多元統(tǒng)計分析——對應(yīng)分析實驗報告.doc

多元統(tǒng)計分析實驗報告課程名稱多元統(tǒng)計分析實驗成績實驗內(nèi)容對應(yīng)分析指導(dǎo)老師姓名專業(yè)班級一、實驗?zāi)康?對應(yīng)分析又稱為相應(yīng)分析，它研究的兩組離散隨機(jī)變量之間的關(guān)系，這些變量為定性變量。本次實驗?zāi)康臑榫毩?xí)對應(yīng)分析，熟練其操作步驟，并對結(jié)果進(jìn)行說明。二、實驗數(shù)據(jù) 本文利用表2-1的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中，表2-1 北京老齡化數(shù)據(jù)生活自理能力完全自理部分自理不能自理合計自評健康狀況很好129148151好931146961173一般66011674850差25110481436很差1172341沒回答15132452合計19974003062703將表2-1數(shù)據(jù)保存為對應(yīng)分析數(shù)據(jù)形式，如表2-2所示。其中selfassess（自評健康狀況）的六個水平由1-6分別為“很好”“好”“一般”“差”“很差”“沒回答”；independence（生活自理能力）的三個水平由1-3分別為“完全自理”“部分自理”“不能自理”；frenquency（頻數(shù)）為各個水平下的人數(shù)，在接下來的分析中，會據(jù)其對變量進(jìn)行加權(quán)再做分析。表2-2 對應(yīng)分析數(shù)據(jù)（北京老齡化數(shù)據(jù)）三、實驗過程在spss16.0軟件中，對表2-2數(shù)據(jù)做對應(yīng)分析。首先應(yīng)對個案進(jìn)行加權(quán)操作。選擇【Date】【W(wǎng)eight Cases】，出現(xiàn)表3對話框。選擇frequency作為加權(quán)，如圖3-1所示。圖3-1 加權(quán)個案 對個案加權(quán)后，開始做對應(yīng)分析。選擇【Analyze】【Date Reduction】【Corespondence Analysis】，會出現(xiàn)圖3-2對話畫框。圖3-2 對應(yīng)分析對話框 接下來對行變量和列變量進(jìn)行設(shè)置。將selfassess（自評健康狀況）選入Row，作為行變量，并選擇【Define Range】，填寫范圍后點擊【Update】【Continue】，如圖3-3所示；按同樣的步驟，將independence（生活自理能力）選入Column（列變量），并設(shè)置列變量，如圖3-4所示；最終設(shè)置結(jié)果如圖3-5所示。圖3-3 行變量設(shè)置圖3-4 列變量設(shè)置圖3-5 對應(yīng)分析設(shè)置結(jié)果點擊【OK】，便可得到對應(yīng)分析結(jié)果。四、實驗過程表4-1為對應(yīng)分析的版本信息。圖中顯示為1.1版本。表4-1 對應(yīng)分析版本信息表4-2是列聯(lián)表，列示了在各個水平下的人數(shù)。表4-2 列聯(lián)表表4-3為對應(yīng)分析總述表。表中顯示了奇異值（Singular Value），第一個維度的奇異值為0.253，第二個維度的奇異值為0.125；慣量（Inertia）為特征根，就是奇異值的平方；Chi Square 值為212.593，是總樣本數(shù)除以總的Inertia覺原假設(shè)，認(rèn)為兩個隨機(jī)變量不是相互獨立的，本例中就是自評健康狀況和生活自理能力不是相互獨立的；貢獻(xiàn)率（Accounted for）顯示，第一個維度解釋了總變異的80.4%，第二個維度解釋了19.6%，兩個維度解釋了所有的變異；接下來依次為累計貢獻(xiàn)率（Cumulative）、奇異值的方差（Standard Deviation）、奇異值的相關(guān)系數(shù)（Correlation）。表4-3 對應(yīng)分析總述表表4-4為行變量指標(biāo)。其中Mass就是自評健康狀況各個水平的選擇比例；Score in Dimension為自評健康狀況在各維度上的得分，此得分就是行列得分圖的坐標(biāo)。Inertia為總慣量在各類別的分配。從慣量指標(biāo)可以看出，“很差”、“差”這兩類水平對總慣量的貢獻(xiàn)最大，分別有0.035、0.025的慣量，總慣量僅有0.079；從組成（Contribution）中Of Point to Inertia of Dimension中可以看出，第一個維度主要反映了“很差”48.4%、“差”35.6%等類別，第二個維度主要反映了“沒回答”54.5%、“很差”25.8%、“差”14.7%等類別，而從Of Dimension to Inertia of Point可以看出，類別“很好”、“好”、“一般”、“差”、“很差”主要反映在第一維度上，反映在第一維度上的信息占其各自總反映信息的90%左右，類別“沒回答”主要反映在第二維度上，反映在第二維度上的信息占其總反映信息的98%。表4-4 行變量指標(biāo)表4-5為列變量指標(biāo)。其中Mass生活自理能力各個水平的選擇比例；Score in Dimension為生活自理能力在各維度上的得分，此得分就是行列得分圖的坐標(biāo)。Inertia為總慣量在各類別的分配。從慣量指標(biāo)可以看出，“不能自理”這類水平對總慣量的貢獻(xiàn)最大，慣量為0.046，總慣量為0.079，其解釋了50%以上的總慣量；從組成（Contribution）中Of Point to Inertia of Dimension中可以看出，第一個維度主要反映了“完全自理”21.3%、“不能自理”66.6%等類別，第二個維度主要反映了“部分自理”73%、“不能自理”22.8%等類別，而從Of Dimension to Inertia of Point可以看出，類別“完全自理”、“不能自理”、主要反映在第一維度上，反映在第一維度上的信息占其各自總反映信息的90%以上，類別“部分自理”主要反映在第二維度上，但是其反映在第二維度上的信息和第一維度的信息量差別不大，第二維度上反映了59.7%的信息，第一維度上反映了40.3%的信息。表4-5 列變量指標(biāo)圖4-6為行列得分圖，該圖根據(jù)行列指標(biāo)圖中的各類別在各維度上的得分所繪制。由圖中可以看出，自評健康狀況“很好”、“好”、“一般”，則生活自理能力越強(qiáng)，越接近“完全自理”；而自評狀況“差”、則更接近于“部分自理”；自評狀況為“很差”、“沒回答”的會接近于“不能自理”。 圖4-6 行列得分圖五、實驗總結(jié)通過對北京老齡化數(shù)據(jù)進(jìn)行對應(yīng)分析，可以看出，生活自理能力越強(qiáng)的老人，對自己的健康狀況評價越高；生活自理能力越差，則自評