第9章 定性数据的建模分析(含SPSS)
差不再服从正态分布。（3）被解释变量的取值区间受限制。
由此可见，当被解释变量是0-1型变量时，无法直接采用一般 的多元线性回归模型建模，通常应采用Logistic回归模型。
本章只介绍二项Logistic回归模型。
利用Logistic回归可以直接预测观测量相对于某一事件的
发生概率
在一般的多元回归中，若以概率 P 为被解释变量，则方程为： (9.3)
e P 0 1 x1 2 x2 ... k xk 1 e
0 1 x1 2 x2 ... k xk
(9.4)
某一事件不发生地概率为:
Prob(no event)=1- Prob(event)
二元Logistic模型对数据要求为： （1）被解释变量应具二分特点。
图9-2 定义分类协变量对话框
（1）在Covariates框中包含了在主对话框中已经选择好 的全部协变量及交互项。
（2）Categorical Covariates框中列出了所选择的分类 变量。 （3）Change Contrast栏，设置分类协变量中各类水平 的对比方式。有Indicator选项、Simple选项、Difference 选项、Helmert选项、Repeated选项、Polynomial选项、 Deviation选项。 （4）Reference Category选项，如果选择了Deviation、 Simple、Indicator对比方式，可选择First或Last，指定分 类变量的第一类或最后一类作为参考类。 （5）如果改变了Change Covariates的设置，单击 Change按钮以示对选项的确定。
Forward: LR选项、Forward: Wald选项、
Backward: Conditional选项、Backward: LR选 项、Backward: Wald选项。
4、Selection Variable框，根据指定变量的取 值范围，选择参与分析的观察量。
5、单击Categorical按钮，展开如图9-2对话框， 设置处理分类变量的方式。适用于解释变量（协变量） 为非定距的品质变量。
平，则应拒绝零假设，认为某解释变量的回归
系数与零有显著差异，该解释变量与Logit之
间的线性关系显著，应保留在模型中；反之，
如果概率值大于给定的显著性水平，则不应拒 绝零假设，可以认为某解释变量的回归系数与 零无显著差异，该解释变量与Logit之间的线 性关系不显著，不应保留在模型中。
3、回归模型的拟合优度检验
(9.10)
好的模型的似然比值较高，其 - 2ll 值相对较小。似
然比值的变化说明当变量进入与被剔除出模型对数据 拟合度方面的变化。
常用的3种卡方统计量分别为Model、Block、Step。 （1）Model统计量检验除常数项以外，模型中所有变量系
数为零的假设。
（2）Block卡方值为当前 - 2ll 值与后一组变量进入模型后 的 - 2ll 值之差。
时，几率的变化值为 expi 。解释变量的系数为正值，意味
着事件发生的几率会增加，expi 的值大于1；解释变量的 系数为负值，意味着事件发生的几率会减少， expi 的值小 于1；当为0时，此值等于1。
i 个解释变量发生一个单元的变化
（四）二项Logistic回归模型的检验
变量对话框，如图93所示。选择在数据文件中保存的新变量。
图9-3 保存新变量对话框
(1) Predicted Value栏，预测值选项。其中，
Probability复选项，表示每个观测量发生特定事件的预
测概率；Group membership复选项，表示依据预测概
7．单击Options按钮，展开如图9-4所示对话框。
图9-4 Options 选择项对话框
（1）Statistics and Plot栏，输出统计量和图形。 包括Classification plots复选项、Correlations of esti复选项、Hosmer-Lemeshow goodness-of-f复选 项、Iteration history复选项、Casewise listing of residuals复选项、CI for exp(B) 复选项。
P 0 1x1 2 x2 ... k xk
P 1或 P 0
但用该方程计算时，常会出现
的不合理情
P ) 1 P
形。为此需要对 P 作对数单位转换，即 log itP ln(
，于是
可得到Logistic回归方程为：
其中 0 、1 为常数和解释变量的系数， e 为自然数，其 曲线为 s 型。
1、回归模型的显著性检验 Logistic回归模型显著性检验的目的是检验解释变 量全体与Logit的线性关系是否显著，是否可以用线 性模型拟合。其原假设是：各回归系数同时为0，解 释变量全体与Logit的线性关系不显著。
log(
Lxi L
) 2 log(
2
Lxi L
) 2 log(Lxi ) (2 log(L))
(9.5)
（2）解释变量数据最好为多元正态分布。
（三）二项Logistic回归模型中回归系数的含义
