基于SPSS对应分析的定性数据分析方法研究
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【关键词】交 叉 列 链 分 析 ； 分 类 回 归 模 型 ； 对 应 分 析 ； 最 优 尺 生产并存储，对于数据的处理已 经 上 升 到 一 个 新 高 度 ，数 据 科 学 （DataScience），其 目 的 在 于 揭 示自然界和人类行为现象和规律。 主要以统计学、机器学习、数 据可视化以及（某一）领域知识为理论基础，其主要研究内容包 括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理、数据 安全、数据分析、可视化等。 作为一名多年从事数据分析软件教学的一线教师，经常会 接触到一些不同专业背景的同事呵研究生，她们具备各自专业 丰富的专业知识，但由于不熟悉数据分析工具，没有相关的数 学背景，因此一方面不知道如何将自己要解决的专业问题转换 为数据分析工具中相应的数据分析问题，另一方面不明确如何 对问卷数据进行整理、清洗、去噪等基本处理，以及利用分析工 具得到的结果不知如何解释利用。 对于数据分析软件类教科书 只是对于分析工具的操作步骤做出详细说明和粗略的算法原 理介绍，并不能使得没有太多数学背景和计算机操作背景的读 者将自己的实际问题与对应的方法一一对应，即使提供一些案 例也是只适用与某些特定的专业。 本文拟结合多年的数据分析 教学经验及数学背景， 提出一种基于 SPSS 的定性数据 分 析 模 型，为文科专业教师或研究生提供一个快捷高效的数据分析模 型，将主要精力集中在自己的专业问题上，而不是数学和计算 机的操作上，因为这些本身就是工具而已。 在目前的计量经济学研究中，多数都会使用定量数据做回 归分析研究，考虑到商科院校的教师需求主要是通过一些问卷 研究些定性分析的社会学问题， 回归分析的方法就不太适用 了，本文拟基于数据分析软件 SPSS 的交叉列连分析、对应 分 析 和最优尺度分析工具为定性分析提供一套实用的分析方法，并 通过实际案例说明此分析方法的可行性和有效性，为商科院校 非计算机、数学专业教师提供一个科学研究解决方案。 2.SPSS 简介与定性问题定义 SPSS[1]是 全 球 领 先 的 统 计 分 析 与 数 据 挖 掘 工 具 ，全 名 ：Sta鄄 tistical Product and Service Solutions 成立于 1968 年， 是世界上 应用最广泛的专业统计和数据模型软件之一，是世界上最早采 用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界 面极为友好，使用 Windows 的窗口方式展示各种管理和分析数 据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。 用户只要掌握 一 定 的 Windows 操 作 技 能 ，精 通 统 计 分 析 原 理 ，就 可 以 使 用 该 软件为特定的科研工作服务。 SPSS 的基本功能包括数据管理、
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金（编号：15YJCZH201） 教学项目：上海市教委重点课程项目（编号：A1A-5100-18-009）
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统计分析、图表分析、输出管理等。对于非理工类专业人员 SPSS 是个不错的选择，操作过程简单，分析结果却毫不逊色与其他 分析工具。
科学研究的首要问题就是分析变量之间的关系，变量间的 关系最简单的划分就是有没有。 首先要分析关系是否存在，如 果存在，如何去描述这种关系。 对于数值型变量，关系的描述可 以考虑用各种回归模型、时间序列分析等工具来研究。 而对于 非数值型数据，前面的方法就失效了，因为这些方法的前提条 件都无法得到满足。 此时一方面可以考虑使用非参数检验的方 法，另一方面也可以考虑用各种可视化途径来描述变量间的关 系，常用的如频数分布表、交叉列链表、散点图、方差分析中的 均值折线图等工具。 鉴于当前我们所处的大数据时代，当下的 数据有两个明显的特点：数据量大、变量维度多，因此有些常规 的可视化方法使用不方便。 因此本文拟在前面常规方法及基础 上引入数据挖掘中的一些思路和方法来解决定性数据的分析 问题，如对应分析、最优尺度分析、对数线性回归分析等工具， 并 通过 SPSS 软件在实际案例中实验得到较好的效果， 简 单 实 用。
