網(wǎng)參第1篇拆36章

1、基于 MINITAB 的現(xiàn)代實用統(tǒng)計網(wǎng)上資源第 6 章 對應(yīng)分析6.1 對應(yīng)分析的概念例 6-1 某公司在 5 個地區(qū)銷售 4 種商品（甲、乙、丙、丁），某年銷售量如表 6-1（數(shù)據(jù)文件 MV_地區(qū)銷售.MTW），試問銷售量按地區(qū)分布有何規(guī)律？銷售量按商品分布有何規(guī)律，二者有何聯(lián)系？表 6-1 某公司 5 地區(qū)銷售數(shù)據(jù)（：件）表 6-W1 某公司 5 地區(qū)銷售原始數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)文件 MV_地區(qū)銷售原始數(shù)據(jù).MTW）例 6-2 老年人健康分析問題。市老年病醫(yī)學(xué)19921994 年在市進(jìn)行了“化縱向研究”。在這項研究中，在兩年時間里，研究對一批 60 歲以上的老年人進(jìn)行縱向追蹤，其中有 2703 位老

2、年人是在兩次中都被到的，這里選擇這些老年人在 1992 年基線調(diào)查中對“日常生活自理能力”和“自評健康狀況”兩個問題的回答進(jìn)行分析。在“日常生活1序號地區(qū)商品1A1乙2A1丙3A4丁4A3丁5A4丁6A2乙1167A5丁地區(qū)甲乙丙丁A160202120A2100253030A3100580200A440135110A5906012020能力”問題中，自理程度分為完全自理、部分自理和不能自理三類。健康自評是：“您覺得您現(xiàn)在的身體好嗎？”分為五類：很好、好、一般、差、很差，統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表6-2（數(shù)據(jù)文件 MV_老年人.MTW）。試問健康狀況與生活自理能力間有何聯(lián)系？表 6-2 老年人數(shù)據(jù)例 6-3

3、對某種家具，請 10 顧客對樣式、油漆、顏色、材料和價格的滿意情況打分，每名顧客對前 4 個問題可能表示滿意或不滿意（記為好或劣），對價格問題顧客的答案是“價低”、“價中”、“價高”。這問題中涉及的屬性變量有 5 個，廠商要求分析這 5 個變量間的關(guān)系。按照 MINITAB計算格式，將數(shù)據(jù)整理成表 6-3 形式（數(shù)據(jù)文件為 MV_評價家具.MTW）。試分析顧客對式樣、油漆、顏色、材料和價格的意見間的聯(lián)系。表 6-3 6 名顧客對式樣、油漆、顏色、材料和價格的意見例 6-4 汽車銷售分析問題某汽車銷售商了他銷售的 303 輛汽車的各項狀況：包括、狀況、購車者國別、汽車尺寸、汽車車型，數(shù)據(jù)的若干列

4、在表 6-4 中（數(shù)據(jù)文件為：MV_汽車銷售MTW）。2顧客樣式油漆顏色材料價格1樣好漆好色好料劣價中2樣劣漆好色劣料劣價中3樣好漆劣色好料好價低4樣好漆好色好料好價低5樣劣漆劣色劣料好價低6樣好漆好色劣料好價中7樣好漆好色好料好價高8樣好漆好色好料好價高9樣好漆好色好料好價高10樣好漆好色好料好價高自評健康狀況完全自理部分自理不能自理很好129好一般66011674差25110481很差11723沒回答151324表 6-4 汽車銷售表試分析銷售汽車之“車型”、“尺寸”、者“”、“婚否”、“年青否”、“國別”之間樣的關(guān)系。6.2 簡單對應(yīng)分析方法的原理6.2.1 對應(yīng)分析的數(shù)據(jù)變換方法6.2

