前言：
本專欄參考教材為《SPSS22.0從入門到精通》，由于軟件版本原因，部分內容有所改變，為適應軟件版本的變化，特此創作此專欄便于大家學習。本專欄使用軟件為：SPSS25.0
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目錄
1.多元對應分析
2.SPSS實現、
3.結果分析
1.多元對應分析
多元對應分析（Multiple Correspondence Analysis，簡稱MCA）是一種用于研究多個分類變量之間的關系和結構的多元數據分析方法。它是對簡單對應分析在多個變量上的擴展和推廣。
多元對應分析能夠處理包含多個分類變量的數據集，通過將多個變量映射到低維空間，揭示各個變量之間的關系和結構。與其他的多變量分析方法相比，多元對應分析不僅可以處理分類變量，還可以包括數值變量，因此在實際應用中更具靈活性。
多元對應分析的主要目標是揭示多個分類變量之間的關聯結構。它可以幫助研究者發現變量之間的模式、相似性和差異性，輔助數據探索、數據可視化和模型建立。多元對應分析在市場研究、社會科學、生態學等領域有廣泛的應用，幫助研究者了解數據背后的潛在結構和洞察。
2.SPSS實現、
（1）打開“data13-01”數據文件，選擇“分析”——“降維”——“最優刻度”，彈出下圖所示的“最優標度”對話框，如圖勾選對應選項。
（2）單擊“定義”按鈕，彈出“多重對應分析”對話框， 然后按照下圖選擇對應的變量移到右側。
（3）選中“候選人”變量，單擊“定義變量權重”按鈕，彈出下圖所示的對話框，設置權重值為默認值：1，然后單擊繼續，其他三個變量采用同樣的方法設置。
（4） 單擊“輸出”按鈕，彈出“MCA：輸出”對話框，按照下圖選擇相應的變量到右側，然后單擊繼續返回主對話框。
（5） 單擊“變量”按鈕。彈出“MCA：變量圖”對話框，按照下圖選擇對應的變量到右側，然后單擊繼續返回主對話框。
（6） 其他選項采用默認值，完成所有設置后，單擊確定按鈕。
3.結果分析
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