1、s tau-b复选框计算Kendalls 等级相关系数*Spearman复选框 计算Spearman相关系数，即最常用的非参数相关分析（秩相关）【Test of Significance 单选框组】用于确定是进行相关系数的单侧（ One-tailed ）或双侧（Two-tailed ）检验，一般选双侧检验。【Flag significant correlations 】用于确定是否在结果中用星号标记有统计学意义的相关系数，一般选中。此时 P0.05的系数值旁会标记一个星号， P0.01的则标记两个星号。【Options钮】弹出Options对话框，选择需要计算的描述统计量和统计分析：*Stat
2、istics 复选框组可选的描述统计量。它们是：1.Means and standard deviations 每个变量的均数和标准差2.Cross-product deviations and covariances各对变量的交叉积和以及协方差阵*Missing Values单选框组定义分析中对缺失值的处理方法，可以是具体分析用到的两个变量有缺失值才去除该记录（ Exclude cases pair wise），或只要该记录中 进行相关分析的变量有缺失值（无论具体分析的两个变量是否缺失） ，则在所有分析中均将该记录去除（Excludes cases list wise）。默认为前者，以充分利
3、用数据。1.1.1.2 分析实例计算SPSS自带的样本数据judges.sav中意大利法官（judgel）和韩国法官（judge2）得 分的相关性。由于judgel和judge2的数据分布不太好，这里同时计算 Pearson相关系数和 Spearman相关系数。操作如下：1.Variables 框：选入 judgel、judge22.Pearson复选框：选中3.Spearman复选框：4.单击OK钮1.1.1.3 结果解释输出结果如下所示：（1） CorrelationsItalySouthPeaKon CorrelationL.oaoSig （2-taikd）,000N300South K
4、oiiPeiKon Correhtion911000Sig. （2-tahd）.000-在上面的结果中，变量间两两的相关系数是用方阵的形式给出的。每一行和每一列的 两个变量对应的格子中就是这两个变量相关分析结果，共分为三列，分别是相关系数、 P值和样本数。由于这里只分析了两个变量，因此给出的是 2*2的方阵。由上表可见judge1、judge2自身的相关系数均为 1 （of course），而judge1和judge2的相关系数为 0.91，P此处的表格内容和上面 Pears on相关系数的结果非常相似，只是表格左侧注明为Spearman等级相关。可见judgel和judge2的等级相关系数为
5、 0.92，Pli ner ，系统弹出线性回归对话框如下：其中:【Dependent框】用于选入回归分析的应变量。【Block 按钮组】由 Previous 和 Next 两个按钮组成，用于将下面 Independent 框中选入的自变量分组。 由于多元回归分析中自变量的选入方式有前进、后退、逐步等方法，如果对不同的自变量 选入的方法不同，则用该按钮组将自变量分组选入即可。【 Independent 框】用于选入回归分析的自变量。【 Method 下拉列表】用于选择对自变量的选入方法，有 Enter （强行进入法） 、 Stepwise （逐步法）、 Remove （强制剔除法）、Backwa
6、rd （向后法）、Forward （向前法）五种。该选项对当前 Independent 框中的所有变量均有效。【Selection Variable 框】选入一个筛选变量，并利用右侧的 Rules 钮建立一个选择条件，这样，只有满足该条 件的记录才会进入回归分析。【Case Labels 框】选择一个变量，他的取值将作为每条记录的标签。最典型的情况是使用记录 ID 号的变量。【WLS钮】可利用该按钮进行权重最小二乘法的回归分析。单击该按钮会扩展当前对话框，出现 WLSWeight 框，在该框内选入权重变量即可。【 Statistics 钮】弹出 Statistics 对话框，用于选择所需要的描
7、述统计量。有如下选项：o Regression Coefficients 复选框组：定义回归系数的输出情况，选中 Estimates 可输出回归系数 B及其标准误，t值和p值，还有标准化的回归系数 beta ;Confidence intervals 则输出每个回归系数的 95%可信区间；选中 covariance matrix 则会输出各个自变量的相关矩阵和方差、协方差矩阵。以上选项默认只选 中 Estimates 。o Residuals 复选框组：用于选择输出残差诊断的信息，可选的有 Durbin-Watson 残 差序列相关性检验、超出规定的 n 倍标准误的残差列表。o Model f
8、it 复选框：模型拟合过程中进入、退出的变量的列表，以及一些有关拟合优度的检验：，R, R2和调整的R2,标准误及方差分析表。o R squared change 复选框：显示模型拟合过程中 R2、 F 值和 p 值的改变情况。o Descriptives 复选框：提供一些变量描述，如有效例数、均数、标准差等，同时 还给出一个自变量间的相关矩阵。o Part and partial correlations 复选框：显示自变量间的相关、部分相关和偏相 关系数。o Collinearity diagnostics 复选框：给出一些用于共线性诊断的统计量，如特征 根（Eigenvalues ）、方