5、.2 奇異值分解6.2.3 對應(yīng)分析的計算步驟6.3簡單對應(yīng)分析6.3.1 用 MINITAB 實現(xiàn)簡單對應(yīng)分析6.3.1.1 簡單對應(yīng)分析基本框內(nèi)容從“ 統(tǒng)計 多變量 簡單對應(yīng)分析( S Multivariate SimpleCorrespondenceysis)”， 進(jìn)入“簡單對應(yīng)分析”框（界面見圖 6-W1）。圖 6-W1 簡單對應(yīng)分析框界面圖輸入數(shù)據(jù)（Input Data）：前面已經(jīng)介紹過，簡單對應(yīng)分析的使用對象其實是個列聯(lián)表，因此數(shù)據(jù)的格式就有兩種可能，一種是整理的原始數(shù)據(jù)；另一種則是整理好的按工作表格式的列聯(lián)3狀況國別尺寸車型年青?( 表格 單變量計數(shù)(S Tables Tally

6、 Individual Variables) ”（界面見圖 6-W7 上左），進(jìn)入“單變量計數(shù)”框（界面見圖 6-W7 上右），在“變量（Variables）”欄中將所有屬性變量列都選入，點擊“確定(OK) ”后即可在運(yùn)行窗中得到各列及計數(shù)結(jié)果(見圖 6-W7 下左)。將這些結(jié)果依次輸入“行名”及“列名”列（見圖 6-W7 下右）。圖 6-W7 查看屬性變量排序的操作圖實際上，不同的 MINITAB 版本也可能得到不同的順序結(jié)果，例如正常情況應(yīng)將“商品”的順序定為“丙、丁、甲、乙”，在數(shù)據(jù)文件中定名為“列名 1”，有的電腦顯示是為“丁、丙、乙、甲”為此在數(shù)據(jù)文件中增加了另一列“列名 2”，請讀

7、者自行確定列名究竟應(yīng)該采用哪個順序。6.3.2 簡單對應(yīng)分析實例例 6-1 的計算在 5 個地區(qū)銷售 4 種商品銷售量有（數(shù)據(jù)文件 MV_地區(qū)銷售.MTW）試問銷售量按地區(qū)分布、按商品分布有何規(guī)律，二者有何聯(lián)系？9此例計算結(jié)果全部列在本書正文中，這里從略。例 6-W1 地區(qū)銷售原始數(shù)據(jù)輸入的計算首先將表 6-W1 拷入工作表。這里包括“行名”及“列名”兩列。假定的計算機(jī)排名順序是“丙、丁、甲、乙”，將此列命名為“列名 1”（如果有的排出的順序是“丁、丙、乙、甲”，此列命名為“列名 2”）。然后從“統(tǒng)計 多變量 簡單對應(yīng)分析(Sysis) ”（界面見圖 6-w8 上Multivariate Si

8、mple Correspondence左），進(jìn)入“簡單對應(yīng)分析”框（界面見圖 6-w8 上右），在“輸入數(shù)據(jù)（Input Data）”欄中選擇“類別變量（Category variables）”，指定“地區(qū)”、“商品”,在“行名（Rownames）”欄中選擇“行名 1”，在“列名（Column names）”欄中選擇“列名”，在“分量數(shù)（Number of components）”保留為默認(rèn)的“2”。點擊 “圖形（Graphs）”，彈出“簡單對應(yīng)分析圖形”框，選擇“只顯示行的對稱圖（Symmetric plot showing rowsonly）”，“只顯示列的對稱圖（Symmetricsho

9、wing columns only）”及“顯plot示行和列的對稱圖（Symmetric plot6-W8 下）。各框點擊“確定（OK）”and columns）”showingrows（界面見圖10圖 6-W8例 6-1 直接輸入原始數(shù)據(jù)的操作過程圖 6-W9 例 6-1 地區(qū)銷售行圖、列圖及對稱圖結(jié)論：從圖 6-W9 中可見：A1,A2 地區(qū)銷售甲商品較多，A3,A4 地區(qū)銷售丁商品較多。圖6-W9 中給出了兩種可能的對稱圖（這是由于列名順序不同造成的上下翻轉(zhuǎn)的情形，分析結(jié)論完全相同）例 6-2 的計算老年人健康分析問題從“ 統(tǒng)計多變量 簡單對應(yīng)分析(S Multivariate Simp

