02 多重对应分析方法

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对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度对应分析是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也是强有力的数据图示化技术,当然也是强有力的市场研究分析技术。

这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法,如何帮助探索数据,分析列联表和卡方的独立性检验,如何解释对应图,当然大家也可以看到如何用SPSS操作对应分析和对数据格式的要求!对应分析是一种数据分析技术,它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。

交互表的信息以图形的方式展示。

主要适用于有多个类别的定类变量,可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。

适用于两个或多个定类变量。

主要应用领域:概念发展(Concept Development)新产品开发 (New Product Development)市场细分 (Market Segmentation)竞争分析 (Competitive Analysis)广告研究 (Advertisement Research)主要回答以下问题:谁是我的用户?还有谁是我的用户?谁是我竞争对手的用户?相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何?与竞争对手有何差异?我还应该开发哪些新产品?对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者?数据的格式要求对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。

常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。

背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。

两个变量间——简单对应分析。

多个变量间——多元对应分析。

案例分析:自杀数据分析上面的交互分析表,主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别和年龄数据!POISON(毒药)GAS(煤气)HANG(上吊)DROWN(溺水)GUN(开枪)JUMP(跳楼)(我们就不翻译成中文了,读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么)当然,我们拿到的最初原始数据可能是SPSS数据格式记录表,其中,性别取值1-male 2-female,年龄取值1-5,分别表示不同年龄段。

多元统计分析——对应分析

多元统计分析——对应分析

一般,若总体中的个体可按两个属性 与 一般 若总体中的个体可按两个属性A与 若总体中的个体可按两个属性 B分类,A有n类A1,A2,…,An,B有p类 分类, 有 类 分类 , 有 类 B1,B2,…,Bp, 属于 和Bj的个体数目为 属于Ai和 的个体数目为 nij(i=1,2, …,n;j= 1,2, …,p),nij称为 ( ) 称为 频数,则可形成n× 的二维列联表 的二维列联表, 频数,则可形成 ×p的二维列联表,简 称n×p表。 × 表 若所考虑的属性多于两个, 若所考虑的属性多于两个,也可按类似 的方式作出列联表,称为多维列联表 称为多维列联表。 的方式作出列联表 称为多维列联表。
列联表中列出了表格单元频数和在零假设下 的期望频数,可以看出, 的期望频数,可以看出,吸烟人中患病的数 目比期望数目大。 目比期望数目大。检验的结果只要看后面的 统计量部分的Chi-Square一行,其值为 一行, 统计量部分的 一行 7.469,p值为 值为0.006,所以应否定零假设,吸 , 值为 ,所以应否定零假设, 烟与患慢性支气管炎是不独立的。 烟与患慢性支气管炎是不独立的。
pij pij n 1 ∑ E( )= . pi. = p. j = i =1 p pi. p. j p. j p. j i.
N个点的重心为: ( P.1 , P.2 ⋯ P. p ) 个点的重心为: 个点的重心为
列联表
B1 A1 n11 A2 n21 B2 n12 n22 Bj Bp
… n1j
n2j

n1p n2p
n 1. n 2.
Ai ni1
ni2
nij
nip
ni.
An nn1 n.1
nn2 n.2
nnj n.j

02 多重对应分析方法

02 多重对应分析方法

第二讲 多重对应分析方法前面的一篇博文介绍了对应分析方法的解读技巧,不少读者看了后非常想知道如何操作多重对应分析。

其实多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效,当然首先我们要理解并思考,如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量,这时候就可以用简单对应分析了。

对应分析对数据的格式要求:•对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。

•常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。

•背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。

两个变量间——简单对应分析。

多个变量间——多元对应分析。

现在,我们还是来看看如何操作多重对应分析并如何解读对应图;我们假定有个汽车数据集,包括:来源国(1-美国、2-欧洲、3-日本),尺寸(1-大型、2-中型、3-小型),类型(1-家庭、2-运动、3-工作),拥有(1-自有、2-租赁)性别(1-男、2-女),收入来源(1-1份工资来源、2-2份工资来源),婚姻状况(1-已婚、2-已婚有孩子、3-单身、4-单身有孩子);从数据集看,我们有7个定类变量,如果组合成简单的交叉表是困难的事情,此时采用多重对应分析是恰当的分析方法。

下面我还是采用SPSS18.0,现在叫PASW Statistics 18.0来操作!注意:不同版本在多重对应分析方法有一些不同,但大家基本上可以看出了,高版本只能是更好,但选择会复杂和不同!在进行多重对应分析之前,研究者应该能够记住各个变量大致有多少类别,个别变量如果变量取值太偏或异常值出现,都会影响对应分析的结果和对应图分析!在SPSS分析菜单下选择降维(Data Redaction-数据消减)后选择最优尺度算法,该选项下,根据数据集和数据测量尺度不同有三种不同的高级定类分析算法,主要包括:多重对应分析、分类(非线性)主成分分析、非线性典型相关分析;注意:随着版本的增高,研究人员在统计分析时就要各位主要变量的测量尺度,并且最好在进行数据清理和分析前,明确定义好测量尺度;当然也要做好Lable工作!接下来,我们就可以选择变量和条件了!大家可以把要分析的变量都放到分析变量内,补充变量的含义是如果有哪个变量你并不想作为对应分析的变量,而只是作为附属变量表现在对应图上可以加入!这一点其实在简单对应分析也有这种定义。

对应分析、典型相关分析、定性数据分析

对应分析、典型相关分析、定性数据分析

应用领域的拓展
对应分析的应用领域 拓展
随着数据科学和商业智能的不断 发展,对应分析的应用领域将不 断拓展,如市场细分、消费者行 为分析、社交网络分析等,对应 分析将为这些领域提供更有效的 分析和预测工具。
典型相关分析的应用 领域拓展
典型相关分析作为一种重要的多 元统计分析方法,其应用领域也 将不断拓展,如生物信息学、环 境科学、金融风险管理等,典型 相关分析将为这些领域提供更准 确的数据分析和预测工具。
典型相关分析
能够揭示两组变量之间的关联,但需要较大的样本量, 且对异常值敏感。
定性数据分析
能够挖掘数据中的模式和规律,但主观性强,需要经 验丰富的分析师进行操作。
05
对应分析、典型相关分析、定性数据分析的 未来发展
CHAPTER
新方法的出现
对应分析的新方法
随着数据科学和统计学的不断发展,对应分析的新方法将不断涌现,如基于机器学习的对应分析方法、网络分析方法 等,这些新方法将为对应分析提供更强大的工具和更广泛的应用领域。
心理学研究
在心理学研究中,对应分析可用于揭示人类行为和心理状态之间的关系。
例如,它可以用于研究不同性格类型或心理状态的人在不同情境下的行
为反应。
02 典型相关分析
CHAPTER
典型相关分析的定义
典型相关分析是一种多元统计分析方 法,用于研究两组变量之间的相关关 系。
它通过寻找两组变量之间的典型相关 变量,来解释两组变量之间的相互关 系。
市场调研
在市场调研中,定性数据分析可用于深入了解消费者需求、 态度和行为,为产品定位和市场策略提供依据。
01
社会学研究
在社会学研究中,定性数据分析常用于 探究社会现象、文化差异和群体行为等, 以揭示社会结构和动态。

