SPSS操作方法判别分析例题.docx
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SPSS操作方法判别分析例题
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
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
类
序号
G1
1
北京
2
天津
3
河北
4
上海
5
山东
20.6l
6
湖北
7
广西
8
海南
9
四川
10
云南
11
新疆
G2
1
山西
2
内蒙古
3
吉林
4
黑龙江
7.4l
5
江西
6
河南
7
贵州
8
陕西
9
甘肃
10
青海
11
宁夏
88.2l
G3
1
辽宁
43.4l
2
江苏
3
浙江
4
安徽
5
福建
6
湖南
待判
1
广东
2
西藏
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合并类内相关系数矩阵(本例选择)
Within-groupscovariance合并类内协方差矩阵(本例选择)
Separate-groupscovariance各类内协方差矩阵(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
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生成一张包括各类的散点图(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
Excluded
Missingorout-of-rangegroupcodes
2
Atleastonemissingdiscriminatingvariable
0
.0
Bothmissingorout-of-rangegroupcodesandatleastonemissingdiscriminatingvariable
0
.0
Total
2
Total
30
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)
11
人均国有经济单位职工工资
11
人均来源于国有经济单位标准工资
11
人均集体所有制工资收入
11
人均集体所有制职工标准工资
11
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
11
人均各种津贴(国有+集体)
11
均从工作单位得到的其他收入
11
个体劳动者收入
11
2
人均生活费收入(元/人)
11
人均国有经济单位职工工资
11
人均来源于国有经济单位标准工资
11
人均集体所有制工资收入
11
人均集体所有制职工标准工资
11
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
11
人均各种津贴(国有+集体)
11
均从工作单位得到的其他收入
11
个体劳动者收入
.73428
11
3
人均生活费收入(元/人)
6
人均国有经济单位职工工资
6
人均来源于国有经济单位标准工资
.91825
6
人均集体所有制工资收入
6
人均集体所有制职工标准工资
6
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
6
人均各种津贴(国有+集体)
6
均从工作单位得到的其他收入
6
个体劳动者收入
6
Total
人均生活费收入(元/人)
28
人均国有经济单位职工工资
28
人均来源于国有经济单位标准工资
28
人均集体所有制工资收入
28
人均集体所有制职工标准工资
28
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
28
人均各种津贴(国有+集体)
28
均从工作单位得到的其他收入
28
个体劳动者收入
28
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
2
25
.000
人均国有经济单位职工工资
.506
2
25
.000
人均来源于国有经济单位标准工资
.583
2
25
.001
人均集体所有制工资收入
.338
2
25
.000
人均集体所有制职工标准工资
.478
2
25
.000
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
.497
2
25
.000
人均各种津贴(国有+集体)
.898
2
25
.259
均从工作单位得到的其他收入
.516
2
25
.000
个体劳动者收入
.972
.354
2
25
.705
PooledWithin-GroupsMatrices(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)
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
.484
.665
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
.484
.398
人均各种津贴(国有+集体)
.398
均从工作单位得到的其他收入
.665
个体劳动者收入
Correlation
人均生活费收入(元/人)
.607
.300
.168
.843
.171
.245
人均国有经济单位职工工资
.607
.533
.475
.639
.206
人均来源于国有经济单位标准工资
.300
.533
.089
人均集体所有制工资收入
.168
.955
.214
.230
人均集体所有制职工标准工资
.955
.043
.117
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
.843
.475
.089
.214
.043
.016
.474
人均各种津贴(国有+集体)
.171
.639
.016
.402
均从工作单位得到的其他收入
.245
.230
.117
.474
个体劳动者收入
.206
.402
aThecovariancematrixhas25degreesoffreedom.
CovarianceMatrices(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)
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
.482
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
.482
2
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
.261
.004
人均集体所有制职工标准工资
.196
.155
人均各种奖金、超额工资(国有+集体)
.506
人均各种津贴(国有+集体)
.196
均从工作单位得到的其他收入
.261
.155
.506
.307
个体劳动者收入
.004
.307
.539
3
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
.843
.400
.732
人均集体所有制工资收入
.532
人均集体所有制职工标准工资
.400
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
.680
个体劳动者收入
.732
.532
.680
Total
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)
.106
人均各种津贴(国有+集体)
.708
均从工作单位得到的其他收入
.708
.335
个体劳动者收入
.106
.335
aThetotalcovariancematrixhas27degreesoffreedom.
Box'sTestofEqualityofCovarianceMatrices协方差矩阵相等的检验
LogDeterminants
分类
Rank
LogDeterminant
1
9
2
9
3
.(a)
.(b)
Pooledwithin-groups
9
Theranksandnaturallogarithmsofdeterminantsprintedarethoseofthegroupcovariancematrices.
aRank<6
bToofewcasestobenon-singular
TestResults(a)检验结果
Box'sM
F
Approx.
df1
45
df2
Sig.
.000
Testsnullhypothesisofequalpopulationcovariancematrices.
aSomecovariancematricesaresingularandtheusualprocedurewillnotwork.Thenon-singulargroupswillbetestedagainsttheirownpooledwithin-groupscovariancematrix.Thelogofitsdeterminantis.
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。
SummaryofCanonicalDiscriminantFunctions典型判别函数综述
Eigenvalues特征值
Function
Eigenvalue
%ofVariance
Cumulative%
CanonicalCorrelation
1
(a)
.914
2
(a)
.876
aFirst2canonicaldiscriminantfunctionswereusedintheanalysis.
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
TestofFunction(s)
Wilks'Lambda
Chi-square
df
Sig.
1through2
.038
18
.000
2
.233
8
.000
上表中“1through2”表示两个判别函数的平均数在三个类间的差异情况,P值为表示差异达到显著水平。
判别函数的Wilks´Lambda值可以通过特征值计算:
判别函数1和判别函数2的Wilks´Lambda值为
判别函数2的Wilks´Lambda值为
“2”表示在排除了第一个判别函数后,第二个判别函数在三个组别间的差异情况,P值=表示差别函数2也达到显著水平.
StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficients标准化典型判别函数(系统默认结果)
Function
1
2
人均生活费收入(元/人)
.214
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
.244
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)
.186
均从工作单位得到的其他收入
.363
个体劳动者收入
.474
.079
StructureMatrix结构矩阵:
Functio
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