精华内容
下载资源
问答
  • spss数据分析实例

    热门讨论 2010-09-19 11:58:36
    很好的实例教程 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析...
  • SPSS数据分析问题提出与实例导学第8章回归分析.ppt
  • 第一章 SPSS概览数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4...
  • 第一章 SPSS初步数据分析实例详解;例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07...
  • SPSS数据分析问题提出与实例导学第5章单因素方差分析.ppt
  • SPSS数据分析问题提出与实例导学第3章数据的描述统计.ppt
  • SPSS数据分析问题提出与实例导学第11章效度检验因素分析.ppt
  • SPSS概览--数据分析实例详解 描述性统计分析-- Descriptive Statistics菜单详解
  • SPSS教程,SPSS入门实例SPSS入门进阶必备
  • 名师整理 优秀资源 第一章 SPSS 概览数据分析实例详解 医学统计之星 张文彤 最后一次更新时间 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS 的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据...
  • 数据统计分析软件SPSS的教程,本章讲述数据分析实例
  • SPSS数据分析问题提出与实例导学第12章信度检验α系数和重测信度.ppt
  • SPSS数据分析教程

    2012-10-04 16:20:39
    spss数据分析教程,非常好的书籍,对于数学建模需要参考的同学帮助很大,有很多实例哦~~~
  • Statistical Program for Social Sciences;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;2003年11月30日;...
  • 《基于SPSS数据分析(第3版》实例数据文件
  • spss数据文件

    2013-05-21 16:10:14
    spss数据分析实例,配套教材使用,方便spss统计学初学者学习,使用。
  • SPSS分析实例操作

    2020-04-13 21:56:43
    简单相关系数 相关分析是对两个变量间的相关程度...当我们的数据样本容量小的时候,可信程度就比较差。我们需要对他进行检验。也就是对总相关系数 ρ是否等于0进行检验。 计算相关系数r的t值 当X与Y都服从正态分布,...

    简单相关系数
    相关分析是对两个变量间的相关程度进行分析。单相关分析所用的指标称为单相关系数,也就是Pearson相关系数或者相关系数。。通常用 ρ 表示总体的相关系数,以 r 表示样本的相关系数。

    在这里插入图片描述
    相关系数的定义:

    在这里插入图片描述
    简单相关系数的检验
    当我们的数据样本容量小的时候,可信程度就比较差。我们需要对他进行检验。也就是对总相关系数 ρ是否等于0进行检验。

    计算相关系数r的t值
    当X与Y都服从正态分布,并且 ρ=0的条件下,可以使用t检验来确定r的显著性。

    在这里插入图片描述
    然后:根据给定的显著性水平和自由度(n-2),,查找t 分布表中相应的临界值 α / 2 t(或 p 值)。若 / 2 | | α t > t (或 p <α )表明r 在统计上是显著的。若 / 2 | | α t ≤ t (或 p ≥α ),
    表明 r 在统计上是不显著的。

    例 5 某地区统计了机电行业的销售额Y 和汽车产量 X(如表 5 所示),请使用 SPSS
    计算 Y 与 X 的相关系数并进行显著性检验。
    实例
    某地区统计了机电行业的销售额Y 和汽车产量 X(如表 5 所示),请使用 SPSS计算 Y 与 X 的相关系数并进行显著性检验。
    在这里插入图片描述
    操作步骤如下:
    解:(1)根据表 5 的数据创建 SPSS 数据文件。
    (2)选择 Analyze=>Correlate=>Bivariate,在显示的对话框中,选择变量 Y 和 X
    进入 Variables 框。采用默认设置,直接单击 OK 进行分析。
    (3)计算结果如表6所示。
    在这里插入图片描述
    结论分析:从销售额Y与汽车产量的相关系数r=0.901,p=0.000,在α=0.001水平下线性关系显著。
    判断显著性标准:若 / 2 | | α t > t (或 p <α )表明r 在统计上是显著的。若 / 2 | | α t ≤ t (或 p ≥α ),表明 r 在统计上是不显著的。
    偏相关分析
    当要研究的变量是多个的情况下,畜栏里使用简单相关系数之外,还需要计算偏相关系数和复相关系数。
    偏相关系数:衡量多个变量之间某两个变量之间的线性相关程度的指标称为偏线性相关。
    计算偏相关需要有多个变量的数据,需要将其他变量之间的相互影响考虑进去,也需要控制其他变量单独观察这两个变量之间的关系。
    具体操作
    依次选择 Analyze=>Correlate=>Partial,再进行相关的操作。

