SPSSAOMS经典例题分析.ppt

统计分析软件学习汇报——SPSS & AMOS秦兰2014/11/10Page   2统计分析的常见分类统计分析按同时分析的变量数分按是否有假说分按分析目的分单变量分析双变量分析多变量分析探索性分析验证性分析差异分析关联分析归纳分析Page   3SPSS和AMOS的区别SPSSAMOS样本描述各类参数指标结构方程模型总体性质探索性分析验证性分析分析方法对应分析、因子分析、聚类分析、判别分析 ……路径分析、多群组分析、潜变量路径分析等 AMOS的缺陷： 第一，非正态数据处理能力不足； 第二，类别数据处理功能不足； 第三，缺少类别潜变量处理功能；     第四，缺少多水平数据处理功能Page   4第一部分、SPSS主要学习下面的操作：   （1）参数检验：单样本、两独立样本、配对样本   （2）方差分析：单因素、多因素、协方差分析   （3）非参数检验：卡方检验  、二项式检验、K—S检验   （4）相关分析和线性回归分析   （5）聚类分析   （6）因子分析   （7）信度分析及效度分析Page   51.1、单样本检验分析例1：某种品牌的沐浴肥皂制造程序的设计规格中要求每批平均生产120 块肥皂，高于或低于该数量均被认为是不合理的，在由10 批产品所组成的一个样本中，每批肥皂的产量数据见下表，在0.05 的显著水平下，检验该样本结果能否说明制造过程运行良好？ 判断检验类型 ：该例属于“大样本、总体标准差σ未知。

假设形式为：H0：μ＝μ0， H1 :μ≠μ0Page   61.2两个独立样本的检验分析例2：The Wall Street Journal（1994,7 ）声称在制造业中，参加工会的妇女比未参加工会的妇女的报酬要多2.5 美元想通过统计方法，对这个观点是否正确给出检验    假设抽取了8位女性工会会员与8位非工会会员女性报酬数据要求对制造业中参加工会会员的女性报酬与未参加工会的女性报酬平均工资之差进行区间估计，预设的置信度为95％Page   71.3配对样本的检验分析   配对样本是对应独立样本而言的，配对样本是指一个样本在不同时间做了两次试验，或者具有两个类似的记录，从而比较其差异；独立样本检验是指不同样本平均数的比较，而配对样本检验往往是对相同样本二次平均数的检验 配对样本T检验的前提条件为：    第一，两样本必须是配对的即两样本的观察值数目相同，两样本的观察值顺序不随意更改    第二，样本来自的两个总体必须服从正态分布Page   8例3：对某校试验前学习成绩和智商相同的学生，分别进行不同教学方法的训练，进行一段时间试验教学后，检验进行新式培训前后学生的学习成绩是否有了显著提高，从全校学生中随机抽出30名进行测试，培训前后成绩如下。

Page   92、方差分析方差分析中有以下几个重要概念1）因素（Factor）:是指所要研究的变量，它可能对因变量产生影响如果方差分析只针对一个因素进行，称为单因素方差分析如果同时针对多个因素进行，称为多因素方差分析2）水平（Level）:水平指因素的具体表现，如销售的四种方式就是因素的不同取值等级3）单元（Cell）:指因素水平之间的组合4）元素（Element）:指用于测量因变量的最小单位一个单元里可以只有一个元素，也可以有多个元素5）交互作用（Interaction）:如果一个因素的效应大小在另一个因素不同水平下明显不同，则称两因素间存在交互作 用Page   102.1单因素方差分析    单因素方差分析也称一维方差分析，对两组以上的均值加以比较检验由单一因素影响的一个分析变量的因素各水平分组的均值之间的差异是否有统计意义并可以进行两两组间均值的比较，称作组间均值的多重比较   采用单因素方差分析过程要求：因变量属于正态分布总体，若因变量的分布明显是非正态，应该用非参数分析过程Page   11例4：Money杂志报告了股票和债券基金的收益和费用比率10种中等规模的资本股票基金、10种小额资本股票基金、10种混合型股票基 金和10种专项股票基金的费用比率的数据如下。

