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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。
使用SPSS进行探索式因素分析的教程探索性因素分析是一种统计方法，用于确定一组变量之间的潜在结构。
SPSS是一种常用于数据分析的软件工具，它提供了强大的因素分析功能。
以下是一个使用SPSS进行探索性因素分析的简单教程，该教程可以帮助您了解如何使用SPSS来执行因素分析并对结果进行解释。
步骤1：导入数据步骤2：准备数据确保您的数据符合因素分析的前提条件。
确定您要进行因素分析的变量是否具有线性关系，并进行必要的数据转换（例如，对数转换）以满足这个条件。
步骤3：执行因素分析在SPSS的“分析”菜单下，选择“数据准备”和“因子”。
在弹出的对话框中，选择您要进行因素分析的变量并将其移动到“因子”框中。
选择“萃取方法”（如主成分分析或最大似然估计）并指定要提取的因素的数量。
您还可以选择执行因子旋转以获得更简单和解释性更强的因子结构。
步骤4：解读结果SPSS将生成一个因素分析的输出报告，其中包含多个表格和图形。
以下是一些常见的解读步骤：-总体解释：观察“总体解释”表，了解因子数量和提取方法的解释力度。
查看“因素”的特征值，了解提取的因子解释的总方差比例。
-因子负荷：查看“因子负荷”表，该表显示了原始变量与提取的因子之间的相关性。
较高的因子负荷表示原始变量与特定因子之间的较强关联。
-因子旋转：如果您选择了因子旋转，则查看“旋转因子载荷矩阵”表，该表显示了旋转后的因子负荷。
查看这些旋转后的因子负荷以确定是否存在更简单的因子结构。
-因子得分：根据选定的因子分析方法，可以生成每个观测值的因子得分。
这些得分表示了每个观测值在每个因子上的得分情况，可以用于后续的分析和解释。
步骤5：解释因子根据因子负荷和因子名称，解释每个因子代表的潜在结构。
结合领域知识和因子负荷，您可以确定每个因子是否与特定概念或潜在维度相关联。
步骤6：结果报告根据您的研究目的和需要，将因子分析的结果写入报告中。
确保清楚地描述因子数量、命名以及每个因子代表的结构或概念。
第4章探索式因素分析在社会与行为科学研究中，研究者经常会搜集实证性的量化资料來做验证，而要证明这些资料的可靠性与正确性，则必须依靠测量或调查工具的信度或效度（杨国枢等，2002b）。
一份好的量表应该要能够将欲研究的主题构念（Construct，它是心理学上的一种理论构想或特质，无法直接观测得到）清楚且正确的呈现出来，而且还需具有「效度」，即能真正衡量到我们欲量测的特性，此外还有「信度」，即该量表所衡量的结果应具有一致性、稳定性，因此为达成「良好之衡量」的目标，必须有以下两个步骤：第一个步骤是针对量表的题项作项目分析，以判定各项目的区别效果好坏；第二步骤则是建立量表的信度与效度。
量表之项目分析、信度检验已于第2、3章有所说明，本章将探讨量表之效度问题。
4-1 效度效度即为正确性，也就是测量工具确实能测出其所欲测量的特质或功能之程度。
一般的研究中最常使用「内容效度」（Content Validity）与「建构效度」（Construct Validity）来检视该份研究之效度。
所谓「内容效度」，是指该衡量工具能足够涵盖主题的程度，此程度可从量表内容的代表性或取样的适切性来加以评估。
若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的架构及内容，就可说是具有优良的内容效度。
在一般论文中，常使用如下的描述来「交代」内容效度：本研究问卷系以理论为基础，参考多数学者的问卷内容及衡量项目，并针对研究对象的特性加以修改，并经由相关专业人员与学者对其内容审慎检视，继而进行预试及修正，因此本研究所使用之衡量工具应能符合内容效度的要求。
本研究之各研究变项皆经先前学者之实证，衡量工具内容均能足够地涵盖欲探讨的研究主题。
另外，本研究于正式施测前，亦针对问卷之各题项与相关领域的学者、专家进行内容适切度之讨论，因此，研究采用之衡量工具应具内容效度。
在内容效度方面，主要是根据文献探讨及专家研究者的经验。
然因本研究问卷设计之初，考虑目前相关的文献中，尚未对本研究议题提出实证性问卷，故只能自行设计量表，对于内容效度是否达成，尚有疑虑。
SPSS基本统计分析（⼆）：探索分析1、主要功能：