    展开全文
  • 一种现象的发展变化必然受与之相联系的其他现象发展变化的制约和影响。在统计学中,这种依存关系可以分成相关关系和回归函数关系。 (1)相关关系 现象之间存在着非严格、不确定的依存关系。...相关分析是研

    一种现象的发展变化必然受与之相联系的其他现象发展变化的制约和影响。在统计学中,这种依存关系可以分成相关关系和回归函数关系

    (1)相关关系

    现象之间存在着非严格、不确定的依存关系。
    特点:某一现象在数量上发生变化会影响另一现象数量上的变化,而且这种变化在数量上具有一定的随机性。
    例如:影响销售额的因素除了推广费用外,还有产品质量、价格、渠道等因素。

    (2)回归函数关系

    指现象之间存在依存关系。
    对于某一变量的每一个数值,都有另一个变量值与之相对应。
    可用 数学表达式 反映出来。

    什么相关分析?

    相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如,人的身高和体重之间;空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。

    相关分析与回归分析之间的区别:回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系,以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。

    • 相关分析是基础统计分析方法之一,它是研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法。
    • 相关分析目的:研究变量间的相关关系,通常与回归分析等高级分析方法一起使用。

    相关关系可分为:
    线性相关——直线相关
    非线性相关——曲线相关

    相关分析

    线性相关最常用的一种,当一个连续变量发生变动时,另一个连续变量相应地呈现关系变动,用皮尔逊(Pearson)相关系数 r 来度量。

    皮尔逊相关系数 r 就是反应连续变量之间线性相关强度的一个度量指标
    在这里插入图片描述
    在进行相关分析前,通常绘制散点图来观察变量间的相关性,如果这些变量在二维坐标中构成的数据点分布在一条直线的范围,那么就说明变量之间存在线性相关关系。

    注意:

    相关关系不等同于因果关系。

    相关性关系:两个变量同时变化
    因果关系:一个变量导致另一个变量变化

    举例

    通过“超市销售数据”案例学习如何用SPSS进行相关分析。

    1. 导入.sav数据

    在这里插入图片描述

    1. 绘制散点图
      单击【图形】——【旧对话框】——【散点图/点图】——【简单散点图】——【定义】
      弹出的【简单散点图】对话框中,将“广告费用”变量移至【X轴】框中,将“销售额”变量移至【Y轴】框中——【确定】
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      销售额与广告费用关系散点图:
      在这里插入图片描述
      从图中可以看出,两个变量之间存在明显的线性正相关关系,“销售额”随着广“广告费用”的增加而相应增加。

    相关分析操作

    单击【分析】——【相关】——【双变量】——【双变量相关性】
    在这里插入图片描述
    将“广告费用”、“销售额”两个变量移至右侧的【变量】中,这两个变量均是连续变量,,保持【相关系数】框中默认勾选的【皮尔逊】复选框,其它选项都保持默认设置,单击【确定】按钮,即出相关分析结果。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从图中可以看到广告费用和销售额的皮尔逊相关性 r = 0.816 ,为高度正相关关系显著性(P值)=0.000<0.01 ,具有极其显著的统计学意义,从实际意义来讲,投入的广告费用越多,销售额也就相应越大

    我们来多验证几个变量:
    广告费用和客流量,客流量和销售额变量之间的关系:
    按照上面的步骤,将广告费用、销售额、客流量移至变量中
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从表中可以看出,销售额、广告费用、客流量三个变量两两之间的相关系数 r 都大于0.8 ,三个变量两两之间都具有高度正向相关关系,并且就有极其显著的统计学意义。
    在这里插入图片描述
    再举个例子:
    某地区统计了机电行业的销售额Y 和汽车产量 X(如表 所示),请使用 SPSS计算 Y 与 X 的相关系数。
    在这里插入图片描述
    操作步骤如下:
    创建 SPSS 数据文件;
    【分析】——【相关】——【双变量】——将销售额与汽车移至【变量】中,直接单击 确定 进行分析
    在这里插入图片描述
    从结果可以看出:
    从销售额Y与汽车产量的相关系数 r=0.901 , 为高度正相关关系显著性(P值)=0.000<0.01水平下线性关系显著。

    在这里插入图片描述

    参考来源:
    https://wenku.baidu.com/view/6cd0d05869d97f192279168884868762cbaebb4c.html
    https://blog.csdn.net/qq_40605167/article/details/89277511
    《谁说菜鸟不会数据分析-SPSS篇》

    展开全文
  • 定制表的实例操作 在上一节中,我们学习了SPSS定制表的各项功能,本节我们通过两个案例来分别体验连续变量和分类变量的定制表的制作。 4.3.1 问卷调查分析:制作定制表 案例1:某商场对部分顾客进行了问卷调查,请...
  • 基于spss数据分析 人大版 书中实例数据
  • spss统计分析随书附带光盘中的数据。包括各个章节中的实例数据
  • spssmoderler线性回归分析实例

    万次阅读 多人点赞 2018-05-30 01:02:14
    一、首先,对回归分析的概念有一个清楚地认知在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析...在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,...

    一、首先,对回归分析的概念有一个清楚地认知

    在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

    按因变量是否连续又可分为线性回归(因变量为连续变量)和逻辑回归(因变量为逻辑变量),今天主要讲的是线性回归在spssmoderler中的实现步骤。

    二、下面对线性回归方程及一些概念进行一些大致的解析:

    1、多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+b3*x3+...+bn*Xn+ e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。回归方程拟合优度判定系数 R²取值为(0,1)越接近1,表示拟合度越好。

    2、回归方程的显著性检验。(F检验)

    回归方程的显著性检验,即检验整个回归方程的显著性,或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验,F统计量的计算公式为:

      F=\frac{\sum(\hat{y}-\bar{y})^2/k}{\sum(y-\hat{y})^2/n-k-1}

      =\frac{R^2/k}{(1-R^2)/n-k-1}

      根据给定的显著水平a=0.05,自由度(k,n-k-1)查F分布表,得到相应的临界值Fa,若F > Fa,则回归方程具有显著意义,回归效果显著;F < Fa,则回归方程无显著意义,回归效果不显著。或者根据显著性水平P值判定,如果p<=a,拒绝零假设,回归方程有显著意义;如果p>a,则回归方程线性不显著。

    3、回归系数的显著性检验。(T检验)

      在一元线性回归中,回归系数显著性检验(t检验)与回归方程的显著性检验(F检验)是等价的,但在多元线性回归中,这个等价不成立。t检验是分别检验回归模型中各个回归系数是否具有显著性,以便使模型中只保留那些对因变量有显著影响的因素。检验时先计算统计量ti;然后根据给定的显著水平a,自由度n-k-1查t分布表,得临界值tata / 2,t > t − ata/ 2,则回归系数bi与0有显著关异,反之,则与0无显著差异

