第十章 spss教程之分类分析
spss使用教程聚类分析与判别分析新
3.2 SPSS中实现过程
研究问题 对一个班同学的各科成绩进行聚类，分析 哪些课程是属于一个类的。聚类的依据是4门 功课的考试成绩，数据如表2所示。
表2 姓 名 hxh yaju yu shizg
学生的四门课程的成绩 数 学 99.00 88.00 79.00 89.00 物 理 98.00 89.00 80.00 78.00 语 文 78.00 89.00 95.00 81.00 政 治 80.00 90.00 97.00 82.00
（4）Block距离 两个样本之间的Block距离是各样本所有 变量值之差绝对值的总和，计算公式为
（5）Minkowski距离 两个样本之间的Minkowski距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求p次方根。计算公式为
（6）Customized距离（用户自定义距离） 两个样本之间的Customized距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求q次方根。计算公式为
实现步骤
图9 在菜单中选择“Hierarchical Cluster”命令
图10 “Hierarchical Cluster Analysis”对话框（二）
图11 “Hierarchical Cluster Analysis：Method”对话框（二）
图12 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots”对话框（二）
1.聚类分析与判别分析的基本概念
统计学研究这类问题的常用分类统计方法 主要有聚类分析（cluster analysis）与判 别分析（discriminant analysis）。其中聚 类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题 的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚 类分析的实质是建立一种分类方法，它能够将 一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在 没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所 说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不 同类之间具有明显的区别。
毕业论文SPSS区分度分析怎么做？案例解析详解
对应度分析1、作用区分度分析是利用独立样本 T 检验对问卷数据收集时是否存在差异性进而研究区分度的一种方法。
其原理为，对分析项求和【如品牌的潮流度打分，价格打分，舒适度打分】，然后将平均数据分成三部分按 37 分或者其他比例分别分为低分组，中分组和高分组，然后使用独立样本 t 检验去对比各分组之间是否有着明显的差异，如果具有明显的差异，则说明具有良好的区分性。
2、输入输出描述输入：至少一项或以上的定量数据或者有序定类数据。
输出：该问卷数据是否能够很好地对调查结果的评分进行区分。
3、案例示例案例：比如对某品牌的潮流度打分，价格打分，舒适度打分求平均，得到总评分。
对总评分按照（27、46、27）比例进行分组，并看总评分各组之间是否有明显的差异。
4、案例数据区分度分析案例数据算法需要至少一项或以上的定量数据或者有序定类数据，案例数据使用的为一项定量数据（总评分列），有序定类数据指的是类似差、中、好这种带有顺序意义的离散数据。
5、案例操作Step1：新建分析；Step2：上传数据；Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；Step4：选择【区分度分析】；Step5：查看对应的数据数据格式，【区分度分析】要求特征序列;Step6：设置分位数，如“27/73”是指对数据进行分组（分成 0%-27%，27%-73%, 73%-100%);Step7：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析输出结果 1：区分度分析结果图表说明：上表展示了区分度分析结果，包括均值±标准差的结果、T检验结果、显著性P值等。
•分析每个分析项的P值是否显著(P<0.05)。
•若呈显著性，根据均值与检验值进行差异分析，描述差异大小，如果有差异则说明量表项设计合适，反之则说明量表项无法区分出信息，设计不合理应该进行删除处理。
结果分析：对于变量总评分，显著性 p 值为 0，水平上呈现显著性，拒绝原假设，说明量表项设计区分度高，设计较为合理。
第十讲聚类分析SPSS操作1ppt课件
5.Centroid clustering 重心法
(欧式距离)
