SPSS对应分析结果

对应分析spss例析

在现实研究中，研究人员很多情况下所关心的除行和列本身变量之间关系外，更想了解行列变量之间的相互关系；将R和Q型分析合二为一；对应分析应运而生。

对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。

主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。

对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。

对应分析法整

国外主要检索工具收录我国科技论文对应分析

摘要：根据外国主要检索工具收集我国科技论文的情况进行对应分析，以进一步了解我国在科技领域研究的相关状况以及科研发展动向。 关键词: 对应分析 科技论文 检索

表一 国外主要检索工具收录我国科技论文按学科的分布情况表

学科

数学 力学 物理学 化学 天文学 地学 生物学

预防医学与卫生学 基础医学 药学 农学 材料科学

工程与技术基础学科 矿山工程技术 能源科学技术 动力与电气 核科学技术 计算技术 化工 食品 土木建筑 水利 交通运输 航空航天 环境 管理

SCI 6211 444 14707 30898 836 4084 16289 718 5269 1134 1996 8653 1311 77 941 8 172 2241 1413 611 791 73 20 318 3729 185

EI 11922 10138 12859 12255 130 1750 1511 179 725 161 467 11442 3743 217 1310 3936 121 5836 2958 423 5006 427 1083 931 709 2161

CPCI-S

726 843

第9章 对应分析经济和管理关系中，有时需要了解样品之间的 关系，尤其需要了解变量与样品之间的对应关系。 进一步还希望能在同一个直角坐标系内同时表达 出变量与样品两者之间的相互关系。对应分析 (Correspondence Analysis)就是实现这一目的的有效 方法。

主要内容9.1 对应分析概述 9.2 对应分析的原理和方法 9.3 对应分析的计算与应用 9.4 用SPSS进行对应分析

§9.1 对应分析概述9.1.1 问题的提出处理三种关系 样品之间的关系 -聚类分析、因子分析 变量和样品之间的关系 -对应分析 例如：全国各高校进行教学评估时，不仅要研究教学评 估指标间的关系；各高校间的关系；还要将高校按教学 评估结果进行分类，研究哪些高校与哪些教学评估指标 的关系密切一些

变量之间的关系 -主成分与因子分析

对应分析实际是因子分析的进一步推广。在因子分析中所 用的方法也可称为R型因子分析。但是在实际问题中，这 样的分析方法有它的局限性，主要体现在以下两点。 (1) 研究的对象是样品时，也可采用类似于R型因子分析 的方法做类似的处理，可称之为Q型因子分析。但由于样 品的个数远远大于变量的个数，给Q型因子分析带

重庆交通大学精品课程课件

对应分析-问题背景描述属性变量(定类或定序尺度变量)的各种状态或 是相关关系。例：研讨患肺癌与吸烟是否有关？是否吸烟 是否 患肺癌 患肺癌 未患肺癌 合计 60 32 92 3 11 14 63 43 106 吸烟 不吸烟 合计

2013年11月30日星期六

重庆交通大学管理学院

22:22:28

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当属性变量A和B的状态较多时，很难透过列联表作 出判断。 怎样简化列联表的结构？ 利用降维的思想。如因子分析和主成分分析。但因 子分析的缺陷是在于无法同时进行R型因子分析和Q 型因子分析。 怎么办？ 精细建模：对数线性模型 直观展示：对应分析

2013年11月30日星期六

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22:22:28

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对应分析的基本理论

1、什么是对应分析？对应分析是利用“降维”的方法，以两变量的交叉 列联表为研究对象，通过图形的方式，直接揭示变量之 间以及变量的不同类别之间的联系，特别适合于多分类 属性变量研究的一种多元统计分析方法。

