SPSS處理對應分析

1、實驗八：對應分析一實驗目的1) 掌握對應分析方法在SPSS軟件中的實現(xiàn);2) 熟悉對應分析的用途和操作方法；實驗要求某生產(chǎn)純水的企業(yè)為其產(chǎn)品命名，決定對選定的備選名稱方案進行品牌測試，采用問卷調查的方式對消費者進行名稱聯(lián)想調查，以便最終確定產(chǎn)品品牌名稱。調查數(shù)據(jù)表如下產(chǎn)品名稱品牌名稱品牌名稱雪糕純水碳酸飲料果汁飲料保健飲料空調洗衣機玉泉5050855109341120雪源4421106895292812期望2151364130214664波瀾1483713637113365天山綠5088471251353913美純20605374342208是通過對應分析說明選定的品牌在消費者的心目中是否達到

2、了預期效果。三實驗內(nèi)容1. 試驗步驟：(1) 數(shù)據(jù)錄入。打開SPSS數(shù)據(jù)編輯器，建立“對應分析.sav”文件。在變量視窗中錄入3個變量，用A表示“品牌”，用B表示“產(chǎn)品”，用C表示“頻數(shù)”，對A變量和B變量輸入對應的標簽和值，C變量輸入對應的標簽。然后在數(shù)據(jù)視圖中將數(shù)據(jù)對應錄入，其相關操作及變量視圖的效果如下圖一所示：【圖一】(2)進行對應分析。依次點擊“數(shù)據(jù)加權個案描述”再將“頻數(shù)”導入“頻率變量”，如下圖二所示：【圖二】依次點擊“分析-數(shù)據(jù)降維點擊對應分析將pp(品牌名稱)導入行定義全距最小值為1，最大值為6將cpmc(產(chǎn)品名稱)導入列定義全距最小值為1，最大值為7點擊更新點擊繼續(xù)”，如下

3、圖三所示：【圖三】依次點擊“模型選擇距離度量中的卡方繼續(xù)”如下圖四所示：【圖四】依次點擊“統(tǒng)計量選擇行輪廓表，列輪廓表，對應表，行點概覽，列點概覽點擊繼續(xù)”，如下圖五所示：【圖五】依次點擊“圖選擇散點圖中的行點，列點選擇線圖中的已轉換的行類別，已轉換的列類別繼續(xù)”，如下圖六所示：【圖六】試驗結果輸出，如下表一:【表一】話牌宿稱純水靠翊i抖果汁坎斜空ifi玉兒S310Q:12011D292E12734即51364L30ZX&ei14旳7136371J3第匚-坦S3S84712E13&3®13巖20創(chuàng)垢血20A19T1*53K44957&35745：4223實驗分

4、析1) “對應表”是產(chǎn)品名稱與品牌名稱的交叉列聯(lián)表，表中的數(shù)據(jù)為相應的頻數(shù)，有效邊際是相應的合計數(shù)據(jù)?？梢钥吹?，在調查的4223名消費者中，大多數(shù)消費者以玉泉，雪源，美純品牌命名，大多數(shù)消費者命名的產(chǎn)品是雪糕，純水，保健飲料。盡管通過對應表發(fā)現(xiàn)消費者命名產(chǎn)品的傾向，但沒有揭示出以哪種品牌命名哪種產(chǎn)品的規(guī)律；2) “行簡要表”是“對應表”的補充，是用對應表中相應位置的數(shù)據(jù)除以每一行的有效邊際，如50/789=0.063，顯示了各頻數(shù)在各行方向上的百分比，較對應表更直觀清晰?？梢钥吹?，消費者命名“雪糕，純水，保健飲料”分別占總消費者的“14.1%,34.2%,13.7%”,命名“純水”的比例最高，

5、命名“碳酸飲料”的比例最低，僅為7.4%；3) “列簡要表”也是“對應表”的補充，是用“對應表”中相應位置的數(shù)據(jù)除以每一列的有效邊際，如50/597=0.084。顯示了各頻數(shù)在列向上的百分比，較對應表更直觀清晰?？梢钥吹?，消費者以玉泉，雪源品牌命名的比例最高，占到18.6%，以天山綠品牌命名的比例最低，僅為11.8%；4）若將“對應表”中的數(shù)據(jù)看為一個矩陣A,則“摘要”中的慣量為AA'的特征值i，奇異值為對應特征值開根所得的結果，即.?！皯T量”是度量行列關系的強度。慣量比例5中的“解釋”為各特征值所占特征值總和的百分比，即方差貢獻率i/j。在“摘要”i1中，由對應分析的基本原理可知，提

