多元统计(径赛成绩分析)

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1、男子径赛国家和地区记录因子分析实验报告1、实验目的：探究各国家和地区男子径赛的运动水平。2、实验过程：用spss软件录入数据，在spss软件上作因子分析，最后得出实验结果。3、实验结果及分析：经过spss软件分析后得出结果：相关矩阵M100M200M400M800M1500M5000M10000Marathon相关M1001.000.924.846.760.708.624.634.528M200.9241.000.856.807.780.697.693.602M400.846.8561.000.871

2、.840.780.785.709M800.760.807.8711.000.919.865.869.809M1500.708.780.840.9191.000.928.933.867M5000.624.697.780.865.9281.000.975.933M10000.634.693.785.869.933.9751.000.943Marathon.528.602.709.809.867.933.9431.000表3-1相关矩阵图分析：从上图可以看出每一组数据的相关系数都比较高。这与我们的指标选取有

3、很大关系，因为我们的指标选取是都是建立在径赛这个大方面上的，而每一指标之间都存在着一定的联系，因此相关系数比较高是有一定道理的。KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.909Bartlett的球形度检验近似卡方721.720df28Sig..000表3-2球形检验分析：从上图可以得到KMO检验系数=0.909>0.6，且KMO值越接近于1，所以该数据通过了显著性检验；而且bartlett的p值=0.000小于0.05，也通过了显著性检验，所以适合做因子分析

4、。公因子方差初始提取M1001.0001.000M2001.0001.000M4001.0001.000M8001.0001.000M15001.0001.000M50001.0001.000M100001.0001.000Marathon1.0001.000提取方法：主成份分析。表3-3公因子方差分析：从上表的结果可知，这8个变量的共性方差均大于0.5，且全部数值都等于1.000，故表示提取的两个公因子能够很好地反映原始变量的主要信息。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

5、差的%累积%16.63682.95382.9536.63682.95382.9532.87110.88393.836.87110.88393.8363.1551.94295.779.1551.94295.7794.1201.50697.284.1201.50697.2845.079.98798.272.079.98798.2726.069.86599.137.069.86599.1377.046.57999.717.046.57999.7178.023.283100.000.023.283100.00

6、0提取方法：主成份分析。表3-4解释总方差分析：上表中内容包含8个变量初始特征值及方差贡献率、提取两个公共因子后的特征值及方差贡献率。第一成分的初始特征值为6.636，远远大于1；从第二成分开始，其初始特征值均小于1，故因此选择一个公共因子只可以得到82.953%的累计贡献率，从碎石土上看应选择成分一和成分二的累计贡献率，所以选择两个公共因子就可以得到93.836%的累计贡献率，即表示两个公共因子可以解释约95%的总方差，结果理想。图3-1碎石图分析：上图的信息表达的内容和公因子方差表的内容一致，碎石

7、图中明显发现第一个公因子和第二个公因子变化最大，其累计贡献率达到了93.836%。这就说明从8个变量提取的两个公因子可以表达足够的原始信息。成份矩阵a成份12345678M100.821.526.133.033.087-.147.040.018M200.868.431.138-.090-.056.166-.038-.018M400.917.235-.208.237-.063.031-.005-.002M800.949.010-.220-.160.150.005-.049-.004M1500.961-.

8、126-.066-.136-.139-.033.134.020M5000.938-.293.075.007-.066-.050-.122.085M10000.942-.293.072.021-.029-.071-.037-.118Marathon.882-.407.108.102.131.102.081.021提取方法:主成份。a.已提取了8个成份。表3-5成分矩阵分析：从上表的成分一和成分二中我们无法得到确切的信息，所以我们接下来要进一步分析，做因子旋