《因子分析SAS程序》PPT课件

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1、因子分析SAS程序严共旭1.描述检验2.构造因子3.因子旋转4.因子得分因子分析的步骤：1.确认待分析的原变量是否适合作因子分析2.构造因子变量3.利用旋转方法使因子变量更具有可解释性4.计算因子变量得分例题某医院为了合理地评价该院各月的医疗工作质量，收集了3年有关X1门诊人次、X2出院人数、X3病床利用率、X4病床周转次数、X5平均住院天数、X6治愈好转率、X7病死率、X8诊断符合率、X9抢救成功率9个指标数据。试采用因子法，探讨其综合评价指标体系。门诊人次X1出院人数X2病床利用率X3病床周转次数

2、X4平均住院天数X5治愈好转率X6病死率X7诊断符合率X8抢救成功率X94.3438999.061.2325.4693.153.5697.5161.663.4527188.280.8523.5594.312.4497.9473.334.38385103.971.2126.5492.534.0298.4876.794.1837799.481.1926.8993.862.9299.4163.164.32378102.011.1927.6393.181.9999.7180.004.1334997.551.1

3、027.3490.634.3899.0363.164.5736191.661.1424.8990.602.7399.6973.534.3120962.180.5231.7491.673.6599.4861.114.0642583.270.9326.5693.813.0999.4870.734.4345892.390.9524.2691.124.2199.7679.074.1349695.431.0328.7593.433.5099.1080.494.1051492.991.0726.3193.244.

4、22100.0078.954.1149080.900.9726.9093.684.9799.7780.533.5334479.660.6831.8794.773.59100.0081.97（简单的描述统计量、相关阵、偏相关阵和抽样适当的Kaiser度量）Procfactordata=simplecorrmsa；var变量；run；1.描述检验Procfactordata=method=prin（主成分分析法）/ml（最大似然分析法）/prinit（主因子分析法）N=/P=（确定因子个数）Scree（特

5、征值的碎石图）；var变量；run；注意：Method项缺省时默认为Prin（主成分分析法）/P=0.80表示选取的公因子数满足累积贡献率≥0.80时的最小整数取值2.构造因子Procfactordata=Rotate=varimax（最大方差旋转法）/promax（比例最大方差旋转法）/quartimax（4次方最大旋转法）；var变量；run；注意：Rotate项缺省时为none,不旋转3.旋转Procfactordata=Scoreout=bb；var变量；run；Procprintdata=b

6、b；varfactor1factor2factor3factor4；run；4.因子得分总结Procfactordata=simplecorrmsa；var变量；run；Procfactordata=method=N=/P=screeRotate=Scoreout=bb；var变量；run；Procprintdata=bb；varfactor1factor2factor3factor4；run；练习某研究调查了18名小学三年级学生的数学（X1）、语文（X2）、常识（X3）、音乐（X4）、美术（X5）五

7、个学科的成绩，并测试了智商（X6），所得数据如表，试进行因子分析。（统计书P359）编号X1X2X3X4X5X617780929599126275779780951253807095788912047573758898110568729279881136858090707810379375727780100870768872811029706964859310510737070878410011697578738997127271786875961364637576739214667784556576

8、15645170606788167275586252751773408250486118654245474360