使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
如何使用SPSS进行市场调研分析
如何使用SPSS进行市场调研分析市场调研分析是企业制定市场营销策略的重要工具之一。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于市场调研分析中。
本文将介绍如何使用SPSS进行市场调研分析，并按照不同的分析需求划分为以下章节。
第一章：数据准备在进行市场调研分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自不同渠道，如问卷调查、用户注册信息等。
在SPSS中，可以通过导入Excel等格式的数据文件进行数据准备工作。
此外，还可以对数据进行清洗和重编码等操作，以提高数据质量。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计特征描述与总结。
例如，可以计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS 中，可以使用“频数分析”来查看各个变量的频数分布情况，并计算出各个分布的百分比和累积百分比。
此外，还可以使用“描述统计”功能来计算各个变量的平均值、标准差等统计特征。
第三章：相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
在市场调研中，可以使用相关性分析来研究产品和顾客满意度之间的关系，以及广告投放和销售额之间的关系等。
在SPSS中，可以使用“相关性分析”功能计算出各个变量之间的相关系数，并可以通过散点图来可视化相关关系。
第四章：T检验与方差分析T检验与方差分析是用于比较两个或多个样本是否存在显著差异的统计方法。
在市场调研中，可以使用T检验来研究不同性别、不同年龄段之间在某个指标上是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用“独立样本T检验”来比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
方差分析则适用于比较多个样本之间的差异。
第五章：聚类与因子分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体划分到不同类别的分析方法。
在市场调研中，聚类分析可以用于消费者分群，以便制定针对不同群体的营销策略。
在SPSS中，可以使用“聚类分析”功能进行聚类分析，并通过绘制聚类图谱来帮助理解结果。
手把手教你用SPSS做因子分析
因子分析在各行各业的应用非常广泛，尤其是科研论文中因子分析更是频频出现。
小兵也凑个热闹，参考《SPSS 统计分析》书中的案例，运用SPSS进行因子分析，作为我博客 SPSS案例分析系列的第三篇文章。
【一、概念】探讨具有相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的，但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因素的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。
通俗点：因子分析是寻找潜在的、起支配作用因子的方法。
【二、简单实例】现在有 12 个地区的 5 个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这 12 个地区进行综合评价，请确定出这 12 个地区的综合评价指标。
【三、解决方案】1、spss因子分析同一指标在不同地区是不同的，用单一某一个指标难以对12个地区进行准确的评价，单一指标智能反映地区的某一方面。
所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。
因子分析是一个不错的选择，5 个指标即为我们分析的对象，我们希望从这5个可观测指标中寻找出潜在的因素，用这些具有综合信息的因素对各地区进行评价。
下图是spss因子分析的操作界面，主要包括5方面的选项，变量区只能选择数值型变量，分类型变量不能进入该模型。
另外，spss软件为了消除不同变量间量纲和数量级对结果的影响，在该过程中默认自动进行标准化处理，因此不需要对这些变量提前进行标准化处理。
2、描述统计选项卡我们希望看到各变量的描述统计信息，要对比因子提取前后的方差变化，所以选定“单变量描述性”和“原始分析结果”；现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数和显著性水平“，比较重要的还有 KMO 和球形检验，通过KMO值，我们可以初步判断该数据集是否适合采用因子分析方法。
比较糟糕的是，kmo结果有时并不会出现，这主要与变量个数和样本量大小有关。
3、抽取选项卡在该选项卡中设置如何提取因子，提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。
因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。
第8章因子分析与聚类分析(含SPSS)
（二）因子分析的特点 1、因子变量的数量远少于原有指标变量的数 量。 2、因子变量并不是原有变量的简单取舍，而 是对原有变量的重新组构。 3、因子之间线性关系不显著。 4、因子变量具有命名解释性。
二、因子分析的数学模型和相关概念 （一）因子分析的数学模型
因子分析的数学模型为：
x1 a11f1 a12f2 a13f3 a1k fk 1
②Scree plot 复选项，要求显示按特征值大小排 列的因子序号，以特征值为两个坐标轴的碎石图。
（4）Extract 框，控制提取进程和提取结果的选择项。 ①Eigenvalues over 选项，指定提取的因子应该
具有的特征值范围，在此项后面的矩形框中给出。 ②Number of factors 选项，指定提取公因子的
