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如何在IBM SPSS Statistics中使用简单对应分析两定性变量间关系

发布时间:2021/09/17 13:15:44

IBM SPSS Statistics的对应分析与常用的因子分析同属降维分析,但不同于因子分析可应用于定性与定量数据,对应分析只能用于两个定性变量的分析,并且主要是通过分析定性变量的列联表数据来得出变量之间的关系。

接下来,我们通过实例来详细了解下。

一、数据准备

本例使用的是一组品牌的评价数据,运用数字代表对各变量表述的同意程度,1-5的数值分别代表非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意,属于定性的有序变量。

图1:评价数据
图1:评价数据

二、对应分析参数设置

如图2所示,依次单击分析-降维-对应分析。

图2:对应分析
图2:对应分析

在对应分析设置面板中,包含了行与列变量的设置选项。

先将需要分析的两个定性变量分别添加到行、列变量中。然后,分别单击变量下方的“定义范围”按钮。

图3:变量设置
图3:变量设置

对选定的行或列变量进行类别范围的指定。以“质量好”行变量为例,如图4所示,分别在最小值与最大值中填入“1”、“5”,设定变量的范围。

然后,单击右侧的“更新”按钮。

图4:定义范围
图4:定义范围

将设定的类别范围添加到类别约束中。

图5:类别约束
图5:类别约束

完成变量的范围定义后,行与列变量的右侧会出现范围说明(即(1 5))。

图6:完成范围定义
图6:完成范围定义

接着,打开模型设置,默认解的维数为2,设定“卡方”的距离测量方法,并使用标准化方法,除去行列平均值。

图7:模型设置
图7:模型设置

在统计设置中,保持默认的选项,以获得更为全面的统计结果。

图8:统计设置
图8:统计设置

最后,在图设置中,勾选“双标图”,即在维坐标中,标注行变量与列变量的数据分布,以了解两者在维坐标上的对应关系。

图9:图设置
图9:图设置

三、结果解读

完成以上设置后,运行对应分析,解读结果。

从对应表(即两个变量对应的频数分布图)得出,“质量好”与“知名品牌”的值4与值5交叉频数大。

图10:对应表
图10:对应表

将维数降至3维后,从惯性比例得出前2维惯性比例大,解释因子的贡献度高,并且前2维的累积惯性比例达94.6%。

图11:累积比例
图11:累积比例

从左侧因子双标图以及右侧的按维1排序的对应表得出,知名品牌的值4与质量好的值4与值5相对应;知名品牌的值5与质量好的值4与值5相对应。

图12:按维1排序的对应表
图12:按维1排序的对应表

四、小结

综上所述,SPSS的对应分析是一种简单的、两定性变量的对应关系分析。如果定性变量中的值类别越多,类别之间的关系就会更明显。但其缺点是只能用于分析两个定性变量间的对应关系。

如需分析多个变量间的对应关系,就要使用到最优标度的降维分析方法。具体可前往SPSS中文网站获取更多资料。

作者:泽洋

标签:SPSS两定性变量

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