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实验指导之四
因子分析的
SPSS
操作方法
以例为例进行因子分析操作。
1.<
/p>
在
SPSS
的数据编辑窗口(见图
1
)点击
Analysize
→
Data
Reduction <
/p>
→
Factor
,打开
< br>Factor Analysis
对话框如图
2.
图
1
因子分析操作
图
2 Factor Analysis
对话框
将参与因子分析的变量依次选
入
Variables
框中。
例中有<
/p>
8
个参与因子分析
的变量,故都选入变量
框内。
2.
单击
Descriptives
按钮
,打开
Descriptives
对话框如图
< br>3
所示。
< br>Statistics
栏,指定输出的统计量。
图
3
Descriptives
对话框
Univariate descriptives
输出每个变量的基本统计描述;
Initial solution
输出初始分析结果。输出
主成分变量的相关或协方差矩
阵的对角元素。(本例选择)
Correlation
Matrix
栏指定输出考察因子分析条件和方法。
Coefficients
相关系数矩阵;
Significance levels
相关系数假设检验的
P
值;
Determinant
相关系数矩阵行列式的值;
KMO
and Bartlett
?
s test of
Sphericity KMO
和巴特利检验(本例选择)
巴特利检验是关于研究的变量是否适合进行因子分析的检验
.
拒绝原假设
意味着适合进行因子分析
.
KMO
值等于变量间单相关系数的平
方和与单相关系数平方和加上偏相关系
数平方和之比
,
值越接近
1,
意味着变量间的相关性
越强
,
越适合进行因子分
分析
, KMO
值越接近
0,
则变量间的相关性越弱
.
越不适合进行因子分析
.
Inverse
相关系数矩阵的逆矩阵;
Reproduced
再生相关阵;
Anti-image
反映象相关矩阵。
3.
单击
Extraction
按钮,打
开
Extraction
对话框选项,见图
4
。
图
4
Extraction
对话框
p>
Method
栏,指定因子分析方法。点击下拉菜单可以选择需要的
方法。
Principal components
主成分法,系统默认;(本例选择)
Unweighted least square
普通最小二乘法;
Generalized least squares
广义最小二乘法
Maximum
likelihood
最大似然法
Principal Axis factoring
主轴因子法
Alpha
α因子提取法
Image
映像分析法
Extract
栏,决定提取主成分的个数。
Eigenvalue over
指定要提取因子的最小特征
值,系统默认值
1
,也可
以自定义特征
值的数值。(本例选择)
Number of
factors
直接指定提取的因子个数。
Display
栏指定与初始因子有
关的输出项
Unrotated
factor
solution
显示未旋转的因子解。可以自定义特征值
的数值。(本例选择)
Scree plot
显示碎石图,可用于决定因子的提取个数。(本例选择)
4.
单击
R
otation
按钮,打开
Rotation
< br>对话框(见图
5
)。
图
5
Rotation
对话框
Methed
栏,选择因子旋转方法。
None
不作选择,系统默认项。
Varimax
正交旋转最大方差法。
是因子旋转时常用的方法。
其它方法略。
Display
栏,选择因子旋转的
输出信息。
Rotated solution
输出旋转后的因子载荷矩阵。(本例选择)
Loading plot(s)
输出旋转后的因子载荷散布图。
5.
单击
S
cores
按钮,打开
Scores
对
话框选项
(
见图
6)
< br>。
图
6
Scores
对话框
Save as variables
将样品的因子得分作为新变量保存在数据文件中。
(本例选择)
Method
栏,指定计算因子值方法
Regression
回归法(本例选择)
Bartlett
巴特利特法
Anderson-Rubin
安德森—鲁宾法
Display factor Score Coefficient
Matrix
输出标准化的因子得分
矩阵。(本例选择)<
/p>
6.
单击<
/p>
Options
按钮,打开
Option
s
对话框选择项,见图
7
。
图
7
Options
对话框
Coefficient Display Format
栏
,指定输出其它因子结果及缺失值的
处理方式。本例不作选择。
Sorted by size
从第一因子开始,按降序输出因子载荷矩阵。
Suppress absolute Value less than:( )
在框内输入数值,表示输
出大于等于这个值的载荷的变量。
p>
所有选择完成后单击
OK
可得输出结果。
观察部分输出的结果:
KMO
and Bartlett's Test
Kaiser-
Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
df
Sig.
.412
28
.000
上表中表述检验表中巴特利
检验通过,故本例采用因子分析是适合的。
下表是因子从每个原始变量中提取的信息量。
Communalities
Zscore:
固定资产利税(%)
Zscore:
资金利税
率(%)
Zscore:
销售收入利税率(%)
Zscore:
资金利润
(%)
Zscore:
固定资产产值率(%)
Initial
Extraction
.983
.945
.838
.970
.850