SPSS统计基础-距离相关
该过程计算测量变量对或个案对之间相似性或不相似性(距离)的各种统计量。随后,这些相似性或距离测量可与其他过程(例如因子分析、聚类分析或多维尺度)一起使用,以帮助分析复杂的数据集。
示例。有可能基于某些特征(例如引擎大小、MPG 和马力)度量汽车对之间的相似性?通过计算汽车间的相似性,您可以了解到哪些汽车彼此相似,哪些汽车彼此不同。对更正式的分析,您可以考虑将分层聚类分析或多维尺度应用到相似性中,以探索基础结构。
获得距离矩阵
从菜单中选择:
分析> 相关> 距离...
距离:非相似性测量
从“度量”组中选择与数据类型(区间、计数或二值)相应的选项,然后,在下拉列表中选择与该数据类型相应的测量。根据数据类型,可用的测量有:
定距数据。欧氏距离、平方Euclidean 距离、Chebychev、块、Minkowski 或定制。
计数数据。卡方测量或phi 平方测量。
二分类数据。欧氏距离、平方Euclidean 距离、尺度差分、模式差分、方差、形状或Lance 和Williams。(在“存在”和“不存在”中输入值以指定哪两个值有意
义,“距离”将忽略其他所有值。)
“转换值”组允许您在计算近似性之前,为个案或变量标准化数据值。对二分类数据,这些转换不适用。可用的标准化方法有z 得分、范围–1 至1、范围0 至1、1 的最大量级、1 的均值和使标准差为1。
“转换测量”组允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。可用的选项有绝对值、更改符号和重新调整到0–1 范围。
距离:相似性测量
从“度量”组中选择与数据类型(定距或二分类)相应的选项,然后,在下拉列表中选择与该数据类型相应的测量。根据数据类型,可用的测量有:
.定距数据。Pearson 相关或余弦。
.二分类数据。Russell 和Rao、简单匹配、Jaccard、切块、Rogers 和Tanimoto、Sokal 和Sneath 1、Sokal 和Sneath 2、Sokal 和Sneath 3、Kulczynski 1、Kulczynski 2、Sokal 和Sneath 4、Hamann、Lambda、Anderberg 的D、Yule 的Y、Yule 的Q、Ochiai、Sokal 和Sneath 5、phi 4 点相关或离差。(在“存在”和“不存在”中输入值以指定哪两个值有意义,“距离”将忽略其他所有值。)
“转换值”组允许您在计算近似性之前,为个案或变量标准化数据值。对二分类数据,这些转换不适用。可用的标准化方法有z 得分、范围–1 至1、范围0 至1、1 的最大量级、1 的均值和使标准差为1。
“转换测量”组允许您转换距离测量所生成的值。在计算了距离测量之后应用这些转换。可用的选项有绝对值、更改符号和重新调整到0–1 范围。
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