此分析⽅法可检查数据是否有错误，对样本分布特征以及样本分布规律作初步了解。
剔除奇异值和错误数据。
探索性分析过程将提供在分组和不分组的情况下常⽤的统计量和图形。
2. SPSS操作
2.1操作步骤
对30名10岁少⼉（15男15⼥）的⾝⾼（cm）进⾏探索性分析。
注意：录⼊数据时，对不同分组需要定义新的组值，这⾥，0代表男孩，1代表⼥孩。
点击统计，出现如下对话框：
点击图，出现如下对话框：
点击选项，出现如下对话框：
2.2输出结果
（1）个案处理摘要：由表中可以看出不同性别的有效个案数、缺失个案数和总计个案数。
（2）下表中包含了所有的描述性统计指标。
（3）M估计量：给出的是4种集中趋势的稳健估计量，表格下⽅还给出了不同⽅法计算估计量的加权常量。
当数据中存在极端值或异常值时，M估计量是很好的均值和中位数的替代者，能够更好的反映数据的集中程度。
在描述统计中，如果均值和中位数与M估计量的差距很⼤，说明数据中存在异常值。
（4）百分位数
（5）正态性检验
给出了KS和SW两种正态检验⽅法的结果，P值均⼤于0.05，因此认为数据服从正态分布。
（6）⽅差齐性检验
表格所⽰为莱⽂⽅差齐性检验的结果，并列举了计算莱⽂统计量的4种算法，由结果得，P值均⼤于0.05，认为不同性别的⾝⾼⽅差是齐性的。
（7）箱图与极端值
由箱图可以看出，编号为24的⼥孩⾝⾼在箱图外，属于离群点。
极值表格中输出的是每个变量的5个最⼤值和5个最⼩值。
统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS（统计分析系统）是一款常用的统计软件，被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。
通过这个案例，我们将运用SPSS软件进行数据分析，以展示统计学课的实战应用。
案例背景假设你是一位市场研究员，你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。
你已经收集了一份随机抽样的数据集，包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。
你的任务是对这些数据进行分析，以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。
数据集说明数据集包括了500个消费者的信息，具体变量如下：1. 变量1：满意度评分（连续变量，取值范围从1到10）；2. 变量2：性别（分类变量，取值为男性和女性）；3. 变量3：年龄（连续变量）；4. 变量4：收入水平（分类变量，取值为低、中、高三个层次）；5. 变量5：购买次数（连续变量，表示过去一年内购买该产品的次数）。
数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤：1. 数据清洗和准备首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并进行数据清洗。
在SPSS中，我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。
确保数据集中的每一列都没有缺失值，并且所有的异常值已经得到恰当的处理。
2. 描述性统计分析接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能，对数据集进行描述性统计分析。
我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值，并生成频数分布表和柱状图。
3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性，我们可以使用SPSS的相关性分析功能。
通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数，我们可以评估它们之间的相关性。
4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析，以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。
通过观察方差分析表和显著性水平，我们可以得出初步结论。
5. 多元线性回归分析最后，我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型，以预测满意度评分。
