SPSS軟件的應(yīng)用1-SPSS為StatisticalPackageforthesocialScience的縮寫(xiě)；SPSS是美國(guó)SPSS公司在20世紀(jì)80年代開(kāi)發(fā)的一個(gè)集數(shù)據(jù)整理、分析過(guò)程、結(jié)果輸出等功能于一身的組合式軟件包，是數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)軟件之一；SPSSForWindows

是SPSS軟件的Windows版本，它具有清晰、直觀、易學(xué)易用、涵蓋面廣的特點(diǎn)。2-進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基本操作步驟：將數(shù)據(jù)輸入SPSS（定義變量、錄入數(shù)據(jù)等），并存盤(pán)；進(jìn)行必要的預(yù)分析（進(jìn)行分布圖、均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差的描述等），以確定應(yīng)采用的統(tǒng)計(jì)分析方法；按分析目的選用統(tǒng)計(jì)程序，執(zhí)行統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程；保存和導(dǎo)出分析結(jié)果。

3-SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹菜單欄常用工具欄數(shù)據(jù)欄當(dāng)前單元格數(shù)據(jù)瀏覽變量瀏覽4-File菜單欄介紹File(文件操作)完成文件的調(diào)入,存儲(chǔ),顯示和打印等操作SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹5-Edit菜單欄介紹Edit(文件編輯)完成文本或數(shù)據(jù)內(nèi)容的選擇、拷貝、粘貼、尋找和替換等操作SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹6-View菜單欄介紹View(窗口外觀控制)完成文本或數(shù)據(jù)內(nèi)容的狀態(tài)欄、工具欄、字體、網(wǎng)格線和數(shù)值標(biāo)簽等功能的操作SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹7-Data菜單欄介紹Data(數(shù)據(jù)管理)完成數(shù)據(jù)變量名稱和格式的定義，數(shù)據(jù)資料的選擇、排序、加權(quán)、數(shù)據(jù)文件的轉(zhuǎn)換、連接和匯總等操作SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹8-Transform菜單欄介紹Transform(數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換)完成數(shù)據(jù)值的計(jì)算、重新編碼和缺失值替代等操作SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹9-Analyze菜單欄介紹Analyze(統(tǒng)計(jì)分析)完成一系列統(tǒng)計(jì)分析的選擇和應(yīng)用SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹10-Graphs菜單欄介紹Graphs(統(tǒng)計(jì)圖表)完成統(tǒng)計(jì)圖表的建立和編輯SPSS主界面(數(shù)據(jù)管理窗口)介紹11-§1.3建立與保存數(shù)據(jù)文件新建數(shù)據(jù)文件打開(kāi)其他格式的數(shù)據(jù)文件保存數(shù)據(jù)文件File菜單中的其他條目12-新建數(shù)據(jù)文件第一步：定義變量屬性具體步驟：選擇VariableView選項(xiàng)卡；定義變量名(Name)；定義變量類型(Type)；定義寬度(Width)和小數(shù)位數(shù)（Decimals）；定義變量標(biāo)簽（Label）和值標(biāo)簽(Values)；定義用戶缺失值(Missing)；定義變量的顯示格式(Columns和Align)；定義變量測(cè)度類型(Measure)。13-新建數(shù)據(jù)文件可供選擇的變量類型有：Numeric(標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值型)；Comma(帶逗點(diǎn)的數(shù)值型)；Dot(逗點(diǎn)作小數(shù)點(diǎn)的數(shù)值型)；ScientificNotation(科學(xué)記數(shù)法)；Data(日期型)；Dollar(帶有美元符號(hào)的數(shù)值型)；CustomCurrency(用戶自定義型)；string(字符型)。14-新建數(shù)據(jù)文件定義用戶缺失值對(duì)話框：無(wú)缺失值選項(xiàng)，為系統(tǒng)默認(rèn)離散缺失值選項(xiàng)范圍并附加一個(gè)范圍外值15-新建數(shù)據(jù)文件可供選擇的變量測(cè)度類型有：Scale(定距定比測(cè)量)對(duì)等間隔測(cè)度的變量或表示比值的變量選此項(xiàng)，如身高、體重；Ordinal（定序測(cè)量）對(duì)表示順序的變量選擇此項(xiàng)，如比賽名次；Nominal（定類測(cè)量）對(duì)標(biāo)稱變量選擇此項(xiàng)，如民族、性別；16-新建數(shù)據(jù)文件變量測(cè)度類型的默認(rèn)值情況：字符串（字母數(shù)字）變量默認(rèn)類型為Nominal

