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在 INDSCAL 模 型 中 , 仍 然 假 定 n 个 客 体 可 用 r 维 空 间 中 的 n 个 点 叫 , 屿 ,… , X n 来 表 示 。 但是 对 不 同 的 主 体 , 散 点 问 距 离 的 定 义 是 不 同 的 , 设 吨 , k 为 第 k 个 立 体 关 于 客 体 i 与 客 体 j 之 间 的距 离 , 其 表 达 式 为 :吨 , k = { 立 叫 (X it - XjJ2} 2吨 , k 相 当 于 对 第 t 个 坐 标 加 权 ~ 后 计 算 的 欧 氏 距 离 , 权 ~ 代 表 第 k 个 主 体 对 第 t 个 坐标 的 重 视 程 度 。在 SPSS 中 , 只 需 要 在 Model 子 对 话 杠 左 下 角 选 择 Individual differences Euclidean Distance 单选 框 , 就 可 以 使 用 该 模 型 进 行 拟 合 。 如 果 要 允 许 某 些 个 体 的 权 重 值 为 负 , 则 选 中 下 方 的 Allownegative subject weights 复 选 杠 即 可 。16.3.2 分 析 实 例在 上 一 节 中 只 分 析 了 一 位 学 生 的 数 据 , 现 在 将 全 体 学 生 的 资 料 放 在 一 起 加 以 分 析 , 数 据 见mds3. savo考 虑 到 每 位 受 访 者 的 选 择 偏 好 可 能 有 所 不 同 , 因 此 使 用 加 权 的 个 体 差 异 模 型 进 行 分析 , 操 作 如 下 :iAna1yze• Scale• Multidimensional Scaling...:Variables 杠 : 选 入 9 个 学 校 变 量画 画 :Level of measurement: 过 Ordinal: U ntie tiled observationsScaling Model: 君 在 individual difference …: 日 Allow negative subject weights|Continuel匾 豆 ~: 由 Groupplots: ~ 亟 且国由 于 数 据 集 为 40 个 矩 阵 从 上 往 下 排 列 的 格 式 , SPSS 会 在 计 算 时 自 动 将 每 一 个 矩 阵 看 成 是不 同 个 体 的 采 访 结 果 , 相 应 的 分 析 结 果 如 下 :由 随 后 方 杠 中 的 文 本 可 见 , 模 型 首 先 会 对 40 个 矩 阵 分 别 拟 合 MDS 模 型 , 然 后 按 照 加 权 的 方式 进 行 模 型 效 果 的 平 均 , 可 见 每 个 个 体 的 拟 合 效 果 相 差 很 大 , 如 第 一 个 学 生 的 模 型 决 定 系 数 为0.953 , 而 第 11 个 学 生 的 模 型 决 定 系 数 只 有 0.244 , 最 终 加 权 平 均 后 的 总 模 型 决 定 系 数 为 0.7240• 326 •