本文主要是介绍[SPSS]相应分析的SPSS实现——基于头发和瞳孔颜色的相应分析实例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
相应分析
一、 数据预处理
我们把头发和眼睛颜色的二维列联表数据改写成如下形式，并对数据进行个案加权，以人数作为权重。
二、 相应分析
选择分析-降维-对应分析
设置变量范围，其他选择默认设置
三、 结果分析
1、总览表：
奇异值是惯量（特征值）的平方根。惯量用于说明相应分析各个维度的结果能够解释列联表中两个变量联系的程度。
卡方统计量数值为0，说明头发颜色和眼睛颜色之间存在显著的相关性。
前两个维度解释了总信息的99.6%，从而认为用两个维度就可以解释行列变量之间所有的关系。
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2、行、列点的总览表：
大量表示行、列变量中每个类目的边际概率。维度中的分数则是行、列点在两个维度的坐标（SPSS称为得分）。
惯性即每个行点与行重心的加权距离的平方。而行惯量为行点与行重心的加权距离平方和，即0.230=0.026+0.060+0.020+0.125。
比较表行点总览和表列点总览的总惯量，可以发现行惯量与列惯量相等。贡献项有两个部分，分别是行变量的每个类目对维度（公共因子）特征值的贡献，每一个维度对每个类目的特征值的贡献。
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3、相应分析图：
由图可知，金色和红色头发的人常常拥有蓝色或者淡蓝色的眼睛；深红色头发的人眼睛颜色常是深蓝色的；褐色头发的人一般对应浅蓝色眼睛。
这篇关于[SPSS]相应分析的SPSS实现——基于头发和瞳孔颜色的相应分析实例的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
