- 最好的系统光盘下载网站！
当前位置： >
> 详细页面
spss聚类分析教程 利用spss对数据进行聚类分析
来源：系统之家
作者：zhanghong
　　统计分析软件除了有主成分分析、因子分析功能之外还有聚类分析的功能，聚类分析能够将物理或者抽象的对象集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。本文将给大家详细介绍spss实现聚类分析的过程。
　　1、打开spss软件，选择&分析&--》&分类&--》&系统聚类&进入系统聚类设置选项卡。
　　2、进入选项卡，将标准化后的数据作为变量。然后可以在当中选择聚类的各种方式方法及要生成的图标，这里我们勾选上树状图后其他默认。点击确定即可看到spss自动处理输出的结果。
　　3、根据spss输出的结果进行分析。
　　聚类分析的目标就是在相似的基础上手机数据来分类，现在聚类分析这个功能可以应用于很多领域，其中包括数学、计算机科学、统计学等等。
栏目热门教程
人气教程排行
热门系统下载
本站发布的系统与软件仅为个人学习测试使用，请在下载后24小时内删除，不得用于任何商业用途，否则后果自负，请支持购买微软正版软件！如侵犯到您的权益,请及时通知我们,我们会及时处理。
Copyright&2011 系统之家（www.xitongzhijia.net） 版权所有 闽ICP备号-1SPSS统计基础---信度分析0收藏分享举报{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[],&title&:&SPSS统计基础---信度分析&,&author&:&jiu-xian-mei-jia-xue-97&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=http%3A\u002F\\u002Fview\u002F22771.html\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003ESPSS统计基础---信度分析\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t可靠性\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F?target=http%3A\u002F\\u002F\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E分析\u003Ci class=\&icon-external\&\u003E\u003C\u002Fi\u003E\u003C\u002Fa\u003E允许您研究测量尺度的属性以及组成这些标度的项。“可靠性分析”过程计算标度可靠性的众多常用度量，还提供关于标度中的各项之间关系的信息。类内相关系数可用来计算评分者间的可靠性估计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t示例。我的调查表能以有用的方式度量客户满意度吗？使用可靠性分析，您可以确定调查表中各项的相互关联程度，可以获取重复性的总体指标或作为一个整体的标度的内部一致性，并且可以识别应从标度中排除的问题项。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t统计量。每个变量和标度的描述、跨项的摘要统计量、项之间的相关性和协方差、可靠性估计、ANOVA 表、类内相关系数、Hotelling T2 以及Tukey 的可加性检验。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t模型。以下可靠性模型可用：\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?Alpha (Cronbach)。此模型是内部一致性模型，基于平均的项之间的相关性。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?半分。此模型将标度分割成两个部分，并检查两部分之间的相关性。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?Guttman。此模型计算Guttman 的下界以获取真实可靠性。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?平行。此模型假设所有项具有相等的方差，并且重复项之间具有相等的误差方差。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t? 严格平行。此模型假设为平行模型，还假设所有项具有相等的均值。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t数据。数据可以是二分数据、有序数据或区间数据，但数据应是用数值编码的。