数理统计SPSS课程设计

题目：整形医院外科收集了300例单侧耳缺损病人的健康侧耳的外形测量数据，根据这些数据产生4类标准耳型，用于耳缺损修复。要求：自己根据题意选择相应的分析方法(可能方法不唯一)，没有提供数据的自己将实际数据组织成spss数据形式进行相应的分析。详细说明理由，分析步骤和结果。解：因为需要产生4类标准耳型，采用聚类分析方法。本例数据属于较大样本(n>30)资料，聚类变量为数值变量，且研究者对分类数已经有专业上的分类要求，故使用K-Means聚类法处理。SPSS的K-Means聚类分析的基本操作步骤如下：选择菜单：【Analyze】一【Classify】一【K-MeansCluster]出现如下窗口：选定参与K-Means聚类的变量耳长、耳宽、耳外展据到【Variables]框中。在【NumberofClusters]框中输入聚类的数目4。在【Method】框中指定聚类过程是否调整类中心点。采用SPSS默认的[Iterateandclassify]，表示在聚类分析的每一步都重新确定类中心点。在图1-1所示的窗口中按Iterate按钮确定终止聚类的条件，窗口如图1-2所示。在【MaxximumIterations】框中输入最大迭代次数系统默认为10。图1-2K-Means聚类分析的Iterate窗口

在图1-1所示的窗口中按Save按钮，将聚类分析的部分结果以SPSS变量的形式保存到数据编辑窗口中，窗口如1-2所示。其中［Clustermembership］表示保存样本所属类的类号。图1-3K-Means聚类分析的Save窗口在图1-1所示的窗口中按Options按钮，确定输出哪些相关分析结果和缺失值的处理方式，窗口如1-3所示。【Statistics】框中，［Initialclustercenters］表示输出初始类中心点；【ANOVAtable】表示以聚类分析产生的类为控制变量，以k个变量为观测变量进行单因素方差分析，并输出各个变量的方差分析表。图1-4K-Means聚类分析的Options窗口至此完成了K-Means聚类分析的全部操作，SPSS将根据指定的自动进行聚类分析，并将结果输出窗口或保存到数据编辑窗口中。案例分析表如1-4所示。表1-5(a)300例单侧耳缺损病人的健康侧耳的外形测量的K-Means聚类分析结果(一)InitialClusterCentersCluster1234耳长7.94.35.46.9耳宽4.02.23.12.9耳外展距1.81.81.02.1表1-5(a)展示了4个类的初始类中心的情况。4个初始类中心点的数据分别是(7.9,4.0，1.8)、(4.3,2.2，1.8)、(5.4,3.1，1.0)、(6.9,2.9,2.1)。

表1-5(b)300例单侧耳缺损病人的健康侧耳的外形测量的K-Means聚类分析结果(二)IterationHistoryaIterationChangeinClusterCenters12341.452.666.720.5552.333.237.134.0333.134.121.065.0164.038.096.041.0195.020.101.045.0206.000.043.016.0097.000.045.014.0078.000.013.003.0009.000.020.007.00310.000.000.000.000a.Convergenceachievedduetonoorsmallchangeinclustercenters.Themaximumabsolutecoordinatechangeforanycenteris.000.Thecurrentiterationis10.Theminimumdistancebetweeninitialcentersis1.517.表1-5(b)展示了4个类的中心点每次迭代时的偏移情况。由表1-5(b)可知：第10次迭代后，4个类的中心点偏移均小于指定的判定标准(0.02)，聚类分析结束。AA表1-5(C)展示了4个类的最终类中心的情况。4个最终类中心点的数据分别易(7.2,3.4,2.1)、(5.4,2.9,1.7)、(6.0,3.2,1.8)、(6.6,3.3,2.0)。表1-5(d)200例单侧耳缺损病人境健康侧耳境条形测量K-Means聚类分斐结果四)NumberofCasesineachCluster

)NumberofCasesineachClusterCluster230.0003120.0004114.000Valid300.000Missing.000表1-5(d)示了4个类的频数怒况。彖一类耳型有36例，第二类耳型有30例，第三类耳型有120例，第四类耳型有114例。表明第一和第二两类耳型较少见，第三和第四两类耳型较多见。表1-5(e)300例单侧耳缺损病人的健康侧耳的外形测量的K-Means聚类分析结果(五)

MeanSquaredfMeanSquaredf耳长24.1823.045296539.48910耳宽2.4583.05629644.1331耳外展距1.7323.06829625.5051TheFtestsshouldbeusedonlyfordescriptivepurposesbecausetheclustershavebeenchosentomaximizethedifferencesamongcasesindifferentclusters.Theobservedsignificancelevelsarenotcorrectedforthisandthuscannotbeinterpretedastestsofthehypoth