聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门
SPSS因子分析与对应分析
SPSS因子分析与对应分析SPSS（Statistical Product and Service Solutions）是一种广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，它提供了多种功能和方法来帮助研究者对数据进行分析。
因子分析和对应分析是SPSS中两种常用的统计方法，用于数据的维度缩减和模式识别，下面将详细介绍这两种方法。
1. 因子分析（Factor Analysis）：因子分析是一种用于理解数据结构、推断变量之间的关系，以及确定数据中的潜在因素的统计方法。
这一方法旨在将大量变量缩减为较少的维度，并发现潜在的（或不可观察的）因子。
这些因子通常用于解释数据中的共变异。
在SPSS中，进行因子分析的主要步骤包括：数据准备、可行性检验、提取因子、旋转因子和解释因子。
以下是这些步骤的详细说明：-数据准备：确保数据的正确性和合适性。
选择合适的变量，将不适合进行因子分析的变量进行筛选或删除缺失数据。
- 可行性检验：使用Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）测度和Bartlett's球数检验来评估因子分析的适用性。
若KMO值大于0.6且Bartlett's球数检验具有统计显著性，则可以进行因子分析。
-提取因子：使用主成分分析或最大似然法等方法，将数据转化为较少的维度。
确定提取的因子数量和数据的维度。
- 旋转因子：使用方差旋转方法（如Varimax）或最大似然法等，使得因子与原始变量之间具有更好的解释性。
-解释因子：根据旋转后的因子载荷矩阵，解释因子的含义并建立因子模型。
2. 对应分析（Correspondence Analysis）：对应分析是一种多变量数据分析方法，用于探索分析观察数据的关联性和差异性，特别是在分类数据分析中非常有用。
这一方法可以绘制两个或多个变量之间的关系图，帮助研究者理解变量之间的关联模式和因素。
在SPSS中，进行对应分析的主要步骤包括：数据准备、计算表格、计算相关系数、计算标准化残差、选择模型和解释结果。
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门共52页文档
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。—— —西塞 罗
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
SPSS聚类分析具体操作步骤spss如何聚类
算法步骤：初始 化聚类中心、分 配数据点到最近 的聚类中心、重 新计算聚类中心、 迭代直到聚类中 心不再变化
适用场景：探索 性数据分析、市 场细分、异常值 检测等
注意事项：选择 合适的聚类数目、 处理空值和异常 值、考虑数据的 尺度问题
定义：根据数据点间的距离或相似性，将数据点分为多个类别的过程 常用方法：层次聚类、K-均值聚类、DBSCAN聚类等 适用场景：适用于探索性数据分析，发现数据中的模式和结构 注意事项：选择合适的距离度量方法、确定合适的类别数目等
常见的聚类分析方法包括层次聚类、Kmeans聚类、DBSCAN聚类等。
聚类分析基于数据的相似性或距离度量， 将相似的数据点归为一类，使得同一类 中的数据点尽可能相似，不同类之间的 数据点尽可能不同。
聚类分析广泛应用于数据挖掘、市场细分、 模式识别等领域。
K-means聚类：将数据划分为K个簇，使得每个数据点到所在簇中心的距离之和最小
聚类结果的可视化：通过图表展示聚类结果 聚类质量的评估：使用适当的指标评估聚类效果的好坏 聚类结果的解释：根据实际需求和背景知识，对聚类结果进行合理的解释和解读 聚类结果的应用：探讨聚类结果在各个领域的应用场景和价值
SPSS聚类分析常 用方法
定义：将数据集 划分为K个聚类， 使得每个数据点 属于最近的聚类 中心
聚类结果展示：通过图表或表格展示聚类结果，包括各类别的样本数和占比
聚类质量评估：采用适当的指标评估聚类效果，如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等
聚类结果解读：根据业务背景和数据特征，解释各类别的含义和特征 聚类结果应用：说明聚类分析在具体场景中的应用，如市场细分、客户分类等
SPSS聚类分析注 意事项
确定聚类变量：选 择与聚类目标相关 的变量，确保变量 间无高度相关性。
第十二讲聚类分析和因子分析spss
21
• 因子变量分析步骤： • 1。确定待分析的原有若干变量是否适合于
因子分析。（检验方法：巴德迪特检验 ； kmo>0.5-适合） • 2。构造因子变量。 • 3。使用旋转使得因子变量更具有可解释性。 • 4。计算因子变量的得分。
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因子分析
• 打开因子分析 • 分析---降维---因子分析
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择个案
6
层次聚类分析中的R型聚类
• 与Q型聚类不同的是， R型聚类计算的是变 量之间的距离，而不是样本之间的距离。
• 打开聚类2 • 分析---分类---层次聚类（系统聚类）---选
择变量
7
快速聚类分析
• 由于聚类分析对计算机要求很高，因此当 出现大样本的情况下，层次聚类分析往往 速度较慢，因此采用快速聚类分析。
11
