§ 因子分析的spss实现
在前面,我们用SPSS的Factor Analysis模块实现了主成分分析,实际上,Factor Analysis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Factor Analysis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Employee 集。
【】数据集wxm6-变量解释说明见上一章主成分分析,用Factor Analysis模块进行因子分析。
打开wxm6-集并依次选分析(Analyze) =>降维(Dimension reduction)=>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Component Matrix) 等。
选中scores => Display factor score coefficient matrix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:
Communalities
Initial
Extraction
100m(秒)
.668
200m(秒)
.752
400m(秒)
.838
Communalities
Initial
Extraction
100m(秒)
.668
200m(秒)
.752
400m(秒)
.838
800m(分)
.900
1500m(分)
.920
5000m(分)
.879
10000m(分)
.891
马拉松(分)
.774
800m(分)
.900
1500m(分)
.920
5000m(分)
.879
10000m(分)
.891
马拉松(分)
.774
Extraction Method: Princponent Analysis.
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative%
Total
% of Variance
Cumulative%
1
2
.878
3
.159
4
.124
5
.080
.999
6
.068
.850
7
.046
.580
8
.023
.283
Extraction Method: Princponent Analysis.
Component Matrixa
Component
1
100m(秒)
.817
200m(秒)
.867
400m(秒)
.915
800m(分)
.949
1500m(分)
.959
5000m(分)
.938
10000m(分)
.944
马拉松(分)
.880
Extraction Method: Princpo
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