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spss聚類分析與判別分析-文庫吧資料

2024-08-27 17:23本頁面
  

【正文】 Define Sets 把一道多選問題中定義了的所有變量集合在一起,給新的集合變量取名,在Dichotomies Counted value中輸入 1。這些述統(tǒng)計量有平均值、算術和、標準差,最大值、最小值、方差、范圍和平均數(shù)標準誤等。 適用范圍:單選題(例 1),排序題(例 4),多選題的方法二(例 3) 頻數(shù)分析也是問卷分析中最常用的方法。如果答案內容較為豐 富、不容易歸類的,應對這類問題直接做定性分析。 編碼與錄入(續(xù)) ? 開放性數(shù)值題和量表題 這類題目要求被調查者自己填入數(shù)值,或者打分 例 6 你的年齡(實歲): ______ 編碼 :一個變量,不定義 Value值 錄入 :即錄入被調查者實際填入的數(shù)值。比如三個括號里分別選的是 ECF,則該題的 6個變量的值應該分別錄入: 1(代表 A選項未選)、 3(代表 C選項排在第二)、 4。 A、提高黨員素質 B、加強基層組織 C、堅持發(fā)揚民主 D、激發(fā)創(chuàng)業(yè)熱情 E、服務人民群眾 F、促進各項工作 編碼 :以 ABCDEF6個選項分別對應定義 6個變量,每個變量的Value都做同樣的如下定義:“ 1” 未選,“ 2” 排第一,“ 3” 排第二,“ 4” 排第三。 編碼與錄入(續(xù)) ? 排序題 例 4 您購買商品時在 ①品牌 ②流行 ③質量 ④實用 ⑤價格 中對它們的關注程度先后順序是(請?zhí)畲栔匦屡帕校? 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 編碼:定義五個變量,分別可以代表第一位 第五位,每個變量的 Value都做如下定義:“ 1” 品牌,“ 2” 流行,“ 3” 質量,“ 4” 實用,“ 5” 價格 錄入:錄入的數(shù)字 5分別代表五個選項,如被調查者把質量排在第一位則在代表第一位的變量下輸入“ 3“。 編碼與錄入(續(xù)) ? 多項選擇題 例 3 你認為開展保持黨員先進性教育活動的最重要的目標是哪三項: 1( ) 2 ( ) 3( ) A、提高黨員素質 B、加強基層組織 C、堅持發(fā)揚民主 D、激發(fā)創(chuàng)業(yè)熱情 E、服務人民群眾 F、促進各項工作 編碼 :定義三個變量分別代表題目中的 3三個括號,三個變量 Value值均同樣的以對應的選項定義,即:“ 1” A,“ 2” B,“ 3” C,“ 4” D,“ 5” E,“ 6” F 錄入 :錄入的數(shù)值 6分別代表選項 ABCDEF,相應錄入到每個括號對應的變量下。 A月薪員工 B日薪員工 C鐘點工 編碼 :把每一個相應選項定義為一個變量,每一個變量 Value值 均如下定義:“ 0” 未選,“ 1” 選。 SPSS與問卷分析 劉文平 提 綱 ? 編碼與數(shù)據錄入 編碼 ?注意變量類型與尺度 數(shù)據錄入 ? 統(tǒng)計分析 ? 統(tǒng)計制圖 編碼與錄入 ? 單選題 例 1 當前貴組織機構是否設有面向組織的職 業(yè)生涯規(guī)劃系統(tǒng)? A有 B 正在開創(chuàng) C沒有 D曾經有過但已中斷 編碼 :只定義一個變量, Value值 4 分別代表 A、 B、 C、 D 四個選項。 小 結 SPSS中 “ Analyze”/“Classify”菜單專門用于聚類分析和判別分析。 小 結 判別分析是指先根據已知類別的事物的性質,建立函數(shù)式,然后對未知類別的新事物進行判斷以將之歸入已知的類別中。 小 結 聚類分析的實質是建立一種分類方法,將一批樣本數(shù)據按照他們在性質上的密切程度在沒有先驗知識的情況下自動進行分類。 ( 15)輸出的結果文件中第十五個部分如下: ( 16)在實現(xiàn)過程中曾指定了將判別分析的結果作為樣本的變量保存到 SPSS的數(shù)據編輯窗口中。如下表所示。 ( 11)輸出的結果文件中第十一個部分如下表所示。 ( 9)輸出的結果文件中第九個部分如下表所示。 ( 7)輸出的結果文件中第七個部分如下表所示。 ( 5)輸出的結果文件中第五個部分為組間的協(xié)方差矩陣,如下表所示。 ( 3)輸出的結果文件中第三部分如下表所示。 SPSS中實現(xiàn)過程 表 84 不同類的不同公司特點 公 司 組 織 文 化 領 導 角 色 員 工 發(fā) 展 Group Microsoft 1 IBM 1 Dell 1 Apple 1 聯(lián)想 1 NPP 2 北京電子 3 清華紫光 1 北大方正 1 TCLE 3 世紀成 2 Angel 1 Hussar1 3 世紀飛揚 3 Vinda 3 ? 