第一講多元統(tǒng)計(jì)分析概述

1、姓 名：許曉晴單 位：經(jīng)管學(xué)院-統(tǒng)計(jì)系E-mail: 2022-3-242課程基本信息課程基本信息課程名稱：應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析課程類別：公共基礎(chǔ)必修課（專業(yè)必修）先修課程：統(tǒng)計(jì)學(xué)；線性代數(shù)；概率論；高數(shù)總 學(xué)時(shí)：40 總 學(xué)分：2時(shí)間&地點(diǎn)：1，3，5，7，9周，周一 7-8節(jié) SY2201 1-11，14-17周，周二1-2節(jié) WM1315課程目的：目的在于通過學(xué)習(xí)，學(xué)生能夠基本掌握高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析方法，能夠運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行分析，提高解決實(shí)際問題能力。 2022-3-243教材及參考資料教材及參考資料n 朱建平主編，應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析，科學(xué)出版社，2006n 何曉群著，

2、多元統(tǒng)計(jì)分析，中國(guó)人民大學(xué)出版社，2008 n 郭志剛編，社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析方法SPSS軟件應(yīng)用，中國(guó) 人民大學(xué)出版社，2004nRichard A. Johnson and Dean W. Wichern著，陸璇譯，實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析（第四版），清華大學(xué)出版社，2001n 胡平，崔文田，徐青川編著，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析教學(xué)實(shí)踐案例 集，清華大學(xué)出版社2022-3-244教學(xué)內(nèi)容教學(xué)內(nèi)容u 第一講 多元分析概述u 第二講 多元正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)u 第三講 多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗(yàn)u 第四講第四講 聚類分析聚類分析u 第五講 判別分析u 第六第六講講 主成分分析主成分分析u 第七第七講講 因子分析因子

3、分析2022-3-245u 第八講 相應(yīng)（對(duì)應(yīng)）分析u 第九講 典型相關(guān)分析u 第十講 多變量的可視化分析u 自 學(xué) 多維標(biāo)度法教學(xué)內(nèi)容教學(xué)內(nèi)容補(bǔ)充多元統(tǒng)計(jì)方法：多元回歸多元回歸分析分析、多元方差和協(xié)方差分析、Logistic 回歸、對(duì)數(shù)線性模型、路徑（通徑）分析、結(jié)構(gòu)方程模型、事件史分析2022-3-246課程要求課程要求課程形式：課堂講授+上機(jī)作業(yè)考核方式：課堂參與+平時(shí)作業(yè)+考試成績(jī)課堂參與： 出勤率+課堂表現(xiàn) （5%）平時(shí)作業(yè)： 計(jì)算機(jī)實(shí)例作業(yè)（15%）考試成績(jī) ： 閉卷（80%）第一章 多元分析概述多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究及研究方法

4、論第二節(jié)計(jì)算機(jī)在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用第三節(jié) 統(tǒng)計(jì)分析軟件 計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析步驟2022-3-247第一節(jié)第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用及方法多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用及方法n何謂多元統(tǒng)計(jì)分析？何謂多元統(tǒng)計(jì)分析？一元統(tǒng)計(jì)分析- 研究一個(gè)隨機(jī)變量一個(gè)隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)規(guī)律的學(xué)科多元-例1：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)：總產(chǎn)值、利潤(rùn)、效益、勞動(dòng)生產(chǎn)率、固定資產(chǎn)、物價(jià)、信貸、稅收等多元-例2：醫(yī)學(xué)診斷：血壓、脈搏、白血球、體溫等多元統(tǒng)計(jì)分析-研究多個(gè)隨機(jī)變量多個(gè)隨機(jī)變量之間相互依賴關(guān)系以及內(nèi)在統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的統(tǒng)計(jì)學(xué)科。（分類和簡(jiǎn)化）1. 多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用n 多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用問題問題 內(nèi)容內(nèi)容 方法及舉例方法及舉

