实验5多元统计分析spss

多元统计分析上机实验指导第一部分 SPSS软件基本操作当用户安装SPSS软件后，点击快捷图标，将会出现以下界面：图1.1 启动SPSS后出现的对话框对话框包括一个六选一单选对话框和一个复选对话框，其内容为：●Run the tutorial 运行操作指南；●Type in data 输入数据选项，建立新的数据集时可选择此项；●Run an existing query 运行一个已经存在的数据文件选项；●Create new query using Database Wizard 用数据库处理工具建立新文件；●Open an existing date source 打开一个已经存在的数据文件；●Open another type of file 打开其他类型的文件。

●Don’t show this dialog in the future 是一复选对话框，选中该复选项后，下次启动SPSS时将不会显示对话框，直接显示数据编辑窗口。

如果只是利用该软件做一般性的统计分析，不做高级开发工作，可以在“Don’t show this dialog in the future”左方的小方块里打钩，以后启动SPSS时将不会显示对话框，直接显示数据编辑窗口。

§1.1 数据文件的建立SPSS 软件包的数据编辑主窗口类似于EXCEL ，数据文件的建立就是在数据编辑窗口中完成的。

数据编辑窗口可以显示两张表，分别是Data View （见图1.2）和Variable View （见图1.3），通过点击下端的2个同名窗口标签按钮实现相互切换。

数据编辑区是SPSS 的主要操作窗口，是一个二维平面表格，用于对数据进行各种编辑；标尺栏由纵向标尺栏和横向标尺栏，横向标尺栏显示数据变量，纵向标尺栏显示数据顺序（如时间顺序）。

Data View 表可以直接输入观测数据值或存放数据，表的左端列边框显示观测个体的序号，最上端行边框显示变量名。

根据实验结果，进行多元方差分析SPSS操作步骤多元方差分析（MANOVA）是一种统计方法，用于比较两个以上组之间在多个连续因变量上的差异。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以用于进行多元方差分析。

下面是进行多元方差分析的SPSS操作步骤：1. 打开SPSS软件，并导入实验数据。

2. 在菜单栏选择“分析”（Analyze），然后选择“一元方差分析”（General Linear Model）。

3. 在弹出的对话框中，将多个连续因变量添加到“因变量”（Dependent Variables）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的连续因变量。

4. 将一个或多个离散自变量添加到“因子”（Factors）框中。

点击“添加”按钮，然后选择需要分析的离散自变量。

5. 点击“选项”（Options）按钮，可以进行一些附加的设置。

例如，可以选择是否计算效应大小、调整误差项或进行共同协方差矩阵的检验等。

6. 点击“确定”按钮，开始进行多元方差分析。

7. 分析结果会显示在SPSS的输出窗口中。

可以查看因变量之间的差异是否显著，以及不同组之间是否存在显著差异。

8. 为了更好地理解结果，可以进一步进行后续分析。

例如，可以进行事后比较（Post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。

请注意，进行多元方差分析前，需要确保数据满足一些假设条件，如正态性、方差齐性和无多重共线性等。

另外，为了减少假阳性结果，应谨慎解释显著性水平。

以上是根据实验结果进行多元方差分析SPSS操作的步骤。

希望对您有所帮助！如有需要，请随时与我联系。

【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告一、实验目的1．掌握判别分析的基本原理和应用方法；2．掌握SPSS软件进行判别分析的具体操作；3．通过一个实例，学习如何运用判别分析对指标进行判别。

二、实验内容三、实验原理1．判别分析基本原理：判别分析（Discriminant Analysis），是一种统计学中的分类技术，它是对变量进行归类的技术。

判别分析是用来确定一个对象或自变量集合属于哪一个预设类型或者组别的过程。

判别分析能够生成一个函数，将数据点映射到特定的类型上。

判别分析的应用领域非常广泛，主要应用于以下领域：（1）股票市场（预测股价的涨跌与时间、公司发展情况等因素的关系）；（2）医学（区分疾病、患者状态等）；（3）市场调查（确定客户类型、产品或服务喜好）；（4）产业分析（区分有助于产品销售的市场决策因素）；（5）经济学（预测月度或季度的经济指标）。

3．判别分析的主要应用步骤：（1）建立模型：首先选择和收集数据，将收集的数据分为训练集和测试集；（2）训练模型：使用训练数据建立模型；（3）评估模型：通过模型诊断来评估建立的模型的好坏；（4）应用模型：对新的数据建立模型并进行预测。

