精华内容
下载资源
问答
  • SPSS因子分析法的操作步骤,深入浅出分析了SPSS因子分析法的基本原理,让初学者掌握和理解SPSS因子分析
  • SPSS:因子分析步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-10-15 22:37:33
    因子分析步骤  某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机...

                                                                              因子分析步骤

               某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机”或称“内在兴趣动机”,了解留学生对汉语语言、文化的兴迎与喜爱。该项目分为六个问题。

    整理数据如下

     

     

    一、在spss中建立数据集

    二、打开Factor analysis主对话框

    1. Analyze(分析)Deta reduction (数据化简)--factor (因素)

    2. 所有数据放入variable框内

    三、进入Factor analysis主对话框右边的子对话框

      (一) Descriptive子对话框

        1. 选择Univariables(单变量描述统计量):会输出每个变量的平均数、标准差和观测量

    2.选择Initial solution(初步结果):会输出原始分析结果:公因子方差、协方差、各因子的特征值、所占总方差的百分比、累计百分比。这是默认系统,应该保留。

        3. Correlation Matrix(相关矩阵)围栏,选项含可选择的相关指标与相关检验: 常常选择(1)(4)

     (1)coeffieient (相关系数),列出各变量间的相关系数矩阵。

    (2)Significance level(显著性水平),列出各变量单侧检验的P值。

    (3)Determinant(行列式)选项,输出相关系数矩阵的行列式。

    (4)KMO and Barletts tests of sphericity (开塞-梅耶-欧巴金和巴莱特球性检验)选项(K-Kaiser, M-Meyer, O-Olkin): 列出球性检验的结果,显示因素模型是否合理。    

    (5)Inverse (逆矩阵):列出相关系数的逆矩阵。

    (6)Reproduced (在生相关矩阵),列出因子分析后估计的相关矩阵与残差。

    (7)Anti(逆影像):列出包括相关系数的负值,包括方差 的负值的逆影像方差矩阵。

    (二)Extraction(提取因子) 子对话框。

    1. Method:七种方法区别不大。用默认Principal components (主成分分析法):从解释变量的变异出发,使变异的方差能够被主成分所解释,主要用于获得初始因子的结果。

    2. Analyze围栏:

    (1)Correlation matrix(变量间相关矩阵)。保留默认。

    (2)Covariance matrix (变量间协方差矩阵)

    3. Display围栏(输出结果)

    (1) a. Unrotated factor solution(显示未经旋转变化的因子提取结果)

      (2) Scree plot(碎石图):横轴为因子序号,纵轴表示特征值大小。该图按特征值大小依次排列因子,可以看出哪些是主要因子。Maximum Iterations for convergence (收敛最大迭代次数)

    4. Extract (设定公因子提取标准)围栏:

    (1)Eigenvalues over (以特征大于莫数值为提取标准)。保留默认选择系统默认值1.

      (2)Number of factors(自提取因子的数量)。保留默认选择值1.

         (3)Maximum iterations for convergence (收敛最大迭代次数),保留默认选择25.

    4. Rotation (旋转)

    (1)method. 选择Varimatrix(正交旋转法)

    (2)Display(输出结果显示)

    a. Rotated solution (旋转解法):正交旋转,输出旋转后的模式矩阵和因子转换矩阵。

    b. Loading plot (载荷散点图:三维图:坐标值为因子值,各个变量以三点形式分布其中,可以直观了解变量与因子之间的关系。

    5.  Scores(因子得分)。保留默认

    6.  Options,保留默认。保留默认

     

    表格说明Communalities (公因子方差表):表中给出了各变量中信息分别被提出的比例。提取比例最高的是汉语歌曲0.874,最低的是汉语戏剧0.652.