SPSS数据分析报告案例1. 研究背景本研究旨在调查大学生是否存在晚睡现象，并探究晚睡与健康问题之间的关系。
通过采集大学生的睡眠时间、就寝时间以及健康状况等数据，利用SPSS软件进行数据分析，进一步了解大学生的睡眠状况与健康问题的关联。
2. 数据概况本研究共收集了200名大学生的数据，其中包括性别、年级、每晚睡眠时间、平均就寝时间、是否存在健康问题等变量。
下面是对数据的描述统计分析结果：•性别分布：男性占50%，女性占50%。
•年级分布：大一占25%，大二占30%，大三占25%，大四占20%。
•每晚睡眠时间：平均睡眠时间为7.8小时，标准差为1.2小时。
最小值为5小时，最大值为10小时。
•平均就寝时间：平均就寝时间为23:30，标准差为0.5小时。
最早就寝时间为22:00，最晚就寝时间为01:00。
•健康问题：共有45%的大学生存在健康问题。
3. 数据分析结果3.1 性别与睡眠时间的关系首先，我们探究性别与睡眠时间之间的关系。
利用独立样本T检验，得出以下的结果：•假设检验：男性和女性的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：独立样本T检验显示，男性平均睡眠时间为7.6小时，女性平均睡眠时间为8.0小时。
T值为-2.14，P值为0.034，意味着男性和女性的睡眠时间存在显著差异。
3.2 年级与睡眠时间的关系我们进一步探究年级与睡眠时间的关系。
使用单因素方差分析（ANOVA），得出以下结果：•假设检验：各年级的睡眠时间是否存在显著差异？•结果：单因素方差分析显示，大一、大二、大三和大四的平均睡眠时间分别为7.7小时、7.9小时、8.1小时和7.6小时。
F值为2.75，P值为0.043，说明各年级之间的睡眠时间存在显著差异。
3.3 睡眠时间与健康问题的关系最后，我们分析睡眠时间与健康问题之间的关系。
利用相关分析，得出以下结果：•假设检验：睡眠时间与健康问题之间是否存在相关性？•结果：相关分析结果显示，睡眠时间和健康问题之间存在显著负相关（r = -0.25，P值 = 0.001），即睡眠时间越少，存在健康问题的可能性越大。
DRAFT ONLY附：在SPSS 中做探索性因子分析110.12操作步骤23 第一步：载入数据并启动因子分析。
4567 第二步：选择因子所对应的测度项。
在这个研究中，我们选择对应于七个变量(包括8 自变量、因变量、与控制变量) 的测度项。
910告读者丗本书的正式版丆《社会调查设计与数据分析:从立题到发表》丆 终于作为国内最好的研究方法丛书-重庆大学万卷方法丛书的一员出版了乮六2011年6月乯。
有兴趣购买的读者现在可以从卓越购买。
相比于意见稿丆正式版丗- 增加了第13章丆构成性测度与PLS•C - 增加了第14章丆潜变量的调节作用 - 大量充实第15章丆论文写作与发表- 第12章中数据分析的结果做了大量更新丆原内容介绍的方法与数据分析的结论虽然正确丆数据计算结果有错误。
其它各章也做了相当多的修改丆不再赘述。
正式版比意见版的内容增加了大概三分之一。
这些新增的内容对于科研人员和方法论老师来讲是十分重要。
本附录是书稿的一部分。
DRAFT ONLY12第三步：设定因子求解办法为主成分分析法。
使用相关系数矩阵，并设定主要因子的34特征根大于1。
5678第四步：设计因子旋转方法为“Varimax”。
然后在“Factor Analysis”窗口中按“ok”开始计算。
910DRAFT ONLY1210.13主成分分析的结果34 对应于27个测度项，主成分分析法一共产生了27个因子。
这是可以产生的因子个数5 的上限。
“Total ”列报告了每一个因子所对应的特征值。
“% of Variance ”表示这个特征6 值在所有特征值和中的比例。
“Extraction Sums of Squared Loadings ”这一列反映了特征根7 大于1的因子。
在这个例子中，我们顺利地得到了7个因子。
相应地，在用碎石坡法对因8 子进行目测时，我们得到的结果是一致的。
请读者参看本章中的相应图例。
值得一提的9 是，第八个因子的特征根为0.967，十分接近1。
图解spss探索分析实例最后更新：2012-12-10 阅读次数：【字体：小中大】探索分析是在对数据的基本特征统计量有初步了解的基础上，对数据进行的更为深入详细的描述性观察分析。
