SPSS（十二）SPSS对应分析（图文+数据集）
SPSS（十二）SPSS对应分析（图文+数据集）
对应分析的介绍
对应分析其实是对分类变量进行信息浓缩的方法，之前的主成分分析/因子分析针对的是连续型的变量
分析分类变量间关系时
- 卡方检验只能给出总体有无关联的结论，但不能进行精细分析，在变量类别极多时于事无补
- Logistic模型在多分类时我们可以使用哑变量，但是例如56各民族，我们要弄55个哑变量，自变量还要考虑交互项，几百个参数，过于笨拙
解决办法
- 精细建模：对数线性模型
对数线性模型在探究分类变量与分类变量之间的关系时非常强大，不过太过复杂，不好解释
- 直观展示：对应分析（对于对数线性模型我们可以偷点懒，不要那么精细，让其好解释一点）
对应分析的特点
- 是多维图示分析技术之一，结果直观、简单
- 与因子分析有关，等价于分类资料的典型相关分析
- 用于展示两个/多个分类变量各类间的关系（比如：高收入、黑人、男性倾向于反对开战）
- 研究较多分类变量间关系时较佳
- 各个变量的类别较多时较佳（均为四类以上）
对应分析的实质（理论很复杂，但是结果很明了简单）
- 就是对列联表中的数据信息进行浓缩，然后以易于阅读的图形方式呈现出来
- 以默认的卡方测量方式为例，首先以列联表为分析基础，计算基于H0假设的标化单元格残差
- 将每行看成是一条记录，基于列变量相关系数阵进行因子分析，计算出列变量各类的负荷值
- 将每列看成是一条记录，基于行变量相关系数阵进行因子分析，计算出行变量各类的负荷值
一句话来说就是计算出残差，残差做因子分析提取主成分之后绘图（散点图）表示
对应分析的局限性
- 不能进行变量间相关关系的检验，仍然只是一种统计描述方法
- 解决方案的所需维度需要研究者决定
- 对极端值敏感，对于小样本不推荐使用
案例：头发与颜色间存在何种关联
数据集如下
98 1 1
343 1 2
326 1 3
688 1 4
48 2 1
84 2 2
38 2 3
116 2 4
403 3 1
909 3 2
241 3 3
584 3 4
681 4 1
412 4 2
110 4 3
188 4 4
85 5 1
26 5 2
3 5 3
4 5 4第一列的数据是加权的
我们先使用百分比堆积图看会比较直观一些
我们的对应分析就是比上面那个更加直观的表示出来，对应分析只是一种统计描述的方法，我们要先进行卡方检验
结果如下 ：
Pearson卡方检验Sig.<0.05证明两个变量并不是没有关联的，并不是完全独立的
对应分析建模
定义其范围
结果解读
摘要：就是提取了几个维度，最多可以提取三个维度，我们看到其只取了两个维度；摘要里面有卡方检验，其实我们前面单独做卡方检验没有必要，和前面我们自己手动做卡方检验结果一致；比较有用的是惯量比例里面的解释，指的是这个信息携带了百分之多少的原始信息量
概述行、列点：在两个维度坐标空间中计算出其对应的坐标
行和列点：这个就是对应分析图，也就是我们最终结果呈现
为了方便结果查看，我们添加X/Y参考线，位置都为0
（0,0）代表无任何倾向，无任何关联
得到这张图
对应分析图的阅读
每个维度可能代表了一种特征
实际上就是一个提取出的主成分，但由于分类变量的信息较少，可能找不到合理的解释
1．考察同一变量的区分度：如果同一变量不同类别在某个方向上靠得较近，则说明这些类别在该维度上区别不大。
2．考察不同变量的类别联系：一般而言，落在从图形原点(0,0)处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。散点间距离越近，说明关联倾向越明显；散点离原点越远，也说明关联倾向越明显。
（注意：远点周围的点不要去解释，因为原点代表无任何倾向，无任何关联）
对应分析图的正确解释：
- 错误的解释：金色头发的儿童中蓝色、浅色眼睛者居多
- 正确的解释：相对于平均水平而言，金色头发的儿童中蓝色、浅色眼睛的比例要高一些，也就是高于其他颜色头发的儿童
对应分析补充扩展
假如某一个变量的类别数据量太少我们不想纳入模型分析，可以设置其为补充型，选为补充型之后类别不会纳入模型，但是会显示结果
变量下面的框框，定义范围，类别约束里面选类别为补充型
假如我们想把两个类别当成一个类别来观察，还是在刚才那里设置，设置为类别必须相等
对应分析中应注意的问题
分析目的：重在观察行、列变量间的联系
数据类型：无序分类较佳，如果均为有序分类，且变量较多时，采用多维偏好分析更合适
样本量：对极端值敏感，分析时有必要去除频数过少的单元格，对于小样本不推荐使用
变量间关联：不能将对应分析作为筛选相关变量的方法，变量纳入前最好先做卡方检验
SPSS（十二）SPSS对应分析（图文+数据集）相关推荐
- SPSS(十九)SPSS之时间序列模型（图文+数据集）
SPSS(十九)SPSS之时间序列模型(图文+数据集) 时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列.正如人们常说,人生的出场顺序很重要,时间序列中隐藏着一些过去与未来的关系. ...
