对应分析spss例析
SPSS统计分析(第6版)(高级版)教学课件SPSS 第4 章 因子与对应分析
对应分析过程
对原始数据加权对话框
对应分析的主对话框
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对应分析过程
模型选项对话框
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对应分析过程
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对应分析实例
【例5】 通过对应分析研究我国部分省份的农村居民 人均消费支出结构。数据资料来源于《中国统计年鉴（ 1997）》。
数据文件data4-03中共有3个变量，分别为province（ 省份：1山西、2内蒙古、3辽宁、4吉林、5黑龙江、6海南 、7四川、8贵州、9甘肃、10青海）（名义变量）， consumption（消费支出分类：1食品、2衣着、3居住、4家 庭设备及服务、5医疗保健、6交通通信、7文教娱乐）（ 名义变量），proportion（各种消费支出比例）（尺度变量 ）。
经济/总资产 样品点为：北京、上海、天津、江苏、浙江、海南。 三类：变量点为：国有经济/总资产、集体经济/总资产 样品点为：除上述省市以外的其它省份。 从我国各地经济发展的实际情况来看，这样的分类还是比较符合实
际的。在第一类中，样品点为：福建、广东，属东南沿海省份， 港澳台华侨较多，所以港澳台经济占主导。在第二类中，样品点 为：北京、上海、天津、江苏、浙江、海南，这些省市经济发达 ，开放程度高，所以，联营经济、股份制经济和外商投资经济占 主导。第三类是其它省份，由于这些省份受传统因素的影响较大 ，所以国有经济和集体经济仍占主导。
第4章 因子与对应分析
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因子分析与对应分析过程
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主成分分析与因子分析 对应分析 习题及参考答案 结束
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主成分分析与因子分析
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主成分分析与因子分析概述
主成分分析就是考虑各指标间的相互关 系，利用降维的思想把多个指标转换成较 少的几个互不相关的综合指标，从而使进 一步研究变得简单的一种统计方法。
11.3 对应分析的应用举例_例说SPSS统计分析_[共10页]
![11.3 对应分析的应用举例_例说SPSS统计分析_[共10页]](https://img.taocdn.com/s3/m/b5e7ef0749649b6649d7473c.png)
例说SPSS统计分析H时，2χ服从自由度为（n-1）（m-1）的2χ明，在n足够大的情况下，当原假设为分布。
通过对2χ的检验，可以判断两个分类变量是否独立，而当拒绝原假设后，要了解两个分类变量及分类变量各个状态之间的相关关系，可以采用对应分析方法。
对应分析利用降维思想，通过分析原始数据结构，以简洁明了的方式揭示属性变量之间及属性变量各种状态之间的相互关系，其特点是在一张二维图上同时表示出两类属性变量的各种状态，直观地描述原始数据结构。
11.2 对应分析的基本操作下面以SPSS 15为例，介绍对应分析的基本操作流程。
首先单击“Analyze”下“Data Reduction”里的“Correspondence Analysis”，指定行列变量到“Row（Column）”列表框里，并指定对应的行列变量范围，如图11-1所示。
图11-1 对应分析基本操作流程图11.3 对应分析的应用举例对某公司不同职业类型的人员吸烟行为进行调查，共调查有效数据193例，如表11-3所示。
被调查者职业分为5个层次，分别为高级管理者、初级管理者、高级职员、初级职员和文秘，表中用数字1～5表示；吸烟行为分为4种类型，分别为不吸烟、轻微、中等和严重，利用数字1～4表示。
利用对应分析研究职业类型和吸烟行为之间的关系。
（数据来源：SPSS15帮助实例文件smoking.sav）。
表11-3 吸烟行为和职业调查数据职业类型吸烟行为人数职业类型吸烟行为人数1 1 4 3 3 121 2 2 3 4 41 3 3 4 1 181 42 4 2 242 1 4 43 332 234 4 132 3 7 5 1 102 4 4 5 2 63 1 25 5 3 73 2 10 54 2执行〖Analyze〗/〖Data Reduction〗/〖Correspondece Analysis〗命令，弹出“Correspondece Analysis”主对话框，如图11-2所示。
用SPSS进行相关分析的典型案例
数据预处理
缺失值处理
对于缺失值，可以采用删除缺失样本、均值插补、多重插补等方法进行处理。在本案例中，由于缺失值较少，采用删 除缺失样本的方法进行处理。
异常值处理
对于异常值，可以采用箱线图、散点图等方法进行识别和处理。在本案例中，通过箱线图发现存在少数极端异常值， 采用删除异常样本的方法进行处理。
数据标准化
06
典型案例三：经济学领域 应用
案例背景介绍
研究目的
探讨某国经济增长与失业率之间的关系 。
VS
数据来源
采用某国统计局发布的年度经济数据，包 括GDP增长率、失业率等指标。
SPSS操作步骤详解
1. 数据导入与整理 将原始数据导入SPSS软件。 对数据进行清洗和整理，确保数据质量和准确性。
SPSS操作步骤详解
显著性检验