对应分析

对应分析
1
, u
2
,L
, u
k
• 根据累计方差贡献率确定最终提取特征根的个数,并 计算出相应的因子载荷矩阵R,即: #
λ1 1 R = Uθ 2 = (u1 , u2 ,..., ul )
λ2
O
λl
其中, 其中,因子载荷是列变量的某分类在某个因子上的 载荷,反映了他们之间的相关关系。 载荷,反映了他们之间的相关关系。与因子分析类 可通过变量(列变量某分类) 似,可通过变量(列变量某分类)的共同度测度其 方差的解释程度和信息的丢失程度; 方差的解释程度和信息的丢失程度;可通过因子的 方差贡献测度因子的重要程度。 方差贡献测度因子的重要程度。
1.2 对应分析法的基本原理
第一步:编制交叉列联表并计算概率矩阵P 第一步:编制交叉列联表并计算概率矩阵P 设原始数据矩阵为: 设原始数据矩阵为:
x11 x 21 X= M x n1 x12 x 22 M xn 2 L L L x1 p x2 p M x np n× p
第一节 对应分析法
1.1 对应分析法的内涵 1.2 对应分析法的基本原理 1.3 实例分析
#
1.1对应分析法的内涵
1.1.1 对应分析的概念
• 对应分析(Correspondence Analysis)又称相应 分析,是一种多元相依变量统计分析技术,通过 分析由定性变量构成的交互汇总数据来解释变量 之间的内在联系。它可以揭示同一变量的各个类 别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应 关系。 • 也被称为R-Q型因子分析 R型因子分析适用的研究对象是变量; Q型因子分析适用的研究对象是样品。 #
#
Thank you
#

对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度对应分析是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也是强有力的数据图示化技术,当然也是强有力的市场研究分析技术。

这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法,如何帮助探索数据,分析列联表和卡方的独立性检验,如何解释对应图,当然大家也可以看到如何用SPSS操作对应分析和对数据格式的要求!对应分析是一种数据分析技术,它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。

交互表的信息以图形的方式展示。

主要适用于有多个类别的定类变量,可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。

适用于两个或多个定类变量。

主要应用领域:概念发展(Concept Development)新产品开发 (New Product Development)市场细分 (Market Segmentation)竞争分析 (Competitive Analysis)广告研究 (Advertisement Research)主要回答以下问题:谁是我的用户?还有谁是我的用户?谁是我竞争对手的用户?相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何?与竞争对手有何差异?我还应该开发哪些新产品?对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者?数据的格式要求对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。

常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。

背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。

两个变量间——简单对应分析。

多个变量间——多元对应分析。

案例分析:自杀数据分析上面的交互分析表,主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别和年龄数据!POISON(毒药)GAS(煤气)HANG(上吊)DROWN(溺水)GUN(开枪)JUMP(跳楼)(我们就不翻译成中文了,读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么)当然,我们拿到的最初原始数据可能是SPSS数据格式记录表,其中,性别取值1-male 2-female,年龄取值1-5,分别表示不同年龄段。

对应分析

对应分析
类别间联系的呈现—— 对应分析
对应分析
问题的提出
分析分类变量间关系时,卡方检验只能给出总
体有无关系的结论,但不能精心分析,在变量 类别极多时于事无补
解决方案
直观展示:对应分析
问题在于:当属性变量A和B的状态较多时,很难透过
列联表作出直观地揭示出变量之间的联系以及变量各
分类之间的联系。主要表现在:
多重对应分析---多个定类变量
Optimal Scaling Optimal Scaling过程
所谓最优尺度分析的本质,就是根据数据本身 的关联,寻找出最佳的原始变量评分方法,将原始 变量一律转化为相应的分值,并在转化时将变量间 的关联一律变换为线性,这样就解决了以上问题。 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
同质性分析Homogeneity (HOMALS) 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
观察原始的频数表也可以得到相关信息,但是,
当存在多个变量,并且变量类别较多时,就变成 了高维空间的观察,非常的不方便 通过数据变换,将各变量在高维空间中的主要 联系信息浓缩到低维度空间中,以便于观察
广告研究
(Advertisement Research)
2013-8-8
对应分析可以回答以下问题
谁是我的用户? 还有谁是我的用户? 谁是我竞争对手的用户? 相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何? 与竞争对手有何差异? 我还应该开发哪些新产品? 对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者?
由于此处需要使用欧式距离来表示关联程度,首先需 要考虑应当采用何种距离标准化方法。 显然, 6 项指标的均数大不相同,而这并不是我们所 要关心的,同时它们的量纲也相差较大,最大、最小值 的倍数在数十到上千不等; 另一方面,各省市发展水平 的差异是我们希望考察的内容,即上海的平均发展水平 是否高于北京,诸如此类。 因此,本例中使用 Column Totals are Equalized and Column Means Removed 这一标化方法更为妥当, 它可以消除各指标均数和量纲不同的影响,同时又保留 了地区发展水平的差异。

对应分析,典型相关分析,定性数据分析,

对应分析,典型相关分析,定性数据分析,

现实中: 如鸡蛋、猪肉的价格(作为第一组变量)和 相应产品的销量(第二组变量)有相关关系。如投资 性变量(劳力投入、财力投入、固定资产投资等)与 国民收入(工农业收入、建筑业收入、等)具有相关 关系。 如何研究两组变量之间的相关关系? 设两组变量用X1,X2….,XP以及Y1,Y2…YP表示。 (1)分别研究Xi和Yj之间的相关关系,列出相关系数表。 其缺陷:当两组变量较多时,处理较烦琐,不易抓住 问题的实质。(2)采用主成分分析的方法,每组变量 分别提取主成分,再通过主成分之间的关系反映两组 变量之间的关系。
ln 1 p a0 a1 x1 .... ak xk
17 cxt 2014-5-20
第七章 对应分析
zf
对应分析的重点
1、什么是对应分析? 2、理解对应分析的基本思想 3、对应分析的基本步骤 4、结合SPSS软件进行案例分析
2014-5-20
2 cxt
7.1 交叉列联表
描述属性变量(定类或定序尺度变量)的各种状态 或是相关关系。
例:研讨患肺癌与吸烟是否有关?
是否吸烟 是否 患肺癌 患肺癌 未患肺癌 合计
2014-5-20
4 cxt
***7.2
对应分析的基本理论
1、什么是对应分析?
对应分析是利用“降维”的方法,以两变量的交叉 列联表为研究对象,通过图形的方式,直接揭示变量 之间以及变量的不同类别之间的联系,特别适合于多 分类属性变量研究的一种多元统计分析方法。
2、对应分析的基本思想:
首先,编制两品质型变量的交叉列联表,将交叉列联表中的每个 数据单元看成两变量在相应类别上的对应点; 然后,对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或 三维的散点图上,并使联系密切的类别点较集中,联系疏远的类别 点较分散; 最后,通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联 系.

驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析

驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析

第20卷第2期2020年4月交 通 工 程Vol.20No.2Apr.2020DOI:10.13986/ki.jote.2020.02.002驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析弯美娜,李 洋,何 庆(北京警察学院,北京 102202)摘 要:对536名驾驶人的人口统计学特征(包括年龄㊁性别㊁受教育程度㊁职业和家庭月收入)以及基本的驾驶情况(驾龄㊁车型㊁周均驾驶里程㊁驾驶能力)进行调查.使用多重对应分析的方法对其中报告在驾驶行为中存在驾驶分心的363名驾驶人的年龄㊁性别㊁职业㊁驾龄㊁周均驾驶里程和驾驶能力等特征进行了分析.结果显示,男性㊁非固定职业㊁驾龄在3~5a 在同一方向出现聚集;18~35岁与驾龄在3a 以内㊁周均驾驶里程为中途(50~400km)与固定职业也存在一定的关联性.同时,不同性别㊁不同驾驶能力认知的驾驶人分布出现差异,相对而言,女性驾驶人可能更多地受到驾驶能力认知的影响.关键词:驾驶分心;多重对应分析;人口统计学变量中图分类号:U 491文献标志码:A文章编号:2096⁃3432(2020)02⁃06⁃06Multiple Correspondence Analysis of Driving Distracted DriversWAN Meina,LI Yang,HE Qing(Beijing Police College,Beijing 102202,China)Abstract :Demographic characteristics (age,gender,education,occupation,and monthly household income)and basic driving conditions (driving age,vehicle type,average driving mileage per week,driving ability)of 536drivers were investigated.The Multiple correspondence analysis was used to analyze the characteristics of age,gender,occupation,driving age,average driving mileage and driving ability of 363drivers who reported driving distraction.The results showed that the three characteristics of male,non⁃fixed occupation,and driving age ranged from 3-5years appeared in the same direction.There is also a certain correlation between 18-35years of age and driving age within 3years and an average driving mileage of 50-400km per week with fixed occupation.At the same time,there aredifferences in the distribution of drivers with different genders and different driving ability cognition.Relatively speaking,female drivers may be more affected by their own driving ability cognition.Key words :driving distraction;multiple correspondence analysis;demographic variables收稿日期:2019⁃11⁃20.基金项目:北京警察学院重点课题 分心驾驶对行车安全影响及对策研究”项目编号2018KZD08.作者简介:弯美娜(1985 ),女,硕士研究生,讲师,研究方向为交通心理学,E⁃mail:meina.wan@.0 引言驾驶人的驾驶分心是引发交通事故的重要原因之一.据美国国家公路安全管理局(NHTSA)统计,美国2006 2010年由于分心导致事故比例达到17%,2011 2013年事故比例达到16%.其中驾驶分心导致死亡事故占到总死亡事故的10%[1].2014年,全国简易交通事故656.3万起,其中因 驾驶分心”导致的309.9万起,占47.22%;一般以上交通事故中,因 驾驶分心”导致的共有74746起,占 第2期弯美娜,等:驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析37.98%,造成21570人死亡,76984人受伤,直接财产损失4.58亿元.2019年以来,交警部门共查处 驾驶分心”违法行为40.3万起,与去年同期相比上升11.1%[2].国际标准化组织将驾驶分心初步定义为:注意力集中在驾驶无关的活动中,一般对驾驶行为有害[3].美国高速公路安全管理局(NHTSA)将驾驶分心分为以下3种类型:视觉分心:需要驾驶员离开路面注视来获取信息;操作分心:需要驾驶员单手离开方向盘并操作设备;认知分心:需要驾驶员从驾驶任务中转移精神注意力.目前驾驶分心的研究较多地集中在分心的认知机制探讨和分心行为分析等研究中.其中,认知机制的探讨一般通过视觉分心或认知分心任务㊁在驾驶模拟环境下㊁通过实验的方式考查分心任务对驾驶操作行为的影响.如罗毅等[4]通过驾驶模拟试验,考查驾驶分心对车辆变道行为的影响,结果显示,驾驶分心对变道过程中车辆的纵向速度㊁横向速度㊁横向加速度㊁方向盘转角㊁方向盘转速和油门开度等6项驾驶绩效参数有显著影响.李鹏辉等[5]通过驾驶模拟器对分心任务与交通冲突反应时之间的关系进行了分析,结果显示,认知分心会延长驾驶人应对侧向冲突的反应时,视觉分心同时延长驾驶人应对侧向及纵向冲突的反应时间;视觉分心对驾驶人反应时间的延长显著性高于认知分心.同时,伴随着移动电话的迅速普及,驾驶时使用电话的行为也变得越发普遍.越来越多的研究者在驾驶分心特性中开始关注如手动操作电子通讯设备㊁使用非手持电子设备通话㊁使用手持电话通话等的影响[6].如党珊[7]对驾驶中操作手机打车软件诱发的驾驶分心行为进行的驾驶模拟实验结果显示,正常驾驶与4类驾驶分心情况下驾驶行为表现出显著差异,非常规场景中,分心操作对危险刺激的反应时增长显著,驾驶分心操作时的事故率出现显著上升.彭丹丹等[8]使用眼动仪用模拟驾驶试验的方式对手机导航方式对驾驶行为的影响进行分析后指出,不同手机导航方式都会造成驾驶分心,但分心程度不同;手持手机导航使驾驶人对前方和左侧区域的关注下降最为显著.