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时间:2018-07-27
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1、因子分析作业:全国30个省市的8项经济指标如下:要求:先对数据做标准化处理,然后基于标准化数据进行以下操作1、给出原始变量的相关系数矩阵;2、用主成分法求公因子,公因子的提取按照默认提取(即特征值大于1),给出公因子的方差贡献度表;3、给出共同度表,并进行解释;4、给出因子载荷矩阵,据之分析提取的公因子的实际意义。如果不好解释,请用因子旋转(采用正交旋转中最大方差法)给出旋转后的因子载荷矩阵,然后分析旋转之后的公因子,要求给各个公因子赋予实际含义;5、先利用提取的每个公因子分别对各省市进行排名并作简单分析。最后构造一个综合因子,计算各省市的综合因子的
2、分值,并进行排序并作简单分析。1、输入数据,依次点选分析à描述统计à描述,将变量x1到x8选入右边变量下面,点选“将标准化得分另存为变量”,点确定即可的标准化的数据。依次点选分析à降维à因子分析,打开因子分析窗口,将标准化的8个变量选入右边变量下面,点选描述à相关矩阵下选中系数及KMO和Bartlett的检验,点继续,确定,就可得出8个变量的相关系数矩阵如下图。由表中数据可以看出大部分数据的绝对值都在0.3以上,说明变量间有较强的相关性。KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.621Bartlett的球形
3、度检验近似卡方231.420df28Sig..000由上图看出,sig.值为0,所以拒绝相关系数为0(变量相互独立)的原假设,即说明变量间存在相关性。2、依次点选在因子分析窗口点选抽取à方法:主成分;分析:相关性矩阵;输出:未旋转的因子解,碎石图;抽取:基于特征值(特征值大于1);继续,确定,输出结果如下3个图。解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%13.74846.84746.8473.74846.84746.84722.19827.47474.3212.19827.47474.32131.22215.2788
4、9.5991.22215.27889.5994.4035.03694.6355.2122.65297.2876.1351.69098.9777.067.84099.8178.015.183100.000提取方法:主成份分析。上表中第一列为特征值(主成分的方差),第二列为各个主成分的贡献率,第三列为累积贡献率,由上表看出前3个主成分的累计贡献率就达到了89.599%>85%,所以选取主成分个数为3。选y1为第一主成分,y2为第二主成分,y3为第三主成分。且这三个主成分的方差和占全部方差的89.599%,即基本上保留了原来指标的信息。这样由原来的8个指标
5、变为了3个指标。由上图看出,成分数为3时,特征值的变化曲线趋于平缓,所以由碎石图也可大致确定出主成分个数为3。与按累计贡献率确定的主成分个数是一致的。3、共同度结果如下:公因子方差初始提取Zscore:国内生产1.000.945Zscore:居民消费1.000.800Zscore:固定资产1.000.902Zscore:职工工资1.000.873Zscore:货物周转1.000.858Zscore:消费价格1.000.957Zscore:商品零售1.000.929Zscore:工业产值1.000.904提取方法:主成份分析。上表给出了该次分析从每个原
6、始变量中提取的信息。由上表数据可以看出,主成分包含了各个原始变量的80%以上的信息。4、在因子分析窗口,旋转à输出:载荷阵。输出结果如下:成份矩阵a成份123Zscore:国内生产.885.384.119Zscore:居民消费.606-.597.276Zscore:固定资产.912.162.211Zscore:职工工资.467-.722.365Zscore:货物周转.486.737-.280Zscore:消费价格-.500.257.801Zscore:商品零售-.619.596.437Zscore:工业产值.823.427.208提取方法:主成分分析
7、法。a.已提取了3个成份。由上表数据第一列表明:第一主成分与各个变量之间的相关性;第二列表明:第二主成分与各个变量之间的相关性;第三列表明:第三主成分与各个变量之间的相关性。可以得出:x1x3x8主要由第一主成分解释,x4x5主要由第二主成分解释,x6主要由第三主成分解释。但是x2是由第一主成分还是第二主成分解释不好确定,x7是由三个主成分中的哪个解释也不好确定。下面作因子旋转后的因子载荷阵。在因子分析窗口,抽取à输出:旋转的因子解,继续;旋转à方法:最大方差法,继续;确定。输出结果如下2图;旋转成份矩阵a成份123Zscore:国内生产.955.1
8、26-.128Zscore:居民消费.218.843-.207Zscore:固定资产.872.353-.13
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