SPSS因子分析
Spss因子分析
数据文件:心脏数据(heart.sav)。X1心脏横径，X2心脏纵径，X3心脏宽径，X4胸腔横，
X5心脏面积。
目标:找出主成份，对应的因子及命名。
1. 数据间显然存在很强的相关性，也可由下
表
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得出:
2.KMO统计量为0.874，较为接近1，卡方统计量179.633，对应的显著性水平为p=0.000<0.001，表示适合做因子分析。可由下表得出:
3.各变量的共同度均较大，大于0.75，表明提取的信息较完整。
4.这可由下表看出。第一个特征根为4.245，方差贡献度为84.909%，接近85%，后面的特征值贡献度越来越小，全部舍去也只损失了15%左右的信息，因此，只提取出一个主成份是较为合适的
5.下图可以更加清晰的显示:
6.找出因子载荷阵，可有下图得到
从而:z心脏横径=0.9299*F1+a1，z心脏纵径=0.955*F1+a2，z心脏宽径=0.871*F1+a3，
z胸腔横径=0.879*F1+a4，z心脏面积=0.969*F1+a5 (加z表明为
标准
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化数据) 7.计算因子得分，系数可有下表给出:
从而，对个案1有第一主成份得分= z心脏横径*0.219+z心脏纵径*0.225+z心脏宽径*0.205+ z胸腔横径*0.207+z心脏面积*0.228。这个与系统生成的新变量值相一致:
上面的系数阵由未标准化的数据生成，可以试验，若是用标准化的数据生成，数据完全一样，得分也完全一样。若要手工计算，建议先将数据标准化处理。 8.由于只有一个主成份，无法旋转。
下面强行提取出两个主成份，并进行旋转。
可以看出，若提取出两个因子，信息对变量的解释程度提高了。如下图
只提取一个因子 提取两个因子
10.从旋转的载荷阵中可以看出，原来第一因子与所有的变量都强相关，现在一部分信息转移到了第二因子中，且第二因子与心脏宽径较为相关。
从所谓的因子图中也可看出:
X3距离较远，提取因子效果较为显著。
可以看出，虽然提取了两个因子，但似乎并没有什么用处，事实上，一个因子已经足以
将信息包含，无需提取两个。所以，要具体问
题
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具体分析，且要注意统计的适用性和实用性。
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