5、例數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)性化簡(jiǎn)數(shù)據(jù)或結(jié)構(gòu)性化簡(jiǎn) 盡可能簡(jiǎn)單地表示所研究的現(xiàn)盡可能簡(jiǎn)單地表示所研究的現(xiàn)象，但不損失很多有用的信息，象，但不損失很多有用的信息，并希望這種表示能夠很容易的并希望這種表示能夠很容易的解釋。解釋。 多元回歸分析、聚類分析、多元回歸分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、主成分分析、因子分析、相應(yīng)分析、多維標(biāo)度法、相應(yīng)分析、多維標(biāo)度法、可視化分析可視化分析 分類和組合分類和組合 基于所測(cè)量到的一些特征，給基于所測(cè)量到的一些特征，給出好的分組方法，對(duì)相似的對(duì)出好的分組方法，對(duì)相似的對(duì)象或變量分組。象或變量分組。 判別分析、聚類分析、主判別分析、聚類分析、主成分分析、可視化分析成分分析、可

6、視化分析 變量之間的相關(guān)關(guān)系變量之間的相關(guān)關(guān)系 變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，相關(guān)關(guān)系又是怎樣體現(xiàn)。相關(guān)關(guān)系又是怎樣體現(xiàn)。 多元回歸、典型相關(guān)、主多元回歸、典型相關(guān)、主成分分析、因子分析、相成分分析、因子分析、相應(yīng)分析、多維標(biāo)度法、可應(yīng)分析、多維標(biāo)度法、可視化分析視化分析 預(yù)測(cè)與決策預(yù)測(cè)與決策 通過統(tǒng)計(jì)模型或最優(yōu)準(zhǔn)則，對(duì)通過統(tǒng)計(jì)模型或最優(yōu)準(zhǔn)則，對(duì)未來進(jìn)行預(yù)見或判斷。未來進(jìn)行預(yù)見或判斷。 多元回歸、判別分析、聚多元回歸、判別分析、聚類分析、可視化分析類分析、可視化分析 假設(shè)的提出及檢驗(yàn)假設(shè)的提出及檢驗(yàn)檢驗(yàn)由多元總體參數(shù)表示的某檢驗(yàn)由多元總體參數(shù)表示的某種統(tǒng)計(jì)假設(shè)，能夠證實(shí)某

7、種假種統(tǒng)計(jì)假設(shè)，能夠證實(shí)某種假設(shè)條件的合理性。設(shè)條件的合理性。 多元總體參數(shù)估計(jì)、假設(shè)多元總體參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)檢驗(yàn) 1）在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)價(jià)中，涉及到的指標(biāo)往往很多，如百元固定資產(chǎn)原值實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值、百元固定資產(chǎn)原值實(shí)現(xiàn)利稅、百元資金實(shí)現(xiàn)利稅、百元工業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)利稅、百元銷售收入實(shí)現(xiàn)利稅、每噸標(biāo)準(zhǔn)煤實(shí)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)值、每千瓦時(shí)電力實(shí)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)值、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、百元流動(dòng)資金實(shí)現(xiàn)產(chǎn)值。如何將這些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的指標(biāo)綜合成幾個(gè)較少的因子，既有利于對(duì)問題進(jìn)行分析和解釋，又能便于抓住主要矛盾做出科學(xué)的評(píng)價(jià)?？捎弥鞒煞址治龊鸵蜃臃治龇?。（結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，相關(guān)性）2）研究中國(guó)七星瓢蟲在黃海、渤海的群聚與近期氣象條件的關(guān)系

8、。對(duì)1000個(gè)類似的魚類樣本，如何根據(jù)測(cè)量的特征如體重、身長(zhǎng)、鰭數(shù)、鰭長(zhǎng)、頭寬等，我們可以利用聚類分析方法將這類魚分成幾個(gè)不同品種。（簡(jiǎn)化，分類）3）若考察某商業(yè)行業(yè)今年和去年的經(jīng)營(yíng)狀況，這時(shí)需要看這兩年經(jīng)營(yíng)指標(biāo)的平均水平是否有顯著差異以及經(jīng)營(yíng)指標(biāo)之間的波動(dòng)是否有顯著差異?？捎枚嘣龖B(tài)總體均值向量和協(xié)差陣的假設(shè)檢驗(yàn)。（假設(shè)檢驗(yàn)）4）某醫(yī)院已有100個(gè)分別患有胃炎、肝炎、冠心病、糖尿病等的病人資料，記錄了他們每個(gè)人若干項(xiàng)癥狀指標(biāo)數(shù)據(jù)。如果對(duì)于一個(gè)新的病人，當(dāng)也測(cè)得這若干項(xiàng)癥狀指標(biāo)時(shí)，可以利用判別分析方法判定他患的是哪種病。（分類，預(yù)測(cè)）5）按現(xiàn)行統(tǒng)計(jì)報(bào)表制度，農(nóng)村家庭純收入是指農(nóng)村常住居民家庭總

