Applications populaires telles que l'analyse de la recherche sur le marché, l'analyse concurrentielle, V.V.
Pour les hommes, si des positions individuelles sont liées au tabagisme, supposons que certaines personnes collectent un ensemble de données, comme suit:
Le nombre représente le nombre de personnes, seule la taille de données est distinguée de l'intersection, l'effet peut être identique, plus la couleur rouge, plus de rayures, plus de personnes:
Nous avons constaté que l'employé principal était souvent fumé, des niveaux modérés, la performance la plus efficace n'est pas claire, il est difficile de trouver quelles lois trouvées.En plus des cartes chaudes, il est également possible d'examiner le tableau des graphiques. salutLe résultat est le suivant:
L'effet de la visualisation est beaucoup mieux que la carte chaude de l'avant, pour que tout le monde est un sentiment visuel de positions de haut niveau. Taux de fumage sérieux plus bas, principalement de non-fumeurs.
Traitement de ces deux illustrations, nous pouvons capturer une relation importante entre les positions et le tabagisme.
Dans la vue Données SPSS, les données sont pondérées par une fréquence variable, puis cliquez sur "Analyser" → "Description des statistiques" → "Crossboard", login Aller à la boîte de dialogue "Cross: Statistiques" ". La valeur par défaut. Voir:
Deux variables de l'hypothèse d'origine et du tabagisme indépendant et significatif L'ensemble est inférieur à 0,01, montrant que les deux variables ne sont pas complètement indépendantes et le niveau d'attractionC différents emplacements ont une différence significative.
Les résultats des tests de la carte nous donnent une viande de décodage, la relation entre la position et le tabagisme mérite de rechercher, mais quelle sera sa relation? Les cartes thermiques, les graphiques à barres et les tests de croix ne font pas de conclusions parfaites.3. Analyse de courrier simple SPSS
Étape 1: logiciel Pour entrer les données de données
SPSS analyser les exigences relatives aux données stockées par des variables , généralement inclure trois variables, deux noms de variables et variables si les données d'origine sont en exclus. Un tableau bidimensionnel dans le premier fichier EL à transférer le modifier en une table à sens unique, puis entrez le logiciel SPSS.Les données sont inférieures, le moyen le plus simple est de copier la pâte ou d'exécuter rapidement la table en deux dimensions pour transférer la carte de cote. Quel que soit la manière de gérer, le dernier fichier de données introduit SPSS est comme ceci:
. : Poids des données
Notre mission d'analyse est un TìM sur deux noms sur l'emplacement et le niveau de tabagisme Les variables sont la relation de la variable, il est nécessaire de les quantifier. Vous devez utiliser un poids de données fréquent. Dans la vue Données SPSS, cliquez sur le menu "Données" → "Shell avec poids" pour déplacer les données de fréquence dans la zone "Inverseur" de la droite, la position et deux variables dans le tabagisme pondéré.
Étape 3: Correspondant à l'analyse de réglage des paramètres de la table principale
Cliquez sur "Analyser" → "Defier" → "Correspondant" dans la barre de menus, ouvrez le tableau d'analyse principal en conséquence, les deux nominaux Des variables d'emplois différents "" fumer "sont transférés vers des lignes et des colonnes.
Cliquez sur le bouton "Spécifier la plage" ci-dessous pour déterminer la plage de marchandises à titre d'exemple et transformer les "positions différentes" avec 5 types, la valeur de la carte est de petite à 1 -5, donc le numérique minimum Valeur d'entrée "1", l'entrée de valeur maximale "5", puis cliquez sur le bouton "Mettre à jour" à droite. Il y a une chaîne de 1-5 dans la case "Limited List" ci-dessous. Cliquez sur VPersonne "Continuer" pour revenir à la table principale.
Étape 4: Correspondant au réglage du paramètre de modèle analytique
Cliquez sur le bouton Modèle de la carte principale pour ouvrir la boîte de dialogue Modèle.
est généralement 2D par défaut et mesutions de test. Correspondant également un type de technologie de poussière, est souvent choisi pour considérer la relation entre les variables classées dans des tables bidimensionnelles et des graphiques à deux dimensions.
Le logiciel mesure la distance entre les lignes et la sélection des variables de colonne "carte", lors de l'utilisation de la carte pour mesurer la distance, le logiciel SPSS sélectionne uniquement "Supprimer la moyenne" comme méthode de normalisation.