10、le框，在“輸入數(shù)據(jù)（InputCorrespondenceysis)， 進(jìn)入“簡單對應(yīng)分析Data）”中，選擇“列聯(lián)表的列（Columns of a contingency table）”，指定為“C2-C4”3 列數(shù)據(jù),將“行名（Row names）”指定為“自評健康狀況”，將“列名（Column names）”指定為“列名”,對于“分量數(shù)（Number of components）”仍保留為默認(rèn)的“2”。點擊11“結(jié)果（Results）”，彈出“簡單對應(yīng)分析結(jié)果”框，選擇“列聯(lián)表（Contingencytable）”、“行剖面（Row profiles）”。點擊 “圖形（Graphs）”

11、，彈出“簡單對應(yīng)分析圖形”框，選擇“只顯示行的對稱圖（Symmetric plot showing rows only）”及“顯示行和列的對稱圖（Symmetric plot showing rows and columns）”，各框點擊“確定(OK)”（界面見圖 6-W10），即可以得到計算結(jié)果。圖 6-W10 例 6-2 老年人健康對應(yīng)分析操作圖12圖6-W11 例6-2老年人健康的行坐標(biāo)和行列對稱圖計算結(jié)果：從圖 6-w11 中可以看出，對健康狀況自評“很好”、“好”和“一般”的老年人在日常生活上也基本上都能完全自理，自評健康狀況為“差”的老年人通常是生活上時常需要幫助的老年人，他們的日

12、常生活一般只能做到部分自理。而回答說健康狀況“很差”或者是根本沒有回答問題的老年人在日常生活中則基本上完全依靠他人的照料，他們中的大多數(shù)在日常生活方面完全不能自理。6.4 多重對應(yīng)分析6.4.1 多重對應(yīng)分析的原理6.4.2 用 MINITAB 實現(xiàn)多重對應(yīng)分析6.4.2.1 原始數(shù)據(jù)格式多重對應(yīng)分析工作表6.4.2.2 0-1 數(shù)據(jù)格式多重對應(yīng)分析工作表6.4.2.3 多重對應(yīng)分析框內(nèi)容1）主窗界面見 6-W1213圖 6-W12 多重對應(yīng)分析框輸入數(shù)據(jù)（Input Data）：類別變量（Category variables）：如果數(shù)據(jù)是以行的形式，那么選擇此項，輸入包括分類變量的列。需要指

13、示變量的列（Columns of indicator variables）：如果數(shù)據(jù)是以指示變量的形式組織的，那么輸入包含指示的列。所有列中的元素必須是0 或者1。 分類變量的每一個水平都有一個指示變量。對每一個觀測值，在它所屬于的相應(yīng)的列上為1，否則為0 。中的一列對應(yīng)分類變量中的一個水平。例3 個分類變量：（男、女），頭發(fā)顏色（金、褐、黑），（20 以下，20 到 50，超過 50）。中將有2+3+3 列，一位那么，為 40 的金色頭發(fā)的女性所在的行應(yīng)該為0 1 1 0 0 0 1 0。類別名稱（Category names）：輸入包含類別名稱的列。選擇的列值必須是文本形式的，它的元素個數(shù)

14、必須與所有分類變量的指示變量個數(shù)之和相等。MINITAB 在表格中輸出變量名的前八個字母，在圖中輸出變量的全稱。分量數(shù)（Number of components）：輸入要計算的分量個數(shù)。最小的分量數(shù)為1；對一個行數(shù)為 r 列數(shù)為c 的列聯(lián)表，最大的分量數(shù)為min(r 1),(c 1)。分量數(shù)的缺省默認(rèn)值為2 。2）多重對應(yīng)分析補(bǔ)充數(shù)據(jù)窗框內(nèi)容補(bǔ)充數(shù)據(jù)窗界面見 6-W13圖 6-W13 多重對應(yīng)分析的補(bǔ)充數(shù)據(jù)框補(bǔ)充數(shù)據(jù)（Supplementary data）：補(bǔ)充數(shù)據(jù)（相同格式作為輸入數(shù)據(jù)）（Supplementary data(in same form asinput data)）：輸入包含補(bǔ)