此外,通过自然观察和自我报告的方式对驾驶分心行为进行的研究也较为常见.如李晨[9]采用自然驾驶观察法对货运车辆驾驶人的视频录像和视频监控观察后指出,货车驾驶人在行驶过程中发生频率最高的分心任务分别为发信息㊁打电话㊁看或触摸手机屏幕㊁喝水和拿东西,同时,看或者触摸手机屏幕的行为具有相当大的个体差异性.郭羽熙等[10]通过问卷调查的方式分析了驾驶人在驾驶时使用手机的特点与风险感知水平之间的关系,研究结果显示,驾驶人使用手机频率和风险认知水平存在负相关,风险感知水平较高,使用手机的频率越低,同时更愿意接受驾驶时限制手机功能以提高驾驶安全性.在此基础上,对驾驶分心的监测系统以及人-机交互界面设计等领域的研究也是传统分心行为研究的热门领域[11⁃12].从上述研究中可看到,驾驶分心的研究目前主要集中在对驾驶分心行为的行为观察和认知机制探索等方面,包括对视觉分心㊁认知分心的神经生理机制分析㊁风险认知水平分析等认知过程的分析,以及由此衍生的驾驶分心行为检测系统和人机交互界面设计等领域中,而对于驾驶分心行为的驾驶人的社会特征和驾驶行为特征分析则较为少见.从交通管理工作实践角度出发,对于驾驶分心行为的驾驶人社会特征和行为特征进行分析,对于交通安全工作也具有不可忽视的作用.因此,本研究从驾驶人的人口统计学特征和驾驶行为特征出发,对驾驶分心行为进行了分析,并进一步总结分心驾驶的人群的常见特征,以期为交通管理工作提供可能的管理思路.1 研究方法1.1 研究工具本研究使用网上调查的形式,通过自我报告的问卷,对驾驶人日常出行驾驶行为中的社会经济状况㊁驾驶分心情况(驾驶行为中出现频率最高的分心行为㊁日常驾驶活动中使用手机的频率)和事故情况(过去3a发生的事故数量)进行了调查.最终有536名驾驶人接受了调查,其中男性338人,女性198人.1.2 统计方法本研究中涉及的分类变量包括驾驶分心情况㊁基本的人口统计学变量(年龄㊁性别㊁受教育程度㊁职业和家庭月收入)以及基本的驾驶情况(驾龄㊁驾驶人性质㊁车型㊁周均驾驶里程).使用传统的列联表分析不仅列联表层次复杂,且行与列之间的交叉信息也不易理解,针对这种情况,采用研究者们普遍推荐的多重对应分析的方式进行呈现.使用SPSS22.0统计软件进行数据整理和分析,以P<0.05为差异有统计学意义.7交 通 工 程2020年2 研究结果2.1 驾驶分心行为描述统计研究者列举了驾驶行为中常见的可能引起驾驶分心的行为,要求被试选择在驾驶行为中出现频率最高的两项行为,结果如表1所示.表1 常见的驾驶分心行为频率表分心行为响应频次占总选择人数百分比/%观察值百分比/%聊天36235.667.5玩手机878.516.2看视频605.911.2听广播36936.268.8吃东西807.914.9化妆121.22.2其他分心行为484.79.0总计1018100.0189.9 从表1中可看到,在驾驶分心行为中,驾驶人最常出现的行为频次最高的5项行为依次为听广播㊁聊天㊁玩手机㊁吃东西和看视频.进一步询问被试在驾驶行为中使用手机的频率,结果如图1所示.图1 驾驶行为中使用手机的频率分布图从图1中可看到,超过68%的驾驶人承认在驾驶行为中出现过使用手机的情况,其中14%的驾驶人频繁地在驾驶行为中使用手机.2.2 驾驶分心行为的多重对应分析研究者对自我报告中承认在驾驶行为中使用手机的驾驶人(n =363)样本进一步进行多重对应分析.2.2.1 基本情况描述363名驾驶人的年龄㊁受教育程度㊁家庭经济状况等人口统计学变量如表2所示.表2 人口统计学变量分布表项目类别频数百分比/%性别男25369.7女11030.318~35岁22862.8年龄36~59岁13136.160岁以上41.1高中及以下4913.5受教育程度大学26673.3研究生及以上4813.2职业非固定14740.5固定21659.5家庭月低(5000以下)7921.8收入/元中(5000~30000)24366.9高(30000以上)4111.3 从表2中可看到,男性驾驶人占比接近70%,大多数被调查者年龄在35岁以下,大多数受过高等教育,职业以固定职业为主,家庭月收入处于中等水平.363名驾驶人的驾龄㊁日常驾驶车型和周均驾驶里程等驾驶基本情况如表3所示.表3 被调查者人口统计学变量分布表项目类别频数百分比/%3a 以内13537.2驾龄3~5a7921.85~10a 6116.810a 以上8824.2驾驶车辆小型客车143.9类型大中型客车31987.9货车或其他专用作业车308.3周均驾驶短途(50以下)15041.3里程/km 中途(51~400)19252.9长途(400以上)215.8驾驶能力低17949.3(自评)高18450.7 从表3中可看到,大多数驾驶人的驾龄在5a 以下,驾驶车辆以小型客车为主,周均驾驶里程以中短8 第2期弯美娜,等:驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析途为主.2.2.2 适应性检验适用性检验结果显示,不同人口特征的驾驶人在不同的驾驶特征上的表现如表4所示. 从表4中可看到,不同性别的驾驶人在职业㊁周均驾驶里程上的分布无差异;不同职业的驾驶人在驾驶能力分布上无差异;其余研究变量的分布上均表现出显著差异.表4 不同人口特征的驾驶人变量的两两适应性检测(χ2/P值)项目性别年龄职业驾龄周均驾驶里程年龄6.00/0.05职业0.35/0.55419.00/0.000驾龄8.65/0.034179.51/0.00015.04/0.004周均驾驶里程5.76/0.05614.84/0.0058.69/0.01338.09/0.000驾驶能力4.00/0.04520.73/0.0002.58/0.10834.55/0.00022.81/0.000 2.2.3 模型情况概要考虑到人口统计学变量中,受教育程度和家庭收入情况与年龄和职业之间存在较大的相关,因此,研究者最终选择对性别㊁年龄㊁职业㊁驾龄㊁车型㊁周均驾驶里程和驾驶能力7个变量间进行多重对应分析[13].在对这7个变量进行特征分析后,其在2个维度上的调整惯量贡献率如表5所示.表5 调整惯量贡献率表维度特征根调整惯量调整惯量贡献率/%累积调整惯量贡献率/%12.0970.34934.94734.947 21.3200.22022.00256.949 从表5中可看到,维度1可解释总体变异的34.95%,维度2可解释总体变异的22.00%;也就是说,两维坐标图可介绍原有数据的56.95%的信息.根据上述2个特征根得到2个辨识度量,并得到性别等维度在这2个辨识度量上的载荷,如表6所示.表6 辨识度量载荷表辨识度量12性别0.0030.373年龄0.6530.086职业0.1350.134驾龄0.7340.358周均驾驶里程0.2840.259驾驶能力0.2880.111 从表6中可看到,年龄㊁驾龄和驾驶能力主要分布在辨识度量1上,性别主要分布在辨识度2上,职业和周均驾驶里程在2个辨识度量上分布比较平均.它们之间的关系,如图2所示.图2 变量在两个辨识维度上的分布图3.2.4 多重对应分析的联合分布图为了更清晰地呈现这些变量之间的关系,研究将多重对应分析的结果以类别联合图的形式绘制出来,结果如图3所示.