对应分析实验报告
对应分析实验报告
对应分析实验报告1. 引言本文旨在对进行的对应分析实验进行报告。
对应分析是一种统计方法，用于比较两个相关变量之间的关系。
本实验旨在探索两个相关变量之间的关联性，并分析其潜在的关联机制。
2. 实验设计与数据收集本实验采用了随机抽样的方法，从一个大型数据集中选择了一部分样本。
每个样本包含了两个相关变量的取值。
数据收集过程中，我们严格遵守了隐私保护原则，并且对数据进行了匿名化处理，以确保数据的安全性。
3. 数据预处理在进行对应分析之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
首先，我们对异常值进行了识别并进行了处理。
其次，对缺失值进行了填充，采用了合适的方法来保证填充后的数据与原始数据的分布一致。
4. 对应分析方法对应分析是一种多元统计方法，用于比较两个相关变量之间的关系。
它可以将两个变量的取值映射到一个低维空间中，并通过计算它们在该空间中的距离来评估它们之间的关联性。
在本实验中，我们采用了主成分分析法进行对应分析。
5. 实验结果与分析经过对应分析，我们得到了以下结果：在低维空间中，两个变量的取值分布呈现出一定的相关性。
通过对主成分的解释，我们可以推断出两个变量之间可能存在一种隐藏的关联机制。
进一步的分析表明，这种关联可能与其他变量的存在有关。
6. 结果验证与讨论为了验证对应分析结果的准确性，我们进行了交叉验证和灵敏度分析。
结果表明，对应分析的结果具有较高的稳定性和可靠性。
然而，对于关联机制的解释仍然存在一定的不确定性。
进一步的研究和实验是必要的，以揭示更深层次的关联机制。
7. 结论与展望通过本次对应分析实验，我们得到了两个相关变量之间的一些关联性信息，并对其背后的关联机制提出了一些假设。
在未来的研究中，我们将进一步探索这些假设，并采取更多的实验和统计方法来验证和解释这些关联性。
我们相信，通过不断地研究和探索，我们可以更好地了解和应用对应分析方法。
对应分析实验报告
对应分析实验报告《对应分析实验报告》摘要：本实验旨在通过对应分析的方法，探究不同变量之间的关系。
通过对实验数据的收集和分析，我们发现了变量之间的相关性，并得出了一些结论。
本文将详细介绍实验的方法、结果和结论，以及对实验过程中遇到的问题和可能的改进方案进行讨论。
引言：对应分析是一种多变量数据分析的方法，通过对数据的降维和可视化，可以帮助我们更好地理解变量之间的关系。
在本次实验中，我们选择了一组实际数据进行对应分析，希望能够揭示出其中隐藏的规律和结构。
方法：我们首先收集了一组包含多个变量的数据，然后使用对应分析的方法对数据进行处理。
具体的方法包括了数据的标准化、对应分析模型的建立和结果的解释。
我们使用了一些统计软件来进行数据处理和分析，以确保结果的准确性和可靠性。
结果：通过对应分析，我们得到了一些有意义的结果。
我们发现了一些变量之间的相关性，以及它们在对应平面上的分布情况。
通过对结果的解释，我们可以更好地理解变量之间的关系，以及它们在整体数据结构中的位置和作用。
讨论：在实验过程中，我们也遇到了一些问题和挑战。
例如，在数据收集和处理过程中可能存在一些误差，以及对对应分析模型的参数选择和解释可能存在一些困难。
针对这些问题，我们提出了一些可能的改进方案，以及对未来研究的展望。
结论：通过对应分析实验，我们得出了一些有意义的结论，并对变量之间的关系有了更深入的理解。
我们相信对应分析的方法可以在更多的领域和实际问题中得到应用，并帮助我们更好地理解数据和变量之间的关系。
同时，我们也意识到在实验过程中存在一些问题和挑战，需要进一步的研究和改进。
对应分析
实验七对应分析一、实验目的1、了解对应分析的原理，巩固课堂所学的理论知识；2、会用SPSS操作，完成对应分析。
二、实验要求1.利用购买商品房的客户背景资料和房屋购买情况的数据(对应分析（买房）.sav),分析不同客户对互相购买的偏好.2.某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。
调查数据表如下是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。
三、实验内容问题1实验步骤：1、打开数据集，点“分析”——“降维”——“对应分析”2、将x5键入到行,点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为6，点击“更新”，再点击“继续将x10键入到列，点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为11，点击“更新”，再点击“继续”3、点击“模型”，看到解的维数默认为2，即公共因子数为2，距离度量中卡方是检验收入和户型之间是否相关，原假设为不相关（注：这里一般拒绝原假设，否则没有必要做对应分析）4、点“继续”，点击“统计量”5、点击“继续”，点击“绘制”，“双标图”必选，“行点”“列点”可选可不选6、点击“确定”，得输出结果，以及对实验结果的分析：从对应表中，我们可以看到，调查的对象有一共719个，而家庭年收入在10000~25000元的家庭购买房屋的有355人，在719个对象中，购买两室一厅、三室一厅、三室两厅的居多，这就可以给房屋工商提供初步的判断：两室一厅、三室一厅、三室两厅的销售市场要比其他的大，可以作多一些的投资。
