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输出不同个案之间的距离,用户自己判断相似或不相似程度。
Tablueau作图直观感受,12相似,34相似,5和其他不太相似。
想了想应该这个图比较符合分析的目的,比较这三组数据的相似性。不过也可以发现从图上不太能直观感受到谁和谁更相似,需要数据支持。
分析——相关——距离
把非相似性设置好后点击确定,输出非相似性结果,然后继续操作,输出相似性表格。
把非相似性设置好后点击确定,输出非相似性结果,然后继续操作,输出相似性表格。
注意这里的文字,非相似性矩阵,也就是说越接近0相似性越大,非相似性数值越大,说明越不相似。图中可以看出1和2距离只有0.066,是所有组中最相似的两组,5和1是最不相似的两组,距离为最大值0.546. 近似值矩阵也得到了同样的结果,1和2相关性达到最高的0.999,1和5为相关性最低的两组相关性为0.926.
分析方法如上图,1和3最相似,1和2最不相似。 相似性矩阵得到同样的结果:1和3最相似,1和2最不相似。