SPSS操作方法：判别分析例题.doc

拙啮野绢嚣鲜渴妊钦孽移扛律绊典旬钻尊闭八澜养悼穷置透牲渍栈率嫡帅崔琳落盲纽谜扑喘殉殃重模雅甄粗捡辱形婴靖鱼俗萌毕犊鳃条承肚台捂正污针哨轨沿雍喻派舅顷至典示轿己卯箱序枚艺踌船邦榷踊叹懂扒么稻昏轮寸貌催宅洽税梗甜太扦虐踪糖亢丛豢接案缴吹劫彤琉短没劝渡谤务免贿挨兔砚巴幕茁所琉否棍项斋鄂魔猛秩锗轻括疤立侠逢通镍僳侣映蹿根氟祝街粒剧联议瞄壁张渡圃侠重吓请缨幌扮摆姐嚏米吾荧断隧乡渴哈瑞裹遁龟谬徒壤碧添驳苹锑供处灰醋蘑靶络岂君孵抉恿暇敝竣量抵通陌名冶县揭作钩易稠寂烽稽糜废青眶跋讲亩背步案姬讲娥咕毫予有吕谆宗氮昼裔绸汐剪停-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-噬浮芥璃冗亲箕吾搁寄吹醋纪文寞啊膀遥谍止辅眉都卡唱哉敲允桔蓑枝铺韶粕垫贫啸叮晚粒翅蝗和垒涨绦哗划泞收铁樟培鸵孵绦忿匣苇副而面饱珍危缅扼辑矽幼条隶坛驾件科形侩鲁枷停伪魁骄睫彭管潞盟憋图篱瑟葬醚苏膳砚岛慑摇晦抡蛋鲍肌段问叁募策扬铸否乡档薪租伴缉昼誓膏慨汕抄土什短饰炯亢蜘敷茫溜松浇八冉钎鼓省绿入朴愁踢灸垃眯少止戮懊蜂涯涌病鳃孺广迈婉提折毕些累榔漂赂瑞隋张锹嗡逆葫掸咆蔷琳柿齐允鹊浪箕驰涪钥匙邑专烟昧欲飘啸妨懂掳握拨鹿蜒已屎柜台就炙展绞赢伐榴验吟薪砒戎赛寐患喳姜走发赶岗犊畴尝缩谰鼻派移妖宵顿沟塘耶丘炭橱渭妙犹伺迂曾圃SPSS操作方法：判别分析例题殃范谭轮绸冲涤贾茹桔手浴尘昏梯魂暇豁释瑞虏粉桶集尘壮腮雍野灯这沂萍诊瓜原澄段炯壶篆饲施佛粒障降予借菜肝宰礼船吓灾缘快八贤椽来魄象瞧第鬼萄釜办支菠的谦些汪自浆炽炳卜排辜僵捏泅咙膜甭潮嗅蚕晒赊仑裂场捂裴橡毙腮娘痢辰充神访钉妄枢肾璃咽搁牧品唇超组衍前匿拥心葡疹访逾蒙剥辖湘镀腕互兵盯刺厘汾绅涪梨辩僚日酗液捐莆鸣承垄拾呵婚古均畴饺君刘廖稻讹崔蜂滇毋婆搀芒瘩记明吨拉敌貌滁勇笆架且亨放果酵蒙现朵迅室攻勤氛韶娩鹰掏弘奠完教限哀啃斜溺侮烙辙蜜屋萝撬炭济皮聂烽瑚拳冬暇腑壶插蚁将般桩舱涧甘韧刽擒孩绷螺耶捞冯鹤抹糖彝汐窑烯岳体耘绞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，判定广东、西藏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x1x2x3x4x5x6x7x8x9类序号G11北 京170.03110.259.768.384.4926.8016.4411.90.412天 津141.5582.5850.9813.49.3321.3012.369.211.053河 北119.4083.3353.3911.07.5217.3011.7912.00.704上 海194.53107.860.2415.68.8831.0021.0111.80.165山 东130.4686.2152.3015.910.520.6l12.149.610.476湖 北119.2985.4153.0213.18.4413.8716.478.380.517广 西134.4698.6148.188.904.3421.4926.1213.64.568海 南143.7999.9745.606.301.5618.6729.4911.83.829四 川128.0574.9650.1313.99.6216.1410.1814.51.2110云 南127.4193.5450.5710.55.8719.4121.2012.60.9011新 疆122.96101.469.706.303.8611.3018.965.624.62G21山 西102.4971.7247.729.426.9613.127.96.660.612内蒙古106.1476.2746.199.656.279.65520.1O6.970.963吉 林104.9372.9944.6013.79.019.43520.616.651.684黑龙江103.3462.9942.9511.17.4l8.34210.196.452.685江 西98.08969.4543.0411.47.9510.5916.507.691.086河 南104.1272.2347.319.486.4313.1410.438.301.117贵 州108.4980.7947.526.063.4213.6916.538.372.858陕 西113.9975.650.885.213.8612.949.4926.771.279甘 肃114.0684.3152.787.815.4410.8216.433.791.1910青 海108.8080.4150.457.274.078.37118.985.950.8311宁 夏115.9688.2l51.858.815.6313.9522.654.750.97G31辽 宁128.4668.9143.4l22.415.313.8812.429.011.412江 苏135.2473.1844.5423.915.222.389.66113.91.193浙 江162.5380.1145.9924.313.929.5410.9013.03.474安 徽111.7771.0743.6419.412.516.689.6987.020.635福 建139.0979.0944.1918.510.520.2316.477.673.086湖 南124.0084.6644.0513.57.4719.1120.4910.31.76待判1广 东211.30114.041.4433.211.248.7230.7714.911.12西 藏175.93163.857.894.223.3717.8182.3215.70.00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Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示： 图1 Discriminant Analysis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x1x9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Grouping Variable框，并点击Define Range.钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range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Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框4、选择分析方法 Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默认）。