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t假设。观察值应是独立的，且项与项之间的误差应是不相关的。每对项应具有二元正态分布。标度应是可加的，以便每一项都与总得分线性相关。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t相关过程。如果想要探索标度项的维数（以查明是否需要多个结构来代表项得分的模式），则使用因子分析或多维尺度。要标识同类变量组，可使用系统聚类分析以使变量聚类。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t获取可靠性分析\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t从菜单中选择：\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t分析& 尺度& 可靠性分析\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-57f5f63b1e99d58bcd09_b.png\& data-rawwidth=\&372\& data-rawheight=\&216\& class=\&content_image\& width=\&372\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='372'%20height='216'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&372\& data-rawheight=\&216\& class=\&content_image lazy\& width=\&372\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-57f5f63b1e99d58bcd09_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t可靠性分析统计量\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\\u002Fv2-7bf2e7a4cbb0ef427329ece963c383c5_b.png\& data-rawwidth=\&293\& data-rawheight=\&306\& class=\&content_image\& width=\&293\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='293'%20height='306'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&293\& data-rawheight=\&306\& class=\&content_image lazy\& width=\&293\& data-actualsrc=\&https:\u002F\\u002Fv2-7bf2e7a4cbb0ef427329ece963c383c5_b.png\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tAlpha 模型。系数alpha；对于二分数据，它等同于Kuder-Richardson 20 (KR20)系数。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t半分模型。形式之间的相关性、Guttman 半分可靠性、Spearman-Brown 可靠性（相等长度和不相等长度）以及每一半的alpha 系数。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tGuttman 模型。可靠性系数lambda 1 到lambda 6。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t平行和严格平行模型。模型拟合优度检验；误差方差的估计值、公共方差和真实方差；估计的公共项间相关性；估计的可靠性以及可靠性的无偏估计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t描述性。为跨个案的标度或项生成描述统计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t项。为跨个案的项生成描述统计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t标度。为标度生成描述统计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t标度（如果项已删除）。显示将每一项与由其他项组成的标度进行比较时的摘要统计量。