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SPSS操作技巧方法-判别分析例题

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SPSS判别分析方法案例分析

SPSS判别分析方法案例分析

SPSS判别分析方法案例分析一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学五年级下册第五章《数据的处理》中的“SPSS判别分析方法案例分析”。

本节课的主要内容包括：1. 了解判别分析的概念和意义；2. 学习判别分析的基本步骤；3. 通过案例分析，掌握SPSS判别分析方法的操作和使用。

二、教学目标1. 了解判别分析的概念和意义，能说出判别分析的基本步骤。

2. 学会使用SPSS进行判别分析，并解释分析结果。

3. 通过对案例的分析，培养学生的数据分析能力和问题解决能力。

三、教学难点与重点重点：1. 判别分析的基本步骤；2. SPSS判别分析方法的操作和使用。

难点：1. 判别分析的数学原理；2. 对SPSS判别分析结果的理解和解释。

四、教具与学具准备教具：多媒体教学设备、黑板、粉笔学具：学生电脑、SPSS软件、案例分析资料五、教学过程1. 实践情景引入：通过一个简单的案例，让学生感受判别分析在实际生活中的应用。

2. 讲解判别分析的概念和意义，介绍判别分析的基本步骤。

3. 操作演示：使用SPSS进行判别分析，让学生跟随操作，熟悉软件的使用。

4. 案例分析：让学生分组进行案例分析，锻炼学生的数据分析能力。

5. 随堂练习：设计一些相关的练习题，让学生巩固所学知识。

6. 作业布置：布置一些相关的作业，让学生进一步巩固所学知识。

六、板书设计板书设计如下：判别分析概念：什么是判别分析？意义：为什么进行判别分析？步骤：1. 收集数据2. 选择变量3. 建立判别函数4. 进行判别5. 解释结果七、作业设计1. 请简述判别分析的概念和意义。

答案：判别分析是一种统计方法，用于根据已知的数据特征，建立判别函数，对新的数据进行分类。

2. 请列出判别分析的基本步骤。

答案：判别分析的基本步骤包括：收集数据、选择变量、建立判别函数、进行判别、解释结果。

3. 请使用SPSS进行一次判别分析，并将分析结果解释。

答案：由于此作业需要使用软件进行操作，具体的操作步骤和分析结果需要学生在电脑上进行实际操作后得出。

spss教程_13-1(判别分析)

spss教程_13-1(判别分析)

y
( ) i
ax
'
k n
( ) i
, 1,2, k , i 1,2, n ,
Hale Waihona Puke ( ) iS 总 ( y
1 i 1
K
y )( y
( ) i
y ) a Ta,
' '
S 类间 n ( y
1
k
( )
y )( y y
( )
( )
判别分析
分类： 1、按判别的组数来分，有两组判别分析和多 组判别分析 2、按区分不同总体所用的数学模型来分，有 线性判别和非线性判别 3、按判别对所处理的变量方法不同有逐步判 别、序贯判别。 4、按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝 叶斯判别准则
判别分析
判别分析和前面的聚类分析有什么不同呢？ 主要不同点就是，在聚类分析中一般人们事 先并不知道或一定要明确应该分成几类，完 全根据数据来确定。 而在判别分析中，至少有一个已经明确知道 类别的“训练样本”，利用这个数据，就可 以建立判别准则，并通过预测变量来为未知 类别的观测值进行判别了。
费歇尔判别法
费歇尔判别方法是历史上最早提出的判别方 法之一，也叫线性判别法 费歇尔判别的思想是通过将多维数据投影到 某个方向上，投影的原则是将类与类之间尽 可能的分开，然后再选择合适的判别准则， 将待判的样本进行分类判别。
费歇尔判别法
一、判别原理 设有k个总体G1,G2,…,Gk,每类中含有样本数 分别为n1,n2,…,nk 假定所建立的判别函数为
ax ax (k ) ax ax (l )
则x属于第k组
逐步判别分析
一、逐步判别原理 逐步判别分析从模型没有变量开始，每一步 都对模型进行检验，把模型外对模型的判别 力贡献最大的变量加到模型中，同时考虑已 经在模型中但又不符合留在模型中条件的变 量从模型中剔除。