6.Median clustering
中间距离法 (欧式距离)
7.Ward Method
精选离课件差ppt 平方法 (欧式距8 离)
列表框
箭头键 按钮
从左边列表框中选择变量名 并用箭头键按钮转移到变量列 表框中作为聚类分析的变量
变量 列表框
所有个案 分为两类
所有个案 分为三类
所有个案 分为四类
生成新 变量保 存聚为 n类时 各案例 对应的
类
不保存新变量
生成新变量保存聚为n-m 类时各案例对应的类
解释 证实
给出类的特征准确的描述（名称） 计算各个类在各聚类变量上的均值 均值的比较分析
使用聚类变量以外的其他变量
保证聚类结果的可信性 同一总体的不同样本的聚类分析的比较 同一样本的不同分组的聚类分析比较 同一数据的不同方法的聚类分析比较
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29
用数据除以标准离差
综述表 聚结表 冰柱图 树状图
有效个案
缺失个案
某步合并 的个案
距离或者 相似系数
参与合并的个案 项中，若有新类， 该类在哪一步第 一次生成
对应新类将在 第几步与其他 个案合并
个案或者新类在 第n步合并，则第 (m-n+1)以上合并 项对应列之间用 “X”填充
清楚地显示了聚 类的全过程
精选课件ppt
5
聚类分析步骤
选择变量 距离与相似 聚类过程 解释与证实
选择变量原则
✓符 合 分 析 的 目 的 ✓反 映 对 象 的 特 征 ✓ 不同对象的变量有显著差异 ✓变 量 之 间 不 能 高 度 相 关
【办公自动化】SPSS(第十章)：多元尺度法
如图10-9所示。此窗口的目的是要我们决定输出报表要呈 现什么。选「Common space coordinates」（共同空间 坐标）以及「Multiple stress measures」（多种压力测 量）。如果想要将有关数据储存起来，可在「Save to New File」方盒下的选项中勾选。
在SPSS内的甲牌就是甲牌与乙牌的相似度，乙牌就是乙 牌与丙牌的相似度，以此类推。何以上述没有甲牌与丙牌、 乙牌与丁牌的相似比较？因为比较甲牌与乙牌、乙牌与丙 牌就可以推断甲牌与丙牌；比较甲牌与乙牌、甲牌与丁牌 就可以推乙牌与丁牌。例如，如果小明认为甲牌与乙牌相 似、乙牌与丙牌相似，就可以推断甲牌与丙牌相似；如果 小明认为甲牌与乙牌相似、甲牌与丁牌相似，就可以推断 乙牌与丁牌相似。
在SPSS中，按〔Analyze〕、〔Scale〕、〔Multidimensional Scaling(PROXSCAL)〕（〔分析〕〔量尺法〕〔PROXSCAL多元尺 度方法〕），在所产生的「Multidimensional Scaling: Data Format」窗口中，我们所做的设定如图10-11所示
SPSS聚类分析具体操作步骤
单击“方法”按钮弹出对话框
• 下拉框指定的是小类之间的距离计算方法7种供用 户选择
• 度量标准 计算样本距离的方法
点击“继续”接下来指定SPSS分析图形输出
属性图以树的形式展现 聚类分析的每一次合并 过程。冰柱图通过表格 中的冰柱显示。 可以指定并主图的输出 方向，纵向和横向
显示凝聚状态表，单击“统计量”
• 类间距离是基于点间距离定义的：比如两类之间最近点之 间的距离可以作为这两类之间的距离，也可以用两类中最 远点之间的距离作为这两类之间的距离；当然也可以用各 类的中心之间的距离来作为类间距离。在计算时，各种点 间距离和类间距离的选择是通过统计软件的选项实现的。 不同的选择的结果会不同，但一般不会差太多。
• 点间距离有很多定义方式。最简单的是欧式距离，还有其 他的距离。
• 当然还有一些和距离相反但起同样作用的概念，比如相似 性等，两点越相似度越大，就相当于距离越短。
• 由一个点组成的类是最基本的类；如果每一类都由一个点 组成，那么点间的距离就是类间距离。但是如果某一类包 含不止一个点，那么就要确定类间距离，
(二)“亲疏”程度的衡量 (1)衡量指标
–相似性:数据间相似程度的度量 –距离: 数据间差异程度的度量.距离越近,越“亲密”,
聚成一类;距离越远,越“疏远”,分别属于不同的类
(2)衡量对象
–个体间距离 –个体和小类间、小类和小类间的距离
两个距离概念
• 按照远近程度来聚类需要明确两个概念：一个是点和点之 间的距离，一个是类和类之间的距离。
• 它第一步先把最近的两类（点）合并成一类，然 后再把剩下的最近的两类合并成一类；
• 这样下去，每次都少一类，直到最后只有一大类 为止。显然，越是后来合并的类，距离就越远。 再对饮料例子来实施分层聚类。
最新《统计分析与SPSS的应用(第五版)》课后练习答案(第10章)
《统计分析与SPSS的应用（第五版）》（薛薇）课后练习答案第10章SPSS的聚类分析1、根据“高校科研研究.sav”数据，利用层次聚类分析对各省市的高校科研情况进行层次聚类分析。
要求：1）根据凝聚状态表利用碎石图对聚类类数进行研究。
