spss統(tǒng)計因子分析(編輯修改稿)
2024-09-24 17:24 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 小 結(jié) 因子分析是由 Charles Spearman在 1904年首次提出，其在某種程度上可以被看成是主成分分析的推廣和擴(kuò)展。因子分析就是用少量幾個因子來描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少的幾個因子反應(yīng)原資料的大部分信息的統(tǒng)計方法。 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。因子分析的基本步驟有四步：（ 1）確定帶分析的原有若干變量是否適于因子分析；（ 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）計算因子變量得分。 小 結(jié) 選中 SPSS中 “ Analyze”/“Data Reduction”/“Factor”子菜單可進(jìn)行因子分析，應(yīng)計算相應(yīng)的因子得分。 SPSS 16實用教程 第 5章方差分析 方差分析基本概念 單因素方差分析 多因素方差分析 協(xié)方差分析 為了進(jìn)行兩組以上均數(shù)的比較，通常可以使用方差分析方法。本章介紹方差分析基本概念、單因素方差分析、多因素方差分析及協(xié)方差分析。 方差分析基本概念 方差分析是 ，用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。方差分析方法在不同領(lǐng)域的各個分析研究中都得到了廣泛的應(yīng)用。從方差入手的研究方法有助于找到事物的內(nèi)在規(guī)律性。 受不同因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)會不同。造成結(jié)果差異的原因可分成兩類：一類是不可控的隨機(jī)因素的影響，這是人為很難控制的一類影響因素，稱為隨機(jī)變量；另一類是研究中人為施加的可控因素對結(jié)果的影響，稱為控制變量。 在影響教學(xué)效果的因素中，就有兩類因素：一是人為可控制的變量，如教學(xué)的方法、教材的使用；還有一類是隨機(jī)的變量，如學(xué)生接受知識的能力（這里指的是一個普通班級的學(xué)生接受知識能力，因此是隨機(jī)的。在某些情況下，比如將學(xué)生按學(xué)習(xí)水平、能力分成高、中、低幾個班級，在這時，學(xué)生接受知識的能力是一個控制變量。因此，隨機(jī)變量和控制變量的劃分并不是絕對的，根據(jù)分析情況的不同而不同，應(yīng)區(qū)別對待）。 可以對兩個普通的班級分別使用兩種不同的教學(xué)方法，一段時間后進(jìn)行測試，就可以得到不同教學(xué)方法對教學(xué)效果的影響。同樣，也可以使用不同的教材，分析其對教學(xué)效果的影響。 方差分析就是實現(xiàn)上述功能的分析方法。方差分析的基本思想是：通過分析研究不同變量的變異對總變異的貢獻(xiàn)大小，確定控制變量對研究結(jié)果影響力的大小。通過方差分析，分析不同水平的控制變量是否對結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響。如果控制變量的不同水平對結(jié)果產(chǎn)生了顯著影響，那么它和隨機(jī)變量共同作用，必然使結(jié)果有顯著的變化；如果控制變量的不同水平對結(jié)果沒有顯著的影響，那么結(jié)果的變化主要由隨機(jī)變量起作用，和控制變量關(guān)系不大。 根據(jù)控制變量的個數(shù)，可以將方差分析分成單因素方差分析和多因素方差分析。單因素方差分析的控制變量只有一個（但一個控制變量可以有多個觀察水平），多因素方差分析的控制變量有多個。 單因素方差分析 統(tǒng)計學(xué)上的定義和計算公式 定義：單因素方差分析測試某一個控制變量的不同水平是否給觀察變量造成了顯著差異和變動。例如，培訓(xùn)是否給學(xué)生成績造成了顯著影響；不同地區(qū)的考生成績是否有顯著的差異等。 單因素方差分析實質(zhì)上采用了統(tǒng)計推斷的方法，由于方差分析有一個比較嚴(yán)格的前提條件，即不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態(tài)分布，因此方差分析問題就轉(zhuǎn)換成研究不同水平下各個總體的均值是否有顯著差異的問題。 計算公式： 采用的統(tǒng)計推斷方法是計算 F統(tǒng)計量，進(jìn)行 F檢驗?？偟淖儺惼椒胶陀洖?SST，分解為兩個部分：一部分是由控制變量引起的離差，記為 SSA（組間 Between Groups離差平方和）；另一部分隨機(jī)變量引起的 SSE（組內(nèi) Within Groups離差平方和）。于是有 其中， 其中， k為水平數(shù)； ni為第 i個水平下的樣本容量?？梢?，組間樣本離差平方和是各水平組均值和總體均值離差的平方和
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