因子分析实验报告.doc

电子科技大学政治与公共管理学院 本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验 电子科技大学教务处制表 电 子 科 技 大 学 实 验 报 告 学生姓名：刘晨飞 学 号：2013120101027 指导教师：高天鹏 一、实验室名称： 电子政务可视化实验室 二、实验项目名称：因子分析 三、实验原理 使用SPSS软件的因子分析对数据样本进行分析 相关分析的原理： 因子分析的第一步是主成分分析，将总量较多的因素通过线性组合的方式组合成几个因素，且这些因素之间相互独立。 Analyse-Dimention Ruduction- Fctor -Extraction-勾选Correlation matrix可以输出相关系数矩阵，相关系数矩阵计算了变量之间两两的pearson相关系数。 使用Bartlett球形检验或者KMO球形检验来检验样本是否适合进行因子分析。 评价标准： Bartlett球形检验用于检验相关系数矩阵是否是单位阵，如果结论是不拒绝该假设，则表示各个变量都是各自独立的。 步骤四：根据因子贡献率选取因子，特征值和特征向量构建因子载荷矩阵A。 处于简化和抽取核心的思想，一般会按照某种标准选取前几个对观测结果影响较大的因素构建因子载荷矩阵，一般的标准是选取特征根大于1的因子。并要求累积贡献率达到90%以上。步骤五：对A进行因子旋转 因子旋转的目的是使因子载荷矩阵的结构发生变化，使每个变量仅在一个因子上有较大载荷。 步骤六：计算因子得分： 计算因子得分是计算在不同样本水平下观测指标的水平的方式。计算因子得分需要用到因子得分计算函数，这个计算的结果是无量纲的，仅表示各因子在这个水平下观测指标的值，这也是因子分析的目标，将不可观测的目标观测量用一个函数与可以观测的变量联系起来。 理解因子分析的含义，以及数学原理，掌握使用spss进行因子分析的方法，并能对spss因子分析产生的输出结果进行分析。 五、实验内容及步骤 本次实验包含两个例子： (0) 问题描述 实验一题目要求：对我国主要城市的市政基础设施情况进行因子分析。 实验二题目要求： 实验二步骤：执行analyze-dimention reduction-factor-rotation如下勾选 Analyse-Dimention Ruduction，打开分析窗口 打开参数设置窗口 加入变量 (3)点击Descripitives，选择initial solution（输出原始分析结果）、coefficients（输出相关系数矩阵）、勾选进行KMO和bartlett球形 输出选项 （4 勾选输出碎石图（5 输出因子得分 （6 均值代替缺失数据（7 六、实验器材（设备、元器件）： 计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张 七、实验数据及结果分析 (1) 实验一主要结果及分析: KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .856 Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square 281.248 df 15 Sig. .000 KMO and Bartletts球形检验的结果 从表里的结果可以看出，KMO的检验值为0.856，一般KMO值大于0.9认为适合做因子分析，这个值为 Correlation Matrix 年末实有道路长度（公里） 年末实有道路面积（万平方米） 城市桥梁（座） 城市排水管道长度（公里） 城市污水日处理能力（万立方米） 城市路灯（盏） Correlation 年末实有道路长度（公里） 1.000 .983 .783 .939 .896 .883 年末实有道路面积（万平方米） .983 1.000 .738 .940 .853 .867 城市桥梁（座） .783 .738 1.000 .759 .873 .719 城市排水管道长度（公里） .939 .940 .759 1.000 .845 .916 城市污水日处理能力（万立方米） .896 .853 .873 .845 1.000 .822 城市路灯（盏） .883 .867 .719 .916 .822 1.000 从这个表格中可以看出这六个变量之间有很高的相关度，需要标准化。 Communalities Initial Extraction 年末实有道路长度（公里） 1.000 .954 年末实有道路面积（万平方米） 1.000 .919 城市桥梁（座） 1.000 .742 城市排水管道长度（公里） 1.000 .924 城市污水日处理能力（万立方米） 1.00