；帶有值標(biāo)簽的數(shù)值型變量或字符串變量默認(rèn)類型為Ordinal

；沒(méi)有定義值標(biāo)簽的數(shù)值型變量，但數(shù)值的個(gè)數(shù)少于指定的數(shù)量被設(shè)置成Ordinal

；沒(méi)有定義值標(biāo)簽的數(shù)值型變量，且數(shù)值的個(gè)數(shù)多于指定的數(shù)量被設(shè)置成Scale

。17-新建數(shù)據(jù)文件第二步：錄入數(shù)據(jù)和其他常用統(tǒng)計(jì)軟件相比，SPSS數(shù)據(jù)界面的優(yōu)勢(shì)是能支持鼠標(biāo)的拖放操作，以及拷貝粘貼等命令。先在首格內(nèi)輸入數(shù)字并回車確認(rèn)，然后復(fù)制該數(shù)字，再用拖放方式選中所有欲輸入該數(shù)字的單元格，最后執(zhí)行粘貼命令即可。連續(xù)多個(gè)相同值的輸入技巧將EXCEL數(shù)據(jù)直接引入SPSS的技巧在EXCEL中選中所有數(shù)據(jù)（不包括變量名），然后復(fù)制；再切換到SPSS，最好使行1列1單元格成為當(dāng)前單元格，執(zhí)行粘貼命令后，數(shù)據(jù)就會(huì)全部轉(zhuǎn)入SPSS，再定義相應(yīng)的變量即可。18-選擇菜單File==>Save(或Saveas)，或直接單擊工具欄“”按鈕，如果數(shù)據(jù)文件曾經(jīng)存儲(chǔ)過(guò)，則按原文件名保存數(shù)據(jù)；否則，就會(huì)彈出Saveas對(duì)話框。若將數(shù)據(jù)存為SPSS以外的其他類型，可能有些設(shè)置會(huì)丟失，如標(biāo)簽和缺失值等。尤其是缺失值，如果想存的數(shù)據(jù)格式不支持缺失值，則數(shù)據(jù)可能會(huì)變得面目全非。注意：建立與保存數(shù)據(jù)文件--File菜單19-第二章常用統(tǒng)計(jì)分析功能的實(shí)現(xiàn)§2.1基本統(tǒng)計(jì)分析§2.2均值比較與T檢驗(yàn)§2.3相關(guān)分析§2.4因子分析

§2.5聚類分析與判別分析20-序號(hào)性別年齡身高體重序號(hào)性別年齡身高體重1

2

3

4

5

6

7

8

9

101112131415男男男男男女女女女女男男男男男131313131313131313131314141414156.0155.0144.6161.5161.3158.0161.0162.0164.3144.0157.9176.1168.0164.5153.047.537.838.641.643.347.347.147.033.833.849.254.550.044.058.0161718192021222324252627282930女女女女女男男男男男女女女女女141414141415151515151515151515164.7160.5147.0153.2157.9166.0169.0170.0165.1172.0159.4161.3158.0158.6169.044.153.036.430.140.457.058.551.058.055.044.745.444.342.851.1例已知三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，要求對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)單的描述統(tǒng)計(jì)分析。（數(shù)據(jù)1)§2.1基本的統(tǒng)計(jì)分析21-Descriptives對(duì)話框指定統(tǒng)計(jì)量與輸出結(jié)果顯示的順序計(jì)算并保存所選變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，公式為22-Descriptives對(duì)話框均值合計(jì)偏度峰度標(biāo)準(zhǔn)差方差全距均值標(biāo)準(zhǔn)誤離散趨勢(shì)分布輸出順序按均值升序顯示統(tǒng)計(jì)量按均值降序顯示統(tǒng)計(jì)量按變量名字母順序顯示統(tǒng)計(jì)量按數(shù)據(jù)集中變量的排列順序顯示統(tǒng)計(jì)量23-輸出結(jié)果：標(biāo)準(zhǔn)化值24-探索分析探索分析是指對(duì)測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步考察與核實(shí)，目的是檢查數(shù)據(jù)中是否存在奇異值、影響點(diǎn)或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，因?yàn)槠娈愔祷蛴绊扅c(diǎn)往往對(duì)分析的影響較大，不能真是反映數(shù)據(jù)的總體特征判別數(shù)據(jù)分布特征，以及進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等；探索分析過(guò)程，可通過(guò)Explore對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)(Analyze

