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SPSS操作方法判别分析例题

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、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

x5:

人均集体所有制职工标准工资

样品序号

地区

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x9

序号

G1

1

北京

170.03

110.2

59.76

8.38

4.49

26.80

16.44

11.9

0.41

2

天津

141.55

82.58

50.98

13.4

9.33

21.30

12.36

9.21

1.05

3

河北

119.40

83.33

53.39

11.0

7.52

17.30

11.79

12.0

0.70

4

上海

194.53

107.8

60.24

15.6

8.88

31.00

21.01

11.8

0.16

5

山东

130.46

86.21

52.30

15.9

10.5

20.6l

12.14

9.61

0.47

6

湖北

119.29

85.41

53.02

13.1

8.44

13.87

16.47

8.38

0.51

7

广西

134.46

98.61

48.18

8.90

4.34

21.49

26.12

13.6

4.56

8

海南

143.79

99.97

45.60

6.30

1.56

18.67

29.49

11.8

3.82

9

四川

128.05

74.96

50.13

13.9

9.62

16.14

10.18

14.5

1.21

10

云南

127.41

93.54

50.57

10.5

5.87

19.41

21.20

12.6

0.90

11

新疆

122.96

101.4

69.70

6.30

3.86

11.30

18.96

5.62

4.62

G2

1

山西

102.49

71.72

47.72

9.42

6.96

13.12

7.9

6.66

0.61

2

106.14

76.27

46.19

9.65

6.27

9.655

20.1O

6.97

0.96

3

吉林

104.93

72.99

44.60

13.7

9.01

9.435

20.61

6.65

1.68

4

103.34

62.99

42.95

11.1

7.4l

8.342

10.19

6.45

2.68

5

江西

98.089

69.45

43.04

11.4

7.95

10.59

16.50

7.69

1.08

6

河南

104.12

72.23

47.31

9.48

6.43

13.14

10.43

8.30

1.11

7

贵州

108.49

80.79

47.52

6.06

3.42

13.69

16.53

8.37

2.85

8

陕西

113.99

75.6

50.88

5.21

3.86

12.94

9.492

6.77

1.27

9

甘肃

114.06

84.31

52.78

7.81

5.44

10.82

16.43

3.79

1.19

10

青海

108.80

80.41

50.45

7.27

4.07

8.371

18.98

5.95

0.83

11

宁夏

115.96

88.2l

51.85

8.81

5.63

13.95

22.65

4.75

0.97

G3

1

辽宁

128.46

68.91

43.4l

22.4

15.3

13.88

12.42

9.01

1.41

2

135.24

73.18

44.54

23.9

15.2

22.38

9.661

13.9

1.19

3

浙江

162.53

80.11

45.99

24.3

13.9

29.54

10.90

13.0

3.47

4

安徽

111.77

71.07

43.64

19.4

12.5

16.68

9.698

7.02

0.63

5

福建

139.09

79.09

44.19

18.5

10.5

20.23

16.47

7.67

3.08

6

湖南

124.00

84.66

44.05

13.5

7.47

19.11

20.49

10.3

1.76

待判

1

广东

211.30

114.0

41.44

33.2

11.2

48.72

30.77

14.9

11.1

2

西藏

175.93

163.8

57.89

4.22

3.37

17.81

82.32

15.7

0.00

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DiscriminantAnalysis判别分析对话框如图1所示:

图1DiscriminantAnalysis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GroupingVariable框,并点击DefineRange...钮,在打开的DiscriminantAnalysis:

DefineRange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DiscriminantAnalysis主对话框。

图2DefineRange对话框

4、选择分析方法

✧Enterindependenttogether所有变量全部参与判别分析(系统默认)。

本例选择此项。

✧Usestepwisemethod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StepwiseMethod对话框如图3所示,从中可进一步选择判别分析方法。

图3StepwiseMethod对话框

✧Method栏,选择变量的统计量方法

Wilks’lambda(默认)按统计量Wilksλ最小值选择变量;

Unexplainedvariance:

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;

SmallestFratio:

按组间最小F值比的最大值选择变量;

Rao’sV按照统计量RaoV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stdDev和各自变量总样本的均值和标准差(本例选择)。

UnivariateANOV----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’sM--对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验(本例选择)。

图4Statistics对话框

✧Functioncoefficients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-groupscorrelation合并类相关系数矩阵(本例选择)