15、充數(shù)據(jù)的列。14類別名稱（Category names）： 輸入包含所有的補(bǔ)充數(shù)據(jù)的類別名稱的列。3）多重對應(yīng)分析結(jié)果窗框內(nèi)容結(jié)果窗界面見 6-W14圖 6-W14 多重對應(yīng)分析的結(jié)果框結(jié)果（Results）：指示符表格（Indicator table）：選擇此項，在“會話”框中顯示指示符表格，相當(dāng)于原始數(shù)據(jù)的匯總。Burt 表（Burt table）：選擇此項，在“會話”框中顯示 Burt 表。此表是個對稱矩陣，給出了各變量所有搭配下出現(xiàn)數(shù)據(jù)的個數(shù)，此表是以下各項分析所依賴的基礎(chǔ)。4）多重對應(yīng)分析圖形窗框內(nèi)容圖形窗界面見 6-W15圖 6-W15 多重對應(yīng)分析的圖形框圖形（Graphs）：圖

16、的軸對（ Y 然后 X ）（Axis pairs for plots (Y then X)）：輸入列圖中使用的 1 到 15 對軸。輸入的軸對必須與定義的子空間對應(yīng)。例如：如果在“分量數(shù)”對話框輸入“4”，那么軸對的定義也只能輸入“1、2、3、4”這幾個數(shù)字。每對的第一個數(shù)字指示的分量是Y 軸，而第二個數(shù)字指示的是 X 軸。例如：如果輸入“2 1 3 1”，15則意味著分量 2 對應(yīng)分量 1，分量 3 也對應(yīng)分量 1。默認(rèn)缺省時仍然是取 2，輸入為“21”。顯示所有圖中的補(bǔ)充點（Show supplementary pos in allplots）：選擇此項，在所有的圖中顯示補(bǔ)充點。顯示列圖（

17、Display column plot）：選擇此項，顯示列圖。5）多重對應(yīng)分析窗框內(nèi)容窗界面見 6-W16圖 6-W16 多重對應(yīng)分析的框（Storage）：列坐標(biāo)。MINITAB分量的坐標(biāo)（Coordinates for the components）：選擇此項在第一列第一個分量的坐標(biāo)，在第二列第二個分量的坐標(biāo)，依此類推。如果有補(bǔ)充數(shù)據(jù)，它們的坐標(biāo)被在列的最后。6.4.3 多重對應(yīng)分析應(yīng)用實例例 6-3 家具評價問題?？梢杂脙煞N數(shù)據(jù)輸入法解。用原始數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)文件為 MV_評價家具.MTW 前 7 列）的計算已在本書正文中詳細(xì)介紹了。其最重要的結(jié)果是列圖（見圖 6-7）。從此圖中可以看出漆好、

18、價高、料好、色好、樣好聚為一類，也就是說顧客對這批家具評價較好，質(zhì)量好，當(dāng)然價格也較高，評價這些變量的取值間關(guān)系密切；另外一些顧客認(rèn)為這批家具漆劣、價低，評價的這兩項結(jié)果間關(guān)系密切；也有一些顧客認(rèn)為這批家具色劣、樣劣，評價的這兩項結(jié)果間關(guān)系密切；還有一些顧客認(rèn)為這批家具料劣、價中，評價的這兩項結(jié)果間關(guān)系密切。16圖 6-7 例 6-3 評價家具多重對應(yīng)分析列圖本數(shù)據(jù)也可以采用 0-1 數(shù)據(jù)（或稱示性變量數(shù)據(jù)）。其數(shù)據(jù)列在表 6-W1 中（數(shù)據(jù)文件為 MV_評價家具.MTW 的 C9-C20 列）。此表中數(shù)據(jù)的各列之順序可以任意選擇，但一旦選定，則“列名”（C21 列）的順序則必須與之一致。表 6-W1 例 6-3 評價家具的 0-1 數(shù)據(jù)及列名表例 6-4 汽車銷售數(shù)據(jù)的分析。在正文中已有詳細(xì)介紹，此處不再重復(fù)。其關(guān)鍵結(jié)果是在列圖中（參看圖 6-10）。從圖中可以看出，這里出現(xiàn)了幾個相互間有較大的聯(lián)系的變量組：最密切的是第一組