观察相关系数旁边的显著性水平 （p值），判断相关关系是否具有 统计显著性。通常情况下，p值小 于0.05被认为具有统计显著性。
结果讨论
结合相关系数和显著性检验结果 ，讨论社会经济地位与心理健康 之间的关系。例如，可以探讨不 同教育水平或职业对心理健康的 影响，以及这种关系在不同人群 中的差异。
关注SPSS输出的显著性检验结果。如 果P值小于设定的显著性水平（如 0.05），则认为药物剂量与症状改善 程度之间的相关性是显著的，即两变 量之间存在统计学意义的关联。
结合专业背景和实际情境，对结果进 行解释和讨论。例如，如果药物剂量 与症状改善程度呈正相关且相关性显 著，可以认为增加药物剂量有助于改 善患者症状。同时，需要注意结果的 局限性和可能的影响因素，以便为医 学实践提供有价值的参考信息。
提出政策建议或未来研究方向，以促进经济增长和降 低失业率。
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Less 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 Table)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R’s Highest Degree Father’s Highest DegreeLT High School High School Junior College Bachelor Graduate 有效边际Less than HS .808 .140 .005 .031 .016 1.000 High school .487 .392 .017 .068 .035 1.000 Junior college .387 .453 .027 .093 .040 1.000 Bachelor .218 .383 .039 .228 .131 1.000 Graduate .253 .374 .030 .182 .162 1.000 质量.467 .353 .021 .100 .059表5-3 列简要表R's Highest Degree Father's Highest DegreeLT High School High School Junior College Bachelor Graduate 质量Less than HS .277 .064 .040 .050 .042 .160 High school .547 .584 .440 .355 .310 .524 Junior college .052 .080 .080 .058 .042 .062 Bachelor .080 .186 .320 .388 .380 .171 Graduate .044 .087 .120 .149 .225 .082 有效边际 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000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。
第九章对应分析SPSS
p p
i.
p ij
j1 n
p
. p
p
n
j1
. j
1 1
. j
p
i1
. j
p
i1
i.
p p p ip i1 i2 , ,..., p p p i. i. i.
p
p
ij
j1
p i.
1
p p i1 i2 , ,..., i=1,2,…,n p pi. i. pi.
Correspondence Analysis
主要内容
对应分析的统计思想
对应分析的方法原理
对应分析的计算程序
对应分析的案例讲解
对应分析（Correspondence Analysis)：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。
对应分析可以揭示同一变量的各个类别之间 的差异，不同变量各个类别之间的对应关系。 可以两个变量的联系做在一个图里表示出来。 对应分析由法国统计学家Beozecri于1970年提出
1 -.468 -.231 -.173 .622 2.538 2.179
2 .264 .092 .006 -.526 1.405 .361
Contribution Of Point to Inertia of Dim ens ion Of Dim ens ion to Inertia of Poin Inertia 1 2 1 2 Total .004 .041 .046 .917 .083 1.000 .007 .078 .043 .957 .043 1.000 .003 .032 .000 1.000 .000 1.000 .022 .211 .527 .830 .170 1.000 .031 .330 .354 .919 .081 1.000 .027 .308 .030 .992 .008 1.000 .095 1.000 1.000
第11章 SPSS对应分析
如果对每组变量选择前两列因子载荷，则两组变量就可画出两因 子载荷的散点图。
由于这两个图所表示的载荷可以配对，于是就可以把这两个因子 载荷的两个散点图画到同一张图中，并以此来直观地显示各行变
量和各列变量之间的关系。
对应分析
由于列联表数据形式和一般的连续变量的数据形式类似， 所以也可以用对应分析的数学方法来研究行变量各个水 平和列变量各个水平之间的关系；
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。
前面的特征值问题可以写成
1 2
1 2
1 2
1 2
r u Z ' Zu
2 2
r v ZZ ' v
两个特征值问题有同样的非零特征值. 如U是Z’Z的特征向量, 则ZU是ZZ’的特征向 量.