    图表说明Total Variance Explained (能解释的方差比例表),也称主成份列表 ,是一个非常重要的表格。一个因子所解释的方差比例越高,这个因子包含原有变量信息的量就越多。第一个成分的初始特征值为2.231,能解释的方差比例为31.621%,第二个与第三个分别为25.6%和21.4%。其余四个成分都小于1,说明这几个成分的解释力度还不如直接引入原变量大。这七个变量只需要提取出头三个成分即可。

     

    图表说明: Scree Plot 碎石图中,从第三个成分以后的特征值就降得非常低。第三个成分就是这一图形的“拐点”。这一之前是主要因子,这一之后是次要因子。因此,这一碎石图用直观的方法向我们显示,在我们这一实例中,只需要提取三个主要成分就行了。

    图表说明: Component Matrix 成分矩阵表,表中列出未使用旋转方法时使用因子能解释的各个变量的比例(各变量的信息被主成份提取了多少)。

    图表说明:表中列出了使用旋转方法后因子能解释的各个变量的比例。对比表5可以看出,旋转后,原先较大的比例变得更大,较小的比例则变得更小。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

     

    图表说明

    Component Transformation Matrix  成分转换矩阵表,用来说明旋转前后主成份间的系数对应关系。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

    图表说明

    Component Plot Rotated Space (旋转后的三维主成份图),从图中可见,我们的七个变量并没有在一个方位上,因此提取一个主成份并不能解释大部分信息。这就是系统提取了三个主成分的原因。

     

    展开全文
  • SPSS因子分析案例

    万次阅读 多人点赞 2018-01-14 20:43:40
    一、SPSS中的因子分析。 具体操作步骤: (1)定义变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧...

    一、SPSS中的因子分析。

    具体操作步骤:

    (1)定义变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧总产值的比重,x6-农作物播种面积,x7—农村用电量。

     

    (2)导入数据:file-open-data

     

     

     

    (3)变量标准化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives

     

    勾选Save standardized values as variables保存变量,再点击ok,就完成了对变量的标准化。

    (4)因子分析

    Analyze—Dimension Reduction—Faction

     

    点击右侧的Description选项,选择Statistics选项组中的initial solution,勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlelts test of sphericity,点击Continue。

     

    点击右侧Extraction选项,其中Method选Principal components,Analyze选择Correlation matrix,Display中选择Unrotated factor solution,Extract如图,点击Continue.

     

    点击右侧Rotation选项,勾选Method选项组中的Varimax,Display中的两个选项都勾选,点击Continue。

    点击右侧Scores,如图勾选,点击点击Continue。

    最后点击options,默认

     

    (5)结果分析

    1.KMO and Bartlett's的检验结果图

    KMO and Bartlett's Test

    Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

    .725

    Bartlett's Test of Sphericity

    Approx. Chi-Square

    255.159

    df

    21

    Sig.

    .000

    可以从此表中看出KMO统计量为0.725,大于最低标准,说明适合做因子分析,Bartlet球形检验,p<0.001,适合做因子分析。

    2.主成分列表

    Total Variance Explained

    Component

    Initial Eigenvalues

    Extraction Sums of Squared Loadings

    Rotation Sums of Squared Loadings

    Total

    % of Variance

    Cumulative %

    Total

    % of Variance

    Cumulative %

    Total

    % of Variance

    Cumulative %

    1

    5.920

    84.572

    84.572

    5.920

    84.572

    84.572

    3.308

    47.261

    47.261

    2

    .653

    9.330

    93.902

    .653

    9.330

    93.902

    3.265

    46.641

    93.902

    3

    .249

    3.559

    97.462

     

     

     

     

     

     

    4

    .126

    1.798

    99.259

     

     

     

     

     

     

    5

    .042

    .595

    99.854

     

     

     

     

     

     

    6

    .008

    .108

    99.962

     

     

     

     

     

     

    7

    .003

    .038

    100.000

     

     

     

     

     

     

    Extraction Method: Principal Component Analysis.

    可以从此表中看出前2个主成分特征值较大,它们的累积贡献率达到了93.902%,故选择前2个公共因子。

     

    3.公因子方差比结果图

    Communalities

     

    Initial

    Extraction

    Zscore(财政用于农业的支出的比重)

    1.000

    .906

    Zscore:  第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重(%)

    1.000

    .940

    Zscore:  非农村人口比重(%)

    1.000

    .979

    Zscore(乡村从业人员占农村人口的比重)

    1.000

    .977

    Zscore(农业总产值占农林牧总产值的比重)

    1.000

    .943

    Zscore:  农作物播种面积(千公顷)

    1.000

    .909

    Zscore:  农村用电量(亿千瓦时)

    1.000

    .918

    Extraction Method: Principal Component Analysis.

