爱华网对应分析一种类似于主成分分析的变量降维分析方法，主要用于定性二维或多维列联表数据的分析，与主成分分析不同之处除了分别用于定性与定量数据的分析外，主成分基于的是方差分解与共享，对应分析基于卡方统计量的分解与贡献。
对应分析可以分析变量间的相关性和同一变量各分类之间的差异性或相似性，可借助图形观察对应关系，“列联表分析”可分析两定性变量间的相关性，对于进一步分析差异性和相似性就无能为力。
对应分析只适合二维列联表数据分析。
因子分析也是变量降维分析方法，若想了解的话，可以搜索“spss教程：因子分析 百度经验”，文中讲到了因子分析的具体操作方法。
spss教程：对应分析――操作步骤：spss教程：对应分析 1、
选着相关的变量分别作为列联表的行列变量，都是分类变量。
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需定义各变量所取水平范围，“定义范围”按钮，键入最小值、最大值，然后点击按钮“更新”即可。
“类型约束”中常用“无”，定义分类特殊要求中，系统默认对分类没有特殊要求。行列变量的处理方法是一样的。
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spss教程：对应分析 3、
模型：
“解的维数”：在几维空间中求解，通常采用对应分析是将高维数据做低维处理，尽可能以小的维度解释多的变异，系统默认是2，至少在原先基础上维度降1个。
“距离度量”：卡方距离和欧式距离，这里选择卡方距离，列联表的卡方距离，即卡方统计量。
“标准化方法”：这里选择“行和列均值已删除”。
“正态化方法”：不同的正则化方法，对应分析产生不同的结果。系统默认的是对称正则化，行是列的加权均数，可分析变量间的差异性和相似性。
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统计量：
对应表：输出原始对应表，即原始二维列联表。
行点概览：输出行变量的因子载荷和贡献。
列点概览：输出列变量的因子载荷和贡献。
行轮廓表：基于行合计的各格子的百分比。
列轮廓表：基于列合计的各格子的百分比。
对应表的排序：输出最优对应表。最大因子数，系统默认1。
置信统计量：
行点：行变量各点在各因子上的标准离差及相关系数。
列点：列变量各点在各因子上的标准离差及相关系数。
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绘制：
“散点图”：“双标图”即在因子坐标中，行变量和列变量的散点对应图，反映行变量和列变量在因子上的对应关系，若以主成分进行正则化，不能输出该因子负荷图。这里就选择“双标图”。
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spss教程：对应分析――结果解释：spss教程：对应分析 1、
其中第一个即原始对应表，就是原始的二维频数分布表。接下来的是“行简要表”、“列简要表”，例如行简要表中，由对应表知，0.075=98/1315。
“质量”：0.270=1455/5387，其中的1455和5387分别是原始数据的统计量，质量是基于边际频数的影响量，为行或列百分比的加权均数，值越大，对形心影响越大，即越靠近形心。
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摘要：
降维数至3维（因子），是因为行列2变量中分类数最小的行变量的类数4减一个的结果。
奇异值：最好应该翻译成特征值，解释行与列因子分的相关性。
惯性值：等于各因子特征值的平方，例如0.3=0.173 x 0.173。
卡方：原始列联表的卡方检验。
“惯性比例解释”、“惯性比例累积”，解释因子的贡献率。
“置信奇异值”应该翻译成“置信特征值”，因为选择的是2维解，所以只给出两个因子的结果，标准差越小，说明点估计值越准确，因子的相关系数越小，则说明因子分解越稳定。
spss教程：对应分析 3、
“概述行点”、“概述列点”，其中的“质量”还是上面图片中的结果，给出“维中的得分”、“贡献”，结果见图片。
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因子负荷图，可以看出哪些变量属于第一因子，哪些偏向于第二因子，图形很是直观。
基于第一因子的最优对应表，同因子负荷图一样，可以反映行列变量间的相关性。与原始的对应表可知，行列变量的顺序有所变动，观察可知，颜色深对应颜色深的，浅的对应浅的。
