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如何用SPSS做正交分析？最长距离法是把类与类之间的距离定义为两类中离得最远的两个案例之间的距离 。最长距离法克服了最短距离法链接聚合的缺点,两类合并后与其他类的距离是原来两个类中的距离最大者,加大了合并后的类与其他类的距离 。3 。平均联结法,最短最长距离法都只用两个案例之间的距离来确定两类之间的距离,没有充分利用所有案例的信息,平均联结法把两类之间的距离定义为两类中所有案例之间距离的平均值,不再依赖于特殊点之间的距离,有把方差小的类聚到一起的趋势,效果较好,应用较广泛 。
4 。重心法,把两类之间的距离定义为两类重心之间的距离,每一类的重心是该类中所有案例在各个变量的均值所代表的点 。与上面三种不同的是,每合并一次都要重新计算重心 。重心法也较少受到特殊点的影响 。重心法要求用欧氏距离,其主要缺点是在聚类过程中,不能保证合并的类之间的距离呈单调增加的趋势,也即本次合并的两类之间的距离可能小于上一次合并的两类之间的距离 。
5 。离差平方和法,也称沃尔德法 。思想是同一类内案例的离差平方和应该较小,不同类之间案例的离差平方和应该较大 。求解过程是首先使每个案例自成一类,每一步使离差平方和增加最小的两类合并为一类,直到所有的案例都归为一类为止 。采用欧氏距离,它倾向于把案例数少的类聚到一起,发现规模和形状大致相同的类 。
此方法效果较好,分析原理，其实就是观察一下各个指标的相关程度 。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功 。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征 。
评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵 。评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量 。相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好 。
反之，变量之间相关性越差 。举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的 。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了 。
一般来说前三个主成分的贡献率在90%以上，diyi个主成分的贡献率在70%效果就已经很好了 one-way ANOVA方差分析项的post Hoc test分别有二选项: 1 。假设方差齐时有一系列的分析方法可选 。2 。假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选 。
再者，为保证统计准确，如果方差不齐，可以进行对数，倒数或函数的转换，选择适当的转换形式，直到齐性检验变为不显著 。如果还不行就只能用非参数的单因素分析 。如果非要进行方差分析则需要把means±SD范围外的数据剔除 。实际操作中对方差齐性等适用条件的把握: 1 。
单因素方差分析:根据BOX的研究结果,在单因素方差分析中,如果各组的例数相同(即均衡),或总体呈正态分布,则方差分析模型对方差略微不齐有一定的耐受力,只要最大与最小方差之比小于3,分析结果都是稳定的 2 。单元格内无重复数据的方差分析分析:以配伍设计的方差分析最为典型,此时不需要考虑正态性和方差齐性问题,原因在于正态性和方差齐性的考察是以单元格为基本单位的,此时每个格子中只有一个元素,当然没法分析了 。

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