spss软件聚类分析怎么用,从输入数据到结果,树状图结果。
整个操作...
展开全部 基于SPSS的聚类分析的实用方法(层次聚类法和迭代聚类法)层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.(一)层次聚类 Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster 在“C1uster”组中选择聚类类型:要进行变量聚类选择指定“Vanables”;要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量,将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“Variable[s]:”矩形框中;将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值,或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项,则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1.确定聚类方法在主对话框中,点击“Methed”按钮,展开分层聚类分析的方法选择对话框,即“Hierachical Cluster Analysis:Method”。
在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法,即标准化数值的方法和对测度的转换方法。
(1)聚类方法选择“C1uster Method:”表中列出可以选择的聚类方法: Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward's method Ward最小方差法。
(后三种聚类方法应与欧氏距离平方法一起使用) 几种方法的具体情况见下面的英文文档(2)对距离的测度方法选择 在Method中指定的是用哪两点间的距离的大小决定是否合并两类。
距离的具体计算方法还根据参与距离的变量类型从以下三种对话框选择其一,展开选择菜单后再进行具体方法的选择。
这三个对话框分别对应于等间隔测度的变量(一般为连续变量)、计数变量(一般为离散变量)和二值变量。
这里只考虑连续变量的情况 “Interval”(系统默认) Euclidean distance:Euclidean距离,即两观察单位间的距离为其值差的平方和的平方根,该技术用于Q型聚类; Squared Euclidean distance:Euclidean距离平方,即两观察单位间的距离为其值差的平方和,该技术用于Q型聚类; Cosine:变量矢量的余弦,这是模型相似性的度量; Pearson correlation:相关系数距离,适用于R型聚类; Chebychev:Chebychev距离,即两观察单位间的距离为其任意变量的最大绝对差值,该技术用于Q型聚类; Block:City-Block或Manhattan距离,即两观察单位间的距离为其值差的绝对值和,适用于Q型聚类; Minkowski:距离是一个绝对幂的度量,即变量绝对值的第p次幂之和的平方根;p由用户指定 Customized:距离是一个绝对幂的度量,即变量绝对值的第p次幂之和的第r次根,p与r由用户指定。
(3)确定标准化的方法:“Transform Value” “Standardize” 下为标准化列表 对数据进行标准化的可选择的方法有: ① None 不进行标准化,是系统默认值。
② Z scores 把数值标准化到Z分数。
③ Range -1to l把数值标准化到-1到+l范围内。
选择该项,对每个值用变量或观测量的值的范围去除。
如果值范围是0,所有值保持不变。
④ Maximum magnituds of 1 把数值标准化到最大值为1。
该方法是把正在标准化的变量或观测量的值用最大值去除。
如果最大值为0,则改用最小值去除,其商加1。
⑤ Range 0 to 1 把数值标准化到0到1的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值剪去最小值,然后除以范围。
如果范围是0,对变量或观测量的所有值都设置成0.5。
⑥ Mean of 1 把数值标准化到一个均值的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的均值。
如果均值是0,对变量或观测量的所有值都加1,使其均值为1。
⑦ Standard deviation of 1 把数值标准化到单位标准差。
该方法对正在被标准化的变量或观测量的值除以这些值的标准差,如果标准差为0,则这些值保持不变。
(4)测度的转换方法选择 对距离测度数值进行转换,在距离计算完成后进行。
可选择的转换方法有三种,在“Methd”对话框右下角的标有“Transform Mearure”的框中选择。
① Absolute Values 把距离值标准化。
当数值符号表示相关方向,且只对负相关关系感兴趣时使用此方法进行变换。
② Change sign 把相似性值变为不相似性值,或相反。
用求反的方法使距离顺序颠倒。
③ Rescale to 0-- 1 range 通过首先去掉最小值然后除以范围的方法使距离标准化。
对于已经按某种换算方法标准化了的测度,一般不再使用此方法进行转换。
2.选择要求输出的统计量:Statistics对话框 Aggomeration schedule 输出聚合过程表 Proximity matrix:输出的是每个案例之间的欧氏距离平方表(Q型聚类)。
Cluster membership决定聚合的群数。
试探性地做时就选none,做完后根据判断的合适的群数在输入确定的群数,这时会得出一个更多的结果cluster membership,即在此群数下...
请问做数据统计分析,是R软件好用,还是SPSS好用?
