10、利用对应分析、GPL和OMS进行感知映射

利用对应分析、GPL和OMS进行感知映射

1. 感知映射简介

感知映射是一种强大的数据可视化技术，能够揭示众多人口统计特征与活动之间的复杂交互关系。以一份关于文化和体育的政府报告为例，其中的感知映射图展示了年轻受访者的位置往往在地图上方，年长受访者在下方；非参与情况通常集中在地图中部；女性与“不玩电脑游戏”关联更紧密，男性与“不参与工艺美术活动”关联更紧密。需要注意的是，坐标轴1和坐标轴2并没有正式定义，其含义需要解读且具有一定主观性，地图上的接近程度意味着存在某种关系。

2. 从交叉表开始

2.1 数据准备

使用经过修改的数据集，该数据集利用SPSS的多重插补功能替换了缺失的收入值，并使用自动重新编码将字符串值替换为数值和标签。

2.2 选择合适的变量

对应分析仅允许使用两个变量：行变量和列变量。该技术的核心是在二维空间展示原本难以呈现的信息。合适的变量通常是具有多个类别的名义变量对，常见做法是将人口统计变量与行为变量配对。以电影工作室为例，可能想了解哪些人口统计模式与电影观影情况相关。这里将电视、电影、艺术和餐饮作为行变量，收入和年龄作为列变量设置交叉表菜单，同时排除性别变量，因为其只有两个类别，简单表格即可分析。

2.3 选择关联度量

在交叉表的统计子菜单中，支持多种关联度量。这里选择Phi和Cramer’s V来找出关联最强的变量对，最终发现年龄和电影这一变量对的Cramer’s V值最大，为0.216，且皮尔逊卡方检验的p值显著。

2.4 查看交叉表残差

在单元格显示子菜单中选择标准化残差，其解释类似于z分数，绝