因子分析spss操作

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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

2、析。最后构造一个综合因子，计算各省市的综合因子的分值，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Bartl

3、ett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.621Bartlett的球形度检验近似卡方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%13.74846.84

4、746.8473.74846.84746.84722.19827.47474.3212.19827.47474.32131.22215.27889.5991.22215.27889.5994.4035.03694.6355.2122.65297.2876.1351.69098.9777.067.84099.8178.015.183100.000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

5、%>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1.000.902Zsco

6、re: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

7、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，x

8、4x5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.955.126-.128Zscore:居民消费.218.843-.207Zscore:固定资产.872.353-.13