實現(xiàn)步驟 圖 823 在菜單中選擇“ Discriminant”命令 圖 824 “Discriminant Analysis”對話框 圖 825 “Discriminant Analysis: Define”對話框 圖 826 “Discriminant Analysis: Stepwise Method”對話框 圖 827 “Discriminant Analysis: Statistics”對話框 圖 828 “Discriminant Analysis: Classification”對話框 圖 829 “Discriminant Analysis: Save”對話框 ( 1) SPSS輸出結果文件中的第一部分如下表所示。為符合研究問題,將公司對員工的吸引力根據被測的實際填答情形,劃分為高吸引力組( group=1)、中吸引力組( group=2)和低吸引力組( group=3)。判別函數(shù)的個數(shù)為 k。程序自動選擇第一個判別函數(shù),以盡可能多地區(qū)別各個類,然后再選擇和第一個判別函數(shù)獨立的第二個判別函數(shù),盡可能多地提供判別能力。 ? 初始分析的數(shù)目不能太少。 在分析的各個階段應把握如下的原則: ? 事前組別(類)的分類標準(作為判別分析的因變量)要盡可能準確和可靠,否則會影響判別函數(shù)的準確性,從而影響判別分析的效果。 ? 預測變量應是連續(xù)變量,因變量(類別或組別)是間斷變量。 ? 預測變量之間沒有顯著的相關。 定義:判別分析先根據已知類別的事物的性質(自變量),建立函數(shù)式(自變量的線性組合,即判別函數(shù)),然后對未知類別的新事物進行判斷以將之歸入已知的類別中。 有學者在研究中提出,可以利用判別分析來對聚類分析結果的準確性進行檢驗。 本節(jié)講述的判別分析,也是一種比較常用的分類分析方法。 SPSS運行后,數(shù)據編輯窗口如圖 821所示,其中我們可以看到新增加了兩個變量(圖中加深的兩列),分別表示樣本所屬類以及樣本和類中心點的距離。 ( 7)輸出結果的最后一個表格列出了 4個類中分別包括的樣本數(shù),如下表所示。 ( 5)輸出的結果文件中第五個部分如下表所示。 ( 3)輸出的結果文件中第三部分是快速聚類分析后的各個類包含樣本的情況。 ( 1) SPSS輸出結果文件中的第一部分如下表所示?,F(xiàn)要將這 15個公司按照其各自的特點分成 4種類型,數(shù)據如表 83所示。 ? 重復上面的兩步計算過程,直到達到指定的迭代次數(shù)或終止迭代的判斷要求為止。其中歐氏距離( Euclidean Distance)的計算公式為 ? SPSS重新確定 k個類的中心點。初始類中心也可以由用戶自行指定,需要指定 K組樣本數(shù)據作為初始類中心點。 ? 然后 SPSS確定 k個類的初始類中心點。 快速聚類分析計算過程如下。如果用戶的經驗比較豐富,則可以指定比較合理的初始類中心點,否則,需要增加迭代的次數(shù),以保證最終聚類結果的準確性。但兩者的不同在于:層次聚類可以對不同的聚類類數(shù)產生一系列的聚類解,而快速聚類只能產生固定類數(shù)的聚類解,類數(shù)需要用戶事先指定。快速聚類分析的實質是 KMean聚類。 定義:快速聚類分析是由用戶指定類別數(shù)的大樣本資料的逐步聚類分析。 ( 6)輸出的結果文件中第六部分如下: 快速聚類分析 SPSS層次聚類分析對計算機的要求比較高,在大樣本的情況下,可以采用快速聚類分析的方法。 ( 4)輸出的結果文件中第四個表格如下表所示。 結果和討論 ( 2)輸出的結果文件中第二個表格如下表所示。聚類的依據是 4門功課的考試成績,數(shù)據如表 82所示。 計算公式: R型聚類的計算公式和 Q型聚類的計算公式是類似的,不同的是 R型聚類是對變量間進行距離的計算, Q型聚類則是對樣本間進行距離的計算。 圖 88 層次聚類分析結果保存 層次聚類分析中的 R型聚類 統(tǒng)計學上的定義和計算公式 定義:層次聚類分析中的 R型聚類是對研究對象的觀察變量進行分類,它使具有共同特征的變量聚在一起。 ( 6)輸出的結果文件中第六部分如圖 87所示。 ( 3)輸出的結果文件中第三個表格為層次聚類分析的凝聚狀態(tài)表,包括: ( 4)輸出的結果文件中第四個表格如下表所示。 ( 1)首先是層次聚類分析的概要結果,該結果是 SPSS輸出結果文件中的第一個表格,如下表所示。數(shù)據如表 81所示。 ? 研究問題 對一個班同學的數(shù)學水平進行聚類。每一小類的重心就是該類中所有樣本在各個變量上的均值代表點。 ( 4
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