PPT《讲座：SPSS使用方法》

如果组间差异大而组内差异小,则说明两个变量之间有某种关联性. 例子:人年龄与地域之间是否存在关联性 要解决的问题:他们之间是否存在关联性?如果有,则:不同地域对人年龄的影响程度如何?哪些地域对人的年龄的影响明显?哪些地域对人年龄的影响最不明显? 解题步骤 1)原始数据按地域随机抽样.结果如下表: =84 =80 =82

8384838585 7980808180

8281828283 地域3 地域2 地域1 解题步骤 2)假定:由于三个样本取自同一总体,因而其均值μ相同.但各自的 有差异.因此假设H0: μ1= μ2= μ3(含义:地域对人的年龄没有影响,其本身的样本均值与总体均值不同是由于抽样的波动引起的.) 解题步骤 3)求组间变差与联合方差 组间样本总平均值: 组间样本总方差: 联合方差: 解题步骤 4). F检验:如果Ho为真,F比值将围绕着1波动;

如果Ho不真,F值将倾向于比1大很多. 1)F值: 2)F的自由度分子自由度:df1=c-1=3-1=2分母自由度:df2=c(n-1)=3(5-1)=123)用F分布表查Ho的概值.其概值远远小于0.001,趋近于0. Ho的概值小于0.05( μ 的显著水平),拒绝Ho. 解题步骤 5)对方差的方差齐性检验该检验是对自变量不同水平下各观测变量总体方差是否相等进行检验.因为方差分析的前提是"自变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异".分析过程:用t检验,首先分析p值(概值)是否大于a(=0.05),如果大于,方差无显著差异;

然后,比较两个总体均值的t检验结果,如果t统计量对应的两端的概率p值大于a,无显著差异,如果小于,则有显著差异. 解题步骤 6). 多重比较检验确定自变量的不同水平对观测变量的影响程度.这种检验比较复杂,方法也很多,其中LSD敏感性最强. 结果 总体描述及95%置信区间 地域1地域2地域3 检验结果 1)概值趋近于0,小于0.05,拒绝Ho,不同地域下人的年龄有显著差异.2)回归的概值为0.002,地域与人的年龄之间不是零线性相关. 1). 单因素方差分析 Analyze->Compare Means-On Way ANOVA.Dependent list选择因变量;

Factor选择自变量.posHoc选择R-E-G-W Q和Tukey.Option选择Describtive和Homogeneity of V test.结果:如果Post Hoc Tests检验中pGeneral Linear Model->Univariate.Dependent Variable, Fixed Factors.Options选择Descriptive St.例子:职务、性别与工资的方差分析. 3.卡方检验 目的:检验样本中自变量与应变量之间的关系在总体中是否存在.0假设:自变量与应变量之间的关系在总体中不存在.结论:如果p>0.05,拒绝0假设.卡方检验要求自变量与因变量都是分隔变量. 卡方检验的SPSS操作 SPSS: Analyze->Descriptive Statistics-> Crosstabs.Rows 和columnsChi-SquareOk.

五、 SPSS数据的预测分析 线性回归对数回归…… 关于回归分析 回归分析是社会研究中进行定量分析的基本方法,主要解决3个方面的问题:①确定几个变量间是否存在相关关系;

若存在,则找出它们之间合适的数学表达式.②据一个或几个变量值,预测或控制另一个或几个变量的值,且要知道这种控制或预测可达何种精确度.③进行因素分析,即在共同影响一个变量的多个变量(因素)间,找出主要和次要因素及其相互关系. 变量之间的两种关系 确定性关系问题1:正方形的面积y与正方形的边长x之间的函数关系是y = x2.--确定性关系非确定性关系--相关关系问题2:某水田水稻产量y与施肥量x之间是否有一个确定性的关系? 相关关系的回归分析 对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫回归分析.注:自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系. 现实生活中的相关关系 人的身高与年龄;