對應分析的圖怎麼看

⑴ 想問一下對應分析的散點圖除了SPSS還有什麼軟體可以做具體方法是什麼。謝謝

很多軟體都可以做，比如sas，r

⑵ 怎麼用spss做對應分析

在線SPSS「SPSSAU」問卷研究中【對應分析】功能可一鍵得到分析結果及對應圖。

⑶ 利用spss進行多尺度對應分析時,得到的如下結果,請問該圖代表什麼意義

可以認為相關性是越大的，但是這樣來解釋的話本人感覺有缺陷。首先，維度1、2可以理解為通過主成分分析得到的兩個主因子，因此這兩個維度的含義需要參照維度得分來解釋，而維度得分恰好就是上面二維圖像的橫縱坐標。若坐標值（圖中的點）即變數，距離原點越遠，說明對應的主成分受此變數的影響較大，或者說主成分的方差受此變數的方差影響較大，而統計學中的方差都可以理解為信息的含量，因此該維度包含此變數的信息較多。當然，在圖像中相聚越近的點，說明他們的相關性是比較強的。
下面解釋你提出的問題1：為什麼我認為夾角越小相關性越大這種解釋有缺陷，舉個比較極端的例子，在所有射線的出發點0處若有變數的話，那麼它與所有變數的夾角都是0，顯然該變數是不能與所有的變數均強相關的。
問題2：夾角的含義如果非要進行解釋的話，那麼只能通過解釋維度2來說明。例如q1,4與q1,11這兩個點，相聚較近且夾角較小，相聚較近說明這兩個變數的相關性較強。如果維度2有經濟含義的話，那麼夾角較小，說明他們分別對維度2的貢獻相差不大。
問題3：如果問到維度1、2應該如何解釋，那麼必須通過主成分分析的結果來給主成分賦予具體的經濟含義。比如維度1中變數x1、x2的系數絕對值較大，那麼說明維度1主要解釋了x1和x2的信息，若x1是住房面積，x2是小區物業費的話，那麼維度1主要衡量了該小區的住房水平，因此就可以給維度賦予這樣的經濟含義。給不同的維度分別賦予一定的經濟含義後就可以進行解釋了。
受本人水平所限，當下能給你作出的解釋主要有這些，希望能報到你。如果還不理解，可以找本多元統計的教材看看主成分分析、因子分析及對應分析這三個章節，絕對會令你茅塞頓開。。謝謝。

⑷ 對應分析的結果如何看怎麼解釋意義是什麼

什麼叫對應分析？

⑸ 用spss做對應分析圖為什麼有網格呢

因為spss做做對應分析圖有什麼網路有有什麼網格，這應該是正常的網格

⑹ 對應分析法的對應分析作用

對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。它最大特點是能把眾多的樣品和眾多的變數同時作到同一張圖解上，將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又明了地表示出來，具有直觀性。另外，它還省去了因子選擇和因子軸旋轉等復雜的數學運算及中間過程，可以從因子載荷圖上對樣品進行直觀的分類，而且能夠指示分類的主要參數（主因子）以及分類的依據，是一種直觀、簡單、方便的多元統計方法。
對應分析法整個處理過程由兩部分組成：表格和關聯圖。對應分析法中的表格是一個二維的表格，由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性，依次排開。列則代表不同的事物本身，它由樣本集合構成，排列順序並沒有特別的要求。在關聯圖上，各個樣本都濃縮為一個點集合，而樣本的屬性變數在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。

⑺ spss系統聚類圖怎麼看

聚類類別不是唯一的，建議可以單獨畫一條垂直線，然後對應查看分成幾個類別，以及每個類別與分析項的對應關系。

另外可以看下SPSSAU的幫助手冊，裡面有詳細的說明。

⑻ 什麼是對應分析其統計思想是什麼

對應分析也稱關聯分析、R-Q型因子分析，是近年新發展起來的一種多元相依變數統計分析技術，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。

對應分析的基本思想是將一個列聯表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。對應分析主要應用在市場細分、產品定位、地質研究以及計算機工程等領域中。

原因在於，它是一種視覺化的數據分析方法，它能夠將幾組看不出任何聯系的數據，通過視覺上可以接受的定點陣圖展現出來。

(8)對應分析的圖怎麼看擴展閱讀

對應分析法整個處理過程由兩部分組成：表格和關聯圖。對應分析法中的表格是一個二維的表格，由行和列組成。每一行代表事物的一個屬性，依次排開。列則代表不同的事物本身，它由樣本集合構成，排列順序並沒有特別的要求。

在關聯圖上，各個樣本都濃縮為一個點集合，而樣本的屬性變數在圖上同樣也是以點集合的形式顯示出來。它最大特點是能把眾多的樣品和眾多的變數同時作到同一張圖解上，將樣品的大類及其屬性在圖上直觀而又明了地表示出來，具有直觀性。