2）绘制聚类树形图，说明哪些省市聚在一起。
3）绘制各类的科研指标的均值对比图。
4）利用方差分析方法分析各类在哪些科研指标上存在显著差异。
采用欧氏距离，组间平均链锁法利用凝聚状态表中的组间距离和对应的组数，回归散点图，得到碎石图。
大约聚成4类。
步骤：分析→分类→系统聚类→按如下方式设置……结果：凝聚计划阶段 组合的集群系数 首次出现阶段集群 下一个阶段集群 1集群 2集群 1集群 21 26 30 328.189 0 02 2 26 29 638.295 1 0 73 20 25 1053.423 0 0 54 4 12 1209.922 0 0 15 5 8 201505.035 0 3 6 6 8 16 1760.170 5 0 9 7 24 26 1831.926 0 2 10 8 7 11 1929.891 0 0 11 9 5 8 2302.024 0 6 22 10 24 31 2487.209 7 0 22 11 2 7 2709.887 0 8 16 12 22 28 2897.106 0 0 19 13 6 23 2916.551 0 0 17 14 10 19 3280.752 0 0 25 15 4 21 3491.585 4 0 21 16 2 3 4229.375 11 0 21 17 6 13 4612.423 13 0 20 18 9 18 5377.253 0 0 25 19 14 22 5622.415 0 12 24 20 6 15 5933.518 17 0 23 21 2 4 6827.276 16 15 26 22 5 24 7930.765 9 10 24 23 6 27 9475.498 20 0 26 24 5 14 14959.704 22 19 28 25 9 10 19623.050 18 14 27 26 2 6 24042.669 21 23 28 27 9 17 32829.466 25 0 29 28 2 5 48360.854 26 24 29 29 2 9 91313.530 28 27 30 3012293834.50329选中数据列，点击“插入”菜单 拆线图……碎石图：由图可知，北京自成一类，江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。
统计分析与spss的应用第三版 第10章课后习题详细答案
统计分析与spss的应用（第三版）第10章课后习题详细答案1、（1）聚类分析的第1步，1号样本（广西瑶族）和3号样本（广西侗族）聚为一小类，它们的个体距离（欧氏距离）是3.722，这个小类将在下面第2步用到。
聚类分析的第2步，8号个体（贵州苗族）与第1步聚成的小类（1号和3号聚成的小类）又聚成一小类，它们的距离（个体与小类的距离，采用组间平均链锁距离）是9.970，这个小类将在下面第4步用到。
聚类分析的第3步，5号样本和7号样本聚成小类，它们的距离（个体与个体的距离）是11.556，这个小类将在第5步用到。
聚类分析的第4步，6号与第2步形成的小类（1号3号8号聚成的小类）聚为小类，它们的距离（个体与小类的距离）为18.607，这个小类将在第6步用到。
聚类分析的第5步，4号样本与第3步聚成的小类聚为小类，它们的距离（个体与小类的距离）为20.337，这个小类将在第6步用到。
聚类分析的第6步，第4步聚成的小类与第5步聚成的小类聚成小类，它们的距离（小类与小类的距离，采用组间平均链锁距离）是22.262，这个小类将在下面第7步中用到。
聚类分析的第7步，2号样本与第6步中聚成的小类聚成小类。
它们的距离（个体与小类的距离）是31.020。
经过7步，8个样本最后聚成了一大类。
(2)(3) 广西瑶族与广西侗族、贵州苗族、基诺族为一类，土家族与崩龙族、白族为一类，湖南侗族自成一类2、（1）凝聚状态表随着类数目不断减少，类间距离在逐渐增大。
3类后，聚间距离迅速增大，形成极为平坦的碎石路。
所以考虑聚成3类。
（2）北京自成一类，江苏广东上海湖南湖北聚为一类，剩余的聚省为一类。
（3）（4）通过该表可以看出,，对应P值-小于0.005，所以各指数的均值在3类中的差异是显著的。
3、答：聚类分析是以各种距离来度量个体间的“亲疏”程度的。
从各种距离的定义来看，数量级将对距离产生较大的影响，并影响最终的聚类结果。
进行层次聚类分析时，为了避免上述问题，聚类分析之前应首先消除数量级对聚类的影响，对数据进行标准化就是最常用的方法。
(完整版)SPSS数据分析教程-10聚类分析
10.4 系统聚类算法过程
系统聚类的步骤
第1步：数据标准化。把原始数据标准化得到 标准化数据矩阵。
第2步：计算相似系数矩阵。这里以余弦距离
为例。计算Q型聚类任意两个样品xj和xk的相
似系数矩阵。
第3步：选出有最大相似系数的样品组 。
第4步：把该组样品加权平均，这样就形成了 一个新的组合样品 。