这些统计量包括：该项从标度中删除时的标度均值和方差、该项与由其他项组成的标度之间的相关性，以及该项从标度中删除时的Cronbach alpha 值。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t摘要。提供跨标度中所有项的项分布的描述统计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t? 均值. 项均值的摘要统计量。显示项均值的最小、最大和平均值，项均值的范围和方差，以及最大项均值与最小项均值的比。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t? 方差. 项方差的摘要统计量。显示项方差的最小、最大和平均值，项方差的范围和方差，以及最大项方差与最小项方差的比。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?协方差. 项间协方差的摘要统计量。显示项之间的协方差的最小、最大和平均值，项之间的协方差的范围和方差，以及最大项之间协方差与最小项之间的协方差的比。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t?相关性. 项之间的相关性的摘要统计量。显示项之间的相关性的最小、最大和平均值，项间相关性的范围和方差，以及最大项之间的相关性与最小项之间的相关性的比。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t项之间。生成项与项之间的相关矩阵或协方差矩阵。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tANOVA 表。生成相等均值的检验。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tF 检验. 显示重复度量方差分析表。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tFriedman 卡方. 显示Friedman 的卡方Kendall 的协同系数。此选项适用于以秩为形式的数据。卡方检验在ANOVA 表中替换通常的F 检验。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tCochran 卡方. 显示Cochrans Q。此选项适用于双分支。Q 统计在ANOVA 表中替换通常的F 统计。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tHotelling 的T 平方。生成以下原假设的多变量检验：标度上的所有项具有相同的均值。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\tTukey 的可加性检验。生成以下假设的检验：项中不存在可乘交互关系。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t类内相关系数。生成个案内值的一致性或符合度的测量。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t模型。选择用于计算类内相关系数的模型。可用的模型为双向混合、双向随机和单向随机。当人为影响是随机的，而项的作用固定时，选择双向混合；当人为影响和项的作用均为随机时选择双向随机。当人为影响随机时选择单向随机。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t类型。选择指标类型。可用的类型为“一致”和“绝对一致”。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t置信区间。指定置信区间的置信度。缺省值为95%。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\t检验值。指定假设检验系数的假设值。该值是用来与观察值进行比较的值。缺省值为0。\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T23:17:18.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:0,&collapsedCount&:0,&likeCount&:0,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&reviewers&:[],&topics&:[{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&SPSS&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&SPSS 数据分析&},{&url&:&https:\u002F\\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&数据挖掘 