Page   122.2多因素方差分析1.方法概述    多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析它不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个因素的交互作用能否对观测变量产生显著影响2.基本原理    由于多因素方差分析中观察变量不仅要受到多个因素独立作用的影响，而且因素其交互作用和一些随机因素都会对变量产生影响因 此观测变量值的波动要受到多个控制变量独立作用、控制变量交互 作用及随机因素等三方面的影响以两个因素为例，可以表示为：                         Q总=Q控1+Q控2+Q控1控2+Q随     其中，Q表示各部分对应的离差平方和多因素方差分析比较占的比例，以此推断不同因素以及因素之间的交互作用是否给观测变量带来显著影响Page   133.检验方法   多因素方差分析仍然采用F检验，   其零假设是H0：各因素不同水平下观测变量的均值无显著差异例5：假设某一杂志的记者要考察职业为财务管理、计算机程序员和药剂师的男女雇员其每周的薪金之间是否有显著性差异从每种职 业中分别选取了5名男性和5名女性组成样本，并且记录下来样本中 每个人的周薪金（单位：美元）。

所得数据如下请分析职业和性别对薪金有无显著影响Page   142.3、协方差分析1、方法概述   无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的因变量但在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制，但它们又会对结果产生显著的影响如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论利用协方差分析就可以完成这样的功能2、基本原理    在协方差分析中，将观察变量总的离差平方和分解为由因变量引起的、由因变量的交互作用引起的、由协变量引起的和由其他随机因素引起的以双因素协方差分析为例，观察变量总的离差平方和可以分解为：     Q总=Q协+Q控1+Q控2+Q控1控2+Q随    也可以理解为：Q总— Q协=Q控1+Q控2+Q控1控2+Q随 即在扣除了协变量对观察变量的影响后，分析因变量对观察变量的影响协方差分析也采用F检验法，处理计算思路和多因素方差分析相似Page   15例6：某医生欲了解成年人体重正常者与超重者的血清胆固醇是否不同而胆固醇含量可能与年龄有关系，具体资料数据如下请建立模型分析体重对人体胆固醇含量的影响，同时也要兼顾年龄的因素Page   163.1、卡方检验例7：假如做一种药物实验，将病人分为AB两组，这两组人对药物有两种反应——敏感和不敏感，下图所示就是实验数据，我们怎么比较这两组病人对药物的反应有什么不同呢？   Page   173.2、二项分布检验    二项分布检验是通过样本数据检验样本来自的总体是否服从制定概率值为P的二项分布。

     其原假设为：样本来自的总体与指定的二项分布无显著差异    对于小样本采用精确检验方法，对于大样本采用近似检验方法，用Z检验统计量Page   18例8：某地某时期内出生35名婴儿，其中女性19名（定义sex=0），男性16名（sex=1），问这个地方出生婴儿的性别比例与通常的男女性别比例(设总体概率为0.5)是否不同？数据如下所示Page   193.3、K-S检验 定义：单样本K-S检验是一种拟合优度的非参数检验方法单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法，适用于探索连续型随机变量的分布形态 单样本K-S检验可以将一个变量的实际频数分布与正态分布（Normal）、均匀分布（Uniform）、泊松分布（Poisson）、指数（Exponential）分布进行比较 其零假设H0为：样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异Page   20例9：某地144个周岁儿童身高数据如下所示，问该地区周岁儿童身高频数是否呈正态分布？Page   214、相关分析和线性回归分析    相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。

用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数       作为样本相关系数，常用字母r表示；作为总体相关系数，常用字母ρ表示相关系数的数值范围是介于–1与+1之间                                          计算公式：Page   22利用相关系数r的大小可以判断变量间相关关系的密切程度，具体见表所示Page   23例10：现有1987~2003年湖南省全社会固定资产投资总额NINV和GDP两个指标的年度数据，见下表试研究全社会固定资产投资总额和GDP的数量关系，并建立全社会固定资产投资总额和GDP之间的线性回归方程Page   245、聚类分析1、方法概述    聚类分析是一种研究分类的多元统计分析方法它是将对象分到不同的“类”的一种方法，使得同一个“类”中的对象有尽可能大的相似性而不同“类”间的对象有尽可能大的相异性2、聚类分析的分类有很多种      最常用的是：分层聚类和K均值聚类Page   25例11：2008年我国其中31个省、市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出食品（X1）、衣着（X2）、居住（X3）、家庭设备及服务（X4）、交通和通讯（X5）、文教娱乐用品及服务（X6）、医疗保健（X7）、其他商品及服务（X8）数据如下。

