对应分析实验报告

对应分析实验报告一、实验项目已知在美国西南部7个考古场所挖掘出来的4种不同类型陶器的频数，做对应分析，并给出解释。二、实验原理对应分析利用降维思想分析原始数据结构，以简洁、直观的揭示属性变量之间及属性变量各种状态之间的相关关系。对应分析利用对列联表的简化以及行、列剖量等因子的分析，可以在一张二维图上同时表示出两类属性变量的各种状态，从而更加直观的描述原始数据结构。三、实验步骤数据录入：首先在变量视图中输入各变量的名称，给出相应定义:名称类型竟度小教标签值缺失端号数值(N)10□无无考古地点数值(N)10□｛顷...无陶器类型数值(N)10□无频数数值仰)100无无对应分析:

(1)表1为该实验的列联表，是对有关频数的描述以及统计，表示各因素的值都有效;(2)摘要蜩垦比例罟信耳声值相关维却憎里卡方Sia.标准葬21.529.200.535.535.020.3432.425.101.345.BS0.0363.251.063.1201.000总计.523407.157,000a1.0001.000a.13自由度表2：摘要表摘要表给出了总惯量、卡方值及每一维度（公共因子）所解释的总惯量的百分比信息。由表2可知总惯量为0.523,卡方值为407.157,有关系式：407.157=0.523*778（存在误差），由此可以直观的看出总惯量与卡方值的关系，同时说明总惯量描述了对应表行与列之间的相关关系。Sig反映了行与列各状态在二维图中分值得相关度，即对行与列进行因子分析产生的新的综合变量的典型相关系数，等于特征值的平方根。表中Sig值小于0.05，则拒绝原假设，即行与列之间不独立，因此，可以进行对应分析；(3)

腺逑行点a芒六曲占笑中的岸廿点对维崂壁维对点•量后母121212急LID0.1141技.178.356如-.560.4009荒.JtbAL-.927.049.ubl.1UJ.70Gad/P2.149.199-.872.057.011.267.055.8".901P3.036.0H-.775.029.045.051.431.314.745P4.170.211.160.044.014.013.091.053.144P5.164-008-.103.008.003.00i.103.092.195坪n-叫「.159.917.032有敦削i-I.JC0.5231.0001.000a.对栋标准化表3：行点闺罢生不维中曲得T点对维瓦量12格里1212A.264.690-.686.138.13-.402.仲628.QOQB.117-.014.460.063100.060.OJC.174.174C.428-.767.122.141.478.□15.945JH19.964D.0911.3031.560.102.293.522.450.516.960有龄+1000.5231.0001.000a对耕标准化表4:列点表3、表4是对列联表行与列各状态有关信息的概括。其中质量部分代表列联表中行与列的边缘概率；维中的得分是各维度的分值，即行与列各状态分量在二维图中的坐标值；惯量是每一行（列）与其重心得加权距离的平方；贡献部分是指行（列）的每一状态对每一维度（公共因子）特征根的贡献，贡献的数值越大，说明其相应状态，维度的贡献越大。对应分析结果及分析:

图1:双标图图1:双标图•考古地点*陶器类型图1为对应分析的最终结果，即考古地点各状态与陶器类型各状态在同一张二维图上的投影。加上相关参考先后，由各因子间距离长短可以看出，D种陶器在P0处产量最多，C种陶器在P6处产量最多，A陶器在P1，P2,P3考古地点数量都相对较多，B陶器无显著特点。四、实验总结在属性变量的取值较少时，可以将所有数据放到一张列联表中就可以直观