【SPSS统计挖掘】第25章 对应分析
对应分析 课件讲解
对应分析
但是如何用象因子分析的载荷图那样 的直观方法来展示这两个变量各个水 平之间的关系呢？这就是对应分析 （correspondence analysis）方 法。
对应分析方法被普遍认为是探索性数 据分析的内容，因此，读者只要能够 会用数据画出描述性的点图，并能够 理解图中包含的信息即可。
两表中的概念不必记；其中Mass为行与 列的边缘概率；Score in Dimension是 各维度的分值 (二维图中的坐标)； Inertia:就是前面所提到的惯量，为每一 行/列到其重心的加权距离的平方。
SPSS的实现
打开ChMath.sav数据，其形式和本章开始的 列联表有些不同。其中ch列代表汉字使用的三 个水平；而math列代表数学成绩的四个水平； 第一列count实际上是ch和math两个变量各 个水平组合的出现数目，也就是列联表中间的数 目。
在SPSS的输出中还有另外两个表分 别给出了画图中两套散点图所需要 的两套坐标。
解释
该表给出了图中三个汉字使用点的坐标： 纯汉字(-.897,-.240)，半汉字 (.102,.491)，纯英文(.970,-.338)，以及 四个数学成绩点的坐标：数学A(-.693,.345)，数学B(-.340,.438)，数学 C(.928,.203)，数学D(1.140,-.479)。
行记分(row score) xi和列记分yj的加权均值成 比例, 而列记分yj和行记分xi的加权均值成比 例. 数值r为行列记分的相关(在典型相关的意 义上).
记R=diag(ai.), C=diag(a.i), R1/2= diag(a.i1/2), 则上面式子为
rx=R-1Ay; ry=C-1A’x 或
SPSS软件中对应分析
对应分析当A 与B 的取值较少时,把所得的数据放在一张列联表中,就可以很直观的对A 与B 之间及它们的各种取值之间的相关性作出判断,当ij P 较大时,则说明属性变量A 的第i 状态与B 的第j 状态之间有较强的依赖关系.但是,当A 或者B 的取值比较多时,就很难正确的作出判断,此时就需要利用降维的思想简化列联表的结构.几个基本定义:我们此处讨论因素A 有n 个水平，因素B 有p 个水平。
行剖面：当变量A 的取值固定为i 时（i=1，2，…，n ），变量B 的各个状态相对出现的概率情况，即：可以方便的把第i 行表示成在p 维欧氏空间中的一个点，其坐标为：),,,(..2.1i ip i i i i rip p p p p p p = ，i=1，2，… , n ,实际上，该坐标可以看成p 维超平面121=+++p x x x 上的点。
记n 个行剖面的集合为n(r)。
由于列联表行与列的地位是对等的，由上面行剖面的定义方法，可以很容易的定义列剖面。
列剖面：),,,(..2.1j njj j j j cjp p p p p p p = ，j=1，2，… , p,实际上，该坐标可以看成n 维超平面121=+++n x x x 上的点。
记p 个列剖面的集合为p(c)。
定义了行剖面和列剖面之后，我们看到属性变量A 的各个取值情况可以用p 维空间的n 个点来表示，而B 的不同取值情况可以用n 维空间上的p 个点来表示。
而对应分析就是利用降维思想，把A 的各个状态表现在一张二维图上，又把B 的各个状态表现在一张二维图上，且通过后面的分析可以看到，这两张二维图的坐标有着相同的含义，即可以把A 的各个取值与B 的各个取值同时在一张二维图上表示出来。
距离：通过行剖面与列剖面的定义，A 的不同取值可以利用P 维空间中的不同点表示，各个点的坐标分别为ri P （i=1，2，…，n ）。
而B的不同取值可以用n 维空间中的不同点表示，各个点的坐标分别为cj P （j=1，2，…，p ）。
数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt
（4）单击“Browse”按钮制定结 果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的 属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字 符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字 符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其 它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加 一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度 三种（默认为等间距尺度）。