我们可以了解到惯量就是特征值，奇异值是惯量的特征值，而通过摘要，我们可以看到第一个维度的方差贡献率为0.658，前两个维度的方差贡献率为0.804>0.80,信息量损失很小。
概述行点中可以的懂得信息：维中的得分就是载荷系数，则可以知道对应分析的模型：点对维惯量中的数据表述各个指标对公因子的影响度，如：0.045指5000元以下的指标对公因子的影响度，0.476指5000元以下的指标对公因子的影响度。
分析父亲受教育程度和本人受教育程度的关系
学生实验报告学生实验报告（经管类专业用）一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件对所给数据进行对应分析，分别分析父亲受教育程度和孩子受教育程度的关系；母亲受教育程度和孩子受教育程度的关系及父亲受教育程度与母亲受教育程度之间的关系。
2、内容及要求用SPSS软件对所给数据进行对应分析，分别分析父亲受教育程度和孩子受教育程度的关系；母亲受教育程度和孩子受教育程度的关系及父亲受教育程度与母亲受教育程度之间的关系。
二、仪器用具：三、实验方法与步骤:打开GSS93 subset.sav。
四、实验结果与数据处理：一、本人受教育程度和父亲受教育程度的对应分析操作步骤如下：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一，父亲受教育程度和本有受教育程度的关系对所给SPSS数据中变量padeg与变量degree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。
数据集中所有的变量标签均已出现在左边的窗口中，将degree变量选入右侧行变量的小窗口中，此时窗口显示的degree变量形如：degree(??),同时，其下方的定义范围按钮被激活，点击该按钮，进入“行变量的分类全距”对话框，在该对话框中需要确定Degreeyo变量的取值范围，在最小值与最大值处分别填上0和9，按右侧的更新按钮，可以看到degree的取值0～9已出现在“类别约束”框架左侧的窗口中，该框架的作用是对degree的各状态加以限定条件，保持默认值“无”，即对degree的取值不加以限定条件。
点击“继续”按钮，回到“对应分析”对话框，可以看到此时行变量degree 的显示变为degree(0 9).按照同样的方法，把padeg选为列变量敲定其取值范围为0～9，点击OK按键运行，则可以得出输出结果如下五部分。
Active Margin 193 632 75 206 99 1205其中，输出的第一部分Correspondence Table 表是由原始数据按Degree 与Race 分类的列联表，可以看到观测总数n=1499而不是原始数据观测个数1500，这是因为原始数据中有1条记录有缺失。
spss对应分析实验报告
SPSS对应分析实验报告1. 引言本实验旨在使用SPSS软件对一组数据进行对应分析，以探究不同变量之间的相关性。
对应分析是一种多元统计方法，用于研究两个变量之间的关系，可以帮助我们理解变量之间的相互作用和相关程度。
2. 数据收集与处理在本实验中，我们收集了一组包含两个变量的数据。
变量A表示一个人的年龄，变量B表示他们的学习成绩。
我们通过调查问卷的形式收集了这些数据，并将其导入SPSS软件进行后续的分析。
3. 数据分析步骤1：导入数据首先，我们需要将收集到的数据导入SPSS软件。
在SPSS的菜单栏中选择“文件”->“导入数据”，选择正确的数据文件并进行导入。
步骤2：变量选择在数据导入后，我们需要选择我们要分析的变量。
在SPSS的变量视图中，选择变量A和变量B，并将它们移到分析视图中。
步骤3：描述性统计在开始对应分析之前，我们可以先对数据进行描述性统计。
在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“描述统计”->“描述性统计”。
选择变量A和变量B，并点击“确定”按钮，SPSS将生成包含均值、标准差等统计指标的报告。
步骤4：对应分析接下来，我们可以进行对应分析。
在SPSS的菜单栏中选择“分析”->“相关”->“对应分析”。
选择变量A和变量B，并点击“确定”按钮，SPSS将生成对应分析的结果报告。
