SPSS在股票市场应用 第六章
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基于SPSS相关性和回归分析的股票投资算法研究_徐奔
关键词：SPSS；相关性分析；回归分析；股票投资
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2015)18-0088-02
DOI:10.14004/ki.ckt.2015.1510 股市已成为掌控经济整体运行情况的重要参考，因此一直 都是经济领域研究的热点。但当前多专注于股价预测和各种 实证分析，缺乏对股市进行系统的分析和认知，难以从整体上 准确把握股市的结构特性。通过运用 SPSS 中强大便捷的相关 性分析和回归分析功能，对股票价格波动趋势进行研究，预测 出股票价格之间的函数关系，使之能在股票投资、预测中发挥 重要作用。
[6] 董跃武,黄凯东,勾学荣 . 遗传算法与试题库自动组卷[J]. 中国 远程教育,2002(8):15-45.
[7]李旌燕 . EXCEL 操作题自动出题和自动阅卷系统的设计与 实现[D]. 长沙: 中南大学, 2009.
本栏目责任编辑：谢媛媛
软件设计开发
89
[4] 陆旦前, 邱建林 . 基于 Office 对象库的多层结构的图表发布 [J]. 南通大学学报: 自然科学版, 2007, 5(4): 90-92.
[5] 于淑香, 徐汀荣 . 基于 COM 技术的 Office 自动评分系统的 设计与实现[J]. 沙洲职业工学院学报, 2007 (3): 1-3.
回归分析等。股票价格变化之间的相关性就是一种股票价格 的涨落是否会影响另一种股票价格的变动，即二者之间是否有 相互联系，是否存在相关性。其相关性可由相关系数值来确 定。由公式（1）可知股票相关系数 r ，股票价格χ 、y 的函数关系
，其中 ，为常数项， 为 y 对χ 回归系数。选择
两支同行业的相关股票，其价格呈正相关，同时投资两支呈正
图 2 模型汇总 b 从图 2 中可以看出模型的拟合度是 0.827，调整后的模型拟 合度是 0.825，说明“建行 Close”的情况都可用该模型解释，拟合 度相对较高。
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2015)18-0088-02
DOI:10.14004/ki.ckt.2015.1510 股市已成为掌控经济整体运行情况的重要参考，因此一直 都是经济领域研究的热点。但当前多专注于股价预测和各种 实证分析，缺乏对股市进行系统的分析和认知，难以从整体上 准确把握股市的结构特性。通过运用 SPSS 中强大便捷的相关 性分析和回归分析功能，对股票价格波动趋势进行研究，预测 出股票价格之间的函数关系，使之能在股票投资、预测中发挥 重要作用。
[6] 董跃武,黄凯东,勾学荣 . 遗传算法与试题库自动组卷[J]. 中国 远程教育,2002(8):15-45.
[7]李旌燕 . EXCEL 操作题自动出题和自动阅卷系统的设计与 实现[D]. 长沙: 中南大学, 2009.
本栏目责任编辑：谢媛媛
软件设计开发
89
[4] 陆旦前, 邱建林 . 基于 Office 对象库的多层结构的图表发布 [J]. 南通大学学报: 自然科学版, 2007, 5(4): 90-92.
[5] 于淑香, 徐汀荣 . 基于 COM 技术的 Office 自动评分系统的 设计与实现[J]. 沙洲职业工学院学报, 2007 (3): 1-3.
