SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。聚类
分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对
数据的归类和分组。判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解
不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。
首先，我们来介绍聚类分析。聚类分析是根据数据之间的相似性进行
归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。
它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。在SPSS中进行聚
类分析的步骤如下：
1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选
择需要进行聚类分析的数据集。
2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类
分析的变量。可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。
3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离
测度和聚类算法。距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距
离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。根据具体的数据特点，选择合适的参数。
4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并
生成聚类的结果。聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我
们对数据的理解和分析。
接下来，我们来介绍判别分析。判别分析是一种通过建立数学模型，
根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。判别分析可以帮助我
们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。在SPSS中进行判别分析的步骤如下：
1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。
2.设置判别变量和预测变量：在"分析"->"分类"->"判别"中，选择需
要进行判别分析的变量。判别变量是被判别的变量，而预测变量是用来预
测判别变量的变量。
3.设置判别参数：在参数设置的对话框中，可以选择不同的判别方法，比如线性判别分析、对数几率判别分析等。根据具体分析目的和数据特点，选择合适的参数。
4.进行判别分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行判别分析，并
生成判别的结果。判别结果可以通过判别函数、ROC曲线等方式展示，帮
助我们理解不同变量对于数据分类的影响程度。
聚类分析和判别分析是SPSS统计分析中很常用的方法，它们可以帮
助我们理解数据的内在特点和组织结构，实现数据的归类和分组，同时可
以帮助我们理解不同因素对于数据分类和预测的重要性。掌握和应用这两
种方法能够更好地帮助我们进行数据分析和决策。
聚类分析实验报告 一、实验数据 2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。 （一）指标选择 根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示： 表1 服务业发展水平指标体系
（二）指标数据 本次实验采用的数据是我国31个省（市、自治区）2012年的数据，原数据均来自《2013中国统计年鉴》以及2013年各省（市、自治区）统计年鉴，不能直接获得的指标数据是通过对相关原始数据的换算求得。原始数据如表2所示：
表2（续） 二、实验步骤 本次实验是在SPSS中分别利用系统聚类法和K均值法进行聚类分析，具体步骤如下： （一）系统聚类法 ⒈在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—Hierachical Cluster,调出系统聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。在Cluster栏中选择
Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。在Display栏中选择Statistics和Plots复选框，这样在结果输出窗口中可以同时得到聚类结果统计量和统计图。 ⒉点击Statistics按钮，设置在结果输出窗口中给出的聚类分析统计量。这里选择系统默认值，点击Continue按钮，返回主界面。 ⒊点击Plots按钮，设置结果输出窗口中给出的聚类分析统计图。选中Dendrogram复选框和Icicle栏中的None单选按钮，即只给出聚类树形图，而不给出冰柱图。单击Continue按钮，返回主界面。 ⒋点击Method按钮，设置系统聚类的方法选项。Cluster Method下拉列表用于指定聚类的方法，这里选用W ard’s method，Measure中的Interval中选择Squared Euclidean distance，在Transform Values中的Standardize中选择Z scores，表示对原始数据进行标准化，其他选择默认选项。