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因子分析AS程序
因子分析SAS程序 严共旭 1.描述检验 2.构造因子 3.因子旋转 4.因子得分 因子分析的步骤: 1.确认待分析的原变量是否适合作因子分析 2.构造因子变量 3.利用旋转方法使因子变量更具有可解释性 4.计算因子变量得分 例题 某医院为了合理地评价该院各月的医疗工作质量,收集了3年有关X1门诊人次、X2出院人数、X3病床利用率、X4病床周转次数、X5平均住院天数、X6治愈好转率、X7病死率、X8诊断符合率、X9抢救成功率9个指标数据。试采用因子法,探讨其综合评价指标体系。 门诊人次X1 出院人数 X2 病床利用率 X3 病床周转次数X4 平均住院天数 X5 治愈好转率 X6 病死率X7 诊断符合率 X8 抢救成功率 X9 4.34 389 99.06 1.23 25.46 93.15 3.56 97.51 61.66 3.45 271 88.28 0.85 23.55 94.31 2.44 97.94 73.33 4.38 385 103.97 1.21 26.54 92.53 4.02 98.48 76.79 4.18 377 99.48 1.19 26.89 93.86 2.92 99.41 63.16 4.32 378 102.01 1.19 27.63 93.18 1.99 99.71 80.00 4.13 349 97.55 1.10 27.34 90.63 4.38 99.03 63.16 4.57 361 91.66 1.14 24.89 90.60 2.73 99.69 73.53 4.31 209 62.18 0.52 31.74 91.67 3.65 99.48 61.11 4.06 425 83.27 0.93 26.56 93.81 3.09 99.48 70.73 4.43 458 92.39 0.95 24.26 91.12 4.21 99.76 79.07 4.13 496 95.43 1.03 28.75 93.43 3.50 99.10 80.49 4.10 514 92.99 1.07 26.31 93.24 4.22 100.00 78.95 4.11 490 80.90 0.97 26.90 93.68 4.97 99.77 80.53 3.53 344 79.66 0.68 31.87 94.77 3.59 100.00 81.97 (简单的描述统计量、相关阵、偏相关阵和抽样适当的Kaiser度量) Proc factor data= simple corr msa; var 变量; run; 1.描述检验 Proc factor data= method=prin(主成分分析法)/ml(最大似然分析法)/ prinit(主因子分析法) N=/P=(确定因子个数) Scree(特征值的碎石图); var 变量; run; 注意: Method项缺省时默认为Prin (主成分分析法)/P=0.80表示选取的公因子数满足累积贡献率≥0.80时的最小整数取值 2.构造因子 Proc factor data= Rotate=varimax(最大方差旋转法)/promax(比例最大方差旋转法)/quartimax(4次方最大旋转法); var 变量; run; 注意: Rotate项缺省时为none,不旋转 3.旋转 Proc factor data= Score out=bb; var 变量; run; Proc print data=bb; var factor1 factor2 factor3 factor4; run; 4.因子得分 总 结 Proc factor data= simple corr msa; var 变量; run; Proc factor data= method= N=/P= scree Rotate= Score out=bb; var 变量; run; