第三讲spss的主要窗口和菜单

第三讲spss的主要窗口和菜单内容摘要：

李炜制作 当两变量在同一方向上变化，称为有正相关；相反方向变化，称为负相关；无变化即无相关。 相关系数即用来表示相关的程度。 丈夫收入 妻子收入600 580750 600770 620810 750810 650如： 李炜制作 X(丈夫收入 )。 Y(妻子收入 ) Y X P(xi, yi) Y=k k 李炜制作 XYP(xi, yi) )( xxi )( yyi + + 共变异数 (协方差 )= ))(( yyxx ii 李炜制作 XY+ + 散点越集中于 3象限，共变异数的和正值约大； 散点越集中于 4象限，共变异数的和负值约大； 散点越均匀分布于各象限，共变异数的和越趋近于 0。   ))(( yyxx ii李炜制作 3）相关系数的计算公式：    22)()()()(yyxxyyxxriiii由此公式可看出： 1 相关就是共变异数的标准化。 2 相关系数 r的取值范围在（ 1， +1）之间。 +1代表完全正相关； 1表示完全负相关； 0 表示无相关。 李炜制作 示例：通过此题来演算相关系数。 丈夫收入x妻子收入yxx i  yyi )()( yyxxii2)( xxi2)( yyi1 600 580 1 4 8 60 8880 21904 36002 750 600 2 40 80 4 1600 r = 0 . 6 8 33 770 620 22 20 440 484 4004 810 750 62 110 6820 3844 121005 810 650 62 10 620 3844 100平均 : 748 640 总计 : 15800 30080 17800 李炜制作 2 定序 — 定序尺度 （ Spearman Cor.） 积差相关的公式： 积差相关又称等级相关，用来考察两个定序变量间的相关关系。 它的公式是由积矩相关转变而来， )1(6122NNDr其中， D是每一对因变量和自变量的序数的差值； N是总的排序的序数。 李炜制作 示例： 丈夫文化程度妻子文化程度D D26D2N ( N2 1 )r第 1 对 1 2 1 1第 2 对 2 1 1 1第 3 对 3 3 0 0第 4 对 4 4 0 0第 5 对 5 5 0 0第 6 对 6 6 0 0总计 2 18 210 0 .9 1李炜制作 3 SPSS中的相关统计命令 StatisticsCorrelateBivariate 李炜制作 4 相关统计的输出格式 C o r r e l a t i o n s1 . 0 0 0 . 0 7 9 *. . 0 2 01 2 5 4 8 6 1 . 0 7 9 * 1 . 0 0 0. 0 2 0 .8 6 1 8 6 1P e a r s o nC o r r e l a t i o nS i g . ( 2 t a i l e d )NP e a r s o nC o r r e l a t i o nS i g . ( 2 t a i l e d )NA G E现在每月工资A G E 现在每月工资C o r r e l a t i o n i s s i g n i f i c a n t a t t h e 0 . 0 5 l e v e l ( 2 t a i l e d ) .* . 相关系数 人数 李炜制作 1 回归的含义： 回归（ Regression，或 Linear Regression）和相关同样都用来分析两个定距变量间的关系，但回归有明确的因果关系假设。 即要假设一个变量为自变量，一个为因变量，自变量对因变量的影响就用回归表示。 如年龄对收入的影响。 由于回归构建了变量间因果关系的数学表达，它具有统计预测功能。 第六讲 SPSS的双变量关系描述统计（四） 线性回归 李炜制作 2 回归的统计原理： 两个定距变量的回归是用函数 y= f（ x） 来分析的。 我们最常用的是一元回归方程 bxay 其中 x为自变量； y为因变量； a为截距，即常量； b为回归系数，表明自变量对因变量的影响程度。 李炜制作 3603703803904004104204304400 1 2 3 4 5工龄工资Y=350+20x 李炜制作 在统计学中，这一方程中的系数是靠 x与 y变量的大量数据拟合出来的。 X Y Y=a+bx （ x， y） 李炜制作 由图中可以看出，回归直线应该是到所有数据点最短距离的直线。 该直线的求得即使用“最小二乘方法”，使 :   0ˆ 2  ii yy在拟合的回归直线方程中，回归系数： 2)())((xxyyxxiiib表示 x每变化一个单位时， x与 y共同变化的程度（共变异数）。 xbya 常数 李炜制作 上学年数X工资Y )( xxi )( xxi2)( yyi )( xxi )( yyi6 4 8 0 5 . 