DescriptiveStatistics

Explore)，該過(guò)程要求參與分析的變量是等間隔測(cè)度的數(shù)值型變量，因子變量(分組變量)可以是數(shù)值型或是字符型。25-例對(duì)數(shù)據(jù)1中的三十名學(xué)生的身高數(shù)據(jù)按性別進(jìn)行簡(jiǎn)單的探索分析。選擇分析變量指定分組變量選擇標(biāo)識(shí)變量選擇輸出項(xiàng)選擇描述統(tǒng)計(jì)量設(shè)置輸出圖形指定缺失值的處理方式26-Explore對(duì)話框輸出基本描述統(tǒng)計(jì)量指定均值的置信區(qū)間輸出最大似然比的穩(wěn)健估計(jì)輸出5個(gè)最大與最小值輸出5﹪、10﹪、25﹪、50﹪、75﹪、90﹪以及95﹪的百分位數(shù)剔除帶有缺失值的觀測(cè)量同時(shí)剔除缺失值及與其有成對(duì)關(guān)系的觀測(cè)量將缺失值單列一組顯示27-Explore對(duì)話框盒形圖描述圖形莖葉圖直方圖輸出正態(tài)概率與離散概率圖輸出回歸直線斜率及方差齊性的Levene’s檢驗(yàn)轉(zhuǎn)換冪值估計(jì)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換28-輸出結(jié)果㈠：選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn)29-輸出結(jié)果㈡：盒形圖莖葉圖奇異值極值30-§2.2均值比較與T檢驗(yàn)均值比較是指利用參數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)推斷方法，來(lái)檢驗(yàn)不同樣本均值的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義，是否能說(shuō)明總體存在差異性；SPSS提供的均值比較分析功能(AnalyzeCompareMeans)具體包括：Means過(guò)程、單一樣本t檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、及單因素方差分析等。31-Means過(guò)程Means過(guò)程的基本功能是分組計(jì)算，比較指定變量的描述統(tǒng)計(jì)量，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、總和、方差等一系列單變量描述統(tǒng)計(jì)量，還可以給出方差分析表和線性檢驗(yàn)結(jié)果。例已知（數(shù)據(jù)1）三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，要求分析按性別和年齡分組的學(xué)生身高是否存在顯著性差異32-Means對(duì)話框因變量列表自變量列表指定變量的層次安排33-Means對(duì)話框可供選擇的統(tǒng)計(jì)量用于描述各單元格特征的統(tǒng)計(jì)量對(duì)第一層每個(gè)控制變量的分析方差分析表及和統(tǒng)計(jì)量線性檢驗(yàn)34-輸出結(jié)果：選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn)35-單一樣本t檢驗(yàn)單一樣本t檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)變量的總體均值與指定的檢驗(yàn)值之間是否存在顯著差異，其前提是樣本來(lái)自的總體應(yīng)服從正態(tài)分布；單一樣本t檢驗(yàn)過(guò)程可通過(guò)One-SampleTTest對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。例（數(shù)據(jù)1）是對(duì)某市12～15歲青少年身高的抽樣調(diào)查資料，試在5﹪的顯著性水平下，推斷該市該年齡段的青少年是否達(dá)到了160厘米的標(biāo)準(zhǔn)身高。36-One-sampleTTest對(duì)話框檢驗(yàn)值缺失值處理方法剔除分析變量含缺失值的觀測(cè)剔除所有含缺失值的觀測(cè)37-輸出結(jié)果：P值=0.653＞0.05，應(yīng)接受原假設(shè)，即可以認(rèn)為該市青少年身高達(dá)到了160cm的標(biāo)準(zhǔn)。38-獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)兩獨(dú)立總體的均值是否具有顯著差異，其前提是兩樣本彼此獨(dú)立，且其來(lái)自的總體均服從正態(tài)分布；獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)可通過(guò)Independent-SamplesTTest對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。例對(duì)于該數(shù)據(jù)，在10﹪的顯著性水平下，比較該市12～15歲青少年中，男、女青少年的身高是否有顯著性差異。39-Independent-Samples