行 KMO检验和球形Bartlett 检验。
5、单击“Extraction”按钮，进入Extraction对话框，如 图8-4 所示，可以选择不同的提取公因子的方法和控制提 取结果的判据。
图8-4 Extraction 对话框
（1）Method框，因子提取方法选择项 ①Principal components 选项，主成份法。 ②Unweighted least Square 选项，不加权最小 平方法。 ③Generalized least squares 选项，用变量值 的倒数加权。 ④Maximum Likelihoud 选项，最大似然法。 ⑤Principal Axis factoring 选项，使用多元相 关的平方作为对公因子方差的初始估计。 ⑥Alpha factoring 选项，因子提取法。 ⑦Image factoring 选项，映象因子提取法。
（二）因子提取和因子载荷矩阵的求解
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法
使用SPSSSPSS中文版统计软件的统计分析操作方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种用于统计分析的软件工具，它可以帮助研究人员对数据进行处理、分析和解释。
下面将介绍SPSS中文版统计软件的常见统计分析操作方法。
一、数据导入和预处理1. 启动SPSS软件后，在主界面选择"文件"->"打开"->"数据"，然后选择要导入的数据文件，如Excel或CSV格式文件。
2.在数据导入对话框中，选择正确的数据类型和分隔符，并指定变量名和数据属性。
3.完成数据导入后，可以对数据进行预处理操作，如数据清洗、变量选择、数据转换等。
二、描述统计分析1.在数据导入后，在主界面选择"统计"->"描述性统计"->"频数"，然后选择要进行频数分析的变量。
2.设置所需的统计量和显示选项，如均值、标准差、最小值、最大值等，并生成描述统计表。
三、数据可视化1.在主界面选择"图表"->"柱形图"，然后选择要进行柱形图分析的变量。
2.设置柱形图的样式、颜色和标题等，并生成柱形图。
3.可以根据需要选择其他类型的统计图表，如折线图、散点图、饼图等，以进行数据可视化展示。
四、假设检验1.在主界面选择"分析"->"描述统计"->"交叉表"，然后选择要进行交叉表分析的变量。
2.设置所需的交叉表分析选项，如分组变量、交叉分类表等，并生成交叉表。
3.可以根据需要进行卡方检验、t检验、方差分析等假设检验方法来比较两个或多个变量之间的差异。
五、回归分析1.在主界面选择"回归"->"线性"，然后选择要进行回归分析的因变量和自变量。
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门
Within-group linkage：组内平均连接法
• • • •
•
Байду номын сангаас
以两类个体两两之间距离的平均数作为类间距离。 d (d1 d 2 d 3 d 9 ) 9
将两类个体合并为一类后，以合并后类中所有个体之间的 平均距离作为类间距离。 d (d1 d 2 d 3 d 4 d 5 d 6 ) 6
输出结果
当采用“特征根大于1”的 方法提取因子时，所有变 量的共同度过均较高，各 变量的丢失信息较少，效 果理想。
此操作目的在于检验原始变量之 间是否存在一定线性关系，若线性 关系不显著，则不适合做因子分析
20
输出结果
看correlation矩阵，若对角线上元素的值较接近1，其 他大多数元素的绝对值均较小，说明变量之间相关性较 强，适合做因子分析。
因子 编号 特征 根值 方差 贡献率 累积方差 贡献率
23
软件操作
Method：因子旋转的方法，Varimax—方差最大 法， Quartimax— 四次方最大法， Equamax— 等量 最大法， Display：输出与因子旋转相关的信息，Rotated solution— 旋 转 后 的 因 子 载 荷 矩 阵 ， Loading plot(s)—旋转后的因子载荷散点图
聚类输出结果
初始类中心情况 中心点偏移情况
最终类中心情况
最终类成员情况
15
基本介绍： 一种数据简化的技术； 将原有变量中的信息重叠部分提取并综合成因子，实现减少变量个数的目的； 提取出来的因子能够反映原来众多变量的主要信息； 原始的变量是可观测的显在变量，而提取因子是不可观测的潜在变量；
多元统计分析 因子分析(方法+步骤+分析 总结)
因子分析+聚类分析：一．对数据进行因子分析，实验步骤：1在SPSS窗口中选择：分析-降维-因子分析，在因子分析主界面将变量X1 移入变量框2点击“描述”，在对话框中，统计量选择：原始分析结果，相关矩阵选择：系数，以描述相关系数，点击继续3点击“抽取”，在对话框中，方法为主成份，分析选择：相关性矩阵，输出选择：未旋转的因子解和碎石图，抽取中选择基于特征值（特征值大于1）或者因子的固定数量（要提取的因子为2），点击继续4点击“旋转”，在对话框中，方法为最大方差法，在输出中选择旋转解和载荷图（当因子数=2时），点击继续5点击“得分”，在对话框中，选中“保存为变量”和“显示因子得分系数矩阵”，在方法中选择“回归”，点击继续6点击确定实验结果分析：1.特征根和累计贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 2.731 45.520 45.520 2.731 45.520 45.520 2.688 44.802 44.8022 2.218 36.969 82.488 2.218 36.969 82.488 2.261 37.687 82.4883 .442 7.360 89.8484 .341 5.688 95.5365 .183 3.044 98.5806 .085 1.420 100.000提取方法：主成份分析。
由表中可以看出，因为成份1和2的特征值>1，被提取出来，而且由于第三个特征根相比下降比较快，我们也只选取两个公共因子，对1和2旋转后其累计贡献率为82.488%。
