多選項(xiàng)分析及回歸分析spss

1、.一、多選項(xiàng)分析一）問(wèn)卷中多選項(xiàng)問(wèn)題的分析多選項(xiàng)問(wèn)題的分解通常有2中方法：1、多選項(xiàng)二分法（multiple dichotomies method）；2、多選項(xiàng)分類法（multiple category method）。1、多選項(xiàng)二分法（multiple dichotomies method）；多選項(xiàng)二分法是將多選項(xiàng)問(wèn)題中的每個(gè)答案設(shè)為一個(gè)spss變量，每個(gè)變量只有0或1兩個(gè)取值，分別表示選擇個(gè)該答案和不選擇該答案。按照多選項(xiàng)二分法可以將居民儲(chǔ)蓄調(diào)查中村（?。┛钅康倪@個(gè)多選項(xiàng)問(wèn)題分解為十一個(gè)問(wèn)題，并設(shè)置十一個(gè)spss變量。2、多選項(xiàng)分類法（multiple category method）多選

2、項(xiàng)分類法中，首先應(yīng)估計(jì)多選項(xiàng)問(wèn)題最多可能出現(xiàn)的答案?jìng)€(gè)數(shù)；然后，為每個(gè)答案設(shè)置一個(gè)spss變量，變量取值為多選項(xiàng)問(wèn)題中的可選答案。按照多選項(xiàng)分類法可將居民儲(chǔ)蓄調(diào)查中存（取）款目的這個(gè)多選項(xiàng)問(wèn)題分解成三個(gè)問(wèn)題（通常給出的答案數(shù)不會(huì)超過(guò)三個(gè)），并設(shè)置三個(gè)spss變量。以上兩種分解方法的選擇考慮是否便于分析和是否丟失信息兩個(gè)方面。多選項(xiàng)二分法分解問(wèn)題存在較大的信息丟失，這種方式?jīng)]有體現(xiàn)選項(xiàng)的順序，如果問(wèn)題存在順序則適合采用分類法。同時(shí)注意自己需要的信息加以選擇。二）多選項(xiàng)分析基本操作1、多選項(xiàng)分析的基本實(shí)現(xiàn)思路第一、按多選項(xiàng)二分法或多選項(xiàng)分類法將多選項(xiàng)問(wèn)題分解成若干問(wèn)題，并設(shè)置若干個(gè)spss變量。第二

3、、采用多選項(xiàng)頻數(shù)分析或多選項(xiàng)交叉分組下的頻數(shù)分析數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)第二步，應(yīng)首先定義多選項(xiàng)選擇變量集，即將多選項(xiàng)問(wèn)題分解并設(shè)置成多個(gè)變量后，指定這些為一個(gè)集合。定義多選項(xiàng)變量集是為了今后多選項(xiàng)頻數(shù)分析和多選項(xiàng)交叉分組下的頻數(shù)分析作準(zhǔn)備。只有通過(guò)定義多選項(xiàng)變量集，spss才能確定應(yīng)對(duì)哪些變量取相同值的個(gè)案數(shù)進(jìn)行累加。精品.2、定義多選項(xiàng)選擇變量集的基本操作步驟1）選擇菜單analyze multiple response defined sets，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。2）從數(shù)值型變量中見(jiàn)進(jìn)入多選項(xiàng)變量集的變量選擇到variables in sets框中。3）在variables are coded

4、 as框中制定多選項(xiàng)變量集中的變量是按照哪種方法分解的。dichotomies表示以多選項(xiàng)二分法分解，并在counted value中輸入對(duì)那組織進(jìn)行分析。spss規(guī)定等于該值的樣本為一組，其余樣本為另一組；categories表示以多選項(xiàng)分類法分解，并在range框中輸入變量取值的最小值和最大值。4）為多選型變量集命名。系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)在該名字前加$。5）單擊add按鈕將定義好的多選項(xiàng)變量集加到multiple response sets框中。spss可以定義多個(gè)多選項(xiàng)變量集。3、多選項(xiàng)頻數(shù)分析的基本操作步驟多選項(xiàng)變量集定義完成后，便可進(jìn)行多選項(xiàng)頻數(shù)分析了。1） 選擇菜單analyze multi

5、ple response frequencies，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。精品.2） 從multiple response sets中把待分析的多選項(xiàng)變量集選擇到tables for框中；3） 制定是否處理缺失數(shù)據(jù)。spss規(guī)定只有樣本在多選項(xiàng)變量集中的某一個(gè)變量上取缺失值，分析時(shí)就將該樣本剔除。excluded cases listwise within dichotomies適用于多選項(xiàng)二分法；excluded cases listwise within categories適用于多選項(xiàng)分類。生成如下所示的結(jié)果。4、多選項(xiàng)交叉分組下的頻數(shù)分析的基本操作步驟1）選擇菜單analyze mult

