文档介绍：多变量可视化分析
第一节 引言
众所周知，图形是我们直观了解、认识数据的一种可视化手段。如果能将所研究的数据直接显示在一个平面图上，便可以一目了然地看出分析变量间的数量关系。直方图、散点图等就是我们常用的二维平面图示方法。虽然三维→Line，打开Line Charts对话框，。在对话框上方的三个选项用于选择折线图的形式，由于是这里是多变量作图，所以选择Multiple。在对话框下面的三个选项中选择Value of individual cases。单击Define按钮，打开Define Multiple Line对话框。
Line Charts对话框
（3）在Define Multiple Line对话框中，将代表不同地区的5个变量移入Lines Represent列表框中，将代表支出指标的变量（variable）移入Variable框中。单击OK按钮，。从图中可以清楚地看出北京市几乎各项支出都排在第一，而山西省则几乎每项支出都是最低的。
Define Multiple Line对话框
折线图
第三节 条形图分析法
条形图是由若干平行条状的矩形所构成，而以每一个矩形的高度来代表数值的大小。
，条形图的制作步骤如下：
（1）选择菜单项Graphs→Line，打开Bar Charts对话框， Charts对话框有相同的选项。在对话框上方的三个选项用于选择条形图的形式，由于是这里是多变量作图，所以选择Clustered。在对话框下面的三个选项中选择Value of individual cases。单击Define按钮，打开Define Clustered Bar对话框。
（2）在Define Clustered Bar对话框中，将代表不同地区的5个变量移入Bars Represent列表框中，将代表支出指标的变量移入Variable框中。单击OK按钮，。
条形图
可以发现，折线图和条行图的作图过程几乎相同，作图原理也大同小异，折线图是以折线的高低来表示变量的大小，条形图是以矩形的高低来表示变量的大小。
：北京市各项支出都比较高，而山西省各项支出都比较低。
第四节 散点图分析法
散点图又称散布图，它是以点的分布反映变量之间相关关系的可视化方法。矩阵散点图则是一种反映多个变量之间相关关系的二维散点图。
利用SPSS制作矩阵散点图的步骤如下：
（1），即把支出指标当成变量，而把不同地区当成观测。
作散点图时的数据组织形式
（2）选择菜单项Graphs→Scatter，打开Scatter plot对话框,。该对话框用于选择散点图的形式。选定Matrix，即矩阵散点图 ，单击Define按钮，打开Scatter plot Matrix对话框，。
Scatter plot对话框
Scatter plot Matrix对话框
（3）在打开的Scatter plot Matrix对话框中，将食品、衣着、居住三个变量移入Matrix Variables列表框中，将标志变量region移入Label Cases by列表框中。
（4）点击OK按钮，。
，河北、山西、内蒙古在居住和食品消费支出方面与北京、天津相比较低，食品与居住支出变量之间存在一定的线性关系。天津在衣着支出方面较低，与最低的河北接近，与最高居住支出形成鲜明对比。北京则除在居住支出方面低于天津外，其他方面支出均高于华北其他省市。内蒙古则在衣着支出方面仅次于北京，显示出某种特殊消费特征。
矩阵散点图
另外，还可以作三维立体散点图。只需在Scatter plot对话框（）中选择3-D选项。在跳出的3-D Scatter plot对话框中将食品、衣着、居住三个变量分别移入X Axis、Y Axis和Z Axis列表框中，将标志变量region移入Label Cases by列表框中。单击OK按钮，。
矩阵散点图不仅可以在二维平面上同时反映多个变量数值，而且可以用于直观反映多个变量间是否存在某种关系。与三维立体图相比，有着更好的可视性。。
三维立体散点图
第五节