SPSS处理对应分析
实验八：对应分析一.实验目的1）掌握对应分析方法在SPSS软件中的实现：2）熟悉对应分析的用途和操作方法：二.实验要求某生产纯水的企业为其产品命名，决启对选圮的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调査的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确左产品品牌划称。
调查数据表如下三.实验内容1.试验步骤：（1）数据录入。
打开SPSS数据编借器，建立“对应分析.sav”文件。
在变量视窗中录入3个变量，用A表示“品牌”，用B表示“产品”，用C表示“频数”，对A变量和B变量输入对应的标签和值，C变量输入对应的标签。
然后在数据视图中将数据对应录入，苴相关操作及变量视图的效果如下图一所示：【图一】（2）进行对应分析。
依次点击“数据T加权个案T描述”再将“频数”导入“频率变量”，如下图二所示:【图二】依次点击"分析-数据降维T点击对应分析T将pp （品牌划称）导入行T左义全距T 最小值为1，最大值为6T将cpmc （产品名称）导入列T左义全距T最小值为1,最大值为7T点击更新T点击继续”，如下图三所示：【图三】依次点击“模型T选择距离度量中的卡方T继续”如下图四所示：【图四】依次点击“统计量T选择行轮廉表，列轮廓表，对应表，行点概览，列点概览T点击继续”，如下图五所示：【图五】依次点击“图T选择散点图中的行点，列点T选择线图中的已转换的行类别，已转换的列类别T继续”，如下图六所示：【图六】2.试验结果输岀，如下表一：【表一】3.实验分析1)“对应表”是产品名称与品牌名称的交叉列联表，表中的数据为相应的频数，有效边际是相应的合计数据。
可以看到，在调査的4223名消费者中，大多数消费者以玉泉，雪源，美纯品牌命需，大多数消费者命划的产品是雪糕，纯水，保健饮料。
尽管通过对应表发现消费者命名产品的倾向，但没有揭示出以哪种品牌命名哪种产品的规律；2)“行简要表”是“对应表”的补充，是用对应表中相应位置的数据除以每一行的有效边际，如50/789二0.063 ,显示了各频数在各行方向上的百分比，较对应表更直观淸晰。
对应分析课件
对应分析课件本课件是一份对应分析的教学课件，旨在为学生提供对应分析的基础知识和运用方法。
一、对应分析概述对应分析是一种用于研究多个变量之间的关系的方法。
通过对多个变量进行对应分析，可以了解它们之间的相互关系，找到它们之间的联系，也可以用来寻找变量之间的因果关系。
对应分析的应用非常广泛，包括市场调研、科学实验、财务分析等领域。
1、对应分析中的主变量和次变量在对应分析中，我们将要分析的多个变量称为主变量，而将用来解释主变量的若干个变量称为次变量。
2、对应分析中的频数矩阵对应分析中的频数矩阵是用来记录主变量和次变量之间所有可能的组合出现的频率的矩阵。
在对应分析中，我们将主变量和次变量分别表示成一个坐标系上的点，这些点就是对应分析中的坐标。
通过对坐标的分析，我们可以了解主变量和次变量之间的关系。
三、对应分析的步骤1、构建频数矩阵2、计算边际分布计算主变量和次变量的边际分布，即各自的频率分布。
通过计算边际分布，我们可以了解主变量和次变量各自的情况。
4、计算对坐标的贡献5、作图通过对坐标进行作图，我们可以更直观地了解主变量和次变量之间的关系。
常见的作图方法包括散点图、射线图等。
对应分析的应用非常广泛，包括市场调研、科学实验、财务分析等领域。
以下是对应分析的应用举例：1、市场调研在市场调研中，对应分析可以用来了解不同产品之间的相互影响，找到产品之间的关联性，从而优化产品组合。
2、科学实验在科学实验中，对应分析可以用来研究多个变量之间的因果关系，从而找到一些新的科学发现。
3、财务分析在财务分析中，对应分析可以用来找到不同财务指标之间的联系，评估企业的财务状况，分析企业的盈利能力和成长性。
五、总结。
对应分析
第九章对应分析（一）教学目的通过本章的学习，对对应分析有一个全面地认识，理解对应分析的基本思想和基本原理，掌握用聚类分析解决实际问题的能力。
（二）基本要求了解对应分析的定义，理解对应分析方法的方法和原理，掌握对应分析的计算步骤。
（三）教学要点1、对应分析的定义和基本思想；2、对应分析方法的原理；3、R型因子分析和Q型因子分析的对应关系；4、对应分析方法及计算步骤；（四）教学时数3课时（五）教学内容1、对应分析的基本思想；2、对应分析方法的方法和原理；我们知道，主成分分析、因子分析都是研究多维变量之间相互的关系。
