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SPSS统计分析第章相关分析(共26张PPT)
7.3 偏相关分析
(4) SPSS实现举例
【例7-3】 下表是四川绵阳地区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4个气 候因素中哪些因素有关。
月 份
月生 月平均 长量 气温
月降 雨量
月平均日 照时数
月平均 湿度
月份
月生 长量
月平均 气温
月降 雨量
月平均日 月平均 照时数 湿度
方位或大小等）。定序变量的相关系数用斯皮尔曼（Spearman）相关系 数和肯德尔（Kendall’s ）相关系数来衡量。
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
n(n1)
Z
9n(n 1) 2(2n 5)
7.4 距离分析
相似性测度
对于定距数据主要使用皮尔逊相关系数和夹角余弦距离; 对于二值数据的相似性测度主要包括简单匹配系数、Jaccard相似性 指数、Hamann相似性测度等20余种。
其中的距离又分为个案（观测记录）之间的距离和变量之间的 距离两种。
(3) 分析步骤
距离分析中不存在假设检验问题，主要是通过SPSS自动计算
Spearman相关系数及Z统计量
Pearson 相关性
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。
当≤|r时视为中度相关；
r r r r r r r r 当其偏|中相r时的 关说x距分y明离析,变z又的量分任之为务间个就的案是相（在关观研性测究x很记两y弱录个。）变2之量间之xz的间距的y离线z 和性变相2量关之关间系的时距控离制两可x种能y,。对z1其z2产生影响的变量x，y,这z1种2相关系xz数1称,z为2偏y相z2关,2系z1数。
SPSS高级第部分PPT课件
i1 j1i 1源自i1 j1SST = SSA + SSE
▪ 前例的计算结果
4164.608696=1456.608696+2708
构造检验的统计量
(计算均方MS)
1. 各误差平方和的大小与观察值的多少有关，为消除观 察值多少对误差平方和大小的影响，需要将其平均，
这就是均方，也称为方差
2. 由误差平方和除以相应的自由度求得
7
三、方差分析的原理 （一）方差的分解 样本数据的波动，可通过离差平方和来反映，这个离差平方和可分解为组间方差与组
内方差两部分。组间方差反映出因子水平不同的影响；组内方差则是纯随机影响。 （二）检验统计量 检验因子影响是否显著的统计量是一个 F 统计量： 组间均方差 F 组内均方差
F 统计量越大，越说明组间方差是主要方差来源，因子影响是显著的；F 越小，越说明 随机方差是主要的方差来源，因子的影响不显著。
▪ 前例的计算结果
SST = (57-47.869565)2+…+(58-
47.869565)2
=115.9295
构造检验的统计量
(计算组间平方和 SSA)
1. 各组平均值 xi (i 1,2,, k ) 与总平均值 x 的离差平方
和
2. 反映各总体的样本均值之间的差异程度
3. 该平方和既包括随机误差，也包括系统误差
6
方差分析模型常用术语
▪ 协变量（Covariates）
▪ 指对因变量可能有影响，需要在分析时对其作用加以 控制的连续性变量
▪ 实际上，可以简单的把因素和协变量分别理解为分类 自变量和连续性自变量
▪ 交互作用（Interaction）
▪ 如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明 显不同，则称为两因素间存在交互作用。当存在交互 作用时，单纯研究某个因素的作用是没有意义的，必 须分另一个因素的不同水平研究该因素的作用大小。
spss基础操作及应用PPT课件
7
4、提供独有的菜单命令向程序文件的转换 功能。几乎每一个对话框都有“Paste”（粘 贴）按钮。可将菜单操作命令直接转换为 程序命令。用户可将命令文件保存或编辑， 也可直接执行该程序文件。因此，编写程 序文件时也不需记忆大量的命令，为高级 用户对数据实现自动分析提供了强有力的 帮助。
8
5、详细的在线帮助(Help)信息。根据不同 层次的用户提供不同的帮助,在使用过程中 用户可以方便地获得相关的帮助信息,也可 直接连接到SPSS Internet主页,查询有关该软 件的最新信息。
可在编辑编辑editedit菜单的选项菜单的选项optionsoptions命令中打开货币命令中打开货币currencycurrency选项卡进行设置其中全部数值选项卡进行设置其中全部数值allallvaluesvalues用于设置首前缀用于设置首前缀prefixprefix尾后缀尾后缀suffixsuffix字符负数字符负数negativevaluenegativevalue栏用于设置负数的首栏用于设置负数的首prefixprefix尾尾suffixsuffix字符系统默认负数的首字符是字符系统默认负数的首字符是小数点分隔符小数点分隔符decimalseparatordecimalseparator栏用于设置小数点的符栏用于设置小数点的符号默认为圆点号默认为圆点periodperiod也可定义为逗号也可定义为逗号commacomma
11
1.2.3 SPSS for Windows的启动
