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spss的因子分析ppt課件(參考版)

2025-05-08 18:25本頁(yè)面
  

【正文】 通過(guò)進(jìn)行主成分分析描述兩個(gè)或多個(gè)分類變量各水平間相關(guān)性,分析結(jié)果主要采用反映變量間相互關(guān)系的對(duì)應(yīng)分析圖來(lái)表示 1 32 對(duì)應(yīng)分析實(shí)例 1 收入水平與品牌選擇 ( 1) b產(chǎn)品定位高端客戶,無(wú)重復(fù)產(chǎn)品 ( 2) c產(chǎn)品定位模糊,應(yīng)考慮與 a、 d拉開距離 ( 3) a、 d產(chǎn)品在第一維度上無(wú)區(qū)別,而第二維度僅攜帶 2%的信息,兩者定位重復(fù) 1 33 對(duì)應(yīng)分析實(shí)例 2 92年美國(guó)大選,不同教育水平的選民傾向性如何? ( 1)第一維度攜帶兩變量大部分信息,第二維度則較少; ( 2)高中學(xué)歷和本科學(xué)歷的選民傾向于布什 ( 3)研究生學(xué)歷的選民傾向于克林頓 ( 4)傾向于佩羅則不明顯 。 Method框中提供了估計(jì)因子得分的幾種方法。 一般可以選擇 Varimax選項(xiàng) , 采用方差極大法旋轉(zhuǎn) Scores: Save as variables:將因子得分存成一個(gè)名為 FACn_m的 SPSS變量中,其中: n是因子變量的名,以數(shù)字序號(hào)的形式表示; m表示是第幾次作的。 Display Scree plot畫碎石圖 Extract框:指定確定因子個(gè)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn) 1 23 因子分析的基本步驟 Rotation: 選擇因子載荷矩陣的旋轉(zhuǎn)方法 。 基本思想:是將因子變量表示為原有變量的線性組合 , 即:通過(guò)因子得分函數(shù)計(jì)算因子得分 ? Fj=β j1x1+β j2x2+β j3x3+… +β jpxp (j=1,2,3,… ,m) 1 22 因子分析的基本步驟 菜單選項(xiàng): analyzeData ReductionFactor 選擇參與因子分析的變量到 Variables框 Extraction: 選擇構(gòu)造因子變量的方法 。因子分析結(jié)果: X1=++ε1 X2=+ε2 X3=++ε3 X4=++ε4 X5=+ε5 第一公因子代表“價(jià)廉”,第二公因子代表“味美”。 這樣:一個(gè)因子變量就能夠成為某些變量的典型代表 , 它的實(shí)際含義也就清楚了 。 表明:某個(gè)原有變量 xi可能同時(shí)與幾個(gè)因子都有比較大的相關(guān)關(guān)系,也就是說(shuō),某個(gè)原有變量 xi的信息需要由若干個(gè)因子變量來(lái)共同解釋;同時(shí),雖然一個(gè)因子變量可能能夠解釋許多變量的信息,但它卻只能解釋某個(gè)變量的一少部分信息,不是任何一個(gè)變量的典型代表。 4. 綜合判斷,往往根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率確定較少,根據(jù)特征值 λ i確定又較多,應(yīng)兩者結(jié)合 注:因子分析 更重要的是因子的可解釋性 ,必要時(shí)可保留特征
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