多維標度分析

1、武夷學(xué)院實驗報告課程名稱：多元統(tǒng)計分析項目名稱：多維標度分析姓名：一專業(yè)：14信計班級：學(xué)號：一同組成員：無一、實驗?zāi)康?、熟悉SPSS操作系統(tǒng)，掌握數(shù)據(jù)管理界面的簡單的操作；2、熟悉SPSS結(jié)果窗口的常用操作方法，掌握輸出結(jié)果在文字處理軟件中的使用方法；3、掌握多維標度法的操作，對其結(jié)果進行分析。二、實驗內(nèi)容1 .操作SPSS勺基本方法（打開、保存、編輯數(shù)據(jù)文件）2 .問卷編碼3 .錄入數(shù)據(jù)并練習(xí)數(shù)據(jù)相關(guān)操作4 .對數(shù)據(jù)進行描述操作，并給出分析結(jié)論。三、實驗步驟1 .開機2 .找到SPSS勺快捷按紐或在程序中找到SPSS打開SPSS3 .認識SPS激據(jù)編輯窗、結(jié)果輸出窗、幫助窗口、圖表編輯窗

2、、語句編輯窗4 .對一份給出的問卷進行編碼和變量定義5 .按要求錄入數(shù)據(jù)6 .練習(xí)基本的數(shù)據(jù)修改編輯方法7 .對數(shù)據(jù)進行多維標度法操作8 .保存數(shù)據(jù)文件9 .關(guān)閉SPSS關(guān)機四、實驗過程及結(jié)果分析ABCDEFGH：JKLJI1軀北京施長沙柑H南昌南京上崗部、廣州前觸翩20959LU61200避8901117011.33196716971601226639590641皿45C145412盹11051392?3317554長眇二M66+10默331799964332G2O咖74311165刷1200皿805C16B如17E斑10991G99519妣96南昌1398站。331嫡0皿硼343瞅12W4

3、377981H579924C50302735。412551G10747團。e上海1?8剛i7e朝2?30?611300K02678204291183345332656S435M?G10瞪104?00136410附1105訕1099瞅12551300吼01390?63135711成都上印1392剛169912虻16101?021390Q177171112福州二168130趣519蝴陰670?ao7G31?10陶13辨22661795111620S9145720421364135771119590(一)操作步驟(1)點擊分析-度量-多維尺度,進入多維標度分析的主對話框，如下圖。(2變量為設(shè)定變量列

4、表框，用于將要分析的表示距離的變量移入此處。本案例是將北京，合肥，長沙，州，南昌，南京，上海，武漢，廣州，成都，福州，昆明放置于此框。(3)單個矩陣表示如果數(shù)據(jù)文件中有多個受訪者的距離陣時。就應(yīng)當使用該選項選取代表不同受訪者的變量。杭變第S選旗確定拈站©取情鍥數(shù)曲幫購"形狀”有3個選項（圖10.2）:正（4）距離用于設(shè)置所使用距離的產(chǎn)生方式。數(shù)據(jù)為距離數(shù)據(jù)表示如果所提供的數(shù)據(jù)為距離陣，可直接用于分析。單擊對稱表示距離陣為完全對稱形式，且行列表示相同的項目，要對角線上下三角中相應(yīng)的數(shù)值對稱相等，正對稱表示距離陣為不完全對稱結(jié)構(gòu)且行列表示相同項目，上下三角中相應(yīng)的數(shù)值不想等，矩

5、形表示距離陣為距離完全不對稱形式，并需要在行數(shù)框中輸入行數(shù)，如下圖。3維尺度:數(shù)振帝狀*1正對稱正不對林矩形®行敷國）：雒繾取滿幫助從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建度量表示如果數(shù)據(jù)代表的不是距離，使用該選項可以根據(jù)數(shù)據(jù)生成距離陣。單擊"度量標準"打開數(shù)據(jù)測度方法對話框，如下圖。其中，度量標準用于選擇不相似性量度方法，轉(zhuǎn)換值是選擇進行標準化轉(zhuǎn)化的方法，創(chuàng)建距離矩陣表示是根據(jù)變量還是根據(jù)樣品創(chuàng)建距離陣（變量間計算成對變)o量之間的不相似性矩陣，個案間計算兩兩樣品之間的不相似性距離矩陣設(shè)置完成后，點擊繼續(xù)返回主對話框。S靠雒尺度:從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建的(5)在主對話框中點擊模型，用于設(shè)置數(shù)據(jù)和模型