选择【分析】→【分类】→【系统聚类】
把从“Price in thousand”到“Fuel efficiency”的所有变量选入右边的“变量框”。
把“Model”变量选入“标注个案”框。
依次单击【统计量】、【绘制】、【方法】和 【保存】按钮
群集组合
首次出现阶群集
阶
系数
下一阶
群集 1
群集 2
聚类分析不必事先知道分类对象的结构，从一 批样品的多个观测指标中，找出能度量样品之 间或指标（变量）之间相似程度或亲疏关系的 统计量，构成一个对称相似性矩阵，并按相似 程度的大小，把样品或变量逐一归类。
根据对样品聚类还是对变量聚类，聚类分析分 Q型聚类和R型聚类。对变量的聚类称为R型聚 类，而对样品（即观测值）聚类称为Q型聚类。 通俗讲，R型聚类是对数据中的列分类，Q型 聚类是对数据中的行分类。
SPSS数据分析教程
—《SPSS数据分析教程》
第10章 聚类分析
目录
10.1 聚类分析简介 10.2 个案间的距离
10.2.1 定距数据（Scale Mearsurement） 距离定义方式
10.2.2 分类数据的频数 数据（Count）
10.2.3 二分类数据
10.3 类之间的距离 10.4 系统聚类算法过程 10.5 系统聚类案例 10.6 K-均值聚类
SPSS课件(第十章_因子分析与对应分析)
单变量描述统计量
因子分析实例输出2
t 中 校 9 1 0 5 1 0 3 0 3 i o 等 龄 2 4 0 5 2 0 6 3 3 n 服 口 员 2 人 r9 6 等 1 2 雇 5 7 业 0 0 等 8 7 人 7 0 等 6 雇 5 3 0 业 等 1 平 数 2 3 2 8 0 2 0 3 1 e 房 口 l a 校 员 服 房 口 1 校 员 服 房 M 务 数 均 业 校 人 雇 目 总 o0 r3 . 1 4 7 00 . 0 中 6 0 5 80 9 . 5 总 5 2 0 14 1 专 . 9 0 9 1 71 0 . 6 中 7 2 2 03 7 . 8 总 i g0 0 48 . 7 . 中 0 8 1 0 0 总 . 1 0 0 36 4 . 0 专 7 4 06 中 0 0 2 5 0 0
因子旋转的目的
• 通过因子旋转的方法，使每个变量仅在一个公共 因子上有较大的载荷，而在其余的公共因子上的 载荷比较小，至多达到中等大小。这时对于每个 公共因子而言（即载荷矩阵的每一列），它在部 分变量上的载荷较大，在其它变量上的载荷较小 ，使同一列上的载荷尽可能地向靠近1和靠近0两 极分离。这时就突出了每个公共因子和其载荷较 大的那些变量的联系，矛盾的主要方面显现出来 了，该公共因子的含义也就能通过这些载荷较大 变量做出合理的说明，这样也显示了该公共因子 的主要性质。
m C o C 1 4 7 6 . 3 3 3 . 2 3 6 9 4 6 9 0 0 5 E
o
6 . 9 . 9 9 0
r
a
c
总方差分解
Bartlett‘s球形检验和KMO检验，问题3的解 决
拒绝相 关系数 矩阵为 单位矩 阵的假 设，认 为变量 相关
SPSS分类分析举例
案例S—007：SPSS Categories™决策应用举例1．偏好映象SPSS可以进行多维偏好分析(MDPREF)。
这个经典的案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
2．分析多维分类数据这个例子对两种多维分类数据的逼近分析进行对比。
第一种方法把问题转换为一个二变量问题，以便进行对应分析(CORRESPONDENCE)。
第二种方法把多变量分解数据直接输入到HOMALS。
两种逼近方法都对大型多维表格中的从属性进行分析。
3．软饮料购买和消费映象对应分析可以用于市场分段。
本例对几种进行市场分段的SPSS CORRESPONDENCEHOMALS逼近方法进行对比。
4．任意提取的数据的品牌映象本例介绍了一种用对应分析作出的品牌映象。
假设您对一类产品中几种品牌之间的关系及描述这些品牌的各种属性感兴趣。
您可以向品牌评定者提供一个品牌列表，让他们核对描述这些品牌的属性。
5．一个Catreg的例子SPSS Catreg可以发现最优拟合的转换变量。
这里是一个例子。
6．一个对应分析的例子本例更深入地描述了SPSS对应分析过程，并和其它对应分析商业软件包进行比较。
1．SPSS Categories™举例：偏好映象您可以用SPSS进行多维偏好分析(MDPREF)。
在这个典型的数据案例中，Roskam向您介绍了39个专业心理学家对10种心理学刊物的偏好分等评价。
在典型的市场研究中可以用于品牌评价。
这里是原始数据的一部分：图一上表中，行表示评定者(39个心理学家)，列表示要评定的刊物。
“1”代表高评价，“10”代表低评价。
