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时间:2018-01-22
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1、§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.
2、1】数据集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
3、因子。点Continue按钮继续。如果这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。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)1.000.66820
4、0m(秒)1.000.752400m(秒)1.000.838800m(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%ofVarianceCum
5、ulative%Total%ofVarianceCumulative%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
6、).817200m(秒).867400m(秒).915800m(分).9491500m(分).9595000m(分).93810000m(分).944马拉松(分).880ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.1componentsextracted.ComponentScoreCoefficientMatrixComponent1100m(秒).123200m(秒).131400m(秒).138800m(分).1431500m(分).1455000m(分
7、).14210000m(分).143马拉松(分).133ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.ComponentScores.TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%16.62282.77782.7776.62282.77782.77
8、72.87810.97093.747.87810.97093.7473.1591.99295.7394.1241.55197.2895.080.99998.2886.068.85099.1377.046.58099.7178.023.283100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.ComponentMatrixaComponent12100m(秒).81
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