9、收入中扣除從事生產(chǎn)和非生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)用支出、稅款和上交承包集體任務(wù)金額以后剩余的、可直接用于進(jìn)行生產(chǎn)的、非生產(chǎn)性建設(shè)投資、生產(chǎn)性消費(fèi)的那一部分收入。如果我們收集某年各個(gè)省、自治區(qū)、直轄市農(nóng)民家庭人均純收入的數(shù)據(jù)，可以用相應(yīng)分析，揭示全國(guó)農(nóng)民人均純收入的特征以及各省、自治區(qū)、直轄市與各收入指標(biāo)的關(guān)系。（變量間關(guān)系）第一節(jié)第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用及方法多元統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用及方法2. 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法n 主要主要的多元統(tǒng)計(jì)方法的多元統(tǒng)計(jì)方法1)多元回歸多元回歸；路徑（；路徑（通徑）通徑）分析；結(jié)構(gòu)方程模型分析；結(jié)構(gòu)方程模型2)聚類分析聚類分析3)判別分析判別分析4)主成分分析；主成分分析；因子

10、分析因子分析5)典型相關(guān)分析典型相關(guān)分析6)多元方差分析多元方差分析7)Logistic 回歸回歸；Logit模型模型8)事件事件史分析史分析9)對(duì)應(yīng)（相應(yīng)）分析對(duì)應(yīng)（相應(yīng)）分析第一節(jié)第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法n多元統(tǒng)計(jì)方法的多元統(tǒng)計(jì)方法的分類分類 1）按照觀測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的來源可將分析方法分為兩大類：第一類是橫貫數(shù)據(jù)，指的是同一時(shí)間、不同案例的觀測(cè)數(shù)據(jù)。第二類是縱貫數(shù)據(jù)，是指同樣案例在不同時(shí)間的多次觀測(cè)數(shù)據(jù)（也稱為事史性數(shù)據(jù)） 2）按變量變量的測(cè)度等級(jí)（數(shù)據(jù)類型）劃分：一是類別（非測(cè)量型）變量，二是數(shù)值型（測(cè)量型）變量 3）按照分析模型模型的屬性劃分：一類是因果模型;一類是相依

11、模型。 4）按照模型中因變量的數(shù)量劃分：一種是單因變量模型；一種是多因變量模型；還有多層因果模型 2. 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法第一節(jié)第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法n變量測(cè)度等級(jí)變量測(cè)度等級(jí)非測(cè)量型（分類）變量- 名義變量&序次變量 例1：性別，男=1，女=2； 教育程度，小學(xué)=1，初中=2，高中=3測(cè)量型（數(shù)值）變量-間距變量(&比率變量) 例2: 溫度，身高等等（不一定連續(xù)，可以非連續(xù)取整）2. 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法第一節(jié)第一節(jié) 多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法多元統(tǒng)計(jì)應(yīng)用及方法n模型類型模型類型因果模型-即在變量中明確設(shè)置因變量和自變量的模型，目的在于

12、描述自變量變化如何影響因變量的變化。一層因果模型：?jiǎn)我蜃兞磕Ｐ停欢嘁蜃兞磕Ｐ停▎畏匠棠Ｐ?多層因果模型：結(jié)構(gòu)方程模型相依模型-用以分析變量、案例或類型（變量值）之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。2. 多元統(tǒng)計(jì)分析方法多元統(tǒng)計(jì)分析方法橫貫數(shù)據(jù)：橫貫數(shù)據(jù)： 關(guān)系類型關(guān)系類型 因果模型因果模型 相依模型相依模型 因變量數(shù)因變量數(shù)？ 變量測(cè)度變量測(cè)度？ 多重因果關(guān)系多重因果關(guān)系 多因變量多因變量 單因變量單因變量 測(cè)量型測(cè)量型 非測(cè)量型非測(cè)量型有否潛在變量有否潛在變量？ 因變量測(cè)度因變量測(cè)度？ 因變量測(cè)度因變量測(cè)度？ 關(guān)系結(jié)構(gòu)類型關(guān)系結(jié)構(gòu)類型？ 類別結(jié)構(gòu)類別結(jié)構(gòu)？ 有有 無無 測(cè)量型測(cè)量型 非測(cè)量型非測(cè)量型 測(cè)量型測(cè)量

