SPSS统计分析（聚类、相关、判别、因子）

资 源 简 介

SPSS统计分析（聚类、相关、判别、因子）

详 情 说 明

SPSS作为专业的统计分析工具，在数据挖掘和研究领域应用广泛。其中聚类分析、相关分析、判别分析和因子分析是四大核心分析方法。

聚类分析主要用于将数据分组，使组内相似度高而组间差异大。系统聚类和K均值聚类是两种常用方法，适用于市场细分、用户画像等场景。

相关分析用于衡量变量间的关联程度。Pearson相关系数适用于连续变量，Spearman适用于等级变量。通过相关矩阵可以快速发现变量间的关系模式。

判别分析则用于建立分类规则，预先定义好类别后，通过判别函数对新样本进行分类。在医学诊断和信用评级中应用较多。

因子分析能够降维和探索数据结构，通过提取公共因子来解释原始变量。在心理学量表构建和指标体系建设中尤为常见。

这四种方法可以单独使用，也可以组合应用。比如先用因子分析降维，再进行聚类分析；或者通过相关分析筛选关键变量后做判别分析。掌握这些核心方法能显著提升数据分析效率。