6、iple response crosstabs，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。精品.2) 選擇列聯(lián)表的行變量并定義取值范圍，或選擇多選項(xiàng)變量集為行變量。3）選擇列聯(lián)表的列變量并定義取值范圍，或選擇多選項(xiàng)變量集為列變量。4）選擇列聯(lián)表的控制變量并定義取值范圍，或選擇多選項(xiàng)變量集為控制變量。5）單擊option按鈕選擇列聯(lián)表的輸出內(nèi)容和計(jì)算方法，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。其中，在cell percentages中選擇單元格輸出哪些百分比，row為行百分比，column為列百分比，total為總百分比；在percentage based on框中制定如何計(jì)算百分比，case表示分母為個(gè)案數(shù)，responses表

7、示分母為多選項(xiàng)應(yīng)答數(shù)；match variable across response sets選項(xiàng)表示，入股哦歷練表的行列變量均為多選項(xiàng)變量集時(shí)，第二個(gè)變量集的第一個(gè)變量與第二個(gè)變量集的第一個(gè)變量做交叉分組，第一個(gè)變量集的第二個(gè)變量與第二個(gè)變量集的第二個(gè)變量做交叉分組。以此類催。至此，spss將自動(dòng)產(chǎn)生相應(yīng)的交叉列聯(lián)表。二、相關(guān)分析pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)用來(lái)度量定距型變量間的線性相關(guān)關(guān)系。如測(cè)量收入和儲(chǔ)蓄、身高等變量間的相關(guān)系數(shù)。spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)用來(lái)度量定序變量間的線性相關(guān)關(guān)系。一）計(jì)算相關(guān)系數(shù)的基本操作1、 選擇菜單analyze correlatebivariate，出現(xiàn)如下

8、圖所示的窗口。精品.2、把參加計(jì)算相關(guān)系數(shù)的變量選到variables框。3、在correlation coefficient框中選擇計(jì)算哪種相關(guān)系數(shù)。4、在test of significant框中選擇輸出相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的雙尾（two- tailed）概率p值或單尾（one-tailed）概率p值。5、選中flag significance correlations選項(xiàng)表示分析結(jié)果中除顯示統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的概率p值以外，還輸出星號(hào)標(biāo)記，以表明變量間的相關(guān)性是否顯著；不選中則不輸出星號(hào)標(biāo)記。6、在options按鈕中的statistics選項(xiàng)中，選中cross-product deviationas a

9、nd covariances表示輸出各變量的離差平方和、樣本方差、兩變量的叉積離差和協(xié)方差。至此，spss將自動(dòng)計(jì)算相關(guān)系數(shù)和進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并將結(jié)果顯示到輸出窗口。三、偏相關(guān)分析偏相關(guān)分析也稱凈相關(guān)分析，它在控制了其他變量影響的條件下分析兩變量間的線性相關(guān)。操作步驟：1、 選擇菜單analyze-correlate-partial，于是出現(xiàn)如下圖所示的窗口。精品.2、 把參與分析的變量選擇到variables框中。3、 選擇一個(gè)或多個(gè)控制變量到controlling for框中。4、 在test of significance框中選擇輸出偏相關(guān)檢驗(yàn)的雙尾（two-tailed）概率p值或單位（

10、one-tailed）概率p值。5、 在options按鈕中的statistics選項(xiàng)中，選中zero-order correlations表示輸出零階偏相關(guān)系數(shù)。至此。spss將自動(dòng)進(jìn)行偏相關(guān)分析和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并將結(jié)果顯示到輸出窗口。四、相關(guān)分析一）線性回歸分析的基本操作變量的的篩選問(wèn)題第一、向前篩選策略。向前篩選策略是解釋變量不斷進(jìn)入回歸方程的過(guò)程。首先，選擇與被解釋變量具有最高線性相關(guān)系數(shù)的變量進(jìn)入方程，并進(jìn)行回歸方程的各種檢驗(yàn)；然后在剩余的變量中尋找與解釋變量偏相關(guān)系數(shù)最高且通過(guò)檢驗(yàn)的變量進(jìn)入回歸方程，并對(duì)新建立的回歸方程進(jìn)行各種檢驗(yàn)的變量進(jìn)入回歸方程，并對(duì)新建立的回歸方程進(jìn)行各種檢驗(yàn)；