    同理,也可根据p值检验,p<=a,拒绝零假设,回归方程线性显著,反之则线性不显著。

    二、接下来就根据实例实现回归分析模型的建立,这是一个汽车各项性能和指标与价格关系的数据表。如图


    1、确定自变量和因变量。我们的目的是预测汽车各项性能和价格之间的关系,自变量是汽车各项性能,因变量则为汽车价格。


    这里将价格设为目标变量,因为线性回归要求输入和目标变量要均为连续值,下面对产地和类型进行重新分类并命名为国内和卡车。


    接下来还需要删除原字段并对字段进行重排,如图


    2、数据处理完毕,加下来就是建立回归分析模型。选择建模——预测回归分析模型:


    这里之前类型中已经定义自变量和因变量,直接选择预定义。


    这里都按默认打钩,构建方法有四种,进入法就是将所有的输入变量都导入方程,逐步法是逐个将输入变量代入方程进行评估,后退法是现将所有输入变量导入方程,再逐步删除对模型目标变量影响较小的输入变量,直到模型效果最好,前进法则是逐一将对模型目标变量影响大的输入变量添加到方程中,直到模型效果最好。


    接下来这里选择专家,仅使用完整记录,如果表中有缺失值则会被过滤。输出这里是指选择输出选项,一般默认,根据需求打钩选择。


    分析这里选择预测变量重要性。接下来运行输出模型。

    3、分析模型结果。


     模型这里可以看到输入变量对目标变量的重要性比较。马力>空车重量>燃料箱重量>轴距,其他属性对价格的影响几乎为零

       

    摘要这里是对模型构建过程的描述



    高级选项这里看到模型预测的结果,需要注意的是R²=0.888,说明拟合度很好,p值小于0.05,说明假设不成立,线性显著,然后再看T检验,各输入变量对应的的t值均不同,p<=0.05的,说明线性显著,即输入变量对价格影响大,p>0.05,线性不显著。

    我们还可以对模型进行调整,即对输入变量选取不同的输入方法,以选择逐步法为例




    从上图可以看到逐步法构建模型的过程,即将输入变量一个个加入方程,直到模型预测效果最好。类似的前进法、后退法实现步骤相同,可以不断调整,对模型进行比较,直到模型效果最好。

    以上就是我对线性回归在spssderler中的实现进行的总结,实现工具并不重要,我认为最重要的是要掌握回归分析的概念及模型实现步骤,并能对模型结果进行解读,分析,优化。

    加油吧,皮卡丘!



    展开全文
  • SPSS数据宝典

    2014-12-24 09:41:33
    SPSS数据宝典课程配套数据,对应每张数据分析实例
  • 书籍《SPSS统计分析数据挖掘》-谢龙汉 中的PPT课件和课本实例数据
  • 在分享的途中会出现大量的分析实例,通过实例来解析数据分析的技术和技巧,最后提高SPSS数据分析的技能。今天小白先从描述性统计分析开始给大家介绍,话不多说,直接进入主题。 在工作和生活中,我们...

    从今天开始,小白将深入给大家带来关于数据分析工具SPSS的使用和讲解,在这段时间里我会带着大家来一起学习了解如何使用SPSS进行描述性统计分析、假设检验、相关分析、回归分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等。在分享的途中会出现大量的分析实例,通过实例来解析数据分析的技术和技巧,最后提高SPSS数据分析的技能。今天小白先从描述性统计分析开始给大家介绍,话不多说,直接进入主题。

    在工作和生活中,我们有的时候无法得到研究对象的全部数据,我们只能够得到总体中抽取出来的一部分,在数据分析中,我们称这个部分叫做样本。数据分析就是通过样本的数据来推断研究总体的数据,在这个过程中我们使用的方法可以分为两种:描述性统计分析以及推断性统计分析。在这两种方法里面,描述性统计分析是指通过分类、制表、图形以及其他数据指标(例如方差、均值等)来概括整个数据分布的特征。而另外一种推断性统计分析方法则是通过随机抽样,利用其他不同的统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法。举个例子来说,我们需要分析某一家企业近3-5年的经营数据,了解企业的经营状况。这个时候,我们可以通过各种统计图、方差、均值等描述性统计方法。但是我们需要知道的是,分析这个公司我们得到的结论无法应用到其他的同类型企业,所以我们需要用到推断性统计分析,我们可以在同类型企业中抽取很多家企业的数据,然后运用卡方检验、方差分析、回归分析等方法来分析,看看我们通过分析得到的结果是具有偶然性还是具有普遍性,而这样得到的分析结果我们就可以使用到总体数据当中去。