SPSS&}],&adminClosedComment&:false,&titleImageSize&:{&width&:0,&height&:0},&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&excerptTitle&:&&,&tipjarState&:&closed&,&annotationAction&:[],&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&hasPublishingDraft&:false,&snapshotUrl&:&&,&publishedTime&:&T07:17:18+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&lastestLikers&:[],&summary&:&\u003Cimg src=\&http:\u002F\\u002Fv2-57f5f63b1e99d58bcd09_200x112.png\& data-rawwidth=\&372\& data-rawheight=\&216\& class=\&origin_image inline-img zh-lightbox-thumb\& data-original=\&http:\u002F\\u002Fv2-57f5f63b1e99d58bcd09_r.png\&\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002Fview\u002F22771.html\&\u003ESPSS统计基础---信度分析\u003C\u002Fa\u003E\t可靠性\u003Ca href=\&http:\u002F\\u002F\&\u003E分析\u003C\u002Fa\u003E允许您研究测量尺度的属性以及组成这些标度的项。“可靠性分析”过程计算标度可靠性的众多常用度量，还提供关于标度中的各项之间关系的信息。类内相关系数可用来计算评分者间的可靠性估计。 \t示例。我的调查表能以有用的…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&annotationDetail&:null,&commentsCount&:0,&likesCount&:0,&FULLINFO&:true}},&User&:{&jiu-xian-mei-jia-xue-97&:{&isFollowed&:false,&name&:&酒仙美嘉雪&,&headline&:&&,&avatarUrl&:&https:\u002F\\u002F50\u002Fv2-ed7acdfd791dfb44cc3ef_s.jpg&,&isFollowing&:false,&type&:&people&,&slug&:&jiu-xian-mei-jia-xue-97&,&bio&:&&,&hash&:&8fbd9c27b3447ceed7c2e2a334f9fa1d&,&uid&:204400,&isOrg&:false,&description&:&&,&badge&:{&identity&:null,&bestAnswerer&:null},&profileUrl&:&https:\u002F\\u002Fpeople\u002Fjiu-xian-mei-jia-xue-97&,&avatar&:{&id&:&v2-ed7acdfd791dfb44cc3ef&,&template&:&https:\u002F\\u002F50\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false}},&Comment&:{},&favlists&:{}},&me&:{},&global&:{&experimentFeatures&:{&ge3&:&ge3_9&,&ge2&:&ge2_1&,&nwebStickySidebar&:&sticky&,&newMore&:&new&,&liveReviewBuyBar&:&live_review_buy_bar_2&,&liveStore&:&ls_a2_b2_c1_f2&,&isOffice&:&false&,&homeUi2&:&default&,&answerRelatedReadings&:&qa_recommend_with_ads_and_article&,&remixOneKeyPlayButton&:&headerButton&,&asdfadsf&:&asdfad&,&qrcodeLogin&:&qrcode&,&newBuyBar&:&livenewbuy3&,&isShowUnicomFreeEntry&:&unicom_free_entry_off&,&newMobileColumnAppheader&:&new_