spss教程：如何對(duì)應(yīng)分析

對(duì)應(yīng)分析不是簡單的點(diǎn)幾下就可以作出來的 需要一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)背景 需要做統(tǒng)計(jì)分析來找我們。百度輸入我的名字找到我的聯(lián)系方式 大網(wǎng)站，信譽(yù)第一！

對(duì)應(yīng)分析一種類似于主成分分析的變量降維分析方法，主要用于定性二維或列聯(lián)表數(shù)據(jù)的分析，與主成分分析不同之處除了分別用于定性與定量數(shù)據(jù)的分析外，主成分基于的是方差分解與共享，對(duì)應(yīng)分析基于卡方統(tǒng)計(jì)量的分解與貢獻(xiàn)。

對(duì)應(yīng)分析可以分析變量間的相關(guān)性和同一變量各分類之間的差異性或相似性，可借助圖形觀察對(duì)應(yīng)關(guān)系，“列聯(lián)表分析”可分析兩定性變量間的相關(guān)性，對(duì)于進(jìn)一步分析差異性和相似性就無能為力。

可以認(rèn)為相關(guān)性是越大的，但是這樣來解釋的話本人感覺有缺陷。首先，維度1、2可以理解為通過主成分分析得到的兩個(gè)主因子，因此這兩個(gè)維度的含義需要參照維度得分來解釋，而維度得分恰好就是上面二維圖像的橫縱坐標(biāo)。若坐標(biāo)值（圖中的點(diǎn)）即變量

材料/工具

spss數(shù)據(jù)處理軟件

列聯(lián)表分析（Crosstabs） 列聯(lián)表是指兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平的頻數(shù)分布表，又稱頻數(shù)交叉表。SPSS的Crosstabs過程，為二維或高維列聯(lián)表分析提供了22種檢驗(yàn)和相關(guān)性度量方法。其中卡方檢驗(yàn)是分析列聯(lián)表資料常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法。 例子：山東煙臺(tái)

方法

選擇相關(guān)變量分別作為列表的行列變量，都是分類變量。

可以認(rèn)為相關(guān)性是越大的，但是這樣來解釋的話本人感覺有缺陷。首先，維度1、2可以理解為通過主成分分析得到的兩個(gè)主因子，因此這兩個(gè)維度的含義需要參照維度得分來解釋，而維度得分恰好就是上面二維圖像的橫縱坐標(biāo)。若坐標(biāo)值（圖中的點(diǎn)）即變量

點(diǎn)擊“分析”

SPSS中沒有單獨(dú)的主成分分析，是和因子分析放在一起的。 在Data Reduction--Factor中。 主成分分析與因子分析只是主成分提取方法不同。 Extraction中選區(qū)PC。dhappy(站內(nèi)聯(lián)系TA)我可以傳個(gè)可見給你shenfx521(站內(nèi)聯(lián)系TA)那麻煩你給我傳一下啊，

選擇“降維”點(diǎn)擊“對(duì)應(yīng)分析”。

？是很么問題i 對(duì)應(yīng)分析是 找出分類變量之間的關(guān)聯(lián)性 而最優(yōu)尺度分析 則是將分類變量找到最優(yōu)量化方式

變量“x”設(shè)為行。

您肯定沒有輸入原始的數(shù)據(jù)，而是輸入了類似于【 行、列、頻數(shù)】 1 1 59 1 2 81 1 3 22 2 1 14 2 2 84 2 3 13 3 1 70 由于不是原始數(shù)據(jù)，您需要再弄下權(quán)重 選擇數(shù)據(jù)data → weigh 賦予權(quán)重

變量“y”設(shè)為列。

聚類類別不是唯一的，建議可以單獨(dú)畫一條垂直線，然后對(duì)應(yīng)查看分成幾個(gè)類別，以及每個(gè)類別與分析項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 如果分成3個(gè)類別：第1個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)8；第2個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)5，3，7；第3個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)1，6，2，4。 如果分成2類：第1個(gè)類別

分別設(shè)置x,y的分類范圍。

統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)踐第章數(shù)據(jù)分析概述與軟件入門1.1SPSS軟件概述1.1.1SPSS簡介SPSS（StatisticsPackageforSocialScience）forWindows是一種運(yùn)行在Windows系統(tǒng)下的社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件軟件包。SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等，

點(diǎn)擊“統(tǒng)計(jì)量”

這個(gè)就涉及到建模了，最常見的就是回歸分析，尤其是多元線性回歸，它的有點(diǎn)是模型中的自變量系數(shù)能反映出該變量對(duì)因變量的影響程度，缺點(diǎn)是擬合優(yōu)度未必是最佳的。也可以采用其它回歸模型，它能在一定程度上彌補(bǔ)擬合優(yōu)度，但是系數(shù)的可讀性需要

