第七章对应分析
zf 第七章 对应分析
对应分析的重点 令1、什么是对应分析? 令2、理解对应分析的基本思想 ☆3、对应分析的基本步骤 ◆4、结合SPSS软件进行案例分析 2021/1/21
2021/1/21 2 cxt 对应分析的重点 ❖ 1、什么是对应分析？ ❖ 2、理解对应分析的基本思想 ❖ 3、对应分析的基本步骤 ❖ ４、结合SPSS软件进行案例分析
7.1交叉列联表 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 吸烟」不吸烟合计 患肺癌 患肺癌60 63 未患肺癌 32 合计 92 14 106 2021/1/21
2021/1/21 3 cxt ７.1 交叉列联表 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 吸 烟 不吸烟 合 计 患肺癌 6 0 3 6 3 未患肺癌 3 2 1 1 4 3 合 计 9 2 1 4 106
口当属性变量A和B的状态较多时,很难透过列联表作出 判断。 口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。 口囗怎么办? 2021/1/21
2021/1/21 4 cxt 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？
*7.2对应分析的基本理论 令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,对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或 三维的散点图上,并使联系密切的类别点较集中,联系疏远的类别点 较分散; 最后,通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联 系 2021/1/21 cXt
2021/1/21 5 cxt ***７.２ 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，对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或 三维的散点图上，并使联系密切的类别点较集中，联系疏远的类别点 较分散； 最后，通过观察对应分布图就能直观地把握变量类别之间的联 系．
今3、对应分析的一大特点: 可以在一张二维图上同时表示出两类属性变量的各种状 态,以直观描述原始数据结构。 今对应分析的关键问题是: ●如何将多个类别点表示在低维空间中,以便于直接观察 如何确定各类别点的坐标,以易于鉴别类别向联系的强弱 2021/1/21
2021/1/21 6 cxt ❖ 3、对应分析的一大特点： 可以在一张二维图上同时表示出两类属性变量的各种状 态，以直观描述原始数据结构。 ❖ 对应分析的关键问题是： ⚫ 如何将多个类别点表示在低维空间中，以便于直接观察 ⚫ 如何确定各类别点的坐标，以易于鉴别类别间联系的强弱
7.3对应分析的基本步骤 令1、编制交叉列联表并计算概率矩阵P ◆2、根据P矩阵确定数据点坐标 ◆3、行变量和列变量的分类降维处理 2021/1/21 cXt
2021/1/21 7 cxt ７.３对应分析的基本步骤 ❖ １、编制交叉列联表并计算概率矩阵Ｐ ❖ ２、根据Ｐ矩阵确定数据点坐标 ❖ ３、行变量和列变量的分类降维处理
7.4对应分析的基本操作和案例 ☆1、对应分析的基本操作 2021/1/21
2021/1/21 8 cxt ７.４ 对应分析的基本操作和案例 ❖ １、对应分析的基本操作：
第8章典型相关分析 2021/1/21 cXt
2021/1/21 9 cxt 第８章 典型相关分析
口现实中:如鸡蛋、猪肉的价格(作为第一组变量)和 相应产品的销量(第二组变量)有相关关系。如投资性 变量(劳力投入、财力投入、固定资产投资等)与国民 收入(工农业收入、建筑业收入、等)具有相关关系 口如何研究两组变量之间的相关关系? 设两组变量用X1X2…以及Y1Y2…,Y表示。 (1)分别研究X和Y之间的相关关系,列出相关系数表 其缺陷:当两组变量较多时,处理较烦琐,不易抓住问 题的实质。(2)采用主成分分析的方法,每组变量分 别提取主成分,再通过主成分之间的关系反映两组变量 之间的关系。 2021/1/21 10 cXt
2021/1/21 10 cxt 现实中： 如鸡蛋、猪肉的价格（作为第一组变量）和 相应产品的销量（第二组变量）有相关关系。如投资性 变量（劳力投入、财力投入、固定资产投资等）与国民 收入（工农业收入、建筑业收入、等）具有相关关系。 如何研究两组变量之间的相关关系？ 设两组变量用X1 ,X2….,XP以及Y1 ,Y2…YP表示。 （1）分别研究Xi和Yj之间的相关关系，列出相关系数表。 其缺陷：当两组变量较多时，处理较烦琐，不易抓住问 题的实质。（2）采用主成分分析的方法，每组变量分 别提取主成分，再通过主成分之间的关系反映两组变量 之间的关系