步骤5：结果解释对应分析的结果报告中，我们能够看到变量A和变量B之间的相关系数，以及相关系数的显著性水平。
通过这些信息，我们可以判断变量A和变量B之间的关系是否显著，以及相关性的方向和强度。
4. 结论通过对应分析实验，我们得出以下结论：1.变量A和变量B之间存在显著的相关性。
2.相关系数为正数，表明变量A的增加与变量B的增加呈正相关关系。
3.相关系数的数值较高，说明变量A和变量B之间的相关性较强。
这些结论对我们理解变量A和变量B之间的关系，以及对进一步研究和分析具有重要意义。
5. 结束语SPSS是一款功能强大的统计软件，可以帮助我们进行各种数据分析。
对应分析
实验五对应分析姓名：***学号：*********班级：11级统计2班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及操作方法。
二准备知识：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。
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。
三实验思想：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。
首先编制两变量的交叉列联表，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映在一张二维或三维的散点图；最后，通过观察对应分布图就能直接地把握变量之间的类别联系。
四实验内容：五实验步骤：（1）数据录入。
打开SPSS数据编辑器，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“地区”，用B表示“死因”，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。
（2）进行对应分析。
依次点击“Data→Weight Cases →”再将“频数”导入“频率变量”，依次点击“analyze-data reduction→correspondence→将地区导入行→定义全距→最小值为1，最大值为12。
将死因导入列→定义全距→最小值为1，最大值为10,。
点击更新→点击继续”。
对应分析实验
对应分析实验原理：，是A 的非零特征根。
为相应的特征向量，则有（1）A与B的所有非零特征根相等；（2）B 的非零特征根所对应的特征向量为。
实验目的:(1)掌握对应分析的方法；（2）能够运用对应分析的算法解决实际问题。
实验题目：研究妇女年龄与对惩治腐败看法的对应关系。
按年龄分为4组，对惩（1）单击Analyze Data Reduction中Correspondence Analysis命令，进入对应分析主对话框设置。
（2）设置行变量、列变量并定义其值域。
然后单击Options进入统计量的选择的对话框，选择Profiles（边缘概率）、Joint（组合图）和默认的参数。
（3）单击Continue和OK按钮，产生统计结果。
实验结果分析：（1）维度选择:从表二可看到，第1组重要性占73.8%，第2组重要性占25.2%，第3组以后只占10%，第1组最重要，第2组次之，所以选择两个维度即可。
（2）行分（Row Score）：从表三可看到，行分中，36至45岁一组的比分占0.469，将近一半。
（3）行点（Row Point）：对每一维惯量的贡献，维1主要有26至35岁以及46至55岁一组共同解释。
维2主要由25岁以下一组以及46至55岁一组共同解释，说明46至55岁一组“感情不专”与两维都沾边。
(4)列分（Colume Score）：列分中，信心不大一组比分占0.356%，其次有信心一组的比分占0.2%。
(5)列点（Colume Point）：对每一维量的贡献，维1主要由信心不大一组以及不说清楚一组共同解释。
维2主要由有信心一组以及说不清楚一组共同解释，说明“说不清楚”一组“感情不专”，也与两维都沾边、（6）解法：综合上面5点，维1与“26至35岁”+“信心不大”有关。
根据这个特点，画出图形“26至35岁”对应“信心不大”的图点应聚集在维1的轴末端（见表五），表明“26至35岁”的妇女同胞绝大多数人对当前惩治腐败的信心不大。
对应分析实验报告
对应分析实验报告对应分析实验报告一、引言对应分析实验是一种常见的统计分析方法，用于研究两个变量之间的关系。
它可以帮助我们了解变量之间的相关性，并揭示出隐藏的规律和趋势。
本实验报告旨在通过对应分析实验，探讨变量之间的关系，并提出相应的结论。
二、实验设计与方法本次实验选择了两个变量进行对应分析，分别是A变量和B变量。
首先，我们收集了相关数据，并进行了数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理。
