多维标度分析

1、武夷学院实验报告课程名称：多元统计分析项目名称：多维标度分析姓名：一专业：14信计班级：学号：一同组成员：无一、实验目的1、熟悉SPSS操作系统，掌握数据管理界面的简单的操作；2、熟悉SPSS结果窗口的常用操作方法，掌握输出结果在文字处理软件中的使用方法；3、掌握多维标度法的操作，对其结果进行分析。二、实验内容1 .操作SPSS勺基本方法（打开、保存、编辑数据文件）2 .问卷编码3 .录入数据并练习数据相关操作4 .对数据进行描述操作，并给出分析结论。三、实验步骤1 .开机2 .找到SPSS勺快捷按纽或在程序中找到SPSS打开SPSS3 .认识SPS激据编辑窗、结果输出窗、帮助窗口、图表编辑窗

2、、语句编辑窗4 .对一份给出的问卷进行编码和变量定义5 .按要求录入数据6 .练习基本的数据修改编辑方法7 .对数据进行多维标度法操作8 .保存数据文件9 .关闭SPSS关机四、实验过程及结果分析ABCDEFGH：JKLJI1躯北京施长沙柑H南昌南京上岗部、广州前触翩20959LU61200避8901117011.33196716971601226639590641皿45C145412盹11051392?3317554长眇二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团。e上海1?8刚i7e朝2?30?611300K02678204291183345332656S435M?G10瞪104?00136410附1105讪1099瞅12551300吼01390?63135711成都上印1392刚169912虻16101?021390Q177171112福州二168130趣519蝴阴670?ao7G31?10陶13辨22661795111620S9145720421364135771119590(一)操作步骤(1)点击分析-度量-多维尺度,进入多维标度分析的主对话框，如下图。(2变量为设定变量列

4、表框，用于将要分析的表示距离的变量移入此处。本案例是将北京，合肥，长沙，州，南昌，南京，上海，武汉，广州，成都，福州，昆明放置于此框。(3)单个矩阵表示如果数据文件中有多个受访者的距离阵时。就应当使用该选项选取代表不同受访者的变量。杭变第S选旗确定拈站©取情锲数曲帮购"形状”有3个选项（图10.2）:正（4）距离用于设置所使用距离的产生方式。数据为距离数据表示如果所提供的数据为距离阵，可直接用于分析。单击对称表示距离阵为完全对称形式，且行列表示相同的项目，要对角线上下三角中相应的数值对称相等，正对称表示距离阵为不完全对称结构且行列表示相同项目，上下三角中相应的数值不想等，矩

5、形表示距离阵为距离完全不对称形式，并需要在行数框中输入行数，如下图。3维尺度:数振帝状*1正对称正不对林矩形®行敷国）：雒缱取满帮助从数据中创建度量表示如果数据代表的不是距离，使用该选项可以根据数据生成距离阵。单击"度量标准"打开数据测度方法对话框，如下图。其中，度量标准用于选择不相似性量度方法，转换值是选择进行标准化转化的方法，创建距离矩阵表示是根据变量还是根据样品创建距离阵（变量间计算成对变)o量之间的不相似性矩阵，个案间计算两两样品之间的不相似性距离矩阵设置完成后，点击继续返回主对话框。S靠雒尺度:从数据中创建的(5)在主对话框中点击模型，用于设置数据和模型

6、的类型，如下图。£3度里水平0序粼3：口打开结观察值4D区间O比率®条件性"矩阳西OO无豹炭-维勒最小蒋：|2|“大，|2|度里根蜜一*Euclidean跑有_个别空异EuE©“口更高(D)：口允许鱼的主题枳厘(国携.|配谱助)度量水平用于指定测量尺度。其中，序数为有序数据，区间为定距数据，比率为比例数据，鉴于本例中的数据是距离，因此选择intervalo条件性用于进一步定义距离阵的情况。矩阵表示只有一个矩阵或者每个矩阵代表不同的个体时采用，它表示距离阵的数值意义相同，是可以相互比较的，行只在非对称或者距离阵时才使用。表示只对同一行间数据进行比较才有意义

7、，无约束表示不受任何限制，资料中所有数值的比较都有意义。维数用于指定多维尺度分析的维度。最小值输入最少维度，最大值输入最大维度，由于一般是计算二维解，均输入2。度量模型用于选择距离测量模式。Euclidean距离是欧几里得距离，个别差异Euclidean距离加权欧几里距离。设置完成后，点击继续返回主对话框。（6）在主对话框中点击进入选项子对话框，用于设置其他一些选项。输出用于选择输出图形和分析结果。组图为多维尺度分析图。数据矩阵表示为每位个体的数据显示距离阵。输出用于选择输出图形和分析结果。其中，组图为多维尺度分析图，个别主题图为每位个体的数据显示单独的分析图形，数据矩阵表示为每位个体的数据显

