SAVE 子命令 (判别命令)

SAVE 允许您将个案信息另存为活动数据集中的新变量。

• SAVE 仅适用于当前分析块。 要保存来自多个分析的个案结果，请在每个分析块中指定 SAVE 子命令。
• 您可以为 CLASS 指定变量名称，为 SCORES 和 PROBS 指定根名称，以获取新变量的描述性名称。
• 如果未对 CLASS指定变量名称，那么程序将使用公式 DSC_m来形成变量名称，其中 m 递增以区分不同分析块的不同 SAVE 子命令上保存的组成员资格变量。
• 如果未指定 SCORES 或 PROBS的根名称，那么程序将使用公式 DSCn_m来形成新的变量名称，其中 m 递增以创建唯一根名称， n 递增以创建唯一变量名称。 例如，分配给判别评分或概率的第一组缺省名称为 DSC1_1， DSC2_1， DSC3_1等。 分配的下一组缺省名称将是 DSC1_2， DSC2_2， DSC3_2等，而无论是否正在保存判别分数或概率，也无论它们是否由同一 SAVE 子命令保存。
• 可以按任何顺序使用关键字 CLASS， SCORES和 PROBS ，但新变量始终按以下顺序添加到活动数据集的末尾: 首先是预测组，然后是判别评分，最后是组成员资格的概率。
• 将自动生成相应的变量标签。 这些标签描述变量是否包含预测变量组成员资格，判别分数或概率，以及为其生成这些变量的分析。
• CLASS 变量将使用为分析指定的分组变量中的值标签 (如果有)。
• 当使用任何关键字指定 SAVE 时， DISCRIMINANT 将显示分类处理摘要表和组表的先验概率。
• 如果要将活动数据集替换为矩阵材料，那么不能使用 SAVE 子命令 (请参阅 矩阵输出) 。

CLASS [(varname)]。 预测组成员资格。

SCORES [(rootname)]。 判别评分。 为每个派生出的判别函数均保存一个分数。 如果指定了根名称，那么 DISCRIMINANT 将向名称追加一个序号，以构成判别评分的新变量名称。

PROBS [(rootname)]。 对于每个观测值，每个组中的成员资格概率。 当存在组时，将多个变量添加到每个个案中。 如果指定了根名称，那么 DISCRIMINANT 将向名称追加序号以形成新的变量名称。

示例

DISCRIMINANT GROUPS=WORLD(1,3)
 /VARIABLES=FOOD TO FSALES
 /SAVE CLASS=PRDCLASS SCORES=SCORE PROBS=PRB
 /ANALYSIS=FOOD SERVICE COOK MANAGER FSALES 
 /SAVE CLASS SCORES PROBS.

• 指定了两个分析。 第一个变量使用 VARIABLES 子命令中指定的所有变量，第二个变量缩小到 5 个变量。 对于每个分析，都指定了 SAVE 子命令。
• 对于每个分析， DISCRIMINANT 显示分类处理摘要表和组表的先验概率。
• 在第一个 SAVE 子命令中，提供了一个变量名和两个根名称。 通过三个组，将以下变量添加到每个个案中:

  表 1. 基于根名称保存的变量

  名称	变量标签(L)	描述
  PRDCLASS	用于分析的预测组 1	预测组成员(P)
  SCORE1	用于分析 1 的函数 1	函数 1 的判别分数
  SCORE2	用于分析 1 的函数 2	函数 2 的判别分数
  PRB1	分析 1 的概率 1	处于组 1 中的概率
  PRB2	分析 1 的概率 2	处于组 2 中的概率
  PRB3	分析 1 的概率 3	处于组 3 中的概率

• 由于在第二个 SAVE 子命令中未提供变量名称或根名称，因此 DISCRIMINANT 使用缺省名称。 请注意， m 仅用于区分另存为集合的变量，而不对应于分析的序号。 要了解新变量包含哪些信息，请阅读变量标签，如下表所示: