4d对应分析
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对应分析
2002年7月23日
简介
是多维图示分析技术的一种 与因子分析有关（分类资料的因子分析） 用于展示两个/多个分类变量各类间的关系 研究较多分类变量间关系时较佳 各个变量的类别较多时较佳 结果直观、简单
SPSS暑期教师特训班
1
对应分析
2002年7月23日
方法原理
将数据整理为交叉表，然后按照零假设成立 的情况进行变量变换（计数资料连续化）。
分别对行变量和列变量进行因子分析，得到 各自的因子分解方式和各类别的评分。
将行、列变量的因子分析结果结合起来观察， 研究两变量各级别的关系。
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2
对应分析
2002年7月23日
简单分析实例
在92年美国大选中，不同教育程度的选民其 倾向性如何？
• 对应分析图
– 如果同一变量不同类别在某个方向上靠得较近，则说 明这些类别在该维度上区别不大。
或连续性变量）时使用
• 也就是MR中常用的多维偏好分析
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6
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Nonlinear Canonical Correlation (OVERALS)
• 非线性典型相关方法 • 用于分析两个或多个变量集之间的关系 • 允许变量为任何类型
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7
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
数据集corres.sav提供了某次调查得来的轿 车特征与一些用户特征的数据，请分析汽车 原产地（norigin）、汽车大小（nsize）、 轿车类型（ntype）、是否租房（nhome）、 有无双份收入（nincome）、性别（nsex）、 婚姻状况（nmarit）之间的联系如何
• 同质性分析，即多重对应分析 • 以图形化方式展示多个分类变量间的关系
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5
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Categorical Principal Components (CatPCA)
• 其实质为分类变量的主成分分析 • 当一些变量为名义测量外的其它测量（有序分类
– 落在从图形中心(0,0)点出发相同方位上大致相同区域 内的不同变量的分类点彼此有联系
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3
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
可以同时分析多个分类变量间的关系，并同 样用图形方式表示出来
在变量种类上更加丰富，已可以处理各种类 型的变量，如对无序多分类分析、有序多分 类变量和连续性变量同时进行分析的问题
SPSS暑期教师特训班
8
Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
结论
• 未婚、一份收入、租房子之间有联系。 • 跑车、车型为小型和日本产有联系。 • 已婚、双份收入有联系，买房子和性别为女性似
乎和他们也有点联系。
• 已婚有孩子、家用车和车型为中型有联系
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9
不能自动筛选变量，需要用户根据经验和分 析结果进行耐心筛选
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4
Optimal Scaling过程
2002பைடு நூலகம்7月23日
概述
Categorical Regression (CATREG)
• 分类资料的回归分析 • 分类变量越多优势越明显 • 在SPSS 11中功能极为强大
Homogeneity (HOMALS)
2002年7月23日
简介
是多维图示分析技术的一种 与因子分析有关（分类资料的因子分析） 用于展示两个/多个分类变量各类间的关系 研究较多分类变量间关系时较佳 各个变量的类别较多时较佳 结果直观、简单
SPSS暑期教师特训班
1
对应分析
2002年7月23日
方法原理
将数据整理为交叉表，然后按照零假设成立 的情况进行变量变换（计数资料连续化）。
分别对行变量和列变量进行因子分析，得到 各自的因子分解方式和各类别的评分。
将行、列变量的因子分析结果结合起来观察， 研究两变量各级别的关系。
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对应分析
2002年7月23日
简单分析实例
在92年美国大选中，不同教育程度的选民其 倾向性如何？
• 对应分析图
– 如果同一变量不同类别在某个方向上靠得较近，则说 明这些类别在该维度上区别不大。
或连续性变量）时使用
• 也就是MR中常用的多维偏好分析
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Nonlinear Canonical Correlation (OVERALS)
• 非线性典型相关方法 • 用于分析两个或多个变量集之间的关系 • 允许变量为任何类型
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
数据集corres.sav提供了某次调查得来的轿 车特征与一些用户特征的数据，请分析汽车 原产地（norigin）、汽车大小（nsize）、 轿车类型（ntype）、是否租房（nhome）、 有无双份收入（nincome）、性别（nsex）、 婚姻状况（nmarit）之间的联系如何
• 同质性分析，即多重对应分析 • 以图形化方式展示多个分类变量间的关系
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
Categorical Principal Components (CatPCA)
• 其实质为分类变量的主成分分析 • 当一些变量为名义测量外的其它测量（有序分类
– 落在从图形中心(0,0)点出发相同方位上大致相同区域 内的不同变量的分类点彼此有联系
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
概述
可以同时分析多个分类变量间的关系，并同 样用图形方式表示出来
在变量种类上更加丰富，已可以处理各种类 型的变量，如对无序多分类分析、有序多分 类变量和连续性变量同时进行分析的问题
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Optimal Scaling过程
2002年7月23日
多重对应分析实例
结论
• 未婚、一份收入、租房子之间有联系。 • 跑车、车型为小型和日本产有联系。 • 已婚、双份收入有联系，买房子和性别为女性似
乎和他们也有点联系。
• 已婚有孩子、家用车和车型为中型有联系
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9
不能自动筛选变量，需要用户根据经验和分 析结果进行耐心筛选
SPSS暑期教师特训班
4
Optimal Scaling过程
2002பைடு நூலகம்7月23日
概述
Categorical Regression (CATREG)
• 分类资料的回归分析 • 分类变量越多优势越明显 • 在SPSS 11中功能极为强大
Homogeneity (HOMALS)