实验七对应分析.docx

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实验七对应分析

实验七对应分析

一．实验目的

对应分析又称为相应分析，它研究的两组离散随机变量之间的关系，这些变量为定性变量。

本次实验目的为练习对应分析，熟练其操作步骤，并对结果进行说明。

二．实验要求

1.利用购买商品房的客户背景资料和房屋购买情况的数据（对应分析（买房）.sav）,分析不同客户对互相购买的偏好.

2.某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。

调查数据表如下

是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。

三．实验内容

第一题：

分析——数据降维——对应分析

模型——继续

图——继续

确定

第二题：

（1）数据录入。

打开SPSS数据编辑器，建立“对应分析.sav”文件。

在变量视窗中录入3个变量，用A表示“品牌”，用B表示“产品”，用C表示“频数”，对A变量和B变量输入对应的标签和值，C变量输入对应的标签。

然后在数据视图中将数据对应录入，其相关操作及变量视图的效果如下所示：

（2）进行对应分析。

依次点击“数据加权个案描述”再将“频数”导入“频率变量”，如下图所示：

点击“分析”-“数据降维”-“对应分析”，将A作为行，B作为列

点击“统计量”，勾选“行轮廓标”、“列轮廓表”

点击“图”，勾选“行点”、“列点”、“已转换的行类别”以及“已转换的列类别”，最后点击“确定”，得到结果如下：

结果分析：

（1）首先，在“对应表”表格数据，可以看到，在调查的4223名消费者中，大多数消费者以玉泉，雪源，美纯品牌命名，大多数消费者命名的产品是雪糕，纯水，保健饮料。

尽管通过对应表发现消费者命名产品的倾向，但没有揭示出以哪种品牌命名哪种产品的规律。

（2）其次，在“行简要标”表格数据，可以看出，这是对对应表的补充，其中的表格数据可以看出消费者命名“雪糕，纯水，保健饮料”分别占总消费者的“14.1%，34.2%，13.7%”，命名“纯水”的比例最高，命名“碳酸饮料”的比例最低，仅为7.4%。

（3）还有，在“概述行点”表格数据，显示了行变量各分类降维的情况，表中的“质量”表示行变量占各变量总和的百分比，“维中的得分”为各变量在各公共因子上的得分。

其中，第二列是行变量各类别的百分比；第三、第四列是行变量各类别在第1、第2个因子上的因子载荷，它们将成为分布图中的数据点的坐标；第五列为各特征根；第六、第七列是行变量各分类对第1、第2个因子值差异的影响程度；波澜这个品牌对第1个因子值的差异影响最大（45.5%），雪源这个品牌对第2个因子值的差异影响最大（61.4%），第八、第九、第十列是第1、第2因子对行变量各分类差异的解释程度。

玉泉这个品牌第1个因子解释了53.2%的差异，第2个因子解释了43.1%的差异，两因子共解释了96.3的差异。

天山绿品牌的信息丢失较为严重

（4）在最后一个表格中，即“行和列点”表格数据体现了最后的结果，可以看出，雪源品牌偏向于给雪糕命名，天山绿品牌偏向于给碳酸饮料命名，波澜品牌倾向于给洗衣机命名，期望品牌偏向于给空调命名，美纯、玉泉品牌倾向于给纯水命名，其余品牌类别对产品的选择差异不十分显著。

最终，我们可以下结论，对应的产品选择对应的品牌：

雪源<——>雪糕；

天山绿<——>毛毯；

玉泉<——>纯水；

美纯<——>纯水；

期望<——>空调；

波澜<——>洗衣机。

四、存在问题与解决情况

在本次实习中，发现了不少问题，也得出了不少结论，让我受益匪浅。

在实习，还是存在一些问题。

在使用SPSS软件进行分析的时候，发现对参数的控制还是不够熟练，必须跟着老师的脚步一步一步走，有时候并未明白其中的具体含义。

但是，跟着老师对每一个参数及表格数据的详细讲解，还加上自己查看参考资料，慢慢的弄懂了。

在实习过程中，遇到了一些问题。

后来得到了解决，在这里我把得到的结果说明一下。

主要是关于对应分析的几个关键问题：

第一，如何将多个类别点表示在低维空间中，以易于直接观察；第二，如何确定各类别点的坐标，以易于鉴别类别间联系的强弱；为解决以上问题，对应分析采用与因子分析类似的方法降低维数，采用与多维尺度分析类似的方法绘制图形。

通过本次实验，了解SPSS软件的运行管理方式；熟悉各主要操作模块，窗口及其功能，相关的系统参数设置等。

基本掌握了应用SPSS软件Analyze菜单中的DataReduction模块对数据进行对应分析，但是在操作过程和文字分析上还是有些生疏，有待进一步的熟练。