单击Continue 按钮，返回主界面。 ⒌点击Save按钮，指定保存在数据文件中的用于表明聚类结果的新变量。这里选用Range of solutions，并在后面的两个矩形框中分别输入3和4，即生产三个新的分类变量，分别表示将样品分为3类、4类和5类时的聚类结果。点击Continue,返回主界面。 （二）K均值法 1.在SPSS窗口中选择Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives…，调出Descriptives主界面，将变量X1-X14移入Variables 框中，选中Save standardized values as variables复选框，然后点击OK，即对原始数据进行标准化，以消除量纲的影响。 2.在SPSS窗口中选择Analyze—Classify—K-Means Cluster,调出K均值聚类分析主界面，将变量X1-X14移入Variables框中。将标志变量Region移入Label Case by框中，在Method框中选择Iterate classify,即使用K-means 算法不断计算新的类中心，并替换旧的类中心。在Number of Cluster后面的矩形框中输入想要把样品聚成的类数，这里输入4，即将31个省、市、自治区分为4类，其他按钮均为系统默认。 ⒊点击Iterate按钮，对迭代参数进行设置，这里采用系统默认的标准。单
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。聚类 分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对 数据的归类和分组。判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解 不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。 首先，我们来介绍聚类分析。聚类分析是根据数据之间的相似性进行 归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。 它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。在SPSS中进行聚 类分析的步骤如下： 1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选 择需要进行聚类分析的数据集。 2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类 分析的变量。可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。 3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离 测度和聚类算法。距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距 离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。根据具体的数据特点，选择合适的参数。 4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并 生成聚类的结果。聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我 们对数据的理解和分析。 接下来，我们来介绍判别分析。判别分析是一种通过建立数学模型， 根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。判别分析可以帮助我
们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。在SPSS中进行判别分析的步骤如下： 1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。 2.设置判别变量和预测变量：在"分析"->"分类"->"判别"中，选择需 要进行判别分析的变量。判别变量是被判别的变量，而预测变量是用来预 测判别变量的变量。 3.设置判别参数：在参数设置的对话框中，可以选择不同的判别方法，比如线性判别分析、对数几率判别分析等。根据具体分析目的和数据特点，选择合适的参数。 4.进行判别分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行判别分析，并 生成判别的结果。判别结果可以通过判别函数、ROC曲线等方式展示，帮 助我们理解不同变量对于数据分类的影响程度。 聚类分析和判别分析是SPSS统计分析中很常用的方法，它们可以帮 助我们理解数据的内在特点和组织结构，实现数据的归类和分组，同时可 以帮助我们理解不同因素对于数据分类和预测的重要性。掌握和应用这两 种方法能够更好地帮助我们进行数据分析和决策。
判别分析的一般步骤和SPSS实现 判别分析是一种统计学方法，用于确定一组预测变量对于区分不同组 别的目标变量的重要性。它可以帮助我们理解和解释数据，以及预测未来 的观察结果。下面将介绍判别分析的一般步骤和如何使用SPSS软件来实现。 步骤一：数据收集和准备 首先，收集需要的数据，并进行数据清洗和整理。确保数据的完整性 和准确性。此外，还需要对数据进行标准化，以消除不同变量之间的度量 单位差异。 步骤二：设定模型 确定分析的目标变量和预测变量。目标变量是我们想要预测或解释的 变量，而预测变量则是用来预测目标变量的变量。根据实际情况，选择适 当的判别分析方法，如线性判别分析或二次判别分析。 步骤三：进行判别函数的计算 计算出判别函数，用于将样本分成不同的组别。判别函数是由预测变 量的加权和组成的。对于线性判别分析，判别函数的形式为： D = a1X1 + a2X2 + ... + anXn + c 其中，D是判别分数，X是预测变量，a是权重，n是预测变量的数量，c是常数。通过计算判别函数，可以根据判别分数将样本分到不同的组别。 步骤四：进行判别分析的检验