SPSS操作方法：判别分析例题

SPSS操作方法：判别分析例题

1991 年 30 个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表
x2：人均国有经济单位职工工资
x3：人均来源于国有经济单位标准工资
x4：人均集体所有制工资收入
x5：人均集体所有制职工标准工资
样品序 地区 x1
类 号序
G1 6 7
G2 6 7
G3 1
1号 北 京 170.03 110.2
2
3
4
5
8
9
天 津 141.55 82.58
1
2
3
4
5
8
9
山 西 102.49 71.72
内蒙古 106.14 7
黑龙江 103.34 62.99
江 西 98.089 69.45
河 南 104.12 72.23 贵 州 108.49 80.79
陕 西 113.99 75.6
甘 肃 114.06 84.31
实验指导之二
判别分析的 SPSS 软件的基本操作
[实验例题] 为研究 1991 年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方
距离、离差平方和聚类方法将 30 个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判
别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表 9-
4。
人
x1：人均生活费收入 体)
10 青 海 108.80 80.41
11 宁 夏 115.96 88.2l
辽 宁 128.46 68.91
x2
x3
59.76 50.98 53.39 60.24 52.30 53.02 48.18 45.60 50.13 50.57 69.70 47.72 46.19 44.60 42.95 43.04 47.31 47.52 50.88 52.78 50.45 51.85 43.4l

SPSS数据的判别分析

SPSS数据的判别分析

短期支付能力 1.09 1.51 1.01 1.45 1.56 .71 .22 1.31 2.15 1.19 1.88 1.99 1.51 1.68 1.26 1.14 1.27 2.49 2.01
5 zf
生产效率指标 .45 .16 .40 .26 .67 .28 .18 .25 .70 .66 .27 .38 .42 .95 .60 .17 .51 .54 .53
（2）各组变量的协方差矩阵相等。在此假设下，可以使用 很简单的公式计算判别函数和进行显著性检验。
（3）各判别变量之间具有多元正态分布，即每个变量对于 所有其他变量的固定值有正态分布。在此条件下，可精确计 算显著性检验值和分组归属的概率。
2023/5/3
11
zf
➢ 三、判别分析方法
距离判别 本专题将介绍的方法有费 贝歇 叶尔 斯判 判别 别
判别分析 (Discriminate Analysis)
知识要点：
1、什么是判别分析？ 2、理解距离判别、Bayes判别以及Fisher判别的基本思想 3、结合SPSS软件进行案例分析 4、判别分析的应用（※※）
zf
判别分析的应用
医学：
例1：在医学诊断中，一个病人肺部有阴影，医生要判断 他患的是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌？ 肺结核病人、肺部良性肿瘤病人、肺癌病人组成三个总 体，病人来自其中一个总体，可通过病人的指标（阴影 大小、边缘是否光滑等）用判别分析判断他来自哪个总 体（即判断他患的什么病？）
逐步判别
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zf
距离判别
❖ 首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即各组（类）的 均值，判别的准则是对任给样品，计算它到各类平均数的距离， 哪个距离最小就将它判归哪个类。

4实验四 判别分析的SPSS实现

4实验四 判别分析的SPSS实现

实验4判别分析的SPSS 实现【实验目的】判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法。

本实验要求学生应用距离判别准则（即，对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类），对两总体和多总体情形下分别进行判别分析。

实验中需注意协方差矩阵相等时，选取线性判别函数.【实验内容】一、 实现判别分析的软件操作二、 学会用Wilks ’Lambda 检验判断判别函数的显著性三、 从软件结果中写出分类函数（Fisher 判别函数），并利用Fisher 判别函数对待判样本判别四、 从软件结果中写出非标准的判别函数，从而计算Z 得分并建立分割点，然后对待判样本进行分类,在dis_1栏中读取。

1、例4.1，一个城市的居民家庭，按其有无割草机可分为两组，有割草机一组，记为1π无割草机一组记为2π，割草机工厂预判断一些家庭是否购买割草机，从1π 和2π分别随机抽取12个样品，调查两项之指标：1x =家庭收入，2x =房前屋后土地面积。

数据如表4-1.表4.1第一份《人类发展报告》中公布的。

该报告建议，目前对人文发展的衡量应当以人生的三大要素的指标指示分别采用出生时的预期寿命、成人识字率和实际人均GTP ，将以上三个指标指示数值合成为一个复合指数，即人文发展指数。

