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  • SPSS 因子分析求权重

    万次阅读 多人点赞 2019-04-15 17:56:28
    二、选择【分析】——【降维】——【因子分析】 三、导入变量 四、点击【描述】,勾选【KMO和巴特利特球形度检验】 KMO>0.8说明效度非常高; KMO>0.7说明效度较好; KMO>0.6说明效度可以接受; ...

    导入数据进行处理

    一、导入数据

    二、选择【分析】——【降维】——【因子分析】

    三、导入变量

    四、点击【描述】,勾选【KMO和巴特利特球形度检验】

    KMO>0.8说明效度非常高;

    KMO>0.7说明效度较好;

    KMO>0.6说明效度可以接受;

    KMO<0.6说明效度不太好;

    KMO<0.5说明效度完全不佳,需要重新修正题项。 

    五、点击【抽取】,在选项里勾选【碎石图】。

     六、【旋转】中选择【最大方差法】

    七、【得分】中选择【显示因子得分系数矩阵】

     

     八、【选项】中选择【按大小排序】。

     

    结果分析 

    链接:http://sh.qihoo.com/pc/9b053115fc68e57fa?cota=4&tj_url=so_rec&refer_scene=so_1&sign=360_e39369d1

    链接:https://www.cnblogs.com/zhhda/p/4535476.html

     KMO=0.905>0.8,说明适合做因子分析。

    上表格针对因子提取情况,以及因子提取信息量情况进行分析,从上表可知:因子分析一共提取出4个因子,此4个因子旋转后的方差解释率分别是24.452%、22.403%、13.186%,旋转后累积方差解释率为60.042%。即此例中四个因子共提取出题项60.042%信息量。

    三个主要因子的权重分别为:

    0.24452/0.60042=0.407248

    0.22403/0.60042=0.373122

    0.13186/0.60042=0.219613

    接下来该计算原始的每一个小因素的权重

    一、先求出每一项的系数。拿旋转后的成分矩阵值除以sqrt(对应的特征根)

    F1=0.339x1+0.282x2+0.270x3+0.266x4+0.254x5+ 0.233x6+0.208x7+0.061x8+0.131x9+0.104x10+0.138x11+0.138x12+0.015x13+0.017x14

     

     

       F2=0.211x1+0.009x2+......+0.173x14

     

    F3=0.107x1+0.176x2+......+0.576x14

    计算每一项系数的权重:

    拿每一个因子的权重乘以相应的系数相加。

    上面已经求得三个主要因子的权重分别为:

    0.24452/0.60042=0.407248

    0.22403/0.60042=0.373122

    0.13186/0.60042=0.219613

    比如:W1=0.407248*0.33867679+0.373122*0.211206627+0.219613*0.107864=0.24042

     

    由此得到综合得分模型为:

      Y=0.24χ1+0.157χ2+...+0.198x14

     

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  • SPSS因素和多因素方差分析法.ppt
  • SPSS篇—方差分析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-20 14:03:23
    上一篇文章跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析,知道了回归分析下的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。 方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”,主要...

    上一篇文章跟大家分享了如何用SPSS进行回归分析,知道了回归分析下的用途以及使用的场景。今天跟大家分享的就是之前文章里面出现很多次的一个分析—方差分析。

    方差分析又被称作“F检验”或者“变异数分析”,主要是用于两个及两个以上样本均值差异的显著性检验。方差分析和回归分析一样,也有很多个分支。对于方差分析,一般我们是用来研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对因变量的影响大小。

    我们今天通过一个例子来了解一下什么是方差分析,又应该如何去理解它的分析结果。

    上面两个图就是本次用来分析的数据,本题的数据是讨论四种不同的药物对植物生长高度的影响,在数据中我们列出了四种药物使用以后对应植物生长高度的测量值。我们先对数据视图和变量视图进行相应的操作,然后我们就可以开始对数据进行方差分析了:

    在SPSS中,我们需要从分析选项栏中选择比较均值再选择单因素,就会出现下面的操作框:

    我们把两个变量输入到不同的变量框以后,开始对右边的几个选项进行操作,我们需要在两两比较中选择LSD法(最小显著性差异法):

    然后我们在选项中选择描述性和方差同质性检验,需要的话也可以把均值图选上:

    上面操作步骤全部完成以后点击确定,我们就可以得到我们本次方差分析的结果了,这个时候输出界面就会把整个分析结果全部列出来:

    我们先来看上面这个图,这里面有三个结果,第一个描述图里面是对我们本次进行分析的所有数据进行了整理,并且将其用这个图表示出来,每一列数据的上方就是本列数据代表的意义。

    看完描述图以后,我们需要看一下方差七星检验这个图,从这个图里我们可以看到,显著性0.992>0.05,说明本次分析方差是齐的,可以使用单因素方差分析法。如果这个显著性是小于0.05,说明方差不齐,我们就算后面得出了结果也是没有意义的,因为方差分析可以使用的前提就是方差是齐的。

    最后我们看单因素方差分析这个表,通过F检验我们可以看到,显著性0.000<0.05,这就说明这四种药品分组之间至少有两个组之间是存在着显著性差异的。从本题来说,也就是不同的药品对植物的生长是有影响的。

    到这里,我们知道了不同的药品对植物的生长是有不同影响的,但是究竟是怎么影响的?或者说这个差异究竟是什么,我们目前还无法判断,所以需要继续往下看系统的输出结果:

    从LSD结果我们可以看到,其实每两种药品之间均是存在显著性差异的,并且在下面的均值图我们也可以看到四种药品里,第四种药品对植物生长的影响是最大的,也就是说如果我们选择帮助植物高度增长药品的时候是需要选第四种药品的。

    到这里,我们今天的方差分析也就全部做完了。不知道大家有没有印象,其实之前在EXCEL和SPSS做回归分析的时候都有出现过方差分析的结果图。其实就是因为很多的分析方法其实都是相互之间影响,是一个相辅相成的关系。以后大家肯定还会在不同的分析中看到其他的分析结果出现,到时候大家就会有更深的理解了。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

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    一、教学内容

    在这里插入图片描述

    二、备注

    相关资料已上传我的资源,下载链接https://blog.csdn.net/TIQCmatlab?spm=1011.2124.3001.5343

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  • 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。

     

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spss因素分析法