但在某些实际问题中，既要研究变量之间的关系，还需要研究样品之间的关系。
不仅如此，人们往往还希望能够在同一个直角坐标系内直观地同时表达变量和样品之间的相互关系。
为实现这一目的就需要进行对应分析。
对应分析能够提供变量之间，样品之间以及变量和样品之间相互关系的信息。
第一节对应分析的基本思想一、什么是对应分析对应分析（correspondence analysis）又称为相应分析，是一种目的在于揭示变量和样品之间或者定性变量资料中变量与其类别之间的相互关系的多元统计分析方法。
根据分析资料的类型不同，对应分析分为定性资料（分类资料）的对应分析和连续性资料的对应分析（基于均数的对应分析）。
其中，根据分析变量个数的多少，定性资料的对应分析又分为简单对应分析和多重对应分析。
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。
一般认为对应分析起源于20世纪30～20世纪40年代的一批互相独立的文献如Richardson 和Kuder(1933)、Hirshfeld(1935)、Horst(1935)、Fisher(1940)、Cuttman (1941)等,很难说哪位统计学家是该方法的真正作者，但所有方法的基本原理是相同的。
这里主要介绍的是1970年由Beozecri提出的主要是用于连续性资料分析的对应分析方法。
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
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。
对应分析的spss操作课堂
>避免错误的解释
? 错误的解释：金色头发的儿童中蓝色、浅色眼镜者居多 ? 正确的解释色眼睛的比例要高一些，也就是高于其他颜色头发的儿 童。
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对应分析中应注意的问题
? 分析目的：重在观察行、列变量间的联系 ? 数据类型：无序分类较佳，如果均为有序分类，且变量较多时，
了全国29个省、市、自治区（未包括香港、澳门、台湾地区及海 南、青海、西藏数据）当年的城市市政工程建设状况，具体有如 下6个指标：road（年末实有道路长度）、 area（年末实有道路面 积）、bridge（城市桥梁数）、 under（城市下水道长度）、 water （城市污水处理能力）、 lamp（城市路灯数）。现希望考察各省 （市）城市设施水平的建设情况差异，特别是各地区在这些指标 上分别存在着哪些优势和不足之处。
采用多维偏好分析更合适 ? 样本量：对极端值敏感，分析时有必要去除频数过少的单元格
（对于小样本不推荐使用） ? 变量间关联：不能将对应分析作为筛选相关变量的方法，变量纳
入前最好先做卡方检验
16
? 案例2（基于均数的对应分析）： ? 本数据来自《 2000年中国统计年鉴》，见文件 mean.sav 。共记录
同的区域，说明三者之间有一定的关联，都偏离原点较远，说明 关联性较强 ? 原点上方：发棕色、眼棕色距离较近，偏离原点较远，且两个散 点距离比较近，说明两者间是有关联的。 ? 在左下方，可看到发金色、眼蓝色、眼浅色离原点比较远，彼此 之间距离比较近，说明这些特征之间之间是有关联的。 ? 发红色与眼浅色较靠近，但是发红色与原点比较近，又因为原点 的周围是没有倾向性的区域，因而不作解释（易出错）。
最高维数为：总体样本量—1
8
由表中的卡方值（1240.39）和p值（小于0.05）知行列变量之间存在一定的相 关性。 从表格中可以看出，原始交叉表中最多可以提取三个维度，因为第一维度与 第二个维度已经可以解释99.6% 的信息了，而第三个维度只携带0.4%的信息， 所以第三个维度可以忽略，只考察前两个维度的信息。
对应分析spss例析
对应分析spss例析在现实研究中，研究人员很多情况下所关心的除行和列本身变量之间关系外，更想了解行列变量之间的相互关系；将R和Q型分析合二为一；对应分析应运而生。
对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的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表来揭示变量间的联系。
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。
主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。
原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。
