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如何使用SPSS进行一般判别区分

硬件软件2024-05-04阅读
SPSS由IBM公司出品,它提供了包括描述性统计、推断性统计、因子分析、聚类分析、回归分析等多种统计分析功能,并包括文本分析、机器学习算法、数据分析模型等。SPSS的界面友好,易于操作,能够快速从数据中提取有用的洞察和分析,广泛应用于教育、心理、医学、市场、人口、保险等多个研究领域,也用于产品质量控制、人事档案管理和日常统计报表等。

作为一款专业的数据分析软件,IBM SPSS Statistics可以为金融、市场、医学等多个领域的数据分析提供巨大的帮助,是数理统计中较为常用的一个工具。

这篇文章将介绍如何进行SPSS一般判别分析

  1. 概述

判别分析是在已知分辨数目的情况下,根据已知数据的分类指标和所属类别,对未知部分数据进行类别判断的分析方法。

数据样本

图1:数据样本

上图是我们这里选择的一个数据样本,是某公司的员工基础信息,将雇佣类别简单分为管理和非管理后,有表中所示的分类,数据一共有474个个案,前四百个有明确的分类结果(即是否管理人员),后74个没有分类数据。

在这种一部分数据缺失的情况下,我们就可以利用SPSS的判别分析来对缺失数据进行分析补充,也就是这里提到的一般判别分析。

二、分析操作

1.功能位置

判别分析位置

图2:判别分析位置

在“分析”——“分类”中选择“判别式”,就可以打开判别分析的对话框。

2.变量设置

变量设置

图3:变量设置

将待分析的变量“雇佣类别(是否管理)”移入“分组变量”窗口,在下面的“自变量”窗口中移入分组依据。

在本数据中,员工是否是管理职位与其他几个变量均有一定关系,所以在“自变量”窗口中移入剩余变量类型作为目标变量。

如果要对数据集中的一个子集进行分析,可以使用“选择变量”窗口。

定义范围

图4:定义范围

分组变量还需要进行范围设置,本数据中这是一个二分数据,为了避免0数据导致的缺失值,所以用2代替0,表示不是管理人员,1表示是管理人员,在范围中设置最小值为1,最大值为2即可。

3.输出统计

输出统计设置

图5:输出统计设置

单击“统计”,可以设置在分析结果中数据的统计结果,包括描述性统计数据、函数系数和矩阵,各个数据均有一定的统计意义,我们这里设置输出样本的均值。

4.分类设置

分类设置

图6:分类设置

分类对话框中设置的是先验概率和显示内容,将先验概率选择为“所有组相等”,我们没有使用协方差矩阵,这个设置不用管,设置输出图形为领域图。

5.保存设置

保存设置

图7:保存设置

在保存对话框中可以设置判别分析的类型,选择“预测组成员”,如果有需要,也可以将模型信息导出到XML文件。

6.分析完成

结果输出

图8:结果输出

设置完成后点击确定,就可以在输出日志窗口中看到判别分析的结果了。

除了工作日志里的分析结果,在数据页内,还会出现一个新的分组,如下图所示。

判别结果

图9:判别结果

这个新的分组就是IBM SPSS Statistics完成判别分析的成果,可以看到,没有分类结果的部分数据已经被补充完整,本次分析就结束啦。

三、小结

以上就是小编整理的关于如何使用IBM SPSS Statistics对数据分类进行判别分析、补充缺失的特定数据的具体方法和案例参考了,希望可以对大家有所帮助!


世界上许多有影响的报刊杂志就SPSS给予了高度的评价。
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