表2X1：0岁组死亡概率 X2：1岁组死亡概率X4：55岁组死亡概率X5：80岁组死亡概率4、对全国30个省、市自治区1994年影响各地区经济增长差异的制度变量：X1——经济增长率（%）、X2——非国有化水平（%）、X3——开放度（%）、X4——市场化程度（%）作判别分析。

5、研究某年全国各地区农民家庭收支分布规律，根据抽样调查资料进行分类处理，抽取28个省、市、自治区的样本，每个样本有六个指标。

先采用聚类分析将28个样本分为3类，其中有3个样本（北京、上海、广州）属于孤立样本，未归属于已分的三类中，现采用多组判别分析判定这28个样本的所属类别。

spss教程_13-1(判别分析)

spss教程_13-1(判别分析)

具体操作 Save: 保存新变量 Predicted group membership : 建立新变量,表明预测的类成员 Discriminant score:建立新变量, 表明判别分数 Probabilities of group membership : 建立新变量.表明样品属于某一类的概率
Wilk’s λ最小法
U统计量 λ=组内平方和/总平方和，每一步都是统计量 最小的进入判别函数 容许度=1-Ri2 (Ri2为偏相关系数）
1 p F引 p 1 p
p 1
ng p g 1
p 1 1 p n g p F剔 p 1 g 1 p
判别分析
分类： 1、按判别的组数来分，有两组判别分析和多 组判别分析 2、按区分不同总体所用的数学模型来分，有 线性判别和非线性判别 3、按判别对所处理的变量方法不同有逐步判 别、序贯判别。 4、按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝 叶斯判别准则
判别分析
判别分析和前面的聚类分析有什么不同呢？ 主要不同点就是，在聚类分析中一般人们事 先并不知道或一定要明确应该分成几类，完 全根据数据来确定。 而在判别分析中，至少有一个已经明确知道 类别的“训练样本”，利用这个数据，就可 以建立判别准则，并通过预测变量来为未知 类别的观测值进行判别了。
Casewise:逐步输出每个样品的分类结果 limit cases to:最大样品数 Summary table:分类概括表 Leave-one-out classification 剔除一个样品 后用其他样品得到的该样品的分类结果
具体操作
Plot: 输出统计图 Combined-groups:各类输出在同一张散点图中 Separate-groups:每类输出一张散点图中 Territorial mao:分类区域图

专题16用SPSS进行判别分析

专题16用SPSS进行判别分析

专题16 用SPSS进行判别分析1 用默认方法作判别分析2 选项的设置简介1 用默认方法作判别分析用默认方法作判别分析，可按如下步骤进行。

①建立或读入数据文件在数据窗中输入待分析的数据，或利用File菜单中的Open功能打开已存在的数据文件。

②展开主对话框在SPSS主界面中依次逐层选择“Analyze”、“Classify”、“Discriminant”，展开判别分析主对话框（如图）。

③选择分类变量及其取值范围在如图14.1的主对话框左边的矩形框中选定分类变量，并用上面一个箭头按钮将其移到“Grouping Variable”框中。

然后用其下面的“Define Range”按钮打开如图14.2的对话框。

分别在“Minimum”和“Maximum”后面的矩形框中键入分类变量的最大值与最小值，然后按“Continue”按钮返回主对话框。

分类变量须是数值型的，其值必须是整数，每个值代表一类，如１代表健将、２代表一级运动员、３代表二级运动员。

④选择判别变量在主对话框左边的矩形框中选择判别变量，并用下面一个箭头按钮将它们移到“Independents”矩形框中。

⑤选择是否作逐步判别若不用逐步判别筛选变量，在主对话框中选择“Enter independents together”。

若作逐步判别，则选择“Use stepwise method”。

⑥运行程序检查所选变量是否有误，若选择有误，则选定错误变量，用边上的箭头按钮将其移出。

若变量选择无误，按“OK”按钮即可运行程序。

返回2 选项的设置简介①在主对话框中单击“Statistics”按钮可以打开选择输出统计量的对话框。

●选定“Means”可得到各类的均数、标准差等统计量●选定“Univariate ANOVAs”可得到各单变量的方差分析●选定“Box’s M”可得到各类协差阵相等性的Box检验●选择“Fisher’s”可得到费歇的线性分类函数●选定“Unstandardized”可以得到非标准化的典型判别函数系数●选定“Within-groups covariance”可以得到合并组内协差阵。

