SPSS講義4章常用統(tǒng)計分析功能的實現(xiàn).ppt

第四章常用統(tǒng)計分析功能的實現(xiàn) 4 1基本統(tǒng)計分析 4 2均值比較與檢驗 4 3相關(guān)分析 4 4回歸分析 4 1基本統(tǒng)計分析 頻數(shù)分布表描述統(tǒng)計分析探索分析列聯(lián)表 頻數(shù)分布表 Frequencies對話框 Frequencies對話框 Frequencies對話框 輸出結(jié)果 本例均選系統(tǒng)默認項 描述統(tǒng)計分析 Descriptives對話框 Descriptives對話框 輸出結(jié)果 探索分析 Explore對話框 Explore對話框 輸出結(jié)果 選項均為系統(tǒng)默認 輸出結(jié)果 列聯(lián)表 定義變量 形成數(shù)據(jù)集3 指定freq為加權(quán)變量 Crosstabs對話框 Crosstabs對話框 本例中選擇chi square Crosstabs對話框 本例中選擇頻數(shù)及頻率輸出項 輸出結(jié)果 輸出結(jié)果 第四章常用統(tǒng)計分析功能的實現(xiàn) 4 1基本統(tǒng)計分析 4 2均值比較與檢驗 4 3相關(guān)分析 4 4回歸分析 4 2均值比較與檢驗 Means過程 Means過程的基本功能是分組計算 比較指定變量的描述統(tǒng)計量 包括均值 標(biāo)準(zhǔn)差 總和 方差等一系列單變量描述統(tǒng)計量 還可以給出方差分析表和線性檢驗結(jié)果 Means對話框 Means對話框 輸出結(jié)果 選項均為系統(tǒng)默認 單一樣本t檢驗 單一樣本t檢驗過程是檢驗?zāi)硞€變量的總體均值與指定的檢驗值之間是否存在顯著差異 其前提是樣本來自的總體應(yīng)服從正態(tài)分布 單一樣本t檢驗過程可通過One SampleTTest對話框?qū)崿F(xiàn) One sampleTTest對話框 輸出結(jié)果 P值 0 653 0 05 應(yīng)接受原假設(shè) 即可以認為該市青少年身高達到了160cm的標(biāo)準(zhǔn) 在SPSS中 值被定義為所對應(yīng)值分布一側(cè)面積的雙倍 因此雙側(cè)檢驗時 可直接比較值與值的大小 若為單側(cè)檢驗 則需比較值與值的大小 獨立樣本t檢驗 獨立樣本t檢驗過程用于檢驗兩獨立總體的均值是否具有顯著差異 其前提是兩樣本彼此獨立 且其來自的總體均服從正態(tài)分布 獨立樣本t檢驗可通過Independent SamplesTTest對話框?qū)崿F(xiàn) Independent SamplesTTest對話框 分組變量 輸出結(jié)果 P值 0 144 0 10 應(yīng)接受原假設(shè) 即可以認為該市男女青少年的身高不存在顯著差異 配對樣本t檢驗 用于檢驗兩配對總體的均值是否具有顯著性差異 其前提是兩樣本具有配對關(guān)系 且其來自的總體均服從正態(tài)分布 實質(zhì)是檢驗每對測量值差值變量的均值與零之間差異的顯著性 若差異不顯著 則說明配對變量均值之間的差異不顯著 可通過Paired SamplesTTest對話框?qū)崿F(xiàn) 配對樣本t檢驗 Paired SamplesTTest對話框 指定配對變量 輸出結(jié)果 P值 0 002 0 05 應(yīng)拒絕原假設(shè) 表明兩種促銷形式對商品銷售額的影響具有顯著差異 單因素方差分析 用于檢驗由單一因素影響的一個 或幾個相互獨立的 因變量按因素各水平分組的均值之間是否具有顯著性差異 也可用于進行兩兩組間均值的比較 前提是因變量服從正態(tài)分布 可通過One WayANOVA對話框?qū)崿F(xiàn) 單因素方差分析 One WayANOVA對話框 One WayANOVA對話框 多重比較選擇項對話框 對照比較選擇項 指定輸出統(tǒng)計量及缺失值處理方法 One WayANOVA對話框 由于F 10 544 P值 0 000 0 05 故應(yīng)拒絕原假設(shè) 即可認為不同顏色飲料的銷售量之間具有顯著差異 第四章常用統(tǒng)計分析功能的實現(xiàn) 4 1基本統(tǒng)計分析 4 2均值比較與檢驗 4 3相關(guān)分析 4 4回歸分析 4 3相關(guān)分析 二元變量相關(guān)分析 二元變量相關(guān)分析通過Bivariate命令項調(diào)用Correlations過程和NonparCorr過程來實現(xiàn) 可以按指定項顯示變量的描述統(tǒng)計量 選擇計算指定兩變量間的相關(guān)系數(shù) 同時對相關(guān)系數(shù)進行檢驗等 BivariateCorrelations對話框 BivariateCorrelations對話框 由于身高與體重的相關(guān)系數(shù)為0 780 P值為0 000 說明學(xué)生的身高與體重具有高度相關(guān)關(guān)系 偏相關(guān)分析 偏相關(guān)分析通過Partial命令項調(diào)用PartialCorr過程來實現(xiàn) 用于計算在控制了其他變量影響的情況下 兩個變量間的線性相關(guān)關(guān)系 用偏相關(guān)系數(shù)表示 PartialCorrelations對話框 PartialCorrelations對話框 第四章常用統(tǒng)計分析功能的實現(xiàn) 4 1基本統(tǒng)計分析 4 2均值比較與檢驗 4 3相關(guān)分析 4 4回歸分析 回歸分析研究的是自變量與因變量之間的非確定性的因果關(guān)系 SPSS提供的回歸分析過程有 線性回歸 Linear 曲線估計 CurveEstimation 二分變量邏輯回歸 BinaryLogistic 多分變量邏輯回歸 MultinomialLogistic 序回歸 Ordinal 概率單位回歸 Probit 非線性回歸 Nonlinear 加權(quán)估計 WeightEstimation 最優(yōu)編碼回歸 optimalScaling 和二階段最小平方法 2 StageLeastSquares 4 4回歸分析 線性回歸分析 LinearRegression對話框 LinearRegression對話框 LinearRegression對話框 系統(tǒng)默認為不輸出圖形 LinearRegression對話框 本對話框用來定義存儲進入數(shù)據(jù)文件的新變量 LinearRegression對話框 輸出結(jié)果