TTest對(duì)話框分組變量40-輸出結(jié)果：P值=0.144＞0.10，應(yīng)接受原假設(shè)，即可以認(rèn)為該市男女青少年的身高不存在顯著差異。41-單因素方差分析用于測(cè)試某一個(gè)控制變量的不同水平是否給觀察變量造成了顯著差異和變動(dòng)。例如培訓(xùn)是否給學(xué)生成績(jī)?cè)斐闪孙@著影響前提是因變量服從正態(tài)分布；可通過(guò)One-WayANOVA對(duì)話框?qū)崿F(xiàn)。42-例已知四種不同顏色的飲料在五個(gè)超市的銷售量資料如下，試分析不同顏色飲料的銷售量之間是否具有顯著差異。(數(shù)據(jù)2)單因素方差分析超市黃色無(wú)色粉色綠色1234527.925.128.524.226.526.528.725.129.127.231.228.330.827.929.630.829.632.431.732.8變量sale定義為43-One-WayANOVA對(duì)話框因變量列表影響因素變量多重比較選擇項(xiàng)對(duì)照比較選擇項(xiàng)指定輸出統(tǒng)計(jì)量及缺失值處理方法44-One-WayANOVA

對(duì)話框多重比較選擇項(xiàng)對(duì)話框45-對(duì)照比較選擇項(xiàng)指定輸出統(tǒng)計(jì)量及缺失值處理方法多項(xiàng)式選項(xiàng)對(duì)照比較選項(xiàng)輸出統(tǒng)計(jì)量缺失值處理方法One-WayANOVA