在应用中人们通常更关心的是解释变量给发生比
带来的变化。
当Logistic回归模型的回归系数确定后，将其代 入的函数，即
exp( 0 i xi )
(9.6)
当其他解释变量保持不变而研究 x i 变化一个单 位对 的影响时，可将新的发生比设为 * ，则有：
率得到的每个观测量的预测分组。
(2) Residual栏，保存残差，包括Unstandardized非 标准化残差、Logit残差、Studentized学生化残差、 Standardized标准化残差和Deviance偏差。
(3) Influence栏，保存每一个观测量的影响力指标， 包括Cook距离、Leverage values杠杆值和Dfbeta(s) 统计量。
图9-1 Logistic 逻辑回归分析主对话框
2、选择被解释变量放入Dependent框，选择
一个或多个解释变量放入Covariates框。也可以
将不同解释变量组放在不同的块（Block）中， 进而分析不同解释变量组对解释变量的贡献。
3、在Method框后选择解释变量的筛选策略， 包括Enter选项、Forward: Conditional选项、
线性关系不显著。
回归系数显著性检验采用的检验统计量是统计量， 数学定义为
Wald i (
i
S I
)2
(9.11)
I
S 是回归系数的标 式（9.11）中， i 是回归系数，
准误差。检验统计量服从自由度为1的卡方分布。
SPSS将自动计算各解释变量的的观测值和 相伴概率值。如果概率值小于给定的显著性水
在Logistic回归分析中，拟合优度可以从两大方面考察。
第一，回归模型能够解释被解释变量变差的程度。第二，
回归模型计算出的预测值与实际值之间吻合的程度，即模 型的总体错判率是低还是高。常用的指标有Cox & Snell 统计量、Nagelkerke 统计量、错判矩阵、HosmerLemeshow统计量。
（6）Include constant in m：模型包含常数项。
8、图形诊断模型，包括：
（1）使用Graphs图形功能，对保存在数据文件
中的Deviance统计量做P-P图。
（2）将保存的Standardized Residuals， Df
Beta(s)和Leverage统计量，用SPSS图形功能做
（3）Step卡方值是在建立模型的过程中，当前与下一步
- 2ll 之间的差值。
SPSS将自动计算似然比卡方的观测值和相伴概率 p 值。 如果相伴概率值小于给定的显著水平 ，则应拒绝零假设； 反之，如果相伴概率值大于给定的显著水平，则不应拒绝零
假设。
2、回归系数的显著性检验
Logit回归系数显著性检验的目的是逐个检验模型 中各解释变量是否与Logit有显著的线性关系，对解 释Logit是否有重要贡献。其原假设是，即某回归系 数与零无显著差异，相应的解释变量与Logit之间的
(9.1)
（二）复杂情况
复杂情况是指定定性变量可能取多类值的情况。 假设以采掘业、建筑业、房地产业和社会服务业4个行业 的上市公司为例，研究企业资本结构问题，其中 y 为企业资 本结构， 为审计意见，另外再考虑行业差异 D2i 。 为了用虚拟变量反映这4个行业，我们初步设想引入如下4个 0-1型解释变量： D2 1，建筑业 D1 1，采掘业 D2 0，其他 D1 0，其他
散点图（横坐标为变量ID，纵坐标为各种保存的
新变量）。
第三节 判别分析
一、判别分析的概念和基本步骤
（一）判别分析的概念
判别分析是根据观察到的若干变量值，判断研 究对象如何分类的方法。判别分析能够解决两组 或者更多组的情况，当包含两组时，称做两组判 别分析；当包含三组或者三组以上时，称做多组 判别分析 聚类分析和判别分析都是分类学的基本方法， 但它们也有很大的不同。
（2）Display栏中，At each step选项，表示对每一 步计算过程输出表、统计量和图形。At last step选项， 表示只输出最终方程的表、统计量和图形。 （3）Probability for Stepwise栏，设置变量进入模 型及从模型中删除的判据。 （4）Classification 栏，被解释变量分类界限。 （5）Maximum 栏，设定最大迭代次数。
定性数据的图表描述分析
定性数据的图表描述分析定性数据的图表描述分析内容摘要：数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。
实际上在企业管理中有很多问题和现象无法通过数值直接表示出来，因此人们经常使用定性数据来反映对应的定类或定序变量的值。
下面我们介绍如何用图表对定类和定序变量的定性数据值进行整理和描述。
本文通过对单变量和多变量定型数据的图形描述来实现对定性数据图表的全面分析。
首先，我们简单介绍一下定性数据的整理；其次我们从单变量定性数据的图标描述着眼，具体可分为条形图、饼图、累积频数分布表和帕累托图。
最后我们从多变量定性数据的图形描述着眼，具体可分为环形图、交叉表和多重条形图。
