现代统计分析方法与应用(人大 何晓群)第14章 对应分析.pptVIP

* 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 然后点击Data View进行如下数据的输入 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 2.数据输入完成后，选择Analyze—Data Reduction—Correspondence Analysis，然后把“省区”选入“Row”，在点击Define Range来定义范围为1（Minimum value）到31（Maximum value），之后点击Update，再点击Continue。之后同样地，把“收入类别”选入Column，并定义其范围为1到4。其他选项可以使用默认值，也可根据需要另行选择，最后点击OK来运行。 3．输出结果分析。 根据SPSS对数据的计算，会得到一系列的表格，其中之一就是下面各维的汇总表，表中给出了行和列记分的关系。Chi Square是关于检验的统计量的值，得出两组变量确实不独立。Sig的值很小，说明省份与收入类别之间确实有较强的相关性。Proportion of Inertia是惯量比列，代表各维度分别解释总惯量的比例及累计百分比，从下表可以看出第一维和第二维的惯量比例占了总比例的96%，因此我们可以选取两维来进行分析。 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 在SPSS的输出结果中还给出了绘制最后叠加的散点图所需的两套坐标。首先是关于行变量（省区）的点坐标表，例如北京（-0.909，-0.426），天津（-0.200，0.408）等 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 同样地，列变量（收入类别）的点坐标表如下，例如工资（-0.675，0.180），家庭（0.582，0.029）等。 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 由以上两张坐标表，可以得出如下的叠加散点图。从图中不难看出：我国经济发达省区，像广东、浙江、江苏、天津等，主要以工资性收入为主；而西部大部分省区，像新疆、宁夏、青海、贵州、甘肃、内蒙古、云南等多依靠家庭经营收入；而个别省区，像上海和北京，经济发展迅速，依靠工资性收入的同时，也会有相当部分的转移性收入。西藏近几年各项指标增长速度较快，特别是转移性收入和财产性收入，因此图中显示的西藏所在的位置也在预料之中。 从中国目前的经济发展状况来看，大部分农民仍是以工资性收入和家庭经营收入为主要的收入来源。在经济发达地区，农民外出打工较多，因此还是以工资性收入为主；而在经济不发达地区，大部分农民还是以农业生产为主，因此还是以家庭经营收入为主。随着中国社会经济的不断发展和进步，这种格局也必然会发生一定的变化，转移性收入和财产性收入也会有所表现。 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * §14.3 对应分析的上机实现 目录 上页 下页 返回 结束 综上所述，利用对应分析，较好地揭示了指标与指标、样品与样品、指标与样品之间的内在联系。因此，对应分析方法能够以较小的代价从原始数据中提取较多的信息。 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * 第十四章 对应分析 目录 上页 下页 返回 结束 §14.1 对应分析的基本理论 §14.2 对应分析的步骤及逻辑框图 §14.3 对应分析的上机实现 * 中国人民大学六西格玛质量管理研究中心 * 第十四章 对应分