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文檔簡(jiǎn)介

1、SPSS因子分析實(shí)例操作步驟實(shí)驗(yàn)?zāi)康模阂?0032013年全國(guó)的農(nóng)、林、牧、漁業(yè),采礦業(yè),制造 業(yè)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),建筑業(yè),批發(fā)和零售業(yè),交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)7個(gè)產(chǎn)業(yè)的投資值作為變量,來(lái)研究其對(duì)全國(guó)總固定投資的影響。實(shí)驗(yàn)變量:以年份,合計(jì)(單位:千億元),農(nóng)、林、牧、漁業(yè),采礦業(yè),制造 業(yè)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),建筑業(yè),批發(fā)和零售業(yè),交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)作為變量。實(shí)驗(yàn)方法:因子分析法軟件:spss19.0操作過(guò)程:第一步:導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)文件1. open data documentopen dataopen;2. Opening excel data sou

2、rceOK.第二步:1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化:在最上面菜單里面選中AnalyzeDescriptive StatisticsOK(變量選擇除年份、合計(jì)以外的所有變量).2. 降維:在最上面菜單里面選中AnalyzeDimension ReductionFactor,變量選擇標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù).3. 點(diǎn)擊右側(cè)Descriptive,勾選Correlation Matrix選項(xiàng)組中的Coefficients和KMO and Bartletts text of sphericity,點(diǎn)擊Continue.4.點(diǎn)擊右側(cè)Extraction,勾選Scree Plot和fixed number with factors

3、,默認(rèn)3個(gè),點(diǎn)擊Continue.5.點(diǎn)擊右側(cè)Rotation,勾選Method選項(xiàng)組中的Varimax;勾選Display選項(xiàng)組中的Loding Plot(s);點(diǎn)擊Continue.6.點(diǎn)擊右側(cè)Scores,勾選Method選項(xiàng)組中的Regression;勾選Display factor score coefficient matrix;點(diǎn)擊Continue.7.點(diǎn)擊右側(cè)Options,勾選Coefficient Display Format選項(xiàng)組中所有選項(xiàng),將Absolute value blow改為0.60,點(diǎn)擊Continue.8.返回主對(duì)話框,單擊OK.輸出結(jié)果分析:1.描述性統(tǒng)計(jì)

4、量Descriptive StatisticsNMinimumMaximumMeanStd. Deviation農(nóng)、林、牧、漁業(yè)113.279.737.66451.97515采 礦 業(yè)11.69.55.0082.7092制 造 業(yè)11.447.072.69002.22405電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)113.3615.0510.35453.22751建 筑 業(yè)111.7923.517.89556.18302批發(fā)和零售業(yè)112.1018.529.10185.50553交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)11.828.392.78912.20903Valid N (listwise)11該表提供分析過(guò)程中包

5、含的統(tǒng)計(jì)量,表格顯示了樣本容量以及11個(gè)變量的最小值、最大值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差。2.KMO和球形Bartlett檢驗(yàn)KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.744Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square97.122df21Sig.000該表給出了因子分析的KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看出,Bartlett球度檢驗(yàn)的概率p值為0.000,即假設(shè)被拒絕,也就是說(shuō),可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差異。同時(shí),KMO值為0.744,根

6、據(jù)KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知,原變量適合進(jìn)行因子分析。3.因子分析的共同度CommunalitiesInitialExtractionZscore(農(nóng)、林、牧、漁業(yè))1.000.883Zscore: 采 礦 業(yè)1.000.741Zscore: 制 造 業(yè)1.000.974Zscore(電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè))1.000.992Zscore: 建 筑 業(yè)1.000.987Zscore(批發(fā)和零售業(yè))1.000.965Zscore(交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè))1.000.935Extraction Method: Principal Component Analysis.表格所示是因子分析的共同度。

7、表格第二列顯示初始共同度,全部為1.000;第三列是按照提取3個(gè)公因子得到的共同度,可以看到只有“采礦業(yè)”的共同度稍低,說(shuō)明其信息丟失量稍嚴(yán)重。4. 因子分析的總方差解釋Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %13.07

8、943.99243.9923.07943.99243.9922.66037.99937.99922.35333.60877.6002.35333.60877.6002.34633.51771.51631.04614.94192.5411.04614.94192.5411.47221.02592.5414.4135.90598.4465.0981.39999.8456.011.15299.9977.000.003100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.該表由3部分組成,分別為初始因子解的方差解釋、提取因子解的方差解釋和旋轉(zhuǎn)因子