header&,&zcmLighting&:&zcm&,&favAct&:&default&,&appStoreRateDialog&:&close&,&mobileQaPageProxyHeifetz&:&m_qa_page_nweb&,&iOSNewestVersion&:&4.2.0&,&default&:&None&,&wechatShareModal&:&wechat_share_modal_show&,&qaStickySidebar&:&sticky_sidebar&,&androidProfilePanel&:&panel_b&,&nwebWriteAnswer&:&experiment&}},&columns&:{&next&:{}},&columnPosts&:{},&columnSettings&:{&colomnAuthor&:[],&uploadAvatarDetails&:&&,&contributeRequests&:[],&contributeRequestsTotalCount&:0,&inviteAuthor&:&&},&postComments&:{},&postReviewComments&:{&comments&:[],&newComments&:[],&hasMore&:true},&favlistsByUser&:{},&favlistRelations&:{},&promotions&:{},&draft&:{&titleImage&:&&,&titleImageSize&:{},&isTitleImageFullScreen&:false,&canTitleImageFullScreen&:false,&title&:&&,&titleImageUploading&:false,&error&:&&,&content&:&&,&draftLoading&:false,&globalLoading&:false,&pendingVideo&:{&resource&:null,&error&:null}},&drafts&:{&draftsList&:[],&next&:{}},&config&:{&userNotBindPhoneTipString&:{}},&recommendPosts&:{&articleRecommendations&:[],&columnRecommendations&:[]},&env&:{&edition&:{},&isAppView&:false,&appViewConfig&:{&content_padding_top&:128,&content_padding_bottom&:56,&content_padding_left&:16,&content_padding_right&:16,&title_font_size&:22,&body_font_size&:16,&is_dark_theme&:false,&can_auto_load_image&:true,&app_info&:&OS=iOS&},&isApp&:false},&message&:{&newCount&:0},&pushNotification&:{&newCount&:0}}扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
SPSS聚类分析结果没规律我用SPSS做K-聚类分析把数据,分出的3类没有规律,好坏参差不齐,比如第一类中前两个数据都是最好的,但是第三种数据就明显不是最好的,数据都是实验真实数据,想问一下有别的什么原因造成的,有解决办法么?（答案有帮助在加50分）
萌小殇3678
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
可以在尝试选择依据不同的变量 或者变量的数量进行一下删减 再重新聚类一下这个聚类结果跟你选择的变量有很大的关系
为您推荐：
其他类似问题
扫描下载二维码当前位置： >>
使用SPSS进行因子分析和聚类分析的方法(1)
ｙ 论 与 方 法　 ， ｔ通 灵珠 宝 （ 国 ） 限公 司 中 有陈治　得 分析 的 复 杂性 增 加 ； 时 在 实 际 工 作 中 。 标 间 经 常 具　 同 指一、方法 原理 　备 一 定 的相 关Ｊ 。 得 观 测 数据 所 放 映 的 信 息有 重 叠 ， ｌ 使 生 故　 人 们 希 望用 较 少 的 指 标 代 替 原 来 较 多 的 指 标 ，但 依 然 能　１ 因子 分析 （ ａ ｔｒ ． Ｆ ｃｏ　Ａｎ ｌｓｓ　 ａｙｉ）放 映 原 有 的 全 部 信 息 ， 是 就 产 生 了 因 子分 析 方 法 。 于 　２ 聚 类 分析 （ ｌｓｅ　Ａｎｙｉ） ． Ｃｕ ｔｒ ｌｓ 　 ｓ因 子 分 析 是 从 多 个 变 量 指 标 中选 择 出 少 数 几 个 综 合　 变 量 指 标 的 一 种 降 维 的 多元 统计 方 法 。 　 我 们 在 多元 分 析 中 处 理 的 是 多 指 标 的 问题 。 