    结果显示,每一个指标变量的共性方差都在0.9以上,说明这2个公共因子能够很好地反应原始各项指标变量的绝大部分内容。

    4.载荷散点图

    从载荷散点图可以看出,第一公共因子能很好解释变量x1-财政用于农业的支出的比重,变量x5-农业总产值占农林牧总产值的比重,第二公共因子能很好地解释变量x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x6-农作物播种面积,x7—农村用电量。

    5.旋转后的因子载荷图

    Component Score Coefficient Matrix

     

    Component

    1

    2

    Zscore(财政用于农业的支出的比重)

    .507

    -.697

    Zscore:  第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重(%)

    .120

    .112

    Zscore:  非农村人口比重(%)

    .170

    .066

    Zscore(乡村从业人员占农村人口的比重)

    .072

    .164

    Zscore(农业总产值占农林牧总产值的比重)

    .026

    -.257

    Zscore:  农作物播种面积(千公顷)

    .691

    -.510

    Zscore:  农村用电量(亿千瓦时)

    .247

    -.022

    Extraction Method: Principal Component Analysis.

     Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

     Component Scores.

    经过旋转后,农作物播种面积(千公顷)、农村用电量(亿千瓦时)在因子一上有较大载荷,财政用于农业的支出的比重、农业总产值占农林牧总产值的比重咋因子二上有较大载荷。故因子一可称为农业基本发展条件,因子二可称为政府支持情况。

    6.历年农民收入总得分降序表

    其中F=f1*84.572/93.902+f2*9.330/93.902

    年份

    f1

    f2

    总分F

    2004

    1.46067

    0.23231

    1.338621494

    2005

    1.24137

    1.08005

    1.225341421

    1998

    1.44755

    -1.0258

    1.20180065

    1999

    0.88995

    -0.04301

    0.797252115

    2000

    0.83304

    0.28099

    0.778188916

    2001

    0.79886

    0.42652

    0.761864705

    2002

    0.56754

    0.85163

    0.595766872

    2003

    0.29613

    1.3662

    0.402450985

    1997

    0.35599

    0.15899

    0.336416295

    1996

    0.141

    0.023

    0.129275649

    1986

    0.0712

    -2.97824

    -0.231789023

    1991

    -0.35654

    -0.496

    -0.370396593

    1995

    -0.53681

    0.53338

    -0.430477092

    1992

    -0.46086

    -0.24669

    -0.439580303

    1994

    -0.68793

    0.39726

    -0.580106709

    1990

    -0.70907

    -0.29782

    -0.66820865

    1993

    -0.78235

    0.24344

    -0.680428628

    1987

    -0.88133

    -1.73639

    -0.966287826

    1989

    -1.23195

    0.22253

    -1.087434458

    1988

    -2.45646

    1.00764

    -2.112270813

     

    数据:

    年份

    财政用于农业的支出的比重

    第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重(%)

    非农村人口比重(%)

    乡村从业人员占农村人口的比重

    农业总产值占农林牧总产值的比重

    农作物播种面积(千公顷)

    农村用电量(亿千瓦时)

    1986

    13.43

    29.5

    17.92

    36.01

    79.99

    150104.07

    253.1

    1987

    12.2

    31.3

    19.39

    38.62

    75.63

    146379.53

    320.8

    1988

    7.66

    37.6

    23.71

    45.9

    69.25

    143625.87

    508.9

    1989

    9.42

    39.9

    26.21

    49.23

    62.75

    146553.93

    790.5

    1990

    9.98

    39.9

    26.41

    49.93

    64.66

    148362.27

    844.5

    1991

    10.26

    40.3

    26.94

    50.92

    63.09

    149585.8

    963.2

    1992

    10.05

    41.5

    27.46

    51.53

    61.51

    149007.1

    1106.9

    1993

    9.49

    43.6

    27.99

    51.86

    60.07

    147740.7

    1244.9

    1994

    9.2

    45.7

    28.51

    52.12

    58.22

    148240.6

    1473.9

    1995

    8.43

    47.8

    29.04

    52.41

    58.43

    149879.3

    1655.7

    1996

    8.82

    49.5

    30.48

    53.23

    60.57

    152380.6

    1812.7

    1997

    8.3

    50.1

    31.91

    54.93

    58.23

    153969.2

    1980.1

    1998

    10.69

    50.2

    33.35

    55.84

    58.03

    155705.7

    2042.2

    1999

    8.23

    49.9

    34.78

    57.16

    57.53

    156372.81

    2173.45

    2000

    7.75

    50

    36.22

    59.33

    55.68

    156299.85

    2421.3

    2001

    7.71

    50

    37.66

    60.62

    55.24

    155707.86

    2610.78

    2002

    7.17

    50

    39.09

    62.02

    54.51

    154635.51

    2993.4

    2003

    7.12

    50.9

    40.53

    63.72

    50.08

    152414.96

    3432.92

    2004

    9.67

    53.1

    41.76

    65.64

    50.05

    153552.55

    3933.03

    2005

    7.22

    55.2

    42.99

    67.59

    49.72

    155487.73

    4375.7

     

