SPSS第七章第1题作业讲解
SPSS07方差分析
b. The group sizes are unequal. The harmonic mean of the group sizes is used. Type I error levels are not guaranteed.
DUNCAN法进行一致性子集检验结果
返回
实例1分析输出5
均值散点图
De scriptiv es
WEIGHT
95% Confidence Interval for Mean
Std.
Lower Upper
N
Mean DeviatioS ntd. ErrorBound Bound MinimumMaximum
A
5133.3600 6.8079 3.0446124.9068141.8132 125.30 143.10
Total
19171.510534.3114 7.8716154.9730188.0481 125.30 225.80
描述统计量
返回
实例1分析输出2
Te st of Homoge ne ity of Variances
WEIGHT
Levene Statistic
.024
df1 3
df2 15
Sig. .995
e p
*
e e
返回
均值图
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
A药效应均值图
B药效应均值图
A、B药对红细胞增加数 交互效应边际图
返回
拉丁方区组设计的方差分析实例输出
Between-Subjects Factors
REP
第一组
第二组
第三组
第四组
红细胞增加数（百万/m3）
spss-07-1-2011
处方 成功 失败 合计 成功率
甲 40 26 66
a
b
47.85 18.15
乙 47 7 54
cd 39.15 14.85
合计 87 33 120
60.61% 87.04% 72.50%
通常把例子中4个互不包含的数字即实际频数A（这里记为 a=40, b=26,c=47, d=7）构成的列联表，称为四格表（或 2×2表）。
若P≤α≤0. 05，拒绝H0，可作出相应结论。 注意：一般 Fisher 精确概率检验都不用手算，而是应用SPSS等统计软件完成。
3、多个率、构成比比较（R×C表资料）的 2 检验 例7. 7 5 种食物样品的真菌检验结果如下表。试检验5 种食品真菌检出率间有无差异。
食品名 生长真菌 未长真菌 合计 真菌检出率（%）
维吾尔族 442(427. 8) 483(457. 4) 416(476. 4) 172(151. 4) 1513
回 族 36(135. 6) 1355
合 计 811
867
903
287
2868
假设H０：两民族血型总体构成比相同。 各理论频数计算仿四格表，维吾尔族1513×(811/2868)=427. 8,
表 2计算表
0.3
3.3777
[例7.4] 适合性 2 检验
适合性 2 检验（自由度df>1）
2 3.378, p 0.337 0.05
4 种类型的分离比符合9∶3∶3∶1的理 论比例。
四、 齐一性 2 检验
齐一性 2 检验主要用于 n 个率或 n 个构成比之间的比较。
[例7.5] 齐一性 2 检验
齐一性 2 检验 （自由度df=1, 用校正 2c 值）
《SPSS统计分析案例教程》第七章相关分析
变量选择和散 点图绘制
选择需要分析的变量和 绘制散点图时应该注意 变量的代表性和数据的 分布情况。
04
相关分析的应用
相关分析在社会科学研究中的应用
01
社会调查数据
相关分析可以用于研究社会现象之间的相互关系，例如人口统计学特
征与失业率之间的关系。
变量间关系
相关分析是研究变量间关系的一种方法，主要研究自变 量与因变量之间的线性关系，自变量与因变量之间的因 果关系等。
相关分析的目的
要点一
检验假设
要点二
预测
通过相关分析可以检验自变量与因变 量之间是否具有线性关系，从而验证 假设是否成立。
通过相关分析可以建立自变量与因变 量之间的线性回归模型，利用该模型 可以对未来数据进行预测，从而为决 策提供依据。
要点三
控制
通过相关分析可以了解自变量与因变 量之间的因果关系，从而对一些变量 进行控制，达到优化系统的目的。
相关分析的原理
计算相关系数
相关分析是通过计算相关系数来实现的，相关系数是描述两个变量之间线性关系强度和方 向的统计量，通常用r表示。
判断相关程度
相关系数的绝对值越接近于1，表明两个变量之间的线性关系越强；相关系数的绝对值越 接近于0，表明两个变量之间的线性关系越弱。
对数据要求较高
相关分析对数据的要求较高，需要满足线性相关、正态分布、独立同分布等假设。如果数据不满足这些假设，相关分析的 结果可能不准确。
相关分析局限性的解决方法
补充实验和准实验研 究
通过实验或准实验的方式，可以确定 变量之间的因果关系，从而弥补相关 分析的不足。例如，通过随机对照实 验可以确定某种药物对降低血压是否 具有显著效果。
《SPSS统计分析案例教程》 第七章-相关分析
关系综合诊断量表?提供研究者测量使用
时的结构效度信息。
15
第 三、应用举例一 七 章
相
〔一〕操作步骤
关
分 析
〔1〕翻开本书配套素材文
件“演示数据-相关分析.sav
〞。
〔2〕在菜单栏中选择【分
析】>【相关】>【双变量】
菜单命令。
〔3〕在弹出的【双变量相
关】对话框中进行设定，如
图7-5所示。