这些刊物是：1)JEXP Journal of Experimental Psychology (实验心理学杂志)2)JAPP Journal of Applied Psychology (应用心理学杂志)3)JPSP Journal of Personality and Social Psychology (性格心理学杂志)4)MVBR Multivariate Behavioral Research (多元行为研究)5)JCLP Journal of Consulting Psychology (咨询心理学杂志)6)JEDP Journal of Educational Psychology (教育心理学杂志)7)PMET Psychometrika (心理测量学)8)HURE Human Relations (人类关系)9)BULL Psychological Bulletin (心理学公告)10)HUDE Human Development (人类发展)最右边一栏代表评定者的专长1)s Social Psychology (社会心理学)2)d Developmental and educational psychology (发展和教育心理学)3)c Clinical psychology (临床心理学)4)m Mathematical psychology and psychological statistics (数学心理学和心理学统计)5)e Experimental psychology (实验心理学)6)r Cultural psychology and psychology of religion (文化和宗教心理学)7)i Industrial psychology (工业心理学8)p Physiological and animal psychology (生理和动物心理学)为了进行MDPREF分析，需要对数据进行设置，使行代表要评定的对象，列代表评定者。
spss中分类汇总教程
spss中分类汇总教程
spss教程：分类汇总
按照某种分类变量进⾏分类计算，对原始数据分类，做出表格形式，便于直观地观察数据⼤致分布情况。
⽅法/步骤
1.调出相关窗⼝，分类变量是“户⼝状况”，汇总变量为“⼈均⾯积”、“计划
⾯积”。
分类变量可以多个，称为“多重分类汇总”，第⼀个分类变量称为“主分类变量”，依次称为“第⼆、第三分类变量”。
2.按钮“函数”表⽰计算哪些汇总变量，系统默认均值，⽤户可⾃⼰定义。
3.“变量名与标签”：重新命名汇总结果中的变量名和标签，系统有默认的命名，
见图⽚。
“保存”：将最后的汇总结果保存在何处。
我此处选择的是第⼆种，即“将汇总结果保存在⼀个数据编辑窗⼝中”。
“个案数”：保存各分类组的个案数，系统默认变量名“N_BREAK”。
4.选择第⼆种保存⽅式，结果展⽰见图⽚。
“个案数”分别是2825、168。
对
于系统缺失值，spss⾃动剔除含缺失值的样本，所以平均值的计算不受缺失样本量的影响。
END
经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业⼈⼠。
第十章 spss教程之分类分析
第十章分类分析第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能10.1.2 实例操作第二节 Hierarchical Cluster过程10.2.1 主要功能10.2.2 实例操作第三节 Discriminant过程10.3.1 主要功能10.3.2 实例操作人们认识事物时往往先把被认识的对象进行分类，以便寻找其中同与不同的特征，因而分类学是人们认识世界的基础科学。
在医学实践中也经常需要做分类的工作，如根据病人的一系列症状、体征和生化检查的结果，判断病人所患疾病的类型；或对一系列检查方法及其结果，将之划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查；等等。
统计学中常用的分类统计方法主要是聚类分析与判别分析。
聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。
判别分析则先根据已知类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式，然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。
聚类分析与判别分析有很大的不同，聚类分析事先并不知道对象类别的面貌，甚至连共有几个类别也不确定；判别分析事先已知对象的类别和类别数，它正是从这样的情形下总结出分类方法，用于对新对象的分类。
第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能调用此过程可完成由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。