⑼ correlation heatmap 圖怎麼分析

稀釋性曲線（Rarefaction Curve）採用對測序序列進行隨機抽樣的方法，以抽到的序列數與它們所能代表OTU的數目構建曲線，即稀釋性曲線。當曲線趨於平坦時，說明測序數據量合理，更多的數據量對發現新OTU的邊際貢獻很小；反之則表明繼續測序還可能產生較多新的OTU。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數；"Label 0.03" 表示該分析是基於OTU 序列差異水平在0.03，即相似度為97% 的水平上進行運算的，客戶可以選取其他不同的相似度水平。縱軸：基於該測序條數能構建的OTU數量。曲線解讀：Ø 圖1中每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記；Ø 隨測序深度增加，被發現OTU 的數量增加。當曲線趨於平緩時表示此時的測序數據量較為合理。2. Shannon-Wiener 曲線反映樣品中微生物多樣性的指數，利用各樣品的測序量在不同測序深度時的微生物多樣性指數構建曲線，以此反映各樣本在不同測序數量時的微生物多樣性。當曲線趨向平坦時，說明測序數據量足夠大，可以反映樣品中絕大多數的微生物物種信息。橫軸：從某個樣品中隨機抽取的測序條數。縱軸：Shannon-Wiener 指數，用來估算群落多樣性的高低。Shannon 指數計算公式：其中，Sobs= 實際測量出的OTU數目；ni= 含有i 條序列的OTU數目；N = 所有的序列數。曲線解讀：Ø 圖2每條曲線代表一個樣品，用不同顏色標記，末端數字為實際測序條數；Ø 起初曲線直線上升，是由於測序條數遠不足覆蓋樣品導致；Ø 數值升高直至平滑說明測序條數足以覆蓋樣品中的大部分微生物。3.Rank-Abundance 曲線用於同時解釋樣品多樣性的兩個方面，即樣品所含物種的豐富程度和均勻程度。物種的豐富程度由曲線在橫軸上的長度來反映，曲線越寬，表示物種的組成越豐富；物種組成的均勻程度由曲線的形狀來反映，曲線越平坦，表示物種組成的均勻程度越高。橫軸：OTU 相對豐度含量等級降序排列。縱軸：相對豐度比例。曲線解讀：Ø 圖3與圖4中每條曲線對應一個樣本（參考右上角圖標）；Ø 圖3與圖4中橫坐標表示的是OTU（物種）豐度排列順序，縱坐標對應的是OTU（物種）所佔相對豐度比例（圖3為相對百分比例，圖4為換算後Log值），曲線趨於水平則表示樣品中各物種所佔比例相似；曲線整體斜率越大則表示樣品中各物種所佔比例差異較大。4. 樣本群落組成分析：多樣本柱狀圖/ 單樣本餅狀圖 根據分類學分析結果，可以得知一個或多個樣品在各分類水平上的物種組成比例情況，反映樣品在不同分類學水平上的群落結構。柱狀圖（圖5）橫軸：各樣品的編號。縱軸：相對豐度比例。圖標解讀：Ø 顏色對應此分類學水平下各物種名稱，不同色塊寬度表示不同物種相對豐度比例；Ø 可以在不同分類學水平下作圖分析。餅狀圖（圖6）在某一分類學水平上，不同菌群所佔的相對豐度比例。不同顏色代表不同的物種。5. 樣品OTU 分布Venn 圖用於統計多個樣品中共有或獨有的OTU數目，可以比較直觀地表現各環境樣品之間的OTU 組成相似程度。不同樣品用不同顏色標記，各個數字代表了某個樣品獨有或幾種樣品共有的OTU 數量，對應的OTU編號會以EXCEL 表的形式在結題報告中呈現。分析要求單張分析圖，樣本分組至少兩個，最多5 個。Ø 默認設置為97% 相似度水平下以OTU 為單位進行分析作圖。6. Heatmap 圖用顏色變化來反映二維矩陣或表格中的數據信息，它可以直觀地將數據值的大小以定義的顏色深淺表示出來。將高豐度和低豐度的物種分塊聚集，通過顏色梯度及相似程度來反映多個樣品在各分類水平上群落組成的相似性和差異性。相對豐度比例：熱圖（圖8）中每小格代表其所在樣品中某個OTU 的相對豐度。以圖8為例，紅框高亮的小格所對應的信息為：樣本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相對豐度比例大概為0.2%。豐度比例計算公式（Bray Curtis 演算法）：其中，SA,i = 表示A樣品中第i個OTU所含的序列數SB,i = 表示B樣品中第i個OTU所含的序列數樣品間聚類關系樹：進化樹表示在選用成圖數據中，樣本與樣本間序列的進化關系（差異關系）。處於同一分支內的樣品序列進化關系相近。物種/OTU 豐度相似性樹：豐度相似性樹表示選用成圖的數據中樣品與樣品中的OTU 或序列在豐度上的相似程度。豐度最相近的會分配到同一分支上。