Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной
жүктеу/скачать 8,54 Mb. Pdf көрінісі
|
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011
- Бұл бет үшін навигация:
- 23 Многомерное шкалирование 333 Квадратная асимметричная матрица различий 334 Квадратная симметричная матрица различий
| 331
Завершение анализа и выход из программы Отредактируйте содержимое окна вывода в соответствии со своими предпочте- ниями: скройте лишнюю информацию, исправьте таблицы и пр. (см. раздел «Окно вывода и его редактирование» главы 2). За инструкциями по редактированию гра- фиков обратитесь к главе 5. Для дальнейшего использования окончательного результата все содержимое окна вывода или его фрагменты можно сохранить в файле *.spv, экспортировать в дру- гой формат (например, Word), перенести в документ Word или вывести на печать (подробности см. в разделе «Сохранение, экспорт, перенос и печать результатов» главы 2). Для выхода из программы выберите команду Выход в меню Файл . 23 Многомерное шкалирование 333 Квадратная асимметричная матрица различий 334 Квадратная симметричная матрица различий 335 Модели индивидуальных различий 335 Пошаговые алгоритмы вычислений 343 Представление результатов 346 Завершение анализа и выход из программы Основное достоинство многомерного шкалирования — представление больших массивов данных о различии объектов в наглядном, доступном для интерпрета- ции графическом виде. При многомерном шкалировании матрица различий между объектами (вычисленными, например, по их экспертным оценкам) представляется в виде одно-, двух- или трехмерного графического изображения взаимного распо- ложения этих объектов. Хотя доступно и более трех измерений, эта возможность редко применяется на практике. Основным преимуществом многомерного шкалирования является возможность очень наглядного визуального сравнения объектов анализа. Если две точки на изо- бражении удалены друг от друга, то между соответствующими объектами имеется значительное расхождение; и наоборот, близость точек говорит о сходстве объектов. Многомерное шкалирование имеет много общих черт с факторным анализом (см. главу 20). Так же как и при факторном анализе, создается система координат пространства, в котором определяется расположение точек. Так же как и при фак- торном анализе, происходит снижение размерности и упрощение данных. Однако при факторном анализе обычно используются коэффициенты корреляции, а при многомерном шкалировании — меры различия между объектами. Наконец, в фак- торном анализе наибольший интерес вызывают углы между точками, представ- ляющими данные, а в многомерном шкалировании ключевой величиной является расстояние между этими точками. Помимо факторного анализа многомерное шкалирование имеет несколько об- щих черт с кластерным анализом (см. главу 21). В обоих случаях анализируется расстояние между объектами; однако при кластерном анализе типичной являет- ся количественная процедура объединения объектов в группы (кластеры), а при многомерном шкалировании качественный анализ объектов проводится визуально с помощью диаграммы. Квадратная асимметричная матрица различий 333 В этой книге мы рассмотрим наиболее известную процедуру многомерного шкалиро- вания SPSS, имеющую название ALSCAL. Фактически ALSCAL не является одной программой, а представляет собой набор процедур, каждая из которых соответствует своему типу данных. В этой главе мы проведем несколько вариантов анализа для различных типов данных, стараясь, по возможности, коротко и ясно изложить смысл сопутствующих терминов. Если вы сталкиваетесь с многомерным шкалированием впервые, то рекомендуем обратиться к дополнительной литературе. В первом примере мы обработаем гипотетическую социограмму для группы уча- щихся, при этом количественные оценки их взаимоотношений будут преобразова- ны в соответствующее графическое изображение. Во втором примере мы рассмо- трим результаты тестирования учащихся по пяти показателям и покажем различия между ними графически на плоском изображении. Наконец, третий пример будет представлять собой небольшое исследование восприятия и понимания студентами пяти многомерных методов статистического анализа. жүктеу/скачать 8,54 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|