第9章定性数据的建模(含SPSS)讲述.ppt

1、建立或打开数据文件后，按Analyze→Classify →Discriminant的顺序打开Discriminant Analysis对话框。见图9-7所示。 图9-7 判别分析主对话框 2、选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量，按向右按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。此时矩形框下面的“Define Range”按钮加亮，按该按钮，显示如图9-8所示的对话框，在该框中分类变量的最小值和最大值。 图9-8 Define Range 对话框 3、指定判别分析的解释变量 在主对话框左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。 完成前面3步骤的操作即可使用各种系统默认值对数据集的数据进行判别分析了，但结果有时不能令人满意，因此有必要根据以下步骤做进一步的分析。 4、选择观测量 如果希望使用一部分观测量进行判别函数的推导，而且有一个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，则用Select功能进行选择。展开Set Value子对话框，如图9-9所示，键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值。 图9-9 Set Value 子对话框 在分析中一般均使用数据文件中的所有合法观测量，因此此步骤也可以省略。 5、选择分析方法 在主对话框中解释变量矩形框下面有两个选择项，用于选择判别分析方法。 （1）Enter independent together 选项。当认为所有解释变量都能对观测量的特性提供丰富的信息且彼此独立时，使用该选择项。建立全模型，不需要进一步进行选择。 （2）Use stepwise method 选项。当不认为所有解释变量都能对观测量的特性提供丰富的信息时，因此需要使用该选择项，根据判别贡献的大小再进行选择。单击该项，“Method”按钮加亮，可以进一步选择判别分析方法。 6、单击“Method”按钮，展开Stepwise Method 对话框，如图9-10所示。其中： 图9-10 Stepwise Method 对话框 (1) Method 栏选择，进行逐步判别分析的方法。可供选择的判别分析方法有：Wilk’s lambda 选项、Unexplained variance 选项、Mahalanobis distance 选项、Smallest F ratio 选项、Rao’s V 选项。 (2) Criteria 栏，选择逐步判别停止的判据。可供选择的判据有：Use F value 选项使用 值、Use Probability of F 选项，用 检验的概率决定变量是否加入函数或被剔除。 (3) Display 栏显示选择的内容，有Summary of steps 复选项和F for Pairwise distances 复选项进行选择。 7、单击Statistics按钮，展开Statistics对话框，指定输出的统计量，如图9-11所示。 图9-11 Statistics 对话框 (l) Descriptives 栏，选择对原始数据的描述统计量的输出，包括Means 复选项、Univariate ANOV 复选项、Box’s M 复选项。 (2) Function coefficients 栏，选择判别函数系数的输出形式，有Fisherh’s 复选项、Unstandardized 复选项。 (3) Matrices 栏，选择要求给出的解释变量的系数矩阵。包括Within-groups correlation 复选项、Within-groups covariance 复选项、Separate-groups covariance 复选项、 Total covariance 复选项。 8、在主对话框中单击Classify按钮，展开Classification对话框，指定分类参数和判别结果，如图9-12所示。 图9-12 Classification 对话框 (1) 在Prior Probabilities 栏中选择先验概率，有All groups equal 选项和Compute from groups sizes 选项，两者选其一。 (2) Use Covariance Matrix 栏：选择分类使用的协方差矩阵。有Within-groups 选项和Separ