Within-groupscovariance合并类协方差矩阵(本例选择)

Separate-groupscovariance各类协方差矩阵(本例选择)

Totalcovariance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5Classify对话框

✧PriorProbabilities栏,选择先验概率。

Allgroupsequal各类先验概率相等(系统默认);

Computefromgroupssizes各类的先验概率与其样本量成正比.(本例选择)

✧UseCovarianceMatrix栏,选择使用的协方差矩阵

Within-groups--使用合并类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

Casewiseresults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。

Summarytable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-outclassification输出交互验证结果。

✧Plots栏,要求输出的统计图

Combined-groups生成一包括各类的散点图(本例选择);

Separate-groups每类生成一个散点图;

Territorialmap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6Save对话框

✧Predictedgroupmembership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)

✧Discriminantscore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)

✧Probabilitiesofgroupmembership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:

AnalysisCaseProcessingSummary分类样本综述

UnweightedCases

N

Percent

Valid

28

93.3

Excluded

Missingorout-of-rangegroupcodes

2

6.7

Atleastonemissingdiscriminatingvariable

0

.0

Bothmissingorout-of-rangegroupcodesandatleastonemissingdiscriminatingvariable

0

.0

Total

2

6.7

Total

30

100.0

GroupStatistics各类统计分析

分类

Mean

均值

Std.Deviation

标准差

ValidN(listwise)

有效样本数

Unweighted

Weighted

1

人均生活费收入(元/人)

139.2664

23.35125

11

11.000

人均国有经济单位职工工资

93.0918

11.38829

11

11.000

人均来源于国有经济单位标准工资

53.9882

6.80530

11

11.000

人均集体所有制工资收入

11.2073

3.44937

11

11.000

人均集体所有制职工标准工资

6.7645

2.89685

11

11.000

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

19.8082

5.55600

11

11.000

人均各种津贴(国有+集体)

17.8327

6.23305

11

11.000

均从工作单位得到的其他收入

11.0018

2.56135

11

11.000

个体劳动者收入

1.6736

1.74528

11

11.000

2

人均生活费收入(元/人)

107.3099

5.56641

11

11.000

人均国有经济单位职工工资

75.9064

7.17233

11

11.000

人均来源于国有经济单位标准工资

47.7536

3.42090

11

11.000

人均集体所有制工资收入

9.0827

2.45900

11

11.000

人均集体所有制职工标准工资

6.0409

1.77266

11

11.000

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

11.2775

2.15323

11

11.000

人均各种津贴(国有+集体)

15.4375

5.11023

11

11.000

均从工作单位得到的其他收入

6.5773

1.38350

11

11.000

个体劳动者收入

1.3845

.73428

11

11.000

3

人均生活费收入(元/人)

133.5150

17.11642

6

6.000

人均国有经济单位职工工资

76.1700

6.06280

6

6.000

人均来源于国有经济单位标准工资

44.3033

.91825

6

6.000

人均集体所有制工资收入

20.3333

4.09031

6

6.000

人均集体所有制职工标准工资

12.4783

3.04592

6

6.000

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

20.3033

5.39344

6

6.000

人均各种津贴(国有+集体)

13.2732

4.34722

6

6.000

均从工作单位得到的其他收入

10.1500

2.80907

6

6.000

个体劳动者收入

1.9233

1.11631

6

6.000

Total

人均生活费收入(元/人)

125.4796

22.22549

28

28.000

人均国有经济单位职工工资

82.7143

12.09003

28

28.000

人均来源于国有经济单位标准工资

49.4636

6.09033

28

28.000

人均集体所有制工资收入

12.3282

5.36546

28

28.000

人均集体所有制职工标准工资

7.7046

3.54143

28

28.000

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

16.5630

6.10883

28

28.000

人均各种津贴(国有+集体)

15.9147

5.54104

28

28.000

均从工作单位得到的其他收入

9.0811

2.98513

28

28.000

个体劳动者收入

1.6136

1.26601

28

28.000

TestsofEqualityofGroupMeans每个变量各类均值相等的检验

Wilks'Lambda

F

df1

df2

Sig.

