复杂样本一般线性模型
“复杂样本一般线性模型”(CSGLM) 过程对通过复杂抽样方法抽取的样本执行线性回归分析以及方差和协方差分析。您还可以请求对子群体进行分析。
示例。根据一项复杂设计，杂货连锁店对一组顾客的物习惯进行调查。在获得了调查结果以及每个顾客在上个月的消费金额之后，商店希望了解顾客购物的频率是否与他们在一个月中的消费金额有关，从而针对顾客性别进行控制并采用抽样设计。
统计。 该过程生成模型参数的估计值、标准误差、置信区间、t 检验、设计效果和设计效果平方根，以及参数估计值之间的相关系数和协方差；还可以生成模型拟合度的测量和自变量、因变量的描述统计。此外，您还可以请求模型因子和因子交互的水平的估计边际平均值。
复杂样本一般线性模型数据注意事项
数据。因变量是定量变量。因子是分类变量。协变量是与因变量相关的定量变量。子群体变量可以是字符串或数值，但应该是分类变量。
假设。数据文件中的个案代表来自复杂设计的一个样本，该样本应根据在“复杂样本计划”对话框中所选文件内的指定项进行分析。
获取复杂样本一般线性模型
此功能需要 SPSS® Statistics Premium Edition 或“复杂样本”选项。
- 从菜单中选择：
- 选择计划文件。根据需要，选择自定义的联合概率文件。
- 单击继续。
- 在“复杂样本一般线性模型”对话框中，选择一个因变量。
根据需要，您可以：
- 为因子和协变量选择适合您数据的变量。
- 指定用于定义子群体的变量。仅对子群体变量的所选类别执行该分析。
此过程将粘贴 CSGLM 命令语法。