这就是本文的全部内容介绍。
关键词：定性数据；单变量；多变量；图表描述Content abstract: the data of the data for the next step is described and analyzed. Actually has a lot of problems and phenomena in the enterprise management can't directly by numerical representation, so people often use qualitative data to reflect the corresponding nominal or ordinal variable's value. We introduce how to use the chart below for nominal and ordinal variables in order and description about the qualitative data values. Based on univariate and multivariate finalize the design of the data graph description to achieve comprehensive analysis of the qualitative data chart. First, we make a brief introduction of qualitative data sorting; Secondly we from single variable on the basis of the icon description of qualitative data, the concrete can be divided into bar chart, pie chart, cumulative frequency distribution table and pareto chart. We finally on the basis of the graph description of qualitative data from multiple variables, concrete can be divided into circular diagram, cross table andmultiple bar chart. This is the entire contents of the introduced in this paper.Keywords: qualitative data; Single variable; Many variables; The chart description目录一、定性数据的图表描述 ..................................... - 1 -二、单变量定型数据的图形描述 ............................... - 1 -（一）条形图 ............................................ - 1 -1.组数 ............................................... - 1 -2.组宽度 ............................................. - 2 -3.组限 ............................................... - 2 -（二）饼图 .............................................. - 2 - （三）累积频数分布图 .................................... - 2 -1.排列图法 ........................................... - 2 -2.因果分析图法 ....................................... - 3 -3.事故树分析法 ....................................... - 3 -4.事件树分析法 ....................................... - 3 -5.统计图表分析法 ..................................... - 3 -（四）帕累托图 .......................................... - 3 - 三、多变量定型数据的图形描述 ............................... - 4 -（一）环形图............................................ - 4 - （二）交叉表............................................ - 4 - （三）多重条形图 ........................................ - 5 - 参考文献................................................... -5 -一、定性数据的图表描述数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。
