原始数据多维尺度分析实例与软件操作教程

多维尺度分析(MDS)是一种将研究对象间相似性或距离关系在低维空间(通常是二维)进行可视化的统计方法。下面我将通过一个具体案例，详细介绍如何在SPSSAU(在线SPSS)平台上进行原始数据格式的多维尺度分析。

一、案例背景

某研究比较哈尔滨与其他12个城市的地理环境特征，收集了5个指标数据： 

- 经度 - 纬度 - 年降水量 - 夏季平均温度 - 冬季平均温度

数据格式为普通数据格式(非矩阵格式)，第一行是标题，第一列是城市名称，从第二列开始为指标数据。

二、SPSSAU操作步骤

1. 数据准备
   • 将数据整理为Excel格式，确保第一行为变量名，第一列为城市名称
   • 示例数据格式如下：
2. 进入分析模块
   • 登录SPSSAU(网页SPSS)平台
   • 依次选择【综合评价】→【多维尺度MDS】模块
3. 参数设置
   • MDS方法：选择"度量MDS"(默认)，因为本例数据为定量数据
   • 数据格式：选择"原始格式"(非矩阵格式)
   • 计算欧氏距离：建议勾选，以欧氏距离反映相似程度
4. 数据输入
   • 将准备好的数据复制粘贴到SPSSAU的数据输入区域
   • 或直接上传Excel文件
5. 开始分析
   • 点击"开始分析"按钮，系统将自动进行计算

三、结果解读

SPSSAU(在线SPSS)将输出以下主要结果：

1. 模型维度数据结果
   • 提供每个城市在两个维度上的具体坐标值
   • 可用于进一步分析或绘图
2. MDS距离模型
   • 二维散点图展示各城市在空间中的相对位置
   • 距离越近的城市，地理环境特征越相似

四、分析建议

1. 数据预处理
   • 确保所有指标量纲一致，必要时进行标准化处理
   • 检查缺失值，SPSSAU提供多种缺失值处理方法
2. 维度选择
   • 通常选择2-3个维度以便于可视化解释
   • 可通过"肘部法则"确定最佳维度数
3. 结果验证
   • 可尝试不同的距离度量方法(如欧氏距离、曼哈顿距离)
   • 比较不同方法的结果稳定性

五、案例应用

在本案例中，通过SPSSAU的多维尺度分析可以发现： 

- 哈尔滨、长春等东北城市在空间感知图上聚集，表明它们的地理环境特征相似 - 与南方城市(如杭州、福州)距离较远，说明地理环境差异较大 

- 可据此分析哈尔滨旅游资源的独特性，为旅游规划提供数据支持

通过SPSSAU(网页SPSS)平台，研究者可以轻松完成从数据准备到结果解读的全流程分析，无需复杂的编程和统计知识，大大提高了科研效率。