9、解的方差解釋。Initial Eigenvalues部分描述了初始因子解的狀況。第一個(gè)因子的特征根為3.079,解釋7個(gè)原始變量總方差的43.992%;第二個(gè)因子的特征根為2.353,解釋7個(gè)原始變量總方差的33.608%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為77.600%;第三個(gè)因子的特征根為1.046,解釋7個(gè)原始變量總方差的14.941%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為92.541%,也就是說(shuō),三個(gè)變量解釋了所有7各變量的90%以上,且也只有這三個(gè)變量的特征值大于1。Extraction Sums of Squared Loadings部分和 Rotation Sums of Squared Loadings部分描述了因

10、子提取后和旋轉(zhuǎn)后的因子解。從表中看出,有三個(gè)因子提取和旋轉(zhuǎn),其累計(jì)解釋總方差百分比和初始解的前三個(gè)變量相同,但經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的因子重新分配各個(gè)因子的解釋原始變量的方差,使得因子的方差更接近,也更易于解釋。5. 碎石圖利用因子分析的碎石圖可以更加直觀的發(fā)現(xiàn)最優(yōu)因子的數(shù)量。在碎石圖中,橫坐標(biāo)表示因子數(shù)目,縱坐標(biāo)表示特征根。從圖中可以看出,前三個(gè)因子的特征跟都很大,從第四個(gè)開(kāi)始,因子的特征根都小于一,且連線變得較平緩,及前三個(gè)因子對(duì)解釋變量的貢獻(xiàn)最大,6. 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣Component MatrixaComponent123Zscore(電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)).871 Zscore(

11、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè))-.860 Zscore: 采 礦 業(yè).857 Zscore(農(nóng)、林、牧、漁業(yè)).704 Zscore(批發(fā)和零售業(yè)) .726.569 Zscore: 建 筑 業(yè) .687.364 Zscore: 制 造 業(yè) .600.793Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 3 components extracted.該表空白處表示相應(yīng)載荷小于0.3。因子載荷矩陣中給出每一個(gè)變量在三個(gè)因子上的載荷。在旋轉(zhuǎn)前的載荷矩陣中所有變量在第一個(gè)因子上的載荷都較高,即與第一個(gè)因子的相關(guān)程度較高,第一個(gè)因子解釋了大部分變量的信息

12、;而后面兩個(gè)因子與原始變量的相關(guān)程度較小,對(duì)原始變量的解釋效果不明顯,沒(méi)有旋轉(zhuǎn)的因子的含義很難解釋。7. 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣Rotated Component MatrixaComponent123Zscore(農(nóng)、林、牧、漁業(yè)).899 Zscore(交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè))-.716 -.3.41Zscore: 采 礦 業(yè).771 .352 Zscore(電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)).749 .440.441 Zscore: 建 筑 業(yè) .985 Zscore(批發(fā)和零售業(yè)) .961Zscore: 制 造 業(yè) .873Extraction Method: Principal Co

13、mponent Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.該表空白處表示相應(yīng)載荷小于0.3。因子載荷矩陣中給出每一個(gè)變量在三個(gè)因子上的載荷。在旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣中可以看出,與第一產(chǎn)業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)在第一個(gè)因子上的載荷較高,與第二產(chǎn)業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)在第二個(gè)因子上的載荷較高,與第三產(chǎn)業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)在第三個(gè)因子上的載荷較高。和沒(méi)旋轉(zhuǎn)相比,因子的含義清楚很多。8.旋轉(zhuǎn)空間的因子圖該圖為可以看做是旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣的圖形表示。從圖中又一次驗(yàn)證了前面旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣對(duì)因子的解釋。8. 因子得分系數(shù)Component Score Coeffi

14、cient MatrixComponent123Zscore(農(nóng)、林、牧、漁業(yè)).445.075-.350Zscore: 采 礦 業(yè).261-.054.093Zscore: 制 造 業(yè)-.180.008.761Zscore(電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)).201.182.263Zscore: 建 筑 業(yè)-.074.429.156Zscore(批發(fā)和零售業(yè)).071.402-.130Zscore(交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè))-.322.204.050Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores.列出了采用回歸法估算的因子得分系數(shù),根據(jù)表中的內(nèi)容可以寫(xiě)出因子得分函數(shù)F1=0.445*Zscore1+0.261*Zscore2-0.180*Zscore3+0.201*Zscore4-0.074*Zscore5+0.071*Zscore6-0.322*Zscore7F2=0.075*Zscore1-0.054*Zscore2+0.008*Zscore3+

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