6、取的特征根個數(shù)為minr,c1，這里，由于品牌名稱有6個水平（r=6），產(chǎn)品名稱有7種（c7），因此提慣量，也即特征值。其中第一個特征根的值最大，意味著它解釋各別差異的能力最強，地位最重要，其他特征根的重要性依次下降，特征根的總和為1.108；第四、第五列是對交叉列聯(lián)表作卡方檢驗的卡方觀測值（4679.050）和相應的小p值（0.000），由于小，因此拒絕原假設，認為行變量和列變量有顯著的相關性關系；第六列是各個特征根的方差貢獻率，第一個特征根的方差貢獻率為0.412，方差貢獻率是最高的；第七列是各特征根的累計方差貢獻率，由于前兩個特征根就已經(jīng)解釋了各類別差異的74.0%，因此最終提取2個因子

7、是可行的，信息丟失少；5）“概述行點”表顯示了行變量各分類降維的情況，表中的“質量”表示行變量占各變量總和的百分比，“維中的得分”為各變量在各公共因子上的得分。第二列是行變量各類別的百分比；第三、第四列是行變量各類別在第1、第2個因子上的因子載荷，它們將成為分布圖中的數(shù)據(jù)點的坐標；第五列為各特征根；第六、第七列是行變量各分類對第1、第2個因子值差異的影響程度；波瀾這個品牌對第1個因子值的差異影響最大（45.5%）,雪源這個品牌對第2個因子值的差異影響最大（61.4%），第八、第九、第十列是第1、第2因子對行變量各分類差異的解釋程度。玉泉這個品牌第1個因子解釋了53.2%的差異，第2個因子解釋了

8、43.1%的差異，兩因子共解釋了96.3的差異。天山綠品牌的信息丟失較為嚴重；6）“維數(shù)1轉換的品牌名稱類別圖”是品牌在第1個因子上的載荷圖，由圖可知“美純”類的載荷最高；7）“維數(shù)2轉換的品牌名稱類別圖”是品牌在第2個因子上的載荷圖，由圖可知“雪源”類的載荷最高；8）“維數(shù)1轉換的產(chǎn)品名稱類別圖”是品牌在第1個因子上的載荷圖，由圖可知“純水類的載荷最高；9）“維數(shù)2轉換的產(chǎn)品名稱類別圖”是品牌在第2個因子上的載荷圖，由圖可知“雪糕”類的載荷最高；10）“品牌名稱的行點”是品牌在第1、第2因子上載荷的散點圖，借助該圖可分析品牌各類間的差異性；可以看出，這些類別可以分別自成一類；11）“產(chǎn)品名稱

9、的列點”是品牌在第1、第2因子上載荷的散點圖，借助該圖可分析產(chǎn)品各類間的差異性；可以看出，雪糕，純水可分別自成一類，其他產(chǎn)品可粗略看成一類；12）“行和列點圖”是產(chǎn)品名稱與品牌名稱的對應分布圖，借助該圖可分析產(chǎn)品名稱與品牌名稱各類間的傾向性?？梢钥闯?，雪源品牌偏向于給雪糕命名，天山綠品牌偏向于給碳酸飲料命名，波瀾品牌傾向于給洗衣機命名，期望品牌偏向于給空調命名，美純、玉泉品牌傾向于給純水命名，其余品牌類別對產(chǎn)品的選擇差異不十分顯著。最終我們可以看出各個品牌在消費者的心目中對應的產(chǎn)品分別為：雪源雪糕；天山綠毛毯;玉泉-純水；美純-純水；期望-空調；波瀾-洗衣機;符號表示這種關系是相互的。四、存在

