SPSS因子分析报告实例操作步骤.docx
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SPSS因子分析报告实例操作步骤.docx
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SPSS因子分析报告实例操作步骤
SPSS因子分析实例操作步骤
实验目得:
引入2003~2013年全国得农、林、牧、渔业,采矿业,制造业电力、热力、燃气及水生产与供应业,建筑业,批发与零售业,交通运输、仓储与邮政业7个产业得投资值作为变量,来研究其对全国总固定投资得影响。
实验变量:
以年份,合计(单位:
千亿元),农、林、牧、渔业,采矿业,制造业电力、热力、燃气及水生产与供应业,建筑业,批发与零售业,交通运输、仓储与邮政业作为变量。
实验方法:
因子分析法
软件:
spss19、0
操作过程:
第一步:
导入Excel数据文件
1.open datadocument——opendata——open;
2、 Openingexcel datasource——OK、
第二步:
1、数据标准化:
在最上面菜单里面选中Analyze——DescriptiveStatistics——OK (变量选择除年份、合计以外得所有变量)、
2.降维:
在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ,变量选择标准化后得数据、
3.点击右侧Descriptive,勾选CorrelationMatrix选项组中得Coefficients与KMOandBartlett’stext of sphericity,点击Continue、
4、点击右侧Extraction,勾选ScreePlot与fixed numberwithfactors,默认3个,点击Continue、
5、点击右侧Rotation,勾选Method选项组中得Varimax;勾选Display选项组中得Loding Plot(s);点击Continue、
6、点击右侧Scores,勾选Method选项组中得Regression;勾选Displayfactor score coefficient matrix;点击Continue、
7、点击右侧Options,勾选CoefficientDisplayFormat选项组中所有选项,将Absolutevalueblow改为0、60,点击Continue、
8、返回主对话框,单击OK、
输出结果分析:
1、描述性统计量
DescriptiveStatistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std、Deviation
农、林、牧、渔业
11
3、27
9、73
7、6645
1、97515
采 矿业
11
、6
9、5
5、008
2、7092
制造业
11
、44
7、07
2、6900
2、22405
电力、热力、燃气及水生产与供应业
11
3、36
15、05
10、3545
3、22751
建筑业
11
1、79
23、51
7、8955
6、18302
批发与零售业
11
2、10
18、52
9、1018
5、50553
交通运输、仓储与邮政业
11
、82
8、39
2、7891
2、20903
Valid N(listwise)
11
该表提供分析过程中包含得统计量,表格显示了样本容量以及11个变量得最小值、最大值、平均值、标准差。
2、KMO与球形Bartlett检验
KMOandBartlett'sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSampling Adequacy、
、744
Bartlett'sTest ofSphericity
Approx、Chi-Square
97、122
df
21
Sig、
、000
该表给出了因子分析得KMO与Bartlett检验结果。
从表中可以瞧出,Bartlett球度检验得概率p值为0、000,即假设被拒绝,也就就是说,可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时,KMO值为0、744,根据KMO度量标准可知,原变量适合进行因子分析。
3、因子分析得共同度
munalities
Initial
Extraction
Zscore(农、林、牧、渔业)
1、000
、883
Zscore:
采 矿业
1、000
、741
Zscore:
制造 业
1、000
、974
Zscore(电力、热力、燃气及水生产与供应业)
1、000
、992
Zscore:
建筑业
1、000
、987
Zscore(批发与零售业)
1、000
、965
Zscore(交通运输、仓储与邮政业)
1、000
、935
ExtractionMethod:
PrincipalponentAnalysis、
表格所示就是因子分析得共同度。
表格第二列显示初始共同度,全部为1、000;第三列就是按照提取3个公因子得到得共同度,可以瞧到只有“采矿业”得共同度稍低,说明其信息丢失量稍严重。
4.因子分析得总方差解释
TotalVarianceExplained
ponent
InitialEigenvalues
Extraction SumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% ofVariance
Cumulative %
Total
%ofVariance
Cumulative%
1
3、079
43、992
43、992
3、079
43、992
43、992
2、660
37、999
37、999
2
2、353
33、608
77、600
2、353
33、608
77、600
2、346
33、517
71、516
3
1、046
14、941
92、541
1、046
14、941
92、541
1、472
21、025
92、541
4
、413
5、905
98、446
5
