多選項分析及回歸分析spss

1、、多選項分析一)問卷中多選項問題的分析多選項問題的分解通常有 2 中方法： 1 、多選項二分法( Multiple Dichotomies Method )；2 、多選項分類法( Multiple Category Method )。1 、多選項二分法( Multiple Dichotomies Method)；多選項二分法是將多選項問題中的每個答案設為一個 SPSS 變量，每個變量只有 0 或 1 兩個取值，分別表示選擇個該答案和不選擇該答案。按照多選項二分法可以將居民儲蓄調(diào)查中村 (取)款目的這個多選項問題分解為十一 個問題，并設置十一個 SPSS 變量。2 、多選項分類法( Multip

2、le Category Method )多選項分類法中， 首先應估計多選項問題最多可能出現(xiàn)的答案個數(shù)； 然后，為每個答 案設置一個 SPSS 變量，變量取值為多選項問題中的可選答案。按照多選項分類法可將居民儲蓄調(diào)查中存 (取)款目的這個多選項問題分解成三個問 題(通常給出的答案數(shù)不會超過三個) ，并設置三個 SPSS 變量。以上兩種分解方法的選擇考慮是否便于分析和是否丟失信息兩個方面。多選項二分法分解問題存在較大的信息丟失， 這種方式?jīng)]有體現(xiàn)選項的順序， 如果問 題存在順序則適合采用分類法。同時注意自己需要的信息加以選擇二）多選項分析基本操作1、多選項分析的基本實現(xiàn)思路第一、按多選項二分法或多

3、選項分類法將多選項問題分解成若干問題，并設置若干個SPSS變量。第二、采用多選項頻數(shù)分析或多選項交叉分組下的頻數(shù)分析數(shù)據(jù)。為了實現(xiàn)第二步，應首先定義多選項選擇變量集，即將多選項問題分解并設置成多個 變量后，指定這些為一個集合。定義多選項變量集是為了今后多選項頻數(shù)分析和多選項交 叉分組下的頻數(shù)分析作準備。只有通過定義多選項變量集，SPSS才能確定應對哪些變量取相同值的個案數(shù)進行累加。2、定義多選項選擇變量集的基本操作步驟1 ）選擇菜單 Analyze Multiple Response Defined Sets，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。d2 ）從數(shù)值型變量中見進入多選項變量集的變量選擇到Varia

4、bles in Sets框中3）在Variables Are Coded AS框中制定多選項變量集中的變量是按照哪種方法分解的。Dichotomies 表示以多選項二分法分解，并在 Counted Value 中輸入對那組織進 行分析。SPSS規(guī)定等于該值的樣本為一組，其余樣本為另一組；Categories表示以多選 項分類法分解，并在Range框中輸入變量取值的最小值和最大值。4） 為多選型變量集命名。系統(tǒng)會自動在該名字前加$。5） 單擊Add按鈕將定義好的多選項變量集加到 Multiple Response Sets 框中。SPSS 可以定義多個多選項變量集。3、多選項頻數(shù)分析的基本操作步

5、驟多選項變量集定義完成后，便可進行多選項頻數(shù)分析了。1）選擇菜單 Analyze Multiple Response Frequencies，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。2） 從Multiple Response sets中把待分析的多選項變量集選擇到 Tables for框中;3）制定是否處理缺失數(shù)據(jù)。SPSS規(guī)定只有樣本在多選項變量集中的某一個變量上取缺失值，分析時就將該樣本剔除。Excluded cases listwise within dichotomies分類。生成如下所示的結果Dases、gijMhsingTg冃INFeicertPlFence irtNPercent31 3110砒0

6、,1%313100.0%* orouptx Freqitenciespc nsesPare ant cfCasesJeirenib4b.B9b20.4%75802+.0%正常主活零用20221JS%陸5%10la.o%購買農(nóng)業(yè):生產(chǎn)刪2Q2.1& 4為買證茅丘單位第詵8.9%采房或屋肩I I ?12038.1%支忖陵了救育黃1Z1129%3&7%I j：14J0%43. B %煩加卜事故105112%33.5%444.7WU.1%Total于1100,0300-0a. roup4、多選項交叉分組下的頻數(shù)分析的基本操作步驟1 ）選擇菜單 Analyze Multiple Response Cro