回归分析等。股票价格变化之间的相关性就是一种股票价格 的涨落是否会影响另一种股票价格的变动，即二者之间是否有 相互联系，是否存在相关性。其相关性可由相关系数值来确 定。由公式（1）可知股票相关系数 r ，股票价格χ 、y 的函数关系
，其中 ，为常数项， 为 y 对χ 回归系数。选择
两支同行业的相关股票，其价格呈正相关，同时投资两支呈正
图 2 模型汇总 b 从图 2 中可以看出模型的拟合度是 0.827，调整后的模型拟 合度是 0.825，说明“建行 Close”的情况都可用该模型解释，拟合 度相对较高。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第4章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第4章SPSS基本统计分析1、利用第2章第7题数据采用SPSS频数分析，分析被调查者的常住地、职业和年龄分布特征，并绘制条形图。
分析——描述统计——频率，选择“常住地”，“职业”和“年龄”到变量中，然后，图表——条形图——图表值（频率）——继续，勾选显示频率表格，点击确定。
Statistics户口所在地职业年龄N Valid 282 282 282Missing 0 0 0户口所在地Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 中心城市200 70.9 70.9 70.9 边远郊区82 29.1 29.1 100.0 Total 282 100.0 100.0职业Frequency Percent ValidPercentCumulativePercentValid 国家机关24 8.5 8.5 8.5 商业服务业54 19.1 19.1 27.7 文教卫生18 6.4 6.4 34.0 公交建筑业15 5.3 5.3 39.4 经营性公司18 6.4 6.4 45.7 学校15 5.3 5.3 51.1 一般农户35 12.4 12.4 63.5 种粮棉专业户4 1.4 1.4 64.9种果菜专业户10 3.5 3.5 68.4 工商运专业户 34 12.1 12.1 80.5 退役人员 17 6.0 6.0 86.5 金融机构 35 12.4 12.4 98.9 现役军人 3 1.1 1.1 100.0Total282100.0100.0年龄Frequency PercentValid PercentCumulative PercentValid 20岁以下 4 1.4 1.4 1.4 20~35岁146 51.8 51.8 53.2 35~50岁91 32.3 32.3 85.5 50岁以上 41 14.5 14.5 100.0Total282100.0100.0分析：本次调查的有效样本为282份。
SPSS行业应用实例证券金融统计
多元回归分析室研究单个因变量和多个自变量之间的 相关关系的多元统计方法，比较基础且常用的是多元 线性回归分析，许多非线性回归和多项式回归都可以 简化为多元线性回归来解决。因而，本例选用多元线 性回归分析来分析人民币及其影响因素的相关性。
汇率影响因素分析
在SPSS中进行多元线性回归，可以用“分析→回归→ 线性”命令实现
股票日历效应分析
标准差成交量-星期复式条形图
股票日历效应分析
前面根据SPSS所计算的描述性统计量及绘制 的图形给出了4条结论，但是这只是一种主观 的判断，有必要对这些结论进行进一步的检验 。首先分别对沪深两市的涨跌幅度做单因素方 差分析，考察我国股市是否真的存在周效应。
在SPSS中，执行单因素方差分析可以利用“ 分析→比较均值→单因素ANOVA”命令实现
命令，打开“条形图”对话框
股票日历效应分析
单击 “定义”按钮，打开“定义复式条形图 ：个案组摘要”对话框
股票日历效应分析
首先，在对话框的“条的 表征”选项组选择“其他 统计量（例如均值）”选 项，激活“变量”列表框 ；然后，在左侧变量列表 框中选择变量“涨跌幅度 （%）[涨跌幅度（%） ]”，单击 按钮，将其移 到右侧的“变量”列表框 。将变量“星期［星期］ ”选入“类别轴”列表框 ，将变量“交易所”选入 “定义聚类”列表框
股票日历效应分析
选取沪深股市的指数每日涨跌幅度和成交量两项指 标来研究其周效应。
在SPSS中，计算描述性统计量可以利用“分析→ 描述统计→频数”命令实现
股票日历效应分析
利用上一步得到的结果数据。 为了进行频率分析，首先应拆分文件。在SPSS中
，可以利用“数据→拆分文件”命令实现
股票日历效应分析
SPSS行业应用实例 证券金融统计
汇率影响因素分析
在SPSS中进行多元线性回归，可以用“分析→回归→ 线性”命令实现
股票日历效应分析
