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描述性統計分析和回歸分析法

生活更新时间:2024-12-17 14:55:50

我們在工作中，不僅要看各項的百分比，對于連續變量，我們要看各項的均值。如果計算總體均值，可用頻率分析、描述性分析中的均值進行展現，也可用探索性分析實現，但探索性分析呈現的指标比較多，不太容易查看。好在，SPSS提供了 均值分析。

SPSS的均值分析用于分組計算、比較指定變量的描述性統計量，如均值、總和、方差、标準差、樣本數，還可給出方差分析表和線性檢驗結果等信息。在均值分析中，我們可以指定一個分類變量作為列變量，Means分析可進行分組計算。

使用Means分析計算若幹分組的描述性統計量，其目的在于可以直觀進行比較。

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）1

示例：打開數據。現收集兩醫院1006名病人某相同手術的情況，包括手術花費的時間（分鐘）及麻醉費用（元）等指标，計算各醫院的麻醉時間及花費。

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）2

1. 打開分析—比較平均值—平均值

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）3

2. 參數說明

（1）因變量列表：要進行均值比較的目标變量，又稱為因變量，且因變量一般為連續變量

（2）自變量列表：為分組變量，也可稱為自變量。一般為分類變量，其取值可為數字，也可為字符串。若指定了一個自變量，“下一頁”按鈕就會激活，可進一步細分層次。

（3）選項：

統計：顯示常用的統計指标，我們可以從中進行選擇。基本上常用統計指标全包含在内。
單元格統計：存放用戶要輸出的統計量
Anova和Eta：對第一層中每一個分組變量進行單因素方差分析，并計算用于連續變量相關程度的eta統計量。方差分析的零假設是：對第一層分類自變量的各個取值，因變量的均值都相等。
線性相關度檢驗：表示對各組均數進行線性趨勢檢驗，實際是對因變量的平均值對自變量進行線性回歸，并計算回歸的判決系數和相關系數，該檢驗僅在自變量有三個以上層次時才能使用

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）4

3. 輸出結果與說明

個案處理摘要：給出了有效數據的樣本數、總樣本數

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）5

報告：給出不同醫院的手術時間和麻醉費用的均值、樣本數、标準差

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）6

方差分析表與相關性度量表：由于醫院不足3個，所以無法給出相應線性度量。

描述性統計分析和回歸分析法（描述性統計分析）7

4. 語法

MEANS TABLES=Time Exp BY Hospital /CELLS=MEAN COUNT STDDEV /STATISTICS ANOVA LINEARITY.

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