13、型 非測(cè)量型非測(cè)量型 變量變量 案例案例 對(duì)應(yīng)分析對(duì)應(yīng)分析 自變量自變量 自變量自變量 之間之間 之間之間結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu) 通徑通徑 測(cè)度測(cè)度？ 虛擬變量虛擬變量 多元回歸多元回歸 測(cè)度測(cè)度？ 方程方程 分析分析 典型相關(guān)典型相關(guān) 因子因子 聚類聚類 模型模型 分析分析 分析分析 分析分析 測(cè)量型測(cè)量型 非測(cè)量型非測(cè)量型 測(cè)量型測(cè)量型 非測(cè)量型非測(cè)量型 典型相關(guān)典型相關(guān) 多元方差多元方差 logistic 判別判別 logit 相關(guān)相關(guān) 分析分析 回歸回歸 分析分析 模型模型 事件史數(shù)據(jù)事件史數(shù)據(jù)： 離散時(shí)間模型離散時(shí)間模型事件史分析事件史分析 有動(dòng)態(tài)自變量有動(dòng)態(tài)自變量 cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型比例風(fēng)險(xiǎn)模型

14、 沒有動(dòng)態(tài)自變量沒有動(dòng)態(tài)自變量第二節(jié)第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究方法論統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究方法論n統(tǒng)計(jì)分析只是整個(gè)研究當(dāng)中的一個(gè)環(huán)節(jié)，一個(gè)好的研統(tǒng)計(jì)分析只是整個(gè)研究當(dāng)中的一個(gè)環(huán)節(jié)，一個(gè)好的研究不可能僅僅建立在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上。因此在學(xué)習(xí)究不可能僅僅建立在統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上。因此在學(xué)習(xí)和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，必須把握統(tǒng)計(jì)分析的方法論，自和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，必須把握統(tǒng)計(jì)分析的方法論，自覺的將其服從于整個(gè)研究。覺的將其服從于整個(gè)研究。n方法論是研究過程的理論，從屬于認(rèn)識(shí)論；而方法則方法論是研究過程的理論，從屬于認(rèn)識(shí)論；而方法則是具體的研究技術(shù)或工具。是具體的研究技術(shù)或工具。n研究方法的正確選擇和使用，不僅需要有關(guān)

15、研究對(duì)象研究方法的正確選擇和使用，不僅需要有關(guān)研究對(duì)象的學(xué)科理論指導(dǎo)，也需要研究方法論作為指導(dǎo)。的學(xué)科理論指導(dǎo)，也需要研究方法論作為指導(dǎo)。第二節(jié)第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究應(yīng)用研究與研究方法論方法論理論、觀察、統(tǒng)計(jì)之間的關(guān)系理論、觀察、統(tǒng)計(jì)之間的關(guān)系n現(xiàn)代社會(huì)科學(xué)研究中包含三個(gè)要素：理論、觀察、現(xiàn)代社會(huì)科學(xué)研究中包含三個(gè)要素：理論、觀察、統(tǒng)計(jì)。在整個(gè)研究過程中，三個(gè)要素是密切聯(lián)系，統(tǒng)計(jì)。在整個(gè)研究過程中，三個(gè)要素是密切聯(lián)系，相互制約的。相互制約的。n如果將研究看作一個(gè)周期性循環(huán)上升的過程，三要如果將研究看作一個(gè)周期性循環(huán)上升的過程，三要素的統(tǒng)一完成本身就構(gòu)成了一個(gè)完整的周期。素的統(tǒng)一完成本身