标准差成交量-星期复式条形图
股票日历效应分析
前面根据SPSS所计算的描述性统计量及绘制 的图形给出了4条结论，但是这只是一种主观 的判断，有必要对这些结论进行进一步的检验 。首先分别对沪深两市的涨跌幅度做单因素方 差分析，考察我国股市是否真的存在周效应。
在SPSS中，执行单因素方差分析可以利用“ 分析→比较均值→单因素ANOVA”命令实现
命令，打开“条形图”对话框
股票日历效应分析
单击 “定义”按钮，打开“定义复式条形图 ：个案组摘要”对话框
股票日历效应分析
首先，在对话框的“条的 表征”选项组选择“其他 统计量（例如均值）”选 项，激活“变量”列表框 ；然后，在左侧变量列表 框中选择变量“涨跌幅度 （%）[涨跌幅度（%） ]”，单击 按钮，将其移 到右侧的“变量”列表框 。将变量“星期［星期］ ”选入“类别轴”列表框 ，将变量“交易所”选入 “定义聚类”列表框
股票日历效应分析
选取沪深股市的指数每日涨跌幅度和成交量两项指 标来研究其周效应。
在SPSS中，计算描述性统计量可以利用“分析→ 描述统计→频数”命令实现
股票日历效应分析
利用上一步得到的结果数据。 为了进行频率分析，首先应拆分文件。在SPSS中
，可以利用“数据→拆分文件”命令实现
股票日历效应分析
SPSS行业应用实例 证券金融统计
spss论文教程之上海A股证券市场Beta系数实证研究
上海A股证券市场Beta系数实证研究在现代资本市场理论和实践中，学术界和实务界最为关注的就是投资风险的度量及其规避措施。
随着现代资本市场投资组合理论的实践和发展，国内外经济学家提出了一系列风险度量的方法，Beta系数就是被广泛用来度量风险的指标之一。
近几十年来，Beta系数的应用及其研究一直是资本市场学术界和投资界风险研究的热点之一，受到许多争议，其中Beta主要的研究重点在于Beta系数的稳定性、差异性以及预测性等几个方面。
Beta系数是资本市场风险理论中衡量收益和风险之间的关系的关键参数，Beta系数是否稳定对CAPM模型在资本市场中的应用至关重要。
同时，Beta系数的预测性等很多事件分析都依靠于Beta系数的稳定性。
所以，Beta系数的稳定性的研究具有十分重要的意义。
自从1971年Blume发表的一篇有关Beta稳定性的研究的论文开始，渐渐有很多学者开始关注这一问题，他们分别采取了不同的数据处理分析方法来考察Beta系数的稳定性及其他特征，研究的深度和广度也不断扩张，并产生了大量的论文和研究成果。
与国外Beta系数深入广泛的研究不同，中国证券市场Beta系数的研究不多，而一些关于Beta系数的研究也主要集中在CAPM模型的有效性检验及市场有效性研究分析中。
除了在数据选择和估计模型等方面探讨Beta系数的不同以外，很多研究人员还从公司的基本特征等方面研究同一时期不同公司基本特征对Beta系数的影响程度。
总体看来，研究人员普遍认为影响Beta系数的因素有三大类，分别是：宏观经济变量、公司行业类别及公司会计变量。
Beta系数差异性的研究同样具有非常重要的理论和现实意义。
它不仅揭示了Beta之所以不同除市场因素之外的其他因素，让人们对Beta系数的变动特征有了更加深刻的理解，也可以根据不同影响因素的重要程度，帮助投资者确认影响Beta系数的因素的影响方式和特征。
本论文主要分析Beta系数的稳定性、市场态势对Beta系数的影响、影响Beta系数的会计变量以及上海A股股票市场风险结构，具体来说，本文包含六章内容，各章的结构和主要内容如下：第一章是绪论，第一节探讨了本文的选题背景和意义，第二节总结了目前国内外Beta 系数方面已有的文献研究，第三节介绍了本文的主要内容和创新点。
论述spss在股票价格指数的应用
论述spss在股票价格指数的应用1 研究的背景、目的、意义沪深股市是从一个地方股市发展而成为全国性的股市的，刚营业时上市的股票数量只有为数很少的几只，其规模很小，且上市的股票基本上都是上海和深圳的本地股。
而今，我国股市正从一个相对独立的市场逐渐地与全球股市相连接和相互影响，并且正在逐步地完善和发展，市场规模不断壮大。
并且徐龙炳、陆溶利用R/S方法分析了沪市收益率的非线性行为与相关系数。
对以后研究金融市场的相关性具有指导意义。
选取指数研究是因为投资者根据指数的升降，可以判断出股票价格的变动趋势，反映股市的动向，所有的股市几乎都是在股价变化的同时即时公布股价指数。
2 数据选取选取的数据为上海证券交易所综合指数、深圳证券交易所成份指数、道琼斯工业指数和纳斯达克综合指数的对数收益率。
3 各个市场实证分析3.1 上证综合指数年收益率平稳性、正态性检验在spss中定义变量，把收集到的上海证券交易所指数的年收益率数据输入，绘制出相应时间序列图和QQ图，见图1和图2。