全部勾選，點(diǎn)擊“繼續(xù)”。

基礎(chǔ)篇第1章 概述第2章 數(shù)據(jù)類型與統(tǒng)計(jì)學(xué)描述第3章 概率分布與正態(tài)性檢驗(yàn)第4章 區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)第5章 區(qū)間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷第6章 名義分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷第7章 有序數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷第8章 簡單線性回歸與相關(guān)第9章 曲線回歸與非線性回歸第10章 多

點(diǎn)擊“確定”，開始分析。

聚類類別不是唯一的，建議可以單獨(dú)畫一條垂直線，然后對(duì)應(yīng)查看分成幾個(gè)類別，以及每個(gè)類別與分析項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 如果分成3個(gè)類別：第1個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)8；第2個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)5，3，7；第3個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)1，6，2，4。 如果分成2類：第1個(gè)類別

其中第一個(gè)即原始對(duì)應(yīng)表，就是原始的二維頻數(shù)分布表。接下來的是“行簡要表”、“列簡要表”，例如行簡要表中，由對(duì)應(yīng)表知，0.056=9/162。

聚類類別不是唯一的，建議可以單獨(dú)畫一條垂直線，然后對(duì)應(yīng)查看分成幾個(gè)類別，以及每個(gè)類別與分析項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 如果分成3個(gè)類別：第1個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)8；第2個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)5，3，7；第3個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)1，6，2，4。 如果分成2類：第1個(gè)類別

“質(zhì)量”：0.108=68/632，質(zhì)量是基于邊際頻數(shù)的影響量，為行或列百分比的加權(quán)均數(shù)，值越大，對(duì)形心影響越大，即越靠近形心。

看你想做什么結(jié)果，如果變量不多就不用因子分析，多的話可以做下因子分析，做個(gè)人群聚類，分成幾類人群，再根據(jù)人群可以做個(gè)對(duì)應(yīng)分析，其他頻數(shù)什么交叉表看著做就是了

摘要：降維數(shù)至3維（因子），是因?yàn)樾辛?變量中分類數(shù)最小的行變量的類數(shù)4減一個(gè)的結(jié)果。

1. 因子分析模型 因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。它的基本思想是將觀測(cè)變量進(jìn)行分類，將相關(guān)性較高，即聯(lián)系比較緊密的分在同一類中，而不同類變

奇異值：最好翻譯成特征值，解釋行與列因子分的相關(guān)性。

結(jié)合大量的實(shí)例對(duì)spss各模塊的統(tǒng)計(jì)分析功能及圖形功能等進(jìn)行了詳細(xì)講解。每章均給出大量分析案例，具體內(nèi)容為spss簡介、spss數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)介紹、spss數(shù)據(jù)文件管理、spss數(shù)據(jù)預(yù)處理、spss基本統(tǒng)計(jì)分析、多重反應(yīng)分析、均值比較與檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)圖制作

慣量：等于各因子特征值的平方，例如0.048=0.219 x 0.219。

卡方：原始列聯(lián)表的卡方檢驗(yàn)。

“慣性比例解釋”、“慣性比例累積”，解釋因子的貢獻(xiàn)率。

“置信奇異值”應(yīng)該翻譯成“置信特征值”，因?yàn)檫x擇的是2維解，所以只給出兩個(gè)因子的結(jié)果，標(biāo)準(zhǔn)差越小，說明點(diǎn)估計(jì)值越準(zhǔn)確，因子的相關(guān)系數(shù)越小，則說明因子分解越穩(wěn)定。

“概述行點(diǎn)”、“概述列點(diǎn)”，其中的“質(zhì)量”還是上面圖片中的結(jié)果，給出“維中的得分”、“貢獻(xiàn)”，結(jié)果見圖片。

因子負(fù)荷圖，可以看出哪些變量屬于第一因子，哪些偏向于第二因子，圖形很是直觀。

基于第一因子的最優(yōu)對(duì)應(yīng)表，同因子負(fù)荷圖一樣，可以反映行列變量間的相關(guān)性。與原始的對(duì)應(yīng)表可知，行列變量的順序有所變動(dòng)，觀察可知，顏色深對(duì)應(yīng)顏色深的，淺的對(duì)應(yīng)淺的。

擴(kuò)展閱讀，以下內(nèi)容您可能還感興趣。

SPSS聚類樹狀圖 怎么分析

聚類類別不百是唯一的，建議可以單獨(dú)畫一條垂直線，然后對(duì)應(yīng)查看分成幾個(gè)類別，以及每個(gè)類別與分析項(xiàng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

