上期我们详细讲解了SPSS一般判别分析.。一般判别分析是根据已知变量数据来判别某些样本未知类别的方法。今天我们要讲解SPSS逐步判别分析。逐步判别分析则是筛选出跟要判别的类别相关性较强的变量指标来判别类别，而与类别相关性不强的指标，则给予剔除。具体请看下列案例：
我们搜集了421例患者的相关指标数据和类别变量数据，其中420例完整数据，第421例类别未知，想判别第421例患者的类别，且想筛选出与类别相关强的变量指标来判别，相关若的指标给予剔除。（图1）
图1
SPSS中的操作步骤：
①点击“分析”--“分类”--“判别式”（图2）
图2
②将“类别”选入分组变量，并设置定义范围将其余指标选入自变量，并点选下方的“使用步进法”（图3），
图3
③点击右侧“统计”，勾选“平均值”和函数系数下的“费希尔”和“未标准化”（图4）
图4
④点击右侧的“分类”按钮，勾选“摘要表”以及图下面的“合并组”、“领域图”（图5）
图5
⑤点击右侧“保存”按钮，勾选“预测组成员”（图6）后，最后点击确定进行计算。
图6
⑥结果分析
这里与之前一般判别分析相同的表我们就不再重复分析，需要学习的朋友可以去查阅《SPSS判别函数分析在医学统计分析中的应用1--一般判别分析》。这里我们仅针对与一般判别分析不同的结果进行讲解
图7
由上表（图7）可以看出：体质指数和葡萄糖对判别类别都具有显著的意义，P<0.05。但尿酸没有被纳入进来，说明尿酸对判别类别意义不显著。这里就剔除了尿酸这个变量了，在接下来的判别过程中，就只针对考虑判别意义显著的体质指数和葡萄糖了。
图8
由上表（图8）可以看出：最终第421例患者被判别为健康组。以上就是本期内容。总结一下重点，与上期讲解的一般判别分析不同点在于，这里剔除了与要判别的类别变量相关性较弱的变量指标。在现实分析中，实际意义非常大，可以节约成本，提高针对性，规避一些难收集数据，耗费大量人力物力取得一些相关性不强的数据等等。更多SPSS分析课程将持续更新，敬请大家关注！
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