由碎石图，我们也可以看出1和2的特征值大于1，可以被提取出来，其余变量特征值过小，不予提取。
成份矩阵a成份1 2v1 .928 .253v2 -.301 .795v3 .936 .131v4 -.342 .789v5 -.869 -.351v6 -.177 .871由旋转前的成分矩阵可以写出每个原始变量关于各个成份的表达式。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤第一章：准备调查数据市场调查数据的准备是进行数据分析的首要步骤。
在这一章节中，我们将讨论如何准备和收集市场调查数据，以便能够进行后续的分析。
1.1 确定调查目的和设计在进行市场调查之前，我们需要明确调查的目的和设计。
这包括确定调查的研究问题、调查对象、调查方式以及样本规模等。
只有明确了调查目的和设计，我们才能有针对性地收集和准备数据。
1.2 收集数据市场调查数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、个人访谈、焦点小组讨论等。
在收集数据时，我们需要注意确保数据的可靠性和有效性。
因此，在设计问卷或进行访谈时，要保证问题的清晰明确，避免引导性问题和双重否定等。
1.3 数据录入和清洗收集到的市场调查数据需要进行录入和清洗。
数据录入可以通过手动输入或扫描问卷等方式进行。
在录入过程中，要检查数据的准确性，确保没有错误的输入。
清洗数据是指检查和处理数据中的不一致、缺失或异常值等问题，以便后续的分析能够得到可靠的结果。
第二章：数据探索与描述在进行数据分析之前，我们需要对数据进行探索和描述，以了解数据的特征和分布情况。
这有助于为后续的分析提供参考和依据。
2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总体和特征描述的统计方法。
我们可以计算数据的均值、中位数、方差、标准差等指标，来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2.2 数据相关性分析在市场调查中，数据之间可能存在相关性。
为了了解变量之间的关系，我们可以使用相关系数进行分析。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间的线性相关程度，并绘制散点图来展示其关系。
2.3 分组分析市场调查数据通常包含多个变量，我们可以通过分组分析来探究变量之间的差异性。
比如，我们可以将样本分为不同的年龄组或性别组，分析不同群体在某个变量上的差异。
第三章：假设检验在市场调查数据分析中，经常需要进行假设检验来验证研究假设的成立。
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧
利用SPSS进行数据处理和分析的技巧数据是一个有用的工具，它可以帮助我们了解问题并做出更好的决策。
然而，对于大多数人来说，数据处理和分析可能会让人望而却步。
幸运的是，有一些工具可以帮助我们更轻松地处理和分析数据，其中最常用的工具之一是SPSS。
SPSS是一个广泛用于数据分析的软件包，可以轻松地进行描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等等。
在本文中，我们将探讨利用SPSS进行数据处理和分析的一些技巧。
第一步：数据的输入和清理在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据输入到SPSS 中。
数据可以来自Excel或其他电子表格程序，也可以手动输入。
在输入数据时，要注意数据类型，例如文本、数字和日期等。
要确保数据以正确的格式输入，以便进行后续的分析。
一旦数据已经输入到SPSS中，接下来需要对数据进行清理。
数据清理的目的是修复数据中的错误或缺失值，以确保数据的质量和正确性。
SPSS提供了一些工具来帮助用户对数据进行清理。
例如，可以使用SPSS Data Editor中的查找替换功能，通过查找敏感字词或错误数据，减少数据清理的负担。
SPSS还提供了插件程序，如Validate命令、Codebook等等，它们可以在清洗数据方面提供有用的支持。
第二步：描述性统计分析描述性统计分析可以帮助我们了解数据集的基本特征，例如中位数、众数、平均数、标准差和范围等等。
在SPSS中，进行描述性统计分析非常简单。
首先，选择“Analyze”菜单中的“Descriptive Statistics”选项，然后选择要分析的变量。
SPSS将生成一个报告，其中包含描述性统计信息。
在生成描述性统计报告之后，可以将其保存在SPSS的输出窗口中，以便之后参考。
此外，还可以使用SPSS的导入导出功能将描述性统计结果导出到其他程序中，例如Word或Excel。
第三步：假设检验假设检验可以帮助我们确定实际观察结果与预期结果之间是否存在显著差异。
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的进步，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能援助探究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详尽步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据筹办起首，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据筹办”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们挪动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以依据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、诠释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的干系、每个因子的诠释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以依据因子载荷的大小来裁定变量与因子之间的干系。
