spss統(tǒng)計因子分析-wenkub
2022-08-30 17:24:16 本頁面
【正文】 分析及協(xié)方差分析。 小 結(jié) 因子分析有兩個核心問題：一是如何構(gòu)造變量，二是如何對因子變量命名解釋。 因子分析是對現(xiàn)實生活中眾多的相關(guān)、重疊信息進行合并和綜合，它以最少的信息丟失，將原始的眾多變量和指標(biāo)變成較少的幾個綜合變量，以利于分析判定。 （ 11） SPSS輸出結(jié)果文件中的第十一部分如下表所示。如下表所示。 （ 4） SPSS輸出結(jié)果文件中的第四部分如下表所示。 計算因子得分 SPSS中實現(xiàn)過程 SPSS中實現(xiàn)步驟 ? 研究問題 表 92所示為 20名大學(xué)生關(guān)于價值觀的 9項測驗結(jié)果，包括合作性、對分配的看法、行為出發(fā)點、工作投入程度、對發(fā)展機會的看法、社會地位的看法、權(quán)力距離、對職位升遷的態(tài)度、以及領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格的偏好。 構(gòu)造因子變量 因子變量的命名解釋 在實際分析工作中，主要是通過對載荷矩陣 A的值進行分析，得到因子變量和原變量的關(guān)系，從而對新的因子變量進行命名。如果相關(guān)系數(shù)矩陣在進行統(tǒng)計檢驗中，大部分相關(guān)系數(shù)都小于 ，并且未通過統(tǒng)計檢驗，那么這些變量就不適合于進行因子分析。 因子分析的 4個基本步驟 因子分析是從眾多的原始變量中構(gòu)造出少數(shù)幾個具有代表意義的因子變量，這里面有一個潛在的要求，即原有變量之間要具有比較強的相關(guān)性。 （ 1）確定待分析的原有若干變量是否適合于因子分析。 英國統(tǒng)計學(xué)家 Moser Scott在 1961年對英國 157個城鎮(zhèn)發(fā)展水平進行調(diào)查時，原始測量的變量有 57個，而通過因子分析發(fā)現(xiàn)，只需要用 5個新的綜合變量（它們是原始變量的線性組合），就可以解釋 95%的原始信息。 （ 3）因子變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系，對變量的分析比較方便。因子分析就是用少數(shù)幾個因子來描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個因子反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計學(xué)方法。本章介紹因子分析的定義、因子分析的數(shù)學(xué)模型，以及因子分析在 SPSS中的實現(xiàn)過程。 因子分析的定義和數(shù)學(xué)模型 統(tǒng)計學(xué)上的定義 定義：在社會、政治、經(jīng)濟和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究中往往需要對反映事物的多個變量進行大量的觀察，收集大量的數(shù)據(jù)以便進行分析，尋找規(guī)律。 因子分析有如下特點。 （ 4）因子變量具有命名解釋性，即該變量是對某些原始變量信息的綜合和反映。對問題的研究從 57維度降低到 5個維度，因此可以進行更容易的分析。 （ 2）構(gòu)造因子變量。如果原有變量之間不存在較強的相關(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。 1．巴特利特球形檢驗（ Bartlett Test of Sphericity） 2．反映像相關(guān)矩陣檢驗（ Anti－ image correlation matrix） 3． KMO（ KaiserMeyerOlkin）檢驗 因子分析中有多種確定因子變量的方法，如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等。 計算因子得分是因子分析的最后一步。 表 92 20名大學(xué)生的 9項測驗結(jié)果 合作性 分 配 出發(fā)點 工作投入 發(fā)展機會 社會地位 權(quán)力距離 職位升遷 領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格 16 16 13 18 16 17 15 16 16 18 19 15 16 18 18 18 17 19 17 17 17 14 17 18 16 16 16 17 17 17 16 19 18 19 20 19 16 15 16 16 18 18 15 16 16 20 17 16 17 18 18 17 19 18 18 16 16 20 15 16 19 14 17 16 16 13 18 16 17 15 16 16 18 19 15 16 18 18 18 17 19 17 17 17 14 17 18 16 16 16 17 17 17 16 19 18 19 20 19 16 1
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