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第九章：因子分析 多变量大样本资料能为科学研究提供大量有价值的资料，但也通常存在以下两方面缺陷： 在一定程度上增加了数据采集的工作量，需要更多时间和更大研究经费的投入，从而提高了研究成本。 变量间往往存在一定的相关，使得研究所获信息产生了一定程度的重叠，从而影响了研究结果的精确度，降低了研究结果的解释能力。 因子分析（Factor Analysis）的基本思想是：把观测变量进行分类，将相关程度较高即联系紧密的变量归在同一类，从多个变量中找出具有代表意义的“潜变量”，从而达到降维(Data Reduction)和简化数据的目的。 例1：以美国洛杉矶对12个人口调查区的数据为例进行因素分析。 建立SPSS数据文件（Data13-01a） 打开数据文件，并依次进入analyze-data reduction-factor 将pop\school\employ\services\house五个变量送入右框中 进入descriptive,并进行如下选择 进入Extraction，并选择主成份分析法 依次进行如下选择 进入Rotaction,并进行如下选择 进入Scores，并进行如下选择 进入options,并进行如下选择 进行运算，输出结果 例2：我们收集了52个高新区16个评价指标1999年的相关数据，进行因子分析 建立SPSS数据文件（因子分析教学案例） 将分析变量送入右框图 进入descriptive,并进行如下 进入Extraction，并选择主成份分析法 进入Rotaction,并进行如下选择 进行运算，输出结果 * 输出单变量的描述性统计量 输出初始因子分析结果 输出相关系数 输出相关系数的显著性水平 输出相关系数行列式 输出KMO检验值 输出逆矩阵 输出再生相关阵 输出反映象相关阵 主成份分析法 不加权最小平方法 普通最小平方法 最大似然法 主轴因子法 a因子提取法 映象因子提取法 相关系数矩阵 协方差矩阵 提取因子的特征值 因子提取数 输出不旋转因子结果 输出因子碎石图 因子提取时最大的迭代次数 不进行旋转 方差最大旋转法 直接斜交旋转法 四次最大正交旋转 平均正交旋转 斜交旋转 输出旋转结果 输出因子载荷散点图 回归法 巴特利特法 安德森-鲁宾法 输出因子得分系数矩阵 剔除带有缺省值的所有观测量 剔除正在分析变量带有缺省的观测量 利用平均数代替观测量的缺省值 载荷系数按其数值的大小排列 不显示绝对值小于指定值的载荷系数 因子1：福利条件因子 因子2：人口因子 16．人均出口额（V161） 8．工业增加值（V10） 15．人均利润（V131） 7．技工贸总收入（V21） 14．人均产品销售收入（V201） 6．人均研究开发经费（V111） 13．人均工业增加值（V101） 5．人均资产（V281） 12．人均技工贸收入（V211） 4．中高级职称人数（V4） 11．出口额（V16） 3．研究开发人数（V7） 10．利润（V13） 2．研究开发经费（V1） 9．产品销售收入（V20） 1．资产总额（V28） 高新区技术创新能力评价指标 高新区技术创新能力评价指标 进入Scores，并进行如下选择 进入options,并进行如下选择 *