所谓逐步聚类分析就是先把被聚对象进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类。
返回目录返回全书目录10.1.2 实例操作［例10.1］为研究儿童生长发育的分期，调查1253名1月至7岁儿童的身高（cm）、体重（kg）、胸围（cm）和坐高（cm）资料。
资料作如下整理：先把1月至7岁划成19个月份段，分月份算出各指标的平均值，将第1月的各指标平均值与出生时的各指标平均值比较，求出月平均增长率（%），然后第2月起的各月份指标平均值均与前一月比较，亦求出月平均增长率（%），结果见下表。
SPSS分类分析报告
构造分类器实验报告10级信计班XXX XXXXXX通过对SPSS的初步学习，现运用SPSS中分析菜单中的降维因子分析来对搜集的数据进行因子分析，由此得出数据的分类，从而进行评估。
在搜集的过程中，难免会遇到的缺失、填写错误、噪音等诸多问题，在这次关于高校数学教育对于人才培养的影响研究调查问卷中也出现了很多问题，比如有几份问卷全部选择的是同一个答案、有些问卷没有填写完整、对于有些问题没有涉及到填写人因面缺失等。
在进行数据处理的过程中，排除掉了全部选择同一个答案的问卷；对于没填写完整的问卷，则根据前面所选内容猜测填写人内心活动，进而有关联的填写；经过多重处理后，问关由最初的305份到最后的275分，而在这次的分析报告中，我们采用了前面175份进行分析分类操作。
下面将对因子分析进行一个简单的介绍：因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。
对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
在进行因子分析前，我们需要做一个分析来判定这份数据是否适合进行因子分析，这在SPSS软件中可以帮我们实现。
在结果KMO and Bartlett's Test(球形检验)中，Kaiser-Meyer-Olkin 值为0.840>0.5,适合进行因子分析。
接下来进行因子分析中各参数的详细操作：操作步骤1.按【分析】→【降维】→【因子分析】顺序单击菜单项，打开因子分析主对话框。
2.将分析变量送到右边的【变量】栏中。
3.在主对话框中单击【抽取】按钮，相应的对话框中：1)【方法】菜单中选择主成分分析方法。
2)【分析】栏中选择分析相关性矩阵。
分类分析的技巧
分类分析的技巧
1. 标准化：将所有数据都转化为同一单位或样本大小，确保不同数据能进行直接比较和分析。
2. 聚类分析：将数据按照其相似性或相关性进行分组，以便更好地理解整体趋势和结构。
3. 因子分析：将多个变量结合起来，找到它们的共同维度或因子，并解释它们的关系。
4. 判别分析：利用已知分类和变量来推测新样本属于哪一类别。
5. 正交旋转：在因子分析中，将因子旋转到正交位置，使它们更易于理解和解释。
6. 二元分析：将两个变量相互比较，找出它们的差异和相似性，并确定它们之间的相关性。
7. 环境分析：考虑整个周围环境的影响，包括社会、政治、文化和经济等因素，以更好地理解整体情况。
8. 树状图分析：通过树状图的形式，将数据结构和关系呈现出来，以便更好地
理解和分析。
9. 典型相关分析：将两组变量进行分析，并找到它们之间的最大相关性和联系。
10. 多元回归分析：将多个变量结合起来，寻找它们对一个因变量的影响，并确定它们之间的关系。
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第十章分类分析第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能10.1.2 实例操作第二节 Hierarchical Cluster过程10.2.1 主要功能10.2.2 实例操作第三节 Discriminant过程10.3.1 主要功能10.3.2 实例操作人们认识事物时往往先把被认识的对象进行分类，以便寻找其中同与不同的特征，因而分类学是人们认识世界的基础科学。
在医学实践中也经常需要做分类的工作，如根据病人的一系列症状、体征和生化检查的结果，判断病人所患疾病的类型；或对一系列检查方法及其结果，将之划分成某几种方法适合用于甲类病的检查，另几种方法适合用于乙类病的检查；等等。
统计学中常用的分类统计方法主要是聚类分析与判别分析。
聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类。
判别分析则先根据已知类别的事物的性质，利用某种技术建立函数式，然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。
聚类分析与判别分析有很大的不同，聚类分析事先并不知道对象类别的面貌，甚至连共有几个类别也不确定；判别分析事先已知对象的类别和类别数，它正是从这样的情形下总结出分类方法，用于对新对象的分类。