16、就構(gòu)成了一個(gè)完整的周期。第二節(jié)第二節(jié) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究應(yīng)用研究與研究方法論方法論統(tǒng)計(jì)研究中的常見謬誤統(tǒng)計(jì)研究中的常見謬誤1.混淆統(tǒng)計(jì)聯(lián)系與因果關(guān)系混淆統(tǒng)計(jì)聯(lián)系與因果關(guān)系。因果關(guān)系是事物之。因果關(guān)系是事物之間的本質(zhì)聯(lián)系，而統(tǒng)計(jì)聯(lián)系只是觀測(cè)數(shù)據(jù)中所間的本質(zhì)聯(lián)系，而統(tǒng)計(jì)聯(lián)系只是觀測(cè)數(shù)據(jù)中所反映的事物的數(shù)量聯(lián)系。反映的事物的數(shù)量聯(lián)系。2.事后解釋謬誤事后解釋謬誤。將一個(gè)探測(cè)性或描述性分析結(jié)。將一個(gè)探測(cè)性或描述性分析結(jié)果當(dāng)作了一個(gè)解釋性分析的結(jié)果，完全混淆建果當(dāng)作了一個(gè)解釋性分析的結(jié)果，完全混淆建立假設(shè)和假設(shè)檢驗(yàn)的區(qū)別。立假設(shè)和假設(shè)檢驗(yàn)的區(qū)別。3.生態(tài)學(xué)謬誤生態(tài)學(xué)謬誤。根據(jù)集合單位的分析結(jié)果作關(guān)于

17、。根據(jù)集合單位的分析結(jié)果作關(guān)于個(gè)體的斷言，混淆了不同層次主體的行為模式個(gè)體的斷言，混淆了不同層次主體的行為模式（微觀行為模式和宏觀行為模式）。（微觀行為模式和宏觀行為模式）。4.還原論謬誤還原論謬誤。與生態(tài)學(xué)謬誤相對(duì)，它是根據(jù)較低層。與生態(tài)學(xué)謬誤相對(duì)，它是根據(jù)較低層次研究單位的分析結(jié)果推斷較高層次單位的運(yùn)行規(guī)次研究單位的分析結(jié)果推斷較高層次單位的運(yùn)行規(guī)律。律。5.混淆統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著與實(shí)際意義顯著混淆統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著與實(shí)際意義顯著。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是否。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是否顯著受到三方面的影響：一是實(shí)際差異幅度或作用顯著受到三方面的影響：一是實(shí)際差異幅度或作用強(qiáng)度的影響；二是所要求的置信度的大??；三是抽強(qiáng)度的影響；二

18、是所要求的置信度的大??；三是抽樣樣本規(guī)模的大小。統(tǒng)計(jì)性是否顯著只是一個(gè)相對(duì)樣樣本規(guī)模的大小。統(tǒng)計(jì)性是否顯著只是一個(gè)相對(duì)于這三個(gè)方面條件的結(jié)論，并不是用來表示實(shí)際顯于這三個(gè)方面條件的結(jié)論，并不是用來表示實(shí)際顯著意義的標(biāo)志。所以不僅要考慮統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，著意義的標(biāo)志。所以不僅要考慮統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，而且最終要把這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果放在整個(gè)實(shí)際研究的理而且最終要把這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果放在整個(gè)實(shí)際研究的理論框架中去考察其實(shí)際意義。論框架中去考察其實(shí)際意義。統(tǒng)計(jì)研究中的常見統(tǒng)計(jì)研究中的常見謬誤謬誤第二節(jié)統(tǒng)計(jì)第二節(jié)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究應(yīng)用研究與研究方法論方法論統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析和理論分析和理論分析n統(tǒng)計(jì)研究和理論研究必須結(jié)合，

19、這既有利于反對(duì)從理論到統(tǒng)計(jì)研究和理論研究必須結(jié)合，這既有利于反對(duì)從理論到理論的單純演繹推理的傾向，又有利于反對(duì)忽視理論、只理論的單純演繹推理的傾向，又有利于反對(duì)忽視理論、只注重經(jīng)驗(yàn)的傾向。注重經(jīng)驗(yàn)的傾向。 比如，如何判定哪些變量該列入模型，主要是理論分比如，如何判定哪些變量該列入模型，主要是理論分析的結(jié)果，而不是統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。析的結(jié)果，而不是統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。n統(tǒng)計(jì)分析的功能主要是在理論分析的基礎(chǔ)上，檢查各個(gè)模統(tǒng)計(jì)分析的功能主要是在理論分析的基礎(chǔ)上，檢查各個(gè)模型變量的作用，對(duì)其作用進(jìn)行量化描述，并對(duì)有關(guān)理論假型變量的作用，對(duì)其作用進(jìn)行量化描述，并對(duì)有關(guān)理論假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。第二節(jié)統(tǒng)計(jì)第