、098
1、399
99、845
6
、011
、152
99、997
7
、000
、003
100、000
ExtractionMethod:
PrincipalponentAnalysis、
该表由3部分组成,分别为初始因子解得方差解释、提取因子解得方差解释与旋转因子解得方差解释。
InitialEigenvalues部分描述了初始因子解得状况。
第一个因子得特征根为3、079,解释7个原始变量总方差得43、992%;第二个因子得特征根为2、353,解释7个原始变量总方差得33、608%,累计方差贡献率为77、600%;第三个因子得特征根为1、046,解释7个原始变量总方差得14、941%,累计方差贡献率为92、541%,也就就是说,三个变量解释了所有7各变量得90%以上,且也只有这三个变量得特征值大于1。
ExtractionSumsof Squared Loadings部分与RotationSums ofSquared Loadings部分描述了因子提取后与旋转后得因子解。
从表中瞧出,有三个因子提取与旋转,其累计解释总方差百分比与初始解得前三个变量相同,但经旋转后得因子重新分配各个因子得解释原始变量得方差,使得因子得方差更接近,也更易于解释。
5.碎石图
利用因子分析得碎石图可以更加直观得发现最优因子得数量。
在碎石图中,横坐标表示因子数目,纵坐标表示特征根。
从图中可以瞧出,前三个因子得特征跟都很大,从第四个开始,因子得特征根都小于一,且连线变得较平缓,及前三个因子对解释变量得贡献最大,
6.旋转前得因子载荷矩阵
ponentMatrixa
ponent
1
2
3
Zscore(电力、热力、燃气及水生产与供应业)
、871
Zscore(交通运输、仓储与邮政业)
-、860
Zscore:
采 矿 业
、857
Zscore(农、林、牧、渔业)
、704
Zscore(批发与零售业)
、726
、569
Zscore:
建筑业
、687
、364
Zscore:
制造业
、600
、793
Extraction Method:
Principalponent Analysis、
a、3ponentsextracted、
该表空白处表示相应载荷小于0、3。
因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上得载荷。
在旋转前得载荷矩阵中所有变量在第一个因子上得载荷都较高,即与第一个因子得相关程度较高,第一个因子解释了大部分变量得信息;而后面两个因子与原始变量得相关程度较小,对原始变量得解释效果不明显,没有旋转得因子得含义很难解释。
7.旋转后得因子载荷矩阵
RotatedponentMatrixa
ponent
1
2
3
Zscore(农、林、牧、渔业)
、899
Zscore(交通运输、仓储与邮政业)
-、716
-、3、41
Zscore:
采矿业
、771
、352
Zscore(电力、热力、燃气及水生产与供应业)
、749
、440
、441
Zscore:
建 筑业
、985
Zscore(批发与零售业)
、961
Zscore:
制造 业
、873
ExtractionMethod:
PrincipalponentAnalysis、
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization、
该表空白处表示相应载荷小于0、3。
因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上得载荷。
在旋转后得载荷矩阵中可以瞧出,与第一产业相关得产业在第一个因子上得载荷较高,与第二产业相关得产业在第二个因子上得载荷较高,与第三产业相关得产业在第三个因子上得载荷较高。
与没旋转相比,因子得含义清楚很多。
8、旋转空间得因子图
该图为可以瞧做就是旋转后得载荷矩阵得图形表示。
从图中又一次验证了前面旋转后得载荷矩阵对因子得解释。
8.因子得分系数
ponentScoreCoefficientMatrix
ponent
1
2
3
Zscore(农、林、牧、渔业)
、445
、075
-、350
Zscore:
采矿业
、261
-、054
、093
Zscore:
制造业
-、180
、008
、761
Zscore(电力、热力、燃气及水生产与供应业)
、201
、182
、263
Zscore:
建筑 业
-、074
、429
、156
Zscore(批发与零售业)
、071
、402
-、130
Zscore(交通运输、仓储与邮政业)
-、322
、204
、050
Extraction Method:
Principalponent Analysis、
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization、
ponentScores、
列出了采用回归法估算得因子得分系数,根据表中得内容可以写出因子得分函数
F1=0、445*Zscore1+0、261*Zscore2-0、180*Zscore3+0、201*Zscore4-0、074*Zscore5+0、071*Zscore6-0、322*Zscore7
F2=0、075*Zscore1-0、054*Zscore2+0、008*Zscore3+0、182*Zscore4-0、429*Zscore5+0、402*Zscore6-0、204*Zscore7
F3=-0、350*Zscore1+0、093*Zscore2+0、761*Zscore3+0、263*Zscore4+0、156*Zscore5-0、130*Zscore6+0、050*Zscore7
不仅如此,原数据文件中增加了变量FAC_1与FAC_2、FAC_3,表示3个因子在不同年份得得分值。
9、总因子得分及排序
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原始数据:
标准化后得数据:
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