1 2 6 . 0 1 1 5 7 8 0 0 . 76 6 2 0 5 . 1 2 6 . 0 1 1 7 8 6 . 79 6 0 0 2 . 1 4 . 4 1 3 7 7 7 . 79 6 2 0 2 . 1 4 . 4 1 1 7 3 5 . 79 6 3 0 2 . 1 4 . 4 1 7 1 4 . 712 6 0 0 0 . 9 0 . 8 1 3 7 3 3 . 312 7 0 0 0 . 9 0 . 8 1 63 5 6 . 716 6 5 0 4 . 9 2 4 . 0 1 13 6 3 . 716 7 2 0 4 . 9 2 4 . 0 1 83 4 0 6 . 716 7 5 0 4 . 9 2 4 . 0 1 1 1 3 5 5 3 . 7平均 1 1 . 1 6 3 7总计 1 3 8 . 9 2 0 6 3b 1 4 . 8 5 2 4 1a 4 7 2 . 1 3 8 2李炜制作 比如通过上学年数和工资的关系计算得出下列的回归公式： y=472+ 就可知上学年数每增长 1年，工资会增加 ； 也可推测，上学年数为 15年的人，工资收入应为472 + *15=694元。 李炜制作 3 SPSS线性回归的统计命令 Statistics— Regression— Linear 李炜制作 自变量 因变量 回归方式 李炜制作 4 SPSS线性回归的输出格式： C o e ffi c i e n tsa8 2 3 . 3 6 3 . 5 4 0 1 2 . 9 5 8 . 0 0 03 . 4 8 7 1 . 4 9 7 . 0 7 9 2 . 3 2 9 . 0 2 0(C o n s t a n t )年龄M o d e l1BSt d .Erro rU n s t a n d a rd i z e dC o e f f i c i e n t sBe t aSt a n d a rd i z e dC o e f f i c i e n t st Si g .D e p e n d e n t V a ri a b l e : 现在每月工资a . 常数 自变量 回归系数 标准化回归系数 每月工资 = 李炜制作 1 推断统计的一般概念 推断统计的含义及类型： （ 1）含义：推断统计是指用概率分布的方法，由 样本的统计量 推断 总体参数 的统计方式。 第七讲： SPSS的推断统计（一） 参数估计和单变量的假设检验 李炜制作 样本统计量 ：样本中某个变量的统计值。 如此次调查中高中文化程度的人占 32%。 样本 32% 总体参数 ：与样本中某个变量的统计值相对应的总体中的统计值。 如全市人口中高中比例为 38%。 总体 38％ 李炜制作 样本统计量有可能等于总体参数，也有可能不等于总体参数，但二者之间有着某种概率关系。 推断统计就是教会我们如何利用这种概率关系来由样本统计量推估总体参数。 为了区别样本和总体的不同，样本的平均数用 x来表示，标准差用 S表示；总体的平均数用 μ表示，标准差用 σ表示。 因此，推断统计往往 可以看作是由 x 推断 μ。 李炜制作 样本 32% 总体 μ=。 （ 2）类型：推断统计分为 参数估计 和 假设检验两大类。 参数估计 ：根据一个随机样本的统计值来估计总体参数。 即已知样本，估计总体。 x李炜制作 假设检验 ：先假定总体参数为 μ ，用一个随机样 总体 μ=38% 样本 32% x来检验总体参数为 μ的假设是否成立。 本的统计量 x? 李炜制作 ： 参数估计和假设检验都是利用 正态分布 的概率特征来进行的。 （ 1） 正态分布 （ μ， σ） ： 正态分布是一种统计分布，它有如下几个特征： A 单峰对称； B 平均数、中位数、众数合一，都在峰点； C μ 177。 95％的面积； μ 177。 90％的面积； 即面积和标准差之间有一个固定换算。 李炜制作 正态分布 N（ μ， σ） μ 177。 σ 平均数 μ 李炜制作 170 177。 *10 （ 170， 10） 例：某校同学的身高为正态分布，平均值为 170cm，标准差为 10cm。 问： 1）高于平均数。 2） 162cm身高的同学距平均数有几个标准差 ? 3） 95%的同学身高会在什么范围内。 李炜制作 解 1： Xi=μ+Z*σ=170+*10=185cm。 解 2: Z=(Xi μ)/ σ=(162170)/10=。 解 3: Xi = μZ *σ =*10= Xi = μ+Z *σ =170+*10= (~) 由上可得出：  ixZ其中 Xi为分布中任何一个值， μ是平均数； σ是标准差。 Z是 Xi距离平均数 μ的标准差单位，又称 Z分数，同时也表示 Xi与平均数 μ之间的面积。 李炜制作 （ 2） 标准正态分 （ Z分布）： N（ 0。