图3 驾驶分心人群的多重对应分析的类别联合图 从图3中可看到,男性㊁非固定职业㊁驾龄在3~5a在同一方向出现聚集,表明这些变量之间存在相关;同样,18~35岁与驾龄与在3a以内㊁周均驾驶里程为中途(50~400km)与固定职业㊁60岁以9交 通 工 程2020年上与周均驾驶里程为长途之间也存在一定的关联性.男性和女性在原点的不同方向,驾驶能力自评高㊁低的驾驶人的位置较远,说明不同性别㊁不同驾驶能力认知的驾驶人分布有所不同.研究者进一步对不同性别㊁不同驾驶自评能力的驾驶分心人群特征进行了多重对应对应分析,其类别联合图的结果如图4㊁图5所示.图4 男性驾驶分心人群的多重对应分析的类别联合图图5 女性驾驶分心人群的多重对应分析的类别联合图从图4中可看到,在男性的驾驶分心人群中,非固定职业㊁驾龄在3a 以内㊁周均驾驶里程在50km 以内,同时驾驶能力自评较低等特征出现了聚集;同时,固定职业㊁驾龄在5~10a,周均驾驶里程在50~400km 与高的驾驶能力自评等特征可能存在相关.图5中的信息显示,在女性的驾驶分心人群中,10a以上驾龄与较高的驾驶能力自评出现聚集;女性驾驶人非固定职业㊁驾龄3a 以内㊁周均驾驶里程较短等特征也表现出相关.从图6㊁7中我们发现,男性驾驶人18~35岁以及3~5a 驾龄均表现出较强的相关,但是在驾驶能力自评较低的群体中,女性与较长的里程出现相关;而在驾驶能力自评较高的群体中,相对而言,女性与中等程度的驾驶里程关系较为密切.图6 低驾驶能力驾驶分心人群的多重对应分析的类别联合图图7 高驾驶能力驾驶分心人群的多重对应分析的类别联合图3 讨论3.1 驾驶分心的群体特征:年龄和职业特征的影响综上所述,在不同条件多重对应分析中出现了一些稳定的特征聚集:如驾龄在3a 以内这一特征几乎总是与短途驾驶里程(周均驾驶里程在50km1 第2期弯美娜,等:驾驶分心行为驾驶人的多重对应分析以内)以及非固定职业这些特征联系在一起.这些特征共同构成了这样一幅驾驶人群体的描象:新手驾驶人.一般而言,国际惯例将取得驾驶执照在1a 以内的驾驶人称之为新手驾驶人.但是由于我国的国情,一部分驾驶人在取得驾驶执照后的一段时间内,并没有很多的上路实践机会,从周均驾驶里程在50km以内也能反映出这一点.同时,也意味着这一群体并非具有稳定上下班通勤需要的驾驶人群体.这3个特征放在一起,研究者猜测这一群体中相当大的人群可能是属于青年驾驶人群体.由于在本次研究中,我们使用在驾驶活动中对手机的使用频率作为驾驶分心的指标,因此,这一群体在驾驶分心上表现突出也就不难理解了.一方面,智能手机的使用频率本身就呈现出了极强的年龄效应,青年群体中对于智能手机的依赖本身就显著地高于其他年龄阶段;另一方面,在新手驾驶人阶段,对驾驶环境㊁驾驶操作等方面内容的不熟悉,也进一步加剧了对智能手机(如手机导航软件等)的依赖,从而使得驾驶分心在这一群体中更加常见.另一方面,在驾驶里程为中途(50~400km)与固定职业㊁5~10a驾龄等特征之间的密切相关,也似乎提示,在年龄更高的群体中,驾驶分心的群体似乎与朝九晚五的 上班族”存在一定的重合,周均50~400km的驾驶里程似乎也与上下班的通勤距离较为接近.同时,在部分类别联合图中出现的, 60岁以上的驾驶人群体与周均400km以上的驾驶里程之间的聚集,似乎也在提示研究者,对于不同年龄阶段的驾驶人而言,驾驶中对手机的使用这一驾驶分心行为可能存在的不同指向和功能,这一内容需要后续研究根据使用手机的内容和形式进行进一步挖掘.3.2 驾驶分心行为可能受到性别刻板印象的影响除了年龄和职业的影响之外,多重对应分析的结果还显示,驾驶分心行为在很大程度上表现出了性别和驾驶能力的差异.具体而言,驾驶自评能力几乎没有在男性驾驶人群体表现出差异性的相关,而女性驾驶人则表现出一定的驾驶能力自评结果与驾驶里程至今的负相关的倾向.也就是说,驾驶能力自评较低的群体中,女性与较长的里程出现相关;而在驾驶能力自评较高的群体中,女性则与中等程度的驾驶里程关系较为密切.研究者认为,出现这一现象的原因,可能与女性驾驶人所遭受的在驾驶行为中的刻板印象相关.由于这种刻板印象的存在,女性驾驶人可能对自身的驾驶技能评价相对较低,这种较低的评级可能进一步抑制了女性驾驶人在驾驶活动中的分心行为.因此,对自己驾驶能力评级较高的女性驾驶人与周均驾驶里程为中途表现出聚集,而对自己驾驶能力评价较低的女性驾驶人则与周均驾驶里程为长途表现出相关.周均驾驶里程在一定程度上可看做是驾驶人对驾驶技能的练习活动,从这个意义上讲,女性驾驶人伴随着对驾驶技能的熟练,从而导致对自我驾驶能力评价的提高,并进一步可能出现驾驶分心行为.参考文献:[1]National Highway Traffic Safety Administration.Overview of the National Highway Traffic Safety Administration’s Driver Distraction Program[J].Report No.DOT HS, 2010,811:299.[2]http:∥/news/shizheng/2015/ 1203/50661.html[3]Pettitt M,Burnett G E,Stevens A.Defining driver distraction[C]∥12th World Congress on Intelligent Transport Systems,2005.[4]罗毅,高岩,尤志栋.基于换道行为的驾驶分心识别方法[J].中国安全科学学报,2018,28(10):25⁃30. [5]李鹏辉,胡孟夏,张文会,等.分心对驾驶人交通冲突反应时间的影响[J].中国公路学报,2018,31(4): 36⁃42.[6]National Highway Traffic Safety Administration.MMUCC guideline:model minimum uniform crash criteria[EB⁃OL].[2011⁃12⁃19].http:∥www⁃/ Pubs/810957.pdf.http:∥/sites/ default/files/2008MMUCCGuideline.pdf,2008.[7]党珊.基于手机打车软件使用的驾驶分心行为研究[D].成都:西南交通大学,2017.[8]彭丹丹,田伟,石京.手机导航方式对驾驶行为的影响研究[J].中国安全科学学报,2017,27(9):39⁃44. [9]李晨.基于驾驶模拟试验的货车驾驶人驾驶分心识别研究[D].北京:北京交通大学,2019. [10]郭羽熙,吴昊,付锐,等.驾驶人智能手机使用行为与风险感知分析[J].长安大学学报(自然科学版),2018,38(5):123⁃130.[11]赵博,马钧.驾驶员分心监测方法探究[J].农业装备与车辆工程,2016,54(3):59⁃61+71. [12]王加.基于驾驶员操纵及车辆运动轨迹信息的驾驶分心辨识方法[C].中国汽车工程学会.面向未来的汽车与交通 2013中国汽车工程学会年会论文集精选.中国汽车工程学会:中国汽车工程学会,2013:195. [13]叶勒丹㊃马汉,孙勇,等.乌鲁木齐市体检人群高血压类型与其危险因素的多重对应分析[J].中国全科医学,2019,22(16):1966⁃1972.11。

