spss第10章主成分分析和因子分析-文庫吧在線文庫
【正文】 7 主成分析 ?第 1步 分析：根據(jù)題目要求，需進(jìn)行主成分分析。 變量 t1 t2 t3 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 13 主成分析 ?對(duì)原始的數(shù)據(jù)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。 省市 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 北京 229 天冿 87 遼寧 44 上海 104 2 江蘇 50 浙江 53 山東 30 廣東 35 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 20 因子分析 ?第 1步 分析：如題所示，要求用因子分析法分析。 Component 1 2 3 1 .884 .403 .239 2 .400 .822 3 .236 .517 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. ?因子得分及綜合因子得分情況：通過以下函數(shù)計(jì)算得出綜合因子得分情況。 Component 1 2 3 x1 .973 .052 x2 .919 .036 x3 .883 .334 x4 .985 x5 .482 .497 x6 .947 .131 x7 .972 .178 x8 .849 .340 x9 .300 .834 .386 x10 .611 .637 .399 x11 .955 .000 x12 .992 x13 .876 .205 x14 .968 .032 x15 .859 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 ponents extracted. 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 24 因子分析 ?旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出。 因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量的相關(guān)性較高，而不同組的變量相關(guān)性較低。 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 10 主成分析 ?旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣 Component 1 2 3 x1 .407 .805 .268 x2 .596 .209 x3 .016 .821 x4 .895 x5 .614 .763 .028 x6 .826 x7 .273 .184 x8 .636 .703 .041 x9 .619 .703 .008 x1
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