10、問題與解決情況由于本次試驗較為簡單，因此基本不存在問題，現(xiàn)對對應分析做簡單總結如下：（1）對應分析（Correspondeneeanalysis）也稱關聯(lián)分析、R-Q型因子分析，是近年新發(fā)展起來的一種多元相依變量統(tǒng)計分析技術，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。（2）基本思想：是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。首先編制兩變量的交叉列聯(lián)表，將交叉列聯(lián)表中的每個數(shù)據(jù)單元看成兩變量在相應類別上的對應點；然后，對應分析將變量及變量之間的聯(lián)系同時反映在一張二維或三維的散點

11、圖；最后，通過觀察對應分布圖就能直接地把握變量之間的類別聯(lián)系；（3）它最大特點：是能把眾多的樣品和眾多的變量同時作到同一張圖解上，將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又明了地表示出來，具有直觀性。另外，它還省去了因子選擇和因子軸旋轉等復雜的數(shù)學運算及中間過程，可以從因子載荷圖上對樣品進行直觀的分類，而且能夠指示分類的主要參數(shù)（主因子）以及分類的依據(jù)，是一種直觀、簡單、方便的多元統(tǒng)計方法。（4）對應分析法整個處理過程由兩部分組成：表格和關聯(lián)圖。對應分析法中的表格是一個二維的表格，由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性，依次排開。列則代表不同的事物本身，它由樣本集合構成，排列順序并沒有特別的要求。在關

12、聯(lián)圖上，各個樣本都濃縮為一個點集合，而樣本的屬性變量在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。（5）對應分析的關鍵問題是：第一，如何將多個類別點表示在低維空間中，以易于直接觀察；第二，如何確定各類別點的坐標，以易于鑒別類別間聯(lián)系的強弱；為解決以上問題，對應分析采用與因子分析類似的方法降低維數(shù)，采用與多維尺度分析類似的方法繪制圖形。多元統(tǒng)實驗總結在日常的生活中我們會經(jīng)常遇到這樣的問題：給出某上市公司4項指標的數(shù)據(jù)，試對綜合贏利能力做分析。再或者某生產(chǎn)純水的企業(yè)為其產(chǎn)品命名，決定對選定的備選名稱方案進行品牌測試，請利用采用問卷調查的方式對消費者進行名稱聯(lián)想調查的數(shù)據(jù)來確定產(chǎn)品品牌名稱隨著我國科學技術的

13、不斷發(fā)著和經(jīng)濟的蒸蒸日上，這類問題多不勝數(shù)，著實令一些商家頭痛，這時多元統(tǒng)計分析便派上了很大的用途。第一個問題其實是一個主成份分析，利用SPSS等統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)做相應處理，然后求出其綜合指標的排名即可。第二個問題是對應分析，我們只需要將這些數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計軟件分析，便可得到名字和產(chǎn)品的對應關系。米斯拉曾說“數(shù)學是人類思考中最高的成就”，這點在多元統(tǒng)計分析中便得到了充分的體現(xiàn)。從總體上來看，本學期的多元統(tǒng)計實習課程共有八節(jié)，分別做了：多元數(shù)據(jù)的相關性，多元方差分析，判別分析，聚類分析問題，主成分分析，因子分析，對應分析。通過這八次的實習，使我對多元統(tǒng)計有了初步的認識，消除了對滿課本的矩陣、向量的恐懼

14、，多元統(tǒng)計在我腦中不再是空無的理論框架，而是解決實際問題的有力工具。通過這學期的學習，我的進步可以概括以下幾點：1. 從思想上認識到這門學科的重要性。學之則用之，我想這應該是每一門課是否是成功開設的主要衡量因素，多元統(tǒng)計是研究客觀事物中多個隨機變量的統(tǒng)計規(guī)律性，包括變量之間的相互聯(lián)系，通過實習使我對其有了更為深刻的理解，使我看到了它與現(xiàn)實生活的密切聯(lián)系。2. 對spss有了進一步的了解。在去年的數(shù)理統(tǒng)計課程中我首次接觸到該軟件，當時只是一個入門性的學習，但通過這一學期的實習，使我對該軟件的使用熟練程度有了很大的提升，不管是從最基本的輸入數(shù)據(jù)到最后的操作與結果分析。3. 學會了一些常用的分析方法。特別是后面的判別分析，聚類分析，主成分分析，因子分析，對應分析，使我對其的理解不只是停留在理論基礎上。以主成分分析與因子分析的區(qū)別為例，在課本上我們只知道兩者的關系