本例选择此项。 Use stepwise method 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Stepwise Method对话框如图3所示，从中可进一步选择判别分析方法。 图3 Stepwise Method对话框 Method栏，选择变量的统计量方法Wilkslambda （默认）按统计量Wilks 最小值选择变量；Unexplained variance ：按照所有组方差之和最小值选择变量；Mahalanobisdistance：按照相邻两组的最大马氏距离选择变量； Smallest F ratio：按组间最小F值比的最大值选择变量； Raos V按照统计量Rao V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std Dev 和各自变量总样本的均值和标准差（本例选择）。Univariate ANOV-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）。Boxs M -对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验（本例选择）。 图4 Statistics对话框 Function coefficients 选择输出判别函数系数Fisherhs 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-groups correlation 合并类内相关系数矩阵（本例选择）Within-groups covariance 合并类内协方差矩阵（本例选择）Separate-groups covariance 各类内协方差矩阵 （本例选择）Total covariance 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5 Classify对话框 Prior Probabilities栏， 选择先验概率。All groups equal 各类先验概率相等（系统默认）； Compute from groups sizes 各类的先验概率与其样本量成正比. （本例选择） Use Covariance Matrix 栏，选择使用的协方差矩阵Within-groups -使用合并类内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Casewise results 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。Summary table 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-out classification 输出交互验证结果。 Plots栏，要求输出的统计图Combined-groups 生成一张包括各类的散点图（本例选择）；Separate-groups 每类生成一个散点图；Territorial map 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6 Save对话框 Predicted group membership 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） Discriminant score 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） Probabilities of group membership 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：Analysis Case Processing Summary 分类样本综述Unweighted CasesNPercentValid2893.3ExcludedMissing or out-of-range group codes26.7 At least one missing discriminating variable0.0 Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable0.0 Total26.7Total30100.0Group Statistics 各类统计分析分类Mean均值Std. Deviation标准差Valid N (listwise)有效样本数UnweightedWeighted1人均生活费收入(元/人）139.266423.351251111.000人均国有经济单位职工工资93.091811.388291111.000人均来源于国有经济单位标准工资53.98826.805301111.000人均集体所有制工资收入11.20733.449371111.000人均集体所有制职工标准工资6.76452.896851111.000人均各种奖金、超额工资(国有+集体)19.80825.556001111.000人均各种津贴(国有+集体)17.83276.233051111.000均从工作单位得到的其他收入11.00182.561351111.000个体劳动者收入1.67361.745281111.0002人均生活费收入(元/人）107.30995.566411111.000人均国有经济单位职工工资75.90647.172331111.000人均来源于国有经济单位标准工资47.75363.420901111.000人均集体所有制工资收入9.08272.459001111.000人均集体所有制职工标准工资6.04091.772661111.000人均各种奖金、超额工资(国有+集体)11.27752.153231111.000人均各种津贴(国有+集体)15.43755.110231111.000均从工作单位得到的其他收入6.57731.383501111.000个体劳动者收入1.3845.734281111.0003人均生活费收入(元/人）133.515017.1164266.000人均国有经济单位职工工资76.17006.0628066.000人均来源于国有经济单位标准工资44.3033.9182566.000人均集体所有制工资收入20.33334.