Q i−Q ave)2
在SPSS中打开数据,点击:分析—>相关—>双变量,打开对话窗口,选择需要分析的两个变量、Spearman秩相关系数分析以及双侧检验。

需要说明两点:
(1)因各体重与各体质数据之间的相关性正负未知,需选用双侧检验;
(2)除了数据满足非正态分布以外,Spearman秩相关系数分析还需要数据分级,以计算秩。

但在SPSS中程序会自动生成秩,无需再手动分级。

注意要保证总体相关系数ρ与样本相关系数r保持一致,还须考虑Sig值。

由数据,Sig<0.5表示接受原假设,即Rho>|r|。

Sig<0.5则拒绝原假设,两者不相关。

而r值则代表了正负相关性,以及相关性大小。

结果见表。

SPSS相关与回归

SPSS相关与回归
25
2. 基本概念

一元线性回归:y*=β0+β1x。

β0 称为截距,回归方程的常数项;β1为回归直线的 斜率,也称回归系数。


模拟方法为最小二乘法:即保证各实测点距回 归直线的纵向距离的平方和(残差平方和: (yi- yi*)2)为最小。 多元线性回归: y*=β0+β1x1 +…..+βjxj
7000 6000
7000
6000
5000
5000
4000
4000
3000
3000
投入人年数
投入人年数
2000
2000
1000
1000
0 -1000 0 1000 2000 3000 4000
0 -100000 0 100000 200000 300000 400000
投入高级职称的人年数
投入科研事业费(百元)


回归分析:是研究变量之间数量依存关系的一种 统计分析方法,可以把握因变量受一个或多个自 变量影响的程度,并可利用回归方程进行预测和 控制。 回归分析的任务:建立回归方程。 用途:考察影响因素;预测与控制
19
1. 相关与回归的关系

