1、118.292303.08552.47556.641525.03262.511603.631062.474168.91天 津7521.85128.853622.11365.73471.01836.84131.84461.2308.731195.54河 北17235.482207.347983.86975.971491.921157.8247.14525.67612.42033.38山 西7358.31477.593518.88474.92523.38557.86203.58361.64173.311067.15内蒙古9740.25929.64503.33610.67773.29915.8929
2、4.73291.1286.651134.99辽 宁15212.491414.96925.63980.71790.561410.33318.8560.2605.272206.09吉 林7278.75980.573054.6487.32341.76673.12157.73180.83200.141202.68黑龙江85871154.333549.73510.99433.55757.36211227.54301.181441.32上 海15046.45113.825408.75593.03635.012183.85238.361804.281237.562831.79江 苏34457.32261.8
3、616464.942101.431423.253579.81678.361596.982025.394325.28浙 江22990.351163.0810518.211390.28888.022119.39416.841899.331316.833278.36安 徽10062.821495.454064.72840.5467.92733.19157.14359.6497.941446.36福 建12236.531182.745106.38898.92751.421043.42235.98612.2656.611748.86江 西7655.181098.663196.56722.89394.95
4、53.89167.59165.1305.91049.69山 东33896.653226.6416896.142005.691742.333106.24594.51044.91329.593950.63河 南19480.462769.059900.271110.23823.571057.81526.51499.92622.982170.12湖 北12961.11795.95183.68854.4642.72979.14337.81479.11546.112142.23湖 南13059.691969.694819.4867.79704.831221.2304.93402.57400.112369.
5、17广 东39482.562010.2718091.561328.141595.343907.43945.762283.292470.636850.14广 西7759.161458.492863.84517.7378.75551.14208336.82348.981095.45海 南1654.21462.19300.63142.888.68168.7560.2265.73121.76243.45重 庆6530.01606.82917.4531.37347.98524.36132.88389.97229.09850.16四 川14151.282240.615678.241033.63520.71
6、868.98405.45524.63548.142330.89贵 州3912.68550.271252.67223.95399.77293.53153.41194.44136.15708.49云 南6169.751067.62088.17494.36179.45571.03162.1351.74205.141050.16西 藏441.3663.8833.11103.5221.1927.0614.723.1713.28141.45陕 西8169.8789.643501.25735.17423.24707.39175.01336.21239.921261.97甘 肃3387.56497.05120
7、3.7323.54213.64231.2188.5288.27101.37640.26青 海1081.27107.4470.3310549.3266.1314.5445.6323.05199.87宁 夏1353.31127.25520.38141.94114.7774.5225.5975.5447.56225.76新 疆4277.05759.741555.84373.75209.095253.662.25198.87115.23748.67(2)定义聚类类型:在“Analyze”菜单“Classify”中选择Hierarchical命令,在弹出的Hierarchical Cluster Ana
8、lysis 对话框中,从对话框左侧的变量列表中选择地区变量,使之添加到Lable Cases by框中,同样将指标第一产业,工业,建筑业,交通运仓储及邮电通讯业,批发零售贸易及餐饮业,金融保险业,房地产业,其他行业添加到Variable(s)框中。在Cluster栏中选择聚类类型“Cases”,在Display中选择显示内容,为系统默认选项。(3)设置统计量的值:单击Statistics按钮,打开Statistics对话框,同时选中对话框上方的聚类进度“Agglomeration schedule”和相似性矩阵“Proximity matrix”选项,同时选中Cluster Membershi
9、p中的Range of solutions,选择3到5。(4)设置输出图表:单击Plots按钮,打开Plots对话框,选中树枝图。(5)选择聚类方法:单击Method按钮,打开Method对话框,选择默认的Between-groups linkage(即组间连接法),Interval中也选择默认选项(二元变量欧氏距离)。Transform Values中的Standardize 选择z-cores。(6)单击OK,即可得到SPSS聚类分析的分析结果。表2为数据汇总表,是Processing过程中的输出信息,即数据的基本信息。31个样本参与分析,没有缺失值。表2 数据汇总表案例处理摘要a案例有效
10、缺失合计N百分比31100.0%0.0%a. 平方 Euclidean 距离 已使用表3是使用两组间的连接统计量进行聚类的详细过程。有31个样本,经30步聚类。Stage:聚类步骤;Cluster 1,Cluster 2:该步被合并的两类中的样品号或类号,合并结果取小的序号。Stage Cluster first appears:非零数值表示合并两项前一次出现的聚类步序号,而0表示第一次出现。Next Stage:表示合并结果在下一步合并时的步序号2。表4、5为聚类结果,分别为分类表(表4)和树状图(表5)。由以上树状图可以看出,如若将全国各省和直辖市的经济类型分为三类,则分类如下:()北京、
11、上海、浙江;()辽宁、湖北、湖南、福建、四川、青海、宁夏、海南、西藏、贵州、甘肃、重庆、新疆、云南、安徽、黑龙江、山西、内蒙古、吉林、江西、陕西、广西、天津、河北、河南;()江苏、山东、广东。若将全国各省和直辖市的经济类型分为四类,则分类如下:()江苏、山东;()广东。而若将全国各省和直辖市的经济类型分为五类,则分类如下:()青海、宁夏、海南、西藏、贵州、甘肃、重庆、新疆、云南、安徽、黑龙江、山西、内蒙古、吉林、江西、陕西、广西、天津;()河北、辽宁、福建、河南、湖南、湖北、四川;()江苏、山东;()广东。表3 数据聚类表聚类表阶群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1群集 212629.02
12、0230.0607328.1691048.234951718.2561561427.28121.28922.35913.4021224.449112025.554.58016.621.6691923.7641.0551.1301.4431.4931.6871.9493.6354.0884.5434.5648.09810.35514.49818.53861.978表4 分类表群集成员5 群集4 群集3 群集1:北京市 2:天津市 3:河北省 4:山西省 5:内蒙古自治区 6:辽宁省 7:吉林省 8:黑龙江省 9:上海市 10:江苏省 11:浙江省 12:安徽省 13:福建省 14:江西省 15:
13、山东省 16:河南省 17:湖北省 18:湖南省 19:广东省 20:广西壮族自治区 21:海南省 22:重庆市 23:四川省 24:贵州省 25:云南省 26:西藏自治区 27:陕西省 28:甘肃省 29:青海省 30:宁夏回族自治区 31:新疆维吾尔自治区表5 树枝图2.2判别分析判别分析也是一种数据的分析方法。在生产活动、经济管理、科学实验甚至日常活动中,人们常常需要判定所研究问题的归属问题。例如经济分析中根据一个国家或地区的若干经济指标,判断该国家或地区经济发展的程度和状态。在事先已经建立了样品分类,需要将新样本归入到已知分类的样本组中时,就可以使用判别分析。判别分析是先根据已知类别的事物的性质(自变量),建立函数式(自变量的线性组合,即判别函数),然后对未知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。