一般来说，载荷肯定值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
诠释的方差比例表示每个因子能够诠释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合思量因子载荷和诠释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它依据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
应用SPSS进行主成分分析与因子分析
主成分分析实例P330 －不旋转
市场研究中的顾客偏好分析
在市场研究中，常常要求分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾 客偏好之间的差别，从而找出新产品开发的方向。顾客偏好分析 时常用到主成分分析方法（因子没有旋转）。
9400 11.4
总雇员数 专业服务 employ 项目数Services
2500
270
600
10
1000
10
1700
140
1600
140
2600
60
400
10
3300
60
3400
180
3600
390
3300
80
4000
100
中等房价 house
25000 10000 9000 25000 25000 12000 16000 14000 18000 25000 12000 13000
特征值>1 累计贡献率>0.8
主成分分析实例P316－不旋转
使用默认值进行最简单的主成分分析(默认为主成分分析法:Principal
components) 例子P316：对美国洛杉矶12个人口调查区的5个经济学变量的数据进行因 子分析，data13-01a，数据见下一张幻灯片） 菜单：Analyze－Data Reduction－Factor Variables ：pop，School，employ，Services， house 其他使用默认值（主成分分析法Principal components，选取特征值>1，
不旋转)
比较有用的结果：两个主成分(因子)f1,f2及因子载荷矩阵(Component Matrix)，根据该 表可以写出每个原始变量（标准化值）的因子表达式： Pop0.581f1 + 0.806f2 School 0.767f1 - 0.545f2 employ 0.672f1 + 0.726f2 Services 0.932f1 - 0.104f2 house 0.791f1 - 0.558f2
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。
SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。
一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。
因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。
3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。
4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。
可以根据实际需求和经验进行选择。
5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。
常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。
6.点击“确定”按钮，进行因子分析。
7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。
可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。
8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。
二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。
聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。
以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。
可以选择多个变量进行分析。
4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。
常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。
5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。
常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。
聚类分析与因子分析
实例分析与计算机实现一在SPSS中利用系统聚类法进行聚类分析二在SPSS中利用K均值法进行聚类分析一、在SPSS 中利用系统聚类法进行聚类分析设有20个土壤样品分别对5个变量的观测数据如表3.16所示，试利用系统聚类法对其进行样品聚类分析。
