SPSS判别分析
判别分析又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。
其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。
当得到一个新的样品数据，要确定该样品属于已知类型中哪一类，这类问题属于判别分析问题。
我们在做统计分析时候，如果遇到某些样本只有指标数据，而对应的分类数据缺失的时候，我们就可以利用SPSS的判别分析，根据已知样本的对应指标数据和已知分类来判别那些已知指标数据却未知分类的样本到底属于哪一类。
这里需要注意的是，判别分析的指标数据理论上要求符合正态性分布，但实际分析中，轻微的偏态也不会影响最终结果的稳定性。我们搜集了421例患者的相关指标与分类数据，其中420例完整，第421例的类别数据缺失，我们需要通过判别分析来计算出第421例属于哪一个类别。数据见（图1）
图1
SPSS中的操作步骤
①点击“分析”--“分类”--“判别式”（图2）
图2
②将“类别”选入分组变量，并设置定义范围（图3）
图3
③将其余指标选入自变量，并点选下方的“一起输入自变量”（图4）
图4
④点击右侧“统计”按钮，勾选“平均值”和函数系数下的“费希尔”和“未标准化”（图5）
图5
⑤点击右侧的“分类”按钮，勾选“摘要表”以及图下面的“合并组”、“领域图”（图6）
图6
⑥点击右侧“保存”按钮，勾选“预测组成员”（图7）后，最后点击确定进行计算。
图7
⑦结果分析
图8
由上表（图8）可以看出：典型判别函数1能解释方差变异的95.8%，而判别函数2只有4.2%，说明第一个函数基本解释了所有的方差变异。
图9
由上表（图9）可以看出：典型判别函数1具有较好的统计学意义，P<0.05，而判别函数2不显著。但从图8可以看出。函数2虽然不显著，但是解释方差变异只占4.2%，占比较小，因此这个结果还是可以接受。
图10
由上表（图10）可以看出：体质指数、尿酸与函数1相关性较强。葡萄糖则与函数2相关较强。但是根据上述的函数1显著且方差变异解释占比高。可以推断本次缺失类别的样本只需通过体质指数和尿酸即可判别出类别，无需葡萄糖指标亦可。
图11
由上表可以看出（图11）：第421例缺失类别的样本，被划分为“健康组”。以上就是本期内容，下一讲我们将继续讲解SPSS判别函数分析中的逐步判别分析，敬请大家关注！
本期课程就到这里哦，感谢大家耐心观看！每日更新，敬请关注！
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