7、sstabs，出現(xiàn)如下圖所示的窗 口。2）選擇列聯(lián)表的行變量并定義取值范圍，或選擇多選項變量集為行變量。3 ）選擇列聯(lián)表的列變量并定義取值范圍，或選擇多選項變量集為列變量。4）選擇列聯(lián)表的控制變量并定義取值范圍，或選擇多選項變量集為控制變量。5）單擊Option按鈕選擇列聯(lián)表的輸出內(nèi)容和計算方法，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。其中，在Cell Percentages中選擇單元格輸出哪些百分比， Row為行百分比，Column為 列百分比，Total為總百分比；在Percentage Based On 框中制定如何計算百分比，CaseResponse Sets選項表示，入股哦歷練表的行列變量均為多選項變

8、量集時，第二個變量集的第一個變量與第二個變量集的第一個變量做交叉分組，第一個變量集的第二個變量與第二個變量集的第二個變量做交叉分組。以此類催。至此，SPSS將自動產(chǎn)生相應的交叉列聯(lián)表。二、相關分析Pearson簡單相關系數(shù)用來度量定距型變量間的線性相關關系。如測量收入和儲蓄、 身高等變量間的相關系數(shù)。Spearman等級相關系數(shù)用來度量定序變量間的線性相關關系一）計算相關系數(shù)的基本操作1、選擇菜單Analyze Correlate Bivariate，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。2、 把參加計算相關系數(shù)的變量選到Variables框。3、 在Correlation Coefficient框中選擇計算

9、哪種相關系數(shù)。4、在Test of Significant 框中選擇輸出相關系數(shù)檢驗的雙尾(Two- Tailed )概率p 值或單尾(One-Tailed )概率p值。5、 選中Flag significance correlations選項表示分析結果中除顯示統(tǒng)計檢驗的概率p值以外，還輸出星號標記，以表明變量間的相關性是否顯著；不選中則不輸出星號標記。6、在 Options 按鈕中的 Statistics 選項中，選中 Cross-product deviationas and covariances表示輸出各變量的離差平方和、樣本方差、兩變量的叉積離差和協(xié)方差。至此，SPSS將自動計算相

10、關系數(shù)和進行統(tǒng)計檢驗，并將結果顯示到輸出窗口。三、偏相關分析偏相關分析也稱凈相關分析，它在控制了其他變量影響的條件下分析兩變量間的線性 相關。操作步驟：1、選擇菜單Analyze-Correlate-Partial，于是出現(xiàn)如下圖所示的窗口。3 、 選擇一個或多個控制變量到 Controlling for 框中。4 、 在 Test of Significance 框中選擇輸出偏相關檢驗的雙尾( Two-Tailed )概 率 p 值或單位( One-Tailed )概率 p 值。5 、 在 Options 按鈕中的 Statistics 選項中，選中 Zero-order Correlati

11、ons 表 示輸出零階偏相關系數(shù)。至此。SPSS將自動進行偏相關分析和統(tǒng)計檢驗，并將結果顯示到輸出窗口。四、相關分析一)線性回歸分析的基本操作變量的的篩選問題第一、向前篩選策略。 向前篩選策略是解釋變量不斷進入回歸方程的過程。首先， 選 擇與被解釋變量具有最高線性相關系數(shù)的變量進入方程， 并進行回歸方程的各種檢驗； 然 后在剩余的變量中尋找與解釋變量偏相關系數(shù)最高且通過檢驗的變量進入回歸方程， 并對 新建立的回歸方程進行各種檢驗的變量進入回歸方程， 并對新建立的回歸方程進行各種檢 驗；這個過程一直重復，直到再也沒有可進入方程的變量為止。第二、向后篩選策略。 向后篩選策略是變量不斷剔除出回歸方程

12、的過程。首先， 所有 變量全部引入回歸方程， 并對回歸方程進行各種檢驗； 然后，在回歸系數(shù)顯著性檢驗不顯 著的一個或多個變量中， 提出 t 檢驗值最小的變量， 并重新建立回歸方程和進行各種檢驗； 如果新建回歸方程中所有變量的回歸系數(shù)檢驗都顯著， 則回歸方程建立結束。 否則按照上 述方法再依次剔除最不顯著的變量，直到再也沒有可剔除的變量為止。第三、逐步篩選策略。 是向前篩選和向后篩選策略的綜合。 逐步篩選法事在向前篩選 策略的基礎上， 結合向后篩選策略， 在每個變量進入方程后再次判斷是否存在應該剔除出方程的變量。因此，逐步篩選策略在引入變量的每一個階段都提供了再剔除不顯著變量的 機會1、選擇菜單

