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  • spss 对应分析

    2019-12-26 14:06:32
    个案加权,默认的数据要求是每一行就是一个个案,由于二维列表是两个分类变量的交叉汇总,将其转换为一位列表后,每一行数据仍然是对应分类变量汇总个案数,所以需要在 spss 中采用加权方法,为每个个案数据赋予对应...

     

    把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来,用以表达不同变量之间以及不同类别之间的关系

     

    个案加权,默认的数据要求是每一行就是一个个案,由于二维列表是两个分类变量的交叉汇总,将其转换为一位列表后,每一行数据仍然是对应分类变量汇总个案数,所以需要在 spss 中采用加权方法,为每个个案数据赋予对应的权重

    【数据】【个案加权】,右下角,权重开启,则说明加权完成

    【分析】【降维】【对应分析】

    一共有11个品牌,最大11,最小1

    同样方法更新列范围【确定】

     

     

    结果解读

    累积达到80%,效果非常好

     

    行/列点总览表,主要提供了各类别在各维度上的得分

     

    散点反应了图形距离和位置各自之间的关系

    在同一个维度上,同一个变量的类别距离越近,说明这个维度上的差异越小,例如“外观稳重大气”和“外观时尚”对于参与品牌形象评价的用户来说,差异相对较小

    不同类别散点之间的距离越近,说明相关性越大

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • SPSS(十二)SPSS对应分析(图文+数据集)

    万次阅读 多人点赞 2019-05-28 17:08:47
    SPSS(十二)SPSS对应分析(图文+数据集) 对应分析的介绍 对应分析其实是对分类变量进行信息浓缩的方法,之前的主成分分析/因子分析针对的是连续型的变量 分析分类变量间关系时 卡方检验只能给出总体有无关联的...

    SPSS(十二)SPSS对应分析(图文+数据集)

    对应分析的介绍

    对应分析其实是对分类变量进行信息浓缩的方法,之前的主成分分析/因子分析针对的是连续型的变量

    分析分类变量间关系时

    • 卡方检验只能给出总体有无关联的结论,但不能进行精细分析,在变量类别极多时于事无补
    • Logistic模型在多分类时我们可以使用哑变量,但是例如56各民族,我们要弄55个哑变量,自变量还要考虑交互项,几百个参数,过于笨拙

    解决办法

    • 精细建模:对数线性模型

    对数线性模型在探究分类变量与分类变量之间的关系时非常强大,不过太过复杂,不好解释

    • 直观展示:对应分析(对于对数线性模型我们可以偷点懒,不要那么精细,让其好解释一点)

     

    对应分析的特点

    • 是多维图示分析技术之一,结果直观、简单
    • 与因子分析有关,等价于分类资料的典型相关分析
    • 用于展示两个/多个分类变量各类间的关系(比如:高收入、黑人、男性倾向于反对开战)
    • 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(均为四类以上)

     

    对应分析的实质(理论很复杂,但是结果很明了简单)

    • 就是对列联表中的数据信息进行浓缩,然后以易于阅读的图形方式呈现出来
    • 以默认的卡方测量方式为例,首先以列联表为分析基础,计算基于H0假设的标化单元格残差

    • 将每行看成是一条记录,基于列变量相关系数阵进行因子分析,计算出列变量各类的负荷值
    • 将每列看成是一条记录,基于行变量相关系数阵进行因子分析,计算出行变量各类的负荷值

    一句话来说就是计算出残差,残差做因子分析提取主成分之后绘图(散点图)表示

     

    对应分析的局限性

    • 不能进行变量间相关关系的检验仍然只是一种统计描述方法
    • 解决方案的所需维度需要研究者决定
    • 对极端值敏感对于小样本不推荐使用

     

    案例:头发与颜色间存在何种关联

    数据集如下

    98	1	1
    343	1	2
    326	1	3
    688	1	4
    48	2	1
    84	2	2
    38	2	3
    116	2	4
    403	3	1
    909	3	2
    241	3	3
    584	3	4
    681	4	1
    412	4	2
    110	4	3
    188	4	4
    85	5	1
    26	5	2
    3	5	3
    4	5	4

    第一列的数据是加权的

    我们先使用百分比堆积图看会比较直观一些

    我们的对应分析就是比上面那个更加直观的表示出来,对应分析只是一种统计描述的方法,我们要先进行卡方检验

    结果如下 :

