spss因子分析案例

[例 11-1]下表资料为 25 名健康人的 7 项生化检验结果，7 项生化检验指标 依次 命名为 X1 至 X7，请对该资料进行因子分析。 X1 3.76 8.59 6.22 7.57 9.03 5.51 3.27 8.74 9.64 9.73 8.59 7.12 4.69 5.51 1.66 5.90 9.84 8.39 4.94 7.23 X2 3.66 4.99 6.14 7.28 7.08 3.98 0.62 7.00 9.49 1.33 2.98 5.49 3.01 1.34 1.61 5.76 9.27 4.92 4.38 2.30 X3 0.54 1.34 4.52 7.07 2.59 1.30 0.44 3.31 1.03 1.00 1.17 3.68 2.17 1.27 1.57 1.55 1.51 2.54 1.03 1.77 X4 5.28 10.02 9.84 12.66 11.76 6.92 3.36 11.68 13.57 9.87 9.17 9.72 5.98 5.81 2.80 8.84 13.60 10.05 6.68 7.79 X5 9.77 7.50 2.17 1.79 4.54 5.33 7.63 3.53 13.13 9.87 7.85 2.64 2.76 4.57 1.78 5.40 9.02 3.96 6.49 4.39 X6 13.74 10.16 2.73 2.10 6.22 7.30 8.84 4.76 18.52 11.06 9.91 3.43 3.55 5.38 2.09 7.50 12.67 5.24 9.06 5.37 X7 4.78 2.13 1.09 0.82 1.28 2.40 8.39 1.12 2.35 3.70 2.62 1.19 2.01 3.43 3.72 1.97 1.75 1.43 2.81 2.27 9.46 9.55 4.94 8.21 9.41 11.2.1 7.31 5.35 4.52 3.08 6.44 数据准备 1.04 4.25 4.50 2.42 5.11 12.00 11.74 8.07 9.10 12.50 11.58 2.77 1.79 3.75 2.45 16.18 3.51 2.10 4.66 3.10 2.42 1.05 1.29 1.72 0.91 激活数据管理窗口，定义变量名:分别 为 X1、X2、X3、X4、X5、X6、 X7，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果 见图 11.1。 图 11.1 11.2.2 原始数据的输入 统计分析 激活 Statistics 菜单选 Data Reduction 的 Factor...命令项，弹出 Factor Analysis 对 话框(图 11.2)。在对话框左侧的变量列表中选变量 X1 至 X7，点击 ? 钮使之 进入 Variables 框。 图 11.2 因子分析对话框 点击 Descriptives...钮， 弹出 Factor Analysis:Descriptives 对话框(图 11.3)，在 Statistics 中选 Univariate descriptives 项要求输出各变量的均 数与 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差，在 Correlation Matrix 栏内选 Coefficients 项要求计算相关系数 矩阵，并选 KMO and Bartlett’s test of sphericity 项，要求对相关系数矩 阵进行统计学检验。点击 Continue 钮返回 Factor Analysis 对话框。 图 11.3 描述性指标选择对话框 点击 Extraction...钮，弹出 Factor Analysis:Extraction 对话框(图 11.4)，系统提供如下因子提取 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 : 图 11.4 因子提取方法选择对话框 Principal components:主成分分析法; Unweighted least squares:未加权最小平方法; Generalized least squares:综合最小平方法; Maximum likelihood:极大似然估计法; Principal axis factoring:主轴因子法; Alpha factoring:α 因子法; Image factoring:多元回归法。 本例选用 Principal components 方法，之后点击 Continue 钮返回 Factor Analysis 对话框。 点击 Rotation...钮，弹出 Factor Analysis:Rotation 对话框(图 11.5)，系统有 5 种因子旋转方法可选: 图 11.5 因子旋转方法选择对话框 None:不作因子旋转; Varimax:正交旋转; Equamax:全体旋转，对变量和因子均作旋转; Quartimax:四分旋转，对变量作旋转; Direct Oblimin:斜交旋转。 旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋 转法，之后点击 Continue 钮返回 Factor Analysis 对话框。 点击 Scores...钮，弹出弹出 Factor Analysis:Scores 对话框(图 11.6)，系统提供 3 种估计因子得分系数的方法，本例选 Regression(回归因 子得分)，之后点击 Continue 钮返回 Factor Analysis 对话框，再点击 OK 钮即 完成分析。 图 11.6 估计因子分方法对话框 11.2.3 结果解释 在输出结果窗口中将看到 如下统计数据: 系统首先输出各变量的均数 (Mean) 与标准差 (Std Dev) 并 显示共有 25 例观察单位进入分析; ， 接着输出相关系数矩阵 (Correlation Matrix)，经 Bartlett 检验表明:Bartlett 值 = 326.28484，P<0.0001，即相关矩 阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值 愈逼近 1，表 明对这些变量进行因子分析的效果愈好。今 KMO 值 = 0.32122，偏 小，意味着因子分析的结果可能不能接受。 Analysis number 1 Mean X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Std Dev 7.10000 4.77320 2.34880 9.15240 5.45840 7.16720 2.34600 Label Listwise deletion of cases with missing values 2.32380 2.41779 1.66556 3.01405 3.27344 4.55817 1.61091 25 Number of Cases = Correlation Matrix: X1 X1 X2 X2 X3 X4 X5 X6 X7 1.00000 .58026 1.00000 X3 X4 X5 X6 X7 .20113 .90900 .28347 .28656 -.53321 .36379 .83725