2、对应分析的基本思想：首先，编制两品质型变量的交叉列联表，将交叉列联表中的每个 数据单元看成两变量在相应类别上的对应点； 然后，对应分

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

中介效应重要理论及操作务实

一、中介效应概述

中介效应是指变量间的影响关系（X→Y）不是直接的因果链关系而是通过一个或一个以上变量(M)的间接影响产生的，此时我们称M为中介变量，而X通过M对Y产生的的间接影响称为中介效应。中介效应是间接效应的一种，模型中在只有一个中介变量的情况下，中介效应等于间接效应；当中介变量不止一个的情况下，中介效应的不等于间接效应，此时间接效应可以是部分中介效应的和或所有中介效应的总和。在心理学研究当中，变量间的关系很少是直接的，更常见的是间接影响，许多心理自变量可能要通过中介变量产生对因变量的影响，而这常常被研究者所忽视。例如，大学生就业压力与择业行为之间的关系往往不是直接的，而更有可能存在如下关系： 1就业压力→个体压力应对→择业行为反应。 ○

此时个体认知评价就成为了这一因果链当中的中介变量。在实际研究当中，中介变量的提出需要理论依据或经验支持，以上述因果链为例，也完全有可能存在另外一些中介因果链如下： 2就业压力→个体择业期望→择业行为反应； ○

3就业压力→个体生涯规划→择业行为反应； ○

因此，研究者可以更具自己的研究需要研究不同的中介关系。当然在复杂中介模型中，中介变量往往不止一个，而且中介变量和调节变量也

黑龙江中公教育：http://hlj.offcn.com/?wt.mc_id=bk11431

公务员考试中的逻辑填空题目单纯考查词义的题目越来越少，多数题目都把考查重点放在了对特定语境的分析上。对应分析法是进行语境分析的一种方法，也是快速突破逻辑填空的有效方法。对应分析法主要适用于有一定的言语片段和上下文之间的关系的语境。命题人通常会在空缺处的上下文设置一些提示信息，这些信息与正确答案之间存在一定呼应关系。对应分析法就是通过揭示这种呼应关系，帮助考生寻找解题思路。下面，中公教育专家就结合真题对对应分析法进行讲解，帮助考生理解与复习。

逻辑填空题中的对应关系主要分为正对应和逆对应两种。

一、正对应

正对应，指的是文段中上下文的某些词句从正面提示了正确答案的信息。 （一）解说关系

例题1：（2008?国家）作为一个公司领导，不需要、也不可能事必躬亲，但一定要 ，能够在注意细节当中比他人观察得更细致、 ，在某一细节操作上做出榜样，并形成 ，使每个员工不敢马虎，无法 。只有这样，企业的工作才能真正做细。

填入划横线部分最恰当的一项是（ ）。

SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） 2011-10-27 14:44

，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1：

由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1时，从“线性模型中”剔除

结果分析：

1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 （0.422>0.300）

2：从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和= 回归平方和+残差平方和，由于

《SPSS原理与运用》练习题

数据对应关系：06-均值检验； 07-方差分析； 08-相关分析； 09-回归分析； 10-非参数检验； 17-作图

1、以data06-03为例，分析身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重和肺活量均值是否有显著性。 分析：一个因素有2个水平用独立样本t检验，此题即身高因素有155以上和以下2个水平，因此用独立样本t检验（analyze->compare means->independent-samples T test）。 报告：一、体重①m+s:>=155cm 时, m= 40.838kg; s= 5.117;

<155cm 时, m= 34.133kg；s= 3.816； ②方差齐性检验结果：P=0.198>0.05,说明方差齐性。

③t=4.056; p=0.001 < 0.01,说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有极显著性差异。

二、肺活量①m+s: >=155cm 时,m=2.404; s=0.402;

<155cm 时, m=2.016；s=0.423； ②方差齐性检验结果：P=0.961>0.05,说明方差齐性。

③t=2.512; p=0.018 < 0.05,说明说明身高大于等于155cm的与身高小于155cm的两组男生的体重有显著性差异。

2、以data06-04为例，判断体育疗法对降低血压是否有效。

分析：比较前后2种情况有无显著差异，用配对样本t检验， (analyze->compare means-> paired-samples T test