20、二節(jié)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究與研究應(yīng)用研究與研究方法論方法論真理性真理性的檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)n實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但實(shí)踐是一個(gè)活動(dòng)過程，不能簡(jiǎn)單歸結(jié)為實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但實(shí)踐是一個(gè)活動(dòng)過程，不能簡(jiǎn)單歸結(jié)為直接經(jīng)驗(yàn)這樣的個(gè)別環(huán)節(jié)。并且，實(shí)踐檢驗(yàn)過程是借助邏輯推論的鏈條直接經(jīng)驗(yàn)這樣的個(gè)別環(huán)節(jié)。并且，實(shí)踐檢驗(yàn)過程是借助邏輯推論的鏈條進(jìn)行的，在這一邏輯鏈條中，只是某些環(huán)節(jié)才可能進(jìn)行直接檢驗(yàn)。進(jìn)行的，在這一邏輯鏈條中，只是某些環(huán)節(jié)才可能進(jìn)行直接檢驗(yàn)。n統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是實(shí)踐檢驗(yàn)的一種形式。一種認(rèn)識(shí)是否正確，看它是否符合客統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)是實(shí)踐檢驗(yàn)的一種形式。一種認(rèn)識(shí)是否正確，看它是否符合客觀實(shí)際，反映在統(tǒng)

21、計(jì)研究中，就是看理論假設(shè)是否符合觀測(cè)數(shù)據(jù)。觀實(shí)際，反映在統(tǒng)計(jì)研究中，就是看理論假設(shè)是否符合觀測(cè)數(shù)據(jù)。n統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不可避免地存在其局限性，其結(jié)果會(huì)受到分析技術(shù)的成熟度、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不可避免地存在其局限性，其結(jié)果會(huì)受到分析技術(shù)的成熟度、模型變量的有效性、數(shù)據(jù)的可靠性、樣本規(guī)模的大小等多方面的影響。模型變量的有效性、數(shù)據(jù)的可靠性、樣本規(guī)模的大小等多方面的影響。n統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不顯著，并不意味著這一研究無價(jià)值。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)不顯著，并不意味著這一研究無價(jià)值。n統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著時(shí)，則更要清醒地認(rèn)識(shí)到，統(tǒng)計(jì)分析只是就事物的統(tǒng)計(jì)聯(lián)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著時(shí)，則更要清醒地認(rèn)識(shí)到，統(tǒng)計(jì)分析只是就事物的統(tǒng)計(jì)聯(lián)系進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)分析中得到肯定事物聯(lián)系

22、的結(jié)論到對(duì)于事物之間本質(zhì)系進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)分析中得到肯定事物聯(lián)系的結(jié)論到對(duì)于事物之間本質(zhì)聯(lián)系的認(rèn)識(shí)還有很遠(yuǎn)的距離。聯(lián)系的認(rèn)識(shí)還有很遠(yuǎn)的距離。n統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)只是從一個(gè)側(cè)面進(jìn)行實(shí)踐檢驗(yàn)，并不能替代其他形式的實(shí)踐檢統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)只是從一個(gè)側(cè)面進(jìn)行實(shí)踐檢驗(yàn)，并不能替代其他形式的實(shí)踐檢驗(yàn)驗(yàn)第三節(jié)第三節(jié) 計(jì)算機(jī)在統(tǒng)計(jì)分析中計(jì)算機(jī)在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用的應(yīng)用一一 統(tǒng)計(jì)分析軟件統(tǒng)計(jì)分析軟件二二 計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析的基本步驟計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)分析的基本步驟 一、統(tǒng)計(jì)分析軟件EXCEL最簡(jiǎn)單的辦公軟件SPSS常用統(tǒng)計(jì)分析軟件EVIEWS計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)STATA 小型統(tǒng)計(jì)軟件，速度極快，使用簡(jiǎn)單SAS數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，標(biāo)準(zhǔn)軟件系統(tǒng)二、計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)