“保姆级”操作教程 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧
保姆级操作教程 | 手把手教你SPSS分析数据实战这也太方便了吧数据分析是现代社会研究中不可或缺的一部分。
而SPSS作为一款功能强大且易于使用的统计分析软件，受到了许多研究人员和学生的青睐。
本文将手把手教你如何使用SPSS进行数据分析，让你的研究工作更加高效和准确。
步骤1：导入数据首先，打开SPSS软件并点击菜单栏上的“文件”选项。
然后选择“打开”并浏览你存储数据集的位置。
选择相应的数据文件，并点击“打开”。
现在，你的数据集就已经成功导入。
步骤2：查看数据在导入数据后，你可以通过点击菜单栏上的“数据视图”选项来查看数据。
在数据视图中，你可以浏览和编辑数据。
如果你想查看数据的统计摘要信息，可以点击菜单栏上的“变量视图”选项。
步骤3：数据清理在进行数据分析之前，你需要对数据进行清理。
这包括处理缺失值、异常值和离群值等。
SPSS提供了一系列用于数据清理的功能，例如删除无效数据、替换缺失值等。
你可以使用菜单栏上的“转换”选项来执行这些操作。
步骤4：选择统计分析方法在进行数据清理后，接下来需要选择合适的统计分析方法。
SPSS提供了多种常用的统计分析方法，例如描述统计、相关分析、回归分析、t检验等。
你可以根据自己的研究目的和数据类型选择相应的方法。
步骤5：进行统计分析一旦你选择了合适的统计分析方法，你可以点击菜单栏上的“分析”选项，并选择相应的分析方法。
然后，你需要选择要分析的变量，并设置相应的参数。
点击“确定”后，SPSS将自动进行统计分析，并生成相应的结果。
步骤6：解读结果进行完统计分析后，你需要对分析结果进行解读。
SPSS会生成各种统计指标和图表，用于帮助你理解数据。
你可以查看参数估计值、置信区间、显著性水平等信息，并根据这些结果进行推断和判断。
步骤7：报告和呈现结果最后，你需要将分析结果进行报告和呈现。
SPSS提供了生成报告和图表的功能，你可以根据需要选择相应的样式和格式。
在报告中，你可以总结分析结果、提出结论，并展示相关的图表和图形。
高级统计-定性数据的建模分析
例题
对数线性模型SPSS实现
• 某企业想了解顾客对其产品是否满意,同时还想 了解不同收入的人群对其产品的满意程度是否相 同.在随机发放的1000份问卷中收回有效问卷792 份,根据收入高低和满意回答的交叉分组数据如 下:
对数线性模型SPSS实现
列联表与对数线性模型的估计结果
满意
不满意
合计
高
53
38
j1
对数线性模型SPSS实现
频数列联表
B A
A1
A2 A3
合计
B1
n1 1 n2 1 n3 1 n1
B2
合计
n1 2
n1
n22
n2
n3 2
n3
n2
n
对数线性模型SPSS实现
SPSS中的数据输入
频数
n1 1 n2 1 n3 1
n1 2
n2 2 n3 2
A水平 1 2 3 1 2 3
B水平 1 1 1 2 2 2
列联表及列联表分析
零假设：婚姻状态与教育水平没有关系
检验统计量及其分布： n足够大
2
2
2
(nij nin j
n)2 16.01
i1 j1
nin j n
决策规则：对给定的显著性水平0.05
2
16.01
2 0.05
(1)
3.84
则拒绝零假设，即婚姻状态与教育水平有关联.
对数线性模型的基本理论和方法
模型应用-模型分析
序次Logistic回归的应用
模型结果解释-迭代
序次Logistic回归的应用
模型结果解释-系数
序次Logistic回归的应用
模型结果解释-系数
统计学第9章定序数据分析
定序数据分析
引例9
y x
9.1 威尔科克森秩和检验
首先，我们来对表 9.1 中两个样本的 6 个观测值进行排序，最小的记为 1，最大的记为 6。通常将这种排序的结果称作秩，参见表 9.2。
表 9.2
样本 1 30 40 20
新型口味蛋糕与传统口味蛋糕打分结果赋秩
秩 3 4 2 样本 2 10 60 50 秩 1 6 5
9.3 威尔科克森符号秩和检验
T nn 1 32 32 1 264 例题： E
4 4
T
nn 12n 1 32 32 1 2 32 1 53.48 24 24
T E T
所以检验统计量的值为： Z
Test Statistics b 新款式 旧款式 .039a
Exact Sig. (2-tailed) b. Sign Test
a. Binomial distribution used.