如果度分成知3個(gè)類別：第1個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)8；第2個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)5，道3，7；第3個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)1，6，2，4。

如果分成2類：第1個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)8；第2個(gè)類別對(duì)應(yīng)分析項(xiàng)1-7

具體分為幾類要由你自己來確定。這個(gè)過程也可以在網(wǎng)頁內(nèi)端SPSSAU完成，分析前設(shè)置類別個(gè)數(shù)，系統(tǒng)會(huì)自容動(dòng)安裝要求進(jìn)行聚類。

另外可以看下SPSSAU的幫助手冊(cè)，里面有詳細(xì)的說明。

SPSS統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程

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原發(fā)布者:xisu孤獨(dú)行者

統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)踐第章數(shù)據(jù)分析概述與軟件入門1.1SPSS軟件概述1.1.1SPSS簡介SPSS（StatisticsPackageforSocialScience）forWindows是一種運(yùn)行在Windows系統(tǒng)下的社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件軟件包。SPSS的基本功能包括數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計(jì)分析、圖表分析、輸出管理等，具體內(nèi)容包括描述統(tǒng)計(jì)、列聯(lián)分析，總體的均值比較、相關(guān)分析、回歸模型分析、聚類分析、主成份分析、時(shí)間序列分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等1多個(gè)大類，每個(gè)類中還有多個(gè)專項(xiàng)統(tǒng)計(jì)方法。一、功能強(qiáng)大（1）囊括了各種成熟的統(tǒng)計(jì)方法與模型，為統(tǒng)計(jì)分析用戶提供了全方位的統(tǒng)計(jì)學(xué)算法，為各種研究提供了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。（2）提供了各種數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與數(shù)據(jù)整理技術(shù)。（3）自由靈活的表格功能。（4）各種常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)圖形。SPSS附加模塊SPSSAdvancedSPSSCategoriesSPSSComplexSampleSPSSConjoint功能一般線性模型、混合線性模型、對(duì)數(shù)線性模型、生存分析等對(duì)應(yīng)分析、感知圖、Proxscal等多階段復(fù)雜抽樣技術(shù)等正交設(shè)計(jì)、聯(lián)合分析等，適用于市場研究SPSSExactTestSPSSMapsSPSSMissingValueAnalysis精確P值計(jì)算、隨機(jī)抽樣P值計(jì)算等在地圖上展示數(shù)據(jù)等缺失數(shù)據(jù)的報(bào)告與填補(bǔ)等Logistic回歸、非線性回歸、Probit回歸等交互式創(chuàng)建各種表格（如堆積表、嵌套表、分層表等）Arima模型、指數(shù)平滑、自回歸等SPSSRegressionSPSSTablesSPSSTrends1.1.2spss的安裝一、啟動(dòng)Windows后，把636f70797a6431333433623831SPSS系統(tǒng)

SPSS對(duì)應(yīng)分析中如何選擇離散的行列范圍，而不是定義全距范圍

具體數(shù)據(jù)給我看一下，可以考慮select功能

在spss的對(duì)應(yīng)分析中，我們的各個(gè)變量之間的單位必須統(tǒng)一嗎？

這個(gè)就涉及到建模了，最常見的就是回歸分析，zhidao尤其是多元線性回歸，它的有點(diǎn)是模型中的自變量系數(shù)能反映出該變量對(duì)因變量的影響程度，缺點(diǎn)是擬合優(yōu)度未必是最佳內(nèi)的。也可以采用其它回歸模型，它能在一定程度上彌補(bǔ)擬合優(yōu)度，但是系數(shù)的可讀性容需要進(jìn)一步研究。這是屬于很基本的spss分析，很多書都有詳細(xì)的描述。追問我說的是對(duì)應(yīng)分析，有的書上叫做相應(yīng)分析，不是您剛才說的回歸分析啊，因?yàn)槲铱磿现灰巧婕皩?duì)應(yīng)分析的例子他們的各個(gè)變量之間的單位是統(tǒng)一的，我現(xiàn)在做的各個(gè)變量的單位不統(tǒng)一。不知道能不能用對(duì)應(yīng)分析了，至于那個(gè)多重對(duì)應(yīng)分析我會(huì)的，單位不統(tǒng)一也可以做，關(guān)鍵是對(duì)應(yīng)對(duì)應(yīng)分析各個(gè)變量單位不統(tǒng)一是否可以按照書上做，這是關(guān)鍵點(diǎn)。

在spss里進(jìn)行多元對(duì)應(yīng)分析，不出聯(lián)合圖，只出這個(gè)提示是什么意思？

如果你數(shù)據(jù)沒錯(cuò)的話，可能你模塊的授權(quán)沒有拿到、換一個(gè)驗(yàn)證碼試試。

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