SPSS统计分析高级教程

章节摘录

版权页：   插图：   第3章多元方差分析与重复测量方差分析 3.1 多元方差分析 3.1.1 模型简介 1.问题的提出 目前，应试教育涉及如何对学生成绩（如语文、数学、外语、体育等）进行综合评价的问题。试想将某校某年级的学生按班级随机分成两组，一组施以素质教育，另一组仍用传统的应试教育，然后考查期末考试的两组学生的成绩。很容易想到的分析方法是对两组学生各科成绩进行t检验，分别计算出各门课程的t值、P值，然后回答素质教育是否降低学生的语文成绩，是否降低数学成绩……但很可能出现的结果是，某一（几）门课程成绩检验结果P值≤0.05，而其他的课程成绩检验结果P值>0.05，从而难以得到一个综合的结论。在这个问题中，对一个观察单位的观测指标（因变量）常有多个，且各指标间又往往相互联系、相互影响。对于这种资料，可能有的人会将各个因变量割裂开分别进行统计分析，就如同上面所提到的分别进行t检验一样，但这种做法有以下几个缺点。 （1）检验效率低。可能的一种情况是两组（或多组）观察对象的多个观测指标的联合分布之间有差别，而单独对每个观察指标进行统计学检验却没有统计学意义，当然反过来也有可能。但并不是说研究者可以随意地将多个互不相关的观察指标放在一起，考察各组间因变量的总体联合分布之间有无差别，有可能一个真正有差别的观察指标其差别可能会被其他许多没有差别的观察指标稀释掉。所以是否考察多个观察指标的联合分布，要看这几个观察指标之间是否存在相关关系。 （2）犯一类错误的概率增大。假设有P个观察指标，对每个指标进行t检验（或方差分析），一类错误的概率Ot设定为0.05，根据乘法原理，P个观察指标的P次检验结果均正确的概率为（1—0.05）9。当观察指标数为5时，则5次检验结果均正确的概率为0.7738，此时犯一类错误的概率为1—0.7738=0.2262。当观察指标数为10时，犯一类错误的概率则增大为0.4013。这一情形类似于多组比较使用两两t检验所遇到的问题。 （3）一元分析结果不一致时，难以给出综合结论。如上面素质教育的例子，就很难说素质教育是否会导致学生学习成绩下降。 （4）忽略了变量间相互关系，导致“只见树木，不见森林”。单因变量的分析结果不能简单地叠加起来向多因变量推广，就如同人们在地面上（二维）认为大地是平的，但实际上在太空中（三维）一看才发现是个球面一样，仅仅进行单因变量的分析可能会损失很多信息，甚至得出错误的结论。

内容概要

张文彤 博士，数据挖掘、市场研究、统计软件教学与应用领域专家，现任全球第八大市场研究集团INTAGE中国公司全国技术总监。曾在复旦大学任教数载，期间协助SPSS在中国建立并完善了其培训体系，是国内知名的SPSS培训师之一。在数据挖掘、市场研究、医药数据分析等领域均经验丰富，曾负责为知名跨国公司完成了中国城市女性市场细分模型、销量预测模型、商圈选址模型等各类项目，并协助完成多项IT、电信、税务、银行等行业的数据挖掘项目。

书籍目录

第一部分 一般线性模型、混合线性模型和广义线性模型

第1章 方差分析模型

1.1 模型简介

1.1.1 模型入门

1.1.2 常用术语

1.1.3 适用条件

1.2 案例：胶合板磨损深度的比较

1.2.1 操作说明

1.2.2 结果解释

1.2.3 模型参数的估计值

1.2.4 两两比较

1.2.5 其他常用选项

1.3 两因素方差分析模型

1.3.1 案例：超市规模、货架位置与销量的关系

1.3.2 边际均值与轮廓图

1.3.3 拟合劣度检验

1.4 因素各水平间的精细比较

1.4.1 POSTHOC子句

1.4.2 EMMEANS子句

1.4.3 LMATRIX子句和KMARIX子句

1.4.4 CONSTRAST子句

1.5 方差分析模型进阶

1.5.1 随机因素的方差分析模型

1.5.2 自定义效应检验使用的误差项

1.5.3 四类方差分解方法

思考与练习

参考文献

第2章 常用实验设计分析方法

2.1 仅研究主效应的实验设计方案

2.1.1 完全随机设计

2.1.2 配伍设计

2.1.3 交叉设计

2.1.4 拉丁方设计

2.2 考虑交互作用的实验设计方案

2.2.1 析因设计

2.2.2 正交设计

2.2.3 均匀设计

2.3 误差项变动的特殊实验设计方案

2.3.1 嵌套设计

2.3.2 重复测量设计

2.3.3 裂区设计

2.4 协方差分析

2.4.1 协方差分析的必要性

2.4.2 平行性假定的检验

2.4.3 计算和检验修正均值

思考与练习

参考文献

第3章 多元方差分析与重复测量方差分析

3.1 多元方差分析

3.1.1 模型简介

3.1.2 案例：教育模式比较

3.1.3 对案例的进一步分析

3.2 重复测量资料的方差分析

3.2.1 模型简介

3.2.2 案例：促销效果研究

思考与练习

参考文献

第4章 线性混合模型

4.1 模型简介

4.1.1 问题的提出

4.1.2 模型入门

4.2 层次聚集性数据案例

4.2.1 拟合基本模型结构

4.2.2 在固定效应中加入自变量

4.2.3 在随机效应中加入自变量

4.2.4 更多解释变量的引入

4.2.5 其他常用选项

4.3 重复测量数据案例

4.3.1 对数据的初步分析

4.3.2 拟合基本模型结构

4.3.3 考虑重复测量间的相关性

4.3.4 更改对测量间相关性的假定

4.3.5 模型中可用的相关阵种类

4.4 线性混合模型进阶

4.4.1 线性混合模型的用途

4.4.2 线性混合模型与一般线性模型的联系

思考与练习

参考文献

第5章 广义线性模型、广义估计方程和广义线性混合模型

5.1 广义线性模型

5.1.1 模型简介

5.1.2 案例分析

5.2 广义估计方程

5.2.1 方程简介

5.2.2 案例分析

5.3 广义线性混合模型

5.3.1 模型简介

5.3.2 案例分析

思考与练习

参考文献

第二部分 回归模型

第6章 多重线性回归模型

6.1 模型简介

6.1.1 基本概念

6.1.2 分析步骤

6.2 案例：销量影响因素分析

6.2.1 基本分析结果

6.2.2 回归模型的假设检验

6.2.3 偏回归系数的假设检验

6.2.4 标准化偏回归系数

6.2.5 衡量回归模型优劣的标准

6.3 回归预测、区间估计与残差分析

6.3.1 模型预测值

6.3.2

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《高等学校教材:SPSS统计分析高级教程(第2版)》适合于已具备统计分析基础知识的读者阅读，可作为高等学校各专业高年级本科生、研究生的统计学教材或参考书，以及市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等专业人士的参考书。

作者简介

《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》以IBMSPSSStatistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPss行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使《高等学校教材：SPSS统计分析高级教程（第2版）》更加易学易用。

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