    Pearson卡方检验Sig.<0.05证明两个变量并不是没有关联的,并不是完全独立的

    对应分析建模

    定义其范围

     

    结果解读
    摘要:就是提取了几个维度,最多可以提取三个维度,我们看到其只取了两个维度;摘要里面有卡方检验,其实我们前面单独做卡方检验没有必要,和前面我们自己手动做卡方检验结果一致;比较有用的是惯量比例里面的解释,指的是这个信息携带了百分之多少的原始信息量

    概述行、列点:在两个维度坐标空间中计算出其对应的坐标

    行和列点:这个就是对应分析图,也就是我们最终结果呈现

     

    为了方便结果查看,我们添加X/Y参考线,位置都为0

    (0,0)代表无任何倾向,无任何关联

    得到这张图

     

    对应分析图的阅读

    每个维度可能代表了一种特征

    实际上就是一个提取出的主成分,但由于分类变量的信息较少,可能找不到合理的解释

    1.考察同一变量的区分度: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。

    2.考察不同变量的类别联系:一般而言,落在从图形原点(0,0)处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。散点间距离越近,说明关联倾向越明显;散点离原点越远,也说明关联倾向越明显。

     

    (注意:远点周围的点不要去解释,因为原点代表无任何倾向,无任何关联)

    对应分析图的正确解释

    • 错误的解释:金色头发的儿童中蓝色、浅色眼睛者居多
    • 正确的解释:相对于平均水平而言,金色头发的儿童中蓝色、浅色眼睛的比例要高一些,也就是高于其他颜色头发的儿童

     

     

    对应分析补充扩展

    假如某一个变量的类别数据量太少我们不想纳入模型分析,可以设置其为补充型,选为补充型之后类别不会纳入模型,但是会显示结果

    变量下面的框框,定义范围,类别约束里面选类别为补充型

     

    假如我们想把两个类别当成一个类别来观察,还是在刚才那里设置,设置为类别必须相等

     

    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,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

     

    展开全文
  • 对应分析一种类似于主成分分析的变量降维分析方法,主要用于定性二维或多维列联表数据的分析,与主成分分析不同之处除了分别用于定性与定量数据的分析外,主成分基于的是方差分解与共享,对应分析基于卡方统计量的...
  • spss——对应分析

    2010-04-11 13:22:20
    spss——对应分析 spss——对应分析 spss——对应分析
  • 前一篇SPSS(十二)SPSS对应分析(图文+数据集)讲的只是针对两个变量的,我们看其对话框,行列都只是能放一个变量而已,对应的是简单的对应分析,对应操作如下 但是假如我们研究多个变量呢?不止是两个分类...

    SPSS(十三)SPSS之多重对应分析(图文+数据集)

    前一篇SPSS(十二)SPSS对应分析(图文+数据集)讲的只是针对两个变量的,我们看其对话框,行列都只是能放一个变量而已,对应的是简单的对应分析,对应操作如下

     

     但是假如我们研究多个变量呢?不止是两个分类变量之间的关联呢??通过最优尺度分析来解决多组分类变量之间的关联分析。

    最优尺度变换

    最优尺度变换诞生背景

    许多时候我们所分析的变量并非连续性变量,如评分、等级等如果要按照连续变量来分析,则存在一个适当量化的问题;有时候虽然变量均为连续性,但变量间的关系并非简单的线性,而现有的多元分析方法几乎无一例外的是以线性关联为基础进行分析的;多个变量间的复杂联系如何能够简单明了的表现出来?

    所谓最优尺度变换的本质,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

    最优尺度缺点

    • 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
    • 对样本量要求较大,特别是对少数极端值和罕见类别频数的变化非常敏感
    • 由于结果往往以图形方式呈现,不加注意可能会得到完全错误地分析结果
    • 所作的最优尺度变换是基于数据本身而来,当增减变量、或者对变量进行变换后重新拟合时,相应的结果可能完全不同