     

     

    展开全文
  • SPSS-因子分析

    2018-10-19 10:34:00
    因子分析 有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,...因子分析有下面4个基本步骤:(1)确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析 最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵。如果相关系数矩阵...

    因子分析

    有可能用较少的综合指标分析存在于各变量中的各类信息,而各综合指标之间彼此是不相关的,代表各类信息的综合指标称为因子。
    定义:因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系,以较少几个因子反映原资料的 大部分信息的统计学方法。
    因子分析有下面4个基本步骤
    (1)确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析
    最简单的方法就是计算变量之间的相关系数矩阵。如果相关系数矩阵在进行 统计检验中,大部分相关系数都小于0.3,并且未通过统计检验,那么这些变量就 不适合于进行因子分析。
    (2)构造因子变量
    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轴因子法、极大似然法、最小二乘法等。
    (3)利用旋转使得因子变量更具有可解释性
    主要是通过对载荷矩阵A的值进行分析,得到因子变量和原变量的关系,从而对新的因子变量进行命名。
    (4)计算因子变量的得分
    首先将因子变量表示为原有变量的线性组合,估计因子得分的方法有回归法、Bartlette 法、Anderson-Rubin法等。

    SPSS操作

                      

    转载于:https://www.cnblogs.com/all1008/p/9814994.html

    展开全文
  • 材料主要是关于spss数据分析的相关内容,其中较为重点地介绍了因子分析这一章,即spss因子分析的基本步骤和概念分析。
  • 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的...

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的共性因子,或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子,可减少变量的数目,还可检验变量间关系的假设。

    • 基本步骤:

    步骤1:确认待分析的原始变量之间是否存在较强的相关关系。可采用计算“相关系数矩阵”“巴特利特球度检验”“KMO检验”等方法检验候选数据是否适合采用因子分析。
    “分析”——“降维”——“因子分析”——“描述”
    6bfafa9250e55f3674a7922cd9867bc7.png
    因子分析——变量间相关性
    步骤2:构造因子变量将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。根据样本数求解因子载荷阵,因子载荷阵的求解方法:“基于主成分模型的主成分分析法”“基于因子分析模型的主轴因子法”“极大似然法”“Alpha因子法”等。
    “分析”——“降维”——“因子分析”——“抽取”
    2fc05e4f9f2767ff46d10a6477dceccf.png
    因子分析——因子载荷计算
    步骤3:利用旋转方式使因子变量更具有解释性,将原有变量综合为少数几个因子后,如果因子的实际含义不清,则不利于后续分析。可通过因子旋转的方式使一个变量只在尽可能少的因子上有比较高的载荷,使得提取出的因子具有更好的解释性
    “分析”——“降维”——“因子分析”——“旋转”
    77cd715c447b5e8c53bf7687b19790ea.png
    因子分析—旋转
    步骤4:计算因子变量得分。当因子确定后,便可计算各因子在每个样本的具体数值。以后的分析中就可以利用因子得分对样本进行分类或评价等研究,进而实现了降维和简化问题的目标。
    “分析”——“降维”——“因子分析”——“得分”
    3e3b7675cf4ccd862b2d67a21b019282.png
    因子分析—得分
    • 因子分析适用条件:

    (1)样本量不能太小,至少为变量数的5倍。
    (2)各变量间应该具有相关性,如彼此独立,则无法提取公因子。通过Bartlett球形检验来判断
    (3)KMO检验:用于考察变量间的偏相关性,取值0~1之间;KMO统计量越接近1,变量间的偏相关性越强,因子分析效果越好。一般统计量在0.7以上为适应做因子分析。<0.5则不适宜做因子分析。
    (4)因子分析中各公因子应该具有实际意义
    • 案列:对各省经济数据的进一步分析

