对问卷类别变量做多重对应分析

Crosstabs 在浏览器中运行与 SPSS MULTIPLE CORRESPONDENCE（HOMALS）对应的过程，支持被动或按列表处理缺失值，并提供四种标准化方法。

• 每个维度解释了分类数据中多少变异，以及对应的特征值和 Cronbach's alpha。
• 哪些变量驱动了各个维度（区分度量），哪些变量几乎不起作用。
• 每个类别所在的位置、频数、质量以及被表示的程度。
• 每位受访者在各维度上的得分，可下载用于细分或进一步建模。

1. 01

   打开数据

   在工作区打开 .sav、CSV 或 Excel 文件并切换到“统计”模式。文件只在浏览器中读取。

2. 02

   选择多重对应分析

   在“降维”组中选择“多重对应分析”（MULTIPLE CORRESPONDENCE）。

3. 03

   勾选分析变量

   在“分析变量（名义）”中至少勾选两个变量；所有变量都按名义变量处理。

4. 04

   设置维数、标准化与缺失值

   设置“解的维数”（默认 2）、“标准化方法”（变量主成分、对象主成分、对称或独立）以及“缺失值”：被动（仅从该变量中排除）或按列表排除个案。

5. 05

   运行并查看联合图

   点击“运行多重对应分析”。勾选“显示对象点”可在类别点联合图上叠加受访者。

6. 06

   导出得分

   使用“下载全部对象得分”将每位受访者的维度得分保存为 CSV；屏幕上的表格只显示前 25 个个案。

个案处理摘要

有效活动个案数、启用权重时的加权有效个案数以及排除的个案数，并注明缺失值的处理方式。

模型摘要

每个维度的 Cronbach's Alpha、总计（特征值）、惯量和方差百分比，以及合计与各维度均值。

区分度量

各变量类别量化值在每个维度上的方差；数值越大，说明该变量在该维度上越能区分受访者。

类别点：{variable}

每个变量一张表，列出各类别的频数、质量、惯量、坐标及双向贡献度。

类别点联合图

所有类别在第 1、2 维上的位置；彼此靠近的类别往往被同一批受访者选择。

对象得分

每个个案在各维度上的得分及其质量与惯量；CSV 下载包含全部个案。