多元统计分析在人口死亡状况研究中的应用

资源摘要信息:"多元统计分析 何晓群 课后题spss软件实现详解 操作步骤 结果图 分析" 知识点解析: 1. 多元统计分析与SPSS软件： 多元统计分析是统计学中处理多个变量之间相互关系的分析方法。它包括多个变量的描述性统计分析、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析和判别分析等多种方法。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款流行的社会科学统计软件，广泛用于数据分析、数据管理、图形展示等方面。它提供了一系列工具，用于执行多元统计分析，并能生成结果图。 2. 判别分析： 判别分析是一种用于分类的统计方法，其目的是根据已知类别的样本建立一个或多个判别函数，然后用这些函数来判断未知类别的样本应该属于哪个类别。在本课后题中，研究某地区人口死亡状况时，使用判别分析方法来对15个已知样品进行分类，并建立判别函数以判定另外4个待判样品的归属。 3. 变量设置与分析步骤： 分析过程中，将“x1,x2,x3,x4,x5,x6”作为自变量，它们分别代表不同年龄段的死亡概率和平均预期寿命，这些是影响判别分析的关键因素。组别作为分组变量，其定义范围为1至3，这表明数据已经被分为三类。在设置统计量和分类时，通常需要根据分析目的和数据特性来选择合适的选项。 4. 结果解读： 分析中1到2的Sig值为0.000，小于显著性水平0.05，说明判别分析的效果理想，具有明显的区分度。这表明自变量之间存在显著差异，可以有效区分不同类别。然而，第2个判别系数为0.416，效果不理想，这暗示第二个自变量对于区分类别可能不是特别有效。 5. 判别函数与分类函数： 判别函数是根据已知类别的样本数据估计出来的，可以表示为f1=-17.046x1+14.757x2-1.306x3+6.381x4+1.332x5+4.315x6。分类函数则用于计算待判样品属于各组别的概率，其表达式为Q1=-159.015x1+168.068x2-98.413x3+58.217x4+11.702x5+202.770x6-5628.382。通过计算待判样品的分类函数值，可以决定其最可能属于的类别。 6. SPSS软件操作详解： 在SPSS软件中，判别分析的操作步骤通常包括数据输入、选择分析方法、设置参数、运行分析和结果解读。操作步骤中应当包含如何正确选择变量、设置判别函数和分类函数参数、执行分析和查看结果。详细的步骤操作通常在“详细步骤操作”文件中得到解释，而“数据及结果分析”文件则提供实际数据和分析结果的展示。 7. 数据及结果分析： 对于多元统计分析的结果，SPSS软件能够生成包括判别分析结果图在内的多种图表和统计数据。这些结果图和数据帮助用户直观理解分析过程和最终结果，例如通过图形展示不同类别之间的区分情况，以及通过表格列出判别函数和分类函数的参数。用户需要根据这些结果对数据进行深入分析和解释。 8. 应用场景： 在实际应用中，多元统计分析和判别分析可以广泛用于社会科学、市场研究、生物统计、医学诊断等多个领域，以解决分类问题。例如，在医学领域，可以利用判别分析来预测疾病的分类，或者在市场研究中，可以分析消费者行为的模式，对潜在客户进行分类。