用spss可以分析哪些主题

内容如下

假设检验、相关、回归、对数线性、交叉数据表、对应、主成分、因子、方差、协方差分析，等分析。

当数据信息量庞大，需要确定哪一因素是必要因素时，spss是最好的软件，尤其是主成分分析法

spss可以用来数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制等。是统计学用来分析数据的可以进行统计推断。举个例子，现在是信息数据时代，你可以通过大数据分析，判断各种因素之间的关联性，从而为制定政策者提供依据。

主成分分析不是一个独立的统计阶段，而是一个初步结果，其应用有两个方面：

一是主成分评价，另一个是主成分回归。这里，我只给您介绍主成分评价。

主成分评价的步骤：

第一步，对原始数据进行无量纲化处理，公式是减均值比上标准差。

如果用统计软件SPSS操作，则点击菜单“分析---描述统计---描述”，把全部变量选进变量框，勾选“将标准化得分另存为变量”，然后点确定，

第二步， 计算特征根、方差贡献率、累计方差贡献率以及主成分载荷矩阵

在SPSS点击菜单“分析--降维--因子分析”，把标准化后的所有变量调入变量框，确定。得表1和表2。表1给出了两个主成分的特征根，分别是5624和1997（例）。

表1 方差分析表

表2（例）    主成分矩阵

第三步，提取主成分

由表1可知，提取了两个主成分，这两个主成分的累计方差贡献率高达95261%，表明提取前两个主成分可以基本反映全部8个指标所具有的信息。

第四步，计量特征向量

特征向量等于主成分矩阵（表2）除以特征值的平方根。表3即计算出的两个特征向量：

表3 特征向量表

第五步， 计算主成分得分

利用这两个公式可以求出两个主成分F1和F2的得分。

第六步，计算综合得分

表9从略。

 

 

主成分分析不需要旋转，因子分析才需要。

 希望能帮上您！刘得意统计服务

有没有好的正交试验设计软件？做实验用的

这个可以在spssau中完成:

比如做三因子三水平的交互正交表,

选项因子个数选择3,水平个数也是3,点击“开始分析”,搞定。

扩展资料

spssau的功能:

1、方差分析功能:方差齐性检验、单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、均值比较分析和事后多重对比功能。

2、非参数功能:单样本Wilcoxon秩和检验、独立样本非参数检验(mannWhitney)、独立样本非参数检验(Kruskal-Wallis)、配对样本符号wilcoxon秩和检验、多样本Friedman检验、游程检验、Kendall协调系数、Cochran'sQ检验。

3、多元统计功能:聚类分析(Kmeans聚类)、聚类分析(K-prototype聚类)、主成分分析、因子分析、典型相关分析、分层聚类、GEE模型、偏最小二乘回归、结构方程模型。

参考资料来源:

-SPSSAU

做正交实验设计的软件都有什么啊？除了spss还有吗？

目前的可以做正交分析的数据分析软件有SPSS,SAS,JMP,但是你说更简单的那就是正交助手这个软件

SPSS统计软件帮你试验和检验

SPSS统计软件:帮你试验和检验

在质量管理中,正交试验和参数检验是质量管理者经常运用的两种方法。其中,正交试验一方面用于在产品设计阶段选择最优的设计参数配合,尽量降低成本;另一方面用于在生产过程中采用最优的工艺方案,以能达到优质、高产、低耗的目的。参数检验则在进货检验、产品验定、工艺检查等过程中借用所选样本的产品的特性对其所在整体进行假设检验,以确定整体的情况。

然而,随着工艺的发展和产品复杂程度的提高,正交试验中的指标和因素也必将随着增加,计算过程也必将变得更加繁杂。而假设检验的计算分析过程必然是复杂的。因此,有必要利用计算机软件进行这两方面的工作,以便更好地完成企业质量管理工作。质量管理的设计实验

本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。

某轴承厂生产的轴承内套圈硬度不均匀,热处理淬火QC小组决定通过正交实验来优选淬火工艺参数,提高内套圈硬度均匀的合格率。经过分析,确定“淬火加热温度”、“淬火加热保温时间”、“回火加热温度”和“回火保温时间”为造成硬度不均匀的主要原因。根据以往经验,对4个因素各取3个水平:淬火加热温度分别为:835、845、855摄氏度;淬火加热保温时间分别为:20、15、10分钟;回火温度为:160、170、180摄氏度;回火保温时间为:2、25、3小时。

第一步,建立SPSS的数据集文件。

第二步,分析过程如下:

①单击Analyze菜单,选择GeneralLinearModels项。从中打开多因子方差分析“Univari鄄ate”对话框,将变量“合格率”选入“DependentVariable”框,将其他变量选入“FixedFactor(s)”。

②点击“Options”按钮,打开“Univariate:Options”对话框,将4个变量分别依次选入“Displaymeansfor”框内,点击“continue”。

③点击“Model”按钮,打开“Univariate:Model”对话框,选择“custom”,将4个变量分别依次选入“Model”框内,点击“continue”。

④点击“OK”,统计分析结果如表1、表2所示。由表1的“EstimatedMarginalMeans”单因素统计量表中“TypeIIISumofsquares”列的数据可以看出:淬火加热温度是最重要的因素,其次依次分别是回火保温、淬火保温和回火温度;通过对表2各分表中的“Mean”列的数据比较,可知我们应该选择每个因素的最佳水平分别为:淬火加热温度选择水平3,即855摄氏度;回火保温时间选择水平1,即2小时。另外,点击“Univariate”中对话框其他按钮以及在“Univari鄄ate:Options”对话框和“Uni鄄variate:Model”对话框内,均可以设置更多统计分析要求。样本信息的参数检验

