【正文】 根據(jù)這 19個個案為先驗數(shù)據(jù)，將待分類的 4個個案分別分入 1， 2， 3類的分別有 1， 1，2個?？梢钥闯?，在圖中分出了 1， 2， 3三個區(qū)域，在圖中也標出了各類的中心（其中心用“ *”表示）。“ 2”表示在排除第一個判別函數(shù)后，第二個函數(shù)在 3個級別間的差異情況。 未加權(quán)案例 N 百分比 有效 19 排除的 缺失或越界組代碼 4 至少一個缺失判別變量 0 .0 缺失或越界組代碼還有至少一個缺失判別變量 0 .0 合計 4 合計 23 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 74 判別分析 ?特征值表 由于本例中預測變量為 5個，類別數(shù)為 3，因此判別函數(shù)的個數(shù)為 2（即 min(31，5)=2）。分別是“序號”、“ x1”、“ x2”、“ x3”、“ x4”、“ x5”和“ c”，均為數(shù)值型變量。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 70 判別分析 SPSS實例分析 【 例 94】 下表是健康人（ c = 1）、硬化癥患者（ c = 2）和冠心病患者（ c = 3）三種人群的心電圖的 5個指標（ x1～ x5）數(shù)據(jù)，其中有 19個樣本是確定的分類，另又測出 4個人的相關(guān)指標，試根據(jù)確定分類的樣本對這未確定的樣本進行分類。 第 2步 建立判別函數(shù)： 判別函數(shù)的一般形式如式 函數(shù)就是要確定這些系數(shù)。判別分析是應用很強的一種多元統(tǒng)計分析方法。以此類推，最后聚成一個大類。首先是“銅”和“錳”聚成一類，其余每個變量各為一類。 具體如下面圖所示。 order ca mg fe mn cu hemogl order ca mg fe mn cu hemogl 1 16 0 2 13 17 3 18 4 14 19 0 10 5 20 6 21 7 22 8 23 9 9 12 24 10 25 11 446 26 12 27 8 13 11 28 283 14 29 0 15 7 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 62 系統(tǒng) 聚類 第 1步 分析： 根據(jù)題目要求，需進行變量聚類分析（即 R型聚類），故采用系統(tǒng)聚類分析中的 R型聚類進行處理。 在層次聚類中，度量數(shù)據(jù)之間的親疏程度是極為關(guān)鍵的。具體分成兩種，分別是 Q型聚類和 R型聚類， Q型聚類是對樣本（個案）進行的分類，它將具有共同特點的個案聚集在一起，以便對不同類的樣本進行分析； R型聚類是對變量進行的聚類，它使具有共同特征的變量聚在一起，以便對不同類的變量進行分析。初始中心間的最小距離為 。 迭代 聚類中心內(nèi)的更改 1 2 3 1 2 3 .672 4 .434 .305 .096 5 .145 .061 .014 6 .048 .012 .002 7 .016 .002 .000 8 .005 .000 9 .002 10 .001 a. 迭代已停止，因為完成了最大次數(shù)的迭代。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 54 K均值聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?初始聚類中心表 Cluster 1 2 3 學習動機 40 67 77 學習態(tài)度 80 70 37 自我感覺 54 84 57 學習效果 44 69 100 ?迭代歷史表 由表可知，第一次迭代后， 3個類的中心點分別變化了 ， 。 第 2步 數(shù)據(jù)組織： 按如上表的表頭所示建立變量，將“編號”變量的數(shù)據(jù)類型設為字符型（作為標識變量）。 （ 3）分析步驟 第 1步 指定聚類數(shù)目 k； 第 2步 確定 k個初始類中心； 第 3步 根據(jù)距離最近原則進行分類； 第 4步 重新確定 k個類中心； 第 5步 迭代計算。 K個事先選定的觀測量就是 k個聚類中心，也稱為初始類中心。分類變量和連續(xù)變量均可以參與兩步聚類分析。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 47 二階聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?二階聚類的模型概要和聚類質(zhì)量情況 ?聚類個案情況圖 從中可以看出，此算法采用的是兩步（二階）聚類，共輸入 3個變量，將所有個案聚成 3類。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 45 二階聚類 SPSS實例分析 【 例 91】 某機構(gòu)為了調(diào)查學生性別和所學專業(yè)與畢業(yè)后初始工資的情況，調(diào)查抽取了 60個學生的數(shù)據(jù)，如表 （其中“性別” 1代表男性， 0代表女性；“學科” 1代表農(nóng)學， 2代表建筑， 3代表地質(zhì)， 4代表商務， 5代表林學， 6代表教育， 7代表工程， 8代表藝術(shù)），試根據(jù)樣本指標進行聚類分析。