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  • 探索性因素分析是依据样本数据,根据变量间相关性的大小对变量进行分组,每组内的变量之间存在较高相关性,意味着这些变量背后有共同的制约因素,用这些公共因子来代替原始的众多变量的过程。简单来说,就是探索问卷...

    一、教学内容

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    二、备注

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  • 5探索性因素分析(EFA)与验证性因素分析(CFA)的区别 5.1导读 因素分析是基于相关关系对众多数据进行降维(即简化)的...SPSS 只能进行探索性因素分析,而 AMOS 软件做的是验证性因素分析,这两者有什么区别呢? 5

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  • SPSS探索性分析

    千次阅读 2020-09-12 19:46:50
    探索性分析目的适用情景数据处理SPSS操作SPSS输出结果分析知识点 目的 初步了解数据分布情况,是否符合正态分布,箱图,检验数据异常值等。 适用情景 基本所有类型数据。 数据处理 SPSS操作 因子列表以及个案标注...

    总目录:SPSS学习整理


    目的

    初步了解数据分布情况,是否符合正态分布,箱图,检验数据异常值等。

    适用情景

    基本所有类型数据。

    数据处理

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    SPSS操作

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    因子列表以及个案标注依据不是必要数据
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    SPSS输出结果分析

    个案处理概要图就是数据完整性报告
    描述变量图相当于描述性统计分析的结果,输出数据的基本信息。
    M估计量好像是不同权重的均值预估,暂不知道啥用
    百分位数相当于数据分布情况,50%就是中位数,25%就是第一个四分位数。
    极值看看就行
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    正态性检验图,样本量大于50的话认‘柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫’(左)检验结果,样本量小于50的话认‘夏皮洛-威尔克’检验结果,如显著性小于0.05则说明不符合正态分布假设,否则符合。
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    方差齐性检验结果,判断数据是否具有齐次性。(同指数相加)
    均匀性,也称为齐次性,输入函数扩大a倍,而其响应函数相应的也扩大a倍。

    Q-Q图斜线为正态分布标准线,以正态检验结果为准,不管这个。

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    箱图是个好东西,中间的横线代表中位数,蓝色的箱子由数据的两个四分位数包裹,也就是【25%,75%】。箱子外面的两条线的计算方法可百度,超过的数据用“o”或者“⭐”符号表示,‘o’代表超过距离超过箱子长度1.5-3倍,‘⭐’代表距离超过箱子长度三倍以上。均属于异常值、
    如果箱子比较短,说明数据比较集中,反之数据比较分散。如果中间的横线靠近箱子下方说明数据分布类似正偏态,大多分布在左半区。

    知识点

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  • 因子分析SPSS中的操作过程及结果解读

    万次阅读 多人点赞 2019-01-14 16:28:27
    因子分析SPSS中的操作过程及结果解读 笔者在做该项研究时在网络上查阅了大量资料,都写得不够十分完整,所以该篇文章将因子分析从前到后做一个通俗易懂的解释,全文并不涉及非常晦涩的公式原理。 一.因子分析是...

    因子分析在SPSS中的操作过程及结果解读

    笔者在做该项研究时在网络上查阅了大量资料,都写得比较专业,所以该篇文章将因子分析从前到后做一个通俗易懂的解释,全文并不涉及非常晦涩的公式原理。

    一.因子分析是什么:

    1.因子分析:

    因子分析模型中,假定每个原始变量由两部分组成:共同因子唯一因子共同因子是各个原始变量所共有的因子,解释变量之间的相关关系唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子,表示该变量不能被共同因子解释的部分。
    (帮助解读:举个例子,现在一个excel表有10个变量,因子分析可以将这10个变量通过某种算法变为3个,4个,5个等等因子,而每个因子都能表达一种涵义,从而达到了降维的效果,方便接下来的数据分析)

    2.因子分析与主成分分析的区别:

    主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大,那么该组合所携带的信息就越多。也就是说,主成分分析就是将原始数据的主要成分放大
    因子分析,它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子,这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个,因子分析并不是原有变量的线性组合。
    (帮助解读:主成分分析降维凸显变量中起主导作用的变量,因子分析寻找变量背后可以概括变量特征的因子)