单击“开始”按钮，打开“开始”菜单， 指向“程序”项，选择（单击）“SPSS for Windows\/SPSS for Windows”；或桌面的快 捷方式上双击SPSS for Windows的图标，即 可启动SPSS，SPSS启动成功后出现SPSS的 主画面，进入预备工作状态。
4、提供独有的菜单命令向程序文件的转换 功能。几乎每一个对话框都有“Paste”（粘 贴）按钮。可将菜单操作命令直接转换为 程序命令。用户可将命令文件保存或编辑， 也可直接执行该程序文件。因此，编写程 序文件时也不需记忆大量的命令，为高级 用户对数据实现自动分析提供了强有力的 帮助。
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5、详细的在线帮助(Help)信息。根据不同 层次的用户提供不同的帮助,在使用过程中 用户可以方便地获得相关的帮助信息,也可 直接连接到SPSS Internet主页,查询有关该软 件的最新信息。
可在编辑编辑editedit菜单的选项菜单的选项optionsoptions命令中打开货币命令中打开货币currencycurrency选项卡进行设置其中全部数值选项卡进行设置其中全部数值allallvaluesvalues用于设置首前缀用于设置首前缀prefixprefix尾后缀尾后缀suffixsuffix字符负数字符负数negativevaluenegativevalue栏用于设置负数的首栏用于设置负数的首prefixprefix尾尾suffixsuffix字符系统默认负数的首字符是字符系统默认负数的首字符是小数点分隔符小数点分隔符decimalseparatordecimalseparator栏用于设置小数点的符栏用于设置小数点的符号默认为圆点号默认为圆点periodperiod也可定义为逗号也可定义为逗号commacomma
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1.2.3 SPSS for Windows的启动
单击“开始”按钮，打开“开始”菜单， 指向“程序”项，选择（单击）“SPSS for Windows\/SPSS for Windows”；或桌面的快 捷方式上双击SPSS for Windows的图标，即 可启动SPSS，SPSS启动成功后出现SPSS的 主画面，进入预备工作状态。
SPSS_教程(全面)ppt
12
五、SPSS窗口类型
数据编辑窗口(Newdata)
输出窗口(Output1) 语句窗口(Syntax) 统计图表编辑窗口(Chart) 帮助窗口(Help)
13
数据编辑窗口(Newdata)
数据编辑窗口是一个可扩展的二维 表格，用户可在该窗口中建立或编 辑数据文件。其主要功能有：定义 变量属性；录入数据；修改变量属 性；移动记录指针；插入记录；插 入新的变量等。 在一个SPSS运行期间不能同时打 开两个以上的数据编辑窗口。
SPSS系统教程
1
第一节 SPSS简介
SPSS的含义 SPSS for WINDOWS的特点 SPSS for WINDOWS的启动与退出 SPSS for WINDOWS系统运行方式 SPSS for WINDOWS窗口类型
SPSS for WINDOWS系统参数设置
2
一、SPSS的含义
置输出图形时是否使用标签。
在Pivot Table Labeling要点表格标签
栏中，设置输出表格时是否使用标签。
29
标签输出设置
用于设定在输出图形 时是否使用标签 控制新的要点表中 的变量名和描述性变 量标签的输出。 Labels：使用变量标 签来标识每个变量。 Names使用变量名来 标识每个变量。 Names and labels： 使用 变量名和变量标 签来标识每个变量。 控制新的要点表中 的变量名和描述性变 量标签的输出。
SPSS是软件英文名称的首字母缩写。原意为
Statistical Package for the Social Sciences， 即“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正 式将英文全称更改为Statistical Product and Service Solutions，意为“统计产品与服务解决方 案”。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的 交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
spss统计分析实例分析PPT课件
第22页/共89页
1.2 描述分析
• 刻画离散程度的统计量
• 离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。 • 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性
好；相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说 明数据特征是不具有代表性的。
Frequency 1456 715 420 214 118 61 9 2993
Percent 48.6 23.9 14.0 7.2 3.9 2.0 .3
100.0
Valid Percent 48.6 23.9 14.0 7.2 3.9 2.0 .3
100.0
Cu mu l ati ve Percent 48.6 72.5 86.6 93.7 97.7 99.7 100.0
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