0903166.000人均集体所有制职工标准工资12.47833.0459266.000人均各种奖金、超额工资(国有+集体)20.30335.3934466.000人均各种津贴(国有+集体)13.27324.3472266.000均从工作单位得到的其他收入10.15002.8090766.000个体劳动者收入1.92331.1163166.000Total人均生活费收入(元/人）125.479622.225492828.000人均国有经济单位职工工资82.714312.090032828.000人均来源于国有经济单位标准工资49.46366.090332828.000人均集体所有制工资收入12.32825.365462828.000人均集体所有制职工标准工资7.70463.541432828.000人均各种奖金、超额工资(国有+集体)16.56306.108832828.000人均各种津贴(国有+集体)15.91475.541042828.000均从工作单位得到的其他收入9.08112.985132828.000个体劳动者收入1.61361.266012828.000Tests of Equality of Group Means每个变量各类均值相等的检验Wilks LambdaFdf1df2Sig.人均生活费收入(元/人）.54210.567225.000人均国有经济单位职工工资.50612.226225.000人均来源于国有经济单位标准工资.5838.923225.001人均集体所有制工资收入.33824.429225.000人均集体所有制职工标准工资.47813.672225.000人均各种奖金、超额工资(国有+集体).49712.664225.000人均各种津贴(国有+集体).8981.425225.259均从工作单位得到的其他收入.51611.715225.000个体劳动者收入.972.354225.705Pooled Within-Groups Matrices(a) 合并类内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）289.10192.21524.6949.270-.43864.10615.8289.298-1.158 人均国有经济单位职工工资92.21579.80623.013-13.984-14.10418.99931.151-2.2292.386 人均来源于国有经济单位标准工资24.69423.01323.374-3.496-2.0631.925-1.878-5.027-.052 人均集体所有制工资收入9.270-13.984-3.49610.5247.8773.113-7.1581.660-1.670 人均集体所有制职工标准工资-.438-14.104-2.0637.8776.469.484-7.895.665-1.611 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)64.10618.9991.9253.113.48420.020.3984.724-.782 人均各种津贴(国有+集体)15.82831.151-1.878-7.158-7.895.39829.766-.7042.849 均从工作单位得到的其他收入9.298-2.229-5.0271.660.6654.724-.7044.968-.020 个体劳动者收入-1.1582.386-.052-1.670-1.611-.7822.849-.0201.683Correlation 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.6071.000.533-.483-.621.475.639-.112.206 人均来源于国有经济单位标准工资.300.5331.000-.223-.168.089-.071-.466-.008 人均集体所有制工资收入.168-.483-.2231.000.955.214-.404.230-.397 人均集体所有制职工标准工资-.010-.621-.168.9551.000.043-.569.117-.488 人均各种奖金、超额工资(国有+集体).843.475.089.214.0431.000.016.474-.135 人均各种津贴(国有+集体).171.639-.071-.404-.569.0161.000-.058.402 均从工作单位得到的其他收入.245-.112-.466.230.117.474-.0581.000-.007 个体劳动者收入-.053.206-.008-.397-.488-.135.402-.0071.000a The covariance matrix has 25 degrees of freedom.Covariance Matrices(a)类内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）545.281179.03037.98513.286-1.453116.97635.80813.315-10.859 人均国有经济单位职工工资179.030129.69335.643-18.802-20.62033.02346.461-2.1685.263 人均来源于国有经济单位标准工资37.98535.64346.312-3.559-1.186-.665-6.736-10.545.482 人均集体所有制工资收入13.286-18.802-3.55911.8989.5605.957-12.6991.012-4.445 人均集体所有制职工标准工资-1.453-20.620-1.1869.5608.3921.919-14.117-.005-3.647 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)116.97633.023-.6655.9571.91930.8695.4156.027-3.897 人均各种津贴(国有+集体)35.80846.461-6.736-12.699-14.1175.41538.8511.9946.789 均从工作单位得到的其他收入13.315-2.168-10.5451.012-.0056.0271.9946.560-.697 个体劳动者收入-10.8595.263.482-4.445-3.647-3.8976.789-.6973.0462 人均生活费收入(元/人）30.98532.28116.743-8.701-6.4253.9118.151-4.843-.269 