从上证综合指数收益率时间数列图我们可以看出一些明显的特征：该图从2001～2006年，该股指收益率呈现调整上升的趋势；2006～2008年间突然大幅下跌，达到谷底，是12年间的最低点；2009年底大幅上涨到平均值以上；2010年至今趋于稳定。
从图2中可看出上证综合指数收益率数据大部分落在了斜线之外，分布于斜线两侧，这说明上证综合指数收益率不服从正态分布。
3.2 道琼斯工业指数年收益率平稳性、正态性检验在spss中定义变量，把收集到的道琼斯工业指数的年收益率数据输入，绘制出相应时间序列图和QQ图，见图3和图4。
可以看出：从2001～2007年，该股指收益率一直在较高点位震荡波动但幅度不大；2006～2008年间突然大幅下跌，达到谷底，是12年间的最低点；随即立即反弹，2009年底恢复到高位；2010年至今趋于稳定。
从图4中可看出对数收益率数据大部分落在了斜线之外，分布于斜线两侧，这说明道琼斯工业指数收益率不服从正态分布。
spss在金融学中的运用实验报告
spss在金融学中的运用实验报告
下面是一个SPSS在金融学中运用的实验报告范例：
实验题目：股票市场与经济环境的关系
实验目的：使用SPSS统计软件对不同经济环境下的股票指数进行分析，探究宏观经济环境对股票市场的影响。
实验方法：选择了2005年到2015年10年间上证指数和各种经济数据作为实验数据，使用SPSS自带的数据处理功能对数据进行预处理和清洗，分别进行了相关性分析、线性回归分析和方差分析。
实验结果：
首先，使用相关性分析工具，对不同经济数据与上证指数之间的关系进行探究。
结果表明，股票市场与GDP、CPI以及PMI等经济数据密切相关。
随后，使用线性回归分析工具，对股票市场与经济数据之间的关系进行进一步研究。
根据线性回归分析结果表明，GDP与上证指数的线性关系最强，表明GDP是影响股票市场的最重要经济因素之一。
最后，使用方差分析工具，对不同年份股票市场的变化以及变化原因进行了探究。
结果表明，经济数据的变化是导致上证指数变化的主要原因。
结论：经过本实验的研究，得到了一些有意义的研究结果。
股票市场与宏观经济环境密切相关，其中GDP是影响股票市场的最重要经济因素之一。
此外，经济数据的变化是导致上证指数变化的主要原因。
股票SPSS研究报告
股票SPSS研究报告
股票SPSS研究报告
本报告利用SPSS软件对股票数据进行分析，目的是探究股票
价格与相关变量之间的关系并预测未来的趋势。
首先，我们选择了一组股票数据，包括股票价格、成交量、市值、盈利等变量。
通过对这些变量的相关系数分析，我们发现股票价格与成交量、市值和盈利呈现正相关关系。
具体而言，成交量和市值与股票价格之间的相关系数分别为0.78和0.62，而盈利与股票价格之间的相关系数为0.51。
这意味着，股票价格的上涨往往伴随着成交量的增加、市值的扩大和盈利的增长。
接着，我们利用线性回归模型建立了股票价格与其他变量间的回归模型。
模型结果显示，成交量、市值和盈利对于股票价格具有显著影响。
变量的系数分别为0.85、0.42和0.35，表明每增加一个单位的成交量、市值和盈利，股票价格将分别增加
0.85、0.42和0.35单位。
最后，我们利用建立的回归模型对未来的股票价格进行预测。
根据市场趋势和经济数据，我们得出结论：未来一段时间内，成交量和市值将保持稳定增长，而盈利可能会出现小幅增长。
根据模型预测，股票价格也将继续上涨，但增速可能稍微放缓。
总结起来，通过SPSS软件对股票数据进行分析，我们发现股
票价格与成交量、市值和盈利之间存在明显的正相关关系。
利用建立的回归模型，我们预测了未来股票价格的趋势。
这对投
资者在股市中做出决策和制定策略提供了重要参考。
关键词：股票、SPSS、分析、回归、预测。
《统计分析与SPSS的应用(第6版)》数据-股民投资数据
城市代码各城市的样本编号一、性别二、年龄三、到目前为止，您做股票的结果是四、您买卖股票主要依据什么方法1、男1、19岁以下1、赚钱1、基本因素法2、女2、20-29岁2、不赔不赚2、技术分析法3、30-39岁3、赔钱3、跟风方法4、40-49岁4、凭感觉去买卖5、50-59岁6、60岁以上十、您用于股票投资的资金占您家庭收入总资十一、总的来说，您买卖股票出入市的时间间隔大约是十二、您认为投资股票获胜的原因十三、您做股票投资资金的主要来源1、9%以下1、1周以内1、趋势要看对1、自由资金2、10%-19%2、1-2周2、选股要选准2、公有资金3、20%-29%3、3-4周3、时机要选好3、银行贷款4、30%-39%4、1-2月4、要有独立的判断能力4、朋友间借贷5、40%-49%5、3-5月5、要合理管理资金5、替他人买卖股票6、50%-59%6、6-12月6、要有足够多的资金7、60%-69%7、1年以上8、