SPSS的相关分析和线性回归分析(2).ppt
1第八章第八章 SPSS的相关分析和的相关分析和线性回归分析线性回归分析授课教师：杨小宝授课教师：杨小宝 副教授副教授北京交通大学北京交通大学 交通运输学院交通运输学院2012.11统计软件及其应用统计软件及其应用28.1 相关分析和回归分析概述相关分析和回归分析概述8.2 相关分析相关分析8.3 偏相关分析偏相关分析8.4 线性回归分析线性回归分析(重点重点)8.5 曲线估计曲线估计8.6 二项二项Logistic回归分析回归分析SPSS的相关分析与回归分析的相关分析与回归分析38.1 相关分析和回归分析概述相关分析和回归分析概述客观事物之间的关系大致可归纳为两大类客观事物之间的关系大致可归纳为两大类:函函数数关关系系（确确定定性性关关系系）：指指两两事事物物之之间间的的一一种种一一一一对对应应的的关关系，如商品的销售额和销售量之间的关系。系，如商品的销售额和销售量之间的关系。统统计计关关系系（非非确确定定性性关关系系）：指指两两事事物物之之间间的的一一种种非非一一一一对对应应的的关关系系，例例如如家家庭庭收收入入和和支支出出、子子女女身身高高和和父父母母身身高高之之间间的的关关系系等等。统计关系又分为相关关系和回归关系两种。统计关系又分为相关关系和回归关系两种。相相关关分分析析和和回回归归分分析析都都是是分分析析客客观观事事物物之之间间统统计计关系的数量分析方法。关系的数量分析方法。4相关分析与回归分析的区别相关分析与回归分析的区别相关关系相关关系回归关系回归关系变量变量y与变量与变量x处于平等地位处于平等地位变量变量y处于被解释的特殊地位处于被解释的特殊地位变量变量y与与x均为随机变量均为随机变量变量变量y为随机变量，为随机变量，x可为随可为随机变量，也可为非随机变量机变量，也可为非随机变量目的是刻画变量间的相关程目的是刻画变量间的相关程度度可解释可解释x对对Y Y的影响大小，还的影响大小，还可以对可以对y进行进行预测与控制预测与控制58.2 相关分析相关分析8.2.1 散点图8.2.2 相关系数8.2.3 基本操作8.2.4 应用举例6 相相关关分分析析通通过过图图形形和和数数值值两两种种方方式式，有有效效地地揭揭示示事事物物之之间间相相关关关关系系的的强强弱弱程程度度和和形形式。式。8.2.1 散点图 它它将将数数据据以以点点的的的的形形式式画画在在直直角角坐坐标标系系上上，通通过过观观察察散散点点图图能能够够直直观观的的发发现现变变量量间间的相关关系及他们的强弱程度和方向。的相关关系及他们的强弱程度和方向。7散点图的绘制散点图的绘制单击单击图形图形旧对话框旧对话框散点散点/点状点状，打开窗口，打开窗口8简单分布简单分布(Simple Scatter)，只能在图上显，只能在图上显示一对相关变量示一对相关变量矩阵分布矩阵分布(Matrix Scatter)，在矩阵中显示，在矩阵中显示多个相关变量多个相关变量重叠分布重叠分布(Overlay Scatter)，在图上显示多，在图上显示多对相关变量对相关变量3-D分布分布(3-D Scatter)，显示三个相关变量，显示三个相关变量简单点，简单点，堆积散点图堆积散点图 91 1、简单散点图、简单散点图 选中选中简单分布简单分布，单，单击击定义定义Define按钮，按钮，打开窗口打开窗口相关回归分析（高校科研研究）.sav10Y轴轴Y Axis：选择选择Y轴要绘制的变量轴要绘制的变量X轴轴X Axis：选择选择X轴要绘制的变量轴要绘制的变量设设置置标标记记Set Markers by：选选择择分分组组变变量量，SPSS根根据据该该变变量量的的值值将将观观测测量量分分成成几几组组，每组采用不同的符号标注每组采用不同的符号标注标注个案标注个案Label Cases by：观测量标签变量：观测量标签变量11122、矩阵散点图、矩阵散点图在矩阵散点图中，将图形分成多个方格，在在矩阵散点图中，将图形分成多个方格，在每个方格中单独绘制某两个变量的数据。每个方格中单独绘制某两个变量的数据。在散点图窗口中选择在散点图窗口中选择矩阵散点图矩阵散点图，单击，单击定义定义Define，在出现的窗口中，依次选择，在出现的窗口中，依次选择投入高投入高级职称人数、课题总数、论文数和获奖数级职称人数、课题总数、论文数和获奖数进进入入矩阵变量矩阵变量Matrix框框中，选择中，选择是否为直辖市是否为直辖市进入进入设置标记设置标记Set Markers框框中。中。13相关回归分析（高校科研研究）.sav14153、重叠散点图、重叠散点图 在在重重叠叠散散点点图图中中，在在一一个个坐坐标标系系中中绘绘制制多个不同的变量对。多个不同的变量对。在在散散点点图图窗窗口口中中选选择择重重叠叠散散点点图图，单单击击定定义义Define，在在出出现现的的窗窗口口中中，选选择择变变量量投投入入人人年年数数-论论文文数数对对和和投投入入高高级级职职称称的的人年数人年数-专著数专著数对进入对进入Y-X Pairs框中。