- SPSS（十八）SPSS之信度分析（图文+数据集）
SPSS(十八)SPSS之信度分析(图文+数据集) 首先我么先了解信度是什么,能做什么: 信度分析简介 探索研究事物间的相似性 真分数测量理论的基本假设 实际得分与真分数存在线性关系:X = T + ...
- SPSS（十七）SPSS之判别分析进阶（图文+数据集）
SPSS(十七)SPSS之判别分析进阶(图文+数据集) 为什么会有这些新模型的出现? 树模型结构 神经网络模型 传统模型的局限 任何统计模型都是对现实世界复杂联系的简化 统计理论假设对任何一个随机现象 ...
- 面渣逆袭：Redis连环五十二问，图文详解，这下面试稳了
大家好,我是老三,面渣逆袭系列继续,这节我们来搞定Redis--不会有人假期玩去了吧?不会吧? 基础 1.说说什么是Redis? Redis是一种基于键值对(key-value)的NoSQL数据库. ...
- SPSS 共同方法偏差（图文+数据集）【SPSS 040期】
一.教学内容 二.备注 相关资料已上传我的资源,下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343
- torch学习 (三十二)：周杰伦歌词数据集与长短期记忆 (LSTM)
文章目录 1 引入 2 长短期记忆 2.1 输入门.遗忘门和输出门 2.2 候选记忆细胞 2.3 记忆细胞 2.4 隐藏状态 3 代码 致谢 1 引入 本文介绍一种常用的门控循环神经网络:长短期记 ...
- 深度学习自学（十二）：关键点数据集处理－300VW
一.300VW关键点数据集 最近训练关键点模型缺少数据,所以整理了下300vw的视频数据,整理成:文件名+检测框+关键点的多标签数据. 数据路径:https://yun.baidu.com/s/1bo ...
- 【汇智学堂】-div+css布局十二(商品列表图文展示）
效果图: html文件: <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset="UTF-8">< ...
- 【Android游戏开发二十二】（图文详解）游戏中灵活实现动画播放！简述J2me的游戏类库与Android游戏开发！
本站文章均为 李华明Himi 原创,转载务必在明显处注明:(作者新浪微博: @李华明Himi ) 转载自[黑米GameDev街区] 原文链接: http://www.himigame.com/andr ...
最新文章
- Exynos 4412启动过程(群聊笔记记录)
- 关于mpi的理论知识以及编写程序来实现数据积分中的梯形积分法。
- JSONP简单入门介绍
- matlab光顺拐点,基于MATLAB的最大误差双圆弧逼近曲线的算法及实现.pdf
- 莉莉丝《剑与远征》：基于阿里云全站加速提升用户体验
- Tomcat和myeclipse的相关操作以及myeclipse的激活方法
- UVA 11198 Dancing Digits
- [1424] 金克拉与贪吃蛇的故事
- 默纳克电梯系统服务器怎么操作,默纳克系统常见问题之六——电梯不运行
- 帝云CMS内容管理系统
- MFC简易RTF编辑器
- 机械设备维修报修小程序开发制作功能介绍
- JVM 下篇：性能监控与调优
- 论文解读《ResRep: Lossless CNN Pruning via Decoupling Remembering and Forgetting》
- 翻译:《JavaScript 权威指南(第5版)》第一章(一)
- Windows XP 下安装SQL SERVER 2005问题汇总
- 通过js动态为标签元素添加点击事件
- 删流氓软件-极速输入法
- Tableau进行时间序列、线性回归
- Opencv之利用matchshape算子实现简单的形状匹配