70%-79%9、90%-89%10、90%以上五、您在投资股票前对股票投资的风险是否有充分认识六、您是专职股票投资者还是业余股票投资者七、您做股票投资前的资金规模1、有1、专职投资者1、1万元以下2、没有2、业余投资者2、1-3万元3、3-5万元4、5-7万元5、7-10万元6、10-20万元7、20-30万元8、30-40万元9、50-100万元10、100万元以上十四、您的职务级别十五、您认为做股票赔钱的最主要原因是十六、您做股票投资的动因1、办事员1、趋势看反了1、赚钱2、股级干部2、选股选错了2、体会以下玩股票的感觉3、科级干部3、出入市时机没有把握好3、别人买卖股票赚钱了我也跟着做4、处级干部4、跟着别人走4、消磨时间5、局级干部及以上5、分散资金策略失误5、个人兴趣6、其他原因6、其他原因八、您的职业九、您的学历1、国家干部1、文盲2、管理人员2、小学3、科教文卫单位工作人员3、中学4、金融单位职员4、高中5、工人5、中专6、农民6、大专7、个体从业者7、本科8、无业人员8、研究生及以上十七、您参与股票买卖的时间经历十八、您无业的原因1、半年以下1、因下岗暂时无2、半年-1年2、自愿辞职暂无3、1-2年3、因找不到工作暂时无业4、2-3年4、一直把炒股作为职业5、3-4年6、4年以上。
《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第6章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第6章SPSS的方差分析1、入户推销有五种方法。
某大公司想比较这五种方法有无显著的效果差异，设计了一项实验。
从应聘人员中尚无推销经验的人员中随机挑选一部分人，并随机地将他们分为五个组，每组用一种推销方法培训。
一段时期后得到他们在一个月内的推销额，如下表所示：第一组20.0 16.8 17.9 21.2 23.9 26.8 22.4 第二组24.9 21.3 22.6 30.2 29.9 22.5 20.7 第三组16.0 20.1 17.3 20.9 22.0 26.8 20.8 第四组17.5 18.2 20.2 17.7 19.1 18.4 16.5 第五组25.2 26.2 26.9 29.3 30.4 29.7 28.2 1）请利用单因素方差分析方法分析这五种推销方式是否存在显著差异。
2）绘制各组的均值对比图，并利用LSD方法进行多重比较检验。
（1）分析比较均值单因素ANOV A 因变量：销售额；因子：组别确定。
ANOVA销售额平方和df 均方 F 显著性组之间405.534 4 101.384 11.276 .000组内269.737 30 8.991总计675.271 34概率P-值接近于0，应拒绝原假设，认为 5 种推销方法有显著差异。
（2）均值图：在上面步骤基础上，点选项均值图；事后多重比较LSD多重比较因变量: 销售额LSD(L)95% 置信区间平均差(I) 组别(J) 组别(I-J) 标准错误显著性下限值上限第一组第二组-3.30000 * 1.60279 .048 -6.5733 -.0267 第三组.72857 1.60279 .653 -2.5448 4.0019第四组 3.05714 1.60279 .066 -.2162 6.3305第五组-6.70000 * 1.60279 .000 -9.9733 -3.4267 * 1.60279 .048 .0267 6.5733 第二组第一组 3.30000 第三组 4.02857 * 1.60279 .018 .7552 7.3019* 1.60279 .000 3.0838 9.6305 第四组 6.35714*第五组-3.40000 1.60279 .042 -6.6733 -.1267 第三组第一组-.72857 1.60279 .653 -4.0019 2.5448 第二组-4.02857 * 1.60279 .018 -7.3019 -.7552第四组 2.32857 1.60279 .157 -.9448 5.6019第五组-7.42857 * 1.60279 .000 -10.7019 -4.1552 第四组第一组-3.05714 1.60279 .066 -6.3305 .2162第二组-6.35714 * 1.60279 .000 -9.6305 -3.0838第三组-2.32857 1.60279 .157 -5.6019 .9448第五组-9.75714 * 1.60279 .000 -13.0305 -6.4838* 1.60279 .000 3.4267 9.9733 第五组第一组 6.70000 * 1.60279 .042 .1267 6.6733 第二组 3.40000* 1.60279 .000 4.1552 10.7019 第三组7.42857* 1.60279 .000 6.4838 13.0305 第四组9.75714*. 均值差的显著性水平为0.05 。
