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文檔簡介
應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)
——SPSS統(tǒng)計分析SPSS簡介SPSS是由美國斯坦福大學(xué)的三位研究生于20世紀(jì)60年代末研制,同時成立了SPSS公司,并于1975年在芝加哥組建了SPSS總部。StatisticalProductandServiceSolutions公司主頁:SPSS軟件主要功能數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
統(tǒng)計分析
繪圖
包括定義變量屬性、復(fù)制數(shù)據(jù)、定日日期、插入變量、匯總數(shù)據(jù)、拆分?jǐn)?shù)據(jù)等包括計算變量、計數(shù)、創(chuàng)建時間序列、替換缺失值和隨機(jī)數(shù)字種子主要的統(tǒng)計方法和模型包括描述性統(tǒng)計、參數(shù)檢驗、回歸分析、數(shù)據(jù)降維、時間序列分析等能繪制35種以上常用的統(tǒng)計圖形參考書數(shù)據(jù)分析與SPSS應(yīng)用高祥寶,董寒青著,清華大學(xué)出版社SPSSforWindows統(tǒng)計分析盧紋岱著,電子工業(yè)出版社SPSSforWindows統(tǒng)計分析教程李志輝等著,電子工業(yè)出版社SPSS界面回歸分析主成分分析聚類分析0x1x3x2y3y2y1SPSS主界面工具欄數(shù)據(jù)視圖區(qū)變量視圖區(qū)
打開數(shù)據(jù)文件單擊此處打開數(shù)據(jù)文件“打開文件”對話框在此選擇文件類型線性回歸分析AnalyzeRegressionLinear(分析)
(回歸)(線性回歸)線性回歸分析界面Dependent:因變量Independents:自變量Method:變量篩選方式Statistics:選擇要輸出的統(tǒng)計量Plots:繪圖Save:指定要保存到數(shù)據(jù)窗口的新變量Options:設(shè)置模型擬合標(biāo)準(zhǔn)和缺失值處理方式回歸結(jié)果模型概要:方差分析:回歸系數(shù):曲線擬合單擊AnalyzeRegressionCurveEstimation
進(jìn)入曲線擬合分析界面曲線擬合界面Dependent:因變量Independents:自變量Models:選擇曲線類型不同模型表示曲線擬合分析結(jié)果模型概述與參數(shù)估計表曲線擬合效果圖主成分分析AnalyzeDataReductionFactor(分析)
(降維)(因子分析)主成分分析界面Variables:選入進(jìn)入主成分分析的變量Descriptives:原始變量的描述統(tǒng)計和初始的分析結(jié)果Extraction:選擇不同的提取公因子的方法和控制提取結(jié)果的依據(jù)Rotation:選擇因子旋轉(zhuǎn)的方法Scores:計算因子得分Options:選擇對應(yīng)的輸出項保存主成分變量Scores選項:勾選Saveasvariables、Displayfactorscorecoefficientmatrix
主成分分析結(jié)果總方差分解表因子得分參數(shù)表特征向量!主成分分析結(jié)果因子載荷矩陣因子載荷圖相關(guān)系數(shù)!查看主成分變量主成分變量繪制散點圖GraphsScatter/Dot…(繪圖)
(散點圖)繪制散點圖選項定義X軸定義Y軸此處放置數(shù)據(jù)標(biāo)簽Options:勾選Displaychartwithcaselabels主平面圖k-means聚類方法AnalyzeClassifyK-meansCluster(分析)
(聚類)
(快速聚類)k-means聚類分析界面Variables:參與聚類的變量NumberofClusters:類別的數(shù)量Method:IterateandClassify項:迭代過程中不斷計算類中心并更換類中心Classifyonly項:根據(jù)初始類中心進(jìn)行聚類。聚類過程中不改變類中心保存k-means聚類變量Save選項:勾選Clustermembership
k-means輸出結(jié)果初始類中心聚類總結(jié)每次迭代各類中心變化最終各類中心繪制散點圖選項定義Y軸定義X軸此處放置聚類變量此處放置數(shù)據(jù)標(biāo)簽Options:勾選Displaychartwithcaselabels散點圖輸出SPSS軟件應(yīng)用(P148:drink.sav)系統(tǒng)聚類法Analyze—Classify—HierarchicalCluster選項:Cluster:Cases(觀測值聚類);Variable(變量聚類)Plots:Dendrgram(譜系圖)Method:
ClusterMethod:NearestNeighborMeasure:
Euc
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