SPSS教程：层次聚类与判别分析详解

在SPSS 16实用教程的第8章中，主要介绍了统计学中两种重要的分类统计分析方法——聚类分析和判别分析。聚类分析，作为一种探索性分析手段，旨在根据样本数据的内在相似性，无需预先设定类别，自动将个体分组成不同的类。层次聚类分析在此部分被详细讨论，分为Q型聚类和R型聚类，它们的区别在于Q型聚类关注的是每个对象的相对位置，而R型聚类则关心类别间的相对距离。快速聚类分析适用于观察值众多或数据集庞大的情况，因其计算效率高，但当数据量过大时，层次聚类的可视化结果可能难以解读。 另一方面，判别分析是一种更有针对性的分类方法，它针对个案进行分类，与聚类分析不同，判别分析在分析前就已知观察组的数量和类别特性。判别分析考虑的是如何最大化类别间的差异，同时最小化类别内的变异，以便更准确地将个体归类到相应的类别中。在实际应用中，选择聚类分析还是判别分析，取决于研究者对数据的理解和分析目标，以及数据规模和结构的特征。 这两种方法在变量处理上也有所不同，变量的聚类分析类似于因素分析，都是寻找变量间的关联，但因素分析同时考虑所有变量的关系，而变量聚类则是逐步进行，侧重于单个变量之间的关系。在数据处理和分析过程中，SPSS提供了强大的工具支持，帮助用户根据实际需求灵活运用这两种统计方法，从而得出有价值的数据洞察。通过本章的学习，用户能掌握如何在实际项目中有效地应用聚类分析与判别分析，提升数据分析的精度和深度。