1、SPSS 入门篇之 SPSS 入门由 99be 网络收集而来，它主要介绍了SPSS 入门篇之 SPSS 入门相关的一些东西。SPSS 入门篇之 SPSS 入门 内容简介统计分析软件是数据分析的主要工具完整的数据分析过程包括：数据的收集数据的整理数据的分析统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。统计软件为数据分析提供了实现手段。统计分析软件的一般特点功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换常用统计软件简介 SAS (Ver8.2) -真
2、正的巨无霸。被誉为国际上的标准统计软件和最权威的组合式优秀统计软件。人机对话界面太不友好图形操作界面比较糟糕一切围绕编程设计学习起来较困难（编程）说明书非常难懂价格贵的人直跳常用统计软件简介 SPSS (Ver11) -统计软件中的贵族操作界面极为友好所有统计软件中最友好的精心设计的图形操作界面美观的结果输出强大的辅助教学功能输出结果与中文WORD 尚存在一定兼容问题在国内深受欢迎，特别是市场调研行业在欧洲各研究机构中得到广泛应用常用统计软件简介 S-Plus(Ver6) S 语言（AT如果差值为负,则记为负号如果正号的个数与负号的个数相当,则认为无显著变化.否则,认为有显著变化SPSS 入门
3、篇之方差分析由 99be 网络收集而来，它主要介绍了SPSS 入门篇之方差分析相关的一些东西。SPSS 入门篇之方差分析 内容简介通过参数检验可以解决两两总体均值的比较多个总体均值的检验如何作？(如：北京、上海、广州周岁儿童平均身高的比较）可多次采用两样本 t 检验方法实现，但弃真概率会增大如果 t 检验的显著性水平是 0.05，则N 次 t 检验则为 1-0.95N 可以利用方差分析的方法来实现方差分析是从数据间的差异入手，分析哪些因素是影响数据差异的众多因素中的主要因素.例如：影响某农作物亩产量的因素(品种、施肥量、气候等)影响推销某种商品的推销额(不同的推销策略、价格、包装方式、推销人员
4、的形象等)方差分析正是要分析观测变量的变动是否主要是由控制因素造成还是由随机因素造成的，以及控制变量的各个水平是如何对观测变量造成影响的.目的检验某一个控制因素的改变是否会给观察变量带来显著影响.例如：考察不同肥料对某农作物亩产量是否有显著差异.考察妇女生育率在不同地区是否有显著差异.考察不同学历是否对工资收入产生显著影响.考察不同的推销策略是否对推销额产生显著影响.基本思路(1)入手点:检验控制变量的不同水平下，各总体的分布是否存在显著差异，进而判断控制变量是否对观测变量产生了显著影响.(2)前提:不同水平下各总体服从方差相等的正态分布.(3) H0:不同水平下,各总体均值无显著差异.即:不
5、同水平下控制因素的影响不显著. 基本思路(5)结论:F 值较大,F 值的相伴概率小于或等于用户给定的显著性水平 a,则拒绝 H0,认为不同水平下各总体均值有显著差异;F 值较小,F 值的相伴概率大于用户给定的显著性水平 a,则不能拒绝 H0,可以认为不同水平下各总体均值无显著差异.应用举例不同的施肥量是否对亩产量造成了显著影响观测变量的数据安排控制变量可以定义成定类或定序变量观察方差分析表不同推销方式是否对推销额有显著影响观察方差分析表进一步的分析前提的检验：各水平下方差齐性检验实现方法：option 中的 statistics：Homogeneity-of-variance,检验各水平下各总
6、体方差是否齐性.H0:各水平下各总体方差无显著差异.目的如果总体均值存在差异,F 检验不能说明哪个水平造成了观察变量的显著差异.多重比较将对每个水平的均值逐对进行比较检验. SPSS 入门篇之相关和回归分析由 99be 网络收集而来，它主要介绍了 SPSS 入门篇之相关和回归分析相关的一些东西。SPSS 入门篇之相关和回归分析 内容简介统计关系的常见类型：线性相关：正线性相关、负线性相关非线性相关统计关系不象函数关系那样直接,但却普遍存在,且有强有弱.如何测度?相关分析和回归分析的任务研究对象:统计关系相关分析旨在测度变量间线性关系的强弱程度.回归分析侧重考察变量之间的数量变化规律,并通过一定
7、的数学表达式来描述这种关系,进而确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度.回归分析的基本步骤(1)确定自变量和因变量(2)从样本数据出发确定变量之间的数学关系式,并对回归方程的各个参数进行估计.(3)对回归方程进行各种统计检验.(4)利用回归方程进行预测.(一)拟和优度检验(1)目的:检验样本观察点聚集在回归直线周围的密集程度，评价回归方程对样本数据点的拟和程度。(2)统计量：判定系数(二)回归方程的显著性检验(1)目的:检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著，是否可用线性模型来表示.(2)检验方法 t 检验 F 检验(一元回归中,F 检验与 t 检验一致,即: F=t2,两种检验可以
8、相互替代(一)拟和优度检验判定系数 R2 和调整的 R2:(二)回归方程的显著性检验：(1)目的:检验所有自变量与因变量之间的线性关系是否显著，是否可用线性模型来表示.(2)利用 F 检验,构造 F 统计量(三)回归系数的显著性检验(1)目的:检验每个自变量对因变量的线性影响是否显著.(2)利用 t 检验,构造 t 统计量： 自变量筛选的目的多元回归分析引入多个自变量. 如果引入的自变量个数较少,则不能很好的说明因变量的变化;并非自变量引入越多越好.原因:有些自变量可能对因变量的解释没有贡献自变量间可能存在较强的线性关系,即:多重共线性. 因而不能全部引入回归方程.自变量筛选法向前筛选法(forward)，是自变量不断进入回归方程的过程.向后筛选法(backward)，是自变量不断剔除出回归方程的过程逐步筛选法(stepwise)，是“向前法”和“向后法”的结合根据 10 个市场区在特定周内某产品的销售额、广告费、人口密度数据,建立销售额的预测模型所有自变量强行进入方程(方程存在作用不显著的自变量）观察方差分析表观察 t 检验 观察回归方程标准误差和 R2 逐步回归,与上述参数进行比较(虽然误差增大)
