SPSS聚类分析教程：序数型变量的应用

该资源是一份关于使用SPSS进行聚类分析的经典PPT，主要讨论了序数型变量以及在SPSS中如何进行聚类分析，包括K-means聚类和层次聚类。 序数型变量是统计学中的一种数据类型，它可以是离散的或连续的。对于离散的序数型变量，例如职称，它们的状态有明确的顺序，如初级、中级、高级，但这些状态之间通常不可量度差距。连续的序数型变量则类似于区间标度变量，其数值之间存在有意义的顺序，但不涉及具体的单位，我们只关心值的相对大小而不关注具体数值差异的大小。例如，疼痛程度可以被视为一种连续的序数型变量，我们能说“更疼”或“更轻”，但无法量化疼痛的程度。 SPSS，全称为Statistical Product and Service Solutions，是一个广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。它起源于20世纪60年代末的斯坦福大学，经过多次版本升级，现已成为非统计学专业人员和统计初学者常用的工具。SPSS以其易用性和功能强大而著称，提供了多种统计分析方法，包括分类分析。 在SPSS中，聚类分析是一种无监督学习方法，用于发现数据中的自然群体或类别。聚类分析有两种常见的方法：K-means聚类和层次聚类。 K-means聚类是一种迭代算法，需要用户预先设定类别数量。算法首先根据用户指定的类别数初始化类别中心，然后通过不断迭代，调整每个观测点的归属，以优化类别内部的相似性，直到达到预设的停止条件。在这个过程中，"NumberofClusters"参数设置类别数，"Method"选项可以选择迭代并分类或仅分类。 层次聚类则不需预先指定类别数，它会根据数据之间的相似性构建一个层级结构，通常表现为聚类树。在SPSS中，用户可以选择"Cases"或"Variables"进行聚类，并选择不同的链接方法，如类间平均链锁法或类内平均链锁法，来衡量类别间的相似性。 这份PPT详细介绍了SPSS中如何处理序数型变量以及应用聚类分析的方法，对于理解和实践数据分析工作具有很高的参考价值。