La méthode de normalisation "la plus importante" est relativement complexe et très difficile à comprendre que l'option logicielle "symétrie" par défaut est sélectionnée pour vérifier la différence entre les deux catégories de variable. Cliquez sur le bouton "Continuer" pour revenir à la table principale.
Étape 5: Installez le paramètre Statistics analytique correspondant
Logiciel par défaut pour sélectionner "Vue d'ensemble" "Vue d'ensemble de la liste", cliquez sur"Continuer", retourne à la table principale.
Étape 6: Diagramme d'analyse correspondant
L'un des résultats d'analyse les plus importants, ce qui signifie que la carte principale clique sur le bouton "Image", ouvre la boîte de dialogue Diagramme , la valeur par défaut est cochée dans l'option Diffusion de la parcelle, ce qui signifie que nous voulons correspondre à la correspondance. Autres paramètres par défaut, cliquez sur le bouton "Continuer" pour revenir à la table principale.
Enfin, cliquez sur le bouton "OK" dans la table principale et le logiciel SPSS commence à effectuer l'analyse correspondante.
Résultats 1. Demande
Résultats 2. Résumé du modèle
Le modèle de tableau récapitulatif est l'un des principaux résultats et des points focaux accédés.
BoulesCe modèle est similaire au premier facteur d'analyse de coefficients, la première colonne «Taille» est plus abstraite et peut comprendre que le coefficient d'analyse de coefficient, 5 secondes colonnes sont célibataires, inertielles, des cartes carrées et des valeurs SIG, puis donnez à chaque dimension à Expliquez le pourcentage de deux relations variables.
Tout d'abord, voir les résultats de la carrée de la carte, la valeur de la carte = 164.416, valeur SIG significative = 0,000 & lt; 0,01, deux tours de noms, positions et concentrations de tabagisme ne sont pas complètement indépendants, ont une relation, cela correspond aux résultats des résultats des tests de cartes précédents.
Une fois que la carte est cochée, les autres résultats de l'analyse correspondante sont plus significatifs.Les données du tableau récapitulatif indiquent que les premiers bidimensionnels peuvent expliquer 99,5% des informations, de très bons effets et une analyse réussie.
Vue d'ensemble de la liste / liste
Ces deux tableaux exportent principalement toutes sortes de points sur chaque dimension et la correspondance la plus importante sera ensuite basée sur deuxLe deuxième score de ce groupe est tiré.
L'un des principaux résultats de l'analyse correspondante.
Dans le tableau de résumé du modèle, nous avons confirmé que la première explication à deux voies est excellente, puis le logiciel SPSS utilisera le score de deux tailles par défaut pour créer une boîte de dispersion bidimensionnelle, elle est maintenant correspondant aux diagrammes correspondants.
À ce stade, nous pouvons voir que cinq types de positions différentes et 4 types de fumeurs marqués sont des couleurs différentes et la distance entre les emplois et les points de fumer est très proche, loin loin. Relation entre.
Observation générale, il est facile de constater que le personnel principal et la distance modérée proche de l'employé principal sont principalement modérés de fumer; Et le personnel avancé et la distance la plus proche, montrent que le personnel principal fume rarement. En outre, des ingénieurs de base minimaux et un tabagisme sérieux proche de TLe poids de ce niveau. Le médicament est principalement.
Le blog de l'enseignant de Shen Hao et un blog d'analyse de données de moustiques de Shen a créé un résumé analytique correspondant correspondant à la carte correspondante, au total 7 explications, selon quatre coins de la quarantaine et de la méthode de positionnement, cet exemple analyse peut être effectué comme suit l'optimisation :
Niveau, niveaux modérés et lourds et lourds en haut à gauche et de non-fumeur, indiquant que jamais fumer et trois autres catégories ont une grande différence, en conséquence, les trois positions d'ingénieurs principaux et de seniors Les membres du personnel sont également concentrés à droite, et ils peuvent comprendre que les personnes ont la position la plus élevée de fumer. Selon de la même manière, il est facile de constater que le personnel principal et la distance de fumage moyenne sont fermées et la base minimale Ingénieur avec un tabagisme strict Fermer poids, adapté à l'observation générale.