利用SPSS进行判别分析的几个问题的说明

利用SPSS进行判别分析的几个问题的说明

利用SPSS进行判别分析的几个问题的说明陈敏琼【摘要】判别分析是多元统计分析中最常用的方法之一，但由于其原理的复杂性与方法的多样性，使其成为《多元统计分析》课程学习特别是SPSS软件操作学习的难点之一。

为此，对判别分析的几种方法的原理进行总结，针对利用SPSS进行判别分析过程中常见的若干疑点，先从理论上做推导说明，结合例子对SPSS判别分析的步骤和输出结果作详细解释和说明。

%Discriminant analysis is one of the most commonly used methods in multivariate statistical analysis, but because of the complexity of its principle and methods of diversity, making it one of the difficulties in learning the course of Multivariate Statistical Analysis, in particular the learning of SPSS software operating. To do this, summaries the principle of several methods of discriminant analysis, according to the common problems of SPSS in the process, does the first theoretical derivation, combined with examples, explains the steps and output re-sults of SPSS discriminant analysis in details.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】7页(P34-39,50)【关键词】判别分析;SPSS判别分析;步骤;解释说明【作者】陈敏琼【作者单位】中山大学新华学院，广州 510520【正文语种】中文判别分析是根据观测到的样品的若干数量特征（称为因子或判别变量）对样品进行归类、识别，判断其属性的预报（预测）的一种多元统计分析方法。

SPSS操作方法：判别分析例题

SPSS操作方法：判别分析例题

S P S S操作方法：判别分析例题-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。

试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。

判别指标及原始数据见表9-4。

1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体)x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体)x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入贝叶斯判别的SPSS操作方法：1. 建立数据文件2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示：图1 Discriminant Analysis判别分析对话框3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。

从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。

选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。

图2 Define Range对话框4、选择分析方法✧Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默认）。

本例选择此项。

✧Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。

判别分析的一般步骤及SPSS实现

判别分析的一般步骤及SPSS实现
比较三个值，可以看出第一个待判样品应该属于第三组。
判别分析的SPSS实现
表7.3 Bayes判别法的输出结果
C l as si fic ati on Fu ncti o n C oe ffi ci e n ts
GROUP
1.00
X1
-14 3.85 1
X2
15 3.13 6
6
2
2 1.000
.469 9.674
.231
7
2
2 1.000
.868 8.332 -.613
8
2
2 1.000
5.98 5 10 .1 28 -2.51 8
9
2
2 1.000
4.793 8.342 1.760
10
2
2 1.000
.101 9.491 -.145
11
3
3 1.000
.139 -6.687 -.394
Dist a nce t o Funct ion Funct ion
Cent roid
1
2
.297 -2.177 1.364
2
1
1 1.000
.236 -2.270 1.375
3
1
1 1.000
.117 -2.741 1.323
4
1
1 .998
.507 -3.199
.638
5
1
1 1.000
.418 -2.582
标准化的典型判别函数是由标准化的自变量通过Fisher判别法得到的，所以 要得到标准化的典型判别得分，代入该函数的自变量必须是经过标准化的。
2. Canonical Discriminant Function Coefficients（给出未标准化的典型判别 函数系数）

聚类判别分析SPSS练习题

聚类判别分析SPSS练习题

聚类判别分析SPSS练习题1. 现有22名⽩⾎病病⼈的九种基因表达的cDNA微阵列扫描数据（X1~X9），根据X1~X9 的变量信息，对该22名⽩⾎病病⼈予以分类。

（具体数据见下表1）采⽤SPSS软件进⾏操作并回答以下问题：（个体聚类。

变量聚类）此题为个体聚类（1）采⽤什么分析⽅法？写出该⽅法在SPSS软件中的路径；聚类分析classify——hierarchical（2）该分析⽅法中采⽤什么统计指标进⾏度量的？个体聚类⽤⽤欧式距离平⽅。