对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。
另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。
对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。
对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。
每一行代表事物的一个属性，依次排开。
列则代表不同的事物本身，它由样本集合构成，排列顺序并没有特别的要求。
在关联图上，各个样本都浓缩为一个点集合，而样本的属性变量在图上同样也是以点集合的形式显示出来。
例：在对218名受访人员进行收入水平和品牌选择关系的调查研究中，得到如下调查数据，对其进行对应分析。
SPSS需要的数据格式如下DATA ---- weight casesAnalyze----→data reduction--→correspondence analysisModel对话框中Dimensions in solution 2,解的维度；即将样本和指标在二维空间中对应的进行分类。
对应分析、联合分析SPSS
对应分析、联合分析SPSS一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件实现对应分析、联合分析及其应用。
2、内容及要求用SPSS自带数据GSS93 subset.sav分析父亲受教育程度和本人受教育程度的关系，母亲受教育程度和本人受教育程度之间的关系以及父亲、母亲受教育程度之间的关系。
二、实验方法与步骤:利用SPSS对GSS93 subset.sav数据进行对应分析，依次点选分析→降维→对应分析，进入对应分析对话框，做如下图所示的设置，得到所需要的结论。
三、实验结果与数据处理：父亲受教育程度和本人受教育程度的关系：表5-1 对应表R's Highest Degree Father's Highest DegreeLT High School High School Junior College Bachelor Graduate 有效边际dimensio n0Less than HS 156 27 1 6 3 193 High school 308 248 11 43 22 632 Junior college 29 34 2 7 3 75 Bachelor 45 79 8 47 27 206 Graduate 25 37 3 18 16 99 有效边际563 425 25 121 71 1205 表5-1对应表(Correspondence T able)是由原始数据按Degree 与Padeg分类的列联表，可以看到观测总数n=1205而不是原始数据观测个数1500，这是因为原始数据中有295条记录有缺失。
表5-2 行简要表和表5-3 列简要表为在统计量(Statistics)对话框中选择行轮廓表(Row profiles)和列轮廓表(Column profiles)交由程序运行的结果。
表5-4摘要表(Summary)给出了总惯量(Inertia)、卡方值(Chi Square)及每一维度(公共因子)所解释的总惯量的百分比(Proportion of Inertia)的信息。
对应分析数据
对应分析数据标题：对应分析数据引言概述：对应分析数据是一种统计学方法，用于研究两组变量之间的关系。
通过对应分析，我们可以发现变量之间的相互关联性，从而更好地理解数据背后的含义。
一、数据预处理1.1 确定研究目的：在进行对应分析之前，首先要明确研究的目的和问题，确定需要分析的变量。
1.2 数据清洗：对数据进行清洗，处理缺失值、异常值等，确保数据质量。
1.3 数据标准化：对数据进行标准化处理，使不同变量之间的量纲统一，便于比较和分析。
二、对应分析方法2.1 主成分分析：对应分析通常采用主成分分析的方法，通过降维处理，将原始数据转换为更少的变量，以便更好地理解数据。
2.2 计算对应分析：利用主成分分析的方法，计算得到对应分析的结果，包括对应分析图和对应分析表。
2.3 解释对应分析结果：对应分析结果中的主成分和贡献率进行解释，分析变量之间的关系和影响。
三、对应分析应用3.1 市场营销：对应分析可以用于市场营销领域，帮助企业了解消费者的偏好和需求，制定更好的营销策略。
3.2 生态学研究：对应分析也可以应用于生态学研究中，分析物种之间的关系和环境因素的影响。
3.3 医学领域：对应分析在医学领域也有广泛的应用，可以帮助医生分析疾病和治疗方法之间的关系。