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图7-5 相关分析举例的操作步骤
相
关
理论联系实际
分
析
相关系数在问卷编制中的应用
在问卷编制过程中，相关分析一直 是效度检验的最常见的方法之一。特 别是当问卷或测验包含不同的分量表 或因子时，或者效标测验之间也存在 多个分量表或因子时，则可以采用所 编制的问卷与效标测验之间的相关来 评估效标效度。
19
第 四、应用举例二 七 章 相 关 分 析
析
著相关〔rKendall，；rSpearman，〕。
小贴士
相关分析的步骤 步骤1：打开SPSS数据文件。 步骤2：选择【分析】>【相关】>【双变量】菜单命令。 步骤3：将所要分析的变量选入【变量】列表框。 步骤4：选择相关分析的方法。 步骤5：单击【确定】按钮，运行分析。
23
如图7-3所示。值得注意的是，虽然
是 【 双 变 量 相 关 】 对 话 框 ， 但 SPSS
允许选择两个以上的变量进行相关分
析，所得到的是这些变量进行两两相
关分析后的结果。
10
图7-3 【双变量相关】对话框
第 二、操作方法 七 章
相 关
【双变量相关】对话框中还存在其他一些选项，研究者可以根据需要进行相应的
SPSS统计分析第七章相关分析
例二
四川绵阳地区3年生中山柏的数据。分析月生长量与 月平均气温、月降雨量、月平均日照时数、月平均湿 度四个气候因素哪个因素有关。Month:月份，hgrow: 生长量，temp:月平均气温，rain: 月降雨量，hsun: 月平均日照时数，humi: 月平均湿度。 数据编号data10－05 分析变量：hgrow（生长量）与hsun（月平均日照时 数） 控制变量：humi（月平均湿度）、rain（月降雨量）、 temp（月平均气温）
两个或若干变量之间或两组观测量之间的关 系有时也可以用相似性或不相似性来描述。 相似性测度用大数值表示很相似，较小的数 值表明相似性小。不相似性使用距离或不相 似性来描述。大值表示相差甚远。
三、相关系数统计意义的检验
由于我们通常是通过抽样方法；利用样本研 究总体的特性。由于抽样误差的存在，样本 中两个变量间相关系数不为0，不能说明总体 中这两个变量间的相关系数不是0，因此必须 经过检验。检验的零假设是：总体中两个变 量间的相关系数为0。SPSS的相关分析过程 给出这假设成立的概率。
但实际上，如果对体重相同的人，分析身高 和肺活量。是否身高值越大，肺活量越大呢？ 结论是否定的。正是因为身高与体重有着线 形关系，体重与肺活量才存在线形关系，因 此，得出身高与肺活量之间存在较强的线形 关系的错误结论。偏相关分析的任务就是在 研究两个变量之间的线形相关关系时控制可 能对其产生影响的变量。
一、相关分析的概念
相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。 线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度。 相关系数是描述这种线性关系程度和方向的统计量， 通常用r表示。相关系数r没有单位；其值在-l～+1之 间。当数值愈接近-l或+1之间时，关系愈紧密，接近 于0时，关系愈不紧密。 对其数值可以从小到大排列的数据才能计算其相关系 数。例如不能计算宗教信仰与颜色喜好之间的关系。
SPSS统计分析第7章 相关分析ppt课件
主要内容
7.1 相关分析简介 7.2 两变量相关分析 7.3 偏相关分析 7.4 距离分析
精选
13
7.3 偏相关分析
(1) 基本概念
偏相关分析的任务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，这种相关系数称为偏相关 系数。偏相关系数的数值和简单相关系数的数值常常是不同的， 在计算简单相关系数时，所有其他自变量不予考虑。
➢第1步 分析：身高是定距变量，考虑用Pearson相关系数来 衡量。 ➢第2步 数据的组织：分成两列，一列是父亲的身高，另一 列是儿子的身高。
精选
10
7.2二元变量相关分析
➢第3步 选择菜单“分析→相关→双变量”，打开如图7-1所 示的对话框，将“father”和“son”两变量移入“变量”框 中；“相关系数”选择Pearson；在“显著性检验”中选择 “双侧检验”；
根据经验可将其相关程度分为几种：当|r|≥0.8时视为高度相 关；当0.5≤|r|<0.8时视为中度相关；当0.3 ≤ |r|<0.5时视为低度相 关；当|r|<0.3时说明变量之间的相关性很弱。
精选
8
7.2二元变量相关分析
➢第2步 对样本来自的两总体是否存在显著的线性关系进行推断： 由于存在抽样的随机性和样本数量较少等原因，通常样本相关 系数不能直接用来说明样本来自的两总体是否具有显著的线性 相关性，需要通过假设检验的方式对样本的总体进行统计推断。
Spearman相关系数及Z统计量
n
6
D
2 i
r
1
i1
n (n 2
1)
Z r n1
Kendall’s等级相关系数 及Z统计量
(UV) 2
第七章 SPSS方差分析
SST SSA SSE
其中，SST为观测变量的总离差平方和；SSA为组间离差平方和，是 由控制变量不同水平造成的观测变量的变差；SSE为组内平方和，是由抽 样误差引起的观测变量的变差。
其中：
SST ( xij x )
i 1 j 1
k ni k
k
ni
2
SSA ( xi x ) 2 ni ( xi x ) 2