23、分析的基本步驟 1數(shù)據(jù)的組織。數(shù)據(jù)的組織實(shí)際上就是數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。數(shù)據(jù)組織有兩步。第一步是編碼，即用數(shù)字代表分類數(shù)據(jù)（有時(shí)也可以是區(qū)間數(shù)據(jù)或比率數(shù)據(jù)）。第二步是給變量賦值，即設(shè)置變量并根據(jù)研究結(jié)果給予其數(shù)字代碼。2數(shù)據(jù)的錄入。數(shù)據(jù)的錄入就是將編碼數(shù)據(jù)輸入計(jì)算機(jī)、即輸入已經(jīng)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，形成數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)錄入關(guān)鍵的是保證錄入的正確性。錄入錯(cuò)誤主要有認(rèn)讀錯(cuò)誤和按鍵錯(cuò)誤。在數(shù)據(jù)錄入后還應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)可采取計(jì)算機(jī)核對(duì)和人工核對(duì)兩種方法。3統(tǒng)計(jì)分析。首先根據(jù)研究目的和需要確定統(tǒng)計(jì)方法，然后確定與選定的統(tǒng)計(jì)方法相應(yīng)的運(yùn)行程序，既可以用計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析程序，也可以用其他的統(tǒng)計(jì)軟件包中的程序。4結(jié)果輸出

24、。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算結(jié)果可用計(jì)算機(jī)打印出來，輸出的形式有列表、圖形等。課程小結(jié)2022-3-2427u 多元統(tǒng)計(jì)分析方法及其分類框架u 統(tǒng)計(jì)分析與研究方法論u 統(tǒng)計(jì)分析軟件作業(yè)手繪多元統(tǒng)計(jì)分析方法分類框架圖 統(tǒng)計(jì)分析軟件簡(jiǎn)介2022-3-2428See you tomorrow!銷售額、人口數(shù)和年人均收入數(shù)據(jù)銷售額、人口數(shù)和年人均收入數(shù)據(jù)地區(qū)地區(qū)編號(hào)編號(hào)銷售額銷售額（萬元）（萬元）y人口數(shù)人口數(shù)(萬人萬人) x1年人均收入年人均收入(元元)x21234567891033.335.527.630.431.953.135.629.035.134.532.429.126.32

25、9.823.028.226.91250165014501310131015801490152016201570【例例】一家百貨公司在10個(gè)地區(qū)設(shè)有經(jīng)銷分公司。公司認(rèn)為商品銷售額與該地區(qū)的人口數(shù)和年人均收入有關(guān)，并希望建立它們之間的數(shù)量關(guān)系式，以預(yù)測(cè)銷售額。有關(guān)數(shù)據(jù)如下表。試確定銷售額對(duì)人口數(shù)和年人均收入的線性回歸方程，并分析回歸方程的擬合程度，對(duì)線性關(guān)系和回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)(=0.05)。SPSS輸出Model Summaryb.968a.937.9192.0101Model1RR SquareAdjustedR SquareStd. Error ofthe EstimatePredict

26、ors: (Constant), 年 人 均 收 入 （ 元 ） , 人 口 數(shù)（ 萬 人 ）a. Dependent Variable: 銷 售 額 （ 萬 元 ）b. ANOVAb423.0182211.50952.350.000a28.28274.040451.3009RegressionResidualTotalModel1Sum ofSquaresdfMean SquareFSig.Predictors: (Constant), 年人均收入（元）, 人口數(shù)（萬人）a. Dependent Variable: 銷售額（萬元）b. SPSS輸出（2）Coefficientsa-38.82

27、58.479-4.579.0031.341.143.8879.355.0002.280E-02.005.4554.796.002(Constant)人口數(shù)（萬人）年人均收入（元）Model1BStd. ErrorUnstandardizedCoefficientsBetaStandardizedCoefficientstSig.Dependent Variable: 銷售額（萬元）a. 一個(gè)二元線性回歸的例子1.銷售額與人口數(shù)和年人均收入的二元回歸方程為銷售額與人口數(shù)和年人均收入的二元回歸方程為2. 多重判定系數(shù)多重判定系數(shù)R2= 0.9373；調(diào)整后的；調(diào)整后的R2= 0.91943. 回歸

