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文檔簡介
1、.1第8講 SPSS的因子分析8.1 因子分析概述 概念:因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個因子,如何使因子具有一定的命名解釋性的多元統(tǒng)計分析方法。 數(shù)學模型:設原有p個變量x1,xp,且每個變量標準化后均值均為0,標準差均為1。現(xiàn)將每個原有變量用k(kData Reduction-Factor2.選擇參與因子分析的變量到Variables框3.Discriptive:分析是否適合做因子分析4.Extraction:選擇構造因子變量的方法。默認主成分分析法。Extract框:指定確定因子個數(shù)的標準5.Rotation:擇因子載荷矩陣的旋轉(zhuǎn)方法。默認是不進行旋轉(zhuǎn)。一般
2、可以選擇Varimax選項采用方差極大法旋轉(zhuǎn).13因子分析的基本步驟6.Scores:Save as variables:將因子得分存成一個名為FACn_m的SPSS變量中,其中:n是因子變量的名,以數(shù)字序號的形式表示;m表示是第幾次作的。Display factor score coefficient matrix項表示:以矩陣的形式輸出因子得分函數(shù)。Method框中提供了估計因子得分的幾種方法。.148.2 因子分析的基本操作及案例l操作:AnalyzeData Reduction Factorl例題8.1:利用t8-1的數(shù)據(jù)運用因子分析方法對全國各地區(qū)人均收入的差異性和相似性進行比較和綜
3、合評價。步驟1:檢驗因子分析的適合性。.15表8-1是原有變量的相關系數(shù)矩陣??梢钥闯觯蟛糠值南嚓P系數(shù)都較高,能夠提取公共因子,適合進行因子分析。表8-1 原有變量的相關系數(shù)矩陣國有經(jīng)濟單位集體經(jīng)濟單位聯(lián)營經(jīng)濟單位股份制經(jīng)濟單位外商投資經(jīng)濟單位港澳臺經(jīng)濟單位其他經(jīng)濟單位國有經(jīng)濟單位1. 0000. 8250. 5950. 7730. 7420. 7860. 574集體經(jīng)濟單位0. 8251. 0000. 7160. 7400. 8240. 8490. 654聯(lián)營經(jīng)濟單位0. 5950. 7161. 0000. 6890. 5980. 6760. 482股份制經(jīng)濟單位0. 7730. 7400
4、. 6891. 0000. 7650. 8490. 571外商投資經(jīng)濟單位0. 7420. 8240. 5980. 7651. 0000. 8980. 698港澳臺經(jīng)濟單位0. 7860. 8490. 6760. 8490. 8981. 0000. 747其他經(jīng)濟單位0. 5740. 6540. 4820. 5710. 6980. 7471. 000Correl ati on M atri xCorrel ati on M atri x C orrel at i on.16從表8-2可以看出,由于概率P小于顯著性水平5%,所以根據(jù)巴特利特球度檢驗,應拒絕零假設,認為相關系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著
5、差異。同時,KMO值為0.882,根據(jù)Kaiser標準,可知原有變量適合做因子分析。表8-2 巴特利特球度檢驗和KMO檢驗0. 882Approx. C hi -Square182. 913df21Si g.0. 000KM O and Bartl ett s TestKM O and Bartl ett s TestKai ser-M eyer-O l ki n M easure of Sam pl i ng Adequacy.Bart l et t s Test of Spheri ci t y.17步驟2:提取因子 根據(jù)原有變量的相關系數(shù)矩陣,采取主成分分析法提取特征根大于1的因子。結果
6、見表8-3。表8-3 特征根大于1的因子分析初始解 I ni t i alExt ract i on國有經(jīng)濟單位1. 0000. 760集體經(jīng)濟單位1. 0000. 851聯(lián)營經(jīng)濟單位1. 0000. 599股份制經(jīng)濟單位1. 0000. 785外商投資經(jīng)濟單位1. 0000. 830港澳臺經(jīng)濟單位1. 0000. 913其他經(jīng)濟單位1. 0000. 592Com m unal i ti esCom m unal i ti esExt ract i on M et hod: Pri nci pal C om ponent.18表8-3中,第一列數(shù)據(jù)是初始解下的共同度,表明如果提取7個因子,原有
7、7個變量的共同度都為1。第二列數(shù)據(jù)是提取特征根大于1的因子時的共同度,由于聯(lián)合經(jīng)濟單位和其他經(jīng)濟單位的信息損失較多,因此本次提取因子的總效果不理想。表8-3 特征根大于1的因子分析初始解 I ni t i alExt ract i on國有經(jīng)濟單位1. 0000. 760集體經(jīng)濟單位1. 0000. 851聯(lián)營經(jīng)濟單位1. 0000. 599股份制經(jīng)濟單位1. 0000. 785外商投資經(jīng)濟單位1. 0000. 830港澳臺經(jīng)濟單位1. 0000. 913其他經(jīng)濟單位1. 0000. 592Com m unal i ti esCom m unal i ti esExt ract i on M
8、et hod: Pri nci pal C om ponent.19表8-4是提取兩個因子時,原有7個變量的共同度。由表可知,此時因子分析的效果較好。表8-4 提取兩個因子的因子分析初始解 I ni t i alExt ract i on國有經(jīng)濟單位1. 0000. 767集體經(jīng)濟單位1. 0000. 854聯(lián)營經(jīng)濟單位1. 0000. 813股份制經(jīng)濟單位1. 0000. 816外商投資經(jīng)濟單位1. 0000. 855港澳臺經(jīng)濟單位1. 0000. 922其他經(jīng)濟單位1. 0000. 871Com m unal i ti esCom m unal i ti esExt ract i on M
9、 et hod: Pri nci pal C om ponent.20由上面的碎石圖可以看出,第1和第2個特征根的值較大,以后的值很小,因此可提取兩個因子。.21表8-5 因子解釋原有變量總方差的情況Tot al% ofVari anceC um ul at ive %Tot al% ofVari anceC um ul ati ve %Tot al% ofVari anceC um ul at ive %15. 50278. 59478. 5945. 50278. 59478. 5943. 05243. 59443. 59420. 5557. 92386. 5170. 5557. 92386. 5173. 00542. 92386. 51730. 3945. 62492. 14140. 2844. 06096. 20150. 1261. 80298. 00260. 0761. 08999. 09270. 0640. 908100. 000Ext ract i on M et hod: Pri nci pal C om ponent Anal ysi s.Total Vari ance Expl ai nedTotal Vari ance Expl ai
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