基于SPSS相关性和回归分析的股票投资算法研究
基于SPSS相关性和回归分析的股票投资算法研究
作者：徐奔
来源：《电脑知识与技术》2015年第18期
摘要：该文是将计算机和统计学的相关性分析、回归分析相结合，将其应用到股票市场的数据分析中，通过分析股价间的相关性来进行投资策略的研究。
该算法首先用SPSS对股票价格进行相关性分析，定量说明股票之间的相关性，并计算相关系数，确定其相关性强弱，然后用SPSS进行线性回归分析，初步确定股票的函数关系，通过预测出的函数关系寻找出最佳投资策略。
关键词：SPSS；相关性分析；回归分析；股票投资
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）18-0088-02。
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这时一般的线性回归分析就无法准确的刻画变量 之间的因果关系，需要用其他的回归分析方法来 进行拟合模型。SPSS的曲线回归分析（Curve Estimation）便是一种简便的处理非线性问题的分 析方法，适用于模型只有一个自变量且可以化为 线性形式时的情形。其基本过程是先将因变量或 者自变量进行变量转换，然后对新变量进行直线 回归分析，最后将新变量还原为原变量，得出变 量之间的非线性关系。
6.11.1 多项分类Logistic回归分析的 功能与意义
• 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无
大小顺序的情况比如职业、婚姻情况等等， 这时一般的线性回归分析无法准确的刻画 变量之间的因果关系，需要用其他的回归 分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分 类Logistic回归便是一种简便的处理该类因 变量问题的分析方法。
6.9.1 二阶段最小二乘回归分析的功 能与意义
• 普通最小二乘法有一个基本假设是自变量取值不
受因变量的影响。然而，在很多研究中往往存在 着内生自变量问题，如果继续采用普通最小二乘 法，就会严重影响回归参数的估计。SPSS的二阶 段最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设计 的，其基本思路是：首先找出内生自变量，然后 根据预分析结果找出可以预测该自变量取值的回 归方程并得到自变量预测值，再将因变量对该自 变量的预测值进行回归，迂回解决内生自变量问 题。
6.1.1 简单相关分析的功能与意义
• SPSS的简单相关分析(Bivariate)是最简单也
是最常用的一种相关分析（Correlate）方 法，其基本功能是可以研究变量间的线性 相关程度并用适当的统计指标表示出来。
6.2.1 偏相关分析的功能与意义
• 很多情况下，需要进行相关分析的变量的
取值会同时受到其他变量的影响，这时候 就需要把其他变量控制住，然后输出控制 其他变量影响后的相关系数。SPSS的偏相 关分析(Partial)过程就是为解决这一问题而 设计的。
6.8.1 加权最小二乘回归分析的功能 与意义
• 在标准的线性回归模型中，有一个基本假设是整
个总体同方差也就是因变量的变异不随自身预测 值以及其他自变量的值的变化而变动。然而，在 实际问题中这一假设条件往往不被满足，如果继 续采用标准的线性回归模型，就会使结果偏向于 变异较大的数据，从而发生较大的偏差。SPSS的 加权最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设 计的，其基本原理是为不同的数据赋予不同的权 重以平衡不同变异数据的影响。
6.13.1 一般对数线性模型分析的功 能与意义
• 当我们对列联表资料进行分析的时候，可以使用卡方检验，
但是卡方检验有其局限性，因为它既无法系统地评价变量 间的联系，也无法估计变量间相互作用的大小，而SPSS的 对数线性模型分析过程是处理此类问题的最优选择。SPSS 中一共提供了对数线性模型的三个过程：General过程、 Logit过程、Model Selection过程。这三个过程的基本原理 都是一样的，限于篇幅，我们仅对一般对数线性模型分析 过程(General)做一下实例介绍。General过程是最简单的 一种对数线性模型，其特色是只能拟合全饱和模型，即分 类变量的各自效应以及其相互间效应均包含在对数线性模 型中，而且不区分自变量和因变量。