判别分析的检验包括Wilks' Lambda检验和方差分析。Wilks' Lambda检验用于检验判别函数是否统计显著，以判断预测变量的组合是 否能够显著解释目标变量的变异性。方差分析用于检验各个预测变量在不 同组别之间的差异是否显著。 步骤五：解释和评估结果 在判别分析的最后一步，需要对结果进行解释和评估。根据判别分析 的结果，可以判断哪些预测变量对于区分不同组别的目标变量最为重要。 此外，还可以对模型的准确性进行评估，比如使用十折交叉验证等方法。 使用SPSS软件进行判别分析的步骤如下： 步骤一：导入数据 首先，在SPSS软件中打开数据文件或导入数据。确保数据的格式正确，包括变量类型、缺失值处理等。 步骤二：设定模型 在SPSS中，选择"分析"菜单中的"分类"选项，然后选择"判别分析"。在弹出的对话框中，将目标变量和预测变量移动到相应的框中。 步骤三：计算判别函数 在设定好模型后，点击"确定"按钮进行计算。SPSS会自动计算出判 别函数，并给出相关的统计结果。 步骤四：进行判别分析的检验 SPSS会提供Wilks' Lambda检验和方差分析的结果。根据结果可以 判断判别函数是否统计显著。
目录 1．聚类分析 (2) 1.1问题描述 (2) 1.2数据初步分析 (2) 1.3层次聚类 (2) 1.4结果解释 (3) 1.5聚类结果的验证与进一步分析 (5) 1.6最终的类别特征描述 (7) 2．判别分析 (7) 2.1 问题描述 (7) 2.2 数据基本分析 (10) 2.3判别分析 (10) 2.4 结果分析 (10) 2.5 判别效果的验证 (14)
1．聚类分析 1.1问题描述 对16中饮料的热量、咖啡因、钠和价格四个变量作为数据进行聚类分析，希望通过聚类分析的方法将相似的饮料找出来，即将16种饮料划分为若干类别，从而更好的指导销售者制定销售计划，具体数据如下表1： 表1：饮料数据 1.2 首先对数据进行初步的考察，对各个指标做简单描述性统计分析。 表2：Descriptive Statistics 从表2中可以看出4个指标的量纲基本不同，尤其以热量和价格的差距最为明显，显示了数据量纲间有很强的差异性。为消除不同变量大小对聚类结果的影响， 有必要在聚类分析前对数据进行标准化处理。 1.3层次聚类 在SPSS中，实现层次聚类的过程步骤如下：
在Method中，默认选择的是不对数据进行标准化，但在此例子中，采用Z Scores方法对数据进行标准化。 1.4结果解释 层次聚类输出的聚类过程表(表3)，它说明层次聚类过程中的每一个步骤是如何进行的，一般来讲，步骤数为参加聚类的数据条数减1，在这里是15步。 表3的第1列列出了聚类过程的步骤号，第2列和第3列列出了在某一步骤中哪些饮料参与了合并，例如在第一步中，饮料5和饮料6首先被合并在一起。第4列列出了每一聚类步骤的聚类系数，这一数值表示被合并的两个类别之间的距离大小。第5列和第6列表示参与合并的饮料是在第几步中第一次出现的，0表示第一次出现在聚类过程中。第7列表示在这一步骤中合并的类别，下一次将在第几步中与其他类别再进行合并。要注意，在聚类过程的描述中，往往一个记录号已经
多元统计分析实验报告 ——研究房价与人民生活水平的关系 一、实验目的 本文旨在研究全国各省市住宅型商品房的平均价格水平，同时分析各省市住宅型商品房平均销售价格与其人民生活水平的关系。本文将用各省市人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入三个变量来衡量各省市的人民生活水平。住宅型商品房平均销售价格应该与人民生活水平成正相关关系。接下来，本文不仅要根据2012年全国各省市住宅型商品房平均销售价格如表1-1进行聚类分析和判别分析，还会根据2012年全国各省市人民生活水平数据如表1-2进行聚类分析与判别分析，观察房价较高的省市与人民生活水平较高的省市是否相符合，用以评价各省市房地产市场的定价是否符合该省市人民生活水平。 表1-1 2012年全国各省市住宅型商品房平均销售价格（元/平方米） 地区X 地区X 北京16553.48 湖南3669.63 天津8009.58 广东7667.89 河北4141.96 广西3909.83 山西3690.88 海南7811.26 内蒙古3656.41 重庆4804.80 辽宁4717.21 四川4959.19 吉林3875.10 贵州3695.36 黑龙江3725.51 云南3861.01 上海13869.88 西藏2982.19 浙江10679.69 甘肃3376.08 安徽4495.12 陕西4803.05 福建8365.92 青海3692.21 江西4381.18 宁夏3620.77 山东4556.63 新疆3593.82 河南3511.26 江苏6422.85 湖北4668.00 其中，X表示住宅型商品房平均销售价格。 数据来源：国家统计局、各省市统计部门官方网站。 表1-2 2012年全国各省市人民生活水平数据单位：元
聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析主成分分析与因子分析的区别 1. 目的不同：因子分析把诸多变量看成由对每一个变量都有作用的一些公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成，因此就是要从数据中控查出对变量起解释作用的公共因子和特殊因子以及其组合系数；主成分分析只是从空间生成的角度寻找能解释诸多变量变异的绝大部分的几组彼此不相关的新变量（主成分）。 2. 线性表示方向不同：因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合；而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合。 3. 假设条件不同：主成分分析中不需要有假设；因子分析的假设包括：各个公共因子之间不相关，特殊因子之间不相关，公共因子和特殊因子之间不相关。 4. 提取主因子的方法不同：因子分析抽取主因子不仅有主成分法，还有极大似然法，主轴因子法，基于这些方法得到的结果也不同；主成分只能用主成分法抽取。 5. 主成分与因子的变化：当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值唯一时，主成分一般是固定的；而因子分析中因子不是固定的，可以旋转得到不同的因子。 6. 因子数量与主成分的数量：在因子分析中，因子个数需要分析者指定（SPSS根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子主可进入分析），指定的因子数量不同而结果也不同；在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分（只是主成分所解释的信息量不等）。 7. 功能：和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势；而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这种情况也可以使用因子得分做到，所以这种区分不是绝对的。
第一节聚类分析统计思想 一、聚类分析的基本思想 1．什么是聚类分析 俗语说，物以类聚、人以群分。 当有一个分类指标时，分类比较容易。 但是当有多个指标，要进行分类就不是很容易了。 比如，要想把中国的县分成若干类，可以按照自然条件来分：考虑降水、土地、日照、湿度等各方面； 也可以考虑收入、教育水准、医疗条件、基础设施等指标； 对于多指标分类，由于不同的指标项对重要程度或依赖关系是相互不同的，所以也不能用平均的方法，因为这样会忽视相对重要程度的问题。 所以需要进行多元分类，即聚类分析。 最早的聚类分析是由考古学家在对考古分类中研究中发展起来的，同时又应用于昆虫的分类中，此后又广泛地应用在天气、生物等方面。 对于一个数据，人们既可以对变量（指标）进行分类(相当于对数据中的列分类)，也可以对观测值（事件，样品）来分类（相当于对数据中的行分类）。 2．R型聚类和Q型聚类 对变量的聚类称为R型聚类，而对观测值聚类称为Q型聚类。这两种聚类在数学上是对称的，没有什么不同。 聚类分析就是要找出具有相近程度的点或类聚为一类； 如何衡量这个“相近程度”？就是要根据“距离”来确定。 这里的距离含义很广，凡是满足4个条件（后面讲）的都是距离，如欧氏距离、马氏距离…，相似系数也可看作为距离。 二、如何度量距离的远近：统计距离和相似系数 1．统计距离 距离有点间距离好和类间距离 2．常用距离
统计距离有多种，常用的是明氏距离。 3．相似系数 当对个指标变量进行聚类时，用相似系数来衡量变量间的关联程度，一般地称为变量和间的相似系数。常用的相似系数有夹角余弦、相关系数等。 夹角余弦： 相关系数： 对于分类变量的研究对象的相似性测度，一般称为关联测度。 第二节如何进行聚类分析 一、系统聚类 1．系统聚类的基本步骤 2．最短距离法 3．最长距离法 4．重心法和类平均法 5．离差平方和法 二、SPSS中的聚类分析 1、事先要确定分多少类：K均值聚类法； 2、事先不用确定分多少类：分层聚类； 分层聚类由两种方法：分解法和凝聚法。 分层聚类的功能：即可进行样品的聚类，也可进行变量的聚类。 分层聚类的原理：即我们前面介绍过的系统聚类方法的原理和过程。 分层聚类的中要进行以下的选择： 数据的标准化 测度方法的选择：距离方法的选择或相似性、关联程度的选择。 聚类方法的选择：即以什么方法聚类，spss中提供了7中方法可进行选择。
一、实验目的及要求： 1、目的 用SPS歎件实现聚类分析及其应用 2、内容及要求 用SPSS寸实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行分析 二、仪器用具： 三、实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel,并进一步导入到SPSS 数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而 且准确性更高，因此，在以下的分析过程中，先采用系统聚类法分析，得出相应结果和碎石图（即聚合系数随分类数变化的曲线图），根据碎石图来判定分几类比较合适，然后再用K均值聚类法进行聚类分析得出结果，比较两结果的异同，以得到比较可信的结果。 四、实验结果与数据处理： 1）用系统聚类法对所有个案进行聚类：
采用Z分数对数据进行标准化处理。 以下图一为聚类方法为“组间联接”时的冰柱图，图二为聚类方法为“Ward 法”时的冰柱图，图三为聚类方法为“质心聚类法”时的冰柱图。 不难看出在分五类的情况下，（未标出的所有为一类） 图一的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图二的分类为：北京；天津；上海、海南、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 图三的分类为：北京；天津；上海、浙江、广东；辽宁、四川、江苏、山东；…… 聚类方法为“组间联接”与“质心聚类法”时分五类的情况是一样的，而聚类 方法为“ Ward法”时与它们两个有些许差别，但总的来说在分五类时，比较可信的结论是北京、天津单独为一类，辽宁、四川、江苏、山东为一类，上海、浙江、广东为一类，在海南省的划分上有些差异，“Ward法”中将其与上海、浙江、广东分为一类，但是其余两个将海南与未列出各省划为一类。
SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）
《统计分析与SPSS的应用〔第五版》〔薛薇 课后练习答案 第8章SPSS的相关分析 1、对15家商业企业进行客户满意度调查,同时聘请相关专家对这15家企业的综合竞争力进 能。步骤：〔1图形→旧对话框→散点/点状→简单分布→进行相应设置→确定；〔2再双击图形→元素→总计拟合线→拟合线→线性→确定 〔3分析→相关→双变量→进行相关项设置→确定 相关性 客户满意度得分综合竞争力得分 客户满意度得分Pearson 相关性 1 .864** 显著性〔双尾.000 N 16 15 综合竞争力得分Pearson 相关性.864** 1 显著性〔双尾.000 N 15 15 **. 在置信度〔双测为 0.01 时,相关性是显著的。 两者的简单相关系数为0.864,说明存在正的强相关性。 2、为研究香烟消耗量与肺癌死亡率的关系,收集下表数据。〔说明：1930年左右几乎极少的妇女吸烟；采用1950年的肺癌死亡率是考虑到吸烟的效果需要一段时间才可显现。
绘制上述数据的散点图,并计算相关系数,说明香烟消耗量与肺癌死亡率之间是否存在显著 的相关关系。 香烟消耗量与肺癌死亡率的散点图<操作方法与第1题相同> 相关性 人均香烟消耗死于肺癌人数 人均香烟消耗Pearson 相关性 1 .737** 显著性〔双尾.010 N 11 11 死于肺癌人数Pearson 相关性.737** 1 显著性〔双尾.010 N 11 11 **. 在置信度〔双测为 0.01 时,相关性是显著的。 相关系数为0.737。因概率P值小于显著性水平〔0.05,拒绝原假设,认为两者存在显著关系。3. 1绘制销售额、销售价格以及家庭收入两两变量间的散点图。如果所绘制的图形不能较清晰地展示变量之间的关系,应对数据如何处理后再绘图。 2 选择恰当的统计方法分析销售额与销售价格之间的相关关系。 <1> 如果所绘制的图形不能较清晰地展示变量之间的关系,应对散点图进行调整。在SPSS 查看器窗口中选中相应的散点图双击鼠标,进入SPSS图形编辑器窗口。选中[选项]菜单下的[分箱元素]子菜单进行数据合并。 〔2
判别分析的一般步骤及SPSS实现 判别分析是一种用于分类变量的统计方法，它可以用于确定一个或多 个预测变量对于区分不同组之间差异的程度。判别分析由一系列步骤组成，包括问题的定义、数据的准备、模型的建立、模型的评估和结果的解释。 以下是判别分析的一般步骤以及如何在SPSS中实现这些步骤的详细说明。 第一步：问题的定义 在进行判别分析之前，需要明确研究的目的和问题。例如，我们可能 希望根据顾客的一些特征（如性别、年龄、收入等）来预测顾客是否购买 一些产品。这样的问题可以通过判别分析解决。 第二步：数据的准备 在进行判别分析之前，需要确保数据满足分析的要求。数据应包括一 个或多个预测变量和一个分类变量。如果数据中存在缺失值，需要进行缺 失值的处理。如果数据中存在异常值，可以选择忽略或进行适当的修正。 第三步：模型的建立 在SPSS中，可以使用“分类函数”来建立判别分析模型。选择“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“判别”子菜单。在“判别”对话 框中，选择一个或多个预测变量，并将分类变量指定为“因变量”。 此外，还可以选择是否进行卡方检验以及是否使用交叉验证等选项。 卡方检验可以用于评估预测变量与分类变量之间的关联性，而交叉验证可 以用于评估模型对于不同样本的预测效果。 第四步：模型的评估
在SPSS中，判别分析的模型评估结果可以在“判别”输出中找到。主要关注以下几个指标： 1.方差贡献表：可以查看每个预测变量对于判别函数的贡献程度，以及它们之间的相关性。 2.群组描述：可以查看不同组之间的平均值，以确定最能区分不同组的预测变量。 3.准确性表：可以查看模型的整体分类准确率以及每个组的分类准确率。 4.标准化系数表：可以查看每个预测变量对于判别函数的贡献程度，使用标准化系数来比较不同预测变量的影响。 第五步：结果的解释 对于判别分析的结果进行解释是非常重要的，以帮助我们理解预测变量如何影响分类变量，并从中得出有用的结论。可以通过参考判别函数的系数、标准化系数和方差贡献来解释结果。另外，还可以参考模型的分类准确率以及群组平均值的差异来解释模型的预测效果。 总结： 判别分析的一般步骤包括问题的定义、数据的准备、模型的建立、模型的评估和结果的解释。在SPSS中，可以使用“判别”选项来进行判别分析。判别分析的结果可以在输出中找到，包括方差贡献表、群组描述、准确性表和标准化系数表等。通过解释结果，可以得出关于预测变量如何影响分类变量的结论。
