矩阵数据多维尺度分析实例与软件操作教程

一、多维尺度分析简介

多维尺度分析(MDS)是一种将研究对象之间的相似性或距离关系在低维空间(通常是二维)中展示的统计方法。在SPSSAU(在线SPSS)平台上，可以轻松完成这种分析，直观地理解数据中的模式。

二、实例数据说明

我们以休闲食品分类研究为例，数据来源于郑宗成等(2012)的研究，经适当编辑修改后形成15×15的对称矩阵数据：

数据说明： 

- 这是一个距离矩阵，数值越小表示两种食品在被访者看来越相似 

- 对角线值为1，表示食品与自身的相似度最高

三、SPSSAU操作步骤

1. 数据准备

1. 将矩阵数据整理为Excel格式
2. 确保数据格式为n×n对称矩阵
3. 对角线值设为1(表示自身相似度)

2. SPSSAU操作流程

1. 登录SPSSAU(网页SPSS)平台
2. 在左侧菜单选择"综合评价" → "多维尺度MDS"
3. 将整理好的矩阵数据粘贴到分析框中
4. 设置分析参数：
   • 数据格式选择"n*n常见格式(默认)"
   • MDS方法选择"度量MDS(默认)"(因本例为定量距离数据)
5. 点击"开始分析"按钮

3. 结果解读

SPSSAU将输出坐标图：二维空间中各食品的位置关系展示

四、实例分析结果

以15种休闲食品为例，分析结果显示：

MDS距离模型：

• • 蛋黄派、沙琪玛、威化饼干等位置接近，说明消费者认为这些食品相似
  • 薯片、锅巴等位置接近，形成另一类
  • 月饼、凤梨酥等位置独特，说明消费者认为这些食品与其他差异较大

五、应用建议

1. 市场定位：通过食品在空间图中的位置，帮助企业了解产品在消费者心中的竞争格局
2. 产品开发：识别市场空白区域，开发差异化产品
3. 品牌管理：了解品牌与竞品的相对位置关系

六、注意事项

1. 确保矩阵数据格式正确，对称且对角线值为1
2. 根据数据类型选择适当的度量水平(度量/非度量)
3. 结果解释需结合业务背景，避免单纯依赖统计结果
4. 可尝试不同维度数，选择最易解释的方案

通过SPSSAU(在线SPSS)平台的多维尺度分析功能，可以轻松完成这类复杂分析，无需编程即可获得专业级的分析结果和可视化图表。如需进一步了解具体操作细节，可参考SPSSAU帮助文档或联系技术支持。