對(duì)話框46-輸出結(jié)果：(選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn))由于F=10.544，P值=0.000＜0.05，故應(yīng)拒絕原假設(shè)，即可認(rèn)為不同顏色飲料的銷售量之間具有顯著差異。47-§2.3相關(guān)分析相關(guān)分析是研究變量間密切程度的統(tǒng)計(jì)方法，線性相關(guān)分析研究的是兩變量間線性關(guān)系的程度，用相關(guān)系數(shù)表示；SPSS提供的相關(guān)分析功能有(AnalyzeCorrelate)：二元變量相關(guān)分析(Bivariate)、偏相關(guān)分析(Partial)。48-二元變量相關(guān)分析例已知三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，試分析學(xué)生身高與體重的相關(guān)程度(數(shù)據(jù)1)。二元變量相關(guān)分析通過(guò)Bivariate命令項(xiàng)調(diào)用Correlations過(guò)程和NonparCorr過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)，可以按指定項(xiàng)顯示變量的描述統(tǒng)計(jì)量，選擇計(jì)算指定兩變量間的相關(guān)系數(shù)，同時(shí)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)等。49-BivariateCorrelations對(duì)話框適用于正態(tài)分布等間隔測(cè)度的變量用于計(jì)算分類變量的秩相關(guān)，考慮結(jié)點(diǎn)的影響用于計(jì)算分類變量的秩相關(guān)相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)標(biāo)識(shí)有顯著意義的相關(guān)系數(shù)單尾檢驗(yàn)雙尾檢驗(yàn)分析變量50-輸出變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差輸出兩變量的積差和與協(xié)方差成對(duì)剔除帶有缺失值的觀測(cè)量剔除所有帶有缺失值的觀測(cè)量BivariateCorrelations對(duì)話框51-輸出結(jié)果：(選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn))由于身高與體重的相關(guān)系數(shù)為0.780，P值為0.000，說(shuō)明學(xué)生的身高與體重具有高度相關(guān)關(guān)系。52-偏相關(guān)分析例已知三十名學(xué)生的身高與體重?cái)?shù)據(jù)，以年齡為控制變量，試分析學(xué)生身高與體重的偏相關(guān)關(guān)系(數(shù)據(jù)1)。偏相關(guān)分析通過(guò)Partial命令項(xiàng)調(diào)用PartialCorr過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)，用于計(jì)算在控制了其他變量影響的情況下，兩個(gè)變量間的線性相關(guān)關(guān)系，用偏相關(guān)系數(shù)表示。53-PartialCorrelations對(duì)話框分析變量控制變量顯著性檢驗(yàn)顯示實(shí)際的顯著性水平54-PartialCorrelations對(duì)話框均值及標(biāo)準(zhǔn)差零階相關(guān)矩陣(即：Pearson相關(guān)矩陣)55-輸出結(jié)果：(選項(xiàng)均為系統(tǒng)默認(rèn))在剔除掉“年齡”的影響后，身高和體重兩個(gè)變量的偏相關(guān)系數(shù)為0.7178，p=0.00<0.05,所以身高和體重之間的相關(guān)程度還是很大的56-§2.4因子分析

例如在評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)時(shí)，要考慮許多指標(biāo)，如利潤(rùn)、產(chǎn)值、產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品質(zhì)量、固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)等等。若要全部列出也許可以有幾十個(gè)變量。因此用少量的幾個(gè)綜合變量代替原來(lái)的許多變量是有實(shí)際意義的。因子分析的基本思想

基于信息損失最小化而提出的一種非常有效的方法。它把眾多的指標(biāo)綜合成幾個(gè)為數(shù)較少的指標(biāo)，這些指標(biāo)即為因子指標(biāo)。那么我們就可以用公共因子指標(biāo)代替原始觀測(cè)指標(biāo)，從而達(dá)到分析簡(jiǎn)化的目的。57-因子分析運(yùn)用因子分析來(lái)研究大學(xué)生的價(jià)值觀受什么因素的影響?，F(xiàn)有20名大學(xué)生關(guān)于價(jià)值觀的9項(xiàng)測(cè)驗(yàn)結(jié)果，包括合作性、對(duì)分配的看法、行為出發(fā)點(diǎn)、工作投入程度、對(duì)發(fā)展機(jī)會(huì)的看法、社會(huì)地位的看法、權(quán)力距離、對(duì)職位升遷的態(tài)度、以及領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格的偏好。（數(shù)據(jù)3）58-利用SPSS軟件進(jìn)行實(shí)例計(jì)算及分析59-將“合作性、對(duì)分配的看法、行為出發(fā)點(diǎn)、工作投入程度、對(duì)發(fā)展機(jī)會(huì)的看法、社會(huì)地位的看法、權(quán)力距離、對(duì)職位升遷的態(tài)度、以及領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格的偏好”作為分析變量，具體操作如下表所示：60-在圖1對(duì)話框點(diǎn)擊Extraction…按鈕，出現(xiàn)圖2對(duì)話框，選擇主成分提取法。61-在圖1對(duì)話框點(diǎn)擊Rotation…按鈕，出現(xiàn)圖3對(duì)話

框，選擇varimax方法進(jìn)行因子載荷旋轉(zhuǎn)。62-在對(duì)話框點(diǎn)擊ok按鈕，給出計(jì)算結(jié)果因子變量的方差貢獻(xiàn)各因子變量的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率提取了三個(gè)公共因子后對(duì)原變量總體的描述情況旋轉(zhuǎn)以后得到的因子對(duì)原變量總體的刻畫(huà)情況63-表1：未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣64-表2旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣65-因子分析