察 指 标　 观聚 类 分 析 是 根 据 事 物 本 身 特 性 来 研 究 个 体 分 类 的 统　 计 方 法 ， 按照 物 以 类 聚 的原 则 来 研 究 的 事 物 分 类 。 是 　３市 场 细 分 方 法 的 流 程 图 ． 　的增加是为 了使研究过 程趋于完整 ， 但由于指标太 多 ， 使　类 型　因子 １ 　 因子 ２ 　类 １ 　Ａ 　 Ｂ 　类 ２ 　Ｂ 　 Ｂ 　类 ３ 　Ｃ 　 Ａ　因子 ３ 　均　 因　 子　 因子 ４ 　Ｂ 　Ｃ 　Ａ 　Ｂ 　Ｃ 　Ａ　分　 析　聚　 类　 分　 析　值　 多　 重　比　注 ： 中 大写 字 母 表 示 各 类 对 于 ４个 因子 的 重 视 程 度　 表较　６ ２６ 市 ＿０ ＿ 场研究 ＠　 ０理 论与 方 法　二、 实证分析　总人 口 　（ ） 亿 　 ｌ 　 ２ 　３ 　 ４ 　 ５ 　 ６ 　生 产 总 值　（ ） 亿 　 １３６　 ５． ３ １９２　 ３． ９１ ４７ 　 ７． ５ ９．　 ８７ ６ １ ３２ 　 ０． ９ １ ５０ 　 ３． ８消 费 总 额　（ ） 亿 　 ５． 　 ０２ ７ ４．　 ３３ ６４ ．１ ６０ 　 ３＿ 　 ７３ ６ ２． 　 ６０ ０ ３． 　 ６０ ２人 均 年 工 资　（ ） 千 　 １． 　 ０８ ８ １． 　 ０６ ４１． 　 ３５ ０ ｌ． 　 １９ ２ １． 　 ０３ ７ １． 　 ０６ ０年 度 总储 蓄　额， 亿　 万 ｌ４５ 　 ２ ．５ ｌ９ ２ ｌ． 　 ４９ 。１ ５ 　 ８ ９ ．８ ３１ 　 ７ ．ｌ ８ 　 ６ ８ ．９ ５ 　 ３年 度 财 政　总 收 入／ 亿　 １。 　 ００ ２ ｌ． 　 １９ １１． 　 ６６ ２ ９０ 　 ． ４ ７５ 　 ． ５ ８２ 　 ． ０启 东 市　 江 都 市　丹 阳市　 如 皋市　 兴 化 市　 东 台市　１４３ 　 １－８ ｌ６６ 　 ０ ．９８－　 ０２ ５ １ ３８ 　 ４． ７ １ ４９ 　 ５． ９ ｌ ６２ 　 ｌ． ４７ 　８ 　如 东 县　沐 阳县　１９３ 　 ｏ． ６１ ４５ 　 ７ ．４ｌ２５　 ｏ． ７８ ．５ ７０ 　３． 　 ６８ ０２ ．５ １３ 　１． 　 １２ ６９ １　 ．５８ ．８ ３ 　 ６２ ．０ ８４ 　８８　 ． ７３８　 ．ｌ９ 　邳 州 市　１８ ４ ５． 　 ０ ９． 　 ６５ ４ １ ９５ 　 １． ０ ９． 　 ０７ ０ １ ４７ 　 ０． ０９．　 ２６ ３ ９．　 ３５ ４ ８． 　 ８６ ０ ８＿　 ６３ ３ ９．　 ８１ ５２．　 ３ ９ ７ ２． 　 ６ ４ ４ １． 　 ８５ ３ ３ ．ｌ １ 　 ５ ２． 　 ５５ ０８６ 　 ． ６ ｌ． 　 １５ ５ ８８ 　 ． ４ １． 　 ０９ ５ ９６ 　 ． ０４． 　 ０２ ４ １１ ６ ０． 　 ７ ５ ．１ ３５ 　 ７． 　 ６４ ０ ４ ．８ ６４ 　５ ０ ．　 ７ ８５　 ．ｌ ５ ６ ．　 ｏ ８６ 　 ．２ ５９ 　 ． ０ｌ 　 海 安 县　 ０ １ 　 沛　 县　 １ ｌ 　 姜 堰 市　 ２ １ 　 射 阳 县　 ３１　 阜 宁 县　 ４ｌ 　 太 丰市　 ５ｌ　 ６ 宝 应 县　１５０ 　 ０． ０７＿ 　 ３３ ７９ ．９ １９ 　７ ．０ ３５　９．　 ０６ ０６ ．６ ７８ 　１． 　 ９７ ０２． 　 ４２ ５２ ＿５ ０３ 　９２　 ． ５９８ 　 ． ８９７ 　 ．５４ ．１ ０８　５． 　 ３３ ３４ ．８ ７３ 　３８　 ．５６３　 ＿ｌ４８　 ．３ｌ 　 建 湖 县　 ７ ｌ 　 东 海 县　 ８７． 　 ９１ ２ ｌ ４３ 　 ｌ＿ ５８．　 １２ ２ ５．　 ８２ ８２． 　 ３２ ６ １． 　 ８２ ４９５ 　 ．ｌ ８２ 　 ． ４４ ．ｌ ６２ 　 ２． 　 ８０ ４５８ 　 ． ２ ３ ８ ． 　 ０ｌ　 高 邮市　 ９２ 　 赣 榆 县　 ０２ｌ 　 丰 县　８． 　 ３０ ６ｌ ７９ 　 ０ ．ｌｌ ９０ 　 ０ ．０７ ．ｌ ０５　６ ．８ １ 　 ７５ ．０ ４２ 　２． 　 ０９ ５１． 　 ９２ ９ｌ ．０ ６８ 　１． 　 ０２ ０９５ 　 ． ８８２ 　 ．５５． 　 １９ ５２． 　 ７４ ７２ ．５ ８８ 　５５　 ．６３ ２ ． 　 ０２５ 　 ．３２ 　 滨 海 县　 ２ ２ 　 盐 都 县　 ３ ２　 仪 征 市　 ４２　 ５ 泗 洪　１８０ 　 ０． ０ ８． 　 ５０ ０ ５＿ 　 ９３ ５１ ３０ 　 ０ ．０５ ．０ ６ 　 ７ ９ ．０ ０６　 ７． 　 ２０ ４５ ．０ ８９ 　１． 　 ４６ ０ ２．　 ２０ ０ ２．　 ９０ ０１ ＿０ ２３ 　９３　 ． ９ ９７　 ．８ １．６ ４５　７９ 　 ．２２． 　 ７１ ９ １． 　 ２７ ５ ５． 　 ２３ ５２ ．６ ２０ 　３０ ．　 ０ ５ ｌ ．　 ０ ｌ．５ １ 　 ２３３ 　 ．６２ 　 新 沂 市　 ６ ２ 　 涟 水 县　 ７９．　 ５６ ０ ｌ３ ０ ０． 　 ０５ ．