6、的類型，如下圖。£3度里水平0序粼3：打開緯觀察值4D區(qū)間O比率®條件性"矩陽西OO無豹炭-維勒最小蔣：|2|“大，|2|度里根蜜一*Euclidean跑有_個別空異EuE©“口更高(D)：口允許魚的主題枳厘(國攜.|配譜助)度量水平用于指定測量尺度。其中，序數(shù)為有序數(shù)據(jù)，區(qū)間為定距數(shù)據(jù)，比率為比例數(shù)據(jù)，鑒于本例中的數(shù)據(jù)是距離，因此選擇intervalo條件性用于進一步定義距離陣的情況。矩陣表示只有一個矩陣或者每個矩陣代表不同的個體時采用，它表示距離陣的數(shù)值意義相同，是可以相互比較的，行只在非對稱或者距離陣時才使用。表示只對同一行間數(shù)據(jù)進行比較才有意義，

7、無約束表示不受任何限制，資料中所有數(shù)值的比較都有意義。維數(shù)用于指定多維尺度分析的維度。最小值輸入最少維度，最大值輸入最大維度，由于一般是計算二維解，均輸入2。度量模型用于選擇距離測量模式。Euclidean距離是歐幾里得距離，個別差異Euclidean距離加權(quán)歐幾里距離。設(shè)置完成后，點擊繼續(xù)返回主對話框。（6）在主對話框中點擊進入選項子對話框，用于設(shè)置其他一些選項。輸出用于選擇輸出圖形和分析結(jié)果。組圖為多維尺度分析圖。數(shù)據(jù)矩陣表示為每位個體的數(shù)據(jù)顯示距離陣。輸出用于選擇輸出圖形和分析結(jié)果。其中，組圖為多維尺度分析圖，個別主題圖為每位個體的數(shù)據(jù)顯示單獨的分析圖形，數(shù)據(jù)矩陣表示為每位個體的數(shù)據(jù)顯示

8、距離陣，模型和選項摘要表示顯示分析中所有選項的基本信息，包括數(shù)據(jù)選項，模型選項，輸出選項和迭代數(shù)據(jù)選項等信息。標準用于設(shè)置迭代停止的判據(jù)。其中，S應(yīng)力收斂性為單調(diào)收斂準則，當兩次迭代間S-stress的增量小于等于設(shè)定值時停止迭代，最小S應(yīng)力值為最小S-stress值，系統(tǒng)默認收斂值為0.005時迭代停止。最大迭代用最大迭代次數(shù)作為迭代停止的判據(jù)。設(shè)置完成后，點擊繼續(xù)返回主對話框，再單擊確定選項，運行多維標度分析?？凸蕹瘉冚敵鰝€別主題圖©0效據(jù)矩陣（匚楔型和選明橘鼠M）標淮:占應(yīng)方收斂性（5X|OQQ屆小書或方值（國：0005戢大送代（由二M博小于（D：叵的匡禹著佛獻臾值/廣州小咸群

9、夕福州夕良明et*.&迎單干卷麻（I距離救忸為距密妓屏（A）形腳地正對林A數(shù)據(jù)創(chuàng)建距離（白.瘦型®EielbdAtfi距隔確定祜玷豆豆（區(qū)取哨帑時運行結(jié)果:GSTWAmPE=10.S?/F1LE='C：lUcars'Adidnimtrat口rVDemktqp停維分度慘維標度,KIeh'/SXEET=naj«'Eheutl'jtTLLRlD&E=full/fiEflDNAKES=od，漢順5mm1=3£冏一AL3CAL加1曲£5=北京合肥坳杭州南昌南克上海武廣州觥福州昆明/EKAPE-SYMETRIC