    在“描述”对话框中,选中“相关系数”选项组中的“KMO和Bartlett的球形度检验”复选框;在“抽取”对话框中,选中“输出”形式组中的“碎石图”复选框。
    2b7e87444e7b9b7d0e73201056d44f40.png
    因子分析的相关性检验
    b05d2d126581a7b6bc19f6dcebc69d45.png
    碎石图

    结果:

    表1:KMO和巴特利特检验

    d75bab4fd893180b76790a7b832f6684.png

    可以看出显著性<0.05,拒绝各变量独立的假设,认为变量间具有较强的相关性

    表2:公因子方差

    c1583478108abe7670ff6fe0fa4fbe59.png

    表示各变量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度,即变量信息被提取的占比。

    表3:总方差解释

    37869e150613aae914f4a9071fe25ff2.png
    fb8a4253f18a3c828711871cd49e65e5.png
    碎石图

    碎石图用于显示各因子的重要程度,横坐标是因子序号,纵轴表示特征根大小。坡度越斗,对应的特征根越大,作用越明显。一般选取特征根大于1的作为因子。

    表4:成分矩阵表

    f96dd1c39a398e6c76db5dcb5bbcf689.png

    3729931d411a6aad1af0c14d120c8d56.png

    但上诉3个成分因子不能够很好的解释,成分因子的意义不明显,因而需要多因子进行旋转。

    • 因子旋转

    96c2a59d9978770e55fa17594d864d64.png
    旋转

    “旋转”对话框用来实现因子旋转功能,以便更好的解释提取的因子。

    最常用的是:“方差最大正交旋转”,使各因子仍然保持正交的状态,但各因子的方差差异达到最大,即相对载荷平方和达到最大。

    1f27dde706ae0ed7deac3a310bcf87b7.png

    经“旋转”后,得到旋转成分矩阵。可以看出,第一公因子在GDP,工业总产值,固定资产投资,货物周转量有较大载荷系数,可定义为“总量因子”。第二公因子在职工平均工资和居民消费水平载荷系数较大,定义为“消费因子”;第三个公因子则在“居民消费价格指数”,商品价格指数上载荷系数较大,定义为“价格因子”。

    • 因子的表达式

    旋转成分矩阵中,因子结构表达式可以将各变量表示为公因子的线性形式。但我们需要公因子表达为各变量的线性形式。也称为得分因子函数。最常用的估计法为“回归法”。在“得分”复选框组中。

    ceaa34383464e1515df3b2cc5b9227cc.png

    结果:

    3cd3488aa6ba69b257713e51ca33acce.png

    举例因子1的表达式

    395372429aa58cd957ced45eb274042b.png

    SPSS在“保存为变量”的复选框中,会自动计算出各因子得分值为新变量。

    • 保存公因子得分进行综合评价

    3个因子分别从不同方面反映当地经济发展状况的总体水平,单独使用某一公因子很难做出综合评价,因此考虑按各公因子对应的方差贡献率比例为权数计算综合得分情况。

    db08300f3ca5d9a3b105c9fe311c8d80.png

    按照公式:

    0c59325707c8df93e799cffbf9a81b0e.png

    从而能计算出各地区的综合得分情况。并给出合理的解释。

    展开全文
  • 材料是关于spss因子分析的相关内容,对诸多基本概念,方法步骤做了详细的介绍,还有spss中的实操步骤
  • SPSS因子分析

    2011-09-11 21:59:51
    SPSS中的因子分析法的步骤和操作流程。
  • SPSS之主成分分析与因子分析专题课程目录如下:1主成分分析与因子分析如何解读2信度检验3效度检验4主成分分析与因子分析实战操作重点提醒:学习软件最好的方式就是看视频学习,我将会录制SPSS系列视频,并结合核心...
  • 利用SPSS分析贵州省农业各个经济因子的关系。农业与农业经济因子关系密切,了解农业经济因子与农业生产的关系。笔者在这里抛砖引玉,希望对大家的学习有点帮助。关键词:贵州,农业因子SPSS。利用SPSS打开贵州省...
  • 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性,一科成绩好的学生,往往其他各科成绩也比较好,从而推想是否存在某些潜在的...
  • spss基本分析和检验...因子分析步骤 变量是否适合因子分析 构造因子变量 旋转因子变量使其更具可解释性 计算因子变量得分 因子分析的检验方法 巴特利特球形检验 反映像相关矩阵检验 KMO检验 主成分分析步骤 ...
  • SPSS教程之因子分析