距离越远就不可能聚类。

指标聚类⽤相关系数⼤⼩（3）根据结果中的什么图从⽽将该22名⽩⾎病病⼈分成3类？同时写出归为同⼀类的个体序号。

第⼀类8、21、1、4.第⼆类6、11 第三类剩下的《资料的表现形式是⽆序的、》聚类之后可以判别、、表1 ⽩⾎病⼈的九种基因表达序号X1X2X3X4X5X6X7X8X91 2.57403 2.53782 2.53403 2.12710 2.00000 2.00000 2.00000 2.53656 2.445602 2.87448 2.80686 2.88366 2.74036 2.00000 2.00000 2.30320 3.26623 3.432813 2.55991 2.00000 2.56820 2.00000 2.56348 2.00000 2.45637 2.98543 3.386504 2.65031 2.27646 2.37291 2.01703 2.00000 2.10721 2.00000 2.45637 2.586595 3.12352 2.53656 2.65128 2.34830 2.26482 2.17026 2.43775 3.15746 3.808956 3.14551 2.72263 3.02857 2.00000 3.18724 2.00000 2.85248 3.11327 3.178987 2.77452 2.01703 2.52504 2.22011 2.77452 2.00000 2.00000 2.83442 3.786118 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.000009 2.97497 2.34044 2.77452 2.35025 2.00000 2.00000 2.00000 2.87448 3.3163910 3.00817 2.81291 2.65992 2.00000 2.03743 2.00000 2.57519 3.02078 3.2195811 2.95617 2.88138 2.61700 2.00000 2.71600 2.00000 2.51188 3.00689 3.3442012 3.01578 2.41996 2.59879 2.22789 2.00000 2.29226 2.34439 2.80209 3.7668613 2.72263 2.41664 2.16137 2.00000 2.60314 2.00000 2.44716 2.87622 3.0751814 2.98046 2.99211 2.69810 2.00000 2.00000 2.16435 2.55751 2.96379 3.3546815 2.95665 2.41996 2.48430 2.00000 2.13354 2.00000 2.00000 2.72916 3.1711416 3.04297 2.37658 2.29885 2.36736 2.30750 2.00860 2.10380 2.78319 3.4026117 2.62221 2.54033 2.54777 2.00000 2.70329 2.00000 2.00000 2.65896 3.1309818 3.13481 2.00000 2.47129 2.08279 2.04139 2.46687 2.66087 2.79029 3.2953519 2.98767 2.47129 2.78032 2.00000 2.09691 2.00000 2.68931 2.77232 2.8561220 2.92993 2.30103 2.58659 2.03743 2.00000 2.02119 2.00000 2.79518 3.2372921 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.0000022 3.02325 2.83569 2.77525 2.61490 2.00000 2.00000 2.47857 3.46419 3.51322 2. 为明确诊断出⼩⼉肺炎三种类型, 某研究单位测得30名结核性、12名化脓性和18细菌性肺炎患⼉共60名的6项⽣理、⽣化指标（具体数据见下表2）, 试进⾏判别分析。

用SPSS软件来实现判别分析

用SPSS软件来实现判别分析

用SPSS软件来实现判别分析哈尔滨商业大学实验题目:___用SPSS软件来实现判别分析___________ 姓名:__张彦琛_____ 学号:__201214390009____数学与应用数学_____________________ 专业:____日期:______2012-10-27_______________________成绩一、实验目的用SPSS软件来实现判别分析及其应用。

二、实验内容已知某研究对象分为3类，每个样品考察4项指标，各类观测的样品数分别为7，4，6;另外还有2个待判样品分别为第一个样品:x1=-8,x2=-14,x3=16,x4=56 第二个样品:x1=92,x2=-17,x3=18,x4=3.0 三、实验步骤及结论(一)实验步骤把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中进行判别分析。

执行菜单命令，单击“分析—>分类—>判别”，进行操作步骤……点击确定，即可得到实验结论。

(二)实验结论表一:a检验结果箱的 M 35.960F 近似。

2.108df1 10df2 537.746Sig. .022对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。

a. 有些协方差矩阵是奇异矩阵,因此一般程序不会起作用。

将相对非奇异组的汇聚组内协方差矩阵检验非奇异组。

其行列式的对数为 18.794。

表一是box检验的结果。

Box的检验结果是35.390，Sig.的值为0.0022<0.05，拒绝原假设，即每类的协差阵不完全相等。

表二:特征值函数特征值方差的 % 累积 % 正则相关性a1 3.116 99.6 99.6 .870a2 .012 .4 100.0 .111a. 分析中使用了前 2 个典型判别式函数。