    我们先从描述性统计分析开始给大家介绍。在SPSS中有许多选择菜单都能够进行描述性分析,在许多分析过程中也都会提供描述性统计分析的指标输出,例如方差分析、因子分析、T检验等许多分析过程中,都会在结果中提供对应变量的描述性统计量。

    如上图所示,在SPSS中专门用来进行描述性统计分析的窗口在分析列表的描述统计中。我们可以看到,在描述统计分析中,我们可以通过频率、描述、探索、交叉表、比率、P-P图、Q-Q图这几类来进行选择,不过一般来说后面几个选项平时用的机会比较少,所以小白会针对前面几个选项进行详细讲解。首先我们来看频率这个选项是如何进行分析的:

    上图是我们本次用来进行分析的数据,显示了企业一周7天的营业额,我们现在针对这个营业额进行频率分析:

    我们选择频率以后,将销售额这个变量选中,然后在右侧的统计量选项中进行上图选择(本次重点看统计量,所以就不用操作其他几个选项),在勾选完输出标准以后点击确定就能够得到本次频率分析的结果:

    上面给大家讲了第一个选项频率,我们再来看看第二个描述选项,选中以后我们将会进入到下面的描述界面中,选中我们需要进行分析的变量,然后在选项中勾选我们需要输出的统计量:

    在设置完成以后点击确定就可以出现我们本次描述分析的输出结果,如下图所示:

    看完前面的频率和描述,我们再来看看探索子菜单,我们选择探索以后就会进入到下面的探索界面中,这个时候我们需要选择我们分析的变量到对应的位置,然后按下图所示进行设定:

    在我们设定好输出需求以后点击确定,SPSS就会将我们本次需要的输出结果展示出来,如下图所示:

    以上就是今天给大家分享的关于利用SPSS进行描述性统计分析的相关内容啦,大家是不是对SPSS这个工具又有了新的认识了呢?篇幅的原因今天先跟大家分析这么多,下次的文章会针对描述性统计分析中的统计图来给大家进行分享,在这之前大家可以先练习一下今天介绍的分析方法。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

    大家可以私信我进入到交流群中参与讨论和交流。

    展开全文
  • 相应分析 一、 数据预处理 我们把头发和眼睛颜色的二维列联表数据改写成如下形式,并对数据进行个案加权,以人数作为权重。 二、 相应分析 选择分析-降维-对应分析 设置变量范围,其他选择默认设置 ...
  • SPSS数据统计与分析应用教程:基础篇》是一本于2017年1月1日清华大学出版社出版的图书,作者是刘江涛、刘立佳。 定价:55元  印次:1-1  ISBN:9787302450924  出版日期:2017.01.01  印刷日期:2016.11.11 ...
  • SPSS数据统计与分析应用教程:基础篇》是一本于2017年1月1日清华大学出版社出版的图书,作者是刘江涛、刘立佳。 定价:55元  印次:1-1  ISBN:9787302450924  出版日期:2017.01.01  印刷日期:2016.11.11 ...
  • 1、当点击运行之后,出现“字段未知或者具有未实例化的类型”的提示 2、点击导出前的这张表 3、将”字段”对应的“值”改为“读取”,然后点击“确定” 4、最后点击运行 ...
  • 数据情况 调用宏进行典型相关分析 1、按File→New→Syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句: INCLUDE 'C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Statistics\22\Samples\Simplified Chinese\...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 120
精华内容 48
关键字:

spss数据分析实例