样品号 含沙量1X淤泥含量2X粘土含量3X有机物4XPH 值5X 1 77.3 13.0 9.7 1.5 6.4 2 82.5 10.0 7.5 1.5 6.5 3 66.9 20.0 12.5 2.3 7.0 4 47.2 33.3 19.0 2.8 5.8 5 65.3 20.5 14.2 1.9 6.9 6 83.3 10.0 6.7 2.2 7.0 7 81.6 12.7 5.7 2.9 6.7 847.836.515.72.37.2表3.16 土壤样本的观测数据样品号 含沙量 1X淤泥含量 2X粘土含量 3X有机物4XPH 值5X 9 ４8.6 37.1 14.3 2.1 7.2 10 61.6 25.5 12.6 1.9 7.3 11 58.6 26.5 14.9 2.4 6.7 12 69.3 22.3 8.4 4.0 7.0 13 61.8 30.8 7.4 2.7 6.4 14 67.7 25.3 7.0 4.8 7.3 15 57.2 31.2 11.6 2.4 6.3 16 67.2 22.7 10.1 33.3 6.2 17 59.2 31.2 9.6 2.4 6.0 18 80.2 13.2 6.6 2.0 5.8 19 82.2 11.1 6.7 2.2 7.2 2069.720.79.63.15.9（一）操作步骤1. 在SPSS窗口中选择Analyze→Classify→Hierachical Cluster，调出系统聚类分析主界面，并将变量X1～X5移入Variables框中。
在Cluster栏中选择Cases单选按钮，即对样品进行聚类（若选择Variables，则对变量进行聚类）。
如何运用SPSS软件进行毕业论文的数据分析
如何运用SPSS软件进行毕业论文的数据分析随着科技的不断进步和社会的不断发展，数据分析在各个领域的研究中起到了至关重要的作用。
而对于毕业论文的数据分析来说，SPSS 软件是一个强大且常用的工具。
本文将介绍如何运用SPSS软件进行毕业论文的数据分析。
一、准备工作在开始进行数据分析前，首先要对所需的数据进行准备。
这包括数据的收集、整理和录入等工作。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析非常重要。
二、导入数据在SPSS软件中，可以通过导入外部数据文件的方式将数据导入到软件中。
常见的数据格式包括Excel、CSV等。
根据具体的数据类型选择合适的导入方式，并确保数据被正确地导入到软件中。
三、数据清洗与处理在进行数据分析前，需要对数据进行清洗和处理，以保证数据的质量和完整性。
常见的数据清洗与处理操作包括筛选缺失值、处理异常值、删除重复数据等。
通过这些操作，可以保证数据的可靠性和准确性。
四、描述性统计分析在数据准备工作完成后，可以进行描述性统计分析。
描述性统计分析用于对数据进行总体和样本的整体描述，包括均值、方差、频数分布等。
通过这些统计指标，可以对数据的整体特征有一个初步的了解。
五、相关性分析在进行毕业论文的数据分析时，往往需要探究变量之间的相关性及其强度。
SPSS软件可以进行相关性分析，包括Pearson相关分析、Spearman相关分析等。
通过相关性分析，可以了解变量之间的相关关系，并对后续的分析提供参考。
六、回归分析在论文研究中，回归分析是一种常用的统计方法。
它可以用于确定因变量与自变量之间的关系，并预测因变量的取值。
在SPSS软件中，可以进行线性回归、逻辑回归等各种回归分析。
通过回归分析，可以探究变量之间的因果关系。
七、t检验与方差分析在毕业论文中，常常需要对不同组别间的差异进行比较。
SPSS软件提供了t检验和方差分析等统计方法，可以用于比较两个或多个组别之间的差异。
通过这些方法，可以从统计角度验证研究假设，并对差异的显著性进行判断。
SPSSAU分析方法
SPSSAU分析方法SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一款被广泛使用的统计分析软件，可以进行各种数据分析和数据处理任务。
它具有强大的功能和易于使用的界面，可以对大规模的数据集进行各种统计分析和数据可视化。
在SPSS中，有以下常用的分析方法：1.描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整体观察和总结的方法。
它可以计算出平均值、中值、标准差、极值、频数等统计指标，用于揭示数据的分布、变异程度等特征。
在SPSS中，可以使用频数分析、描述性统计和交叉表来进行描述统计分析。
2.T检验和方差分析：T检验和方差分析是比较不同组之间差异的常用方法。
T检验用于比较两组样本的均值差异，而方差分析用于比较三个或更多组样本的均值差异。
在SPSS中，可以使用独立样本T检验、配对样本T检验、单因素方差分析和多因素方差分析来进行这些分析。
3.相关分析：相关分析用于研究不同变量之间的相关关系。
它可以帮助我们发现变量之间的线性关系以及它们对彼此的影响程度。
在SPSS中，可以使用皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数来进行相关分析。
4.回归分析：回归分析用于建立一个预测模型，通过研究自变量和因变量之间的关系，预测因变量的数值。
在SPSS中，可以使用简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等方法，根据不同的需求选择不同的回归模型。
5.因子分析：因子分析用于降维和提取变量的维度，以便揭示变量之间的潜在结构。
在SPSS中，可以使用主成分分析和因子分析来进行因子分析。
6.聚类分析：聚类分析是将样本根据其相似性分组的方法。
它可以帮助我们发现样本的自然分类和群组结构。
在SPSS中，可以使用K-means聚类和层次聚类等方法进行聚类分析。
7.生存分析：生存分析用于研究事件发生的时间和风险因素。
它可以帮助我们预测个体生存时间，并研究影响个体生存的因素。
在SPSS中，可以使用卡方检验和生存曲线绘制等方法进行生存分析。
spss相关、R型聚类、R型因子分析
因子分析激活Statistics菜单选Data Reduction的Factor...命令项，弹出Factor Analysis对话框。
在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，点击 钮使之进入Variables框。
