spss進(jìn)行判別分析步驟_spss判別分析結(jié)果解釋_spss判別分析案例詳解

1．Discriminant Analysis判別分析主對(duì)話框 如圖 1-1 所示

圖 1-1 Discriminant Analysis 主對(duì)話框

（1）選擇分類變量及其范圍

在主對(duì)話框中左面的矩形框中選擇表明已知的觀測(cè)量所屬類別的變量(一定是離散變量)，
按上面的一個(gè)向右的箭頭按鈕，使該變量名移到右面的Grouping Variable 框中。
此時(shí)矩形框下面的Define Range 按鈕加亮，按該按鈕屏幕顯示一個(gè)小對(duì)話框如圖1-2 所示，供指定該分類變量的數(shù)值范圍。

圖 1-2 Define Range 對(duì)話框

在Minimum 框中輸入該分類變量的最小值在Maximum 框中輸入該分類變量的最大值。按Continue 按鈕返回主對(duì)話框。

(2)指定判別分析的自變量

圖 1-3 展開(kāi) Selection Variable 對(duì)話框的主對(duì)話框

在主對(duì)話框的左面的變量表中選擇表明觀測(cè)量特征的變量，按下面一個(gè)箭頭按鈕。
把選中的變量移到Independents 矩形框中，作為參與判別分析的變量。

（3） 選擇觀測(cè)量

圖 1-4 Set Value 子對(duì)話框

如果希望使用一部分觀測(cè)量進(jìn)行判別函數(shù)的推導(dǎo)而且有一個(gè)變量的某個(gè)值可以作為這些觀測(cè)量的標(biāo)識(shí)，
則用Select 功能進(jìn)行選擇，操作方法是單擊Select 按鈕展開(kāi)Selection Variable。選擇框如圖1-3 所示。
并從變量列表框中選擇變量移入該框中再單擊Selection Variable 選擇框右側(cè)的Value按鈕，
展開(kāi)Set Value(子對(duì)話框)對(duì)話框，如圖1-4 所示，鍵入標(biāo)識(shí)參與分析的觀測(cè)量所具有的該變量值，
一般均使用數(shù)據(jù)文件中的所有合法觀測(cè)量此步驟可以省略。

（4） 選擇分析方法

在主對(duì)話框中自變量矩形框下面有兩個(gè)選擇項(xiàng)，被選中的方法前面的圓圈中加有黑點(diǎn)。這兩個(gè)選擇項(xiàng)是用于選擇判別分析方法的
l Enter independent together 選項(xiàng)，當(dāng)認(rèn)為所有自變量都能對(duì)觀測(cè)量特性提供豐富的信息時(shí)，使用該選擇項(xiàng)。選擇該項(xiàng)將不加選擇地使用所有自變量進(jìn)行判別分析，建立全模型，不需要進(jìn)一步進(jìn)行選擇。
l Use stepwise method 選項(xiàng)，當(dāng)不認(rèn)為所有自變量都能對(duì)觀測(cè)量特性提供豐富的信息時(shí)，使用該選擇項(xiàng)。因此需要判別貢獻(xiàn)的大小，再進(jìn)行選擇當(dāng)鼠標(biāo)單擊該項(xiàng)時(shí)Method 按鈕加亮，可以進(jìn)一步選擇判別分析方法。

2．Method對(duì)話框 如圖 1-5 所示:

圖 1-5 Stepwise Method 對(duì)話框

單擊“Method”按鈕展開(kāi)Stepwise Method對(duì)話框。

（1）Method 欄選擇進(jìn)行逐步判別分析的方法

可供選擇的判別分析方法有：
l Wilks’lambda 選項(xiàng)，每步都是Wilk 的概計(jì)量最小的進(jìn)入判別函數(shù)
l Unexplained variance 選項(xiàng)，每步都是使各類不可解釋的方差和最小的變量進(jìn)入判別函數(shù)。
l Mahalanobis’distance 選項(xiàng)，每步都使靠得最近的兩類間的Mahalanobis 距離最大的變量進(jìn)入判別函數(shù)
l Smallest F ratio 選項(xiàng)，每步都使任何兩類間的最小的F 值最大的變量進(jìn)入判刑函數(shù)
l Rao’s V 選項(xiàng)，每步都會(huì)使Rao V 統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)生最大增量的變量進(jìn)入判別函數(shù)?？梢詫?duì)一個(gè)要加入到模型中的變量的V 值指定一個(gè)最小增量。選擇此種方法后，應(yīng)該在該項(xiàng)下面的V-to-enter 后的矩形框中輸入這個(gè)增量的指定值。當(dāng)某變量導(dǎo)致的V值增量大于指定值的變量后進(jìn)入判別函數(shù)。