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 44 二階聚類 基本概念及統(tǒng)計原理 （ 3）分析步驟 第 1步 預聚類： 對每個觀測變量考察一遍，確定類中心。該過程主要有以下幾個特點： ? 分類變量和連續(xù)變量均可以參與二階聚類分析； ? 該過程可以自動確定分類數(shù)； ? 可以高效率地分析大數(shù)據(jù)集； ? 用戶可以自己定制用于運算的內(nèi)存容量。如果一個樣本包含不同數(shù)量的變量，則應先對變量進行標準化處理，而后再進行聚類。 （ 公式見教材表 ） (2)順序變量的樣本間距離常用度量 常用的有 統(tǒng)計量 （ Chisquare measure） 和 統(tǒng)計量 （Phisquare measure） 。 ?Logistic模型的參數(shù)擬合表 B , Wals df Sig. Exp (B) EXP(B)的 95% . 下限 上限 步驟 1a X1 .331 .301 1 .271 .772 X2 .181 .107 1 .091 .972 X3 1 .317 .008 常量 .877 1 .349 .000 a. 在步驟 1 中輸入的變量 : X1, X2, X3. SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 33 ?Logistic回歸模型 二元 Logistic回歸分析 1 2 3l n 0 . 3 3 1 0 . 1 8 1 5 . 0 8 7 1 0 . 1 5 31p X X Xp?? ? ? ? ??????1 2 31 2 3( )( )e1eX X XX X Xp? ? ?? ? ?? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 34 The End SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 35 第九章 聚類和判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 36 主要內(nèi)容 聚類與判別分析概述 二階聚類 K均值聚類 系統(tǒng) 聚類 判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 37 聚類與判別分析概述 基本概念 (1) 聚類分析 聚類分析的基本思想是找出一些能夠度量樣本或指標之間相似程度的統(tǒng)計量 ， 以這些統(tǒng)計量為劃分類型的依據(jù) ， 把一些相似程度較大的樣本 （ 或指標 ） 聚合為一類 ， 把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本又聚合為一類 。 Snell R 方 Nagelkerke R 方 1 .727 .969 a. 因為參數(shù)估計的更改范圍小于 .001，所以估計在迭代次數(shù) 12 處終止。由于本例中只有一個自變量組且采取強行進入法將所有變量納入模型，所以三種檢驗方法的結(jié)果是一致的，模型有顯著的統(tǒng)計意義。 第 3步 二元 Logistic回歸分析設置： （設置過程詳見教材 p195197） 第 4步 主要結(jié)果及分析 ： ?數(shù)據(jù)的基本信息表 二元 Logistic回歸分析 未加權(quán)的案例 a N 百分比 選定案例 包括在分析中 66 缺失案例 0 .0 總計 66 未選定的案例 0 .0 總計 66 a. 如果權(quán)重有效，請參見分類表以獲得案例總數(shù)。下表列出了 66家公司的部分運營財務比率，其中 33家在 2年后破產(chǎn)（ Y = 0），另外 33家在同期保持償付能力（ Y = 1）。 二元 Logistic回歸分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 26 （ 2）統(tǒng)計原理 ?logit變換 二元 Logistic回歸分析 ?Logistic回歸模型 l o g it ( ) l n ( / 1 )p p p??12l n ( , , , )1 kp g x x xp?? ? ? ? ???????Logistic回歸模型 0 1 1ln 1 kkp xxp ? ? ??? ? ? ? ??????0 1 10 1 1e x p ( )1 e x p ( )kkkkxxpxx? ? ?? ? ?? ? ??? ? ? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 27 （ 3）統(tǒng)計檢驗 與線性回歸一樣，擬合時也要考慮模型是否合適、哪些變量該保留、擬合效果如何等問題。如果有多個自變量與因變量呈非線性關(guān)系時，就需要用其他非線性模型對因變量