品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics

系统：Windows 10

我们经常会碰到这样一个问题：两类变量之间到底是如何关联的呢？比如说，想研究消费者的职业和他们喜欢的产品品牌之间的关系。若是用传统的交叉表，一旦类别多了，表格就会变得非常复杂，行列之间的关联模式也很难一眼看出来。不过，SPSS的对应分析就能把交叉表转换成直观的二维图，让行列类别之间的内在联系一目了然。下面就带大家了解一下SPSS对应分析是什么，SPSS对应分析二维图解读方法的相关内容。

一、SPSS对应分析是什么

SPSS对应分析是一种统计方法，能把交叉表中行和列的关系，用一张二维图形直观地展示出来，主要用来探究两个分类变量之间的关联性。下面我们用实际数据来演示一下具体操作步骤。

1、先打开软件，把数据导入进去。在数据列表中，打开个案加权窗口，勾选个案加权依据，把人数变量移动到【频率变量】框中。

2、接着点击菜单栏的【分析】，选择【降维】中的【对应分析】功能。在打开的面板中，把左侧变量列表中的【品牌编码】移动到【行】框中。

3、再点击【定义范围】按钮，把最小值设为1，最大值设为4，点击【更新】，然后进行【继续】。

4、回到主对话框后，在左侧变量列表中选择【年龄组编码】变量，通过箭头按钮把它移入到【列】框中，再打开定义列范围的面板，把最小值和最大值分别设为1和3。

5、在主对话框中点击【模型】按钮，把解中的维数设置为2，正态化方法选择【对称】。

6、完成上述设置后，点击【确定】按钮，SPSS就会开始运行分析。

二、SPSS对应分析二维图解读方法

前面给大家讲了对应分析的操作方法，现在再给大家解读一下生成的二维图报告内容。

1、从下面的二维图能看到，有维1和维2两个维度，展示了品牌编码和年龄组编码在二维空间里的分布情况，能反映出品牌和年龄组之间存在特定的关联模式。

2、再看一下对应分析摘要表，整体卡方值是61.930，显著性水平小于0.001，这说明品牌和年龄组之间存在显著的关联。第一维的惯量比例占了95.5%，对关联信息的解释力特别强，第二维占4.5%，两个维度加起来解释了100%的关联。而且第一维的奇异值是0.243，第二维是0.053，这进一步说明主要的关联信息都集中在第一维。

3、对应表上展示了不同品牌编码和年龄组编码的交叉频数分布，还有各品牌和各年龄组的活动边际。从数据来看，品牌编码3在年龄组编码1里的频数最高，为180；品牌编码2在年龄组编码2中的频数比较高，是120。整体总频数是1000，这表明各品牌和年龄组的频数分布差异很明显。

以上就是SPSS对应分析是什么，SPSS对应分析二维图解读方法的全部内容介绍。通过对应分析，能直观地展示不同类别变量之间的关联关系，帮我们快速发现数据中的模式和趋势。不管是市场调研的人群偏好分析，还是满意度研究的群体评价关联，都能有效地揭示变量之间的潜在联系，为决策提供有力的支持。