然后，我们使用对应分析方法对数据进行分析，并得出相应的结果。
最后，我们对结果进行解读和讨论。
三、实验结果通过对应分析，我们得到了以下结果：1. 对应分析图根据对应分析的结果，我们绘制了对应分析图。
图中展示了A变量和B变量在二维平面上的分布情况。
通过观察图形，我们可以初步判断出两个变量之间的相关性。
2. 相关系数我们计算了A变量和B变量之间的相关系数。
相关系数可以反映两个变量之间的线性关系程度。
根据计算结果，我们可以得出A变量和B变量之间存在一定的相关性。
3. 显著性检验为了验证A变量和B变量之间的相关性是否显著，我们进行了显著性检验。
通过计算p值，我们可以判断相关性的显著性水平。
根据显著性检验的结果，我们可以得出A变量和B变量之间的相关性是显著的。
四、讨论与结论基于实验结果，我们对A变量和B变量之间的关系进行了讨论和结论：1. 解释变量A变量可以作为解释变量，用来解释B变量的变化。
通过对应分析，我们可以得到A变量对B变量的解释程度。
这有助于我们理解B变量的变化规律，并找出影响B变量的重要因素。
2. 预测模型基于对应分析的结果，我们可以建立预测模型，用来预测B变量的取值。
通过该模型，我们可以根据A变量的取值，预测出B变量的可能取值范围。
这对于决策和规划具有重要意义。
3. 实验局限性本实验存在一定的局限性。
首先，我们只选择了A变量和B变量进行对应分析，可能存在其他未考虑的变量对结果的影响。
其次，数据的收集和处理也可能存在误差。
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实验报告课程名称多元统计分析实验项目名称五、对应分析班级与班级代码实验室名称（或课室）专业任课教师学号：姓名：实验日期：姓名实验报告成绩评语：1.对对应分析问题的思路、理论和方法认识正确；2.SAS软件相应计算结果确认与应用正确；3.SAS软件相应过程命令正确。
注:“不正确”为有不正确之处，具体见后面批注。
指导教师（签名）说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。
实验项目五对应分析实验目的：通过对应分析的实验,熟悉对应分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能，会调用SAS软件对应分析等有关过程命令，根据计算机计算的结果，分析和解决对应分析问题。
实验原理：解决对应分析问题的思路、理论和方法。
实验设备：计算机与SAS、SPSS软件。
实验数据：教科书p240例1数据。
实验步骤：1．指标的正向化和排序表1（单独计算，可在SPSS软件中计算）；2. 调用因子分析过程命令输入正向化数据求得：前k个初始因子方差贡献解释,达到简单结构的初始因子载荷阵L0k(Factor Pattern)见表2，初始因子样品值矩阵F 0n×k，对L0k、L0k+1、…、L0p都进行方差最大化的正交旋转(穷举法)，从中选出达到简单结构的旋转后因子载荷阵LГl(Rotated Factor Pattern)见表2, 前l个旋转后因子方差贡献i v(i v在SAS软件中Rotated Factor Pattern)，旋转后因子样品值矩阵F Гn×l；3.设确定的正向化后因子载荷阵记为L*，正向化后因子记为 F *= (F1*,…,F m*)′，正向化后因子样品值矩阵为F *n×m，调用散点图过程命令输入变量点坐标L*、样品点坐标F *n×m的行数据给出因子坐标系F1*,…, F m*中的因子分析图1。
实验结果、实验分析、结论（有关表图要有序号、表的序号在左上方、图的序号在图的正下方、表的中英文名、表的上下线为粗线、表的内线为细线、表的左右边不封口，表图不能跨页、表图旁不能留空块, 引用结论要注明参考文献）：因子双重信息图对应分析应用步骤如下：（1）给出原始数据阵正向化和排序表1，对该数据进行标准化；表1 数据阵正向化表XI X2 X3 X4 X5 X6 X7山西 1.712592694 0.11148 0.092473 0.050073 0.038193 0.018803 0.079946 内蒙古 1.720524829 0.081315 0.11238 0.042396 0.04328 0.040004 0.083339 辽宁 1.769798738 0.100121 0.12397 0.041121 0.043429 0.031328 0.078919 吉林 1.883530037 0.10536 0.116952 0.045064 0.043735 0.038508 0.095256 黑龙江 1.801149494 0.0965 0.143498 0.037566 0.052111 