多元对应分析实例_第1页
多元对应分析实例_第2页
多元对应分析实例_第3页
多元对应分析实例_第4页
多元对应分析实例_第5页
已阅读5页,还剩5页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、多变量分析讲座-多重对应分析方法多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效,当然首先我们要理解并思考,如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量,这时候就可以用简单对应分析了。对应分析对数据的格式要求:对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。两个变量间简单对应分析。多个变量间多元对应分析。现在,我们还是来看看如何操作多重对应分析并如何解读对应图;我们假定有个汽车数据集,包括:来源国(1-美国、2-欧洲、3-日本)尺寸(1-大型、2-中型、3-

2、小型)类型(1-家庭、2-运动、3-工作)拥有(1-自有、2-租赁)性别(1-男、2-女)收入来源(1-1份工资来源、2-2份工资来源)婚姻状况(1-已婚、2-已婚有孩子、3-单身、4-单身有孩子);从数据集看,我们有7个定类变量,如果组合成简单的交叉表是困难的事情,此时采用多重对应分析是恰当的分析方法。:*Cars_DCAsav数据集聞-FASTStatistics数据编辑器文件(D编辑视閨过)数据转换CD甘析冋直销(M)图形实用程序M窗口回22:nsize2.00originsizet/Pehomesexincomemarital1Ameri匚加LargeFamilyOwnMale1Inc

3、omeMarriedw.2JapaneseSmallSportyOwnMale1IncomeSingle3JapaneseSmallFamilyOwnMale2IncomesMarried4Ameri匚日riLargeFamilyRentMale1IncomeSingle5AmericanMediumFamilyOwnMale2IncomesMarriedw.6JapaneseMediumFamilyOwnMale2IncomesSinglew.7AmericanLargeFamilyOwnFemale2IncomesMarriedw.8EuropeanMediumFamilyOwnFemal

4、e2IncomesMarriedw.9AmericanMediumSportyOwnMale2IncomesMarried10AmericariMediumFamilyOwnFemale2Incomes;Married下面我还是采用SPSS18.0,现在叫PASWStatistics18.0来操作!注意:不同版本在多重对应分析方法有一些不同,但大家基本上可以看出了,高版本只能是更好,但选择会复杂和不同!在进行多重对应分析之前,研究者应该能够记住各个变量大致有多少类别,个别变量如果变量取值太偏或异常值出现,都会影响对应分析的结果和对应图分析!PASStatistics数据编输器转换分析迅)直梢遁

5、图形回实用程序窗口屯為述统计卜表CO卜比较均值卜一股线性模型卜广文线性模型卜混合模型相关卜回归卜对数线性模型卜神经岡路卜分婪迥卜typeincomemaritaleFar1IncomeMarriedw.ilSpi1IncomeSingleilFar2IncomesMarriedeFar1IncomeSinglenFar2IncomesMarriedw.nFar2IncomesSinglew.eFar2IncomesMarriedw.nFar2IritomesMarriedw.nSp(2IncomesMarriednFar2IncomesMarriecilSpi降维卜因子分析(DnSpi度呈(母

6、卜对应分析QnSpi非卷数检验個卜IISp(nFar宅帝Rll/T|k_以團IJJ生存函数眇窖重响应妙卜1111U111?2Incomes-iiihicSingleeFar1IncomeMarriedw.在SPSS分析菜单下选择降维(DataRedaction-数据消减)后选择最优尺度算法,该选项下,根据数据集和数据测量尺度不同有三种不同的高级定类分析算法,主要包括:多重对应分析、分类(非线性)主成分分析、非线性典型相关分析;注意:随着版本的增高,研究人员在统计分析时就要各位主要变量的测量尺度,并且最好在进行数据清理和分析前,明确定义好测量尺度;当然也要做好Lable工作!接下来,我们就可以选

7、择变量和条件了!大家可以把要分析的变量都放到分析变量内,补充变量的含义是如果有哪个变量你并不想作为对应分析的变量,而只是作为附属变量表现在对应图上可以加入!这一点其实在简单对应分析也有这种定义。(我们将在专门的简单对应分析方法中再讲!)-爹重对应舟析$noriginnsizenhom已nincomenmaritalrikidsnsexorigin(1)引ze(1)typ就1)hcirri已(1)补充变量国:选项().输出标记fiCL):解的錐數吵:离散化保存电)确定丽重置取消帮助然后我们要选择“变量”选项,大家可以选择类别图:每一个变量的分类图,重点是选择联合类别图,我们把7个变量全部放入,执

8、行!(其它选项大家可以测试)F面我们看结果:2.&1.5-1.0-AmericanO:.-:O购乱还是租坡ftS缈狀阮O炎型fVi冰熄川收灵来輻omjuSinglewKids0.5-1Ineoms0O.Cr-0.5-FamilyDMarriedwKidsOwn2IncomesFeinaleMarried-1.0WorkMaleOOSingledRentJapaneseEuropean(-;*_SportySmall0.00.51.01.5上要变量标准化a从图中我们可以看出:美国车都比较大,家庭型,主要购买者是已婚带孩子的;日本和欧洲车主要是小型、运动的和已婚没有孩子的人购买;特别注意:单身和单身带孩子的往往是租赁汽车,收入单一来源,但这个地区没有车满足这个市场,或许是市场空白;具体的解读大家可以根据自己的研究设计和假设去寻找答案!主要统计指标可以看:11ongir/i盒岳料园12?.254St2H尺寸.191A2B.3M.25210?.225畑吨胸具还启组竟.02?.10Esa僂劃.D9D.35.063收入来SS,53S.252.7衲鳩计2.7GB1.5311.34832,37123.23927S3S】:阻变議腻il忧上图主要给我们了对应图维度的解释比率,最下面的图大家会看吗?提示:夹角是锐角意味着相关,所以:定类变量的相关性是不是可以解释啦!总结:(同样适合简单对应分析)对应分

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论