锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

典型对应分析图,spss对应分析图

经验分享睿知

对应关系分析更合适分析类别较多的类别之间的对应关系按类别变量分类分析根据变量个数可分为简单对应关系分析和多重对应关系 。这句话是正确的对应分析又称对应分析，又称R-Q 分析，对应分析，输出结果的主要成分是什么？对应分析的输出结果主要由表格和对应的图表组成 ， 对应分析是R型因子分析与Q型因子分析相结合的统计方法，可以根据R型因子分析的结果 。

1、利用spss进行多尺度对应 分析时,得到的如下结果,请问该图代表什么意义...可以认为相关性越大，但这样解释我觉得有缺陷 。首先，维度1和维度2可以理解为主成分分析得到的两个主因子 ， 所以这两个维度的含义需要参考维度得分来解释 ， 维度得分恰好是上面二维图像的纵横坐标 。如果坐标值(图中的点)是一个变量，离原点越远，说明对应的主成分受这个变量的影响越大，或者主成分的方差受这个变量的方差影响越大，统计学中的方差可以理解为信息的内容 ， 所以这个维度包含了更多关于这个变量的信息 。

先解释一下你的问题1:为什么我认为角度越小，相关性越大？这种解释是有缺陷的 。举个极端的例子 ， 如果所有射线的起点都有一个变量，那么它与所有变量的夹角都是0 。显然，这个变量不可能与所有变量都有很强的相关性 。问题2:如果非要解释夹角的含义，只能用解释维度2来解释 。比如q1，4和q1，11靠在一起，夹角小，说明两个变量有很强的相关性 。

2、SPSS最优尺度非线性 典型相关性 分析SPSS最优尺度:非线性典型相关分析 I，非线性典型相关分析降维的最优尺度)这个过程的目的是确定分类变量集之间的相似度 。非线性典型correlation分析也由缩写OVERALS表示 。标准典型correlation分析是多元回归的扩展 ， 其中第二组包含多个响应变量，而不是单个响应变量 。
【典型对应分析图,spss对应分析图】
最初，将每个集合中的变量进行线性组合 ， 以使线性组合具有最大的相关性 。有了这些组合，就可以确定后一个线性组合与前一个组合无关，就可以确定它具有最大可能的相关性 。最佳比例方法在三个重要方面扩展了标准分析首先，覆盖允许两个以上的变量集 。其次，变量可以调整为名义变量、有序变量或数值变量 。所以变量之间的非线性关系可以是分析 。最后，将变量集与由对象分数定义的未知折衷集进行比较 ， 而不是最大化变量集之间的相关性 。

    推荐阅读


    上一篇：中世纪2原版优化9分析

    下一篇：spss做双因素方差分析