1、多项选择问题的二分法与分类法是如何进行问题答案编码设计

多项选择问题变量的定义方式有两种，分别是二分法编码和分类法编码。

1）多重二分法的分类编码为0和1，即将每一个选项拆分成一个独立变量，取值1表示被选中，取值0表示未被选中。这样，多项选择题的答案有几个选项，就会转化为几个单选变量。

2）多重分类法的编码，即根据被访者可能提供的答案数量，设置相应个数的单选变量。每个单选变量的可能取值都和多项选择题的可选项相同，代表被调查者的一次选择，记录的是反映被选中的多选题选项的代码。

2、非线性回归模型参数估计怎么操作（基本步骤）？

1）选择变量。因变量与自变量需为数值型的连续变量。对于分类变量，应该将其重新编码为数值型。

2）设置模型参数的初始值。

3）设置模型。根据经验或已有信息，确定一个本质非线性的模型

4）设置损失函数。SPSS默认将残差平方和作为损失函数，允许用户自定义损失函数。

5）设置参数约束，即确定参数的取值范围。

6）设置估计方法。即设置回归算法的相关参数，SPSS默认使用“序列二次编程”方法。

7）设置保存选项。是对要保存到数据文件中的统计量进行设置。

3、聚类分析中只对记录分类与只对变量分类其结果有何不同？

根据分类对象的不同，可将聚类分析分为样品聚类和变量聚类。

1）样品聚类又称为Q型聚类，用SPSS术语就是对事件或观测量聚类。它根据被观测对象各种特征进行聚类，即根据反映被观测对象特征的各变量值进行分类，把性质相近的观测记录分在同一类，性质差异较大的观测记录分在不同类。

定量数据分析——基本概念和方法及SPSS操作
— 教学工作坊(总第149期)