０ ４２ 　 ５ ．０ ２ 　 ６１． 　 ７ ０ ８ １． 　 ４７ ０８３　 ．ｌ ８ ３ ． 　 ０２． 　 ６１ ５ １ ．１ ９４ 　３３　 ＿ ３ ２ ｌ ．　 ５２ 　 灌 云 县　 ８２ 　 扬 中市　 ９ ３ 　 盱 眙 县　 ０ ３　 ｌ 溧 水 县　１７２　 ０． ３２． 　 ７２ ４ ７．　 ３２ ２ ４．　 ０２ ３４ ．２ ００ 　８ ．ｌ ０ １　 ５ ．５ ８ 　 ８ ６ ．６ １ 　 ２１．　 ４５ ｌｌ． 　 ９１ ８ １ ．９ ３９ 　 １．　 ９ ｌ ７７５ ．　 ９ｌ ．２ ３１ 　 １ ．０ ０ 　 ０ １ ．７ ３ 　 ９１． 　 ９８ ５５． 　 １２ ２ １． 　 ６ ７ ４ ２． 　 ２２ ３１７ ．　 ９８３　 ．ｌ ３ ８ ． 　 ０ ６ ７ ． 　 ７３　 灌 ２南　７ ．ｌ ２ 　 ７５． 　 ７ ０ ０２． 　 ９４ ７２ ．７ ９ 　 ４９６ ．　 ８８ ７ ．　 ９７５ ．　 ９８ ４ ． 　 ９ｌ． 　 １８ ５ｌ＿ 　 ５３ ６２６ ．　 ０２４ ． 　 ０３ 　 响 水 县　 ３３ 　 金 湖 县　 ４３ 　 洪 泽 县　 ５３．　 ６４ ０３．　 ９ ０ ０３ ．５ １ 　 ４２． 　 ５０ ３１． 　 ０４ ０ｌ ．０ １１ 　９５ ．　 ８１ ．５ ０ 　 ２１． 　 ７５ ６１． 　 ４３ ０２７　 ． ３２２　 ．４已调 查 ３ ５个城 市 的 总人 口 、 产 总 值 、 费 总额 、 均 年 工 资 、 度 总储 蓄额 、 度 财 政 总 收 入 等 数 据 ， 对 上 述 城　 生 消 人 年 年 试市进 行 分 类研 究 。 　市场研 究 ｎ ０ ６＿６ ２０ 　理　 与 方 法　 论１ 因子 分 析 ： ． 　?选 用 Ａ ａ ｚ－￣ａａＲ ｄｃｉ － Ｆｃｏ ｎｌ ｅ－ ｔ　 ｅｕｔ ｎ－ ａｔ ｙ －Ｄ ｏ － ￣ ｒ… … 　?引 入 因 子 分 析 的 ６个 变 量 （ 总人 口 、 产 总 值 、 费 总 额 、 均 年 工 资 、 度 总 储 蓄 额 、 度 财 政 总 收 入 ） 生 消 人 年 年 　 ?提 取 公 因 子 的 方 法 （ ｔ ｄ ： 成 分 分 析 法　 Ｍｅ ｏ ）主 ｈ ?提 取 （ ｘｒｃ） 选 ： Ｅ ｔ ｔ可 ａ 提取 特 征 值 大 于 １的 因 子　 ?旋 转 （ ｏ ｔｎ 的方 法 ： 差最 大 正 交 旋 转　 Ｒ ｔｉ ） ａｏ 方 ?因子 得 分 （ ａｔ 　ｃｒｓ ： 为 新变 量存 入 　 Ｆｃｏ Ｓｏｅ） 作 ｒ表 １ 方 差解 释 表 ｛ｏａ Ｖ ｒ ｎｅ Ｅ ｐａｎｄ　 Ｔ ｔ 　 ａ ａｃ　 ｘ ｌ ｅ ｝ ｌ ｉ ｉ ｉ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一　 一 一 一 一一 一 一一 一 一一 一 一一 一 一我 们 从 原 始 表 格 中 的 ５个 变量 中 提 取　 出 ２个 公 因子 ． 用 这 ２个 公 因 子 就 可 以解　因 子　１ 　 ２ 　特 征 值　４０ 　 ．８ １ ３ ． 　 ４贡 献率　６ ％　 ８ ２ ％　 ４累 计 贡 献 率　６ ％　 ８ ９ ％　 ２释 原始 表格 中 ９ ％的 信息 量　 ２表 ２ 旋 转 后 的 因子 负荷 矩 阵 （ ｏ ｔ 　 ｏ ｐ ｎ ｎ Ｍａ ｉ ｝ Ｒ ｔ ｅ Ｃ ｍ ｏ ｅ ｔ ｔ ｘ　 ａｄ 　 ｒ因子 １ 　 因子 ２ 　消 费 因子　总 人 口　 ※　人 口因子　０９ ４ ．１ 　根 据 原 始 表 格 中 的 ５个 变 量 与新 生 的 ２ 　生 产 总值　消 费 总额　 人 均 年工 资　０９４ ． 　 ４０９ ３ ． 　 ７ ０６ ０ ． 　 ３※ 　※ 　 ※ 　个 公 因子 之 间的 相 关 程 度 ．我们 为 这 ２个 公　因 子取 名 为 消 费 因 子 和 人 口因子　年 度 总储 蓄额　 年 度 财政 总 收入　０９４ ． 　 ３ ０９ ５ ． 　 ４※ 　 ※ 　２ 聚 类 分析 ： ． 　?选 用 Ａ ａ ｚ－￣ｌｓｉ Ｋ Ｍｅ ｓＣｕｔ ｎｌ ｅ － ａｓ 　 － ａ 　ｌｓ ｒ… … ｙ － ｆ ｎ ｅ 　?引 入 聚类 分析 的 ２个 变 量 （ 即上 面 的 ２个 公 因 子 ） 　 ?聚 类 的 数 目 （ ｕ ｂ ｒ ｆ ｌｓ ｒ）３类　 Ｎ ｍ ｅ　 Ｃｕｔ ｓ ： ｏ ｅ ?聚类 方 法 （ ｔｏ ）仅 分 类　 Ｍｅ ｄ ： ｈ ?储存 新变 量 Ｓ ｖ　 ｅ 　 ａｉ ｌ ） 聚类 成 员　 ａｅＮ ｗＶ ｒ ｂｅ ： ａ ｓ表 ３ 各 类 数 量 分 布 表 （ ｕ ｂ ｒ ｆ ａｅ　 　ａｈＣｕｔｒ 　 Ｎ ｍ ｅ　 　 ｓｓｎｅｃ 　ｌｓ ） ｏＣ ｉ ｅ　 类 别　１ 　数 量　１　 ２２ 　 ３ 　１　 ６ ７ 　３均 值 多夏 比较 ： ． 　?选 用 Ａ ａ ｚ－￣ｏ ｐ ｒ Ｍ ａ ｓ－ ｎ－ ｙＡ Ｏ Ａ … ｎ ｌ ｅ－ ｍ ａｅ ｅ － Ｏ ｅＷａ　 Ｎ Ｖ ｙ － 　 ｎ － ￣ 　?