• 因此需要找到一个合理的方法，减少分析 指标的同时，尽量减少原指标包含信息的 损失，对所收集的资料作全面的分析。由 于各变量间存在一定的相关关系，因此有 可能用较少的综合指标分别综合存在于各 变量中的各类信息。因子分析就是这样一 种降维的方法。
12
因子分析
• 用较少因子反映原始资料多个变量的信息。 • 特点： • 1。因子变量的数量远少于原有的指标变量
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a. Rotation converged in 3 iterations科. 因子
这里，第一个因子主要和语文、历史、英语三科有很强的 正相关；而第二个因子主要和数学、物理、化学三科有很 强的正相关。因此可以给第一个因子起名为“文科因子”， 而给第二个因子起名为“理科因子”。
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作入门
26、机遇对于有准备的头ห้องสมุดไป่ตู้有特别的 亲和力 。 27、自信是人格的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的发展，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能帮助研究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详细步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据准备首先，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据准备”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们移动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以根据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、解释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的关系、每个因子的解释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以根据因子载荷的大小来判断变量与因子之间的关系。
一般来说，载荷绝对值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
解释的方差比例表示每个因子能够解释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合考虑因子载荷和解释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它根据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
第九章SPSS的聚类分析PPT课件
中心位置变化较小.其中最大的变化率小于2%.
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K-means快速聚类
(三)基本操作步骤
A.菜单选项:analyze->classify->k means cluster B.选定参加快速聚类分析的变量到variables框 C.确定快速聚类的类数(number of clusters).类数应小
第九章 SPSS的聚类分析
1
聚类分析概述
• 概念：
– 聚类分析是统计学中研究“物以类聚”的一种方法,属多元统计分析方法. – 例如：细分市场、消费行为划分
• 聚类分析是建立一种分类，是将一批样本(或变量)按照在性质上的“亲疏” 程度,在没有先验知识的情况下自动进行分类的方法.其中:类内个体具有 较高的相似性,类间的差异性较大.
•(张三,李四) 2: a=0 b=0 c=1 d=2 J(x,y)=1/1=1 (不相同)
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聚类分析概述
• 品质型个体间的距离
– Jaccard系数举例:根据临床表现研究病人是否有类似的病
•姓名 性别 发烧 咳嗽 检查1 检查2 检查3 检查4
•张三 男 1 0 1 0 0
0
•李四 女 1 0 1 0 1
•姓名 授课方式 上机时间 选某门课程
•张三
1
1
1
•李四
1
1
0
•王五
0
0
1
•（张三，李四）：a=2 b=1 c=0 d=0 d(x,y)=1/(1+2)=1/3
•（张三，王五）：a=1 b=2 c=0 d=0 d(x,y)=2/(1+2)=2/3
SPSS常用分析方法操作步骤
SPSS常用分析方法操作步骤SPSS是一款常用的统计分析软件，可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等任务。
下面将介绍SPSS常用的分析方法及其操作步骤。
一、描述性统计1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“统计”-“概要统计”-“描述性统计”。
2.将需要进行描述性统计的变量拉入“变量”框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如均值、中位数、标准差等。
3.点击“图表”按钮可以选择绘制直方图、箱线图等图表形式。
确定参数后点击“OK”按钮，即可得到描述性统计结果。
二、相关分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“相关”-“双变量”。
