spss_第10單元_因素分析-文庫吧
2025-04-20 18:34 本頁面
【正文】 對英國 157個(gè)城鎮(zhèn)發(fā)展水平進(jìn)行調(diào)查時(shí)，原始測量的變量有 57個(gè)，而通過因子分析發(fā)現(xiàn)，只需要用 5個(gè)新的綜合變量（它們是原始變量的線性組合），就可以解釋 95%的原始信息。對問題的研究從 57維度降低到 5個(gè)維度，因此可以進(jìn)行更容易的分析。 SPSS應(yīng)用 數(shù)學(xué)模型 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 SPSS應(yīng)用 因子分析中的幾個(gè)概念 1．因子載荷 ——原始變量與因素分析時(shí)抽取出共同因素的相關(guān)。 2．變量共同度 ——每個(gè)變量在每個(gè)共同因素的負(fù)荷量的平方和。 ——每個(gè)變量在某一共同因素的因素負(fù)荷量的平方總和。 3．公共因子 Fj的方差貢獻(xiàn) SPSS應(yīng)用 因子分析有兩個(gè)核心問題：一是如何構(gòu)造因子變量；二是如何對因子變量進(jìn)行命名解釋。因子分析有下面 4個(gè)基本步驟。 （ 1）確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析。 （ 2）構(gòu)造因子變量。 （ 3）利用旋轉(zhuǎn)使得因子變量更具有可解釋性。 （ 4）計(jì)算因子變量的得分。 因子分析的 4個(gè)基本步驟 SPSS應(yīng)用 進(jìn)行因素分析，因素?cái)?shù)目考慮與挑選標(biāo)準(zhǔn)，常用的準(zhǔn)則有二種：一是 Kaiser準(zhǔn)則，選取特征值大于 1的因素；二是 Cattell所倡導(dǎo)的特征值圖形的陡坡檢驗(yàn)（ scree test），此圖根據(jù)最初抽取因素所能解釋的變異量高低繪制而成。表示陡坡圖底端的因素不具重要性，可以舍棄不用，因而從陡坡圖的情形，也可以作為挑選因素分析數(shù)目的標(biāo)準(zhǔn)。 SPSS應(yīng)用 因子分析是從眾多的原始變量中構(gòu)造出少數(shù)幾個(gè)具有代表意義的因子變量，這里面有一個(gè)潛在的要求，即原有變量之間要具有比較強(qiáng)的相關(guān)性。如果原有變量之間不存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，那么就無法從中綜合出能反映某些變量共同特性的少數(shù)公共因子變量來。因此，在因子分析時(shí)，需要對原有變量作相關(guān)分析。 確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析 SPSS應(yīng)用 最簡單的方法就是計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。如果相關(guān)系數(shù)矩陣在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，大部分相關(guān)系數(shù)都小于 ，并且未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，那么這些變量就不適合于進(jìn)行因子分析。 SPSS應(yīng)用
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