     最下边的选定分析里有三种分析方法。也就是最优尺度对应的三种分析方法。

    最佳度量水平里有两个选项,所有变量均为多重标称,或某些变量并非多重标称。那么什么叫多重标称呢?多重标称的意思可以理解为就是分类变量。也就是说你的变量都是分类变量的话,那你就选第一个,如果不是的话,那就是选第二个。然后变量集的数目又有两个选项,一个集合,或两个集合。这个意思是在问你你的变量是全都放到一个集合里呢还是分开放到好几分集合里。如果放在一个集合里,那就是对应分析的简单扩展,用来分析多个分类变量的关系。如果是放在多个集合里,那就是用来分析放在不同集合的变量之间的相关性(就是在做集合与集合之间的相关分析)

    • 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

    • 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(有序分类或连续性变量)时使用

    也就是MR中常用的多维偏好分析

    • 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

     

    案例:轿车特征与一些用户特征的数据之间的联系如何

    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

    数据集如下

    2	1	2	2	2	2	1
    2	1	2	2	2	2	1
    1	3	1	2	2	2	1
    1	2	1	2	2	2	1
    2	2	1	2	2	2	1
    2	2	1	2	2	2	1
    2	2	1	2	2	2	1
    2	2	1	2	2	2	2
    2	1	1	2	2	2	1
    2	3	3	1	2	2	1
    3	3	3	1	2	2	1
    1	3	3	1	2	2	1
    1	3	3	1	2	2	2
    1	2	3	1	2	2	1
    2	2	3	1	2	2	2
    1	1	3	1	2	2	1
    2	1	3	1	2	2	1
    2	1	3	1	2	2	1
    2	1	3	1	2	2	1
    2	1	3	1	2	2	2
    2	1	3	1	2	2	2
    2	1	3	1	2	2	2
    1	1	3	1	2	2	2
    2	1	3	1	2	2	2
    1	1	3	1	2	2	2
    1	2	2	1	2	2	1
    3	2	2	1	2	2	1
    1	2	2	1	2	2	1
    1	2	2	1	2	2	1
    1	2	2	1	2	2	1
    1	2	2	1	2	2	1
    1	2	2	1	2	2	2
    2	2	2	1	2	2	2
    2	2	2	1	2	2	3
    2	1	2	1	2	2	1
    2	1	2	1	2	2	1
    3	1	2	1	2	2	1
    2	1	2	1	2	2	1
    2	1	2	1	2	2	1
    3	1	2	1	2	2	1
    2	1	2	1	2	2	1
    2	1	2	1	2	2	1
    3	1	2	1	2	2	2
    2	1	2	1	2	2	2
    3	1	2	1	2	2	2
    2	1	2	1	2	2	3
    1	3	1	1	2	2	1
    1	3	1	1	2	2	1
    1	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    3	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    1	3	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    3	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    3	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    1	2	1	1	2	2	1
    1	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    1	2	1	1	2	2	1
    2	2	1	1	2	2	1
    3	2	1	1	2	2	2
    3	2	1	1	2	2	2
    3	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	2
    1	2	1	1	2	2	2
    3	2	1	1	2	2	2
    2	2	1	1	2	2	3
    1	1	1	1	2	2	1
    2	1	1	1	2	2	1
    1	1	1	1	2	2	1
    2	1	1	1	2	2	1
    2	1	1	1	2	2	1
    1	1	1	1	2	2	1
    2	1	1	1	2	2	2
    1	1	1	1	2	2	2
    2	1	1	1	2	2	2
    2	1	1	1	2	2	2
    1	1	1	1	2	2	2
    2	1	1	1	2	2	2
    2	2	2	2	1	2	3
    3	2	2	2	1	2	3
    1	2	2	2	1	2	3
    1	2	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	3
    3	1	2	2	1	2	3
    1	1	2	2	1	2	3
    1	1	2	2	1	2	3
    2	1	2	2	1	2	4
    2		2	2	1	2	3
    1	2	1	2	1	2	3
    2	2	1	2	1	2	3
    1	2	1	2	1	2	3
    1	2	1	2	1	2	4
    1	2	1	2	1	2	4
    1	2	1	2	1	2	4
    2	2	1	2	1	2	4
    3	1	1	2	1	2	1
    1	1	1	2	1	2	1
    2	1	1	2	1	2	3
    2	1	1	2	1	2	3
    2	1	1	2	1	2	3
    2	1	1	2	1	2	4
    3	3	3	1	1	2	3
    1	3	3	1	1	2	4
    2	2	3	1	1	2	4
    2	1	3	1	1	2	3
    2	1	3	1	1	2	3
    1	1	3	1	1	2	4
    1	2	2	1	1	2	3
    2	2	2	1	1	2	3
    2	2	2	1	1	2	3
    3	2	2	1	1	2	4
    3	1	2	1	1	2	3
    1	1	2	1	1	2	3
    2	1	2	1	1	2	3
    3	1	2	1	1	2	3
    1	2	1	1	1	2	3
    2	2	1	1	1	2	3
    3	2	1	1	1	2	3
    1	2	1	1	1	2	4
    2	1	1	1	1	2	3
    2	1	1	1	1	2	4
    2	1	1	1	1	2	4
    2	2	3	2	2	1	1
    2	2	3	2	2	1	1
    2	1	3	2	2	1	1
    1	1	2	2	2	1	1
    2	1	2	2	2	1	1
    2	1	2	2	2	1	1
    2	1	2	2	2	1	3
    1	3	1	2	2	1	1
    2	2	1	2	2	1	1
    1	1	1	2	2	1	1
    2	1	1	2	2	1	1
    2	1	1	2	2	1	1
    1	1	1	2	2	1	1