表二是特征值。

从表中知第一个特征值是3.116，方差贡献率为99.6%，累计贡献率为99.6%，判断率为99.6%，则第一判别函数有效。

表三:Wilks 的 Lambda函数检验 Wilks 的 Lambda 卡方 df Sig.1 到2 .240 17.840 8 .0222 .988 .1543 .985表三给出了Fisher判别函数的有效性检验。

spss判别分析案例详解

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在统计学中，判别分析是一种用于确定不同组别之间差异的统计方法。

它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，以及这些变量在预测和分类方面的作用。

在本文中，我们将通过一个实际的案例来详细介绍如何使用SPSS进行判别分析。

案例背景：假设我们是一家电子商务公司的数据分析师，我们想要确定哪些因素对于用户购买高价值产品的决策具有影响力。

我们收集了一些用户的个人信息和他们的购买行为数据，希望通过判别分析找出影响用户购买高价值产品的关键因素。

数据准备：首先，我们需要将收集到的数据导入SPSS软件中。

在导入数据后，我们可以对数据进行初步的检查，确保数据的完整性和准确性。

接下来，我们需要选择判别分析作为我们的分析方法，并将购买高价值产品作为分类变量，个人信息和购买行为数据作为判别变量。

分析步骤：1. 设定判别分析的目的和假设，在进行判别分析之前，我们需要明确分析的目的是什么，以及我们的假设是什么。

在这个案例中，我们的目的是找出影响用户购买高价值产品的关键因素，我们的假设是个人信息和购买行为数据会对用户的购买决策产生影响。

2. 进行判别分析，在设定好目的和假设后，我们可以开始进行判别分析。

SPSS 会根据我们选择的分类变量和判别变量，自动进行变量选择和模型拟合，得出判别函数和判别系数。

通过判别函数和判别系数，我们可以了解每个判别变量对于不同组别的影响程度，以及它们对于用户购买高价值产品的预测能力。

3. 结果解释，在得出判别函数和判别系数后，我们需要对结果进行解释。

我们可以通过判别函数的系数来理解每个判别变量对于用户购买高价值产品的影响程度，以及它们之间的相互关系。

同时，我们还可以通过判别系数的大小来评估判别模型的预测能力和区分能力。

案例分析：通过对案例数据的判别分析，我们得出了以下结论：1. 个人收入、年龄和教育程度是影响用户购买高价值产品的重要因素，其中个人收入对用户购买高价值产品的影响最大，其次是年龄和教育程度。

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spss进⾏判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解1．Discriminant Analysis判别主对话框如图 1-1 所⽰图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框（1）选择分类变量及其范围在主对话框中左⾯的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(⼀定是离散变量)，按上⾯的⼀个向右的箭头按钮，使该变量名移到右⾯的Grouping Variable 框中。

此时矩形框下⾯的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显⽰⼀个⼩对话框如图1-2 所⽰，供指定该分类变量的数值范围。

图 1-2 Define Range 对话框在Minimum 框中输⼊该分类变量的最⼩值在Maximum 框中输⼊该分类变量的最⼤值。

按Continue 按钮返回主对话框。

(2)指定判别分析的⾃变量图 1-3 展开 Selection Variable 对话框的主对话框在主对话框的左⾯的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下⾯⼀个箭头按钮。

把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。

（3）选择观测量图 1-4 Set Value ⼦对话框如果希望使⽤⼀部分观测量进⾏判别函数的推导⽽且有⼀个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，则⽤Select 功能进⾏选择，操作⽅法是单击Select 按钮展开Selection Variable。

选择框如图1-3 所⽰。

并从变量列表框中选择变量移⼊该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮，展开Set Value(⼦对话框)对话框，如图1-4 所⽰，键⼊标识参与分析的观测量所具有的该变量值，⼀般均使⽤数据⽂件中的所有合法观测量此步骤可以省略。

（4）选择分析⽅法在主对话框中⾃变量矩形框下⾯有两个选择项，被选中的⽅法前⾯的圆圈中加有⿊点。

这两个选择项是⽤于选择判别分析⽅法的l Enter independent together 选项，当认为所有⾃变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使⽤该选择项。

