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2024/3/241根本统计分析有了数据，可以利用SPSS的各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果的关键SPSS有数字分析和作图分析两类方法

2024/3/242根本统计分析概述目录上页下页返回结束根本统计分析是进行其他更深入的统计分析的前提，通过根本统计分析，用户可以对分析数据的总体特征有比较准确的把握，从而选择更为深入的分析方法对分析对象进行研究。

在SPSS的Analyze菜单中包括了一系列统计分析过程。其中Reports和DescriptiveStatistics命令项中包括的功能是对单变量的描述统计分析DescriptiveStatistics包括的统计功能有：Frequencies：频数分析Descriptives：描述统计量分析Explore：探索分析Crosstabs：多维频数分布交叉表〔列联表〕

2024/3/244描述统计分析过程Descriptives目录上页下页返回结束1、功能：了解数据的根本统计特征和对指定的变量值进行标准化处理(标准化后的新变量的均值为0，标准差为1，目的是为了消除各变量间变量值在数量级上的差异，从而增强数据间的可比性)。2、描述统计分析过程通过平均值(Mean)、算术和(Sum)、标准差(StdDev)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、方差(Variance)、范围(Range)、平均数标准误(S.E.Mean)等统计量对变量进行描述。

2024/3/245目录上页下页返回结束SPSS数值统计分析过程均在Analyze菜单中根本统计分析：Reports,DescriptiveStatisticsb、均值比较与检验：CompareMeansd、方差分析：ANOVAModelsb、相关分析：Correlatee、回归分析：Regressionf、聚类与判别：Classifyg、因子分析：DataReductionh、非参数检验：NonparametricTests等等

2024/3/246第一章聚类分析聚类分析的根本思想聚类分析上机实现

2024/3/247§1.1聚类分析的思想目录上页下页返回结束我们认为，所研究的样品或指标〔变量〕之间是存在着程度不同的相似性〔亲疏关系〕。于是根据一批样品的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间的相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品〔或指标〕聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样品〔或指标〕又聚合为另外一类，…。关系密切的聚合到一个小的分类单位，关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到把所有的样品〔或指标〕都聚合完毕，把不同的类型一一划分出来，形成一个由小到大的分类系统。最后再把整个分类系统画成一张分群图〔又称谱系图〕，用它把所有的样品〔或指标〕间的亲疏关系表示出来。

2024/3/248目录上页下页返回结束对样品的分类常称为Q型聚类分析对变量的分类常称为R型聚类分析

2024/3/249§1.1聚类分析的思想目录上页下页返回结束聚类的目的在一些社会、经济问题中，我们面临的往往是比较复杂的研究对象，如果能把相似的样品〔或指标〕归成类，处理起来就大为方便，聚类分析的目的就是把相似的研究对象归成类。【例1】假设我们需要将以下11户城镇居民按户主个人的收入进行分类，对每户作了如下的统计，结果列于表3.1。在表中，“标准工资收入”、“职工奖金”、“职工津贴”、“性别”、“就业身份”等称为指标，每户称为样品。假设对户主进行分类，还可以采用其他指标，如“子女个数”、“政治面貌”等，指标如何选择取决于聚类的目的。

2024/3/2410目录上页下页返回结束

2024/3/2411目录上页下页返回结束上例中的8个指标，前6个是定量的，后2个是定性的。如果分得更细一些，指标的类型有三种尺度间隔尺度。变量用连续的量来表示。有序尺度。指标用有序的等级来表示，有次序关系，但没有数量表示。名义尺度。指标用一些类来表示，这些类之间没有等级关系也没有数量关系。不同类型的指标，在聚类分析中，处理的方式是大不一样的。总的来说，提供给间隔尺度的指标的方法较多，对另两种尺度的变量处理的方法不多。

2024/3/2412目录上页下页返回结束第一位重要的问题是“什么是类”？粗糙地讲，相似样品〔或指标〕的集合称作类。。聚类分析给人们提供了丰富多采的方法进行分类，这些方法大