使用SPSS线性回归实现通径分析的方法.pdf

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1、万方数据4生物学通报2010年第45卷第2期使用SPSS线性回归实现通径分析的方法木杜家菊1(1山东理T大学生命科学学院山东淄博255049陈志伟2”2山东理工大学分析测试中心山东淄博255049)摘要由于通径分析可以将因变量与自变量的相互影响(相关系数)分解为直接影响(通径系数)和间接影响(间接通径系数)，因此在遗传学等领域受到广泛的重视。目前在软件实现方法上．一方面缺乏必要的正态性检验，另一方面通径系数及间接相关系数计算步骤过于繁琐，限制通径分析的教学和使用。在应用中，我们注意到通过SPSS的线性回归“Linear”程序可以一次性获得计算通径系数的全部数据

2、，从而简化通径分析的步骤。关键词通径分析SPSS线性回归相关系数中国图书分类号：TP274+．2文献标识码：A通径分析是数量遗传学家SewallWright于1921年提出来的一种多元统计技术。通径分析可以通过对自变量与因变量之间表面直接相关性的分解，来研究自变量对因变量的直接重要性和间接重要性，从而为统计决策提供可靠的依据，在众多领域得到广泛应用[¨。通径分析采用传统的教学方法．不仅步骤繁琐，学生不容易掌握，而且容易计算出错㈦，因此限制了通径分析的教学和使用。目前文献介绍用于通径分析的SAS、SPSS、Excel的方法存在2方面的不足，一方面缺乏必要的正态性

3、检验：另一方面通径系数及间接相关系数计算步骤过于繁琐。用SAS软件进行通径分析需要复杂的编程[3--63。利用SPSS、Excel计算通径系数步骤复杂⋯7。121。在SPSS中．多元回归分析使用配伍格式数据文件。因变量必须服从正态分布。通过查阅相关文献发现。目前在用SPsS进行通径分析时都未对因变量进行正态性检验[10--引。为此，我们通过SPSSl3．0软件以一实例介绍SPSS在通径分析中的应用．旨在为处理各种有关通径分析的资料提供参考。1通径分析的思路通径分析在多元回归的基础上将相关系数％分解为直接通径系数(某一自变量对因变量的直接作用)和间接通径系数(该

4、自变量通过其他白变量对因变量的间接作用)[13]。通径分析的理论已证明，任一自变量x；与因变量y之间的简单相关系数(ri，)=xi与y之间的直接通径系数(Pi，)+所有xi与Y的间接通径系数，任一自变量xi对Y的间接通径系数=相关系数(r．i)×通径系数(Pj，)。在通径分析过程中．一般认为最难计算的就是通径系数。事实上，通过软件进行线性回归计算，计算结果给出的线性回归方程的标准系数(StandardizedCoefficients)也就是我们需要的通径系数，再乘以相关系数就可以获得间接通径系数。运用SPsS软件只需“Analyze—Regression--*

5、Linear”这一个程序便可获得通径系数、相关系数以及显著性检验等信息。现以小麦丰产3号的各种性状与单株籽粒产量间的相关关系为例[141，建立线性回归方程并计算通径系数。2通径分析的过程2．1录入数据启动SPSS程序，将数据输入SPSS并命名各变量，设置变量标签，如图所示。其中，X1X2X3)【正yl102311315．7292010614．531022lll17．5132l10922．55102211015．56102310316．9782331008．681024311417．o91020310413．710】O21311013．4ll102310420．

6、31282110910．21362331147．41482l11311．61592210512．3小麦丰产3号各性状与单株籽粒产量数据}基金项目：山东省科学技术攻关项目(2008GG2TC0101l一5)和山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目(2007BS06021)资助}}通讯作者万方数据2010年第45卷第2期生物学通报5单株籽粒产量为因变量Y．单株穗数、每穗结实小穗数、百粒重、株高分别为自变量x，、X：、x，、x4。2．2对因变量Y实施正态性检验选择Analvze叶DescriptiveStatities--*Explore命令。将因变量Y选人Depe

7、ndentList．用鼠标单击Plots按钮。选择Nor．malityplotswithtests(正态图及检验)。点击OK，对因变量进行正态性检验，输出结果如表l所示。表1正态性检验输出结果SPSS对一组数据进行正态性检验有2种方法，Kolmogorov—SmirnovTest和Shapiro—WilkTest。Kolmogorov—SmimovTest检验结果较精确．适用于大样本的检测。而Shapiro—WilkTest适用于小样本的检验．本题n=15属于小样本，因此对因变量Y进行正态性检验后利用Shapiro—WilkTest的输出结果。Shapiro—

8、Wilk统计量0．987，显著水平Si