第一节 K-Means Cluster过程10.1.1 主要功能调用此过程可完成由用户指定类别数的大样本资料的逐步聚类分析。
所谓逐步聚类分析就是先把被聚对象进行初始分类，然后逐步调整，得到最终分类。
返回目录返回全书目录10.1.2 实例操作［例10.1］为研究儿童生长发育的分期，调查1253名1月至7岁儿童的身高（cm）、体重（kg）、胸围（cm）和坐高（cm）资料。
资料作如下整理：先把1月至7岁划成19个月份段，分月份算出各指标的平均值，将第1月的各指标平均值与出生时的各指标平均值比较，求出月平均增长率（%），然后第2月起的各月份指标平均值均与前一月比较，亦求出月平均增长率（%），结果见下表。
欲将儿童生长发育分为四期，故指定聚类的类别数为4，请通过聚类分析确定四个儿童生长发育期的起止区间。
10.1.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：虽然月份分组不作分析变量，但为了更直观地了解聚类结果，也将之输入数据库，其变量名为month；身高、体重、胸围和坐高的变量名分别为x1、x2、x3和x4，输入原始数额。
10.1.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Classify中的K-Means Cluster...项，弹出K-Means Cluster Analysis对话框（如图10.1示）。
从对话框左侧的变量列表中选x1、x2、x3、x4，点击 钮使之进入Variables框；在Number of Clusters（即聚类分析的类别数）处输入需要聚合的组数，本例为4；在聚类方法上有两种：Iterate and classify指先定初始类别中心点，而后按K-means 算法作叠代分类，Classify only指仅按初始类别中心点分类，本例选用前一方法。
图10.1 逐步聚类分析对话框为在原始数据库中逐一显示分类结果，点击Save...钮弹出K-Means Cluster:Save New Variables对话框，选择Cluster membership项，点击Continue钮返回K-Means Cluster Analysis 对话框。
本例还要求对聚类结果进行方差分析，故点击Options...钮弹出K-Means Cluster:来Options对话框，在Statistics栏中选择ANOV A table项，点击Continue钮返回K-Means Cluster Analysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
10.1.2.3 结果解释在结果输出窗口中将看到如下统计数据：首先系统根据用户的指定，按4类聚合确定初始聚类的各变量中心点，未经K-means 算法叠代，其类别间距离并非最优；经叠代运算后类别间各变量中心值得到修正。
之后对聚类结果的类别间距离进行方差分析，方差分析表明，类别间距离差异的概率值均<0.001，即聚类效果好。
这样，原有19类（即原有的19个月份分组）聚合成4类，第一类含原有1类，第二类含原有1类，第三类含原有2类，第四类含原有15类。
具体结果系统以变量名QCL_1存于原始数据库中。
在原始数据库（图10.2）中，我们可清楚地看到聚类结果；参照专业知识，将儿童生长发育分期定为：第一期，出生后至满月，增长率最高；第二期，第2个月起至第3个月，增长率次之；第三期，第3个月起至第8个月，增长率减缓；第四期，第8个月后，增长率显著减缓。
返回目录返回全书目录第二节 Hierarchical Cluster过程10.2.1 主要功能调用此过程可完成系统聚类分析。
在系统聚类分析中，用户事先无法确定类别数，系统将所有例数均调入内存，且可执行不同的聚类算法。
系统聚类分析有两种形式，一是对研究对象本身进行分类，称为Q型举类；另一是对研究对象的观察指标进行分类，称为R型聚类。
返回目录返回全书目录10.2.2 实例操作［例10.2］29名儿童的血红蛋白（g/100ml）与微量元素（μg/100ml）测定结果如下表。
由于微量元素的测定成本高、耗时长，故希望通过聚类分析（即R型指标聚类）筛选代表性指标，以便更经济快捷地评价儿童的营养状态。