它在一般描述性统计指标的基础上，增加了有关数据其他特征的文字与图形描述，显得更加细致与全面，有助于用户思考对数据进行进一步分析的方案。
主要的分析如下：（1）观察数据的分布特征：通过绘制箱锁图和茎叶图等图形，直观地反映数据的分布形式和数据的一些规律，包括考察数据中是否存在异常值等。
过大或过小的数据均有可能是奇异值、影响点或错误数据。
寻找异常值，并分析原因，然后决定是否从分析中删除这些数据。
因为奇异值和影响点往往对分析的影响较大，不能真实地反映数据的总体特征。
（2）正态分布检验：检验数据是否服从正态分布。
很多检验能够进行的前提即总体数据分布服从正态分布。
因此，检验数据是否符合正态分布，就决定了它们是否能用只对正态分布数据适用的分析方法。
（3）方差齐性检验：用Levene检验比较各组数据的方差是否相等，以判定数据的离散程度是否存在差异。
例如在进行独立右边的T检验之前，就需要事先确定两组数据的方差是否相同。
如果通过分析发现各组数据的方差不同，还需要对数据进行方差分析，那么就需要对数据进行转换使得方差尽可能相同。
Levene检验进行方差齐性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。
如果得到的显著性水平（Significance）小于0.05，那么就可以拒绝方差相同的假设。
探索分析的具体操作步骤如下：打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【探索】（Explore）命令，SPSS将弹出"探索"（Explore）对话框，如图3-9所示。
在"探索"（Explore）对话框中，左边的变量列表为原变量列表，通过单击按钮可选择一个或者几个变量进入右边的"因变量列表"（Dependent List）框、"因子列表"（Factor List）框和"标注个案"（Label Cases by）列表框。
因变量是用户所研究的目标变量。
因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。
标注个案是区分每个观测量的变量，如雇员的ID等。
例如，研究同一班级男生和女生的身高差距时，就可将"身高"变量列入"因变量列表"（Dependent List）框中，将"性别"列入"因子列表"（Factor List）框中，同时将学生的"学号"变量列入"标注个案"（Label Cases by）列表框中。
如果有多个分组变量进入"因子列表"列表框中，那么会以分组变量的各种取值进行组合分组。
如两个分组变量各有2种取值，那么输出的结果就会有4种组合分组。
在对话框下端的"输出"（Display）框中有三个选项：两者都（Both）：默认选项，表示同时输出描述统计量的统计表格和图形。
选择此项将激活右边的【统计量】（Statistics）和【绘制】（Plots）按钮。
统计量（Statistics）：表示只输出统计表格，不输出图表。
选择此项将激活右边的【统计量】（Statistics）按钮，【绘制】（Plots）按钮不被激活。
图（Plots）：表示只输出图表，不输出统计表格。
选择此项将激活右边的【绘制】（Plots）按钮，【统计量】（Statistics）按钮不被激活。
单击【统计量】（Statistics）按钮，打开"探索：统计量（Explore：Statistics）"对话框，如图3-10所示。
在该对话框中，4个选择项分别如下：描述性（Descriptives）：选择此项，将生成描述性统计表格。
表中显示样本数据的描述统计量，包括平均值、中位数、5%调整平均数、标准误、方差、标准差、最大值、最小值、组距、四分位数、峰度、偏度及峰度和偏度的标准误。
此项为默认选项，在下面的"均值的置信区间"（Confidence Interval for Mean）文本框中，用户还可输入数值指定均值的置信区间的置信度，系统默认的置信度为95%。
M-估计量（M-estimators）：选择此项，将计算并生成稳健估计量。
M估计在计算时对所有观测量赋予权重，随观测量距分布中心的远近而变化，通过给远离中心值的数据赋予较小的权重来减小异常值的影响。
界外值（Outliers）：选择此项，将输出分析数据中的5个最大值和5个最小值作为异常嫌疑值。
百分位数（Percentiles）：选择此项，将计算并显示指定的百分位数，包括5%、10%、25%、50%、75%、90%和95%等。