8、示距离阵，模型和选项摘要表示显示分析中所有选项的基本信息，包括数据选项，模型选项，输出选项和迭代数据选项等信息。标准用于设置迭代停止的判据。其中，S应力收敛性为单调收敛准则，当两次迭代间S-stress的增量小于等于设定值时停止迭代，最小S应力值为最小S-stress值，系统默认收敛值为0.005时迭代停止。最大迭代用最大迭代次数作为迭代停止的判据。设置完成后，点击继续返回主对话框，再单击确定选项，运行多维标度分析。客罐朝亘输出个别主题图©0效据矩阵（匚楔型和选明橘鼠M）标淮:占应方收敛性（5X|OQQ届小书或方值（国：0005戢大送代（由二M博小于（D：叵的匡禹着佛献臾值/广州小咸

9、群夕福州夕良明et*.&迎单干卷麻（I距离救忸为距密妓屏（A）形脚地正对林A数据创建距离（白.瘦型®EielbdAtfi距隔确定祜玷豆豆（区取哨帑时运行结果:GSTWAmPE=10.S?/F1LE='C：lUcars'Adidnimtrat口rVDemktqp停维分度惨维标度,KIeh'/SXEET=naj«'Eheutl'jtTLLRlD&E=full/fiEflDNAKES=od，汉顺5mm1=3£冏一AL3CAL加1曲£5=北京合肥坳杭州南昌南克上海武广州觥福州昆明/EKAPE-SYMETRI

10、CZLEVEL-DniRVAL/CO«DTnOK=l!A,niIZ/HOlELXElfCLlD/IITER*HWI睚以M1JSTREfSEkBS)ITCR(W)CVTOFF(O)DINE阳口处/PLOTt'EFAULT.4Alscal(1)即7unfcalfldi。施fcr讪j毗1：.00013麻廊Ma他,WQ即，刚卿41200.Off强蜘既lOM.0MS顺财4BO.OOO331.OOC屈.窈.加698LOODU&000阳顺断狈廊®0煦r11德对412.0CQ别期1W644.M0温蒯，窗8mao34S.K0332000ES.OOO343,000弧帆冏脚.W0

11、g196Mo01延项620.0蚪&破635,01密1魄3歌叫煦10闻砚1M.OOQ喇000睢9.刚：旭西O.OCO阀*弧立MM)13SO.OOO，则iitffil.000mowmo5emo貌就毗瞅mom(BO.Omoooinooo12腐联:旗”助:出瞅懈翅MK娴短曲常1364.000第般711,W11口H.KO12阚邮,CCD上图为最优标度的距离阵78910.000177EOOO711.000ItezitiaQbbStarj-£下tiu£joslodsIsohtmIj号叫客观di:twc«M?oimg;s>ftressfornuli1isufelte

12、i3tio(n舞Iifrcveient1 .温332 .硼盛.005083 ，物15刖OQLI:«ntiiEifuoe虱3Tt工兜台iiprnjBieritiskssta.OD1QQO器*ds中亚虱CQiieltiouiMWin心或日?灯EM附luesarethe匚噂nrtimtftariaoceoftiestaledlata止却an:i呢;indw口utiti用弛值二讯ex.ettiiediaj向12isacwtTforbfthenconHporidi珥d】苏四泞工StEssualueEareKrustalZ工七¥蜚fornnla1.FornatcisStHK:.0:61

13、9虺：.四鹿"orfiiuistiau此口"did2diicH”幅古典解的迭代过程以及压力，RSQ数值（表10.2）。在cAteria栏指定的迭代最大次数为30,拟合劣度S-stress值小于0.001时停止。RSQ表示总变异种能够被相对空间距离所揭示的比例，数值越接近1说明拟合效果很好；S-stress是拟合劣度指标，其值越高说明拟合越差。从表中可以看出本例迭代到第三次S-stress为0.00011小于0.001,迭代过程结束；RSQ数值为0.99388,S-stress为0.03679,都说明拟合效果好。(2)拟合构造点在二一维标度中的坐标，如卜表。1Optimall

14、yscaleddata（di即arit加）加subject12345671烟2L加（000S2.盹1,161,00042,173陆21，岫领52.532,815岫，暗6Li16,262l.i邓4LOK.00072.133，褥L陆.3191106.494,瞅82.052,625.6011邢,621那1,泥，联93.5622,0011.1231.9901.3042普32,369二卸R3,璐2,M，陇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网,000上图

15、为最优标度的距离阵。10.0001.581.0001.8962.517.0001.4121.3823.2072.4702.4571.287StiniulusCooriinatesDiifcensionStiTTiulusStinulus12Nunbe?'llsjne14原1.0BS7-1.88802合肥,6323-.21023长沙-.494S.21284杭州1-0877.29125南昌,Q409*40256南京,905717437_b每1.2043.1321甘武汉-75115659广州-.6717L316010成都-L8199".514311福州-6854L121212昆明-2.58141230(3)派'I的激励配置Euclide«n城*离根空派生的激励配置图。是不同点对距离的散点图。将各样点按照各个样品之间的距离在空间中排列起来。从下图中可以看出长沙、南昌、武汉三者之间的距离比较靠近，杭州、合肥、南京、上海四者间的距离比较近，昆明与成都比较靠近，北京与其他城市相距最远。线性拟合散点图，如下图。该图提供的是原始数据的不一致程度和用线性模型计算出来的欧式距离间的散点图。如果模型拟合程度好，则所