框中。16相关回归分析（高校科研研究）.sav17184、三维散点图、三维散点图 三三维维散散点点图图在在三三维维坐坐标标系系中中绘绘制制三三个个变变量的数据。量的数据。在在散散点点图图窗窗口口中中选选择择三三维维散散点点图图，单单击击Define，在在出出现现的的窗窗口口中中，分分别别选选择择论论文文数数、投投入入人人年年数数和和获获奖奖数数为为Y轴轴变变量量、X轴变量、轴变量、Z轴变量。轴变量。19相关回归分析（高校科研研究）.sav20215、堆积散点图、堆积散点图-简单点图简单点图选中选中简单点简单点，单击单击定义定义Define按钮，按钮，打开窗口打开窗口相关回归分析（高校科研研究）.sav2223对于其它图形的对于其它图形的SPSSSPSS绘制，绘制，可阅读参考书，杜强、贾可阅读参考书，杜强、贾丽艳，丽艳，SPSSSPSS统计分析从统计分析从入门到精通入门到精通，人民邮电，人民邮电出版社，出版社，20112011年年书中的第书中的第1919章，统计图形章，统计图形.248.2.2 相关系数 利利用用相相关关系系数数进进行行变变量量间间线线性性关关系系的的分分析析通通常需要完成以下两个步骤：常需要完成以下两个步骤：第一，计算样本相关系数第一，计算样本相关系数r；相关系数相关系数r的取值在的取值在-1+1之间之间r0,正的线性相关关系；正的线性相关关系；r0.8,较强的线性关系；较强的线性关系；|r|1010说明说明共线性强共线性强总之总之,有多个影响变量不显著有多个影响变量不显著,且变量间共线性强且变量间共线性强强制进入策略强制进入策略-结果结果91变量的多重共线性检验变量的多重共线性检验特征根和方差比特征根和方差比.第第7个特征根可解释多个变量的大部分方差个特征根可解释多个变量的大部分方差强制进入策略强制进入策略-结果结果92向后筛选策略向后筛选策略-操作操作93向后筛选策略向后筛选策略-操作操作94回归方程的回归方程的拟合优度检拟合优度检验验(判定系数判定系数)向后筛选策略向后筛选策略-结果结果DW值在值在1.5-2.5之间之间，可可以说明没有以说明没有自相关现象自相关现象95回归方程回归方程的显著性的显著性检验检验向后筛选向后筛选策略策略-结果结果96向后筛选向后筛选策略策略-结果结果回归参数回归参数的估计的估计+回归系数回归系数的显著性的显著性检验检验97向后筛选向后筛选策略策略-结果结果每步排除每步排除的变量的变量98向后筛选向后筛选策略策略-结果结果残差累计残差累计概率图概率图从图中可知残差近似服从标准正态分布从图中可知残差近似服从标准正态分布99向后筛选向后筛选策略策略-结果结果残差图残差图从图中可知从图中可知,数据点无明显规律数据点无明显规律,残差序列是残差序列是独立独立,且都在且都在3 3个标准差范围内个标准差范围内,无异常点无异常点100向后筛选向后筛选策略策略-结果结果标准化残差和标准化预测值的标准化残差和标准化预测值的Spearman等级相关分析等级相关分析-操作操作101标准化残差和标准化预测值的标准化残差和标准化预测值的Spearman等级相关分析结果等级相关分析结果计算残差与预测值的相关性弱计算残差与预测值的相关性弱,认为异方差现象不明显认为异方差现象不明显102标准化残差的非参数检验标准化残差的非参数检验-操作操作103标准化残差的非参数检验结果标准化残差的非参数检验结果可认为标准化残差服从标准正态分布可认为标准化残差服从标准正态分布104练习1、为为研研究究收收入入和和支支出出的的关关系系，收收集集1978-2002年年我我国国的的年年人人均均可可支支配配收收入入和和年年人人均均消消费费性性支支出出数数据据，研研究究收收入入与与支支出出之之间间是是否具有较强的线性关系。否具有较强的线性关系。2、以以年年人人均均支支出出和和教教育育数数据据为为例例，建建立立回回归归方方程程研研究究年年人人均均消消费费支支出出、恩恩格格尔尔系系数数、在在外外就就餐餐、教教育育支支出出、住住房房人人均均使使用用面面积积受年人均可支配收入的影响。受年人均可支配收入的影响。相关回归分析（年人均消费支出和教育）.sav1051、分析、分析回归回归权重估计权重估计。加权回归的举例mallcost.sav106输出结果输出结果1071081、分析、分析回归回归两阶最小二乘法两阶最小二乘法。两阶最小二乘法(自学)cross_sell.sav109两阶最小二乘法的两阶最小二乘法的SPSS实现实现，可进一步，可进一步阅读参考书，杜强、贾丽艳，阅读参考书，杜强、贾丽艳，SPSSSPSS统计统计分析从入门到精通分析从入门到精通，人民邮电出版社，人民邮电出版社，20112011年年该书中的第该书中的第8.98.9章节，章节，两阶最小二乘回归两阶最小二乘回归.110Thank you