    2011-04-13 12:36:42
    详细讲述管理统计做问卷后的因子提取的理论分析和实际值、操作的步骤,易于理解
  • 因子分析模型 - 案例按步骤详解 - (SPSS建模)

    万次阅读 多人点赞 2018-10-29 09:52:04
    一、SPSS中的因子分析。 具体操作步骤: (1)定义变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧...
  • 今天详细讲解如何在AMOS中绘制调节模型图,以及用AMOS分析调节变量的调节效应,请看以下案例:​ 我们搜集了74例样本的数据,其中A为自变量,B为调节变量,C为因变量,我们要分析B是否在A对C的影响中,起到了显著的...
  • 主成分分析 基本思想:实质上是将多个指标综合成少数几个指标的...主成份分析的主要目的是压缩指标个数、简化数据,但常常与回归分析、因子分析、聚类分析、判别分析等等套用。基本步骤 计算相关系数阵,检验待分析...
  • 可以利用SPSS因子分析方法来确定权重。主要步骤是:(1)首先将数据标准化,这是考虑到不同数据间的量纲不一致,因而必须要无量纲化。(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法),使用方差最大化旋转。(3)写出主...
  • 本期分析师介绍 木心老师,上海财经大学经济学博士在读,今天给大家讲解SPSS单因素方差分析、回归分析、独立样本T检验、配对样本t检验、单样本t检验、相关分析、因子分析的详细操作步骤。长文预警!可文末联系麻瓜...
  • 刘卫俊老师以“数据分析之因子分析法”为主题,从指标构建、因子分析具体步骤、数据获取来源三个方面进行了经验分享,并以21个上市汽车企业为例,运用SPSS工具具体介绍了因子分析的整个过程。在数据获取方法交流过程...
  • SPSS与对应分析(类别简单型)

    千次阅读 2018-08-12 18:13:22
    类型二:样本间型:(转置后再进行因子分析步骤相同)) 类型三:对应分析(本节要讲的,上面的可以看后续文档) 步骤及解读 第一步: 将数据导入spss(我用的是21.0版本破解版哈) 数据类型有频数数据,...
  • 刚刚终于修改完第10版论文,开心~今天主要更一下量表方差分析——单因素方差分析的内容。方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或...个人觉得,量表中的方差分析和往常在专业课上学习到的操作步骤存在一定的差异。...
  • 因子分析和主成分分析的原理和步骤,并通过spss分析实现,并配有例题解释。
  • 现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。...SPSS因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ade...
  • 单因素方差分析为检验某一个因子的不同水平是否对观察变量有显著差异。一、前提条件:1.正态性。2.独立性。3.方差齐性。方差齐性为最重要的检验条件,若方差不齐时不能做方差分析。4.因变量为连续变量。5.自变量为...
  • 满意答案wxf01fxw2015.09.14采纳率:42%等级:8已帮助:3512人在SPSS中,主成分分析是通过设置因子分析中的抽取方法实现的,如果设置的抽取方法是主成分,那么计算的就是主成分得分,另外,因子分析和主成分分析尽管...
  • Spss的基本方法使用步骤

    千次阅读 2018-03-05 21:58:03
    Spss的基本方法使用步骤由于一次的调研工作,我们的数据分析...因子分析方法:指标非常多,反映相同事情的进行聚合设置的地方:描述—— kmo抽取 —— 主成分,碎石图旋转——最大方差法得分——保存为变量选项——...
  • Spss 的基本方法使用步骤

    千次阅读 2016-07-25 00:08:55
    Spss 的基本方法使用步骤写在前面: 由于一次的调研工作,我们的数据分析采用spss的统计分析工具,...因子分析方法:指标非常多,反映相同事情的进行聚合 设置的地方:  描述—— kmo  抽取 —— 主成分,碎石图
  • 因子分析的课件,并有SPSS的操作步骤及例题。
  • 二、因子分析 三、相关分析 四、方差分析 五、回归分析 六、结构化分析 七、聚类分析 参考文献: 【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/68002544 【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/67661558 【3】...
  • 问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障问卷的信度和效度检验都是针对量表进行在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析本次信度和效度检验以真实案例数据进行...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 49
精华内容 19
关键字:

spss步骤因子分析