6.3.1 距离分析的功能与意义
• SPSS的距离分析(Distances)也属于相关分
析的范畴，其基本功能是对样本观测值之 间差异性或者相似程度进行度量，从而对 数据形成一个初步的了解。这种分析方法 主要应用在分析之前对数据背后的专业知 识不够充分了解，进行探索性研究的情形。
6.4.1 简单线性回归分析的功能与意 义
6.7.1 非线性回归分析的功能与意义
• 上节讲述的SPSS的曲线回归分析仅适用于模型只
有一个自变量且可以化为线性形式时的情形，并 且它只有11种固定曲线函数可供选择。而实际问 题往往会更复杂，曲线回归分析方法便无法做出 准确的分析，这时候就需用到SPSS的非线性回归 分析。这种分析是一种功能更强大的处理非线性 问题的方法，它可以使用户自定义任意形式的函 数，从而更加准确的描述变量之间的关系。
第六章 相关与回归对这些数据进行分析，研
究各个变量之间的关系。相关分析和回归分析是应用非常 广泛的两种方法。相关分析是不考虑变量之间的因果关系 而只研究分析变量之间的相关关系的一种统计分析方法， 包括简单相关分析、偏相关分析、距离分析等。回归分析 则是研究分析某一变量受别的变量影响的分析方法，它以 被影响变量为因变量，以影响变量为自变量，研究因变量 与自变量之间的因果关系，包括简单线性回归、多重线性 回归、曲线回归、非线性回归、加权最小二乘回归、二阶 段最小二乘回归、Logistic回归、最优尺度回归等。下面 我们将对这些分析方法一一进行功能和意义方面的介绍， 最后我们还要对一般对数线性模型进行初步的介绍。
• SPSS的简单线性回归分析也称一元线性回
归分析，是最简单也是最基本的一种回归 分析（Regression）方法。简单线性回归分 析的特色是只涉及一个自变量，它主要用 来处理一个因变量与一个自变量之间的线 性关系，建立变量之间的线性模型并根据 模型做评价和预测。
6.5.1 多重线性回归分析的功能与意 义
6.10.1 二项分类Logistic回归分析的 功能与意义
• 我们经常会遇到因变量只有两种取值的的
情况比如是否患病、是否下雨等等，这时 一般的线性回归分析就无法准确的刻画变 量之间的因果关系，需要用其他的回归分 析方法来进行拟合模型。SPSS的二项分类 Logistic回归便是一种简便的处理二分类因 变量问题的分析方法。
• SPSS的多重线性回归分析也称多元线性回
归分析，是最为常用的一种回归分析 （Regression）方法。多重线性回归分析涉 及多个自变量，它用来处理一个因变量与 多个自变量之间的线性关系，建立变量之 间的线性模型并根据模型做评价和预测。
6.6.1 曲线回归分析的功能与意义
• 我们经常会遇到变量之间的关系为非线性的情况，
6.12.1 最优尺度回归分析的功能与 意义
• 我们经常会遇到自变量为分类变量的情况比如收
入级别、学历等等，通常的做法是直接将各个类 别定义取值为等距连续整数，比如将收入级别的 高、中、低分别定义为1、2、3，但是这意味着这 三档之间的差距是相等的或者说它们对因变量的 数值影响程度是均匀的，显然这种假设是有些草 率的，基于此的分析有时会得出很不合理的结论。 SPSS的最优尺度回归便应运而生，成为了解决这 一问题的分析方法。
6.11.1 多项分类Logistic回归分析的 功能与意义
• 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无
大小顺序的情况比如职业、婚姻情况等等， 这时一般的线性回归分析无法准确的刻画 变量之间的因果关系，需要用其他的回归 分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分 类Logistic回归便是一种简便的处理该类因 变量问题的分析方法。
6.9.1 二阶段最小二乘回归分析的功 能与意义
• 普通最小二乘法有一个基本假设是自变量取值不
受因变量的影响。然而，在很多研究中往往存在 着内生自变量问题，如果继续采用普通最小二乘 法，就会严重影响回归参数的估计。SPSS的二阶 段最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设计 的，其基本思路是：首先找出内生自变量，然后 根据预分析结果找出可以预测该自变量取值的回 归方程并得到自变量预测值，再将因变量对该自 变量的预测值进行回归，迂回解决内生自变量问 题。
6.1.1 简单相关分析的功能与意义
• SPSS的简单相关分析(Bivariate)是最简单也
是最常用的一种相关分析（Correlate）方 法，其基本功能是可以研究变量间的线性 相关程度并用适当的统计指标表示出来。
6.2.1 偏相关分析的功能与意义
• 很多情况下，需要进行相关分析的变量的
