SPSS结课论文.doc

SPSS原理与应用课期末作业
题目: SPSS结课试验报告
姓名冉康
学号 2012414013
年级专业 2012级档案学

2014年7月10日
基于因子分析挖掘的运动员水平影响因素分析
研究背景。
众所周知,随着亚运会、奥运会、全运会等重大体育运动的开展,比赛的成绩和名次也已经同国家和地区的强盛、民族的荣誉紧密联系在一起。那么,影响运动员的水平的因素众多,本文根据对部分运动员的调查结果,运用因子分析的模型,来探究影响运动员水平的因素,从而为实现竞技体育的发展目标,促进运动员运动水平的不断提高,不断的挖掘自身的潜能,突破前人无法逾越的“极限”,创造更高更快更强的体育新成就。
理论基础。
因子分析是有心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释人类的行为和能力,1904年Charles Spearman在美国心理学杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,以后的三四十年里,因子分析的理论和数学基础逐步得到了发展和完善。50年代以来,随着计算机的普及和各种及统计软件的出现,因子分析在社会学、经济学、医学等越来越多的领域得到了应用。
因子分析模型在形式上和多元回归模型相似,每个观测变量有一组因子的线性组合来表示。因子模型的一般表达式为: 。
与因子分析相关的概念有以下几个:
1、因子负载:是因子分析模型中最重要的一个统计量,它是连接观测变量和公因子之间的纽带。当因子之间完全不相关时,很容易证明因子负载ay等于第i个变来那个和第j个因子之间的相关系数。因子负载不仅表示了观测变来那个是如何由因子线性表示的,而且反映了因子和变量之间的相关程度,ay的绝对值越大,表示公因子和变量关系越密切。
2、公因子方差:也叫共同高度,之观测变量方差中由公因子决定的比例。变量x的公因子方差记做。当公因子之间彼此正交时,公因子方差等于和该变量有关的因子负载的平方和,用公式表示为。
3、因子的贡献:每个公因子对数据的解释能力,可以用该因子所解释的总方差来衡量,通常称为该因子的贡献,它等于和该因子有关的因子负载的平方和。
三、进行分析。
以下具体调查的数据,根据这些数据,进行因子分析。
。
我们首先对数据作出整理,进行观察:
(1)
(2)
由因袭分析模型我们可以得知,,效果越好。
根据对数据的分析,我们可以得知,影响运动员运动水平的主要因素有四个,分别是:短跑冲刺能力、投掷能力、短跑持久能力、下肢弹跳能力。下面我们对这五个因子进行分析。
有该散点图可以看出,对于100米短跑的运动员来说,其短跑持久能力高些,其短跑冲刺能力相对较低。
通过运用因子分析模型对调查的数据进行分析,可知,短跑冲刺能力、短跑持久能力、投掷能力和下肢弹跳能力对运动员水平的发挥影响最大,从而影响到其总体得分情况。因此,要提高运动员的水平,要加强这几方面的锻炼和提高。
总结。
第一堂课上,老师先给我们介绍了SPSS原理的一些基本知识,让我们对这个概念有了初步的了解。然后主要讲了回归模型,一步一步耐心的带领我们进行操作,包括线性回归、曲线回归、多元回归等。第二堂课老师主要讲了因子分析模型。通过保健品和消费者信心指数等案例使我们了解这么模型是怎么起作用的。然后关联规则模型。同前几堂课一样,结合案例带领我们进行操作,先是进行数据的预处理,然后做关联分析,并对数据作出了解释。