在实际的生产、检验过程中,并不是对全部产品的特性进行测量,而是借助对所选择样本产品特性的测量,对样本所在的整体进行假设检验,以确定整批产品合格与否,从而做出决策。SPSS软件的参数检验,主要是要通过相伴概率值与显著性水平的比较,来决定拒绝还是接受原假设。在此,我们以最常用的t检验来说明SPSS在参数检验中的应用。

t检验可以分为单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。下面将以单样本t检验为例简单介绍SPSS在参数检验中的用法,两独立样本t检验和配对样本t检验分别由“Analyze”菜单中“comparemeans”的“Indepen鄄dent-SamplesTTest”项和“Paired-SamplesTTest”项来完成,操作与单样本t检验类同,在此不进行详细叙述。

例:某电器厂生产一种云母片,要求厚度均值为13mm,今在某天生产的云母片中随机抽取26片。现在我们检验今天生产的云母片厚度均值是否与规定的质量分布要求有无显著差异(α=005)。

第一步,建立SPSS的数据文件。

第二步,单击“Analyze”菜单中“comparemeans”的“OneSam鄄plesTTest”项,打开“One-Sam鄄pleTTest”对话框,将变量“厚度”选入“Testvariable(s)”框内,表示需要对之进行分析;在“Testval鄄ue:”中填入总体均值13,点击“OK”。

第三步,点击“Options”按钮,打开“One-SampleTTest:Op鄄tions”对话框,在“ConfidenceIn鄄terval”内输入95,表示置信区间为95%;“MissingValues”是对缺省值的处理,在此选择“Excludecasesanalysisbyanalysis”,表示具体分析用到的变量有缺失值才除去该记录,点击“Continue”按钮。

最后,点击“OK”,就能够得出检验结果

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老大，首先，你上传的图我无法看清。

其次，用SPSS软件做主成分分析也没那么复杂，不过你要钻研一番。下面的说明及举例希望可以对你有帮助：

主成分分析法在SPSS中的操作

1、指标数据选取、收集与录入（表1）

2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis，弹出Factor Analysis 对话框：

3、把指标数据选入Variables 框，Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients,然后点击Continue, 返回Factor Analysis 对话框，单击OK。

注意：SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时, SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理, 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量, 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据, 如需要得到标准化数据, 则需调用Descriptives 过程进行计算。

从表3 可知GDP 与工业增加值, 第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系, 与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强, 证明他们存在信息上的重叠。

主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标, 如果特征值小于1, 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大, 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过表4( 方差分解主成分提取分析) 可知, 提取2个主成分, 即m=2, 从表5( 初始因子载荷矩阵) 可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷, 说明第一主成分基本反映了这些指标的信息; 人均GDP 和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷, 说明第二主成分基本反映了人均GDP 和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息, 所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到, 因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵, 每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。

用表5( 主成分载荷矩阵) 中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入( 可用复制粘贴的方法) 到数据编辑窗口( 为变量B1、B2) , 然后利用“Transform→Compute Variable”, 在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(722)”[注: 第二主成分SQR后的括号中填1235, 即可得到特征向量A1(见表6)。同理, 可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘, 然后就可以得出主成分表达式[注: 因本例只是为了说明如何在SPSS 进行主成分分析, 故在此不对提取的主成分进行命名, 有兴趣的读者可自行命名。

标准化：通过Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 对话框来实现: 弹出Descriptives 对话框后, 把X1～X10 选入Variables 框, 在Save standardized values as variables 前的方框打上钩, 点击“OK”, 经标准化的数据会自动填入数据窗口中, 并以Z开头命名。

以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型, 即用第一主成分F1 中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 然后加上第二主成分F2 中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和, 即可得到综合得分模型:

根据主成分综合模型即可计算综合主成分值, 并对其按综合主成分值进行排序, 即可对各地区进行综合评价比较, 结果见表8。

具体检验还需进一步探讨与学习

如何用ＳＰＳＳ软件进行主成分分析郭显光摘要文章指出《统计分析软件ＳＰＳＳ／ＰＣ＋》中主成分分析举例中的一处错误，比较了主成分分析和因子分析的异同，进而指出用ＳＰＳＳ软件不能直接进行主成分分析。作者根据主成分分析和因子分析的关系，提出一种先用ＳＰＳＳ的ＰＣ法得出因子载荷阵，然后求出特征向量，建立主成分模型的主成分分析计算方法。关键词主成分分析因子分析因子载荷阵特征向量一、关于主成分分析举例中的一处错误在ＳＰＳＳ的高级统计分析命令中，有因子分析的功能。例如，用ＦＡＣＴＯＲ命令可以进行因子分析，用ＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮ子命令可以输出因子模型阵、变量被解释的因子方差、所提取的因子特征根和每个特征根代表的变量Ｘ总方差的百分比。在使用该命令时，可以指定提取因子的方法，包括ＰＣ（主成分法）、ＰＡＦ（主轴因子法）等等，也可以指定因子旋转方式。在童忠勇教授主编的《统计分析软件ＳＰＳＳ／ＰＣ＋》（陕西人民教育出版社，１９９０年）一书中，第２１３－２１５页给出了一个例子：某地区对下属１２个县人口调查，其中５个经济变量为：Ｘ１（住户数）、Ｘ２（学校数）、Ｘ３（就业人数）、Ｘ４（年收(本文共计5页)

可以做，但是有一说一俺并没有完全弄清楚原理。

Eviews的panel data主成分分析步骤如下：

①建立一个panel workfile（注意起始终止年份，以及cross sections 中填入你对应的城市数量，例如9）

②Quike→empty group→导入数据（需手动输入第一行的变量名，选中第一排后敲击↑即可）

③view→principle components→点击确定

就做好啦！

祝顺利~