2.将需要进行相关分析的变量拉入“变量1”和“变量2”框中，点击“OK”按钮即可得到相关系数。
3.如果需要进行多变量相关分析，可以选择“分析”-“相关”-“多变量”来进行操作。
三、T检验1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“比较手段”-“独立样本T检验”或“相关样本T检验”。
2.将需要进行T检验的变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到T检验结果。
四、方差分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“一般线性模型”-“一元方差分析”。
2.将需要进行方差分析的因变量拉入“因变量”框中，将因子变量拉入“因子”框中，点击“OK”按钮即可得到方差分析结果。
3.如果需要进行多因素方差分析，可以选择“分析”-“一般线性模型”-“多元方差分析”来进行操作。
五、回归分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“回归”-“线性”。
2.将需要进行回归分析的因变量和自变量拉入对应的框中，点击“统计”按钮选择需要计算的统计量，例如R平方、标准误差等。
3.如果想同时进行多个自变量的回归分析，可以选择“方法”选项卡，在“逐步回归”中进行设置。
六、聚类分析1.打开SPSS软件，在菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
2.将需要进行聚类分析的变量拉入“加入变量”框中，点击“聚类变量”按钮选择需要进行聚类的变量。
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Correlation Matrix ： Coefficients— 相关系数矩 阵，Significance levels—相关系数检验的概率P 值， Determinant — 变量相关系数矩阵的行列式 值 ， Inverse — 相 关 系 数 矩 阵 的 逆 矩 阵 ， Reproduced —再生相关阵， Anti-image：反映 像相关矩阵， KMO and Bartlett’s—巴特利特球 度检验和KMO检验 19
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Scree plot：碎石图
输出结果
Initial Eigenvalue中13个因子解释了原有变量的总 方差 Extraction Sums of Squared Loadings表示的是 按照“特征根大于1”原则选取的因子 Rotation Sums of Squared Loadings表示旋转后 最终因子情况，因子的方差重新分布，但影响原有 变量的共同度没有变
• • • •
Within-group linkage：组内平均连接法
• • • •
•
以两类个体两两之间距离的平均数作为类间距离。 d (d1 d 2 d 3 d 9 ) 9
将两类个体合并为一类后，以合并后类中所有个体之间的 平均距离作为类间距离。 d (d1 d 2 d 3 d 4 d 5 d 6 ) 6
聚类
• 选择聚类的方法； • 确定形成的类数；
以后的数据计算得到的 一个新数据； • 用于表明各样本或变量 间的关系密切程度； • 常用的统计量有距离和 相似系数两大类；
2
系统聚类
例1：利用2001年全国31个省市自 治区各类小康和现代化指数的数 据，对地区进行聚类分析。 数据中所含指数：综合指数、社 会结构指数、经济与技术发展指 数、人口素质指数、生活质量指 数、法制与治安指数；
聚类输出结果
初始类中心情况 中心点偏移情况
最终类中心情况
最终类成员情况
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基本介绍： 一种数据简化的技术； 将原有变量中的信息重叠部分提取并综合成因子，实现减少变量个数的目的； 提取出来的因子能够反映原来众多变量的主要信息； 原始的变量是可观测的显在变量，而提取因子是不可观测的潜在变量；
Display中 Stastics 表示输出聚类分析相关统计量 Plots表示输出聚类分析相关图形
聚类输出结果
参与聚类的 个体或小类 个体或小 类距离 计算的是个 体还是小类 本次结果 将在第几 步出现
3 3 4
5
系统聚类
Dendrogram：聚类树形图 Icicle：冰柱图，其中All clusters表示输出分析 中 每 个 阶 段 的 冰 柱 图 ， Specified range of clusters 表示输出某个阶段的冰柱图， none 表 示不输出冰柱图 Orientation冰柱图的表现形式，Vertical表示纵 6 向显示，Hhorizontal表示横向显示
系统聚类
Cluster method：
•
Nearest Neighbor：最短距离法
• • •
•
Further Neighbor：最长距离法
• • • • • • •
以两类中距离最近的两个个体之间的距离作为类间距离。
以两类中距离最远的两个个体之间的距离作为类间距离。
•
Between-group linkage：组间平均连接法
KMO 度 量 标 准 ： 0.9 以 上 表 示 非 常 适 合 ； 0.8~0.9 表示适合； 0.7~0.8 表示一般； 0.6~0.7 表示不太适合；0.5以下表示极不适合。
此操作目的在于检验原始变量之 间是否存在一定线性关系，若线性 关系不显著，则不适合做因子分析
巴特利特球度检验：概率 p 值小于指定显著性 水平，则适合作因子分析；反之不适合作因子 分析。
Number of Clusters：输入聚类数目，小于样本数
