SPSS第三部分高级分析.pptVIP

聚类分析 快速聚类分析（K均值聚类） 分析－分类－K均值聚类 Options选项 Statistics：输出统计量 Missing Values Centers：聚类中心 Cluster Centers指定初始类中心 Read initial from File：读取类中心 Write final as File：保存类中心 因子分析 因子分析是以最少的信息损失将原始的众多指标综合成较少的几个因子变量的方法 因子分析的众多变量间应具有较强的相关关系 Analyze－Data Reduction－Factor（分析-降维-因子分析） Variables：选择参与因子分析的变量 Selection Variable：根据指定的选择变量选取部分样本作因子分析 因子分析 分析－降维－因子分析 Descriptives描述：统计量选项 Statistics Univariate descriptives：单变量描述统计量 Initial solution：初始分析结果 Correlation Matrix：相关矩阵组 Coefficients：相关系数 KMO and Bartlett’s test of sphericity 因子分析 分析－降维－因子分析 Extraction抽取：因子提取选择项 Method方法：因子提取方法 Principal components：主成分法 Analyze分析：因子分析的基础矩阵 Correlation matrix/Covariance matrix Display输出： Unrotated factor solution:未旋转因子解/Scree plot:碎石图 因子分析 分析－数据降维－因子分析 Extraction抽取：因子提取选择项 Extract抽取：确定因子个数的标准 Eigenvalues over：提取特征值大于该值的因子 Number of factor：提取因子个数 Maximum Iteration for Convergence：最大收敛性迭代次数 Rotation Method:旋转方法（Varimax） 因子分析 分析－数据降维－因子分析 Rotation：旋转 Display：输出 Rotated solution：旋转解 Loading plot[s]：因子载荷图 Maximum iterations for Convergence Scores：因子得分选择项 Save as variables：保存为变量 Display factor score coefficient matrix：显示因子得分系数矩阵 * 统计软件应用 华东交通大学经济管理学院 韩胜娟 第六章 SPSS 基本统计分析 相关分析 回归分析 聚类分析 因子分析 相关分析 什么是相关分析 相关分析是一种测度事物间统计关系强弱的一种手段和工具，旨在研究事物之间或称变量之间关系密切程度 线性相关分析研究两个变量间线性关系的程度，相关系数是描述这种线性关系程度和方向的统计量，通常用r表示。相关系数是一个无量纲的量，其值在－1～＋1之间。 SPSS中的相关分析包括二变量相关分析、偏相关分析和距离分析 相关分析 二元变量的相关分析 包括两个连续变量的相关和两个等级变量的秩相关，可以通过不同的选项选择不同的分析方法 Analyze→Correlate→ Bivariate（分析-相关-双相关） Variables：选择分析变量 Correlation Coefficients：相关系数选择 Pearson相关系数——用来度量定距变量间的线性相关关系 Kendall’s tau-b等级相关系数——用来度量顺序水准变量间的线性相关关系 相关分析 二元变量的相关分析 Analyze→Correlate→ Bivariate（分析-相关-双相关） Correlation Coefficients：相关系数选择 Spearman等级相关系数——用来度量顺序水准变量间的线性相关关系 Test of Significance：显著性检验 Two-tailed：双尾检验 One-tailed：单尾检验 Flag significant correlations：