    ---------------------------算法及原理就不介绍了,比较秃头-----------------------------

    二.因子分析怎么做(在spss中):

    1.数据准备:

    下图数据是一份某城市的空气质量数据,一共6个变量,分别是:二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物、一氧化碳、臭氧、细颗粒物。在SPSS中打开数据如下:
    图1

    2.操作步骤:

    1)打开因子分析工具:

    在这里插入图片描述

    2)选择要进行因子分析的变量:

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    3)设置因子分析模型:(可以按照以下截图设置模型,一般来说足够)

    a.描述:这里要说一下KMO和Bartlett的球形度检验,
    KMO检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。主要应用于多元统计的因子分析。KMO统计量是取值在0和1之间。Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。
    Bartlett’s球形检验用于检验相关阵中各变量间的相关性,是否为单位阵,即检验各个变量是否各自独立。如果变量间彼此独立,则无法从中提取公因子,也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵,则各变量独立,因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05(即p值<0.05)时,说明各变量间具有相关性,因子分析有效

    在这里插入图片描述
    b.抽取:一般来说方法我们都选择主成分方法,但是在python中进行因子分析时用的不是这个方法。
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    c.旋转:旋转的作用是为了方便最后看什么变量属于哪个因子。
    在这里插入图片描述d.得分
    在这里插入图片描述
    e.选项
    在这里插入图片描述
    到此模型设置完毕,点击确定即可在SPSS窗口中看到分析结果。

    三.因子分析结果解读:

    主要看以下几部分的结果。

    1.KMO和Bartlett的检验结果:

    首先是KMO的值为0.733,大于阈值0.5,所以说明了变量之间是存在相关性的,符合要求;然后是Bartlett球形检验的结果,在这里只需要看Sig.这一项,其值为0.000,所以小于0.05。那么也就是说,这份数据是可以进行因子分析的。
    在这里插入图片描述

    2.公因子方差:

    公因子方差表的意思就是,每一个变量都可以用公因子表示,而公因子究竟能表达多少呢,其表达的大小就是公因子方差表中的“提取”,“提取”的值越大说明变量可以被公因子表达的越好,一般大于0.5即可以说是可以被表达,但是更好的是要求大于0.7才足以说明变量能被公因子表的很合理。在本例中可以看到,“提取”的值都是大于0.7的,所以变量可以被表达的很不错。
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    3.解释的总方差和碎石图:

    简单地说,解释地总方差就是看因子对于变量解释的贡献率(可以理解为究竟需要多少因子才能把变量表达为100%)。这张表只需要看图中红框的一列,表示的就是贡献率,蓝框则代表四个因子就可以将变量表达到了91.151%,说明表达的还是不错的,我觉得一般都要表达到90%以上才可以,否则就要调整因子数据。再看碎石图,也确实就是四个因子之后折线就变得平缓了。
    在这里插入图片描述
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    4.旋转成分矩阵:

    这一张表是用来看哪些变量可以包含在哪些因子里,一列一列地看:第一列,最大的值为0.917和0.772,分别对应的是细颗粒物和可吸入颗粒物,因此我们可以把因子归结为颗粒物。第二列,最大值为0.95对应着二氧化硫,因此我们可以把因子归结为硫化物。第三列,最大值为0.962,对应着臭氧,因此可以把因子归结为臭氧。第四列,最大值为0.754和0.571,分别对应着二氧化氮和一氧化碳,因子归结为什么这个我也不清楚,可能要请教一下环工环科的同学们,此处我选择滑稽…
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    四.总结:

    因子分析还是非常好用的一种降维方式的,在SPSS中进行操作十分简单方便,结果一目了然。喜好机器学习的同学们自然也知道,这么好的方法怎么能少得了python呢,没错python也可以做因子分析,代码量也并不是很大,但是,python做因子分析时会有一些功能需要自己根据算法写(头皮发麻),比如说KMO检验。喜欢本文的话请点赞或留言哦,接下来还会有一些数据分析和机器学习方面的知识与大家分享~

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空空如也

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