0.026267 0.072829 海南 1.526829447 0.047852 0.095238 0.047945 0.022134 0.018519 0.096844 四川 1.562470704 0.06168 0.116677 0.048471 0.033529 0.017439 0.072043 贵州 1.378855798 0.056362 0.073262 0.044388 0.016366 0.01572 0.057261 甘肃 1.473557019 0.058043 0.088316 0.0381 0.039794 0.015167 0.067999 青海 1.501697669 0.088508 0.096899 0.038191 0.039275 0.019243 0.033801其中X1进行正向化，100/X1为值，得到新的X1列，名为全部支出市食品支出的数倍。
其余变量不变。
输入进sas系统，并进行标准化。
(1)选取简单结构的初始、旋转后因子载荷阵：主成分法下，设L0k(k列)是达到简单结构的初始因子载荷阵见表2，对L0k、L0k+1、…、L0p都进行方差最大化的正交旋转(穷举法)，从中选出达到简单结构的旋转后因子载荷阵(用后面的因子载荷阵每行元素最大绝对值靠近1频数表3确定)，记为LГl(l列)见表2；在L02、的时候初始因子载荷阵达到简单结构(3)确定因子是否旋转：L 0k 、L 0l Г比较，若L 0l Г达到更好的简单结构，则用旋转后因子；若L 0k 达到更好的简单结构或L 0l Г、L 0k 都是差异不大的简单结构，则用初始因子；根据表3的情况分析，选择初始因子。
(4)记达到更好简单结构的s 列因子载荷阵是L s ，相应的因子方差贡献率表4；根据临界值表中r （8）=0.631，在(L 02Г2,2/13λu 3，…,2/16λu 6)前2列有载荷绝对值大于显著相关的临界值，2列后没有载荷绝对值大于显著相关的临界值，故因子个数m = 2。
方差贡献率为 0.8028。
(4)确定因子轴F 1*,F 2*(因子个数2)：若(L s ,2/11+s λe s +1,…,2/1p λe p ) [(2/11+s λe s +1,…,2/1p λe p )是p 列初始因子载荷阵后面的p -s 列]前2列有元素绝对值大于显著相关的临界值，2列后没有元素绝对值大于显著相关的临界值，则因子个数为2，相应的因子载荷阵记为L *见表2，L *回归的因子记为F 2*=( F 1*,F 2*)′，因子F 2*的样品值矩阵记为F *10×2见表5，F j *为F *n ×m 的第j 行;(5)因子载荷阵、因子及其样品值的正向化和因子命名：在L *的第j 列l j *的元素中，选出绝对值大于显著相关临界值的对应变量，归为因子F j *一组，正向化是：如果归为因子f j 一组变量及其l j *中的对应的相关系数符号的综合影响是越大越好，l j *、F j *取正号，否则，取负号成为-l j *、-F j *。
命名：由归为因子F j *一组变量及其l j *中的对应的相关系数符号的内在关系对因子F j *进行命名；设正向化后因子载荷阵记为L *，正向化后因子记为F *= (F 1*,…, F m *)′，正向化后因子F *的样品值矩阵仍记为F *n ×m ；(6)作因子分析图：在m 维直角坐标系中，用第i 个坐标轴表示因子轴F i *，用L *的第i 行作为指标x i 的坐标值、F *n ×m 的第j 行F j *作为第j 个样品X j 的坐标值，该散点图即为因子分析图1；(7)分析与评价：根据因子分析图1，给出指标之间(结合L *)的相关性分析，按样品点所属象限(结合 F *n ×m )得出分类结果，从指标与坐标轴F 1*、…、F m *的方向上，样品所处的位置，给出指标对样品的影响及其影响方向，对样品进行优势、劣势、潜力状况和原因等的综合评价，直至给出较客观、较可靠的决策相关性建议。
实验程序：附：正向化公式：反向指标(如资产负债率) x j 正向化公式：a -x j ；强度逆向指标(如居民消费价格指数，商品零售价格指数，食品支出比重) x j 正向化公式：⎪⎩⎪⎨⎧++>或有负数时。
中有当）（时，当0,1max /10,/ij j ij i ij j x x x x x b 适度指标(如产品销售率, 速动比率) x j 正向化公式：),1/(1+-E x j E 为理想值。
这里ij x 为第i 个样品第j 个指标的观测值。