点击Descriptives...钮，弹出Factor Analysis:Descriptives对话框，在Statistics 中选Univariate descriptives项要求输出各变量的均数与标准差，在Correlation Matrix栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选KMO and Bartlett’s test ofsphericity项，要求对相关系数矩阵进行统计学检验。
点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。
点击Extraction...钮，弹出Factor Analysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法：图11.4 因子提取方法选择对话框Principal components：主成分分析法；Unweighted least squares：未加权最小平方法；Generalized least squares：综合最小平方法；Maximum likelihood：极大似然估计法；Principal axis factoring：主轴因子法；Alpha factoring：α因子法；Image factoring：多元回归法。
本例选用Principal components方法，之后点击Continue钮返回Factor Analysis 对话框。
点击Rotation...钮，弹出Factor Analysis:Rotation对话框（图11.5），系统有5种因子旋转方法可选：图11.5 因子旋转方法选择对话框None：不作因子旋转；Varimax：正交旋转；Equamax：全体旋转，对变量和因子均作旋转；Quartimax：四分旋转，对变量作旋转；Direct Oblimin：斜交旋转。
自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析
自然语言处理论文：国内自然语言处理研究热点分析[摘要]在确定国内自然语言处理领域使用频率最高的61个关键词的基础上，运用共词分析法，以SPSS 软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，井借鉴相关研究结果，探讨国内自然语言处理研究现状及研究热点。
[关键词]自然语言处理共词分析法聚类分析因子分析1引言最早的自然语言处理方面的研究工作是机器翻译。
1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。
从20世纪40年代算起，自然语言处理的研究已经有印多年的历史了，随着信息网络时代的到来，它已经成为了现代语言学中一个颇为引人注目的学科。
美国计算机科学家Bill Manaris(马纳利斯)在1999年出版的《计算机进展》(Advances in Computers)第47卷的《从人一机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然语言处理提出了如下的定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科。
自然语言处理要研制表示语言能力(Linguistic Compe-tence)和语言应用(Linguistic Performance)的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术”。
这个定义比较全面地说明了自然语言处理的性质和学科定位，国内外学者普遍认同这个定义。
在自然语言处理研究发展的60多年间，国外该领域经历了萌芽期、发展期和繁荣期三个时期，并取得了丰富的研究成果。
相比之下，国内在该领域较为系统的研究成果则为数不多，主要是由于早期受到汉语信息处理一些预处理技术的制约(如汉字编码、汉语分词等)，到真正开始汉语自然语言理解研究时，已经比国外晚了20多年。
但是，经过20多年的发展，汉语自然语言处理技术也获得了长足的进步，在机器翻译、语料库、语篇理解、概念层次网络等领域取得了一些重要成果。
SPSS因子分析法
因子分析因子分析一、基础理论知识1概念因子分析（Factoranalysis）：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析（Principalcomponentanalysis）：是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法，而实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。
2特点（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显着的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显着的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
3类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R型和Q型两种。
当研究对象是变量时，属于R型因子分析；当研究对象是样品时，属于Q型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R型和Q型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
4分析原理假定：有n个地理样本，每个样本共有p个变量，构成一个n×p阶的地理数据矩阵:当p较大时，在p维空间中考察问题比较麻烦。
