spss判别分析汽车风险程度分类方法

Question

如题所述

Answer 1

了很多经验都没有结果解读，下面给出SPSS判别分析详细操作步骤➕详细结果解读
题目：为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样本分为3类，指标指标及原始数据如下表，试建立判别函数并判断另外4个判别样品属于哪一类。
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方法/步骤分步阅读
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准备数据
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1.将数据导入SPSS。
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点击：分析——分类——判别式
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点击：分析——分类——判别式
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然后点击统计，勾选上平均值，单变量，博克斯，组内相关性；这里的“未标椎化”指的是fish判别法，而费希尔指的是贝叶斯判别法，二者在这里是反的的，因为贝叶斯里的某个理论是由fish提出，所以这里是反的，需要注意
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然后点击分类，勾选上需要的，点击继续
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最后点击确定
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由于组均值等性检验未通过，因此需要将未通过的指标剔除，重新运行
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分析
为判别另外4个样品的组别，选择Fisher判别法建立判别函数对其进行判别。
1.组平均值的同等检验
表1为组平均值的同等检验表，从中可以看出，在显著性水平0.01下，变量、X1、X2、X3与X6的概率P值分别为0.981、0.941、0.072、0.631，均大于0.01，应接受原假设，认为变量X1、X2、X3与X6在三组的均值是不存在显著差异。变量X4、X5的概率P值分别为0.007、0.000，均小于0.01，应拒绝原假设，认为变量X4、X5在三组的均值是存在显著性差异的。
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表2为各组协方差矩阵是否相等的Box’s M检验，从检验结果可以看出，协方差阵是奇异矩阵，因此，考虑仅使用变量X4、X5建立判别函数。
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剔除变量X1、X2、X3与X6留下变量X4、X5后重新运行得到表3，从表中可以看出，保留变量后，协方差阵是非奇异矩阵，F值对应显著性水平值为0.002，在显著性水平下，应拒绝原假设，认为各总体方差不相等。
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表4反映判别函数的特征值、解释总方差的比例、典型相关性。第一个判别函数解释了100%的方差，第二个判别函数未解释其方差。
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表5是对按两个判别函数的检验，由威尔克 Lambda检验，函数1的显著性水平为0.000，在显著性水平0.01上认为判别函数1是显著的。函数2的显著性水平为0.990，在显著性水平0.01上认为判别函数2是不显著的。因此保留判别函数1。
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表6标准化的判别函数，可以得到函数1的判别函数:
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表7为未化的判别函数，可以得到函数1的判别函数:
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根据判别函数1计算每个观测的判断Z得分，根据表8结果，判别函数在第一组的重心为-1.217，判别函数在第二组的重心为2.927，判别函数在第三组的重心为-1.710。
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最后根据每个观测的判别Z得分对观测值进行分类，根据数据输出框输出结果可知，判断样本中1和3为第二组，2和4为第一组。其他样本中第二组中有一个，第三组中有两个被判错。

Answer 2

Discriminant Analysis判别分析主对话框 如图 1-1 所示

图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框

（1）选择分类变量及其范围

在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)，
按上面的一个向右的箭头按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。
此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示，供指定该分类变量的数值范围。

图 1-2 Define Range 对话框
在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。按Continue 按钮返回主对话框。

(2)指定判别分析的自变量

图 1-3 展开 Selection Variable 对话框的主对话框

在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮。
把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。

（3） 选择观测量