芋头带你学统计之多维数据分析

1、SPSS之数据维据统计分析多芋头带你学统计系列课程211课程系列之带头你学统计芋学统计，请找211内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析A以数据为核心通过对数据间相关性的分析，浓缩信息B以对象为核心通过对象间相似性的剖析，浓缩信息主成分分析因子分析聚类分析判别分析内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理原理1: 对象之间的相似性同一个数据上取值相似的就归属于同一类别同一个数据上取值相异的就归属于不同类别原理2: 相似性测量“距离”内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理聚类分析方法分类非层次聚类：以K-Mean 聚类法最为典型，可基于连续型数据快

2、速将对象分成K个类别2. 层次聚类：以系统聚类法最为典型，可将数据据称分阶段最终凝练成一个类别3. 智能聚类：以两步聚类法最为典型，应对海量数据处理且数据类型多样的情景自动判断最佳类别数，挖掘类别间关系判别分析方法分类典型判别分析：最为常用，构建组别与其他数据条目间的回归方程贝叶斯判别分析非参数判别分析内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理聚类分析的应用作为最终分析步骤，使用所有数据，重点解释类别的合理性与有用性作为中间分析步骤，使用部分数据，在解释类别的合理性与有用性的基础上做其他变量在类别间差异性分析进行建模，如回归分析等，将类别作为调节变量进行分析将类别作为因变量，

3、其他变量为自变量（建模中可进一步添加调节变量、中介变量等分析内容）判别分析的应用事先已经确定好分类，但不确定分类是否合理将历史已知分类信息应用到现有研究对象上，确定后者具体分类211课程系列之带头你学统计芋学统计，请找211能不能减少条目能不能厘清关系能不能建构理论多维数据1、数据条目很多2、数据间关系复杂3、难以建构理论内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析A以数据为核心通过对数据间相关性的分析，浓缩信息B以对象为核心通过对象间相似性的剖析，浓缩信息主成分分析因子分析聚类分析判别分析内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理原理1: 找一组基本单位表示数据原理2:数

4、据分解与转换基本单位011011011内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理原理3:数据间的强相关性数据是同一概念的不同外延表现数据彼此构成因果关系数据背后有共同的原因总结来说通过对数据间相关性的分析，我们可以通过另寻一组基本单位（矩阵中叫基）来重新刻画数据中的信息，这样去芜存菁，保留含有关键信息的数据，达到对多维数据精简的目标。主成分分析和因子分析都是在损失一定量次要信息及数据的情况下凝练主要信息的方法。内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理区别主成分分析是统计技巧，因子分析是主成分分析的一个应用，因子分析在需要数据之间有一个稳定的结构，比如有共同的原因，属于同一个概念的不同外延等等；同时对数据的分布也有着相应的要求，比如正态性等等。在实际分析中的具体应用解决变量共线问题凝练重复性信息，计算变量综合得分用于设计指标体系，在各个指标间分配权重探讨变量间关系与结构应用在问卷数据的信效度检验应用于结构方程模型等复合方法求变量的综合得分，用于后续统计分析等内容导航两个流派主成分与因子分析聚类与判别分析通俗易懂解原理在实际分析中的具体应用解决变量共线问题凝练重复性信息，计算变量综合得分用于设计指标体系，在各个指标间分配权重探讨变量