Ch11-对应分析-151109解析.ppt

It’s a 4-D picture. * 非個人填答問卷的原始資料, 請用加權個數。 * 多元对应分析步骤II 所有變量均为分类变量 多元对应分析步骤III 多元对应分析步骤IV 多元对应分析步骤V 对应分析摘要 特征 性別 年龄 月收入 对应分析图 对应分析相关系数表 辨别度量表 辨别度量图 辨别度量解释 线段长度: 线段长度越长，标明模型对改变量的解释性越好。图中可以看到年龄变量的线段最长，且在两个维度上的取值都较高，则模型对该变量的解释力最强。产品特征变量的线段最短，实际上它特别接近原点，则模型对该变量的解释力最弱。 线段夹角: 夹角越小，表明两变量间的关系越紧密。实际上，由于所有变量间的夹角都是较小的锐角，反映出各变量间均有一定的关系，而关系的强弱区分不大。 课堂作业-HW4 文件名:姓名-HW#-日期 (例如:王大刚-HW4-150326) 以下作业请提交一份Word文件(HW4)至MYSTU即可。 迟交0分。 HW4.1-老人健康自评和生活自理 為了深入研究了影响老年人健康自评和生活自理能力的主要因素，进一步提高老年人的健康状况和生活自理能力，健全和完善老年人的社会保障制度和社会服务体系提出了相应的政策建议。 中国老龄科学研究中心组织实施的“中国城乡老年人口状况一次性抽样调查“和”中国城乡老年人口状况追踪调查”的数据，详细分析了我国某城市老年人在2006年间的健康自评和生活自理能力状况, 詳如下表: HW4.1-老人健康自评和生活自理 　 　 生活自理能力 　 　 完全 自理 部分 自理 不能 自理 合计 自 很好 129 14 8 151 评 好 931 146 96 1173 健 一般 660 116 74 850 康 差 251 104 81 436 状 很差 11 7 23 41 况 没回答 15 13 24 52 　 合计 1997 400 306 2703 HW4.1-老人健康自评和生活自理 1.请将下列统计量表复制到Word上: 对应分析摘要表 对应分析坐标值与贡献值(概述行、列点) 对应分析图 2.请对下列问题提出解释: 两维度所累计解释的信息量百分比 由对应分析图阐述”自评健康状况”与”生活自理能力”两者的相关情况。 请对你的统计结果提出解释。 HW4.2- “双十一” 研究 1. 您的性别：□ 男 □女 2. 您的年龄：□23岁及以下 □24-33岁 □34-43岁 □44岁及以上 3.您今年“双十一”购买的金额 □200元以下 □201-500元 □501-1000元 □1001-2000元 □2001-5000元 □5001元及以上 4.您今年“双十一“购买的总金额是否超过了预算？ □远远超出预算□相比预算，略有增加□与预算持平 □相比预算，略有减少□远远低于预算□没有预算 1.请对双11问卷4个分类变量作多元对应分析并将,将下列统计量表/图复制到Word上: 模型汇总表。 所有类别图。 对应分析图。 相关系数表。 辨别度量表。 辨别度量图。 2.请对下列问题提出解释: 两维度所累计解释的信息量百分比 由对应分析图阐述所分析的4个变量之相关情况。 请由度量图线段长度，判别哪些变量对模型的解释性较强。 请由线段夹角與相關係數,判别变量间的关系强弱。 请對分析結果提出建议。 * Ho=眼睛顏色與頭髮顏色無關 即使不拒絕Ho, 仍可作對應分析 * 1. 先以(0,0)劃出4個象限。 2. brown eye 與 brown hair 在第一維附近表示與其他點低相關。 3.black eye dark eye/hair 相關性高。另一群也是。但這兩群是負相關 * Cranachs Alpha系数均大于0.8，标明两个维度对数据信息的解释力都较好 特征根（Eigen value）的取值也可以看出来，两个维度的特征根都远大于1。 兩維度解釋變量74% * The wider the variable values scatter, the more portion of the variable is explained by the dimension. * 維度1對性別解釋情況較佳 * 維度2對年齡解釋情況較佳 * 为了便于观察，在图中添加了参考线，将其划分为四个象限，可以认为处在同一象限且相对位置较近的变量取值之间存在着比整体分布情况更强的关联。 * Review: 独立性检验(例题分析) 【例】一种原料来自三个不同的地区，原料质量被分成三个不同等级。从这批原料中随机抽取500件进行检验，结果如表9-3所示，要求检验各个地区和原料质量之间是否存在依赖关系？ (? ?0.05) 解：H0：