SPSS处理多元判别分析

SPSS处理多元判别分析

实验四：多元判别分析一．实验目的1．熟练掌握使用SPSS对数据进行多元判别分析的方法2．掌握对数据的多元判别结果的分析方法二．实验要求1．能够按照实验题目要求完成实验题目2．掌握实验中要求的掌握方法，熟练操作SPSS3．对实验结果进行分析三．实验内容实验过程：1.依次点击“分析——分类——判别”并设置相关量,如下图一所示：【图一】分析的结果如表一所示：【表一】判别分析案例处理摘要未加权案例N 百分比有效100 100.0 排除的缺失或越界组代码0 .0至少一个缺失判别变量0 .0缺失或越界组代码还有至少一个缺失判别变量0 .0合计0 .0 合计100 100.0组统计量group 均值标准差有效的 N（列表状态）未加权的已加权的正常人pa 28.2136 4.70056 25 25.000alpha_ag 67.5780 16.75241 25 25.000 hp 257.1212 126.27684 25 25.000 alpha_at 282.1680 30.83337 25 25.000肝癌，AFP检测阳性pa 15.8555 10.21072 40 40.000 alpha_ag 120.7943 62.04790 40 40.000 hp 321.8357 249.33407 40 40.000 alpha_at 492.4633 151.32253 40 40.000肝癌，AFP检测阴性pa 16.3145 7.80152 20 20.000 alpha_ag 55.2980 26.12832 20 20.000 hp 91.4700 126.45050 20 20.000 alpha_at 313.3080 55.59623 20 20.000肝硬化pa 21.9793 8.47264 15 15.000 alpha_ag 69.6187 50.46477 15 15.000hp 297.1527 210.05123 15 15.000alpha_at 314.7287 72.52736 15 15.000 合计pa 19.9554 9.77612 100 100.000 alpha_ag 86.7146 53.67732 100 100.000hp 255.8815 212.46384 100 100.000alpha_at 377.3982 140.18786 100 100.000汇聚的组内矩阵pa alpha_ag hp alpha_at相关性pa 1.000 -.112 .119 -.290alpha_ag -.112 1.000 .456 .528hp .119 .456 1.000 .484alpha_at -.290 .528 .484 1.000分析 1协方差矩阵的均等性的箱式检验对数行列式group 秩对数行列式正常人 4 25.055肝癌，AFP检测阳性 4 32.930肝癌，AFP检测阴性 4 26.634肝硬化 4 29.759汇聚的组内 4 30.930打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。

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为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。

试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。

判别指标及原始数据见表9-4。

1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体)x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入5贝叶斯判别的SPSS操作方法：1. 建立数据文件2．单击Analyze→Classify→Discriminant，打开Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示：图1 Discriminant Analysis判别分析对话框3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。

从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range 对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。

选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。

图2 Define Range对话框4、选择分析方法✧Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默认）。

本例选择此项。

✧Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。

单击该项时Method 按钮激活，打开Stepwise Method对话框如图3所示，从中可进一步选择判别分析方法。

图3 Stepwise Method对话框✧Method栏，选择变量的统计量方法Wilks’lambda （默认）按统计量Wilks λ最小值选择变量；Unexplained variance ：按照所有组方差之和最小值选择变量；Mahalanobis’distance：按照相邻两组的最大马氏距离选择变量；Smallest F ratio：按组间最小F值比的最大值选择变量；Rao’s V按照统计量Rao V最大值选择变量。

✧Criteria 选择逐步回归的标准（略）选择系统默认项。

5.单击Statistics 按钮，打开Statistics对话框如图4所示，从中指定输出的统计量。

✧Descriptives描述统计量栏Means -各类中各自变量的均值，标准差std Dev 和各自变量总样本的均值和标准差（本例选择）。

Univariate ANOV----对各类中同一自变量均值都相等的假设进行检验，输出单变量的方差分析结果（本例选择）。

Box’s M --对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验（本例选择）。

图4 Statistics对话框✧Function coefficients 选择输出判别函数系数Fisherh’s 给出贝叶斯判别函数系数（本例选择）Unstandardized 给出未标准化的典型判别（也称典则判别）系数（费舍尔判别函数）。

✧Matrices 栏选择给出的自变量系数矩阵Within-groups correlation 合并类内相关系数矩阵（本例选择）Within-groups covariance 合并类内协方差矩阵（本例选择）Separate-groups covariance 各类内协方差矩阵（本例选择）Total covariance 总协方差矩阵（本例选择）6.单击Classify按钮，打开Classify对话框如图5所示：图5 Classify对话框✧Prior Probabilities栏，选择先验概率。