用SPSS软件来实现判别分析 判别分析是一种统计模型和机器学习方法，可用于研究两个或更多群体之间的差异。通过使用SPSS软件，我们可以对数据进行判别分析，并评估自变量的贡献程度，以及如何使用这些自变量来预测因变量。 要进行判别分析，首先需要准备数据。在SPSS中，数据应该被整理为一个数据框，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征或变量。在判别分析中，我们需要明确选择一个因变量和若干个自变量。 在SPSS软件中，进行判别分析的步骤如下： 步骤1:导入数据 在SPSS中，首先需要导入我们的数据集。点击“文件（File）”选项卡，选择“打开（Open）”，然后选择数据文件。确保数据文件是一个包含正确数据格式的数据框。如果数据集过大，可以选择只导入部分数据进行分析，可以通过“变量视图（Variable View）”进行选择。 步骤2:选择判别分析方法 点击“分析（Analyze）”选项卡，选择“描述统计（Descriptive Statistics）”，选择“判别（Discriminant）”。 步骤3:设置因变量和自变量 在弹出的“判别函数（Discriminant Function）”对话框中，将被解释的变量(因变量)从左边的“因变量（Dependent）”栏拖到右边的“因变量（Dependent）”栏。然后，将讲自变量（特征）从左边的“自变量（Independent(s)）”栏拖到右边的“自变量（Independent(s)）”栏。函数使用的哪些变量将取决于数据中可用的变量数。
步骤4:选择分类方法 在“类型（Method）”选项中，选择判别分析的分类方法。SPSS提 供了两种方法：“协方差矩阵相等（Covariance matrices equal）”和“协方差矩阵不等（Covariance matrices not equal）”。前者使用默 认参数，即假设所有群体具有相同的协方差矩阵。后者提供了更具灵活性 的选项，可以允许不同群体拥有不同的协方差矩阵。 步骤5:查看结果 点击“OK”按钮后，SPSS将计算并显示判别分析的结果。主要结果 是判别函数系数和判别函数的标准方程。这些系数显示了每个自变量的贡 献程度，以及这些自变量如何分别预测因变量。此外，结果还提供了判别 正确率和误分类情况的统计信息，以评估判断函数的准确性。 判别分析的结果还包括鉴别标准，即Wilks' Lambda。Wilks' Lambda是一个指标，衡量判别函数能够分辨不同群体之间的差异程度。 它的值介于0和1之间，值接近1表示判别函数效果较差，值接近0表示 判别函数效果较好。 此外，SPSS还提供了一些辅助分析，如特征值和特征向量的分析， 用于衡量自变量之间的相关性以及是否存在共线性问题。 在进行判别分析之前，还应该进行一些预处理步骤，例如缺失值的处理、异常值的检测和处理、数据标准化等。这些步骤可以在SPSS中的 “数据（Data）”选项卡下的“数据准备（Data Preparation）”中完成。 总之，SPSS软件提供了便捷的操作界面和丰富的统计分析方法，可 以轻松地进行判别分析。但是在进行分析之前，我们需要对数据进行仔细 准备和预处理，以确保分析结果的准确性和可靠性。
判别分析的SPSS操作 判别分析（Discriminant Analysis）是一种用于确定样本所属类别的统计分析方法。它通过构建线性方程来将样本分类到不同的组中，该线性方程称为判别函数。在进行判别分析之前，首先需要收集关于不同类别的样本数据，并且这些样本必须是可信的、有代表性的。 SPSS是一种常用的统计软件，可以进行判别分析。下面将介绍使用SPSS进行判别分析的步骤。 一、数据准备 在进行判别分析之前，需要针对每个样本收集一些特征变量的数据。这些特征变量可以是连续变量或者分类变量。同时，还需要收集样本的类别信息，类别信息必须是分类变量。将这些数据输入到SPSS中的数据文件中。 二、进行判别分析 1. 打开 SPSS 软件，在主界面点击 "Analyze"（分析），然后选择"Classify"（分类），再点击 "Discriminant"（判别）。 2. 在 "Discriminant Function"（判别函数）对话框中，选择"Variables"（变量）。将所有的特征变量移动到 "Predictors"（预测变量）列表中，将类别信息移动到 "Grouping Variable"（分组变量）中。 3. 在 "Options"（选项）中，可以选择 "Statistics"（统计量）和"Save classification results"（保存分类结果）。 4.单击"OK"开始进行判别分析。 三、结果解读
1. 判别分析将给出一些统计结果，其中最重要的是 "Canonical Discriminant Function Coefficients"（标准化判别系数）和 "Structure Matrix"（结构矩阵）。 2. "Canonical Discriminant Function Coefficients" 描述每个预 测变量对于判别函数的贡献程度，较大的系数代表该变量对分类的重要性 更高。 3. "Structure Matrix" 展示了每个变量与判别函数之间的相关性， 值越大表示该变量与判别函数之间的关系越密切。 4. 判别分析的重要输出是 "Classification Results"（分类结果）。它将给出每个样本所属类别的原始分类和判别分类。 通过以上步骤，就可以使用SPSS进行判别分析，并且得到相应的结果。需要注意的是，判别分析的结果只能用于观察样本的分类，不能用于 推断总体。此外，在进行判别分析之前，还应考虑样本的大小和质量，以 及样本是否满足判别分析的相关假设等。