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使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法报告出处：通灵珠宝(中国)有限公司发布日期：2006-07-28
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、实证分析
35 洪泽县
总人口 （亿） 生产总值 （亿） 消费总额 （亿） 人均年工贸 （千） 年度总储蓄 耐万亿 年度财政 总收入/亿
启*市 114. 38
153. 63 50.27 10 88 124.55 10.02 江都市 106. 69 139. 29 43.36 10 64 119.42 11. 19 丹阳市
80. 25
174. T5 46.01 13 50 95.81 16. 62 如皋市 143. 87 98. 76 37.36 11 29 93.18 9.04 兴化市 154. 99 103. 29 26.00 10.37 T8.61 7.55 东台市 116. 24 135. 08 36.02 10 60 85.39 8. 20 如东县 109. 36 102. 57 36.80 11 62 83.68 8. 87 沐阳县 174. 54 87. 05 21.35 9.15 28.40 3.81 邳州市 158. 04 92. 63 23.79 8.86 40.24 5. 70 海安县 96. 54 93. 54 26.44 11 55 101.7& 8.51 沛县 119. 50 88. 60 18.53 8.84 53.51 5. 06 姜堰市
90. 70
86. 33 31.51 10 95 T6.40 8. 62 射阳县 104. 70
98. 15 25.50 9.60 46.48 5. 90
105. 00
73. 50 19.70 9.25 40.81 3. 85 大丰市 73. 37 90. 80 24.25 9.88 53.33 6.31 宝应县 91. 99 67. 86 20.35 9.75 47.38 4.83 逹湖县
79. 12
81.22 23.26 9.51 46.21 5.82 末海县 114. 35 58. 28 18.24 8.24 28.04 3.08 高邮市
83. 06
70. 51 20.95 10 20 51.59 5.56 赣愉旦 107. 91
61. 78 19.29 9.58 27.4T 3.02 丰县
109. 00
54. 20 16.80 8.2S 28.85 2.53 滨海县 108. 00 56. 70 14.60 9.39 27.19 3.00 盐祁县 85. 00 90. 60 22.00 1.78 12.75 5.01 仪征市 53 35 72. 40 29.00 14 56 52.35 11.25 泗洪 103. 00 58. 90 12.30 7.92 22.0& 3. 36 新沂市
95. 60
54. 20 17.80 8.31 26 15 3.33 涟水县 103. 00 52. 60 14.70 8.03 19.41 2.51 灌云县 107. 23 40. 02 14.51 7 95 19.85 1.97 扬中币 27. 24 80. 11 19. 18 13 12 51.22 8.31 肝胎县 73. 22 56. 85 13.99 10 00 16.4T 3.08 課水县 40. 23 61. 26 19.71 13 97 22.23 6.77 灌南 72. 71 29. 47 9.86
7 95
11.58 2.06 响水且 b f. UU zy. 47 B . yr
15.3&
Z U4 金湖县
36. 04 31. 45 10 40 9 8S 17.56 2.73 39. OO
25. 30
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1 2 3 4 5 6 7 8 g 10 11
12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 3S
34
已调查35个城市的总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度储蓄总额、年度财政总收入等数据, 试对上述城市进行分类研究
1. 因子分析：
选用 Analyze ^DataReduction ^Factor ....
引入因子分析的6个变量（总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度总储蓄额、年度财政总收入）
提取公因子的方法（Method ）:主成分分析法
提取（Extract）可选：提取特征值大于1的因子
旋转（Rotation）的方法：方差最大正交旋转
因子得分（FactorScores）：作为新变量存入
表 1 方差解释表(Total Variance Explained )
, ————]| 我们从原始表格中的、个变童中提取出2个公因
于，用这2个公: 因干就可以解释原始表格中92%的信息童I
表2旋转后的因子负荷矩阵（Rotated Component Matrix ）
根据原始表格中的，个变量与新生的2个公因于之间的丫相关
程度，钱们为这2个公因子取名为消费因子和人口因子:
h 2. 聚类分析：
选用 Analyze ^Classify ^K MeansCluster .....
引入聚类分析的2个变量(即上面的2个公因子)
聚类的数目(NumberofClusters) : 3 类
聚类方法(Method )：仅分类
储存新变量(SaveNewVariables):聚类成员
表 3 各类数量分布表(Number of Cases in each Cluster)
3. 均值多重比较：
选用 Analyze ^CompareMean^One -WayANOVA…
将2个因子移入因变量，3个类移入“Factor ”
多重比较方法(Multiplecomparisons )：邓肯法 Duncan。