spss教程：如何对应分析

对应分析不是简单的点几下就可以作出来的 需要一定的统计学背景 需要做统计分析来找我们。百度输入我的名字找到我的联系方式 大网站，信誉第一！

对应分析一种类似于主成分分析的变量降维分析方法，主要用于定性二维或列联表数据的分析，与主成分分析不同之处除了分别用于定性与定量数据的分析外，主成分基于的是方差分解与共享，对应分析基于卡方统计量的分解与贡献。

对应分析可以分析变量间的相关性和同一变量各分类之间的差异性或相似性，可借助图形观察对应关系，“列联表分析”可分析两定性变量间的相关性，对于进一步分析差异性和相似性就无能为力。

可以认为相关性是越大的，但是这样来解释的话本人感觉有缺陷。首先，维度1、2可以理解为通过主成分分析得到的两个主因子，因此这两个维度的含义需要参照维度得分来解释，而维度得分恰好就是上面二维图像的横纵坐标。若坐标值（图中的点）即变量

材料/工具

spss数据处理软件

列联表分析（Crosstabs） 列联表是指两个或多个分类变量各水平的频数分布表，又称频数交叉表。SPSS的Crosstabs过程，为二维或高维列联表分析提供了22种检验和相关性度量方法。其中卡方检验是分析列联表资料常用的假设检验方法。 例子：山东烟台

方法

选择相关变量分别作为列表的行列变量，都是分类变量。

可以认为相关性是越大的，但是这样来解释的话本人感觉有缺陷。首先，维度1、2可以理解为通过主成分分析得到的两个主因子，因此这两个维度的含义需要参照维度得分来解释，而维度得分恰好就是上面二维图像的横纵坐标。若坐标值（图中的点）即变量

点击“分析”

SPSS中没有单独的主成分分析，是和因子分析放在一起的。 在Data Reduction--Factor中。 主成分分析与因子分析只是主成分提取方法不同。 Extraction中选区PC。dhappy(站内联系TA)我可以传个可见给你shenfx521(站内联系TA)那麻烦你给我传一下啊，

选择“降维”点击“对应分析”。

？是很么问题i 对应分析是 找出分类变量之间的关联性 而最优尺度分析 则是将分类变量找到最优量化方式

变量“x”设为行。

您肯定没有输入原始的数据，而是输入了类似于【 行、列、频数】 1 1 59 1 2 81 1 3 22 2 1 14 2 2 84 2 3 13 3 1 70 由于不是原始数据，您需要再弄下权重 选择数据data → weigh 赋予权重

变量“y”设为列。

聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。 如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。 如果分成2类：第1个类别

分别设置x,y的分类范围。

统计学实践第章数据分析概述与软件入门1.1SPSS软件概述1.1.1SPSS简介SPSS（StatisticsPackageforSocialScience）forWindows是一种运行在Windows系统下的社会科学统计软件软件包。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，

点击“统计量”

这个就涉及到建模了，最常见的就是回归分析，尤其是多元线性回归，它的有点是模型中的自变量系数能反映出该变量对因变量的影响程度，缺点是拟合优度未必是最佳的。也可以采用其它回归模型，它能在一定程度上弥补拟合优度，但是系数的可读性需要

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基础篇第1章 概述第2章 数据类型与统计学描述第3章 概率分布与正态性检验第4章 区间估计与假设检验第5章 区间数据的统计推断第6章 名义分类数据的统计推断第7章 有序数据的统计推断第8章 简单线性回归与相关第9章 曲线回归与非线性回归第10章 多

点击“确定”，开始分析。

聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。 如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。 如果分成2类：第1个类别

其中第一个即原始对应表，就是原始的二维频数分布表。接下来的是“行简要表”、“列简要表”，例如行简要表中，由对应表知，0.056=9/162。

聚类类别不是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。 如果分成3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。 如果分成2类：第1个类别

“质量”：0.108=68/632，质量是基于边际频数的影响量，为行或列百分比的加权均数，值越大，对形心影响越大，即越靠近形心。

看你想做什么结果，如果变量不多就不用因子分析，多的话可以做下因子分析，做个人群聚类，分成几类人群，再根据人群可以做个对应分析，其他频数什么交叉表看着做就是了

摘要：降维数至3维（因子），是因为行列2变量中分类数最小的行变量的类数4减一个的结果。

1. 因子分析模型 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变

奇异值：最好翻译成特征值，解释行与列因子分的相关性。

结合大量的实例对spss各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。每章均给出大量分析案例，具体内容为spss简介、spss数据挖掘系统介绍、spss数据文件管理、spss数据预处理、spss基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作

惯量：等于各因子特征值的平方，例如0.048=0.219 x 0.219。

卡方：原始列联表的卡方检验。

“惯性比例解释”、“惯性比例累积”，解释因子的贡献率。

“置信奇异值”应该翻译成“置信特征值”，因为选择的是2维解，所以只给出两个因子的结果，标准差越小，说明点估计值越准确，因子的相关系数越小，则说明因子分解越稳定。

“概述行点”、“概述列点”，其中的“质量”还是上面图片中的结果，给出“维中的得分”、“贡献”，结果见图片。

因子负荷图，可以看出哪些变量属于第一因子，哪些偏向于第二因子，图形很是直观。

基于第一因子的最优对应表，同因子负荷图一样，可以反映行列变量间的相关性。与原始的对应表可知，行列变量的顺序有所变动，观察可知，颜色深对应颜色深的，浅的对应浅的。

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SPSS聚类树状图 怎么分析

聚类类别不百是唯一的，建议可以单独画一条垂直线，然后对应查看分成几个类别，以及每个类别与分析项的对应关系。

如果度分成知3个类别：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项5，道3，7；第3个类别对应分析项1，6，2，4。

如果分成2类：第1个类别对应分析项8；第2个类别对应分析项1-7

具体分为几类要由你自己来确定。这个过程也可以在网页内端SPSSAU完成，分析前设置类别个数，系统会自容动安装要求进行聚类。

另外可以看下SPSSAU的帮助手册，里面有详细的说明。

SPSS统计分析基础教程

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原发布者:xisu孤独行者

SPSS对应分析中如何选择离散的行列范围，而不是定义全距范围

具体数据给我看一下，可以考虑select功能

在spss的对应分析中，我们的各个变量之间的单位必须统一吗？

这个就涉及到建模了，最常见的就是回归分析，zhidao尤其是多元线性回归，它的有点是模型中的自变量系数能反映出该变量对因变量的影响程度，缺点是拟合优度未必是最佳内的。也可以采用其它回归模型，它能在一定程度上弥补拟合优度，但是系数的可读性容需要进一步研究。这是属于很基本的spss分析，很多书都有详细的描述。追问我说的是对应分析，有的书上叫做相应分析，不是您刚才说的回归分析啊，因为我看书上只要是涉及对应分析的例子他们的各个变量之间的单位是统一的，我现在做的各个变量的单位不统一。不知道能不能用对应分析了，至于那个多重对应分析我会的，单位不统一也可以做，关键是对应对应分析各个变量单位不统一是否可以按照书上做，这是关键点。

在spss里进行多元对应分析，不出联合图，只出这个提示是什么意思？

如果你数据没错的话，可能你模块的授权没有拿到、换一个验证码试试。