SPSS分析(下)-顺风学生身体素质数据优质PPT.ppt

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样本男女生数量来自的总体服从P=0.5的二项分布。

两项目没有通过正太分布检验，两项目成绩来自的总体服从正态分布。

两项目通过指数分布检验，两项目成绩来自的总体不服从指数分布。

3两个独立样本非参数检验采用三种两独立样本非参数检验，得出相同的结论：

男生的和女生的柔韧力量项目成绩来自的总体无显著差异。

男生的和女生的速度灵巧项目成绩来自的总体有显著差异。

4两配对样本的非参数检验采用wilcoxom带符号秩检验，接受原假设，认为入学前视力和入学后视力来自的总体分布无显著差异。

接受原假设，认为入学前视力和入学后视力来自的总体分布无显著差异。

符号检验较为粗糙一些，wilcoxom带符号秩检验更加精确一些。

5单因素方差分析控制变量（体重一离散化）的不同水平下，柔韧力量类项目成绩总体的方差无显著差异单因素方差分析：

统计量对应的p=0.132，接受原假设，（体重一离散化）对柔韧力量类项目成绩没有显著影响趋势检验：

体重轻（59.7）水平下柔韧力量项目成绩均值无显著差异。

体重轻和体重重水平下柔韧力量项目成绩均值显著差异。

6多因素方差分析第一、二类身高下的成绩均值与总体均值间存在不显著差异。

性别的水平变化对速度成绩有显著影响。

身高（已离散化）对速度成绩没有显著影响。

性别和身高（已离散化）的交互影响对成绩没有明显影响。

7多因素方差分析直观结论，性别和身高存在一定的交互作用，但是不明显。

8交互作用图回归分析回归方程的拟合优度检验回归方程的拟合优度检验结论：

调整的判定系数为0.49，不怎么接近，因此认为拟合优度较低。

回归方程的显著性检验回归方程的显著性检验速度成绩和肺活量、身高、体重的线性关系是显著的，可以建立线性模型。

9回归分析回归系数显著性检验回归系数显著性检验肺活量的偏回归系数与有显著性差异，与因变量的线性关系显著。

身高、体重的偏回归系数与无显著性差异，与因变量的线性关系不显著。

根据方差膨胀因子（VIF）不能可以看出，这些解释因子共线性很严重。

多重共线性检验多重共线性检验从条件指数看，第2、3、4个条件指数都大于10，说明变量间存在多重共线性。

可以考虑建模可以适当删除部分变量。

10回归分析建立模型:

Y=a+bX通过逐步筛选之后，得出回归方程：

Y=92.841+0.038X调整后的R方略有提高，但仍然较小，拟合优度并不是很高。

11残差分析由图可得，残差绝对值大于3的为异常值。

库克距离和杠杆值变量的值都很小，认为没有强影响点。

12残差分析标准化残差与标准正太分布不存在显著性差异，残差满足线性模型前提要求。

随标准化预测值的变化，残差点在0线周围分布，认为异方差线性不明显。

13曲线估计R方较小，拟合优度过低。

P小于显著水平，认为该曲线模型可以接受。

由图表可得曲线回归方程：

14Logistic回归分析15起始块块一回归系数不同时为0，解释变量的全体与LogitP之间线性关系显著，采用该模型是合理的。

块一-2倍的对数拟然函数较大，拟合优度越小。

CS和的值较小，说明拟合优度较小。

Logistic回归分析16与第一步比，过得正确率提高，不过的正确率下降。

因此比第一个模型应用性更好。

得到Logistic回归方程：

LogitP总结男女速度灵巧类项目成绩有差异，男女柔韧力量类项目成绩没有显著差异。

速度灵巧类项目成绩和柔韧力量类项目成绩都和肺活量有极强线性相关关系。

肺活量和体重有二次曲线关系。

17SPSS软件分析18