表1和表2是按照前面設(shè)定的方差極大法對(duì)因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果。在未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的載荷矩陣（表1）中，因子變量在許多變量上都有較高的載荷例如在第一個(gè)變量中，除了“中作投入”和“社會(huì)地位”外，幾乎在其他所有變量上都有較高的載荷，那么它的含義就會(huì)比較模糊。

經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)以后，第一個(gè)因子的變量含義略加清楚，基本上反映了“權(quán)力距離”、“職位升遷”、“領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格”、“發(fā)展機(jī)會(huì)”、“行為出發(fā)點(diǎn)”等第二個(gè)因子基本上反映“團(tuán)隊(duì)合作”、“分配看法”、“工作投入”等第三個(gè)因子反映了社會(huì)地位的看重程度。66-因子命名權(quán)力距離職位升遷領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格發(fā)展機(jī)會(huì)行為出發(fā)點(diǎn)團(tuán)隊(duì)合作分配看法工作投入個(gè)人因素外部環(huán)境社會(huì)地位看法社會(huì)地位67-§2.5聚類分析與判別分析聚類分析：人們認(rèn)識(shí)某事物時(shí)往往先對(duì)這類事物的各個(gè)對(duì)象進(jìn)行分類，以便尋找其中同與不用的特征。例如在國(guó)民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，有時(shí)候需要根據(jù)各個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)總值、人口、人均收入、消費(fèi)等特點(diǎn)分成幾個(gè)區(qū)域。比如分成經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)、經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)、資源豐富地區(qū)、資源匱乏地區(qū)等。分成這樣一些區(qū)域的好處，有利于國(guó)家把屬于同一類的地區(qū)可以采取類似的經(jīng)濟(jì)政策。68-聚類分析的基本思想：它是一種探索性的分析，在分類過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。

聚類分析包括：對(duì)個(gè)案的聚類分析和對(duì)變量的聚類分析對(duì)個(gè)案的聚類分析：類似于判別分析，就是將觀察的個(gè)案進(jìn)行分類對(duì)變量的聚類分析：類似于因素分析，是根據(jù)個(gè)別變量之間的親密程度逐次進(jìn)行聚類69-對(duì)個(gè)案的聚類分析研究問(wèn)題：對(duì)某一個(gè)班的數(shù)學(xué)成績(jī)進(jìn)行聚類，聚類的依據(jù)是第一次數(shù)學(xué)成績(jī)和入學(xué)考試的數(shù)學(xué)成績(jī)（數(shù)據(jù)4）70-利用SPSS軟件進(jìn)行實(shí)例計(jì)算及分析層次聚類法71-對(duì)個(gè)案的聚類分析對(duì)個(gè)案進(jìn)行聚類72-

單擊Method按鈕，出現(xiàn)HierarchicalClusterAnalysis:Method對(duì)話框，如下最近距離法適合于連續(xù)性的變量73-單擊Polt按鈕，出現(xiàn)HierarchicalClusterAnalysis:Polt對(duì)話框，如下:輸出樹(shù)形圖74-單擊Save按鈕，出現(xiàn)HierarchicalClusterAnalysis:SaveNewVar對(duì)話框，如下:在事先不能判別是幾類的情況下選擇在大致可以判斷是幾類的情況下選擇75-在對(duì)話框點(diǎn)擊ok按鈕，給出計(jì)算結(jié)果第一行表示，第五個(gè)樣本和第八個(gè)樣本最先進(jìn)行了聚類，樣本間的距離為4.000076-層次聚類分析的樹(shù)形圖77-從上面的樹(shù)形圖中，我們可以將這十個(gè)同學(xué)分成三類，同時(shí)也可以分成兩類，這個(gè)就需要根據(jù)自己的研究問(wèn)題的具體情況而定了分成兩類的結(jié)果是:hahjessyuwateryajushizgHxhliakii分成三類的結(jié)果是：hahjessyuwateryajushizgHxhliakiiJohnwish78-對(duì)變量的聚類分析