(2) Criteria 欄選擇逐步判別停止的判據(jù)

可供選擇的判據(jù)有:
l Use F value 選項(xiàng)，使用F值，是系統(tǒng)默認(rèn)的判據(jù)當(dāng)加人一個(gè)變量(或剔除一個(gè)變量)后，對(duì)在判別函數(shù)中的變量進(jìn)行方差分析。當(dāng)計(jì)算的F值大于指定的Entry 值時(shí)，該變量保留在函數(shù)中。默認(rèn)值是Entry為3.84：當(dāng)該變量使計(jì)算的F值小于指定的Removal 值時(shí)，該變量從函數(shù)中剔除。默認(rèn)值是Removal為2.71。即當(dāng)被加入的變量F 值為3.84 時(shí)才把該變量加入到模型中，否則變量不能進(jìn)入模型；或者，當(dāng)要從模型中移出的變量F值<2.71時(shí),該變量才被移出模型,否則模型中的變量不會(huì)被移出.設(shè)置這兩個(gè)值時(shí)應(yīng)該注意Entry值〉Removal 值。 l Use Probability of F選項(xiàng)，用F檢驗(yàn)的概率決定變量是否加入函數(shù)或被剔除而不是用F值。加入變量的F值概率的默認(rèn)值是0.05(5%);移出變量的F 值概率是0.10(10%)。Removal值(移出變量的F值概率) >Entry值(加入變量的F值概率)。

(3) Display欄顯示選擇的內(nèi)容

對(duì)于逐步選擇變量的過(guò)程和最后結(jié)果的顯示可以通過(guò)Display 欄中的兩項(xiàng)進(jìn)行選擇：
l Summary of steps 復(fù)選項(xiàng)，要求在逐步選擇變量過(guò)程中的每一步之后顯示每個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)量。
l F for Pairwise distances 復(fù)選項(xiàng)，要求顯示兩兩類之間的兩兩F 值矩陣。

3.Statistics對(duì)話框 指定輸出的統(tǒng)計(jì)量如圖1-6 所示：

圖 1-6 Statistics 對(duì)話框

可以選擇的輸出統(tǒng)計(jì)量分為以下3 類:

(l) 描述統(tǒng)計(jì)量
在 Descriptives 欄中選擇對(duì)原始數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量的輸出：
l Means 復(fù)選項(xiàng)，可以輸出各類中各自變量的均值MEAN、標(biāo)準(zhǔn)差std Dev 和各自變量總樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。
l Univariate ANOV 復(fù)選項(xiàng)，對(duì)各類中同一自變量均值都相等的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，輸出單變量的方差分析結(jié)果。
l Box’s M 復(fù)選項(xiàng)，對(duì)各類的協(xié)方差矩陣相等的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。如果樣本足夠大，表明差異不顯著的p 值表明矩陣差異不明顯。

(2) Function coefficients 欄：選擇判別函數(shù)系數(shù)的輸出形式
l Fisherh’s 復(fù)選項(xiàng)，可以直接用于對(duì)新樣本進(jìn)行判別分類的費(fèi)雪系數(shù)。對(duì)每一類給出一組系數(shù)。并給出該組中判別分?jǐn)?shù)最大的觀測(cè)量。
l Unstandardized 復(fù)選項(xiàng)，未經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理的判別系數(shù)。

(3) Matrices 欄：選擇自變量的系數(shù)矩陣
l Within-groups correlation matrix復(fù)選項(xiàng)，即類內(nèi)相關(guān)矩陣，
它是根據(jù)在計(jì)算相關(guān)矩陣之前將各組(類)協(xié)方差矩陣平均后計(jì)算類內(nèi)相關(guān)矩陣。
l Within-groups covariance matrix復(fù)選項(xiàng)，即計(jì)算并顯示合并類內(nèi)協(xié)方差矩陣，
是將各組(類)協(xié)方差矩陣平均后計(jì)算的。區(qū)別于總協(xié)方差陣。
l Separate-groups covariance matrices復(fù)選項(xiàng)，對(duì)每類輸出顯示一個(gè)協(xié)方差矩陣。
l Total covariance matrix復(fù)選項(xiàng)，計(jì)算并顯示總樣本的協(xié)方差矩陣。

4.Classification 對(duì)話框指定分類參數(shù)和判別結(jié)果 如圖1-7 所示

圖 1-7 Classification 對(duì)話框

5.Save對(duì)話框,指定生成并保存在數(shù)據(jù)文件中的新變量。如圖1-8 所示:

圖 1-8 Save 對(duì)話框

6．選擇好各選擇項(xiàng)之后，點(diǎn)擊“OK”按鈕，提交運(yùn)行Discriminant過(guò)程。