因子分析的spss实现

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1、§8.6因子分析的spss实现在前面，我们用SPSS的FactorAnalysis模块实现了主成分分析，实际上，FactorAnalysis主要是SPSS软件进行因子分析的模块，由于主成分分析与因子分析（特别是因子分析中的主成分法）之间有密切的关系，SPSS软件将这两种分析方法放到同一模块中。下面我们先用SPSS软件自带的数据说明FactorAnalysis模块进行因子分析的方法，然后给出一个具体案例。为了与主成分分析进行比较，我们此处仍延用SPSS自带的Employeedata.sav数据集。【例8.6.1】数据集wxm

2、6-5.sav中各变量解释说明见上一章主成分分析，用FactorAnalysis模块进行因子分析。打开wxm6-5.sav数据集并依次选分析(Analyze)=>降维（Dimensionreduction）=>因子分析（Factor）打开因子分析（Factor）对话框：变量x1-x8进入Variables窗口。点击对话框右侧的Extraction进入Extration对话框，在Method选项框我们看到SPSS默认是用主成分法提取因子，在Analyze框架中看到是从分析相关阵的结构出发求解公因子。点Continue按钮继续

3、。如果这样交由程序运行的话，将得到与主成分分析同样的结果，其中包括公因子解释方差的比例，因子载荷矩阵(即ComponentMatrix)等。选中scores=>Displayfactorscorecoefficientmatrix复选框，它要求SPSS输出因子得分矩阵，即标准化主成分（因子）用原始变量线性表示的系数矩阵。点Continue继续，点OK按钮运行，可以得到如下输出结果：CommunalitiesInitialExtraction100m(秒)1.000.668200m（秒)1.000.752400m（秒）1.0

4、00.838800m（分）1.000.9001500m（分）1.000.9205000m（分）1.000.87910000m（分）1.000.891马拉松（分）1.000.774ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulati

5、ve%16.62282.77782.7776.62282.77782.7772.87810.97093.7473.1591.99295.7394.1241.55197.2895.080.99998.2886.068.85099.1377.046.58099.7178.023.283100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.ComponentMatrixaComponent1100m(秒).817200m（秒).867400m（秒）.915800m（分）.94915

6、00m（分）.9595000m（分）.93810000m（分）.944马拉松（分）.880ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.1componentsextracted.ComponentScoreCoefficientMatrixComponent1100m(秒).123200m（秒).131400m（秒）.138800m（分）.1431500m（分）.1455000m（分）.14210000m（分）.143马拉松（分）.133ExtractionMethod:Pri

7、ncipalComponentAnalysis.ComponentScores.TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%16.62282.77782.7776.62282.77782.7772.87810.97093.747.87810.97093.7473.1591.99295.7394.1241

8、.55197.2895.080.99998.2886.068.85099.1377.046.58099.7178.023.283100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.ComponentMatrixaComponent12100m(秒).81