實(shí)驗(yàn)報(bào)告5因子分析.doc

SPSS 操作 實(shí)驗(yàn)題目： 因子分析實(shí)驗(yàn)類型： 基本操作實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆找蜃臃治龅幕驹砑胺椒▽?shí)驗(yàn)內(nèi)容：數(shù)據(jù)是34名運(yùn)動員十項(xiàng)全能的比賽成績。試采用因子分析的方法來提取公共因子，分析衡量運(yùn)動員運(yùn)動成績的指標(biāo)。1、對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)。2、使用主成分分析方法，并且在公因子特征值大于1的基礎(chǔ)上選擇公因子的數(shù)目，確定公因子的個(gè)數(shù)。3、利用最大方差法求出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，確定對應(yīng)公因子經(jīng)濟(jì)含義。4、根據(jù)因子載荷矩陣寫出標(biāo)準(zhǔn)化的跳遠(yuǎn)、鉛球與公因子之間的函數(shù)表達(dá)式。5、求出數(shù)據(jù)中第一個(gè)學(xué)生和最后一個(gè)學(xué)生的的公因子得分。實(shí)驗(yàn)步驟：1、點(diǎn)擊“變量視圖”，將十項(xiàng)全能成績改為“X1、X2X10”，選擇“分析”“降維”“因子分析”，然后進(jìn)入到了“因子分析”的界面，將“X1、X2X10”項(xiàng)選為“變量”；2、選擇“描述”項(xiàng)，然后勾選“單變量描述性”“原始分析結(jié)果”“系數(shù)”“顯著性水平”“行列式”“KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”；3、點(diǎn)擊“抽取”項(xiàng)，選擇“主成分”方法，基于特征值大于“1”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”；4、點(diǎn)擊“旋轉(zhuǎn)”項(xiàng)，選擇“最大方差法”，勾選“旋轉(zhuǎn)解”和“載荷圖”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”；5、點(diǎn)擊“因子得分”項(xiàng)，勾選“保存為變量”（旋轉(zhuǎn)）和“顯示因子系數(shù)得分矩陣”，方法為“回歸”，點(diǎn)擊“繼續(xù)”；6、“選項(xiàng)”項(xiàng)為默認(rèn)項(xiàng)，點(diǎn)擊“確定”，得到所需結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：1 對數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)。 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.788Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方211.586df45Sig.000通過KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，KMO的值為0.788，比較接近1，表示適合做因子分析。Bartlett 的球形度卡方檢驗(yàn)的P值為0.000，拒絕原假設(shè)，即總體變量是相關(guān)的。可以進(jìn)行因子分析。則兩個(gè)檢驗(yàn)的結(jié)果是一致的。2使用主成分分析方法，并且在公因子特征值大于1的基礎(chǔ)上選擇公因子的數(shù)目，確定公因子的個(gè)數(shù)。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %15.02450.23550.2355.02450.23550.2353.62436.23836.23822.08020.79971.0342.08020.79971.0343.48034.79671.0343.7357.35578.3894.6866.85785.2465.3763.76389.0096.3023.02192.0307.2862.85594.8858.2242.23897.1239.2052.04799.17010.083.830100.000提取方法：主成份分析。通過對總方差的分析，在公因子特征值大于1的基礎(chǔ)上，認(rèn)為公因子個(gè)數(shù)有2個(gè)，解釋了總方差變動的71.034%。3利用最大方差法求出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，確定對應(yīng)公因子經(jīng)濟(jì)含義。旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份12x1.785-.341x2-.783.352x3-.134.913x4-.442.406x5.903-.009x6.737-.440x7-.084.909x8-.570.666x9-.179.765x10.678.441提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 3 次迭代后收斂。通過利用最大方差法分析成分矩陣，可將x1（r100米）、x2（跳遠(yuǎn)）、x4（跳高）、x5（r400米）、x6（h110欄）、x10（r1500米）歸為第一公共因子F1，體現(xiàn)運(yùn)動員腿部肌肉的發(fā)達(dá)程度以及綜合身體素質(zhì)；將x3（鉛球）、x7（鐵餅）、x8（撐桿跳高）、x9（標(biāo)槍）歸為第二公共因子F2，體現(xiàn)了運(yùn)動員的手臂力量和身體協(xié)調(diào)性能力。4根據(jù)因子載荷矩陣寫出標(biāo)準(zhǔn)化的跳遠(yuǎn)、鉛球與公因子之間的函數(shù)表達(dá)式。（成分矩陣即為因子載荷矩陣）成份矩陣a成份12x1-.804.294x2.810-.285x3.726.569x4.600-.011x5-.660.616x6-.837.189x7.687.601x8.872.089x9.657.430x10-.187.787提取方法 :主成份。a. 已提取了 2 個(gè)成份。可得，標(biāo)準(zhǔn)化的x2 =0.810*F1-0.285*F2標(biāo)準(zhǔn)化的x3=0.726*F1+0.569*F25求出數(shù)據(jù)中第一個(gè)學(xué)生和最后一個(gè)學(xué)生的的公因子得分。學(xué)生編號F1F21-0.42220.9675342