图9.7 符号检验输出结果
9.4 运用SPSS进行定序数据分析
9.4.3 威尔科克森符号秩和检验 1.打开数据集“data9.10.sav” 。
9.2 符号检验
P(x)
拒绝域 接受域 拒绝域
0.20
0.10
0 图 9.3
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12
x
n =12， p =0.5 时，正号个数 x 的抽样分布服从二项分布
9.2 符号检验
由于在样本数据中我们观察到只有两个正号，即 x =2＜3，落入拒绝域，所以拒 绝两种款式旅游鞋舒服程度打分总体位置相同的原假设。结论是顾客更为偏好新款 旅游鞋，做出这一推断的把握程度为 95%。
定性数据统计分析概要课件
组织文化研究
要点一
总结词
组织文化研究是定性数据统计分析在组织管理领域的运用 ，通过对组织文化的深入了解，提升组织的凝聚力和竞争 力。
要点二
详细描述
组织文化研究关注组织的价值观、行为规范、沟通方式等 方面。通过收集员工反馈、观察组织行为等方法获取数据 ，运用统计分析方法探究组织文化的特点和影响因素。这 有助于组织发现问题、改进管理方式，并培养积极向上的 组织文化，提高员工的工作满意度和忠诚度。
定性数据统计分析概 要课件
目录
• 定性数据统计分析概述 • 定性数据收集方法 • 定性数据分析方法 • 定性数据统计分析软件 • 定性数据统计分析应用案例
01
定性数据统计分析概述
定义与特点
定义
定性数据统计分析是一种基于非数值 型数据的研究方法，通过对数据的内 容、性质、结构和关系进行分析，揭 示数据背后的意义和规律。
特点
定性分析强调对数据的深入理解和主 观解读，注重数据的背景、语境和情 境，能够揭示数据背后的复杂性和多 样性。
目的与意义
目的
定性数据统计分析旨在深入理解数据的意义和内在联系，揭示研究对象的特点 、规律和变化趋势，为决策提供科学依据。
意义
定性分析在社会科学、市场调研、组织研究等领域具有广泛应用，能够帮助研 究者深入探索研究对象，理解复杂的社会现象，为决策提供更加全面和深入的 信息。
访谈法
通过与研究对象进行面对面的交流，收集口头表达的信息。
访谈法是一种常用的定性数据收集方法，通过与研究对象的 直接交流，可以获取他们的观点、感受和经验等深层次的信 息。访谈可以采用开放式或半开放式的问题形式，以便更好 地引导研究对象展开讨论。
基于SPSS数据分析的定价模型及规律分析
基于SPSS数据分析的定价模型及规律分析摘要：使用了Google Earth对地理位置的确定，通过使用SPSS软件，得到大量的数据分析并进行对比，我们建立了任务占比完成率的模型，以及营业模式模型，考虑地域、人口结构、信誉度、时间、占比以及完成情况等因素，得到了定价的规律，并拟定出改进的定价方案。
通过经纬度转换公式变成平面坐标，再通过遗传算法分析得出会员密度、接单者离任务的距离等对“一对多”问题进行定价。
并得到一个更加完善的，使用范围广的定价模型。
关键词：马斯洛需求层次理论；遗传算法；坐标转换；会员密度1 引言“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。
用户下载APP，注册成为APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情况），赚取APP对任务所标定的酬金。
总结到实质的影响因素，人均工资（元/小时）、限制时间、会员密度、任务密度，进行价位模型的重新拟定。
由于对会员数据的分析，发现会员密度会对初始的定价发生影响，对会员密度我们进行了全方位的实际分析。
并且，人均工资对是否接单会有一定的影响，所以加入了人均工资变量。
对此类工作的定价是一种对人的时间的购买，那这种购买需要一定的量来限制，故考虑了时间的参数。
最终我们对新生成的定价方法进行了评价。
2 模型的建立2.1模型一的建立与求解G=（V，E）为一个有M+N个顶点的有向图其中V为其顶点集合，E为其有向边集合，顶点p0~pM-1为M个人，每个中心的任务分配能力为Ci（0≤i≤M-1）顶点V0~VN-1为N个需求点，每个需求点的需求量为Wi（0≤i≤N-1），顶点i的坐标为（xi，yi）。
目标函数的求解算法：由于单亲遗传算法取消了传统遗传算法交叉算法代之以仅在一条染色体上操作的基因重组算法，简单化了遗传操作，提高了计算效率，也不存在“早熟”问题，文中使用单亲遗传算法来求解目标函数（1）。
由于在实际的分配网络中，每个人通常只会负责与其距离较近的一定范围内的需求点，为此，本算法首先使用扩大区域覆盖方法对所有需求点进行分组。
spss数据分析教程
spss数据分析教程SPSS是一种广泛应用于社会科学研究和企业决策分析的统计软件。