四、实验过程1. 上机操作：1）打开SPSS软件，加载数据文件；2）选择分类变量和连续变量；3）选择训练数据集；4）建立模型；5）预测实验数据集。

2. 操作步骤：SPSS分析的步骤如下：1）将数据输入SPSS软件，确保数据格式正确；2）选择Analyse- Classify- Discriminant；3）有两种不同的分类变量，单分类或多分类，如果你要解释一个特定的分类变量，选择单分类。

如果你不确定哪个分类变量最适合，请尝试不同的选项；4）选择两个或更个你认为与指定分类变量相关的连续变量；5）选择要用于判别分析的数据集；6）确定分类变量分类比率。

这可以在设置选项中完成；7）点击OK，开始进行分析；8）评估结果，包括汇总、判别函数、方差-方差贡献、判别矩阵；五、实验结果选取鸢尾花数据，经过训练，得到如下表所示的结果。

多元统计分析SPSS操作步骤方差分析：Analyze—general linear model—univariate1、结果选入dependent variable,自变量选入fixed factors2、Options(display:descriptive statistics)主成分分析：Analyze→Dataredution---factor1、自变量：放入Variables2、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,）3、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认)4、Rotation:(method:none) (display:loading plot)5、Scores:(save as variables)（Display factor）因子分析Analyze→Dataredution---factor6、自变量：放入Variables7、Descriprives: （statistics默认）（correlation matrix:coefficients,KMO,anti-image）8、Extiaction :( method默认)（analyze：correlation）（display:全选）(extract:默认)9、Rotation:(method:quartimax) (display:rotated solution)10、Scores:(save as variables)（Display factor）11、Options:(默认)Logistic回归加权处理：data-weight cases-频数放入FVAnalyze—regression—binary logistic (二分类)1、因变量（y）放入dependent;自变量放入covariates;metord:forward(一般forward wald)2、Save:(predictde values:probabilities)3、Options:(statistics and plots: Hosmer;CI for exp(B))生存分析之life tables加权Analyze—survival—life table(未完成)1、生存时间选入time，Display time intervals:0 through(？)by(？)，结局进入Status框，Define失效事件，变量进入Factor框，点击Define Range...钮，定义分组的范围，在Mininum 框中输入小的，在Maxinum框中输入大的2、 Options.（Plot：Survival）（Compare Levels of First Factor：Overall）生存分析之kaplan-meireAnalyze—survival—kaplan-meire1、生存时间选入time，结局入status，define 失效事件，2、Compare factor:(log rank)3、Save:(survival,standard)4、Options:(statistics:survival table;mean and median survival),(plot:survival)生存分析之COX生存时间处理transform—computeAnalyze—survival—cox1、生存时间入time，结局入status，define 失效事件，自变量选入covariaes，strate:对子数2、Plots(plot type:survival)3、Save(survival:function,standard error)4、Options(model statistics:CI for exp(B))。

多元统计学上机实验项目一（撰写实验报告）实验项目名称：练习运用SPSS软件进行聚类分析一、实验目的与要求：通过上机实验，熟练掌握运用SPSS软件进行Q型系统聚类和K-MEANS聚类，能对聚类分析软件输出结果进行分析。

二、实验环境硬件环境：微机软件环境：SPSS软件三、实验内容与步骤（一）实验内容一：运用SPSS软件进行系统聚类1. 实验内容为了研究亚洲国家的经济发展水平和文化教育水平，以便于对亚洲国家进行分类研究，对SPSS软件自带的数据文件World95.sav中的亚洲国家和地区进行系统聚类分析。

2. 实验步骤⑴打开数据。

使用菜单中File→Open命令，然后选中要分析的数据World95.sav。

在World95.sav数据中筛选出亚洲国家，使用Data→Select Cases →If condition is satisfied中选入region=3；⑵在菜单中的选项中选择Analyze→Classify命令，Classify命令下有两个聚类分析命令，一是K-means cluster（K-均值聚类），二是Hierarchical cluster（系统聚类法）。

这里我们选择系统聚类法。

⑶在系统聚类法中，我们看到Cluster下有两个选项，Cases（样品聚类或Q 型聚类）和Variables (变量聚类或R型聚类)。

这里我们选择对样品进行聚类。

⑷Display下面有两个选项，分别是Statistics (统计量)、Plots（输出图形），我们可以选择所需要输出的统计量和图形。

⑸在系统聚类法中底下有四个按纽，分别是Statistics、Plots、Method、Save。

（a）在Statistics中，有Agglomeration schedule（每一阶段聚类的结果），Proximity matrix（样品间的相似性矩阵）。

由Cluster membership可以指定聚类的个数，none选项不指定聚类个数，Single solution指定一个确定类的个数，Range of solution指定类的个数的范围（如从分3类到分5类）。

