第十七章例题 SPSS 实现例 17-4 某讨论者为了讨论某种避孕药对人体血糖的影响，分别在正在使用这种避孕药的人群、6 个月前曾经使用过这种避孕药的人群、从未使用过避孕药的人群中各随机抽取 6 人。考虑到血糖可能与年龄有关，所以该讨论者不仅测定了这 18 位对象的血糖，而且也记录了这 18 位对象的年龄，具体资料见表 17－4。请根据讨论问题作统计分析。表 17-7 哑变量化后的表 17-4 资料现服药组曾服药组从未服药组201200124126102813500211220126130103213700231240127132103413800231260129131103513700241250129134103513900241270130136103714400数据文件：例 17-4.sav 数据格式：数据库 5 列、18 行，数据有 5 个变量：“id” 、“x”、 “y” 、 “g1” 、 “g2”代分别代表编号、年龄、血糖水平、服药情况指示变量 1 和服药情况指示变量 2。 （一） 未引入年龄变量操作步骤： 提 示说 明Analyze→ Regression →LinearDependent 框→yIndependent 框→ g1、g2Method 框：Enter变量强制进入模型OK输出结果：1．此部分输出了部分衡量模型拟合优劣的指标，决定系数 R Square=0.814，校正决定系数 Adjusted R Square=0.789，剩余误差的标准差（Std.Error of the Estimate）=3.064。对模型的F检验结果P<0.001，则说明模型中至少一个自变量的回归系数不为0，所建立的回归模型是有统计学意义的。上表输出了对模型中各自变量的偏回归系数是否为0的t检验结果，和的回归系数统计检验的P均小于0.05，基于=0.05检验水准，可以认为和。（二） 模型中引人年龄变量操作步骤： 提 示说 明Analyze→ Regression →LinearDependent 框→yIndependent 框→ g1、g2、xMethod 框：Enter变量强制进入模型OK输出结果：1．决定系数 R Square=0.947，校正决定系数 Adjusted R Square=0.936，剩余标准差（Std.Error of the Estimate）=1.68876。均较未纳入年龄变量前有所改善。对模型的F检验结果P<0.001，则说明模型中至少一个自变量的回归系数不为0，所建立的回归模型是有统计学意义的。g1 和 g2 的回归系数统计检验的 P 值均大于 0.05，不能认为三组总体均数不同，年龄的回归系数检验的 P 值<0.001,说明年龄与血糖相关，因此在回归方程中没有引入年龄变量时，三组平均血糖的差异有统计学意义，有可能是三组的年龄差异所致。例 17-5 为了讨论影响肥胖者瘦素（Leptin）的主要危险...
