因子分析的SPSS实现.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途§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

2、集wxm6—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。如果这

3、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。个人收集整理勿做商业用途选中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。838个人收集整理勿做商业用途800m（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％ofVarianceCumu

5、lative％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）.9491500m（

6、分）.9595000m（分）.93810000m(分）.944马拉松（分）。880ExtractionMethod：PrincipalComponentAnalysis。个人收集整理勿做商业用途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。个人收集整理勿做商业用途TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal％ofVarianceCumulative%Total％ofVarianceCumulative%16。62282。77782。7776。62282.77782.7772。87810.97093。747.87810.97093.7473。1591。99295。7394。

8、1241.55197.2895.080。99998。2886.068.85099.1377。046.58099.7178。023.283100。000ExtractionMethod:Prin