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后者，系统有5种逐步选择方式： Wilks' lambda：按统计量Wilks λ最小值选择变量； Unexplained variance：按所有组方差之和的最小值选择变量； Mahalanobis' distance：按相邻两组的最大Mahalanobis距离选择变量； Smallest F ratio：按组间最小F值比的最大值选择变量； Rao's V：按统计量Rao V最大值选择变量。 本例由于变量数仅为2个，倾向让两个变量均进入方程，故选用Enter Independent together判别方式。 点击Statistics...钮，弹出Discriminant Analysis: Statistics对话框，在Descriptive栏中选Means项，要求对各组的各变量作均数与标准差的描述；在Function Coefficients栏中选Unstandardized项，要求显示判别方程的非标准化系数。之后，点击Continue钮返回Discriminant Analysis对话框。 点击Classify...钮，弹出Discriminant Analysis: Classification对话框，在Plot栏选Combined groups项，要求作合并的判别结果分布图；在Display栏选Results for each case项，要求对原始资料根据建立的判别方程作逐一回代重判别，同时选Summary table项，要求对这种回代判别结果进行总结评价。之后，点击Continue钮返回Discriminant Analysis对话框。 点击Save...钮，弹出Discriminant Analysis: Save New Variables对话框，选Predicted group membership项要求将回代判别的结果存入原始数据库中。点击Continue钮返回Discriminant Analysis对话框，之后再点击OK钮即完成分析。

10.3.2.3 结果解释 在结果输出窗口中将看到如下统计数据： 首先，系统提示将判别回代的结果以变量名DIS_1存于原始数据库中。 接着系统显示数据按变量RESULT分组，共31个样本作为判别基础数据进入分析，其中第一组15例，第二组16例。同时，分组给出各变量的均数（means）与标准差（standard deviations）。

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下面为典型判别方程的方差分析结果，其特征值（Eigenvalue）即组间平方和与组内平方和之比为1.2392，典型相关系数（Canonical Corr）为0.7439，Wilks λ值为0.446597，经χ2检验，χ2为22.571，P<0.0001。 用户可通过判别方程的标准化系数，确定各变量对结果的作用大小。如本例舒张压（X1）的标准化系数（0.88431）大于胆固醇（X2）的标准化系数（0.82306），因而舒张压对冠心病的影响作用大于胆固醇。考察变量作用大小的另一途径是使用变量与函数间的相关系数，本例显示X1的变量与函数间的相关系数为0.62454，X2为0.54396，同样表明舒张压对冠心病的影响作用大于胆固醇。 根据系统显示的非标准化判别方程系数，得到判别方程为： D = 0.6379195X1 + 0.8001452X2 - 10.7532968 依此方程，病人组的中心得分点为1.11198，正常人组的中心得分点为-1.04248。本例为二类判别，二类判别以0为分界点，若将某人的舒张压和胆固醇值代入判别方程，求出的判别分>0的为冠心病人，判别分<0的为正常人。