它提供了一系列强大的数据分析功能，可以处理大规模数据集，进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析等多种统计方法。
本篇文章将为您介绍SPSS的常见数据分析方法和操作步骤。
首先，使用SPSS进行数据分析的第一步是导入数据。
SPSS支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS文件等。
在导入数据时，您需要确保数据被正确地放置在变量中。
变量分为数值型和分类型两种类型，数值型变量包括连续变量和离散变量，而分类型变量则是一些名称或类别。
在导入数据之后，下一步是进行描述性统计分析。
描述性统计是对数据进行整体性的描述和总结。
在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“描述性统计”来进行描述性统计分析。
该功能可以计算出数据的均值、标准差、最小值、最大值等统计指标，并绘制出直方图、箱线图等图表，以帮助您更好地了解数据的分布特征。
此外，SPSS还提供了很多常见的数据分析方法，如假设检验和回归分析。
假设检验用于检验样本数据与总体结论之间是否存在显著差异。
在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“比较手段”来进行假设检验。
根据需要选择合适的检验方法，如t检验、方差分析等，并输入相关变量和组别。
SPSS将会计算出检验结果，并给出统计显著性水平。
回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
在SPSS中，您可以通过点击“分析”选项卡下的“回归”来进行回归分析。
在回归分析对话框中，您需要选择适当的回归方法，如线性回归、多元回归等，并输入相关变量。
SPSS将会给出回归模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标，帮助您理解自变量对因变量的影响程度。
另外，SPSS还支持因子分析、聚类分析、判别分析等多种高级数据分析方法。
因子分析用于确定一组观测变量与一组潜在因子之间的关系，聚类分析用于将样本根据某些相似性指标分成不同的群组，判别分析用于确定哪些变量最能用于区分不同的组别。
第9章 定性数据的建模分析(含SPSS)
❖ 于是有
❖
*
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
exp(1 )
(9.8)
❖ 由此可知，当 xi 增加一个单位时，将引起发生比扩大
❖ exp(i ) 倍。一般化则为
❖ ❖
*
exp(i )
(9.9)
❖ 式（9.9）表明，当第 i 个解释变量发生一个单元的变化
是”或“否”两个可能结果，就需要设置虚拟变量。当被解 释变量为虚拟变量时，建立一般的多元线性回归模型就会出 现以下问题：（1）残差不再满足且的假设条件。（2）残差 不再服从正态分布。（3）被解释变量的取值区间受限制。由 此可见，当被解释变量是0-1型变量时，无法直接采用一般的 多元线性回归模型建模，通常应采用Logistic回归模型。本 章只介绍二项Logistic回归模型。
1，建筑业 0，其他
D3 1，房地产业
D3
0，其他
D4
D4
1，社会服务业 0，其他
❖ 可是这样作却产生了一个新的问题，即4个 自变量之和恒等于1，构成完全多重共线性。 解决这个问题的方法很简单，我们只需去掉一 个0-1型变量，只保留3个0-1型解释变量即可
。所以，对于具有 个k 分类的变量，当确定
第9章 定性数据的 建模分析(含SPSS)
第一节 解释变量中含有定性变量的回归模型
❖ 在回归分析中，我们对一些解释变量是定性变量 的情形先给予数理化，处理方法是引进只取0和1两 个值的虚拟变量。当某一属性出现时，虚拟变量取 值为1，否则为0。
❖ （一）简单情况
❖
简单情况是指定性变量只取两类可能性
量全体与Logit的线性关系是否显著，是否可以用线 性模型拟合。其原假设是：各回归系数同时为0，解 释变量全体与Logit的线性关系不显著。
SPSS软件在定性数据分析中的技术处理
SPSS软件在定性数据分析中的技术处理郭梦霞【摘要】SPSS全称为社会科学统计软件包，SPSS软件在数据管理、统计建模、结果报告等方面具有相当大的优势。
本文主要研究的是在做定性数据分析的时候，如何才能利用SPSS软件恰当的进行数据的组织。
本文主要对多变量的列联表、多选项和单变量等三种形式的定性数据统计分析和输入方式进行的深入的研究。
