前言：

本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0

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目录

1.多元对应分析

2.SPSS实现、

3.结果分析

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1.多元对应分析

多元对应分析（Multiple Correspondence Analysis，简称MCA）是一种用于研究多个分类变量之间的关系和结构的多元数据分析方法。它是对简单对应分析在多个变量上的扩展和推广。

多元对应分析能够处理包含多个分类变量的数据集，通过将多个变量映射到低维空间，揭示各个变量之间的关系和结构。与其他的多变量分析方法相比，多元对应分析不仅可以处理分类变量，还可以包括数值变量，因此在实际应用中更具灵活性。

多元对应分析的主要目标是揭示多个分类变量之间的关联结构。它可以帮助研究者发现变量之间的模式、相似性和差异性，辅助数据探索、数据可视化和模型建立。多元对应分析在市场研究、社会科学、生态学等领域有广泛的应用，帮助研究者了解数据背后的潜在结构和洞察。

2.SPSS实现、

（1）打开“data13-01”数据文件，选择“分析”——“降维”——“最优刻度”，弹出下图所示的“最优标度”对话框，如图勾选对应选项。

（2）单击“定义”按钮，弹出“多重对应分析”对话框， 然后按照下图选择对应的变量移到右侧。

（3）选中“候选人”变量，单击“定义变量权重”按钮，弹出下图所示的对话框，设置权重值为默认值：1，然后单击继续，其他三个变量采用同样的方法设置。

（4） 单击“输出”按钮，弹出“MCA：输出”对话框，按照下图选择相应的变量到右侧，然后单击继续返回主对话框。

（5） 单击“变量”按钮。弹出“MCA：变量图”对话框，按照下图选择对应的变量到右侧，然后单击继续返回主对话框。

（6） 其他选项采用默认值，完成所有设置后，单击确定按钮。

3.结果分析