四、对应分析的局限性4.1 数据限制：对应分析需要大量的数据支持，如果数据量不足或者数据质量不好，对应分析结果可能不准确。
4.2 解释复杂性：对应分析结果可能比较复杂，需要深入理解和解释，才能得出正确的结论。
4.3 结果解释：对应分析结果只是描述了变量之间的关系，需要进一步的分析和实验验证，才能得出结论。
五、总结对应分析是一种重要的统计学方法，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。
在应用对应分析时，需要注意数据预处理、对应分析方法、应用领域和局限性等方面，以确保分析结果的准确性和可靠性。
通过对应分析，我们可以更深入地了解数据背后的含义，为决策和研究提供有力支持。
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门
软件操作
Scores为计算因子的方法
Save as variables：将因子得分保存在 SPSS变量中，method表示计算因子得分的 方法，Regression—回归法 Display factor score coefficient matix： 输出因子得分系数矩阵
采用聚类方法：系统聚类 K均值聚类
3
系统聚类
参与系统聚类的变量选到Variables(s)中 字符型变量作为标记变量选到Lable Cases by中 Cluster中确定聚类类型，是Q型聚类还是R型聚类
Agglomeration schedule：输出聚类过程表 Proximity matrix：输出个体之间的距离矩阵 Cluster Membership 中 None 表示不输出样本 所属类，Single solution表示当分成n类时各样 本所属类，Range of solutions表示当分成m-n 4 类时各样本属性所属类
基本思想：根据所研究的样本或变量在观测数据上表现的不 同亲疏程度，采用不同的聚类方法将亲疏程度较大的样本/ 变量聚合为一类，把另外一些亲疏程度较大的样本/变量聚 合为一类，直到把所有的样本/变量都聚合完毕，形成一个 由小到大的分类系统 。
聚类方法不同： 聚类对象不同时的聚类类型： 亲疏程度的判定 hierarchical cluster），聚类过程是按 系统聚类：又称为层次聚类（ 样本之间的聚类：即Q型聚类分析，常用距离来测度样本之间的亲疏程 照一定层次进行的； 距离：将每一个样本看作p维空间的一个点，并用某种度量测量点与点 度； 之间的距离，距离较近的归为一类，距离较远的点应属于不同的类； 均值聚类（ K-means Cluster ）； K 变量之间的聚类：即 R型聚类分析，常用相似系数来测度变量之间的亲 相似系数：性质越接近的变量或样本，它们的相似系数越接近于1或一l， 疏程度； 而彼此无关的变量或样本它们的相似系数则越接近于0，相似的为一类，不 相似的为不同类；
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门52页PPT
15、机会是不守纪律的。——雨果
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
聚类分析、对应分析、因子分 析、主成分分析spss操作入
门
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
SPSS数据的对应分析资料
对应分析的Statistics窗口
单击Statistics按钮指定输出哪些统计量； Correspondence table表 示输出行列变量的交叉
Overview of row
列联表；
points表示输出行变
量分类的因子载荷以
及方差贡献等；
Overview of column points表示输出行变量 分类的因子载荷以及 方差贡献等；交叉列 联表；
Row profiles表示输出 频数的行百分比；
2020/3/1
Column profiles表示输出 频数的列百分比；
21 zf
对应分析的Plots窗口
单击Plots按钮指定输出哪些图形。
输出线性图
输出散点图 输出行列变量的对应分析图
输出行变量各 分类的因子载 荷线图
输出列变量各 分类的因子载 荷线图
Correspondence Table
一室 一厅 2 4 5 0 0 0
11
两室 一厅 7
70 75 13
2 0 167
两室 两厅 2
26 52 11
3 0 94
三室 一厅 7
49 102 20
4 3 185
三室 两厅 3
38 90 51
5 5 192
购买 户型
四室 两 三室三厅 厅单卫
1
1
1
1
0
14 zf
