spss软件的应用多元统计分析

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1、多元统计分析学院:理学与信息科学学院专业班级:信息与计算科学2012级01班姓名:韩祖良（20125991)指导教师:王敏会2015年6月1日作业1方差分析三组贫血患者的血红蛋白浓度（%，X1）及红细胞计数（万/mm3，X2）如下表：A组B组C组X1X2X1X2X1X23.92104.82704.42504.21904.71803.73053.72405.42302.924041704.52454.53304.42204.62703.32305.22304.42204.51952.71605.92903.82752.42605.52203.73103.62404.32905.51805.

2、13102.92003.3300要求：1、方差分析的前提条件要求各总体服从正态分布，请给出正态分布的检验结果，另要求各总体方差齐性，给出方差齐性检验结果。2、检验三组贫血患者的指标x1,x2间是否有显著差异，进行多元方差分析。如果有显著差异，分析三组患者间x1指标是否有显著差异，x2指标是否有显著差异？3、最后进行两两比较，给出更具体的分析结果。4.画出三组患者x1,x2两指标的均值图。答：1．将所需分析数据输入到SPSS中，首先判断各总体是否服从正态分布：对文件进行拆分：数据à拆分文件à按组组织输出à确定。然后进行正态性检验：文件à描述统计à探索，在绘制对话框中，选择按因子水平分组和带

3、检验的正态图，最后单击确定按钮。最后得出结果如图（1），（2），（3）所示：表（1）由表（1）可以看出，A组的X1指标的Sig=0.907，X2的Sig=0.914，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得A组服从正态分布。表（2）由表（2）可以看出，B组的X1指标的Sig=0.406，X2的Sig=0.765，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得B组服从正态分布。表（3）由表（3）可以看出，C组的X1指标的Sig=0.337，X2的Sig=0.839，在检验标准为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故得C组服从正态分布。再检验各总体是否满足方差齐性：首

4、先取消文件的拆分，对所有个案进行分析。然后进行方差齐性检验：分析à一般线性模型à多变量，在选项对话框中，选择方差齐性检验，所得结果如下：表（4）上表是对协方差阵相等的检验，由Sig=0.670>0.05,故在显著性水平为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，即观测到的因变量的协方差矩阵在所有组中均相等，可得三组符合方差齐性。2、多元方差分析：分析à一般线性模型à多变量，在两两比较对话框中进行两两比较检验，假定方差齐性（选择LSD(L)）à继续，最后单击确定。表（5）上表为多变量检查表，该表给出了几个统计量，从表中可以看出，Sig的值均为0.01，小于显著性水平0.05，故拒绝H0，接受H

5、1。即三组不同患者的血红蛋白浓度和红细胞计数这两个指标间均存在显著差异。下面分别分析三组患者间X1指标是否有显著差异，X2指标是否有显著差异：得到结果如表（6）所示。表（6）由上表看出，三组患者之间X1指标的F=7.302，Sig=0.03，在检验水平为0.05的条件下，接受H0，拒绝H1，故可以认为这三组患者间的X1指标无差异；X2指标的F=3.915，Sig=0.032，在检验标准为0.05条件下，差异有统计学意义，拒绝H0，接受H1，这说明这三组血红蛋白浓度和红细胞计数这两个指标上均有显著差异。2、对各组进行两两比较：通过软件操作得到如表（7）的比较结果：表（7）从表中数据可以看出

6、：①在X1(血红浓度蛋白)这个指标上，A组和B组、B组和C组的显著性水平均小于0.05，故拒绝H0，接受H1。即A组和B组、B组和C组在血红蛋白浓度这个指标上有显著性差异，且B组的血红蛋白浓度显著高于A、C两组。②在X2（红细胞计数）这个指标上，A组和C组的显著性水平为0.014<0.05，故拒绝原假设，即A组和C组在血红细胞计数指标上有显著差异，且C组的红细胞计数远远高于A组。1、画出三组患者X1,X2两指标的均值图：在绘制对话框中，添加水平轴gr，得到如下结果：X1的指标图：图（1）由上图可以看出，A组和B组、B组和C组的血红蛋白浓度有显著差异，而A组与C组的血红蛋白浓度大致在同一水

7、平线上，无显著差别。X2的指标图：图（2）由上图可以看出A组与C组的红细胞计数存在显著差异，A组和B组、B组和C组的差异相对较小。作业2聚类分析作业16种饮料的热量、咖啡因、钠及价格四种指标的数据见下表：饮料编号热量咖啡因钠价格1207.203.3015.502.80236.805.9012.903.30372.207.308.202.40436.700.4010.504.005121.704.109.203.50689.104.0