 Page   265、信度分析及效度分析           为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度           信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法           效度分析是指测验在多大程度上测量了预定所要测量的内容Page   275.1、信度分析原理概述：重测信度法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数，适用于事实式问卷，如性别、 出生年月等在两次施测中不应有任何差异重测信度法属于稳定系数复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数复本信度属于等值系数折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性这种方法一般适用于态度、意见式问卷的信度分析Page   28克朗巴哈信度系数法是评价的量表中各题的得分之间一致性的，属于内在一致性系数这种方法适用于态度、意见式问卷的信度分析，是目前最常用的信度系数，其公式为：                               其中，k为调查问卷中题项的总数，r为各项目相关系数的均值。

Page   29克朗巴哈系数与可信程度的关系Page   30例12：为评估某个公司员工的素质设计一套评价表格，其中包括的评价项目有：科学素质、文化素质、经济素 质、道德素质，每个评估项目的满分25分，四个项目评估的总分100分，分数越高素质越高为了研究评价体系的可信性，随机对6名员工进行了测试，现利用这些数据进行信度分析.Page   315.2、效度分析对效度的定义可作如下理解 :（ 1 ）任何一种测验只是对一定目的来说才是有效的 2 ）测验的效度是对测量结果而言的 , 即一种测量工具只有经过实际测量 , 才能根据测量结果判断它的效度 3 ）测验的效度是相对的而非绝对的测验是根据行为样本 , 对所要测量的心理特性作间接推断 , 只能达到某种程度的准确性 , 而没有全有、全无的差别Page   32效度的类型与估计（1） 内容效度 (Content Validity): 是指测验目的代表所欲测量的内容和引起预期反应所达到的程度2）结构效度 (Construct Validity): 又称构想效度 , 是测验对某一理论概念或心理特质量的程度即某测验对所要测量的结构或心理特质实际测量的程度。

3）预测效度 (Predictive Validity): 又称实证效度 , 是指一个测验对个体将来的行为或获得的成就进行预测时的准确性一个测验预测得越准确 , 预测效度越高Page   33例13： 取上次新媒体调查表所得出的关于职业和上网关注事件类型的数据，进行效度分析数据如下：上网关注事件类型政治行政国内外突发事件民生道德学校教育文体娱乐金融科技其他职业（人数）机关人员3211110企业职员294521725230个体业主7913491专技人员10753340教职员工1015691180在校学生3870331959211媒体工作人员2110120其他从业者3661232Page   34第二部分、AMOSPage   35Page   36SEM分析的基本途径理论模型构造解释模型识别数据收集模型检验结果Page   37  以下述成年人生活满意度的路径分析的模型图为例步骤：1、根据理论与经验认为，成年人的“薪资所得”与“身体健康”两个变量会直接影响到“家庭幸福”“生活满意”两个变量，而“家庭幸福”与“社会参与”两个变量也会直接影响到成年人的“生活满意”2、根据以上理论构建模型3、开启数据文件 ex3-1（select data file ）4、模型检验（calculate estimate）5、设置输出统计量（Analysis Properties属性分析）6、浏览模型结果（View Text）7、解释分析出的结果Page   38结构模型适配度评价指标及标准 Default model(预设模型)  Saturated model(饱和模型)   Independence model(独立模型)  在模型适配度统计量识别方面需要以Default model(预设模型) 为主。

  重要指标及标准如下：Page   39Page   40模型修正例：探究中学生数学焦虑、数学态度与数学效能之间关系，   “数学焦虑”包含两个层面：“考试焦虑”、“课堂焦虑”   “数学态度”包含“学习动机”“学习信心”   “数学效能”包含“自我肯定”“持续努力”   采集数据分析得ex4-2谢谢观赏。