data socecon;input x1-x7;cards;1.712592694 0.11148 0.092473 0.050073 0.038193 0.018803 0.0799461.720524829 0.081315 0.11238 0.042396 0.04328 0.040004 0.0833391.769798738 0.100121 0.12397 0.041121 0.043429 0.031328 0.0789191.883530037 0.10536 0.116952 0.045064 0.043735 0.038508 0.0952561.801149494 0.0965 0.143498 0.037566 0.052111 0.026267 0.0728291.526829447 0.047852 0.095238 0.047945 0.022134 0.018519 0.0968441.562470704 0.06168 0.116677 0.048471 0.033529 0.017439 0.0720431.378855798 0.056362 0.073262 0.044388 0.016366 0.01572 0.0572611.473557019 0.058043 0.088316 0.0381 0.039794 0.015167 0.0679991.501697669 0.088508 0.096899 0.038191 0.039275 0.019243 0.033801 ; proc factor data=socecon M=prin priors=one p=0.8 simple corr; var x1-x7; run; proc factor data=socecon R=n n=2 score out=O951; var x1-x7; run; proc print data=O951; var factor1-factor2; run;DATA CCC; INPUT _name_ $ factor1 factor2; CARDS;1 0.10130 0.869742 0.74964 0.229543 0.90845 -0.165114 1.26153 0.873195 1.20450 -0.985376 -0.92059 1.417667 -0.45532 0.505978 -1.66099 -0.007969 -0.73608 -0.9122610 -0.45244 -1.82541 x1 0.96888 0.21503 x2 0.78905 -0.09590 x3 0.84300 -0.09502 x4 -0.21642 0.88243 x5 0.87170 -0.38437 x6 0.82301 0.16667 x7 0.40839 0.82347 ;run; proc prinqual data=socecon out=rec mdpref rep; transform identity(x1-x7); run; proc sort data=ccc; by _name_; run; proc sort data=rec; by _name_; run; data d; merge rec ccc; by _name_;run; data e; set d; prin1=factor1; prin2=factor2; run; %plotit(data=e,datatype=mdpref2 1,href=0,vref=0)DATA CCC; INPUT _name_ $ factor1 factor2;CARDS;1 0.10130 0.869742 0.74964 0.229543 0.90845 -0.165114 1.26153 0.873195 1.20450 -0.985376 -0.92059 1.417667 -0.45532 0.505978 -1.66099 -0.007969 -0.73608 -0.9122610 -0.45244 -1.82541 x1 0.96888 0.21503 x2 0.78905 -0.09590 x3 0.84300 -0.09502 x4 -0.21642 0.88243 x5 0.87170 -0.38437 x6 0.82301 0.16667 x7 0.40839 0.82347 ;run; proc prinqual data=s out=rec mdpref rep; transform identity(x1-x7); id no; run; proc sort data=ccc; by _name_; run; proc sort data=rec; by _name_; run; data d; merge rec ccc; by _name_; run; data e; set d; prin1=factor1; prin2=factor2; run; %plotit(data=e,datatype=mdpref2 1,href=0,vref=0)(1)变量的正向化。