将 ２个 因 子移 入 因变 量 ， 类 移 入 。ａｔ 　 ３个 Ｆｃ ｒ ｏ ?多 重 比 较 方 法 （ ｌｐｅＣ ｍｐｒ ｏ ｓ ： 肯 法 Ｄ ｎ ａ　 Ｍｕｔ ｌ ｏ ａｉ ｎ ）邓 ｉ 　 ｓ ｕｃ ｎ６ ２ ６ 市 研究。 　 ?０ ? 场 ０理 论 与 方 法　表 ４ ３个 类 对 于 因子 １ 重 视 程 度 比 较　 　 的Ｃ ｕ ｔ ｒＮ ｍｂ ｒ ｆＣ ｓ 　 Ｓ ｂ ｅ　ｏ 　ｌ ｈ ｌ ｓｅ 　 ｕ ｅ 　 　 ａ ｅ ｏ ｕ ｓ ｔ ｒａ ｐ ａ＝Ｏ ０ 　 ｆ ５．类 别　对于因子 １ 的重 视 程 度　１ 　 ２　１ 　２ 　 １ 　 ２ 　１ 　 ２ 　 ３ 　― ．４ ６ ６ 　 ０５ ６ ８ ４ 一 ．１ ８ ２ 　 Ｏ２ 　 ９ ８ １ １４ １ ０ １ ．２ ５ ３ 　Ｂ 　 Ｂ 　３ 　Ａ　注： Ａ表 示 最 重视 ， Ｂ表 示 一般 　 表 ５ ３个 类 对 于 因子 ２的重 视 程 度 比 较　 　Ｃｕ ｔｒＮｕ ｅ　ｆＣ ｓ　 Ｓ ｂ ｅ ｆｒａｐ ａ＝Ｏ０ 　 ｌｓ 　 ｍｂ ｒｏ　 ａｅ ｅ ｕ ｓ ｔｏ ｌ ｈ ．５１ 　 ２ 　 １ 　类 别　对 于 因 子 ２的重 视 程 度　１ 　 Ｂ 　 ２　１ 　 ２ 　 ３ 　－ ．８ ３ ８ 　 ０７ ０ 　 ０ １ － ．１ ５ ｏ 　 ０４ ５ ０ ８ ０７ ７ ２ １ ．６ ０ ０ 　３ 　２ 　Ｂ 　Ａ　注： Ａ表 示 最 重视 ， Ｂ表 示 一 般　４综 合 　 ．第 １类　 折 中型 城 市　消 费 因 子　人 口 因子　第２ 类　 人 口型 城市　Ｂ 　Ａ 　第 ３类　 消 费 型 城 市　Ａ 　Ｂ 　根 据 不 同类 别 对 于 ２个 公 因 子 的　重 视 程 度 划 分 等 级 ，我 们 将 被 调 查 城　市划 分 为 ３类 并 分 别 为 其 命 名 ：折 中　 型城 市 、 １ 突 出 ） 城市 、 费 （ 人 ３（ 型 消 突　 出） 型城 市 。 　Ｂ 　Ｂ 　注： Ａ表 示 最 重视 ． Ｂ表 示一 般　折 中型 城 市　大 丰 市　 扬 中市　 如 皋 市　 射 阳县　泗 洪　宝 应 县　 盱 眙 县　 兴 化 市　 阜 宁 县　新 沂 市　建 湖 县　 溧 水 县　 东 台市　 东 海 县　涟 水 县　高 邮 市　 灌 南　 沭 阳县　 赣 榆 县　灌 云 县　盐 都 县　 响水 县　 邳 州 市　 丰县　金 湖 县　 洪 泽 县　 沛 县　 滨 海 县　人 口型 城 市　消 费 型 城 市　启 东 市　 仪 征 市　江 都 市　丹 阳市　如 东 县　海 安 县　姜 堰 市　市场研 究 ｍ ０６－６ ２０ 　
手把手教你spss聚类分析和主因子分析_工学_高等教育_教育专区。brief steps on...(后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一起使用) 几种方法的具体情况见下面的英文...SPSS案例 因子分析结果聚类_经济/市场_经管营销_专业资料。对因子分析结果进行聚类分析一、指标选取由因子分析结果可得,我国城市设施可以由三个方面来综合体现。因子 ...如何利用SPSS做因子分析等分析(仅供参考)_数学_自然科学_专业资料。利用SPSS做因子分析等分析 我就以我的数据为例来做示范,仅供参考一、 信度分析(即可靠度分析)...Principal component analysis) :是因子分析一个特例,是使用 最多的因子提取方法...因子得分可用于模型诊断, 也可用作进一步分析如聚类分析、回归分析等的 原始资料...SPSS教程:因子分析_电脑基础知识_IT/计算机_专业资料...成分分析、对应分析、典型相关分析 和因子分析等方法...这与上一章的聚类分析不同),以较少的几个因子...SPSS管理统计 课程设计 因子分析和聚类分析_管理学_高等教育_教育专区。SPSS管理...(无需写实验报告) 三:实验步骤: 1、使用“网购数据”文件进行以下分析。 1....2 研究方法 分类问题一般的解决法是聚类分析或者因子分析基础上的聚类分析。 ...用SPSS作聚类分析 32页 1下载券 用SPSS进行聚类分析 24页 2下载券 聚类分析在...SPSS操作方法:主成分分析... SPSS操作方法:因子分析091/2 相关文档推荐 ...spss的聚类分析 39页 免费 SPSS的聚类分析 40页 免费 用SPSS进行聚类分析 24页...SPSS因子、聚类案例分析报告_经济/市场_经管营销_...并运用因子分析方法,对我国上市商业银行的竞争力状况...(三)实验步骤 1、选择菜单 2、选择参与因子分析的...SPSS 与社会统计学主成分分析和聚类分析课程作业一 [1]周鹏,张红,谢娜,郑健...(3) 对因子得分及综合得分进行聚类分析,求新类相似性的方法选用组间联接法,...
All rights reserved Powered by
copyright &copyright 。文档资料库内容来自网络，如有侵犯请联系客服。}