10、ZLEVEL-DniRVAL/CO«DTnOK=l!A,niIZ/HOlELXElfCLlD/IITER*HWI睚以M1JSTREfSEkBS)ITCR(W)CVTOFF(O)DINE陽口處/PLOTt'EFAULT.4Alscal(1)即7unfcalfldi。施fcr訕j毗1：.00013麻廊Ma他,WQ即，剛卿41200.Off強蜘既lOM.0MS順財4BO.OOO331.OOC屈.窈.加698LOODU&000陽順斷狽廊®0煦r11德對412.0CQ別期1W644.M0溫蒯，窗8mao34S.K0332000ES.OOO343,000弧帆冏腳.W0g

11、196Mo01延項620.0蚪&破635,01密1魄3歌叫煦10聞硯1M.OOQ喇000睢9.剛：旭西O.OCO閥*弧立MM)13SO.OOO，則iitffil.000mowmo5emo貌就毗瞅mom(BO.Omoooinooo12腐聯(lián):旗”助:出瞅懈翅MK嫻短曲常1364.000第般711,W11口H.KO12闞郵,CCD上圖為最優(yōu)標度的距離陣78910.000177EOOO711.000ItezitiaQbbStarj-£下tiu£joslodsIsohtmIj號叫客觀di:twc«M?oimg;s>ftressfornuli1isufeltei

12、3tio(n舞Iifrcveient1 .溫332 .硼盛.005083 ，物15刖OQLI:«ntiiEifuoe虱3Tt工兜臺iiprnjBieritiskssta.OD1QQO器*ds中亞虱CQiieltiouiMWin心或日?燈EM附luesarethe匚噂nrtimtftariaoceoftiestaledlata止卻an:i呢;indw口utiti用弛值二訊ex.ettiiediaj向12isacwtTforbfthenconHporidi珥d】蘇四濘工StEssualueEareKrustalZ工七¥蜚fornnla1.FornatcisStHK:.0:619

13、虺：.四鹿"orfiiuistiau此口"did2diicH”幅古典解的迭代過程以及壓力，RSQ數(shù)值（表10.2）。在cAteria欄指定的迭代最大次數(shù)為30,擬合劣度S-stress值小于0.001時停止。RSQ表示總變異種能夠被相對空間距離所揭示的比例，數(shù)值越接近1說明擬合效果很好；S-stress是擬合劣度指標，其值越高說明擬合越差。從表中可以看出本例迭代到第三次S-stress為0.00011小于0.001,迭代過程結(jié)束；RSQ數(shù)值為0.99388,S-stress為0.03679,都說明擬合效果好。(2)擬合構(gòu)造點在二一維標度中的坐標，如卜表。1Optimally

14、scaleddata（di即arit加）加subject12345671煙2L加（000S2.盹1,161,00042,173陸21，岫領(lǐng)52.532,815岫，暗6Li16,262l.i鄧4LOK.00072.133，褥L陸.3191106.494,瞅82.052,625.6011邢,621那1,泥，聯(lián)93.5622,0011.1231.9901.3042普32,369二卸R3,璐2,M，隴3J"12452,9303,227，既二3解1.522，湖做.知1,3531,2281,12124皿3,加2.0213.78S16383.3B63,硼2M111211,00012網(wǎng),000上圖為

15、最優(yōu)標度的距離陣。10.0001.581.0001.8962.517.0001.4121.3823.2072.4702.4571.287StiniulusCooriinatesDiifcensionStiTTiulusStinulus12Nunbe?'llsjne14原1.0BS7-1.88802合肥,6323-.21023長沙-.494S.21284杭州1-0877.29125南昌,Q409*40256南京,905717437_b每1.2043.1321甘武漢-75115659廣州-.6717L316010成都-L8199".514311福州-6854L121212昆明-2.58141230(3)派'I的激勵配置Euclide«n城*離根空派生的激勵配置圖。是不同點對距離的散點圖。將各樣點按照各個樣品之間的距離在空間中排列起來。從下圖中可以看出長沙、南昌、武漢三者之間的距離比較靠近，杭州、合肥、南京、上海四者間的距離比較近，昆明與成都比較靠近，北京與其他城市相距最遠。線性擬合散點圖，如下圖。該圖提供的是原始數(shù)據(jù)的不一致程度和用線性模型計算出來的歐式距離間的散點圖。如果模型擬合程度好，則所