客戶自定義分組：根據研究需求對菌群物種/OTU 研究樣本進行二級分組Ø 二級物種/OTU 分組：將下級分類學水平物種或OTU 分配到對應的上級分類學水平，以不同顏色區分；Ø 二級樣品分組：根據研究需要，對樣品進行人為的分組，以不同顏色區分。7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)在多元統計分析中，主成分分析是一種簡化數據集的技術。主成分分析經常用於減少數據集的維數，同時保持數據集中對方差貢獻最大的特徵，從而有效地找出數據中最「主要」的元素和結構，去除噪音和冗餘，將原有的復雜數據降維，揭示隱藏在復雜數據背後的簡單結構。通過分析不同樣品的OTU 組成可以反映樣品間的差異和距離，PCA 運用方差分解，將多組數據的差異反映在二維坐標圖上，坐標軸為能夠最大程度反映方差的兩個特徵值。如樣品組成越相似，反映在PCA圖中的距離越近。橫軸和縱軸：以百分數的形式體現主成分主要影響程度。以圖9為例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四組樣品（紅色，藍色，黃色和綠色）的兩個最大差異特徵，貢獻率分別為41.1% 和27.1%。十字交叉線：在圖9中作為0 點基線存在，起到輔助分析的作用，本身沒有意義。圖例解讀：Ø PCA 分析圖是基於每個樣品中所含有的全部OTU 完成的；Ø 圖9中每個點代表了一個樣本；顏色則代表不同的樣品分組；Ø 兩點之間在橫、縱坐標上的距離，代表了樣品受主成分（PC1 或 PC2）影響下的相似性距離；Ø 樣本數量越多，該分析意義越大；反之樣本數量過少，會產生個體差異，導致PCA分析成圖後形成較大距離的分開，建議多組樣品時，每組不少於5個，不分組時樣品不少於10個；Ø 圖10中的圓圈為聚類分析結果，圓圈內的樣品，其相似距離比較接近。8. RDA/ CCA 分析圖基於對應分析發展的一種排序方法，將對應分析與多元回歸分析相結合，每一步計算均與環境因子進行回歸，又稱多元直接梯度分析。主要用來反映菌群與環境因子之間的關系。RDA 是基於線性模型，CCA是基於單峰模型。分析可以檢測環境因子、樣品、菌群三者之間的關系或者兩兩之間的關系。橫軸和縱軸：RDA 和CCA 分析，模型不同，橫縱坐標上的刻度為每個樣品或者物種在與環境因子進行回歸分析計算時產生的值，可以繪制於二維圖形中。圖例解讀：Ø 冗餘分析可以基於所有樣品的OTU作圖，也可以基於樣品中優勢物種作圖；Ø 箭頭射線：圖11中的箭頭分別代表不同的環境因子（即圖中的碳酸氫根離子HCO3-，醋酸根離子AC-等，圖中的其它環境因子因研究不同代表的意義不同，因此不再贅述）；Ø 夾角：環境因子之間的夾角為銳角時表示兩個環境因子之間呈正相關關系，鈍角時呈負相關關系。環境因子的射線越長，說明該影響因子的影響程度越大；Ø 圖11中不同顏色的點表示不同組別的樣品或者同一組別不同時期的樣品，圖中的拉丁文代表物種名稱，可以將關注的優勢物種也納入圖中；Ø 環境因子數量要少於樣本數量，同時在分析時，需要提供環境因子的數據，比如 pH值，測定的溫度值等。9. 單樣品/ 多樣品分類學系統組成樹根據NCBI 提供的已有微生物物種的分類學信息資料庫，將測序得到的物種豐度信息回歸至資料庫的分類學系統關系樹中，從整個分類系統上全面了解樣品中所有微生物的進化關系和豐度差異。單樣品圖（圖12）：可以了解單樣品中的序列在各個分類學水平上的分布情況。圖例解讀：Ø 圖12中不同的層次反映不同的分類學水平；Ø 分支處的圓面積說明了分布在該分類學水平，且無法繼續往下級水平比對的序列數量，面積越大，說明此類序列越多；Ø 每個分支上的名詞後面的兩組數字分別表示比對到該分支上的序列數和駐留在該節點上的序列數；Ø 圖13中為某單一水平物種分布情況，並非是序列分布。多樣品圖（圖14）：比對多個樣品在不同分類學分支上序列數量差異。圖例解讀：Ø 比對不同樣品在某分支上的序列數量差異，通過帶顏色的餅狀圖呈現，餅狀圖的面積越大，說明在分支處的序列數量越多，不同的顏色代表不同的樣品。Ø 某顏色的扇形面積越大，說明在該分支上，其對應樣品的序列數比其他樣品多。Ø 多樣品在做該分析時，建議樣品數量控制在10個以內，或者將重復樣本數據合並成一個樣本後，總樣品數在10個以內。10.系統發生進化樹在分子進化研究中，基於系統發生的推斷來揭示某一分類水平上序列間鹼基的差異，進而構建進化樹。

⑽ 在spss里進行多元對應分析，不出聯合圖，只出這個提示是什麼意思

如果你數據沒錯的話，可能你模塊的授權沒有拿到、換一個驗證碼試試。