2、将观测变量选择到Dependent List框。 3、将控制变量选择到Factor框。控制变量有几个不同的取值 表示控制变量有几个水平。 至此，SPSS便自动分解观测变量的方差，计算组间方 差、组内方差、F统计量以及对应的概率p值，完成单因素 方差分析的相关计算，并将结果显示到输出窗口中。
7.2.4 单因素方差分析的应用举例
给定显著性水平与p值做比较：如果p值小于显著性水平 ，则应该拒绝原假设，反之就不能拒绝原假设。
7.2.3 单因素方差分析的基本操作步骤
在利用SPSS进行单因素方差分析时，应注意数据的组织形式。 SPSS要求定义两个变量分别存放观测变量值和控制变量的水平值。基本 操作步骤如下： 1、选择菜单Analyze－Compare means－One-Way ANOVA，出现窗口
2、控制变量的不同水平：控制变量的不同取值或水平，称为控制变量的不 同水平。如甲品种、乙品种；10公斤化肥、20公斤化肥、30公斤化肥等。
3、观测变量：受控制变量和随机变量影响的变量称为观测变量，如农作物 的产量等。 方差分析就是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量 是对观测变量有显著影响的变量以及对观测变量有显著影响的各个控制变 量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影响观测变量的一种分析方法 。
SPSS教材第7章
第7章多选项分析在前面第4章我们已经接触了问卷调查，在问卷调查的问题中，有这样一类特殊的问题，它允许被调查者选择不止一个选项，这种问题被称为多选项问题。
多选项问题是问卷调查中一项比较特别的技术，甚至在许多问卷中是必不可少的组成部分，它对于了解被调查者的对某个问题的次要选择或者平行选择有非常重要的作用。
例如：我们看下面的问题：在这个问题中，被调查者去超市可能有一个主要原因，比如4. 质量好，但是可能不止一个原因，比如除了 4. 质量好以外，2. 价格便宜也是一个原因，此时调查次要原因对于调查来说也是重要的；甚至有时被调查者自己都不确定在这些原因中究竟哪个是最重要的原因，此时这些原因就成为平行原因，应该把这些原因尽可能多的调查到。
允许消费者选填多个选项是一种不错的选择，此时就可以将问题设置成多选项问题，便于我们更全面了解被调查者的情况。
多选项问题在调查时便于我们了解全面的信息，但是如何在分析时将这些信息挖掘出来呢？利用传统的频数分析和描述统计对信息的挖掘是不完全的。
假如我们针对上面的问题，由于可以有三个选择，我们对应设置3个问题，对三个问题分别统计。
此时问题来了，不是每个被访者都选择三个问题，这将导致第2、3问题出现一些缺省数据，影响分析；另外，如果一个问题一个问题分析，也缺乏从整体上了解这个问题全貌的角度，对信息的提取是不充分的。
有没有一种能同时克服这两个缺点的方法呢？回答是肯定的，那就是SPSS多选项分析。
仔细研究多选项分析的备选答案，我们发现有些题的备选答案是有顺序的，例如：对多个品牌的了解就需要按照熟悉程度进行排序；而有些题的备选答案是没有顺序的，例如，上面举例的问题备选答案就是无序的。
对这两类多选项问题进行分析时要注意各自特点，采取不同的编码处理。
对应多选项问题，通常采用的方法都是：第一步、将多选项问题分解；第二步、由于多选项问题多是分类变量，即名义尺度变量，因此利用前面讲过频数分析和列联表分析可以得到分析结果。
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满意程度青年中年老年合计比率
很不满意126 297 156 579 0.283268 不满意306 498 349 1153 0.56409
满意88 61 75 224 0.109589 很满意27 17 44 88 0.043053
合计547 873 624 2044 1
要分析不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是否一致？
在全部2044个样本中，对该商品满意程度的分布状况：很不满意的个案有579个，占总数的28.3268%；不满意的个案有1153个，占总数的56.409%；满意的个案有224个，占总数的10.96%；很满意的个案有88个，占总数的4.305%。
从逻辑上讲，如果各种不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是一致的话，那么，不论青年、中年、老年不同年龄段人群对该商品满意程度的分布都应是很不满意占
28.3268%；不满意占56.409%；满意的占10.96%；很满意的占4.305%。
一、原假设Ho:青年人群对该商品满意程度的分布是很不满意占28.3268%；不满意占56.409%；满意的占10.96%；很满意的占4.305%。
如果显著性水平 =0.05，由于概率P值小于0.05，故拒绝原假设Ho。
二、原假设Ho:中年人群对该商品满意程度的分布是很不满意占28.3268%；不满意占56.409%；满意的占10.96%；很满意的占4.305%。
如果显著性水平α=0.05，由于概率P值小于0.05，故拒绝原假设Ho。
三、原假设Ho:老年人群对该商品满意程度的分布是很不满意占28.3268%；不满意占56.409%；满意的占10.96%；很满意的占4.305%。
如果显著性水平α=0.05，由于概率P值小于0.05，故拒绝原假设Ho。
不同年龄段人群对该商品满意程度的分布状况是不一致。