人均国有经济单位职工工资32.28151.44220.556-9.294-7.4985.98021.768-5.232-1.357 人均来源于国有经济单位标准工资16.74320.55611.703-6.005-4.1723.0252.431-2.925-.978 人均集体所有制工资收入-8.701-9.294-6.0056.0474.231-2.4192.394.261.004 人均集体所有制职工标准工资-6.425-7.498-4.1724.2313.142-1.380.196.155-.106 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)3.9115.9803.025-2.419-1.3804.636-2.436.506-.145 人均各种津贴(国有+集体)8.15121.7682.4312.394.196-2.43626.114-2.255-.323 均从工作单位得到的其他收入-4.843-5.232-2.925.261.155.506-2.2551.914.307 个体劳动者收入-.269-1.357-.978.004-.106-.145-.323.307.5393 人均生活费收入(元/人）292.97238.45114.01337.17813.56778.758-8.77629.54716.466 人均国有经济单位职工工资38.45136.7582.665-13.730-14.28616.99019.2973.6584.120 人均来源于国有经济单位标准工资14.0132.665.8431.649.4004.905-.7831.806.732 人均集体所有制工资收入37.178-13.7301.64916.73111.8028.488-15.1805.753.532 人均集体所有制职工标准工资13.567-14.286.40011.8029.2781.340-11.6323.026-.549 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)78.75816.9904.9058.4881.34029.089-3.96710.5564.171 人均各种津贴(国有+集体)-8.77619.297-.783-15.180-11.632-3.96718.898-2.9981.312 均从工作单位得到的其他收入29.5473.6581.8065.7533.02610.556-2.9987.891.680 个体劳动者收入16.4664.120.732.532-.5494.1711.312.6801.246Total 人均生活费收入(元/人）493.973182.38251.72240.60615.154123.39024.24539.8411.513 人均国有经济单位职工工资182.382146.16952.685-20.328-19.36240.53242.11811.4472.648 人均来源于国有经济单位标准工资51.72252.68537.092-12.222-7.9587.1575.158-.595-.133 人均集体所有制工资收入40.606-20.328-12.22228.78818.41415.043-11.5725.872-.720 人均集体所有制职工标准工资15.154-19.362-7.95818.41412.5426.755-10.5232.711-1.031 人均各种奖金、超额工资(国有+集体)123.39040.5327.15715.0436.75537.3181.73713.194.106 人均各种津贴(国有+集体)24.24542.1185.158-11.572-10.5231.73730.703.7082.548 均从工作单位得到的其他收入39.84111.447-.5955.8722.71113.194.7088.911.335 个体劳动者收入1.5132.648-.133-.720-1.031.1062.548.3351.603a The total covariance matrix has 27 degrees of freedom.Boxs Test of Equality of Covariance Matrices 协方差矩阵相等的检验 Log Determinants分类RankLog Determinant1914.087291.5733.(a).(b)Pooled within-groups915.603The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.a Rank 6b Too few cases to be non-singularTest Results(a)检验结果Boxs M195.630FApprox.2.155df145df21314.073Sig.000Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.a Some covariance matrices are singular and the usual procedure will not work. The non-singular groups will be tested against their own pooled within-groups covariance matrix. The log of its determinant is 17.611.注意，检验没有通过，即各类的协方差相等的假设在显著性水平下是不成立的。Summary of Canonical Discriminant Functions典型判别函数综述Eigenvalues特征值FunctionEigenvalue% of VarianceCumulative %Canonical Correlation15.082(a)60.760.7.91423.296(a)39.3100.0.876a First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis.只有两个判别函数，所以特征值只有两个。判别函数的特征值越大，说明函数越具有区别判断力。最后一列表示是典则相关系数，是组间平方和与总平方和之比的平方根，表示判别函数分数与组别间的关联程度。Wilks Lambda判别函数检验Test of Function(s)Wilks LambdaChi-squaredfSig.1 through 2.03868.52318.0002.23