多元统计分析与SPSS多元统计分析是指通过应用多个统计方法和技术对多个变量之间的关系进行分析的一种统计分析方法。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个常用的统计分析软件，可以对大规模的数据集进行多元统计分析。

多元统计分析包括多个方法和技术，如多元方差分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

这些方法和技术可以帮助我们理解变量之间的关系，预测和解释数据，并支持决策制定。

通过使用SPSS软件，可以更轻松地进行这些分析。

在多元方差分析中，可以通过比较组别间的平均差异来检验因素对变量的影响；在主成分分析中，可以通过降低变量维度来提取主要的变化模式；在因子分析中，可以通过识别潜在的构念来简化变量之间的关系；在聚类分析中，可以通过将观测值划分为不同的群组来发现变量之间的模式；在判别分析中，可以根据已知组别来预测新观测值的组别。

SPSS软件提供了各种功能和工具，以便于使用者进行多元统计分析。

用户可以使用SPSS进行数据导入和数据清理，选择适当的多元统计方法和技术，设定分析的参数和条件，并生成相应的统计结果和图表。

此外，SPSS还提供了一些数据分析模板和指导，帮助用户更好地理解和使用多元统计分析方法。

在实际应用中，多元统计分析和SPSS广泛应用于社会科学、经济学、市场研究、医学和生物学等领域。

例如，研究者可以使用多元统计分析和SPSS来研究消费者行为模式、预测市场需求、评估治疗效果等。

企业可以使用多元统计分析和SPSS来进行市场细分、产品定位和品牌定位。

医生可以使用多元统计分析和SPSS来研究临床疗效、预测疾病发展等。

总而言之，多元统计分析是一种强大的统计方法，可以帮助我们理解和解释变量之间的复杂关系。

SPSS软件提供了方便易用的工具和功能，使得多元统计分析更加简单和高效。

同时，多元统计分析和SPSS广泛应用于各个领域，为研究者和决策者提供了有力的支持和指导。

《多元统计分析分析》实验报告2012 年月日学院经贸学院姓名学号实验实验成绩名称一、实验目的（一）利用SPSS对主成分回归进行计算机实现.（二）要求熟练软件操作步骤，重点掌握对软件处理结果的解释.二、实验内容以教材例题7.2为实验对象，应用软件对例题进行操作练习，以掌握多元统计分析方法的应用三、实验步骤（以文字列出软件操作过程并附上操作截图）1、数据文件的输入或建立：(文件名以学号或姓名命名)将表7.2数据输入spss：点击“文件”下“新建”——“数据”见图1：图1点击左下角“变量视图”首先定义变量名称及类型：见图2：图2：然后点击“数据视图”进行数据输入（图3）：图3完成数据输入2、具体操作分析过程：（1）首先做因变量Y与自变量X1-X3的普通线性回归：在变量视图下点击“分析”菜单，选择“回归”-“线性”（图4）：图4将因变量Y调入“因变量”栏，将x1-x3调入“自变量”栏（图5）：然后选择相关要输出的结果：①点击右上角“统计量（s）”：“回归系数”下选择“估计”；“残差”下选择“D.W”；在右上角选择输出“模型拟合度”、“部分相关和偏相关”“共线性诊断”（后两项是做多重共线性检验）。

选完后点击“继续”（见图6）②如果需要对因变量与残差进行图形分析则需要在“绘制”下选择相关项目（图7），一般不需要则继续③如果需要将相关结果如因变量预测值、残差等保存则点击“保存”（图8），选择要保存的项目④如果是逐步回归法或者设置不带常数项的回归模型则点击“选项”（图9）其他选项按软件默认。

最后点击“确定”，运行线性回归，输出相关结果（见表1-3）图5 图6图7图8图9回归分析输出结果：的协差阵也就是相关阵进行分解做因子分析或主成分分析），如果不需要对变量做标准化处理就选“协方差矩阵”；“输出”中的两项都选，要求输出没有旋转的因子解（主成分分析必选项）和碎石图（用图形决定提取的主成分或因子的个数）；“抽取“下，默认的是基于特征值（大于1表示提取的因子或主成分至少代表1个单位标准差的变量信息，因为标准化后的变量方差为1，因子或者主成分作为提取的综合变量应该至少代表1个变量的信息），也可以自选提取的因子个数（即第二项），本例中做主成分回归，选择提取全部可能的3个主成分，所以自选个数填3。