"探索：统计量"对话框中的4个选项为复选框，用户可进行多项选择，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回"探索"主对话框。
单击【绘制】（Plots）按钮，打开"探索：图"（Explore：Plots）对话框，如图3-11所示。
"探索：图"对话框中有如下4个选择组：（1）箱图（Boxplots）栏（单选项组）：箱图，又称箱锁图。
如果用户在"探索"主对话框的"因变量列表"（Dependent List）框中输入了多个变量名，则在此选择组中进行选择，可确定箱锁图的生成方式。
箱锁图中，底部的水平线段是数据的最小值（异常点除外），顶部的水平线段是数据的最大值（异常点除外），中间矩形箱子的底所在的位置是数据的第一个四分位数（即25%分位数），箱子顶部所在位置是数据的第三个四分位数据（即75%分位数）。
箱子中间的水平线段刻画的是数据的中位数（即50%分位数）。
按因子水平分组（Factor levels together，系统默认）：选择此项，将为每个因变量创建一个箱锁图，在每个箱锁图内根据分组变量的不同水平的取值创建箱形单元。
不分组（Dependents together）：选择此项，将为每个分组变量的水平创建一个箱锁图，在每个箱锁图内用不同的颜色区分不同因变量所对应的箱形单元，方便用户进行比较。
无（None）：选择此项，不创建箱图。
（2）描述性（Descriptive）栏（复选项）：选择该组内的选项，可以生成茎叶图和（或）直方图。
在箱图（Boxplots）组内选择的选项不同，则生成的茎叶图和直方图也不相同。
选择"按因子水平分组"单选按钮时，在创建茎叶图和（或）直方图时，首先会根据因变量的不同进行分类，为每一个因变量对应的不同分组变量的不同水平创建一个茎叶图和（或）直方图；选择"不分组"单选按钮时，在创建茎叶图和（或）直方图时，则首先根据不同分组变量水平的不同，为每一个因变量创建一个茎叶图和（或）直方图。
茎叶图（Stem-and-leaf，系统默认）：茎叶图主要由3个部分组成，即频率（Frequency）、茎（Stem）和叶（Leaf），在图中按从左到右的顺序依次排列，在图的底端，注明了茎的宽度（Stem Width）和每一叶所代表的观测量数（Each Leaf）。
茎叶图中，茎表示数据的整数部分，叶表示数据的小数部分（小数位数只有一位，频数的数值有多大，则对应的小数就有多少个），将茎和叶的数值组合起来再乘以茎宽，便是该数据的值。
由于茎叶图不仅仅能表示数据的频数分布，还能近似地表示数据的大小，因此它比直方图表达的信息更全面。
直方图（Histogram）：直接绘制直方图的步骤详见第10章。
（3）带检验的正态图（Normality plots with test，复选框）：选择此项，将进行正态性检验，并生成正态Q-Q概率图和无趋势正态Q-Q概率图。
（4）伸展与级别Levene检验（Spread vs level with Levene Test）栏（单选项组）：对所有的展布-水平图进行方差齐性检验和数据转换，同时输出回归直线的斜率及方差齐性的Levene检验，但如果没有指定分组变量，则此选项无效。
无（None）：不进行Levene检验，系统默认。
选择此项，SPSS将不产生回归直线的斜率和方差齐性检验。
幂估计（Power Estimation）：对每组数据产生一个中位数的自然对数及四个分位数的自然对数的散点图。
已转换（Transformed）：变换原始数据，用户可在后面的参数框中选择数据变换类型。
未转换（Untransformed）：不变换原始数据时选择此项。
用户在"探索：图"对话框中进行选择后，单击【继续】（Continue）按钮，即可返回"探索"主对话框。
单击【选项】（Options）按钮，打开"探索：选项"（Explore：Options）对话框，如图3-12所示。
在该对话框中，可选择缺失值的处理方式，SPSS提供了3种处理方式：按列表排除个案（Exclude cases listwise，系统默认）：选择此项，对所有的分析过程剔除分组变量和因变量中所有带有缺失值的观测量数据；按对排除个案（Exclude cases pairwise）：同时剔除带缺失值的观测量及与缺失值有成对关系的观测量。
在当前分析过程中用到的变量数据中剔除带有缺失值的观测量数据，在其他分析过程中可能包含缺失值；。