相关:反映变量间线性关系的密切程度(点的疏密) 回归:反映自变量取值大小对因变量取值的影响程度 (斜率大小)
14
举例

打开‘相关回归分析-高校科研研究’,研究 高校课题总数与投入的高级职称人年数、发表 的论文数(去年)之间是否具有线性相关关系。
15
三、偏相关分析





分析两个变量间线性关系的程度往往因为第三个变量的作 用,使得简单相关系数不能真实地反映两个变量间的线性 相关程度。 偏相关分析:就是在研究两个变量之间的线性相关关系时, 控制可能对其产生影响的变量。 偏相关系数: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时所得到的相关系数。 当控制变量个数为n时称 n阶偏相关系数,故零阶偏相关 系数即简单相关系数; Partial 计算两个变量间在控制了其他变量影响下的相关 系数,即偏相关系数. 例如商品需求量和价格、消费者收入三者之间的关系。
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(三)曲线拟合
例3 以不同剂量的标准促肾上腺皮质激素释放因子CRF(nmol/L)刺激离 体培养的大鼠垂体前叶细胞,监测其垂体合成分泌肾上腺皮质激素 ACTH的 量(pmol/L)。根据表3中得的5对数据建立CRF-ACTH工作曲线。
1.建立数据文件同前
表3 标准CRF刺激大鼠垂体 前叶细胞分泌ACTH测定结果
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Predicted Values Unstandardized Standardized Adjusted S.E of mean predictions Residuals Unstandardized Standardized Studentized Delected Studentized Delected Prediction Intervals Mean Individual Confidence Interval: 设置预测值选项 应变量原始预测值 标准化后的预测值,预测值的均数为 0,标准差为 1 不考虑当前记录,当前模型对该记录应变量的预测值 预测值的标准差 设置残差选项,用于模型诊断 原始残差 标准化后的残差,均数为 0,标准差为 1 采用 t 变换产生的残差,即学生化残差 不考虑当前记录, 当前模型对该记录应变量的预测值对观察值的 原始残差,即剔除残差,可发现可疑的强影响点 学生化剔除残差 设置预测区间 条件均数的置信区间 个体 y 值的容许区间 设置置信度,默认 95%
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Distances Mahalanobis Cook’s Leverage values Influence Statistics DfBeta(s) Standardized DfBeta(s) DfFit Standardized DfFit Covariance ratio Save to new file Coefficient statistics Produces all partial plots 设置测量数据点离拟合模型的距离指标 马哈拉诺夫距离,所示的是观察值距样本平均值的距离 表示不考虑该记录,模型残差发生的变化。若 Cook’s 距离大于 1, 该记录可能为影响点 杠杆值。测量数据点的影响强度,若值大于 2*P/N(P 为变量数,N 为 样本含量) ,该记录可能为影响点 设置诊断影响点的统计量选项 Difference in Beta 的缩写,表示不考虑该观察值后回归系数的变化值 标准化的 DfBeta ,当它大于 2/Sqrt(N) 时,该点可能是强影响点 Difference in fit value 的缩写, 表示不考虑该观察值后预测值的变化值 标准化的 DfFit 值,当它大于 2/Sqrt(N) 时,该点可能是强影响点 在多重回归中表示不考虑该观察值后 协方差矩阵与含该观察值协方差 矩阵的比率。它的绝对值大于 3*P/N 时,该点可能为强影响点 保存结果到新文件,默认在当前数据集中生成新的变量 可以将新变量存到新的 SPSS 数据文件中 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
表2 某省1995年到1999年居民死因构成与WYPLL构成
死因类别
例2
某省调查了1995年
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
到1999年当地居民18
类死因的构成以及每
SPSS双变量回归与相关
河北医科大学公共卫生学院 卫生统计学教研组
内容
1 2
直线回归
直线相关与秩相关
曲线拟合
3
2015年10月11日星期日9时53分45秒
(一)直线回归
例1 某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量(mmol/24h)如表1。
估计尿肌酐含量(Y)对其年龄(X)的回归方程。 表1 编号 8名正常儿童的年龄(岁)与尿肌酐含量(mmol/24h) 1 2 3 4 5 6 7 8
2.统计分析 (1)散点图
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
(2)直线回归
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
WYPLL构成(%) Y 0.05 0.34 0.93 0.69 0.38 0.79 1.19 4.74 2.31 5.95 1.11 3.53 3.48 5.65 33.95 17.16 8.42 9.33
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
年龄X 尿肌酐含量Y
13 3.54
11 3.01
9 3.09
6 2.48
8 2.56
10 3.36
12 3.18
7 2.65
2015年10月11日星期日9时53分45秒
1.建立数据文件 取两个变量: X变量(本例为“年龄”)、 Y变量(本例为“尿肌酐含量”)
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日时53分45秒
操作提示 左侧列表框 DEPENDNT ZRESID ADJPRED SDRESID ZPRED DRESID SRESID Scatter Previous Next X Y Standardized Residual Plots Histogram Normal probability Produces all partial plots 列出 7 个变量名 因变量 标准化残差 调节预测值 学生化剔除残差 标准化预测值 剔除残差 学生化残差 绘制散点图 上一组坐标的变量名 下一组坐标的变量名 输入变量名,作为图形的 X 轴 输入变量名,作为图形的 Y 轴 绘制标准残差图 直方图 正态 P-P 图 绘制出模型中每一个自变量与应变量残差的散点图
操作提示 Dependent Independent Method Selection Variable 定义回归分析的应变量,只能选一个。在左侧框内单击应变量 名,其前面的小三角符号变成黑色(即被激活) ,单击选入 定义回归分析的自变量。用法同上 选择自变量的入选方式,默认的是 Enter( 即强行进入法 )。本 章自变量只有一个,就选择 Enter 法 当只分析某变量符合一定条件的记录时,选入该变量,并用右 侧的 Rule 键建立选择条件。 它和我们在分析前利用 Data 菜单中 Select Case 选择记录的功能是一样的 Case Labels WLS Weight 选择一个变量,它的取值将作为每条记录的标签 进行加权最小二乘法的回归分析
种死因导致的潜在工 作损失年数WYPLL的
构成,结果见表2。
以死因构成为X, WYPLL构成为Y,作等
级相关分析。
死因构成(%) X 0.03 0.14 0.20 0.43 0.44 0.45 0.47 0.65 0.95 0.96 2.44 2.69 3.07 7.78 9.82 18.93 22.59 27.96
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
(二)直线相关与秩相关
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Variable 选入进行相关分析的两个变量。 如果选入多个, 会以矩阵的形式给 出两两直线相关的分析结果 Correlation Coefficients Pearson Kendall’s tau -b 设置相关分析指标 进行积差相关分析,即常用的相关分析,是默认选项 Kendall’s 相关系数,用于反映分类变量一致性的指标,只能在两 个变量均为有序分类时使用 Spearman Test of significance One-tailed Two-tailed Flag significant correlations Spearman 相关系数 设置相关系数检验的单双侧 单侧 双侧 在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数,默认选项。 “ *”表 示 P 0.05 的系数, “**”表示 P 0.01 的系数
2015年10月11日星期日9时53分45秒
2015年10月11日星期日9时53分45秒
操作提示 Include constant in equation Missing values Exclude cases listwise Exclude cases pairwise Replace with mean 模型中是否包含常数项,默认选择 设置缺失值的处理方式 凡是有缺失值的记录不分析 多元回归中,不分析进入模型变量有缺失的记录 用该变量的均数来替代缺失值
2015年10月11日星期日9时53分45秒
结果如下:
ANOVAb Model 1 Sum of Squares .813 .233 1.046 df 1 6 7 Mean Square .813 .039 F 20.968 Sig. .004a
Regression Residual Total
a. Predict ors: (Cons tant), 年龄 b. Dep enden tV ariable: 尿肌酐
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