    1	3	3	1	2	1	2
    1	2	3	1	2	1	1
    2	2	3	1	2	1	2
    2	2	3	1	2	1	2
    1	2	3	1	2	1	2
    1	1	3	1	2	1	1
    2	1	3	1	2	1	1
    2	1	3	1	2	1	2
    2	1	3	1	2	1	2
    1	3	2	1	2	1	3
    1	2	2	1	2	1	1
    2	2	2	1	2	1	1
    2	2	2	1	2	1	1
    3	2	2	1	2	1	1
    2	2	2	1	2	1	1
    2	2	2	1	2	1	1
    2	2	2	1	2	1	2
    2	2	2	1	2	1	2
    3	2	2	1	2	1	3
    2	2	2	1	2	1	3
    3	2	2	1	2	1	3
    1	1	2	1	2	1	1
    3	1	2	1	2	1	1
    3	1	2	1	2	1	1
    2	1	2	1	2	1	1
    3	1	2	1	2	1	1
    2	1	2	1	2	1	1
    2	1	2	1	2	1	1
    2	1	2	1	2	1	1
    2	1	2	1	2	1	2
    3	1	2	1	2	1	2
    3	1	2	1	2	1	2
    2	1	2	1	2	1	3
    1	3	1	1	2	1	2
    1	3	1	1	2	1	2
    1	3	1	1	2	1	2
    1	3	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	1
    1	2	1	1	2	1	1
    1	2	1	1	2	1	1
    2	2	1	1	2	1	1
    1	2	1	1	2	1	2
    3	2	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	2
    3	2	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	2
    1	2	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	2
    1	2	1	1	2	1	2
    1	2	1	1	2	1	2
    3	2	1	1	2	1	2
    2	2	1	1	2	1	4
    2	1	1	1	2	1	1
    2	1	1	1	2	1	1
    3	1	1	1	2	1	1
    3	1	1	1	2	1	1
    1	1	1	1	2	1	1
    2	1	1	1	2	1	1
    2	1	1	1	2	1	1
    2	1	1	1	2	1	2
    2	1	1	1	2	1	2
    1	1	1	1	2	1	2
    2	1	1	1	2	1	2
    2	1	1	1	2	1	2
    2	1	1	1	2	1	2
    1	1	1	1	2	1	2
    1	1	1	1	2	1	2
    2	1	1	1	2	1	3
    1	3	3	2	1	1	3
    3	3	3	2	1	1	3
    2	2	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    1	1	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    2	1	3	2	1	1	3
    1	2	2	2	1	1	1
    2	2	2	2	1	1	3
    1	2	2	2	1	1	3
    2	2	2	2	1	1	3
    2	2	2	2	1	1	3
    1	2	2	2	1	1	3
    1	1	2	2	1	1	1
    2	1	2	2	1	1	2
    2	1	2	2	1	1	3
    1	1	2	2	1	1	3
    2	1	2	2	1	1	3
    2	1	2	2	1	1	3
    2	1	2	2	1	1	3
    2	1	2	2	1	1	3
    2	1	2	2	1	1	3
    3	1	2	2	1	1	3
    1	3	1	2	1	1	3
    1	3	1	2	1	1	3
    1	3	1	2	1	1	3
    1	2	1	2	1	1	1
    1	2	1	2	1	1	2
    2	2	1	2	1	1	3
    1	2	1	2	1	1	3
    2	2	1	2	1	1	3
    1	2	1	2	1	1	3
    2	2	1	2	1	1	3
    1	2	1	2	1	1	3
    1	2	1	2	1	1	3
    2	1	1	2	1	1	3
    2	1	1	2	1	1	3
    3	1	1	2	1	1	3
    2	1	1	2	1	1	3
    2	1	1	2	1	1	3
    2	1	1	2	1	1	4
    1	3	3	1	1	1	1
    1	3	3	1	1	1	3
    2	2	3	1	1	1	1
    1	2	3	1	1	1	2
    1	2	3	1	1	1	3
    2	1	3	1	1	1	2
    1	1	3	1	1	1	2
    3	1	3	1	1	1	2
    2	1	3	1	1	1	3
    1	1	3	1	1	1	3
    3	2	2	1	1	1	3
    1	2	2	1	1	1	3
    1	2	2	1	1	1	3
    2	2	2	1	1	1	3
    3	2	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	2
    2	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    1	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    3	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    3	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    2	1	2	1	1	1	3
    1	3	1	1	1	1	1
    1	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	2
    2	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	2
    1	3	1	1	1	1	3
    1	3	1	1	1	1	3
    1	3	1	1	1	1	3
    2	2	1	1	1	1	1
    1	2	1	1	1	1	2
    1	2	1	1	1	1	2
    2	2	1	1	1	1	2
    3	2	1	1	1	1	2
    1	2	1	1	1	1	2
    1	2	1	1	1	1	2
    2	2	1	1	1	1	2
    3	2	1	1	1	1	2
    1	2	1	1	1	1	2
    2	2	1	1	1	1	3
    1	2	1	1	1	1	3
    2	2	1	1	1	1	3
    2	1	1	1	1	1	1
    2	1	1	1	1	1	2
    2	1	1	1	1	1	2
    1	1	1	1	1	1	2
    2	1	1	1	1	1	2
    2	1	1	1	1	1	3
    2	1	1	1	1	1	3
    1	3	1	2	2		2
    1	2	1	2	2		2
    1	2	1	1	2		1
    1	1	2	2	1		3
    3	1	2	2	0		1

