《统计分析与SPSS的应用第五版》课后练习第10章Word格式文档下载.docx
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328.189
2
29
638.295
7
3
20
25
1053.423
5
4
12
1209.922
15
8
1505.035
6
16
1760.170
9
24
1831.926
10
11
1929.891
2302.024
22
31
2487.209
2709.887
28
2897.106
19
13
23
2916.551
17
14
3280.752
21
3491.585
4229.375
4612.423
18
5377.253
5622.415
5933.518
6827.276
7930.765
27
9475.498
14959.704
19623.050
24042.669
32829.466
48360.854
91313.530
293834.503
将系数复制下来后,在EXCEL中建立工作表。
选中数据列,点击“插入”菜单→拆线图……
碎石图:
由图可知,北京自成一类,江苏、广东、上海、湖南、湖北聚成一类。
其他略。
接下来,添加一个变量CLU4_1,其值为类别值。
(1、2、3、4),再数据→汇总→设置……→确定。
均值对比,依据聚类解,利用分类汇总,计算各个聚类变量的均值
方差分析结果:
分析→比较均值→单因素ANOVA→设置……→确定
ANOVA
平方和
df
均方
F
显著性
投入人年数
组之间
59778341.196
19926113.732
26.428
.000
组内
20357294.159
753973.858
总计
80135635.355
投入高级职称的人年数
16485966.820
5495322.273
34.553
4294074.147
159039.783
20780040.968
投入科研事业费(百元)
132451401880.884
44150467293.628
324.318
3675602946.794
136133442.474
136127004827.677
课题总数
16470536.564
5490178.855
32.181
4606273.436
170602.720
21076810.000
专著数
7203690.385
2401230.128
61.327
1057167.809
39154.363
8260858.194
论文数
219675698.219
73225232.740
17.693
111743385.717
4138643.915
331419083.935
获奖数
169882.049
56627.350
3.619
.026
422436.790
15645.807
592318.839
不同组在各个聚类变量上的均值均存在显著差异。
2、试说明当变量存在数量级上的差异,进行层次聚类分析时为什么要对数据进行标准化处理?
因为数量级将对距离产生较大影响,并影响最终聚类结果。
3、试说明变量之间的高度相关性是否会对层次聚类分析结果造成影响?
为什么?
会。
如果所选变量之间存在较强的线性关系,能够相互替代,在计算距离时同类变量将重复“贡献”,占有较高权重,而使最终的聚类结果偏向该类变量。
4、试说明K-Mean聚类分析的基本步骤。
K-Means聚类分析步骤:
确定聚类数目K--确定K个初始类中心点--根据距离最近原则进行分类--重新确定K个类中心点--判断是否已经满足终止条件。
是一个反复迭代的分类过程。
在聚类过程中,样本所属的类会不断调整,直至达到最终稳定为止。
5、收集到我国2007年各地区城镇居民家庭平均每人全年消费支出数据,数据文件名为:
“消费结构.sav”,变量包括:
地区、消费性支出总额、食品、衣着、居住、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、医疗保健、杂项商品和服务支出。
若采用层次聚类法(个体间距离定义为平方欧氏距离,类间距离定义为组间平均链锁距离),绘制的碎石图如下:
(1)依据上图,数据聚成几类较为恰当?
(2)试采用K-MEANS聚类方法,从类内相似性和类间差异性角度分析将数据聚成几类较为恰当。
(1)聚成3类较为恰当。
注:
碎石图可按第9章第1题方式绘制,也可按如下方式绘制。
分析→降维→因子分析→导入全部变量到变量框中(地区变量除外)→抽取:
选中碎石图→继续→确定。
得到:
(可以看出,分成3类恰当)
(2)用K-MEANS聚类方法进行分类,比较分类数为2、3、4时的差别。
分析→分类→K-平均聚类→地区变量导入到标注个案,其他变量全部导入到变量框中→聚类数填2→选项:
选中初始聚类中心和ANOVA→继续→确定。
聚类
错误
食品
13927902.967
246753.779
56.445
衣着
278718.565
37555.425
7.422
.011
居住
667583.436
31940.764
20.901
家庭设备用品及服务
411657.258
14558.041
28.277
医疗保健
325304.302
34400.296
9.456
.005
交通和通信
10285607.457
57486.400
178.922
教育文化娱乐服务
5226361.465
69080.933
75.656
杂项商品和服务
248312.931
6496.550
38.222
仅当出于描述目的时才应该使用F检验,因为已选择聚类用于将不同聚类中的个案的差异最大化。
受观察的显著性级别并未因此得到更正,所以无法将这些级别解释为“聚类方法是等同的”假设的检验。
每个聚类中的个案数量
4.000
27.000
有效
31.000
缺失
将上图中的聚类数修改为3,则得到:
8311754.509
159294.770
52.178
100878.509
41645.317
2.422
.107
565811.147
16508.690
34.274
237257.836
12833.027
18.488
198689.996
33054.746
6.011
.007
4709934.064
90458.748
52.067
2676015.304
67059.926
39.905
150742.666
4829.555
31.213
1.000
25.000
5.000
将上图中的聚类数修改为4,则得到:
6461251.597
62963.251
102.619
135334.013
35623.106
3.799
.022
237725.271
32618.140
7.288
.001
142250.914
15077.322
9.435
.
- 配套讲稿:
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- 统计分析与SPSS的应用第五版 统计分析 SPSS 应用 第五 课后 练习 10
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