人均生活费收入(元/人)

.542

10.567

2

25

.000

人均国有经济单位职工工资

.506

12.226

2

25

.000

人均来源于国有经济单位标准工资

.583

8.923

2

25

.001

人均集体所有制工资收入

.338

24.429

2

25

.000

人均集体所有制职工标准工资

.478

13.672

2

25

.000

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

.497

12.664

2

25

.000

人均各种津贴(国有+集体)

.898

1.425

2

25

.259

均从工作单位得到的其他收入

.516

11.715

2

25

.000

个体劳动者收入

.972

.354

2

25

.705

PooledWithin-GroupsMatrices(a)合并类协方差阵和相关矩阵

人均生活费收入(元/人)

人均国有经济单位职工工资

人均来源于国有经济单位标准工资

人均集体所有制工资收入

人均集体所有制职工标准工资

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

人均各种津贴(国有+集体)

人均从工作单位得到的其他收入

个体劳动者收入

Covariance

人均生活费收入(元/人)

289.101

92.215

24.694

9.270

-.438

64.106

15.828

9.298

-1.158

人均国有经济单位职工工资

92.215

79.806

23.013

-13.984

-14.104

18.999

31.151

-2.229

2.386

人均来源于国有经济单位标准工资

24.694

23.013

23.374

-3.496

-2.063

1.925

-1.878

-5.027

-.052

人均集体所有制工资收入

9.270

-13.984

-3.496

10.524

7.877

3.113

-7.158

1.660

-1.670

人均集体所有制职工标准工资

-.438

-14.104

-2.063

7.877

6.469

.484

-7.895

.665

-1.611

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

64.106

18.999

1.925

3.113

.484

20.020

.398

4.724

-.782

人均各种津贴(国有+集体)

15.828

31.151

-1.878

-7.158

-7.895

.398

29.766

-.704

2.849

均从工作单位得到的其他收入

9.298

-2.229

-5.027

1.660

.665

4.724

-.704

4.968

-.020

个体劳动者收入

-1.158

2.386

-.052

-1.670

-1.611

-.782

2.849

-.020

1.683

Correlation

人均生活费收入(元/人)

1.000

.607

.300

.168

-.010

.843

.171

.245

-.053

人均国有经济单位职工工资

.607

1.000

.533

-.483

-.621

.475

.639

-.112

.206

人均来源于国有经济单位标准工资

.300

.533

1.000

-.223

-.168

.089

-.071

-.466

-.008

人均集体所有制工资收入

.168

-.483

-.223

1.000

.955

.214

-.404

.230

-.397

人均集体所有制职工标准工资

-.010

-.621

-.168

.955

1.000

.043

-.569

.117

-.488

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

.843

.475

.089

.214

.043

1.000

.016

.474

-.135

人均各种津贴(国有+集体)

.171

.639

-.071

-.404

-.569

.016

1.000

-.058

.402

均从工作单位得到的其他收入

.245

-.112

-.466

.230

.117

.474

-.058

1.000

-.007

个体劳动者收入

-.053

.206

-.008

-.397

-.488

-.135

.402

-.007

1.000

aThecovariancematrixhas25degreesoffreedom.

 

CovarianceMatrices(a)类协方差矩阵和总协方差阵

分类

人均生活费收入(元/人)

人均国有经济单位职工工资

人均来源于国有经济单位标准工资

人均集体所有制工资收入

人均集体所有制职工标准工资

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

人均各种津贴(国有+集体)

均从工作单位得到的其他收入

个体劳动者收入

1

人均生活费收入(元/人)

545.281

179.030

37.985

13.286

-1.453

116.976

35.808

13.315

-10.859

人均国有经济单位职工工资

179.030

129.693

35.643

-18.802

-20.620

33.023

46.461

-2.168

5.263

人均来源于国有经济单位标准工资

37.985

35.643

46.312

-3.559

-1.186

-.665

-6.736

-10.545

.482

人均集体所有制工资收入

13.286

-18.802

-3.559

11.898

9.560

5.957

-12.699

1.012

-4.445

人均集体所有制职工标准工资

-1.453

-20.620

-1.186

9.560

8.392

1.919

-14.117

-.005

-3.647

人均各种奖金、超额工资(国有+集体)

116.976

33.023

-.665

5.957

1.919

30.869

5.415

6.027

-3.897

人均各种津贴(国有+集体)

35.808

46.461

-6.736

-12.699

-14.117

5.415

38.851

1.994

6.7

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