Z’Z的特征根为l1≥l2≥…≥lp; Z’Z相应的特征 向量为u1,u2…,up. ZZ’相应的特征向量为 v1,v2…,vn.对最大的m个特征值得因子载荷阵
所有的检验都很显著，看来两个变量的确不独立。
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
因子分析对变量和对样品要分别对待. 对应分 析把变量和样本同时反映到相同坐标轴(因子 轴)的一张图形上. 数学上, 令A=[aij]为n×p矩阵, x=[xi] 为n-(列) 向量, y=[yj] 为p-(列)向量. 那么(r,x,y)称为对 应分析问题C0(A)的解, 如果
毕业论文SPSS对应分析怎么做？案例解析详解
对应分析1、作用对应分析，又称为 R-Q 型因子分析，适用于有多个类别的分类变量，可以揭示同一个变量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，与卡方检验不同的是，对应分析不单单展示了不同分组的差异性，也能通过 2 维、3 维的方式展示其在空间的关系。
2、输入输出描述输入：至少两项或以上的定类变量。
输出：两个定类变量里面不同分组的空间关系与差异性。
3、案例示例案例：检验不同收入的消费者对品牌的选择的距离。
4、案例数据对应分析案例数据算法至少两项或以上的定类变量，案例数据为品牌和收入水平两个定类变量，定类变量即为离散变量。
5、案例操作Step1：新建分析；Step2：上传数据；Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；Step4：选择【对应分析】；Step5：查看对应的数据数据格式，【对应分析】要求特征序列为类变量，且至少有两项；Step6：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析输出结果 1：卡方交叉列联表图表说明：上表为交叉列联表，展示了交叉对应表的结果，包括卡方值、显著性P等。
根据卡方显著性(P < 0.05)，若呈现显著性，则目标字段（Y）与控制字段（X）有着差异关系，否则不适合做对应分析。
结果分析：交叉列联的结果显示，以变量收入为分组项，显著性输出结果 2：因子分析表图表说明：上表为因子分析表，可以分析字段提取的维度的贡献率。
维度的累计贡献率越高，表示可解释的效度与信度效果越好，一般认为累计贡献率高于 80%时，模型表现较为优秀;奇异值：即惯量的平方根，相当于相关分析里的相关系数;主惯量：即常说的特征根，用于说明对应分析的各个维度，能够解释列联表的两个变量之间相互联系的程度。
结果分析：惯量分析表结果显示，当维度达到 2 个的时候，累计贡献率达到 1.0，模型的表现非常优秀。
输出结果 3：维度分析表图表说明：上表为因子维度得分表，即为各个类别项在各维度上的坐标具体值，其代表各点在空间中的距离和位置可反映点之间的关系情况，用于画类别点的联合图，即可直观看出各个类别的距离。
人力资源第12章SPSS的对应分析
人力资源第12章 SPSS的对应分析第12章 SPSS的对应分析12.1 对应分析概述12.1.1 对应分析的提出研究两个或多个品质型变量之间的相关关系，例如研究储户收入水平与所选择的储蓄种类间是否存在联系的问题，再如分析顾客职业与购买汽车的品牌之间的关系等。
分析品质变量之间的关系通常从编制两变量的交叉列联表入手，并通过对列联表的进一步研究探究变量间的联系。
常见的方法有列联表的卡方检验等。
在变量分类值较多时，上述分析方法通常较难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。
对应分析正是解决该类问题的一种基于图形分析的直观有效的多元统计分析方法。
12.1.2 对应分析的基本思想对应分析以两变量的交叉列联表为研究对象，利用“降维”的方法，通过图形的方式，直观揭示变量不同类别之间的联系，特别适用于多分类品质型变量的研究。
对应分析的基本思想是: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应在一张二维或三维的散点图，即对应分布图上，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。
12.2 对应分析的基本操作及案例 12.2.1 对应分析的基本操作步骤(1)选择菜单Analyze?Data Reduction?Correspondence，出现窗口如图所示(2)将行变量选择到Row框中，将列变量选择到Column框中，并分别单击Define Range按钮指定行列变量的分类值范围。
在Minimum value框后输入分类最小值，在Maximum框后输入分类最大值，并单击Update按钮，于是各分类值会依次显示在窗口下方的框中;Category Constraints框中的选项，None表示不再对分类值重新分组，Categories must beequal表示指定将哪些分类值合并为一类，Category is supplemental表示指定某些分类值不参与分析。
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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 cases
Analyze----✍data reduction--✍correspondence analysis
Model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。
Distance measure：距离测度上采用默认的Chi square,标准对应分析要求使用此测度。
Standardization method正规化方法选择上，由于上面选择的是卡方距离，所以这里只能用row and column means are removed(即同时对行和列进行中心化处理)
Statistic 对话框中
Correspondence table现实原始数据，还包括行列的边际和及总和；可以用来核对输入的数据的准确性。
Overview of row/column points:此项必须选择，行列变量在各个维度上的分量。
Plot 对话框：
行归一化处理表：行和为分母进行归一化处理的结果，mass为列的边际概率，即
各列和占总和比例。
inertia英音：[in'?:?i?]美音：[?n'???] 惯性;惯量;惰性；就是常说的特征根；说明各个维度对原来列联表的解释程度。
Contribution Of Point to Inertia of Dimension给出的是占总方差的百分比及累计百分比；
可以看出前两个维度解释了总信息量的100%；因此二维图形完全可以表示两个变量间的信息。
第三第四列是列联表的卡方检验结果，P<0.05，表明列联表行列变量之间存在较
品牌类别和收入类别的坐标值组成的对应分析点图。
从图中看出，低收入人群倾向于选择品牌B和E；中收入水平倾向于选择品牌D；高收入水平倾向于品牌A C和F。