西藏灌木林空间分布影响因素分析

西藏灌木林空间分布影响因素分析

K n n 60 2 C ia 3 n tueo oet netr,Pann n eerho ie uoo o sR go ,L aa 8 00 Tbt hn ) u mi g 52 4, hn ; .Is tt f rs Ivnoy l igadR sa f bt t m u ei i F n c T A n n h s 50 0, ie,C ia
对象上 , 以灌 木 林 整体 或 某 个特 定 类 型/ 种 为 对 多 树
象 , 少 对研 究 区 内 不 同类 型 灌 木 林 进 行 综 合 研 究 , 很 缺 乏 对 灌 木 林 的 系 统 认 识 ; 研 究 方 法 上 ,0世 纪 7 在 2 0年
邻 的同种类型灌 木林 小班进 行合 并 , 立西 藏灌 木林 建 分布 图矢量数据 。不 同灌 木林类 型 的划分依 据为 《 西
代对灌木林 的空间分 布特征多为定 性描述 , 入 2 进 0世 纪9 0年代 , 逐步 出现 了对于多元定 性变量 的定量分析
藏 自治 森林资源规划设 计调查 技术规 定》 西藏 自治 (
区林业勘察设计研究院 ,9 9 。 19 ) 全 区各类 型灌木 林 中, 鹃 ( hddn rnsp ) 杜 R o oedo p . 、
数学模 型 。刘 创 民等 运 用 主 坐 标 分 析 ( A 和 P A)
收稿 日期 :2 1492 0 03 -0
基金项 目:中国林科 院中央级公益性科研院所基本科研 业务 费专项资 金重点项 目“ 藏灌木 林资 源评价 与遥感监 测技术研 究 ( A 西 CF YB 2 00 1 ”和重点课题“ B 0 70 ) 西藏森林生态安全屏 障功 能评估与 生态补偿机 制研究 ( A Y B 0 8 3 一) 共 同资助 C F B 2 0 05 1 ” 作 者 简 介 :张 超 ( 9 0 ) 男 , 北 丰 南 人 , 士 , 南 林业 大 学 讲 师 , 要 从 事 森 林 经 理 方 向研 究 . 18 一 , 河 博 西 主 通 讯 作 者 :黄 清 麟 ( 9 7 ) 男 , 建 莆 田人 , 士 , 16 ~ , 福 博 研究 员 , 士 生 导 师 , 要 从 事 森 林 可 持 续 经 营 研 究 . 博 主

多重对应分析及其在职业人群健康损害研究中的应用

多重对应分析及其在职业人群健康损害研究中的应用

多重对应分析及其在职业人群健康损害研究中的应用目的:运用多重对应方法研究职业人群健康损害,讨论多重对应方法的重要意义。

方法:选取2013年2月到2015年2月期间的217例的工人,将这217例工人的工种和工龄以及健康状况整理成资料,资料必须要用表格的形式表现出来,即三维例联表,然后我们运用多重对应分析法,对这217例工人的工种和身体健康情况以及年龄作出分析,分析这三者之间到底存在什么样的关系。

结果:行政这个工种的职员,工作年龄一般为5到15年之间,他们有稍微的“轻度失调”表现;电解这个工种的人员,工作年龄一般在16到25岁之间,他们的“潜临床”和“前临床”所表现的现象基本相同;其它工种的职工人员,工作年龄一般在26到35之间,这个工种的职工没有对应的特征。

结论:对选取的这217名工人进行观察,我们就会发现这个工厂的工人的职业亚健康和工作年限以及工种之间有关系,即三者之间是对应关系,彼此之间互相关联。

多重对应法能够说明各个指标之间的情况,反映他们之间的相互对应的关系,我们可以运这种方法来探索多分类资料之间的关联,另外还可以做好未来预防措施。

标签:多重对应分析法;关联性;职业人群;亚健康对应分析(CA)不仅是一种多元统计分析方法,还是一种多维图示技术,我们可以把它简称为R-Q类型的FA,对应分析这种方法是对因子分析的进一步发展。

这种分析法借助定型计量的资料,制作成一种交叉汇总表,然后运这个来体现同一变量和不同变量之间的关系,因此,我们将这种分析法可以称为关联分析法,或者说也可以称为相应分析法。

在简单的CA之中,它的行和列的分类标量非常少,并且只有一个。

如果我们研究的分类变量是在两个以上,那么我们就应该考虑运用多重对应分析法(MCA),CA和MCA所表达的结果更加的简单直观,当前,这两种分析方法运用普遍,一般被运用在医药卫生和经济以及地质等领域。

关于职业人群健康损害的相关研究文献是非常少的。

随着社会竞争压力的增大,职业人群的亚健康问题已经受到社会越来越多的关注,这是当今社会上一个热点话题。

对应分析在市场研究中的应用

对应分析在市场研究中的应用


品牌A在消费者中的形象为:历史悠久,适 合任何时候食用,适合小孩食用,物有所值, 质量比以前差了。 品牌B在消费者中的形象为:口感好,营养 好,方便面专家,味道够地道,质量好,牌 子高档,经验丰富,不断推出新产品,包装 美观。 品牌C在消费者中尚未建立一定的形象。

象限分析:根据原点把整个图划分成四 象限,每个象限代表着不同属性的点 (产品),具体原理可参见SWOT分析, 另遇到可以用 SWOT方式解读是很特殊 和偶然的情况,读者需要根据实际情况 选择此方法。
11
对应分析在市场研究中的运用
12
对应分析在市场研究中应用
对应分析可以回答的问题
谁是我的用户? 还有谁是我的用户? 谁是我竞争对手的用户? 相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何? 与竞争对手有何差异? 我还应该开发哪些新产品? 对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者
pij nij / n
5
对应分析 Correspondence Analysis CA