展开全部 前三个是随机抽样,最后一个是非随机抽样。
当总体数目相对小、个体差异小的时候采用简单随机抽样。
随机抽样优点:最符合随机原则,分析抽样误差比较简明。
缺点:总体很大时,操作困难。
忽略总体已有的信息,降低样本代表性。
当总体数目庞大的时候采用系统抽样。
优点:每个一段取一个,简便易行。
缺点:如果总体具有周期性变化,能不能用。
当个体差异大的时候采用分层抽样。
优点:充分利用总体信息,样本代表性好。
当资金有限,得不到总体数量的时候采用方便抽样。
它是是从便利的角度来考虑获取样本的。
样本的选取主要是有研究者来决定。
对象的选取常常是因为他们恰好在恰当的时间、恰当的地点出现。
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random sample 与random samples有什么不同吗
中文版:简单随机抽样法Simple random sampling 又称,单纯随机抽样。
作为一种抽样方法,就是在总体单位中不进行任何分组、排队等,完全排除任何主观的有目的的选择,采用纯粹偶然的方法从母体中选取样本。
这种方法更能体现出总体中每个子体的机会完全相等,选出的样本与总体特性接近,是各种几率抽样中比较简便易行的一种方法。
为实现抽样的随机化,可采用抽签、查随机数值表等办法。
这个办法的优点就抽样误差小,缺点是抽样手续比较繁杂。
在实际工作中,真正做到总体中的每个个体被抽到的机会完全一样是不容易的。
简单随机抽样的特点: ①它要求被抽取样本的总体的个数是有限,这样,便于通过随机抽取的样本对总体进行分析。
②它是从总体中逐个地进行抽取。
这样,便于在抽样实践中进行操作。
③它是一种不放回抽样。
由于抽样实践中多采取不放回抽样,使其具有较广泛的实用性,而且由于所抽签的样本中没有被重复抽取的个体,便于进行有关的分析和计算。
④它每一次抽取时总体中的各个个体有相同的可能性被抽到,从而保证了这种抽样方法的公平性。
In statistics, a simple random sample is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population). Each individual is chosen randomly and entirely by chance, such that each individual has the same probability of being chosen at any stage during the sampling process, and each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals (Yates, Daniel S.; David S. Moore, Daren S. Starnes (2008). The Practice of Statistics, 3rd Ed.. Freeman. ISBN 978-0-7167-7309-2. ). This process and technique is known as simple random sampling, and should not be confused with Random Sampling.In small populations and often in large ones, such sampling is typically done "without replacement" ('SRSWOR'), i.e., one deliberately avoids choosing any member of the population more than once. Although simple random sampling can be conducted with replacement instead, this is less common and would normally be described more fully as simple random sampling with replacement ('SRSWR'). Sampling done without replacement is no longer independent, but still satisfies exchangeability, hence many results still hold. Further, for a small sample from a large population, sampling without replacement is approximately the same as sampling with replacement, since the odds of choosing the same sample twice is low.An unbiased random selection of individuals is important so that in the long run, the sample represents the population. However, this does not guarantee that a particular sample is a perfect representation of the population. Simple random sampling merely allows one to draw externally valid conclusions about the entire population based on the sample.Conceptually, simple random sampling is the simplest of the probability sampling techniques. It requires a complete sampling frame, which may not be available or feasible to construct for large populations. Even if a complete frame is available, more efficient approaches may be possible if other useful information is available about the units in the population.Advantages are that it is free of classification error, and it requires minimum advance knowledge of the population other than the frame. Its simplicity also makes it relatively easy to interpret data collected via SRS. For these reasons, simple random sampling best suits situations where not much information is available about the population and data collection can be efficiently conducted on randomly distributed items, or where the cost of sampling is small enough to make efficiency less important than simplicity. If these conditions are not true, stratified sampling or cluster sampling may be a better choice.详细的你可以去维基百科搜,还是蛮全的~~
R软件如何修改大量数据
一般来讲,R软件的优点在于开源、免费、能应用最新的算法软件包、因编程而易于与同行交流,但是唯一的弱点在于可信度没有收费软件SAS、SPSS等那样有保障;所以就目前中国来讲,R软件还是有一定应用局限,但前途肯定一片光明,特别是在学术应用领域。
第二个问题,统计的工作,去政府机关如统计局,需要考公务员,一般来讲比较基础;去市场调查公司、咨询公司等企业,可能需要的能力强;但把统计学透、多学一些统计技术、多分析实际数据肯定是对能力提升有效的。
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