All groups equal 各类先验概率相等（系统默认）；Compute from groups sizes 各类的先验概率与其样本量成正比. （本例选择）✧Use Covariance Matrix 栏，选择使用的协方差矩阵Within-groups --使用合并类内协方差矩阵进行分类（系统默认）（本例选择）Separate-groups --使用各类协方差矩阵进行分类✧Display栏，选择生成到输出窗口中的分类结果Casewise results 输出每个观测量包括判别分数实际类预测类(根据判别函数求得的分类结果)和后验概率等。

Summary table 输出分类的小结给出正确分类观测量数(原始类和根据判别函数计算的预测类相同)和错分观测量数和错分率（本例选择）。

Leave-one-out classification 输出交互验证结果。

✧Plots栏，要求输出的统计图Combined-groups 生成一张包括各类的散点图（本例选择）；Separate-groups 每类生成一个散点图；Territorial map 根据生成的函数值把各观测值分到各组的区域图。

（本例选择）6.单击Save 按钮，打开Save对话框，见图6.图6 Save对话框✧Predicted group membership 建立一个新变量，系统根据判别分数，把观测量按后验概率最大指派所属的类；（本例选择）✧Discriminant score 建立表明判别得分的新变量，该得分是由未标准化的典则判别函数计算。

（本例选择）Probabilities of group membership 建立新变量表明观测量属于某一类的概率。

有m 类，对一个观测量就会给出m 个概率值，因此建立m 个新变量。

（本例选择）全部选择完成后，点击OK，得到输出结果如下：Group Statistics 各类统计分析a The covariance matrix has 25 degrees of freedom.3 人均生活费收入(元/人）292.972 38.451 14.013 37.178 13.567 78.758 -8.776 29.547 16.466 人均国有经济单位职工工资38.451 36.758 2.665 -13.730 -14.286 16.990 19.297 3.658 4.120人均来源于国有经济单位标准工资14.013 2.665 .843 1.649 .400 4.905 -.783 1.806 .732人均集体所有制工资收入37.178 -13.730 1.649 16.731 11.802 8.488 -15.180 5.753 .532人均集体所有制职工标准工资13.567 -14.286 .400 11.802 9.278 1.340 -11.632 3.026 -.549人均各种奖金、超额工资(国有+集体)78.758 16.990 4.905 8.488 1.340 29.089 -3.967 10.556 4.171人均各种津贴(国有+集体)-8.776 19.297 -.783 -15.180 -11.632 -3.967 18.898 -2.998 1.312 均从工作单位得到的其他收入29.547 3.658 1.806 5.753 3.026 10.556 -2.998 7.891 .680个体劳动者收入16.466 4.120 .732 .532 -.549 4.171 1.312 .680 1.246To tal人均生活费收入(元/人）493.973 182.382 51.722 40.606 15.154 123.390 24.245 39.841 1.513 人均国有经济单位职工工资182.382 146.169 52.685 -20.328 -19.362 40.532 42.118 11.447 2.648 人均来源于国有经济单位标准工资51.722 52.685 37.092 -12.222 -7.958 7.157 5.158 -.595 -.133 人均集体所有制工资收入40.606 -20.328 -12.222 28.788 18.414 15.043 -11.572 5.872 -.720 人均集体所有制职工标准工资15.154 -19.362 -7.958 18.414 12.542 6.755 -10.523 2.711 -1.031 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)123.390 40.532 7.157 15.043 6.755 37.318 1.737 13.194 .106 人均各种津贴(国有+集体)24.245 42.118 5.158 -11.572 -10.523 1.737 30.703 .708 2.548 均从工作单位得到的其他收入39.841 11.447 -.595 5.872 2.711 13.194 .708 8.911 .335 个体劳动者收入 1.513 2.648 -.133 -.720 -1.031 .106 2.548 .335 1.603a The total covariance matrix has 27 degrees of freedom.Box's Test of Equality of Covariance Matrices 协方差矩阵相等的检验The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.a Rank < 6b Too few cases to be non-singularTest Results(a)检验结果a Some covariance matrices are singular and the usual procedure will not work. The non-singular groups will be tested against their own pooled within-groups covariance matrix. The log of its determinant is 17.611.注意，检验没有通过，即各类的协方差相等的假设在显著性水平下是不成立的。

Summary of Canonical Discriminant Functions典型判别函数综述只有两个判别函数，所以特征值只有两个。