机器学习数学基础:45.多重响应分析

多重响应分析超详细教程:手把手教你分析多选题数据

一、深入理解多重响应分析的背景

问卷调查中,问题分为单选题与多选题:

  • 单选题:如"你的性别?1.男 2.女",答题者仅选一个选项,分析时直接统计选项选择人数。
  • 多选题 :如"你喜欢吃哪些水果?1.苹果 2.葡萄 3.香蕉 4.哈密瓜",答题者可多选。因多选题存在"一人多选"特性,单选题分析方法(简单计数)不再适用,需通过多重响应分析处理数据,精准挖掘信息。

二、多重响应分析核心指标详解

1. 响应个案数

  • 定义:某个选项被选择的具体人数,直接反映选项"人气"。
  • 示例:水果调查中,"苹果"响应个案数为80,即80人选苹果;若所有选项总计响应个案数为360,代表所有选项共被选360次。

2. 应答人数

  • 定义:实际回答问题的有效人数(问卷有效样本量)。
  • 单 vs 多选对比
    • 单选题:应答人数 \ = 响应个案数。如100人答性别题,选"男""女"各50人,应答与响应个案数均为100。
    • 多选题:应答人数 < 响应个案数。如100人答水果题,每人选2种,应答人数100,响应个案数200。

3. 响应百分比(响应率)

  • 定义:某选项响应个案数占所有选项总计响应个案数的比例。
  • 公式
    响应百分比 = 某选项响应个案数 所有选项总计响应个案数 × 100 % \text{响应百分比} \ = \frac{\text{某选项响应个案数}}{\text{所有选项总计响应个案数}} \times 100\% 响应百分比 =所有选项总计响应个案数某选项响应个案数×100%
  • 示例 :"葡萄"响应个案数90,总计响应个案数300,则:
    响应百分比 = 90 300 × 100 % = 30 % \text{响应百分比} \ = \frac{90}{300} \times 100\% \ = 30\% 响应百分比 =30090×100% =30%
  • 意义:展示选项在总选择中的比重,数值越大越受欢迎,所有选项响应百分比总和为100%。

4. 响应个案百分比(普及率)

  • 定义:所有选项总计响应个案数占应答人数的比例。
  • 公式
    响应个案百分比 = 所有选项总计响应个案数 应答人数 × 100 % \text{响应个案百分比} \ = \frac{\text{所有选项总计响应个案数}}{\text{应答人数}} \times 100\% 响应个案百分比 =应答人数所有选项总计响应个案数×100%
  • 示例 :应答人数120,总计响应个案数360,则:
    响应个案百分比 = 360 120 × 100 % = 300 % \text{响应个案百分比} \ = \frac{360}{120} \times 100\% \ = 300\% 响应个案百分比 =120360×100% =300%
    表示平均每人选3个选项(300% ÷ 100 \ = 3)。
  • 延伸:某选项响应个案百分比40%,即平均每人选该选项0.4次(40% ÷ 100 \ = 0.4)。

三、响应百分比与响应个案百分比的深度区别

对比维度 响应百分比(响应率) 响应个案百分比(普及率)
计算核心 基于"所有选项的被选择次数" 基于"应答人数"
公式重点 某选项响应次数 ÷ 总响应次数 总响应次数 ÷ 应答人数
数值特点 所有选项的响应百分比总和为100% 结果一定大于100%(因一人多选)
分析意义 看单个选项在总选择中的占比 看整体选择行为的"强度"(平均选多少选项)

四、多重响应分析实战流程

步骤1:整理数据

收集多选题回答,统计每个选项的响应个案数,记录应答人数。

步骤2:计算指标

  • 响应百分比:分析选项受欢迎程度。
  • 响应个案百分比:了解平均选择数量。

步骤3:解读结果

  • 若某水果响应百分比最高,说明最受喜爱。
  • 若响应个案百分比为250%,表示平均每人选2.5种水果。

通过以上步骤,即可系统完成多选题的多重响应分析,为调研结论提供数据支撑!

相关推荐
飞哥数智坊4 分钟前
Cursor实战:1小时集成天地图
人工智能·cursor
ianozo8 分钟前
[GHCTF 2025]UPUPUP【.htaccess绕过 XBM/WBMP】
图像处理·人工智能
大囚长25 分钟前
deepseek+ansible实现AI自动化集群部署
人工智能·自动化·ansible
程序边界25 分钟前
AI+游戏开发:如何用 DeepSeek 打造高性能贪吃蛇游戏
人工智能·游戏
CodeJourney.34 分钟前
光储直流微电网:能源转型的关键力量
数据库·人工智能·算法·能源
艾思科蓝 AiScholar37 分钟前
【 IEEE出版 | 快速稳定EI检索 | 往届已EI检索】2025年储能及能源转换国际学术会议(ESEC 2025)
人工智能·计算机网络·自然语言处理·数据挖掘·自动化·云计算·能源
Fulima_cloud37 分钟前
智慧锂电:开启能源新时代的钥匙
大数据·人工智能·物联网
GUOYUGRA38 分钟前
高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用
人工智能·算法·机器学习
Ronin-Lotus1 小时前
深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
python·深度学习·opencv·机器学习
沸点小助手1 小时前
Remote-SSH × 自定义模型 | Trae 体验活动 No.1
人工智能