9、差膨胀因子（VIF）等。以上各项在默认情况下只有 Estimates 和 Model fit 复选框被选中。Plot 钮】弹出 Plot 对话框，用于选择需要绘制的回归分析诊断或预测图。可绘制的有标准化 残差的直方图和正态分布图，应变量、预测值和各自变量残差间两两的散点图等。【Save 钮】许多时候我们需要将回归分析的结果存储起来，然后用得到的残差、预测值等做进一 步的分析， Save 钮就是用来存储中间结果的。可以存储的有：预测值系列、残差系列、距 离（ Distances ）系列、预测值可信区间系列、波动统计量系列。下方的按钮可以让我们选 择将这些新变量存储到一个新的 SPSS数据文件或X
10、ML中。Options 钮】设置回归分析的一些选项，有：Stepping Method Criteria 单选钮组：设置纳入和排除标准，可按 P 值或 F值来设置。一选入的变量有缺失值的记录（ Exclude cases listwise ）而无论该缺失变量最终 是否进入模型；不分析具体进入某变量时有缺失值的记录（ Exclude cases pairwise ）；将缺失值用该变量的均数代替（ Replace with mean）。1.2.1.2多元线性回归实例某种商品的需求量 丫、价格X1和消费者收入X2的统计资料如所示，试估计 Y对X1 和 X2 的线性回归方程。年酌，恥1691 aD76
11、2002G54EC24创S1；OO3强却32 071C67X432 4G160C531 15BWCO6G444C1阳141292X76830035 3U340C9724：C367弋囲工虫7571039 6513000010705SC4668转 XJOC用SPSS估计参数步骤如下：1在SPSS中输入变量数据，设变量名分别为 Y、X1、X2。2、选择主菜单An alyze=Regressio n=L in ear ，显示如下图所示的对话框。3、 选择Y进入Dependent因变量框，选择 XI、X2进入Independent（s）自变量列表框，单 击0K。4、 回归结果输出：: I IT-卜,3=
12、RR Sqjj eAujcied R SqumrtS：J Ei j uf he Estindle9509C23741735 5646- 円8臥卞只 K2 XTANOVft宓a吕s OfJFSig.195310237 424000Rcscua2tJGCJ72.57ETolii2154G7410.JQC5 Pn&GtDrj iConsrrtJ K2 X 二 DepfKlent VeriEijlR Y-i i- T. -hiod*UrstrKJeSfd redSm i BCDtJfJicisriEstSigHf?e?aiConsti：JOU.CCoocX1-C7C.D573伦曲1.351-3.K2二
13、弋X2.2&CE2.211比902c;s epE-idiiY Variable Y参照所学理论知识学会看输出结果。1.2.2Curve Estimation 过程Curve Estimation过程可以用于拟合各种各样的曲线，原则上只要两个变量间存在某 种可以被它所描述的数量关系，就可以用该过程来分析。但这里我们要指出，由于曲线拟 合非常的复杂，而该模块的功能十分有限，因此最好采用将曲线相关关系通过变量变换的 方式转化为直线回归的形式来分析，或者采用其他专用的模块分析。Curve Estimation 过程中有特色的对话框界面内容如下：IndependentP Variable：P In du
14、de consta it iiP Plot modehI- CompouTMl n Growth r s r txpunentii厂 IUpper bcund；厂 Dipla ANOVAlabkF面我们分别解释一下它们的具体功能。用于选入曲线拟和中的应变量，可选入多个，如果这样，则对各个应变量分别拟合模 型。【Independent单选框组】用于选入曲线拟和中的自变量，有两种选择，可以选入普通的自变量，也可以选择时 间作为自变量，如果这样做，则所用的数据应为时间序列数据格式。【Models复选框组】是该对话框的重点，用于选择所用的曲线模型，可用的有：*Li near :拟合直线方程，实际上与
15、Lin ear过程的二元直线回归相同；Quadratic :拟合二次方程 Y = bO+b1X+b2X2;Compound拟合复合曲线模型 Y = bO x b1X;Growth :拟合等比级数曲线模型 Y = e（b0+b1X）;Logarithmic :拟合对数方程 Y = b0+b1lnX;Cubic :拟合三次方程 Y= b0+b1X+b2X2+b3X3*S:拟合 S 形曲线 Y = e（b0+b1/X）;Exponential :拟合指数方程 Y = b0 eb1X;Inverse :数据按 Y = b0+b1/X进行变换；Power：拟合乘幕曲线模型 Y = b0X b1;Logi
16、stic :拟合Logistic 曲线模型 Y = 1/ （1/u + b0 x b1X）,如选择该线型则 要求输入上界。上面的几种线型和其他的模块有重复，如 Logistic 、Lin er等，由于本模块的功能有限，在重复的情况下建议用其它专用模块来分析。【Include constant in equation 复选框】确定是否在方程中包含常数项。【Plot models复选框】要求对模型做图，包括原始数值的连线图和拟合模型的曲线图。【save钮】弹出SAVE对话框，用于定义想要存储的中间结果，如预测值、预测值可信区间、残【Display ANOVAtable 复选框】要求显示模型检验的方差分析表。曲线拟合是非常复杂的问题，往往有多少条曲线，就会有多少种意见，最后还是 要结合专业知识来决定，千万不能轻易下结论。1.2.3Binary Logistic 过程BinaryLogistic 过程可以用于拟合 Logistic 曲线，有兴趣的同学可以自学。六、实验报告要求内容要求：（ 1）实验时间和实验地点； （2）实验操作过程归纳； （3）参照理论知 识对相关分析和回归分析输出结果进行解释。七、 实验注意事项遵守实验室管理规范和计算机操作规范。八、 思考题目在进行逐步回归分析时，如果 a改变,会有不同的回归方程，则如何判定何优何劣呢？