定性数据主要指非数值型数据，包含定序数据和定类数据 两类，基础的数据分析方法主要就是频数分析、基本描述统计 量分析。 这几种方法只能对单个变量的情况加以分析，无法了 解不同变量之间的关联，然而很多时候，分类型数据之间也会 存在关系，比如：顾客购买商品类型和顾客身份之间的关联，这 就是著名的沃尔玛的啤酒与尿布的案例；汽车样式和居住地有 什么关联；银行决定是否给你贷款时要考虑你的学历、职业、收 入水平、婚姻状况、以往信贷记录等因素，哪些因素会比较看重 等等；为了探索定类型数据间的深层系关系，从中挖掘出更有 价值的信息， 本文拟利用 SPSS 软件结合实际案例层层 深 入 分 析并展示定性数据的关联分析方法，形成一套定性数据分析思 路，简单实用。
3.实证案例分析研究 本 文 以 某 城 市 2005 年 的 住 房 调 查 状 况 数 据[2]为 例 来 研 究 定性数据的分析方法。 对于单个分类型变量的分布特征可以直接 使 用 SPSS 中 的 频数分布表及相应的饼图或者条形图来描述，频数分析过程主 要适用于分类型变量的分布， 主要包括频数分布表和条形图、 饼图等工具。 如描述住房状况表中的购房类型分布情况： 分析表明多数人倾向购买多层商品房，购买高层商品房和
DOI:10.16707/ki.fjpc.2018.10.002
F福 建 电 脑 UJIAN COMPUTER
基于 SPSS 对应分析的定性数据分析方法研究
曹玉茹
（上海对外经贸大学统计与信息学院 上海 201620）
【摘 要】本文利用 SPSS 数据分析中的交叉列链分析、对应分析及最优尺度分析工具相结合为定性数据分析寻求到 一种快捷高效的回归分析思路，并通过具体实例与传统的定性数据分析方法对比得到更加优化的结果。
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金（编号：15YJCZH201） 教学项目：上海市教委重点课程项目（编号：A1A-5100-18-009）
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统计分析、图表分析、输出管理等。对于非理工类专业人员 SPSS 是个不错的选择，操作过程简单，分析结果却毫不逊色与其他 分析工具。
科学研究的首要问题就是分析变量之间的关系，变量间的 关系最简单的划分就是有没有。 首先要分析关系是否存在，如 果存在，如何去描述这种关系。 对于数值型变量，关系的描述可 以考虑用各种回归模型、时间序列分析等工具来研究。 而对于 非数值型数据，前面的方法就失效了，因为这些方法的前提条 件都无法得到满足。 此时一方面可以考虑使用非参数检验的方 法，另一方面也可以考虑用各种可视化途径来描述变量间的关 系，常用的如频数分布表、交叉列链表、散点图、方差分析中的 均值折线图等工具。 鉴于当前我们所处的大数据时代，当下的 数据有两个明显的特点：数据量大、变量维度多，因此有些常规 的可视化方法使用不方便。 因此本文拟在前面常规方法及基础 上引入数据挖掘中的一些思路和方法来解决定性数据的分析 问题，如对应分析、最优尺度分析、对数线性回归分析等工具， 并 通过 SPSS 软件在实际案例中实验得到较好的效果， 简 单 实 用。
定性数据主要指非数值型数据，包含定序数据和定类数据 两类，基础的数据分析方法主要就是频数分析、基本描述统计 量分析。 这几种方法只能对单个变量的情况加以分析，无法了 解不同变量之间的关联，然而很多时候，分类型数据之间也会 存在关系，比如：顾客购买商品类型和顾客身份之间的关联，这 就是著名的沃尔玛的啤酒与尿布的案例；汽车样式和居住地有 什么关联；银行决定是否给你贷款时要考虑你的学历、职业、收 入水平、婚姻状况、以往信贷记录等因素，哪些因素会比较看重 等等；为了探索定类型数据间的深层系关系，从中挖掘出更有 价值的信息， 本文拟利用 SPSS 软件结合实际案例层层 深 入 分 析并展示定性数据的关联分析方法，形成一套定性数据分析思 路，简单实用。
3.实证案例分析研究 本 文 以 某 城 市 2005 年 的 住 房 调 查 状 况 数 据[2]为 例 来 研 究 定性数据的分析方法。 对于单个分类型变量的分布特征可以直接 使 用 SPSS 中 的 频数分布表及相应的饼图或者条形图来描述，频数分析过程主 要适用于分类型变量的分布， 主要包括频数分布表和条形图、 饼图等工具。 如描述住房状况表中的购房类型分布情况： 分析表明多数人倾向购买多层商品房，购买高层商品房和
DOI:10.16707/ki.fjpc.2018.10.002
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基于 SPSS 对应分析的定性数据分析方法研究
曹玉茹
（上海对外经贸大学统计与信息学院 上海 201620）
【摘 要】本文利用 SPSS 数据分析中的交叉列链分析、对应分析及最优尺度分析工具相结合为定性数据分析寻求到 一种快捷高效的回归分析思路，并通过具体实例与传统的定性数据分析方法对比得到更加优化的结果。