取值会同时受到其他变量的影响，这时候 就需要把其他变量控制住，然后输出控制 其他变量影响后的相关系数。SPSS的偏相 关分析(Partial)过程就是为解决这一问题而 设计的。
6.8.1 加权最小二乘回归分析的功能 与意义
• 在标准的线性回归模型中，有一个基本假设是整
个总体同方差也就是因变量的变异不随自身预测 值以及其他自变量的值的变化而变动。然而，在 实际问题中这一假设条件往往不被满足，如果继 续采用标准的线性回归模型，就会使结果偏向于 变异较大的数据，从而发生较大的偏差。SPSS的 加权最小二乘回归分析便是为解决这一问题而设 计的，其基本原理是为不同的数据赋予不同的权 重以平衡不同变异数据的影响。
6.13.1 一般对数线性模型分析的功 能与意义
• 当我们对列联表资料进行分析的时候，可以使用卡方检验，
但是卡方检验有其局限性，因为它既无法系统地评价变量 间的联系，也无法估计变量间相互作用的大小，而SPSS的 对数线性模型分析过程是处理此类问题的最优选择。SPSS 中一共提供了对数线性模型的三个过程：General过程、 Logit过程、Model Selection过程。这三个过程的基本原理 都是一样的，限于篇幅，我们仅对一般对数线性模型分析 过程(General)做一下实例介绍。General过程是最简单的 一种对数线性模型，其特色是只能拟合全饱和模型，即分 类变量的各自效应以及其相互间效应均包含在对数线性模 型中，而且不区分自变量和因变量。
6.3.1 距离分析的功能与意义
• SPSS的距离分析(Distances)也属于相关分
析的范畴，其基本功能是对样本观测值之 间差异性或者相似程度进行度量，从而对 数据形成一个初步的了解。这种分析方法 主要应用在分析之前对数据背后的专业知 识不够充分了解，进行探索性研究的情形。
6.4.1 简单线性回归分析的功能与意 义
6.7.1 非线性回归分析的功能与意义
• 上节讲述的SPSS的曲线回归分析仅适用于模型只
有一个自变量且可以化为线性形式时的情形，并 且它只有11种固定曲线函数可供选择。而实际问 题往往会更复杂，曲线回归分析方法便无法做出 准确的分析，这时候就需用到SPSS的非线性回归 分析。这种分析是一种功能更强大的处理非线性 问题的方法，它可以使用户自定义任意形式的函 数，从而更加准确的描述变量之间的关系。
第六章 相关与回归对这些数据进行分析，研
究各个变量之间的关系。相关分析和回归分析是应用非常 广泛的两种方法。相关分析是不考虑变量之间的因果关系 而只研究分析变量之间的相关关系的一种统计分析方法， 包括简单相关分析、偏相关分析、距离分析等。回归分析 则是研究分析某一变量受别的变量影响的分析方法，它以 被影响变量为因变量，以影响变量为自变量，研究因变量 与自变量之间的因果关系，包括简单线性回归、多重线性 回归、曲线回归、非线性回归、加权最小二乘回归、二阶 段最小二乘回归、Logistic回归、最优尺度回归等。下面 我们将对这些分析方法一一进行功能和意义方面的介绍， 最后我们还要对一般对数线性模型进行初步的介绍。
• SPSS的简单线性回归分析也称一元线性回
归分析，是最简单也是最基本的一种回归 分析（Regression）方法。简单线性回归分 析的特色是只涉及一个自变量，它主要用 来处理一个因变量与一个自变量之间的线 性关系，建立变量之间的线性模型并根据 模型做评价和预测。
6.5.1 多重线性回归分析的功能与意 义
6.10.1 二项分类Logistic回归分析的 功能与意义
• 我们经常会遇到因变量只有两种取值的的
情况比如是否患病、是否下雨等等，这时 一般的线性回归分析就无法准确的刻画变 量之间的因果关系，需要用其他的回归分 析方法来进行拟合模型。SPSS的二项分类 Logistic回归便是一种简便的处理二分类因 变量问题的分析方法。
• SPSS的多重线性回归分析也称多元线性回
归分析，是最为常用的一种回归分析 （Regression）方法。多重线性回归分析涉 及多个自变量，它用来处理一个因变量与 多个自变量之间的线性关系，建立变量之 间的线性模型并根据模型做评价和预测。
6.6.1 曲线回归分析的功能与意义
• 我们经常会遇到变量之间的关系为非线性的情况，
6.12.1 最优尺度回归分析的功能与 意义
• 我们经常会遇到自变量为分类变量的情况比如收
入级别、学历等等，通常的做法是直接将各个类 别定义取值为等距连续整数，比如将收入级别的 高、中、低分别定义为1、2、3，但是这意味着这 三档之间的差距是相等的或者说它们对因变量的 数值影响程度是均匀的，显然这种假设是有些草 率的，基于此的分析有时会得出很不合理的结论。 SPSS的最优尺度回归便应运而生，成为了解决这 一问题的分析方法。