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定类变量怎么分析,spss定序变量相关分析

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主成分分析分析method定类变量什么是主成分分析是连续的常用降维方法变量 。我只想知道如何虚拟化定类 变量用于回归分析，每个变量都有一个值变量，只是参与计算的一个数，所以主要关注变量的类型，不同类型的变量有不同的分析的方法 。

1、R-无序的 定类数据 分析:列联表、热力图、和弦图、桑基图和统计检验今天我们就通过一个例子来说明如何分析two定类-1/ 。背景:我们想研究CFPS2010和CFPS2012中青少年的职业期望 。如表1所示，我们将原来的职业期望代码整合到9个类别(职业代码的主要类别)和其他类别中 。因为我们想分析跨轮调查中同一个人职业期望的稳定性，我们将分析定义为在CFPS2010和CFPS2012中回答了职业期望的被调查者 。

当我们跟进分析时 ， 需要将其转换成绘图所需的其他形式 。分析模式1列联表，频率和频度在表3中 ， 我们展示了2010年和2012年青少年职业期望的交叉统计 。同时，表中还附有频数(属于各种类别的数据个数)、例数(某一类数据在所有数据中的值)和百分数(以对的基数为100计算的值，包括百分数、行百分数和列百分数) 。
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2、统计数据类型与对应的相关性 分析方法统计数据类型与对应的相关性分析方法在统计学中，统计数据主要可以分为四种类型，即定类数据、有序数据、固定距离数据和固定比率变量 。1.定类 data(名义):名义数据，最底层的数据，表示个体的属性或类别的差异变量，只是一个符号，没有顺序关系 。比如“性别”，“男性”编码为1 ， “女性”编码为2 。定类 变量之间的相关系数只能用变量值的倍数计算，常用λ系数法；2.有序数据:数据的中间层次，用数字表示个体在有序状态下的位置，不能做四则运算 。

常用伽马系数法和斯皮尔曼系数法来衡量排序的相关性变量；3.区间数据:变量有区间特征 ， 有单位，没有绝对零，可以加减，不能乘除 。比如温度 。皮尔逊系数法常用来衡量固定距离的相关性变量；4.Ratio 变量(Ratio):最高级别的数据，既包括度量单位 ， 也包括绝对零点，如员工人数、身高等 。

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