文档介绍：判别分析的SPSS实现数据分析
指定判别分析的自变量
在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮，把选中的变量移到“Independents:”下面的矩形框中，作为参与判别分析的变量。
展开相应的子对话框，如下图所示。
可以选择的输出统计量分为以下三类：
（1）描述统计量
在"Descriptives"组的矩形框中可以选择对原始数据的描述统计量的输出：
①Means选择此项可以输出各类中各自变量的均值MEAN、标准差Std Dev和各自变量总样本的均值和标准差。
②Univariate ANOVA对各类中同一自变量均值都相等的假设进行检验，输出单变量的方差分析结果。
③Box's M对每类的协方差矩阵是从同一总体中采样得来的假设进行检验，输出检验结果。
Statistics
（2）判别函数系数
在Fuction coefficients组的矩形框中选择判别函数系数的输出形式：
①Fisher's可以直接用于对新样本进行判别分类的费雪系数。
②Unstandardized未经标准化处理的判别系数。可用于计算判别分数。
（3）自变量的系数矩阵
在Matrices组的矩形框中选择要求给出的矩阵：
①within-groups correlation matrix类内相关矩阵
②within-groups covariance matrix类内协方差矩阵
③Separate-groups covariance matrices对每类输出一个类间协方差矩阵
④Total covariance matrix总样本的协方差矩阵
以上三项都给予了确定的选择后，单击"continue"按钮，返回主对话框。
指定分类参数和判别结果
在主对话框中单击“classify”按钮，展开相应的子对话框，如下图所示。
（1）在Prior Probabilities组的矩形框中选择先验概率，两者选其一。
①All groups equal各类先验概率相等。若分为m类，则各类先验概率均为1／m。
②computer from group sizes由各类的样本量计算决定在各类的先验概率与其样本比。
Classifiction对话框
（2）选择分类使用的协方差矩阵
在Use covariance Matrix组的矩形框中选择分析使用的协方差矩阵。两者选其一。
①Within-groups指定使用组内协方差矩阵。
②Seperate-groups指定使用组间协方差矩阵。
（3）选择要求输出的统计图
在Plots组的矩形框中选择，可以并列选择。
①combined-groups 所有类放在一张散点图中。便于比较。此选择项生成一张散点图。
②Seperate-groups对每一类生成一张散点图。共分为几类就生成几张散点图。
③Territoreal map 如果对一个观测量只能计算出一个判别分数，则利用观测量的判别做作图，如果有两个以上判别分数，则用头两个判别分数作图。此种统计图力图把一张图的平面划分出与类数相同的区域。每一类占据一个区。
（4）选择生成到输出窗中的分类结果 在 Displsy组的矩形框中选择输出项：
①Results for each case要求输出每个观测量的分类结果。
②Summary table要求输出分类的小结，给出错分率。
（5）缺失值处理方式
在classification子对话框的最下面有一个选择项，用以选择对缺失值的处理方法。
Replace missing value with mean用该变量的均值代替缺失值。该选择项前面的小矩形框中出现"x"时表示选定所示的处理方法。 以上五项都给予了确定的选择后，单击"continue"按钮，返回主对话框。
指定生成并保存在数据文件中的新变量
Descriminant过程可以在数据文件中建立新变量，通过"Save New Vaiables"子对话框进行选择。
在主对话框中单击“Save”按钮，展开“Save New Vaiables”子对话框。如下图所示。
Save对话框
在工作数据文件中建立以下三个新变量，可以选择。