SPSS判别分析 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广 泛使用的统计分析软件，也提供了强大的判别分析功能。本文将介绍 SPSS中判别分析的步骤、应用以及结果的解读。 一、判别分析的步骤 1.数据准备：首先，将已知类别的样本数据录入SPSS中，每个样本 对应一个实例，每个实例有一组预测变量和一个类别变量。 2.变量选择：选择要作为预测变量的特征或属性，并将其加入模型。 通常，只有连续型或分类型的自变量（预测变量）可以用于判别分析。 3.数据分割：将已知类别的样本数据分为训练集和测试集，一般按照70%的比例划分。 4.判别模型：使用SPSS中的判别分析功能建立判别模型。在SPSS中，可以通过路径“分析-分类-判别”打开判别分析对话框。 5.模型评估：使用测试集来评估模型的准确性和性能。可以查看分类 结果的混淆矩阵，计算预测准确率、召回率、F1值等指标。 6.结果解读：根据模型的解读提示，分析各个预测变量对判别结果的 重要性，找出主要影响判别的变量。 二、判别分析的应用领域 判别分析广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、市场营销等。 以下是几个常见的应用案例：
1.疾病诊断：通过患者的生物特征（如血液检测结果、基因表达谱等）来判断是否患有其中一种疾病。 2.风险评估：用于评估贷款申请者的信用风险，根据一些个人特征 （如年龄、收入、居住地等）来预测违约概率。 3.市场细分：根据消费者的特征（如年龄、性别、购买行为等）将市 场区分为不同的细分市场，以制定更精准的市场营销策略。 4.情感识别：通过分析文本数据（如社交媒体评论、产品评论等）来 判断用户的情感倾向，以评估产品或服务的满意度。 三、结果解读 判别分析的结果包括判别函数、判别系数和预测结果。判别函数可以 看作是一组线性加权的预测变量，用于将实例划分到不同的类别中。判别 系数表示了每个预测变量对判别结果的贡献程度，可以用于解释影响判断 的主要变量。预测结果则给出了每个实例属于不同类别的概率值。 判别分析的结果可以用于预测未知实例的类别，也可用于对模型进行 优化和改进。如果模型的预测准确率较低，可以考虑增加预测变量、调整 变量权重、增加样本量等方式来提高模型性能。 总之，判别分析是一种强大的统计方法，可以用于分类问题的解决。SPSS提供了方便易用的判别分析功能，可以帮助用户进行数据预处理、 模型构建和结果解读等操作。通过合理地利用判别分析，我们可以从海量 数据中提取有用的信息，做出准确的预测和决策。
上海电力学院 《应用多元统计分析》——判别分析与聚类分析 学院： 姓名： 学号： 2016年4月
我国部分城市经济发展水平的聚类分析 和判别分析 摘要：本文基于《中国统计年鉴》（2012年版）统计数据，寻找评价城市经济发展水平的指标，包括第二三产业发展水平、固定投资额、社会消费零售总额和进出口贸易交流五个指标，利用统计软件SPSS综合考虑各指标，对所选城市进行K-Means 聚类分析，利用Fisher 线性判别待判城市类型，进一步验证所建模型的有效性。 关键字：聚类分析，判别分析，SPSS，城市经济发展水平 1，引言 经过改革开放后三十多年的长足进展，中国城市化已步入中期阶段，步伐加快，质量显著提高。同时，中国城市化又处于周期转折点上，上一周期行将结束，下一周期将要开始。2011年中国城市化率首次突破50％，意味着中国城镇人口首次超过农村人口，中国城市化进入关键发展阶段，这必将引起深刻的社会变革。 根据2011年4月公布的第六次人口普查数据，2010年中国居住城镇的人口接近6.6亿人，城镇化率达到49.68%，全国已有近一半的人口居住在城镇，这意味着中国将进入城镇时代。在过去30多年中，中国的城市化发展取得了很大成绩。然而，总体上中国的城市化道路是城市化滞后于工业化的非均衡道路；是土地城市化快于人口城市化的非规整道路；是以抑制农村、农业、农民的经济利益来支持城市发展，导致不能兼顾效率和公平的非协调道路；是片面追求城市发展的数量和规模，而以生态环境损失为代价的非持续道路；是以生产要素的高投入，而不是投入少、产值高、依靠科技拉动经济增长的非集约道路。传统的城市化存在着诸多弊端，中国未来的城市化必须走出一条具有自身特色的新型城市化道路。 具体而言，中国城市经济发展水平受限于地理、环境、资源以及国家政策等因素的影响，我国不同区域的城市化进程尚存在很大差异。2012年中国城市发展报告中指出，从区域角度看，目前沿海一带城市发展起步早，与国际贸易交流往来频率高，经济发展水平较高，西部地区受到国家政策的大力扶持，表现出了强劲的增长势头，西部主要城市经济发展水平仅次于沿海发达地区，而中部地区
SPSS聚类分析和判别分析论文
基于聚类分析的我国城镇居民消费结构实证分析 摘要：近年来，我国城镇居民的整体消费水平逐渐提高，但各地区间的消费结构仍存在较大差别。文章选用8个城镇居民消费结构统计指标，采用欧式距离平方和离差平方和法，对我国31个省、直辖市及自治区的2013年城镇居民消费结构进行聚类分析和比较研究。这不仅从总体上掌握了我国消费结构类型的地区分布，而且系统分析了我国各地区消费结构的特点及产生原因，为国家制定消费政策提供了决策依据。 关键词：消费结构；聚类分析；判别分析；政策建议； 一、引言 近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，使各地区的消费结构仍存在着明显差别。为了进一步改善消费结构，正确引导消费，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费结构之间的异同并进行比较研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。 二、消费结构的数据分析 消费结构指居民在生活消费过程中，不同类型消费的比例及其相互之间的配合、替代、制约的关系。就其数量关系来看，消费结构是指在消费过程中不同商品或劳务消费支出占居民总消费支出的比重，反映了一定社会经济条件下人们对各类商品及劳务的需求结构，体现一国或各地区的经济发展水平和居民生活状况。 （一）数据来源 为了更加深入地了解我国城镇居民消费结构，先利用2013年全国数据（如表1所示），对全国31个省、直辖市、自治区进行聚类分析。分析采用选用了城镇居民食品、衣着、居住、家庭用品及服务设备、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务八项指标，分别用来反映较高、中等、较低居民消费结构。