基于行列变量之间交叉列联表的关联性的一种低维表现图
数据是列联表中的频数,也可以是距离或其它测量尺度 非常普遍和流行的方法 非常适合研究两个定类变量——定性数据的分析 程序生成对应图 品牌和属性靠近的点具有相关性
7
对应分析的步骤
Step 4
解读对应分析图
p 3
运用SPSS执行对应分析

Step 2
建立列联表

通过统计软件(SPSS)进行计算, 并描绘 出对应分析图。
通过列连联表的形式将需要的数据特征描述出来。
Step 1
获取对应分析数据
首先需明确研究的目的,进而选择对应分析 中所需数据

多重比较的表示方法

多重比较的表示方法

四、多重比较结果的表示方法各平均数经多重比较后,应以简洁明了的形式将结果表示出来。

常用的表示方法有:(一) 列梯形表法将全部平均数从大到小顺次排列,然后算出各平均数间的差数。

凡达到=0.05水平的差数在右上角标一个“*”号,凡达到=0.01水平的差数在右上角标两个“*”号,凡未达到=0.05水平的差数则不予标记。

若以列梯形表法表示,则成表6.6。

表6.6 表6.2资料的差异显著性(新复极差测验)处理平均数( )差异-14-18-23D 29 15** 11** 6*B 23 9** 5*A 18 4C 14该法十分直观,但占篇幅较大,特别是处理平均数较多时。

因此,在科技论文中少见。

(二) 划线法将平均数按大小顺序排列,以第1个平均数为标准与以后各平均数比较,在平均数下方把差异不显著的平均数用横线连接起来,依次以第2,…,k-1个平均数为标准按上述方法进行。

这种方法称划线法。

下面就是表6.2资料用划线法标出0.01水平下平均数差异显著性结果(q法)。

29cm(D) 23cm(B) 18cm(A) 14cm(C)该法直观、简单方便,所占篇幅也较少。

(三) 标记字母法:首先将全部平均数从大到小依次排列。

然后在最大的平均数上标上字母a;并将该平均数与以下各平均数相比,凡相差不显著的,都标上字母a,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母b(向下过程),再以该标有b的平均数为标准,与上方各个比它大的平均数比,凡不显著的也一律标以字母b(向上过程);再以该标有b的最大平均数为标准,与以下各未标记的平均数比,凡不显著的继续标以字母b,直至某一个与之相差显著的平均数则标以字母c。

…… 如此重复进行下去,直至最小的一个平均数有了标记字母且与以上平均数进行了比较为止。

这样各平均数间,凡有一个相同标记字母的即为差异不显著,凡没有相同标记字母的即为差异显著。

在实际应用时,往往还需区分=0.05水平上显著和=0.01水平上显著。

对应分析数据

对应分析数据

对应分析数据1. 概述对应分析数据是一种统计和分析方法,用于确定两个或多个变量之间的关系。

通过对数据进行对应分析,可以揭示出变量之间的相互作用和相关性,从而帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势。

2. 数据收集与准备在进行对应分析之前,首先需要收集和准备相关的数据。

数据可以来自各种来源,例如市场调研、实验数据、问卷调查等。

确保数据的准确性和完整性非常重要,因为对应分析的结果将依赖于所使用的数据。

3. 数据处理与分析对应分析的核心是通过计算和分析数据,找出变量之间的关系。

以下是一些常用的对应分析方法:3.1 相关性分析通过计算变量之间的相关系数,可以评估它们之间的线性关系。

常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

3.2 回归分析回归分析用于建立变量之间的函数关系,并预测一个变量对另一个变量的影响。

通过回归分析,可以确定变量之间的因果关系。

3.3 主成分分析主成分分析是一种降维技术,用于将多个相关变量转化为少数几个无关的主成分。

通过主成分分析,可以减少数据的维度,并提取出最具代表性的特征。

4. 数据可视化数据可视化是对应分析中不可或缺的一部分。

通过绘制图表和图形,可以更直观地展示变量之间的关系和趋势。

常用的数据可视化工具包括散点图、柱状图、折线图等。

5. 结果解读与应用对应分析的结果需要进行解读和应用。

根据分析结果,我们可以得出结论和推断,进而做出相应的决策和优化策略。

对应分析的应用领域广泛,包括市场调研、金融分析、医学研究等。

总结:对应分析数据是一种用于确定变量之间关系的统计和分析方法。

通过收集和准备数据,进行数据处理和分析,绘制数据可视化图表,最终得出结论和应用结果。

对应分析的应用范围广泛,可以帮助我们更好地理解数据背后的规律和趋势,为决策和优化提供支持。

对应分析

对应分析

日常分析中,经常会做的是研究变量间的关系,对于分类变量,常用的方法是卡方检验、Logistic模型等,但是对于分类变量很多,或者分类变量的类别很多时,用上述方法除了就会非常复杂,并且结果解释起来也不够直观,此时,可以使用对应分析加以分析。

对应分析也称为关联分析,是一种多元统计分析技术,目的在于揭示变量之间或变量各类别之间相互关系的多元统计分析方法,主要特点是可以将众多变量同时呈现在一张图表上,因此也是一种数据图示化技术。

根据分析资料的类型不同,对应分析根据数据资料的不同,分为1.定性资料:基于频数的对应分析2.连续性资料:基于均值的对应分析在定性资料中,对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析,对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。

要注意,对应分析并没有涉及统计检验,只是通过数据变换与计算,得出每个变量在图中的坐标,并加以图表展现,因此对应分析是一种描述性统计方法。

由于对应分析特别适合分类变量、定性数据的分析,加之其在图形展示上的优势,因此在市场分析领域应用很广。

一、对应分析的基本思想由于对应分析最大优势是直观的图形展示,因此确定对应分析图中的坐标值,是该分析方法的主要工作。

对应分析的基本思想是在一个两变量列联表的基础上提取信息,将变量内部各水平之间的联系以及变量与变量之间的联系通过坐标值反映在一张二维或三维的散点图上,并使关系紧密的类别点聚集在一起,而关系疏远的类别点距离较远。

那么如何确定坐标值呢?做法如下:首先计算两变量列联表的概率矩阵P,并据此确定数据点坐标,在变量的类别较多时,数据点所在空间维数必然较高。

由于高维空间比较抽象,且高维空间中的数据点很难直观地表示出来,因此最直接的解决方法便是降维。

对应分析采用类似因子分析的方式分别对行变量类别和列变量类别实施降维,并以因子载荷为坐标,将行列变量的多个分类点直观地表示在对应分布图中,实现了定性变量各类别间差异的量化。