13、Analyze-Regression-Linear，于是出現(xiàn)如下圖所示的窗口。iolij naj/ n I ncrJoa? ntj-i n2、選擇被解釋變量進入Dependent框。3、選擇一個或多個解釋變量進入In depe ndent 框。4、在Method框中選擇回歸分析中解釋變量的篩選策略。其中Enter表示所選變量強行進入回歸方程，是 SPSS默認的策略，通常用在一元線性回歸分析中； Remove表示從回歸方程中提出所選變量；Stepwise表示逐步回歸篩選策略； Backward表示向后篩選策略；Forward表示向前篩選策略。5、第三和第四步中確定的解釋變量及變量篩選策略可放置在

14、不同的快（ Block） 中。以單擊Next和Previous按鈕設置多組解釋變量和變量篩選策略并放置在不 同的塊中。SPSS將首先在當前塊（默認為1）中按照指定的篩選策略選解釋變量 和建立回歸方程，然后自動按照下一個塊中指定的策略篩選解釋變量，并在上個回歸方程的基礎上作進一步建模工作，直到結束?？梢?，第四步中的Remove策略只可能放在第二個以后的塊中。塊設置便于作各種探索性的回歸分析。6、選擇一個變量作為條件變量放到 Selection Variable 框中，并單擊Rule按鈕 給定一個判斷條件。只有變量值滿足給定條件的樣本才參與線性回歸分析。7、在Cases Labels框中指定哪個變

15、量作為樣本數(shù)據(jù)點的標志變量，該變量的值將表在回歸分析的輸出圖形中。至此便完成了線性回歸分析的基本操作，SPSS將根據(jù)制定自動進行回歸分析，并將 結果顯示到輸出窗口中。二）線性回歸分析的其他操作SPSS線性回歸分析還有很多其他選項。掌握這些選項對進一步深入分析和掌握更多有用信息是非常有益的。在上圖中單擊Statistics按鈕，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。該窗口可供應戶選擇更多的輸出統(tǒng)計量n IIrcIEjGR 旳pwinn CfieftciRnk：R 址 od d i tItE廠 Dswips廠 ard pallidif廠 ClyftirvW瞼onCaicEe diagrosticsbidpd dc

16、victiQr-s廣 Cojinertjk dieGinstic1） Estimates : SPSS默認輸出項，輸出與回歸系數(shù)相關的統(tǒng)計量。包括回歸系數(shù)（偏回歸系數(shù)）、回歸系數(shù)標準誤差、標準化回歸系數(shù)、回歸系數(shù)顯著性檢驗的 t 統(tǒng)計量和概 率 p 值，各解釋變量的容忍度（判斷是否存在共線性） 。多元回歸分析中在個解釋變量量 綱不一致時（即有的顯示絕對數(shù)，有的是相對數(shù)例如百分比） ，如果希望比較各解釋變量 對被解釋變量的影響程度的大小，可以采用標準化回歸系數(shù)。2 ） Confidence Intervals ：輸出每個非標準化回歸系數(shù)的 95% 置信區(qū)間。3 ）Descriptive ：輸出各

17、解釋變量和被解釋變量的均值、標準差、相關系數(shù)矩陣及單 側檢驗概率 p 值。4）Model fit : SPSS默認輸出項，輸出判定系數(shù)、調(diào)整的判定系數(shù)、回歸方程的標 準誤差、回歸方程顯著 Fjianyande 方差分析表。5）R squared change :輸出每個解釋變量進入方程后引起的判定系數(shù)的變化量和 F 值的變化量（偏 F 統(tǒng)計量）。6）Parts and partial correlation: 輸出方程中各解釋變量與被解釋變量之間的簡單 相關、偏相關系數(shù)和部分相關。7）Covariance matrx :輸出方程中各解釋變量間的相關系數(shù)、協(xié)方差以及各回歸系 數(shù)的方差。8）Collinearity Diagnostics :多重共線性分析，輸出各個解釋變量的容忍度、方差 膨脹因子