通过本文的研究，希望各个领域、行业当需要进行定性数据分析的时候，通过本文的阅读能够掌握SPSS软件如何进行定性数据分析，方便自己的使用。
%Called the SPSS social science statistical package,SPSS software in data management,statistical modeling,the results report has a big advantage.This paper mainly studies the when doing the qualitative data analysis,how to use SPSS software appropriate for data organization.This article mainly to multivariate contingency table,more options,and the three types of qualitative data such as univariate statistical analysis and input methods of in-depth study.Through the study of this article,I hope each domain, industry when the need for qualitative data analysis,through reading of this article can grasp qualitative data analysis and SPSS software to facilitate their use.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2014(000)008【总页数】3页(P106-108)【关键词】社会科学统计;定性数据;单变量;多变量【作者】郭梦霞【作者单位】陕西职业技术学院管理系，陕西西安，710000【正文语种】中文0 引言SPSS 全称为社会科学统计软件包，英文全称为statistical product and service solutions。
(完整word版)应用回归分析,第9章课后习题参考答案
第9章 含定性变量的回归模型思考与练习参考答案9.1 一个学生使用含有季节定性自变量的回归模型,对春夏秋冬四个季节引入4个0—1型自变量，用SPSS 软件计算的结果中总是自动删除了其中的一个自变量，他为此感到困惑不解。
出现这种情况的原因是什么？答：假如这个含有季节定性自变量的回归模型为:t t t t kt k t t D D D X X Y μαααβββ++++++=332211110其中含有k 个定量变量,记为x i 。
对春夏秋冬四个季节引入4个0—1型自变量，记为D i ，只取了6个观测值,其中春季与夏季取了两次，秋、冬各取到一次观测值，则样本设计矩阵为：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=000110010110001010010010100011)(616515414313212111k k k k k k X X X X X X X X X X X XD X,显然，(X ，D)中的第1列可表示成后4列的线性组合，从而(X ，D)不满秩,参数无法唯一求出。
这就是所谓的“虚拟变量陷井",应避免。
当某自变量x j 对其余p —1个自变量的复判定系数2j R 超过一定界限时,SPSS 软件将拒绝这个自变量x j 进入回归模型.称Tol j =1—2j R 为自变量x j 的容忍度（Tolerance ），SPSS 软件的默认容忍度为0。
0001。
也就是说，当2j R ＞0.9999时,自变量x j 将被自动拒绝在回归方程之外，除非我们修改容忍度的默认值。
而在这个模型中出现了完全共线性，所以SPSS 软件计算的结果中总是自动删除了其中的一个定性自变量。
⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=k βββ 10β⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=4321ααααα9。
2对自变量中含有定性变量的问题，为什么不对同一属性分别建立回归模型,而采取设虚拟变量的方法建立回归模型？答：原因有两个，以例9.1说明。
一是因为模型假设对每类家庭具有相同的斜率和误差方差,把两类家庭放在一起可以对公共斜率做出最佳估计；二是对于其他统计推断，用一个带有虚拟变量的回归模型来进行也会更加准确，这是均方误差的自由度更多。