通过观察对应分布图中各数据点的远近就能判断各类别之间联系的强弱。

调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法

调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法

SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题,这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。

在针对消费者的调研中,这种选择题多是出现在针对品牌知名度,包括提示前知名度、第一提及率,提示后知名度的分析中。

î常见的分析方法一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析,然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总,然后再以被调研对象的总体数量为基数,二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率,这种各选项占有率的加总大于1。

例如某类产品品牌知名度调查中,关于该类产品您能想起哪些品牌?01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。

按上面的数据分析方法,先在这10个字段中进行分别的频次计算,然后进行加总再除以总基数,得到该选项的总体占有比率。

以A选项为例:(01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率)/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率,频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂,其工作量在被选项较少时还算省事,但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时,该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。

î高效率数据分析方法运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。

在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义,这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组,在新字段组中对变量区间进行定义,再针对新字段组进行频次分析。

当完成单一字段设置后,可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析,这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。

分析程序例举:**************MULT RESPONSEGROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))/FREQUENCIES=$tsh .*************多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作出处:零点研究咨询集团 发布日期:2007年06月21日 15:39多重应答(Multiple Response),又称多选题,是市场调查研究中十分常见的数据形式。

基于多重对应分析的大学生心理调查研究

基于多重对应分析的大学生心理调查研究

基于多重对应分析的大学生心理调查研究作者:肖明魁来源:《电脑知识与技术》2021年第02期摘要:随着大数据时代的来临,计算机及相关数据分析专业软件被广泛运用于数据分析,建模及数据挖掘等领域。

在当今社会生产经营活动中,对于诸如产品定位,客户细分,社会调研,工程管理等各行业研究,经常会采用多重对应分析法,用于揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。

本文以某高校大学生心理调查数据作为依据,研究和分析多重对应法在现实中的具体应用,对于开展大学生心理指导和教育工作具有一定借鉴意义。

关键词:大数据;SPSS;对应分析中图分类号:TP311 文献标识码: A文章编号:1009-3044(2021)02-0202-021 基本概念介绍对应分析法又称关联分析,R-Q因子分析,对应分析是在传统因子分析基础上发展起来的一种新型多元统计分析法,相对于传统因子分析,对应分析可将研究对象的样本和变量联系在一起,综合处理,不仅降低了因子选择和因子旋转等计算过程的复杂度,而且便于直观,高效,简单地展示分析结果,适合于多分类变量数据研究。

对应分析可分为简单对应分析(只有两个分类变量)和多重对应分析(样本多于两个变量),简单对应分析是分析两个分类变量间的关系,而多重对应分析则是分析一组属性变量之间的相关性,二者均是以散点在低维空间中的行列位置表示相关强度。

简单对应分析中的变量通常为分类频数,而多重对应分析中变量除分类变量外还可使用数值型变量。

2 多重对应分析的条件和步骤2.1 多重对应分析的条件首先,多重对应分析法不能自动筛选变量,需要用户手动操作;其次,该方法对于数据样本量要求较大,尤其对少数极端值变化较为敏感;再次,其分析结果通常以图形方式展现,对缺乏经验的用户而言容易造成误判;最后,当数据样本变量增减变换后,处理结果会产生很大差异。

2.2 多重对应分析的步骤1)将原始数据样本经规格化和最优尺度变换处理后,得到样本概率列联表。

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第二讲 多重对应分析方法
前面的一篇博文介绍了对应分析方法的解读技巧,不少读者看了后非常想知道如何操作多重对应分析。

其实多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效,当然首先我们要理解并思考,如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量,这时候就可以用简单对应分析了。

对应分析对数据的格式要求:
•对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。

•常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。

•背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。

两个变量间——简单对应分析。

多个变量间——多元对应分析。

现在,我们还是来看看如何操作多重对应分析并如何解读对应图;
我们假定有个汽车数据集,包括:来源国(1-美国、2-欧洲、3-日本),尺寸(1-大型、2-中型、3-小型),类型(1-家庭、2-运动、3-工作),拥有(1-自有、2-租赁)性别(1-男、2-女),收入来源(1-1份工资来源、2-2份工资来源),婚姻状况(1-已婚、2-已婚有孩子、3-单身、4-单身有孩子);
从数据集看,我们有7个定类变量,如果组合成简单的交叉表是困难的事情,此时采用多重对应分析是恰当的分析方法。

下面我还是采用SPSS18.0,现在叫PASW Statistics 18.0来操作!注意:不同版本在多重对应分析方法有一些不同,但大家基本上可以看出了,高版本只能是更好,但选择会复杂和不同!
在进行多重对应分析之前,研究者应该能够记住各个变量大致有多少类别,个别变量如果变量取值太偏或异常值出现,都会影响对应分析的结果和对应图分析!
在SPSS分析菜单下选择降维(Data Redaction-数据消减)后选择最优尺度算法,该选项下,根据数据集和数据测量尺度不同有
三种不同的高级定类分析算法,主要包括:多重对应分析、分类(非线性)主成分分析、非线性典型相关分析;注意:随着版本的增高,研究人员在统计分析时就要各位主要变量的测量尺度,并且最好在进行数据清理和分析前,明确定义好测量尺度;当然也要做好Lable工作!
接下来,我们就可以选择变量和条件了!
大家可以把要分析的变量都放到分析变量内,补充变量的含义是如果有哪个变量你并不想作为对应分析的变量,而只是作为附属变量表现在对应图上可以加入!这一点其实在简单对应分析也有这种定义。

(我们将在专门的简单对应分析方法中再讲!)
然后我们要选择“变量”选项,大家可以选择类别图:每一个变量的分类图,重点是选择联合类别图,我们把7个变量全部放入,执行!(其它选项大家可以测试,我还有一些没有搞清楚)
下面我们看结果:
从图中我们可以看出:美国车都比较大,家庭型,主要购买者是已婚带孩子的;日本和欧洲车主要是小型、运动的和已婚没有孩子的人购买;特别注意:单身和单身带孩子的往往是租赁汽车,收入单一来源,但这个地区没有车满足这个市场,或许是市场空白;
具体的解读大家可以根据自己的研究设计和假设去寻找答案!
主要统计指标可以看:
上图主要给我们了对应图维度的解释比率,最下面的图大家会看吗?
提示:夹角是锐角意味着相关,所以:定类变量的相关性是不是可以解释啦!总结:(同样适合简单对应分析)
对应分析的优点:
•定性变量划分的类别越多,这种方法的优势越明显。

•揭示行变量类别间与列变量类别间的联系。

•将类别联系直观地表现在二维图形中(对应图)。

•可以将名义变量或次序变量转变为间距变量。

对应分析的缺点:
•不能用于相关关系的假设检验。

•维度要由研究者决定。

•有时候对应图解释比较困难。

•对极端值比较敏感。

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