Файл: IBM_SPSS_Statistics_Base.pdf

322

Глава 31

Многомерное шкалирование: Форма данных

Рисунок 31-2

Диалоговое окно Многомерное шкалирование: Форма данных

Если ваш активный набор данных представляет расстояния между объектами для
некоторого набора объектов или расстояния между двумя наборами объектов

,

задайте

форму матрицы ваших данных

,

чтобы получить корректные результаты

.

Примечание

:

Вы не можете выбрать

Квадратная симметричная

,

если в диалоговом окне

Модель задана построчная обусловленность

.

Создание меры для многомерного шкалирования

Рисунок 31-3

Диалоговое окно Многомерное шкалирование: Создать меру по данным

Многомерное шкалирование использует данные типа различий для получения решения
задачи шкалирования

.

Если Вы имеете многомерные данные

(

значения измеренных

переменных

),

Вы должны сформировать данные типа различий для получения решения

задачи шкалирования

.

Вы можете задать детали формирования мер различия по вашим

данным

.

323

Многомерное шкалирование

Мера.

В этой группе Вы можете задать меру различия для предстоящего анализа

.

Выберите

одну из альтернатив в группе Мера в соответствии с типом ваших данных и затем
выберите одну из мер из выпадающего списка мер указанного типа

.

Доступны следующие

альтернативы

:



Интервальная.

Расстояние Евклида

,

квадрат расстояния Евклида

,

Чебышев

,

Блок

,

Минковского или Настроенная

.



Частоты

.

Мера хи

-

квадрат или мера фи

-

квадрат

.



Двоичная.

Расстояние Евклида

,

квадрат расстояния Евклида

,

Различие размеров

,

Различие структур

,

Дисперсия

,

Ланс и Виллиамс

.

Создать матрицу расстояний.

Позволяет выбрать элемент анализа

.

Альтернативами

являются Между переменными и Между наблюдениями

.

Преобразовать значения.

В определенных случаях

,

когда масштабы значений переменных

сильно различаются

,

Вы

,

возможно

,

захотите стандартизировать значения

,

перед тем как

вычислять близости

(

неприменимо к двоичным данным

).

Выберите метод стандартизации

из выпадающего списка Стандартизация

.

Если стандартизация не требуется

,

выберите

Нет

.

Модель многомерного шкалирования

Рисунок 31-4

Диалоговое окно Многомерное шкалирование: Модель

Корректность оценивания модели многомерного шкалирования зависит от данных и выбора
модели

.

Шкала измерения.

Эта группа позволяет задать тип шкалы ваших данных

.

Альтернативами

являются Порядковая

,

Интервальная и Отношений

.

Если ваши переменные измерены в

порядковой шкале

,

то выбор

Развязывать связанные

позволит рассматривать переменные

как непрерывные

,

так что проблема совпадений или связей

(

равных значений для разных

наблюдений

)

будет решена оптимальным образом

.

Обусловленность.

Эта группа позволяет определить

,

какие сравнения осмысленны

.

Альтернативами являются Матричная

,

Построчная и Безусловно

.

324

Глава 31

Размерность.

Эта группа позволяет задать размерности

(

числа измерений

)

решений задачи

шкалирования

.

Для каждого числа в заданном диапазоне находится одно решение

.

Задайте

целые между

1

и

6.

Минимум

,

равный

1,

допустим

,

только если Вы выбрали

Расстояние

Евклида

в качестве модели шкалирования

.

Если вам требуется одно решение

,

задайте

в качестве минимума и максимума одинаковые значения

.

Модель шкалирования

.

Эта группа позволяет задать предположения

,

в которых

осуществляется шкалирование

.

Возможными альтернативами являются Расстояние

Евклида и Евклидово расстояние индивидуальных различий

(

эта модель иначе называется

INDSCAL).

Для модели индивидуальных различий с расстоянием Евклида Вы можете

пометить элемент

Допускать отрицательные веса субъектов

,

если это подходит для ваших

данных

.

Параметры процедуры Многомерное шкалирование

Рисунок 31-5

Диалоговое окно Многомерное шкалирование: Параметры

Вы можете задать параметры для задачи многомерного шкалирования

:

Вывести.

Эта группа позволяет задать вывод различной выходной информации

.

Можно

выбрать Групповые графики

,

Индивидуальные графики для субъектов

,

Матрица данных и

Сводка по модели и параметрам

.

Критерии.

Эта группа позволяет определить

,

когда следует остановить итерации

.

Чтобы

изменить значения по умолчанию

,

введите значения для

Сходимость s-стресса

,

Минимум

s-стресса

и

Максимум итераций

.

Считать расстояния, меньшие n, пропущенными.

Расстояния

,

меньшие

,

чем это значение

,

исключаются из анализа

.

325

Многомерное шкалирование

Команда ALSCAL: дополнительные возможности

Язык синтаксиса команд также позволяет

:



Применить модели трех дополнительных типов

,

известные как

ASCAL, AINDS

и

GEMSCAL

в литературе по многомерному шкалированию

.



Выполнить полиномиальные преобразования для данных

,

измеренных в интервальной

шкале или шкале отношений

.



Анализировать сходства

(

вместо расстояний

)

для порядковых данных

.



Анализировать номинальные данные

.



Сохранять в файлах различные матрицы координат и весов и затем считывать их для

анализа

.



Ввести ограничения для многомерной развертки

.

Полную информацию о синтаксисе языка команд можно найти в

Руководстве по

синтаксису

.

Глава

32

Статистики отношений

Процедура Статистики отношений предоставляет полный список итожащих статистик для
описания отношения двух количественных переменных

.

Вы можете отсортировать выводимые результаты по значениям группирующей

переменной в возрастающем или убывающем порядке

.

Можно отменить вывод результатов

процедуры вычисления статистик отношений

,

а сохранить их во внешнем файле

.

Пример.

Можно ли считать одинаковым отношение оценочной и продажной цен домов

в каждой из пяти стран

?

Глядя на вывод процедуры

,

можно увидеть

,

что распределение

отношений изменяется значительно при переходе от одной страны к другой

.

Статистики.

Медиана

,

среднее

,

взвешенное среднее

,

доверительный интервалы

,

коэффициент разброса

(

КР

),

центрированный к медиане коэффициент вариации

,

центрированный к среднему коэффициент вариации

,

индекс регрессивности

(

ИР

),

стандартное отклонение

,

среднее абсолютное отклонение

(

САО

),

диапазон

,

минимальное

и максимальное значения

,

а также индекс концентрации для задаваемого пользователем

диапазона в явном виде или как процент от медианы отношений

,

определяющий интервал

вокруг медианы

.

Данные.

Для кодировки значений группирующих переменных

(

номинальных или

порядковых

)

используйте числа или строки

(

до

8

символов

).

Предположения.

Переменные

,

которые задают числитель и знаменатель отношения

,

должны быть количественными переменными

,

принимающими положительные значения

.

Как получить статистики отношений

E

Выберите в меню

:

Анализ > Описательные статистики > Отношения...

© Copyright IBM Corporation 1989, 2011.

326