1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223242526272829 54.8972.4953.8164.7458.843.6754.8986.1260.3554.0461.2360.1769.6972.2855.1370.0863.0548.7552.2852.2149.7161.0230.8642.6152.8639.1837.6726.1830.8643.7938.2034.2337.3533.6740.0140.1233.0236.8135.0730.5327.1436.1825.4329.2728.7929.1729.9929.2931.9332.9428.55448.70467.30425.61469.80456.55395.78448.70440.13394.40405.60446.00383.20416.70430.80445.80409.80384.10342.90326.29388.54331.10258.94292.80292.60312.80283.00344.20312.50294.70.0120.0080.0040.0050.0120.0010.0120.0170.0010.0080.0220.0010.0120.0000.0120.0120.0000.0180.0040.0240.0120.0160.0480.0060.0060.0160.0000.0640.0051.0101.6401.2201.2201.0100.5941.0101.7701.1401.3001.3800.9141.3501.2000.9181.1900.8530.9240.8171.0200.8971.1901.3201.0401.0301.3500.6891.1500.83810.2.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：钙、镁、铁、锰、铜和血红蛋白的变量名分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6，之后输入原始数据。
10.2.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Classify中的Hierarchical Cluster...项，弹出Hierarchical Cluster Analysis对话框（图10.3）。
从对话框左侧的变量列表中选x1、x2、x3、x4、x5、x6，点击 钮使之进入Variable(s)框；在Cluster处选择聚类类型，其中Cases表示观察对象聚类，Variables表示变量聚类，本例选择Variables。
图10.3 系统聚类分析对话框点击Statistics...钮，弹出Hierarchical Cluster Analysis: Statistics对话框，选择Distance matrix，要求显示距离矩阵，点击Continue钮返回Hierarchical Cluster Analysis对话框（图10.4）。
图10.4 系统聚类方法选择对话框本例要求系统输出聚类结果的树状关系图，故点击Plots...钮弹出Hierarchical Cluster Analysis:Plots对话框，选择Dendrogram项，点击Continue钮返回Hierarchical Cluster Analysis 对话框。
点击Method...钮弹出Hierarchical Cluster Analysis:Method对话框，系统提供7种聚类方法供用户选择：Between-groups linkage：类间平均链锁法；Within-groups linkage：类内平均链锁法；Nearest neighbor：最近邻居法；Furthest neighbor：最远邻居法；Centroid clustering：重心法，应与欧氏距离平方法一起使用；Median clustering：中间距离法，应与欧氏距离平方法一起使用；Ward's method：离差平方和法，应与欧氏距离平方法一起使用。
本例选择类间平均链锁法（系统默认方法）。
在选择距离测量技术上，系统提供8种形式供用户选择：Euclidean distance：Euclidean距离，即两观察单位间的距离为其值差的平方和的平方根，该技术用于Q型聚类；Squared Euclidean distance：Euclidean距离平方，即两观察单位间的距离为其值差的平方和，该技术用于Q型聚类；Cosine：变量矢量的余弦，这是模型相似性的度量；Pearson correlation：相关系数距离，适用于R型聚类；Chebychev：Chebychev距离，即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值，该技术用于Q型聚类；Block：City-Block或Manhattan距离，即两观察单位间的距离为其值差的绝对值和，适用于Q型聚类；Minkowski：距离是一个绝对幂的度量，即变量绝对值的第p次幂之和的平方根；p由用户指定Customized：距离是一个绝对幂的度量，即变量绝对值的第p次幂之和的第r次根，p 与r由用户指定。
本例选用Pearson correlation，点击Continue钮返回Hierarchical Cluster Analysis对话框，再点击OK钮即完成分析。