河北省各市经济类型的聚类和判别分析 学号：SY0801313 姓名：杨连锋 摘要 本文采用聚类分析和判别分析这两类方法对河北省各市进行经济类型的分类，其中选取了8项经济指标作为决定经济类型的影响因素。首先应用SPSS软件的聚类分析，对各市所属的经济类别进行了归纳，然后对聚类分析的结果进行判别分析检验，重新判断其所属的经济类型。 关键词：聚类分析、判别分析、经济类型 1、引言 聚类分析是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元统计分析技术的总称，它直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。系统聚类分析又称集群分析，是聚类分析中应用最广的一种方法，它根据样本的多指标（变量）、多个观察数据，定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系，并据此连结这些样品或指标，归成大小类群，构成分类树状图或冰柱图。 判别分析是根据多种因素(指标)对事物的影响来实现对事物的分类，从而对事物进行判别分类的统计方法。判别分析适用于已经掌握了历史上分类的每一个类别的若干样品，希望根据这些历史的经验（样品），总结出分类的规律性（判别函数）来指导未来的分类。 聚类分析与判别分析都是研究分类的，但是它们有所区别： （1）聚类分析一般寻求客观的分类方法，在进行聚类分析以前，对总体到底有几种类型并不知道。判别分析则是在总体类型划分已知，在各总体分布或来自总体训练样本的基础上，对当前的新样本判定它们属于哪个总体。 （2）两类方法的建立的模型不一样，因此在处理某些特定的问题时，就会得出
不一样的结果，就本题看来，出现了经济类型上的判别不一致的细微差异，但是作为分类方法来说，两种方法在大部分情况下都能取得一致的效果。 （3）聚类分析与判别分析也是有联系的。如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要先进行聚类分析，才能考虑判别分析的问题。 上至国家，下至各省市，在制定国民经济和社会发展规划时，通常需要按照行政区域进行经济类型的划分，这有助于对不同地区经济发展存在的差异进行宏观调控，从而因地制宜出台相应的经济政策，促进各地区经济的协调发展，为国民经济持续协调健康发展奠定了坚实基础。本文采用多元统计分析方法，对河北省各市的经济发展指标进行分析，客观地反映了当前各地区的经济类型。 2、解决问题的方法和计算结果 2.1 数据收集 本文选取了2006年全省11地级市的7项经济指标：X1-农业总产值（亿元）、X2-工业总产值（亿元）、X3-建筑业总产值（亿元）、X4-交通运输、仓储和邮政业总产值（亿元）、X5-批发、零售贸易总产值（亿元）、X6-住宿和餐营业总产值（亿元）、X7-金融业总产值（亿元）。以求较为全面反映全国各省、直辖市的经济发展状况。上述指标数据来源于《河北统计年鉴2007》，如表1所示，利用统计软件SPSS13.0建立数据库并对数据进行分析处理。 表1 2006年全省各地级市经济指标
对我国主要城市空气质量的聚类分析和判 别分析 摘要 本文应用多元统计分析中聚类分析和判别分析的理论，使用SPSS17.0软件和spss13.0对我国主要城市的空气质量进行了聚类分析，将31个城市按照空气质量的类型分为了四类。在此基础上，对这些城市的空气质量归属进行了回报判别，结果令人满意。 关键词：spss，聚类分析，判别分析，回报判别，空气质量类型 Abstract：According to the theory of Cluster Analysis and Return Discrimination in the book of Multivariate Statistical Analysis and according to the software of SPSS17.0 and SPSS13.0 ,and processing the date of our mainly city in our county ,and classify 31 cities into four according to the air of quality .Based on the foundation ,according to Return Discrimination to make process about air quality to decide which rank belong to, the outcome is satisfactory. Keyword: SPSS；Cluster Analysis；Discriminant Analysis；Return Discrimination Type of Air Quality 1引言 经济发展水平是衡量人民生活水平的重要指标。对各地区经济发展水平的充分认识与探究有利于调整经济发展战略,有利于各地区经济均衡发展。 聚类分析的基本思想是：在样品之间定义距离，在变量之间定义相似系数，距离或相似系数代表样品或者变量之间的相似程度。按相似程度的大小，将样品逐一归类，关系密切的类聚集到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品都聚集完毕，形成一个表示亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品进行分类。一般地，根据分类对象的不