28、方程的顯著性檢驗(yàn)回歸方程的顯著性檢驗(yàn)F = 52.3498 FF0.05(2,7)=4.74，回歸方程顯著，回歸方程顯著4. 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)t= 9.3548t=0.3646； t 2 = 4.7962 t=2.3646；兩；兩個(gè)回歸系數(shù)均顯著個(gè)回歸系數(shù)均顯著n100100個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語文、歷史、英個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、語文、歷史、英語的成績(jī)?nèi)缦卤恚ú糠郑?。語的成績(jī)?nèi)缦卤恚ú糠郑?。從本例可能提出的問題從本例可能提出的問題n目前的問題是，能不能把這個(gè)數(shù)據(jù)的目前的問題是，能不能把這個(gè)數(shù)據(jù)的6 6個(gè)變量用一個(gè)變量用一兩個(gè)綜合變量來表示呢？?jī)蓚€(gè)綜合變量來表示

29、呢？n這一兩個(gè)綜合變量包含有多少原來的信息呢？這一兩個(gè)綜合變量包含有多少原來的信息呢？n能不能利用找到的綜合變量來對(duì)學(xué)生排序呢？這能不能利用找到的綜合變量來對(duì)學(xué)生排序呢？這一類數(shù)據(jù)所涉及的問題可以推廣到對(duì)企業(yè)，對(duì)學(xué)校一類數(shù)據(jù)所涉及的問題可以推廣到對(duì)企業(yè)，對(duì)學(xué)校進(jìn)行分析、排序、判別和分類等問題。進(jìn)行分析、排序、判別和分類等問題。n大學(xué)生成績(jī)的主成分分析T To ot ta al l V Va ar ri ia an nc ce e E Ex xp pl la ai in ne ed d3.73562.25462.2543.73562.25462.2541.13318.88781.1421.133

30、18.88781.142.4577.61988.761.3235.37694.137.1993.32097.457.1532.543100.000Component123456Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Initial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsExtraction Method: Principal Component Analysis.Component MatrixComponent Matrixa a-.806.353-.674.

31、531-.675.513.893.306.825.435.836.425MATHPHYSCHEMLITERATHISTORYENGLISH12ComponentExtraction Method: Principal Component Analysis.2 components extracted.a. Component PlotComponent -.5-1.0Component -.5-1.0englishhistoryliteratchemphysmath可以把第一和第二主成分的點(diǎn)畫出一個(gè)二維圖以直可以把第一和第二主成分的點(diǎn)畫出一個(gè)二維圖以直觀地顯

32、示它們?nèi)绾谓忉屧瓉淼淖兞康?。觀地顯示它們?nèi)绾谓忉屧瓉淼淖兞康?。該圖該圖左面三個(gè)點(diǎn)是數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)三科左面三個(gè)點(diǎn)是數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)三科，右邊三個(gè)點(diǎn)是語文、歷史、外語三科。右邊三個(gè)點(diǎn)是語文、歷史、外語三科。 n旋轉(zhuǎn)前，第一因子稱為兩旋轉(zhuǎn)前，第一因子稱為兩級(jí)因子（不易解釋）；第級(jí)因子（不易解釋）；第二因子可稱為智力因子二因子可稱為智力因子Com ponent Matrixa.893.306.836.425.825.435-.806.353-.675.513-.674.531LITERATENGLISHHISTORYMATHCHEMPHYS12ComponentExtraction Method:

33、Principal Component Analysis.2 components extracted.a. Rotated Component Matrixa.913-.216.911-.201.879-.343-.172.841-.184.827-.387.790ENGLISHHISTORYLITERATPHYSCHEMMATH12ComponentExtraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Rotation converged in 3 iterations.a. v旋轉(zhuǎn)后，第一因子稱旋轉(zhuǎn)后，第一因子稱為文科因子；第二因?yàn)槲目埔蜃?；第二因子可稱為理科因子子可稱為理科因子 Component Plot in Rotated SpaceComponent -.5-1.0Component -.5-1.0englishhistoryliteratchemphysmathMATHCHEMPHYSF2F*2F*1-0.50.51-1因子旋轉(zhuǎn)因子旋轉(zhuǎn)-1-0.50