SPSS之判别分析——以iris.sav为例

在统计学中，判别分析是一种常用的分类方法，主要用于确定两类或多类分类的依据。通过判别分析，我们可以根据已知分类的数据，建立判别函数，对新数据进行分类。本文以SPSS软件和经典的iris数据集为例，介绍判别分析的基本原理、操作步骤和结果解释。

一、数据准备

首先，我们需要准备一份数据集，这里我们使用SPSS软件自带的iris.sav数据集。该数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征（萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和三个类别（山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾）。

二、判别分析操作

1. 打开SPSS软件，导入iris.sav数据集。
2. 在菜单栏中选择“分析”-“分类”-“判别分析”。
3. 在弹出的对话框中，选择“使用协方差矩阵”进行模型检验，并设置好类别变量（Species）。
4. 在“函数系数”选项卡中，选择“标准化”系数类型。
5. 点击“确定”开始进行判别分析。

三、结果解释

1. 判别函数解释：判别分析的结果会输出三个判别函数，每个函数对应一个特征变量。通过这些函数，我们可以计算出每个样本的判别分数，进而判断其所属类别。
2. 分类结果：根据判别分数，SPSS会自动对每个样本进行分类，并输出每个类别的命中率。通过查看命中率，我们可以评估模型的分类效果。
3. 优势比（Odds Ratio）：优势比是一种用于比较不同类别之间某个特征差异的统计量。在判别分析结果中，优势比可以用于评估各个特征在分类过程中的重要性。
4. 交互验证：通过将数据集分成训练集和测试集，我们可以对判别分析模型进行交叉验证，以评估其在不同数据集上的分类效果。

四、注意事项

1. 在进行判别分析之前，需要先对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
2. 在选择特征变量时，应优先考虑那些在统计学上有显著差异的特征。
3. 判别分析的结果容易受到样本大小和类别分布的影响，因此在实际应用中需要谨慎对待。
4. 对于多类别的分类问题，可以考虑使用其他分类方法如聚类分析等。

五、结论

通过SPSS软件的判别分析功能，我们可以方便地对iris数据集进行分类。通过实际操作和结果解释，读者可以深入理解判别分析的基本原理和应用方法。在实际应用中，需要根据具体问题和数据特征选择合适的分类方法，以获得更好的分类效果。