求助啊 怎么用SPSS对变量进行判别分析

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我找到100个样本的11个指标    老师要求对这11个指标进行聚类分析和判别分析  我想请教一下  怎么对这11个指标进行判别分析  拜托啦

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关键词：判别分析 SPSS PSS 聚类分析 样本

我也不懂，不过网上随便搜索下答案一大把。
介绍判别分析的一个网址http://www.jswl.cn/course/a1016/dytjzdyy/pb/pb.htm
（1）逐步判别分析方法与判据的选择
　　逐步判别在操作步骤方面只有在选择"方法"一点上与前面所叙述的方法有所区别，即在Discriminant过程主对话框中应该选择"Use stepwise method"。当单击该选择项时，其前面的圆圈中出现黑点，同时"Method"按钮加亮表示可以进一步选择分析方法或判据了。
　　单击"Method"按钮，展开"stepwise method"对话框。在对话框中显示出系统默认的逐步区别方法是Milks Lambra。其判据是：进入模型的F值为3.84；从模型中剔除变量的F值为2.71。不熟悉统计分析的用户可以不再进一步选择，直接使用系统默认的分析方法和判据.


　　（2）逐步判别方法的选择
　　①Milks Lambra使Milksλ统计量最小。是系统默认的方法。
　　②Unexplained variance使各类不可解释的方差和最小。
　　③Mahalanobis distance使最近的两组间的马哈拉诺比斯距离最小。
　　④smallest F ratio。使任何两组间的最小的 F值最大。
　　⑤Rao\'s V使 Rao的 V统计量最大。在选择并指定使用此种方法后，该项下面的文字加亮，可以在"V to enter\'\'毫米的矩形框中输入一个变量进入模型的 V值的最小增量。


　　（3）关于判据的选择方法
　　可以从两者指定判据的方法中选择一种，并在每种方法的两个矩形框中输入判据的具体数值。
　　① Use F value用F值作判据。在该项下面的两个矩形框中输人：
　　　●Entry：后面的矩形框中输入进入模型的F值。只有变量的F值大于这个指定值时，变量进入模型。
　　　●Remove：在后面的矩形框中输入把变量移出模型的F值。当变量的F值小于该值时，变量从模型中剔除。
　　应该注意，Entry值必须大于Remove值，否则，模型中将不会有变量。
　　显示内容的选择
　　在"Stepwise Method"对话框的最下面一行可以选择要求显示在输出窗中的内容。对于逐测分析可以选择以下输出：
　　①Results at each step给出每一步选择变量工作完成后各变量的统计量。给出哪些统计量要看使用什么判据。使用F值作判据则给出各变量的F值；使用F值的概率作判据则给出量的F值的概率。
　　② Summery仅对被加入或移出模型的变量给出统计量。
　　③ F for pairwise distances显示 F比值矩阵。对每两类显示一对F比值。
　　逐步判别分析操作步骤
　　我们采用Milks Lambra方法进行逐步判别分析。使用F值作为判据统计量。当F>=30时变量进入模型；当F＜=5时，变量从模型中移出。


　　（4）操作步骤如下：
　　第一、从主菜单的"Statistics"，经"classify"到"Discriminant Analysis"逐一选择各菜单的菜单直到展开"Discriminant Analysis"对话框。
　　第二、Independents：slen、swid．Plen、Pwid；Group variables：spno（1，3）选择变量slen、swid．Plen、Pwid作为判别分析的自变量；spno作为分类变量。
　　第三、按"Method…"按钮，展开相应的选择逐步判别分析方法和判据的对话框。
　　① 在Method（方法）矩形框中选择"Milks Lambra"；
　　② 在 criteria（判据）矩形框中选择"Use F value\', Entry=30、Remove=5；
　　③ 在Display（显示）矩形框中选择在输出窗中显示的内容：
　　　●Results at each step 要求显示每一步选择变量的结果。
　　　●Summary要求显示逐步选择变量子集的小结。
　　　●F for pairwise distance 要求显示每两类之间的成对的F矩阵。
　　第四、按"Statistics"按钮展开选择统计量的对话框。
　　①在Descriptives矩形框中选择"Mean"
　　②在Function coefficients矩形框中选择
　　　●Fisher\'s要求给出线性判别函数系数．
　　　●Unstandardized要求给出未加权的典则判别函数（典则变量）的系数。
　　第五、按"classify"按钮展开"classification"对话框。
　　① 在 Prior Probabilities矩形框中选择"All groups equal"各组先验概率相等。
　　② 在 Use covariance Matrix矩形框中选择"Within－groups"使用组内协方差矩阵。
　　③ 在 Display矩形框中选择"Summary table"要求显示聚类回代结果的小结表
　　第六、按"save…"按钮，展开保存新变量的对话框。选择：
　　① Predicted group membership其值为预测分类结果的新变量。
　　② Discriminant scores其值为判别分数的新变量。
　　③ Probabilities of group membership变量值为各观测量分派到各类中的概率。阿
　　④ 以上(3)－(6)各对话框中的选择完成后，均按"continue"按钮返回主对话框。
　　第七、在主对话框中按"Paste"按钮在为Symtax窗中得到命令语句组成的程序。
　　第八、在语句窗中按一"Run"按钮，在输出窗中得到要求的输出结果。

恩恩恩，好好好

一楼很详细嘛，照着那样做很快就熟练了，数学理论没什么难的~

再多嘴请教下，我把样本分成两组（比如说增发股利和降低股利组），判别分析的结果是希望指标能够最大程度地区分这两个组，是不是应该选用smallest F ratio，就是使任何两组间的最小的 F值最大指标呢？

用主成份降维后用成分得分做