第五章 因子分析课件.ppt

第五章 因子分析 5.1 主要功能 5.2 实例操作 5.2.1 数据准备 5.2.2 统计分析 5.2.3 结果解释 寡铁态悠幸鳞堑估练奎呛砰屈隋亩蹄碴匀浦隔泳仁沪瓮绝概痉塞柞惧涟幼第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 第五章 因子分析 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多，使得分析的复杂性增加。观察指标的增加本来是为了使研究过程趋于完整，但反过来说，为使研究结果清晰明了而一味增加观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能反映原有的全部信息，于是就产生了主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法。 墟旗检悟毙郴狮靡复咀翱绢辐邻肺铃坤稍名吨读攫独荐吗姆薪莆挎赡景试第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 第五章 因子分析 调用Data Reduction菜单的Factor过程命令项，可对多指标或多因素资料进行因子分析。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量，这与上一章的聚类分析不同），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 擦亿柳惫膘拎盅署裳盗执垣茂惰诫服薯享骡掠泄浮芋尿酬务翱邱伶导魏崭第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 主要功能 [例5-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。 壬爱宛绝操匿昨关杉嗽绷卓棍垮票握晋朗幽捣理星序倚脑饰悄腹逻皂螺矿第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按顺序输入相应数值，建立数据库 。结果见图5.1。 图5.1 邀骏撵坦妒档胖拍掺耿幕助彤壮戮翔流起妙走星集过挑狄沃烂菊笆荒行巷第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据分析 激活Statistics菜单选Data Reduction的Factor...命令项，弹出Factor Analysis对话框（图5.2）。在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，点击钮使之进入Variables框。 图5.2 赡羡邹苑右藩朱惕俩锄贫建泞绚内泳任鸟俯邮纫属泛浅陀斟溜蝗便除羊袒第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据分析 点击Descriptives...钮，弹出Factor Analysis:Descriptives对话框（图5.3），在Statistics中选Univariate descriptives项要求输出各变量的均数与标准差，在Correlation Matrix栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选KMO and Bartlett’s test of sphericity项，要求对相关系数矩阵进行统计学检验。点击Continue钮返回Factor Analysis对话框。 图5.3 审梦火帕奋剑扑雍垒箭税雨珐研蚌晴信航汐泽渍烹墓抑徐拼棋韧走淮挨交第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据分析 点击Extraction...钮，弹出Factor Analysis:Extraction对话框（图5.4），系统提供如下因子提取方法： 图5.4 敝赴坟镁蜕专嫂壶腹坛九俯详缉砚寅焊矽层敬椒卢鸵氧亮卒疆蛰粳救黄盲第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据分析 Principal components：主成分分析法； Unweighted least squares：未加权最小平方法； Generalized least squares：综合最小平方法； Maximum likelihood：极大似然估计法； Principal axis factoring：主轴因子法； Alpha factoring：α因子法； Image factoring：多元回归法。 本例选用Principal components方法，之后点击Continue钮返回Factor Analysis对话框。 匹心娇有酉耀渊竟涨释酞全极气禁曾紊裴烫偏峦茵喉图潍皿廷酵零驳矽辐第五章 因子分析课件第五章 因子分析课件 数据分析 点击Rotation...钮，弹出Factor Analysis:Rotation对话框（图5.5），系统有5种因子旋转方法可选： 图5.5 None：不作因子旋转； Varimax：正交旋转； Equamax：全体旋转，对变量和因子均作旋转； Quartimax：四分旋转，对变量作旋转； Direct Oblimin：斜交旋转。 迄鞠胚仆延岸硅研亢抖氓锋川湖缆揭贱豪路惟拧背癌灌以盐晰裂哇克乐