Clusters Centers ：自行指定初始类中心点，一般 默认 Method中Iterate and classify聚类分析每一步都重 新确定类中心点， Classify only聚类分析中类中心 点始终为初始类中心点
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K均值聚类
Statistics中Initial Clusters centers 表示输出 初始类中心点， ANOVA table 表示以聚类分析 产生的类为控制变量，以k个变量为观测变量进 行单因素方差分析，并输出各个变量的方差分析 表， Clusters information for each case表示 样本分类信息及距所属类中心点的距离 Missing Values中存在缺失值时Exclued cases listwise 表 示 将 含 有 缺 失 值 的 记 录 删 除 ， Exclued cases listwise表示将配对状态下将含 14 有缺失值的数据删除，其他计算不受影响
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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
可以在许多分析 中使用这些因子； 如：多指标综合 评价、做聚类分析 的变量、做回归分 析中的解释变量等；
则；
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软件操作
例 2 ：已知 2003 年沪、深两市 48 家上市公司的 13 个财务指标数据。
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软件操作
Statistics：Univariate descriptives —基本描述 统计量，Initial solution —因子分析的初始解 Variables：参与因子分析的变量 Selection Variable ：条件变量，设置 Value 值 后，只有满足相应条件的样本数据才参与因子 分析
系统聚类
此操作可将聚类分析的结果以变量的形式保存到 数据编辑窗口
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聚类输出结果
3 4 5
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K均值聚类
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K均值聚类
默认就行
Clusters membership ：保存个体所属类的类 号 Distance from clusters center：保存个体距各 自类中心点的距离
基本思想：
把每个研究变量分解为几个影响因素变量； 将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组 成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子；
因子分析特点：
因子个数远远小于原有变量的个数； 因子能够反映原有变量的绝大部分信息； 因子之间线性关系不显著；
1
聚类主要步骤
选择变量
• 和聚类分析的目的密切相关； • 反映要分类变量的特征； • 不同研究对象上的值有明显 的差异； • 变量之间不能高度相关；
数据处理
• 为消除各指标量纲的影响， 需对原始数据进行必要的变 换处理；
计算聚类 统计量
• 聚类统计量是根据变换
结果的 解释和证实
• 结果的解释是希望对各个类 的特征进行准确的描述； • 给每类起一个合适的名称； • 通常的做法是计算各类在各 聚类变量上的均值，对均值 进行比较；
Centroid clustering：重心法
Median clustering：中位数法
以两类变量中位数之间的距离作为类间距离
以两类变量均值（重心）之间的距离作为类间距离。 d 均值点之间的距离
•
x1 , y1
•
x2 , y2
Ward’s method：离差平方和法
先将 n 个个体各自成一类，然后每次减少一类，随着类 与类的不断聚合，类内的离差平方和必然不断增大，选择 使离差平方和增加最小的两类合并，直到所有的个体归为 9 一类为止。
因子 编号 特征 根值 方差 贡献率 累积方差 贡献率
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软件操作
Method：因子旋转的方法，Varimax—方差最大 法， Quartimax— 四次方最大法， Equamax— 等量 最大法， Display：输出与因子旋转相关的信息，Rotated solution— 旋 转 后 的 因 子 载 荷 矩 阵 ， Loading plot(s)—旋转后的因子载荷散点图
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；
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软件操作
Method：提取因子的方法 Analyze：提取因子依据，Correlation matrix(相关 系数矩阵)和Covariance matrix(协方差阵) Extract：确定因子数目，Based on Eigenvalue(特 征根值)或Fixed number of factors(指定数目) Display：Unrotated factor solutions—输出旋转前 的因子方差贡献表和旋转前的因子载荷阵。