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1、对应对应分析模分析模块块1 1、对应分析概述对应分析概述：“对应分析”在 SPSS 中位于菜单 data reduction 里，这个菜单在数据处理中是一个降维或简化数据的过程。对应分析是通过主成分分析来描述两个或多个分类变量各水平间相关性的分析方法。对应分析的结果主要采用对应分析图来表示，图中的每一个散点代表了某个变量的一个水平，有紧密关系的水平其散点会紧密地靠近在一起。 需要注意：需要注意：如果如果 SPSSSPSS 中的数据没有按统计分析格式录入，而是按数据表的原始排列方式中的数据没有按统计分析格式录入，而是按数据表的原始排列方式录入，录入，SPSSSPSS 则只能通过编程对数据进行分析
2、，而不能通过对话框实现。则只能通过编程对数据进行分析，而不能通过对话框实现。如果要直接通过对话框进行该项分析，则需要将数据转换成统计分析格式。如果要直接通过对话框进行该项分析，则需要将数据转换成统计分析格式。2 2、对应分析的步骤对应分析的步骤： 数据转换成可供分析的统计分析格式（矩阵形式） ，定义变量值标签。 数据加权 进行对应分析：选择行变量、列变量；定义行、列两个分类变量的最大值、最小值 进入 model 子对话框，该对话框提供的选项功能，非常高级，一般很少改动，共有 4 项功能选择。I. 选择分析结果的维度：可选的最大维度数为行、列变量中的最少分类数减 1。II. 选择距离测量方式：有
3、卡方和欧氏距离两种。分类变量一般用卡方，连续性变量用欧氏。III.选择变量标准化方式：这些选项仅在使用欧氏距离时可用，一般不更改。IV. 选择正态化方式：使用默认的对称法即可。 进入 statistics 子对话框，定义需要输出表的结果。I. 输出对应分析表（correspondence table）：实际就是两个变量的行列表（即没有转化的数据表） 。II. 输出行点纵览表（overview of row point） 、输出列点纵览表（overview of column point） ，实际是行列坐标值。III.输出行轮廓表（row profiles） ，输出列轮廓表（column pro
4、files） 进入 plots 子对话框，定义需要输出图的结果。输出对应分析表（scatter plots）：系统默认选择双变量散点图，也可自行选择输出行点图和列点图。通常情况下选择这种图就足够了。3 3、对应分析输出结果的阅读对应分析输出结果的阅读：进行对应分析后一般会输出 4 个表、1 个图。 correspondencecorrespondence tabletable：可以从中看到两个变量各种类别的大致对应情况，也可检查数据录入有无错误。 summarysummary：此表为输出表格中最重要的一个，主要用于确定需要用多少个维度对结果进行解释。 overviewoverview ofof
5、 rowrow pointpoint 和 overviewoverview ofof columncolumn pointpoint，这两张表给出了坐标值。 对应分析图对应分析图，阅读对应分析图有两个原则：I. 首先分不同变量分别检查横轴/纵轴方向上的区分情况，如果同一变量不同类别在某个方向上靠得较近，说明这些类别在该维度上区别不大。II. 比较不同变量各个取值分类间的位置关系，落在从图形中心（0，0）点出发相同方位上大致相同区域内的不同变量的分类点彼此有联系。4 4、实例说明数据转换和加权的过程实例说明数据转换和加权的过程例：茅台、五粮液、水井坊三个品牌的品牌特点。1、 （原始频数表）水井坊
6、水井坊茅台茅台五粮液五粮液 年轻的品牌826641 历史悠久的品牌608077 专业护肤的品牌756080（转换成统计分析的数据表）变量变量 1 1变量变量 2 2变量变量 3 3 行 11182 行 21266 行 31341 行 42160 行 52280 行 62377 行 73175 行 83260 行 933802、数据转换完成后，在 SPSS 中用变量 3 进行加权。 选择 data 菜单下 weight cases 命令 点击 weight cases by 的选项，导入变量 3，点击 OK3、对应分析 点击 analyze 菜单，选择子菜单 data reduction 选择 correspondence analysis 命令 定义 statistics 子对话框，其余默认 点击 OK，输出结果
