SPSS對應分析---研究品牌和品牌形象之間的關系
對應分析能夠把一個交叉表結果通過圖形的方式展現出來，用以表達不同變量之間以及不同類別之間的關系。
對應分析實際上也是“降維”方法的一種，比較適合對分類變量進行研究。
1.0 對應分析簡介
對應分析可以看成是交叉表的圖形化，對應分析的主要作用是用圖形化的方式表達分類變量之間的關系。對應分析主要應用於產品地位、品牌研究、市場細分、競爭分析、廣告研究等領域，因為它是一種圖形化的數據分析方法，它能夠將幾組看似沒有聯系的數據，通過視覺上可以接受的定位圖展現出來。
2.0 對應分析實驗
我們用一個品牌形象定位的在SPSS中實現對應分析。
(1)把交叉表的數據通過EXCEL數據透視表的【多重合並計算數據區域】轉換成一維表再進行分析；
(2)在SPSS中，由於二維表是兩個分類變量的交叉匯總，將其轉換為一維表后，每一行數據仍然是對應分類變量匯總的個案數，所以需要在SPSS中采用加權方法，為每個數據賦予對應的權重。
【分析】-【降維】-【對應分析】，分別把“形象”和“品牌”變量移至【行】、【列】框中。如圖2-1所示。
圖 2-1 【對應分析】對話框
圖 2-2 【對應分析】行列設置
3.0 對應分析結果解讀
第一個輸出的結果是“對應表”，如圖 3-1，其數據和EXCEL里面的交叉表數據完全一致。
圖 3-1 對應分析輸出結果：對應表
第二個輸出結果是“摘要表”，如圖 3-2，該表輸出了對應分析的統計量結果以及累積百分比。
圖 3-2 對應分析：摘要表
在通常情況下，前面兩個維度的累積慣量比例達到80%以上，就說明對應分析圖的效果非常好，是具有可讀性的。在 圖 3-2 所示，對應分析圖的累積慣量比例達到了86.4%，說明對應分析圖的效果非常好。
圖 3-3 對應分析：對應分析圖
如圖 3-3所示，這個輸出的結果是最重要的“對應分析圖”，圖中各類別散點在圖形中的距離和位置反映了它們各自之間的關系。
在同一維度上，例如橫軸上，同一變量的類別距離越近，說明在這個維度上的差異越小。例如，“外觀穩重大氣”和“外觀時尚”對於參與品牌形象評價的用戶來說，差異相對較小；
在對應分析圖中，不同變量散點之間的距離越近，說明他們的相關性越大。例如，“品牌T”和“技術領先，經常創新”距離很靠近，說明用戶認為品牌T屬於技術領先，經常創新的品牌。