11、這個(gè)過(guò)程一直重復(fù)，直到再也沒(méi)有可進(jìn)入方程的變量為止。第二、向后篩選策略。向后篩選策略是變量不斷剔除出回歸方程的過(guò)程。首先，所有變量全部引入回歸方程，并對(duì)回歸方程進(jìn)行各種檢驗(yàn)；然后，在回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)不顯著的一個(gè)或多個(gè)變量中，提出t檢驗(yàn)值最小的變量，并重新建立回歸方程和進(jìn)行各種檢驗(yàn)；如果新建回歸方程中所有變量的回歸系數(shù)檢驗(yàn)都顯著，則回歸方程建立結(jié)束。否則按照上述方法再依次剔除最不顯著的變量，直到再也沒(méi)有可剔除的變量為止。精品.第三、逐步篩選策略。是向前篩選和向后篩選策略的綜合。逐步篩選法事在向前篩選策略的基礎(chǔ)上，結(jié)合向后篩選策略，在每個(gè)變量進(jìn)入方程后再次判斷是否存在應(yīng)該剔除出方程的變量。因此，

12、逐步篩選策略在引入變量的每一個(gè)階段都提供了再剔除不顯著變量的機(jī)會(huì)。1、 選擇菜單analyze-regression-linear，于是出現(xiàn)如下圖所示的窗口。2、 選擇被解釋變量進(jìn)入dependent框。3、 選擇一個(gè)或多個(gè)解釋變量進(jìn)入independent框。4、 在method框中選擇回歸分析中解釋變量的篩選策略。其中enter表示所選變量強(qiáng)行進(jìn)入回歸方程，是spss默認(rèn)的策略，通常用在一元線性回歸分析中；remove表示從回歸方程中提出所選變量；stepwise表示逐步回歸篩選策略；backward表示向后篩選策略；forward表示向前篩選策略。5、 第三和第四步中確定的解釋變量及變量

13、篩選策略可放置在不同的快（block）中。以單擊next和previous按鈕設(shè)置多組解釋變量和變量篩選策略并放置在不同的塊中。spss將首先在當(dāng)前塊（默認(rèn)為1）中按照指定的篩選策略選解釋變量和建立回歸方程，然后自動(dòng)按照下一個(gè)塊中指定的策略篩選解釋變量，并在上個(gè)回歸方程的基礎(chǔ)上作進(jìn)一步建模工作，直到結(jié)束。可見(jiàn)，第四步中的remove策略只可能放在第二個(gè)以后的塊中。塊設(shè)置便于作各種探索性的回歸分析。精品.6、 選擇一個(gè)變量作為條件變量放到selection variable框中，并單擊rule按鈕給定一個(gè)判斷條件。只有變量值滿足給定條件的樣本才參與線性回歸分析。7、 在cases labels框

14、中指定哪個(gè)變量作為樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)志變量，該變量的值將表在回歸分析的輸出圖形中。至此便完成了線性回歸分析的基本操作，spss將根據(jù)制定自動(dòng)進(jìn)行回歸分析，并將結(jié)果顯示到輸出窗口中。二）線性回歸分析的其他操作 spss線性回歸分析還有很多其他選項(xiàng)。掌握這些選項(xiàng)對(duì)進(jìn)一步深入分析和掌握更多有用信息是非常有益的。在上圖中單擊statistics按鈕，出現(xiàn)如下圖所示的窗口。該窗口可供應(yīng)戶選擇更多的輸出統(tǒng)計(jì)量。1）estimates：spss默認(rèn)輸出項(xiàng)，輸出與回歸系數(shù)相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量。包括回歸系數(shù)（偏回歸系數(shù)）、回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差、標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)、回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量和概率p值，各解釋變量的容忍度（判斷是否

15、存在共線性）。多元回歸分析中在個(gè)解釋變量量綱不一致時(shí)（即有的顯示絕對(duì)數(shù)，有的是相對(duì)數(shù)例如百分比），如果希望比較各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度的大小，可以采用標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)。2）confidence intervals：輸出每個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的95%置信區(qū)間。3）descriptive：輸出各解釋變量和被解釋變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)矩陣及單側(cè)檢驗(yàn)概率p值。精品.4）model fit：spss默認(rèn)輸出項(xiàng)，輸出判定系數(shù)、調(diào)整的判定系數(shù)、回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)誤差、回歸方程顯著fjianyande方差分析表。5）r squared change：輸出每個(gè)解釋變量進(jìn)入方程后引起的判定系數(shù)的變化量和f值的變化量（偏f統(tǒng)計(jì)量）。6）parts and partial correlation:輸出方程中各解釋變量與被解釋變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)、偏相關(guān)系數(shù)和部分相關(guān)。7）covariance matrx：輸出方程中各解釋變量間的相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差以及各回歸系數(shù)的方差。8）collinearity diagnostics：多重共線性分析，輸出各個(gè)解釋變量的容忍度、方差膨脹因子、特征值、條件指標(biāo)、方差比例等。（容忍度的取值范圍