    结果解释:
    类别点联合图为主要重点,我们在图中得到可能的解释,要回到原始的数据表看是否支持自己的观点(添加X/Y参考线找出原点),分析结果和简单对应分析图解读一致

    按案例数加注标签的对象点:表示出每个个体在空间的分布,很难从中得到有价值的信息,一般我们可以存储其坐标,再进行聚类分析,再和个体背景变量关联,做一些预测和关联分析

    辨别度量图:可以看出变量在各维度携带的信息量,图中我们看出性别无论在那个维度,携带信息量都很少,如果后续想要简化模型,可以考虑那些变量可以剔除 

    多重对应分析注意事项

    • 由于算法不同,当分析两个变量时,结果不会等同于简单对应分析,但是基本相同
    • 不推荐同时分析过多变量
    • 必要时应当对频数较少的类别加以合并或者剔除
    • 得到结果后应当和原始表格加以仔细对照,以确保分析结果的正确性
    展开全文
  • spss教程之对应分析

    2011-06-05 13:32:52
    spss教程之对应分析spss教程之对应分析
  • SPSS实现简单对应分析

    2021-02-06 22:53:50
    SPSS实现简单对应分析目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 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。 适用情景 列联表 两个分类变量 变量不存在0,负数 变量应为n*p的矩阵形式...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    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。

    适用情景

    列联表
    两个分类变量
    变量不存在0,负数
    变量应为n*p的矩阵形式

    数据处理

    只用到了红框中的数据
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201011001949738.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDI1NTE4Mg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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    SPSS操作

    分析——降维——对应分析
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    SPSS输出结果分析

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    汇总表
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    第一维惯量0.114,第二维惯量0.009,第一维惯量占到了0.928,第二维惯量占比0.072。
    在这里插入图片描述
    数量为占比,其他是每个类对各个维度的贡献量
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    偏好如图所示

    知识点

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    从相关矩阵表中可知许多变量之间直接的相关性比较强,证明... 由于每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数,所以新变量的表达不能从输出窗口中直接得到,要用成分矩阵表中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根

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