Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной
Глава 23. Многомерное шкалирование 338
жүктеу/скачать 8,54 Mb. Pdf көрінісі
|
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011
| Глава 23.
Многомерное шкалирование 338 Рис. 23.3. Диалоговое окно Многомерное шкалирование: Создать меру по данным Если все переменные рабочего файла имеют одну и ту же шкалу (например, целые числа от 1 до 5), вероятно, не придется вместо пункта Нет , выбранного в списке Стандартизация по умолчанию, выбирать что-то другое. Если же для переменных применяются различные шкалы, то может понадобиться какой-либо из вариантов стандартизации, предлагаемых SPSS. Чаще всего используется вариант z -значения . И наконец, по умолчанию SPSS вычисляет расстояния между переменными, одна- ко при желании можно потребовать вычислить расстояние между объектами. Для этого в группе Создание матрицы расстояни ) необходимо вместо переключателя Между переменными установить переключатель Между наблюдениями . После задания режима вычисления расстояний можно выбрать желаемый тип мо- дели многомерного шкалирования. Для этого в окне Многомерное шкалирование щелкните на кнопке Модель , и на экране появится диалоговое окно Многомерное шкалирование : Модель , показанное на рис. 23.4. Наибольший интерес в этом окне представляют области Шкала измерения и Модель шкалирования . В отличие от фак- торного анализа (см. главу 20), при многомерном шкалировании программа не мо- жет автоматически определить количество шкал, которое следует использовать. По- скольку в подавляющем большинстве случаев требуется не более трех шкал, выбор нужного числа измерений не представляет трудностей: вы легко можете перебрать все варианты представления и остановиться на том, который наиболее удобен для зрительного восприятия. Чаще всего при многомерном шкалировании применяют модель Евклидовых расстояний; в ней вам необходимо задать либо одну матрицу различий либо несколько идентичных матриц для анализа. Однако если матрицы различий получены от разных субъектов, которых вы хотите сравнить между собой, вам придется использовать модель индивидуальных различий. Примером служит ситуация с упоминавшимися ранее многомерными методами: каждый из шести студентов сравнивает 5 методов, оценивая различия между ними. |