Stati sti c
M in i mu m
Stati sti c
M axim u m
Stati sti c
M ea n
Stati sti c
1.1频数分析
输出结果
第4页/共89页
1.1 频数分析＿例1
• 例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状 况和目前所住房屋的产权情况
• 思路：利用频数分布表及图形
• 条件：都是分类变量，直接分析
• 步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
1.2 描述分析
• 刻画离散程度的统计量
• 离散程度是指一组数据远离其“中心值”的程度。 • 如果数据都紧密地集中在“中心值”的周围，数据的离散程度较小，说明这个“中心值”对数据的代表性
好；相反，如果数据仅是比较松散地分布在“中心值”的周围，数据的离散程度较大，则此“中心值”说 明数据特征是不具有代表性的。
Frequency 1456 715 420 214 118 61 9 2993
Percent 48.6 23.9 14.0 7.2 3.9 2.0 .3
100.0
Valid Percent 48.6 23.9 14.0 7.2 3.9 2.0 .3
100.0
Cu mu l ati ve Percent 48.6 72.5 86.6 93.7 97.7 99.7 100.0
Ku rto si s
7.739
Skewness
.045
Ku rto si s
.089
Descriptiv e Statistics
户口 状况 本市户口 外地户口
N
Stati sti c
M in i mu m
Stati sti c
M axim u m
Stati sti c
M ea n
Stati sti c
1.1频数分析
输出结果
第4页/共89页
1.1 频数分析＿例1
• 例1－1 分析住房状况调查数据中户主的从业状 况和目前所住房屋的产权情况
• 思路：利用频数分布表及图形
• 条件：都是分类变量，直接分析
• 步骤：
• 调用命令：
• Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies
spss聚类分析PPT课件
G7
G3
G4
G8
G7
0
G3
3
0
G4
5
2
0
G8
7
4
2
0
30
10/16/2024
（3）在D（1）中最小值是D34＝D48＝2，由于G4与G3合并， 又与G8合并，因此G3、G4、G8合并成一个新类G9，其与其 它类的距离D（2）
G7
G9
G7
0
G9
3
0
31
10/16/2024
（4）最后将G7和G9合并成G10，这时所有的六个样品聚为一 类，其过程终止。 上述聚类的可视化过程如下:
1
2
3
4
5
1
0
8.062 17.804 26.907 30.414
2
8.062 0
25.456 34.655 38.21
3
17.804 25.456 0
9.22 12.806
4
26.907 34.655 9.22 0
3.606
5
30.414 38.21 12.806 3.606 0
26
10/16/2024
系统聚类过程是：假设总共有n个样品（或变量）
第一步:将每个样品（或变量）独自聚成一类，共有 n类；
第二步:根据所确定的样品（或变量）“距离”公式， 把距离较近的两个样品（或变量）聚合为一类，其 它的样品（或变量）仍各自聚为一类，共聚成n 1 类；
第三步:将“距离”最近的两个类进一步聚成一类， 共聚成n 2类；……，以上步骤一直进行下去，最后17 将所有的样品（或变量）全聚成一类。
（1）选择样品距离公式，绝对距离最简单,形成D（0）
《SPSS的方差分析》课件
总结词
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。
数据来源与格式
详细描述
介绍如何新建数据文件，以及如何导入不同格式的数据文件，如Excel、CSV等。同时说明数据的基本 格式和要求。
SPSS数据的基本操作与整理
总结词
数据清洗与整理技巧
VS
详细描述
介绍SPSS中常见的数据清洗和整理操作 ，如缺失值处理、异常值检测与处理、数 据排序与分组等。同时提供实际操作案例 和技巧。
03
对于非数值型数据或分类数据，需要进行 转换或处理，较为繁琐。
04
对于大规模数据集，计算量大，需要较长 时间才能得出结果。
方差分析的未来发展方向
结合机器学习算法
01
利用机器学习算法对方差分析进行优化，提高分析的效率和准
确性。
拓展到多因素分析
02
将方差分析拓展到多因素分析领域，对方差分析进行更深入的
06
总结与展望
方差分析的优缺点总结
01
优点
02
适用于多组数据的比较，能够快速准确地判断各组 之间的差异。
03
可用于不同类型的数据，如计数数据、计量数据等 ，具有广泛的适用性。
方差分析的优缺点总结
• 能够考虑多种影响因素，进行多因素分析 。
方差分析的优缺点总结
01
缺点
02
对数据的要求较高，需要满足一定的假设 条件，如正态分布、方差齐性等。
双因素方差分析
总结词
用于比较两个分类变量各自所划分的不同组 之间的总体均值是否存在显著差异。
详细描述
双因素方差分析是单因素方差分析的扩展， 用于比较两个分类变量各自所划分的不同组
之间的总体均值是否存在显著差异。在 SPSS中，可以通过“分析”菜单中的“一 般线性模型”选项进行双因素方差分析。