四、绘制行列变量分类的对应分布图
➢ 因因子载荷F和G中元素，其取值范围是相同的，且元 素数量大小的含义也类似
➢ 因此可将F和G分别看成c个二维点和r个二维点绘制在一 个共同的坐标平面中，形成对应分布图，各点的坐标即 为相应的因子载荷。
Spss“对应分析”探讨不同顾客对不…
之前我们使用IBM的数据挖掘软件Clementine做了许多与商业有关的探讨，今天我们介绍另外一种分析软件——Spss。
Spss的全称为Statistical Product and Service Solution，即统计产品和服务解决软件。
今天我们将通过Spss的对应分析，探讨不同的顾客群体对不同的品牌是否有偏爱。
闲话少说，直接进入正题！首先导入数据源，我们得到一份关于自杀的数据，其数据结构如下：左侧第一列是自杀的方式，也可以看作是不同的品牌；第一行代表着不同年龄和性别的自杀者，即顾客；其余部分即选择不同自杀方式（品牌）的自杀者（顾客）的人数。
在这里我们要解释一下M15和M30等的含义，M代表男性，后面的数字代表年龄；F代表女性，后面的数字也代表年龄。
我们将这个数据导入Spss（过程略），因为我们要探讨“品牌”和“顾客”间的关系，显然，我们首先可以通过“描述统计”—“交叉表分析”来对两个维度做个交叉表，或许能从交叉表中发现若干“知识”。
那么，我们就需要两列数据，而不是上图中的数据结构，因此，我们的第一步，是将数据结构“重组”，得到我们需要的两列数据，然后再做交叉表分析！打开“数据”—“重组”，界面为我们提供了三种重组数据结构的方法，第一种是将一行重组为多列；第二种是一列重组为多行；第三种是多列重组为多行。
我们选择第一种方法，将一行重组为多列；点击下一步。
系统问题我希望重组为多少变量，显然，我只想重组为一个变量，故选择第一个选项，点击下一步；在这个界面中，我们要重组的变量属于目标变量，由于我的数据已经转换，故左侧中没有M15、M30等变量，事实上应该将我们要转换的变量导入到目标变量中，其余默认，点击下一步，完成。
这样我们就把多个变量（M15、M30.。
）转变为了一个变量，我们对其重新命名为“Sexage”。
这样，我们就得到了具有合适数据结构的数据，如下：这样，我们就可以对两个变量“Method”和“Sexage”进行交叉表分析了。
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第25章 对应分析
• 对应分析又称为相应分析，是指通过分析由定性变量构成的交互汇 总表来揭示变量间的联系。它是于1970年由法国统计学家J. P. Beozecri提出来的，是在R型和Q型因子分析基础上发展起来的一种 多元统计方法。
• 简单对应分析是分析某一研究事件两个分类变量间的关系，其基 本思想以点的形式在较低维的空间中表示联列表的行与列中各元素的 比例结构，可以在二维空间更加直观的通过空间距离反映两个分类变 量间的关系。属于分类变量的典型相关分析。
设置多重对应分析的要求。
• 3．“离散化”按钮
• 单击“离散化”按钮，弹出图2513所示的“MAC：离散化”对话 框，在变量列表中选中某个变量 后，可以在方法的下拉菜单选择 离散化的方法，将不符合要求的 变量进行转换。
• 4．“缺失”按钮 • 单击“缺失”按钮，弹出图
25-14所示的“MAC：缺失值” 对话框。
• （3）对极端值敏感，应尽量避免极端值的存在。如有取值为 零的数据存在时，可视情况将相邻的两个状态取值合并。
• （4）原始数据的无量纲化处理。运用对应分析法处理问题时， 各变量应具有相同的量纲（或者均无量纲）。
• 2．“定义”按钮 • 单击“定义”按钮，弹出图25-11所示的“定义”对话框，用于
• 例25-3：31个高一同学的期末考试成绩，比较各个同学的考试情况。 详见25-3.sav。
•THE END
Байду номын сангаас
注意事项
• （1）对应分析不能用于相关关系的假设检验。它虽然可以揭 示变量间的联系，但不能说明两个变量之间的联系是否显著， 因而在做对应分析前，可以用卡方统计量检验两个变量的相关 性。
• （2）对应分析输出的图形通常是二维的，这是一种降维的方 法，将原始的高维数据按一定规则投影到二维图形上。而投影 可能引起部分信息的丢失。
• 5．“选项”按钮 • 单击“选项”按钮，弹出图25-
15所示的“MAC：选项”对话 框。
• 7．“保存”按钮 • 单击“保存”按钮，弹出图25-17所示的“MAC：保存”对话框。
• 对应分析的分类可以分为分类变量和数值变量，分类变量可以用上 两节讲述的简单对应分析和多重对应分析来解决问题，而若变量均 为数值，则采用数值变量的对应分析。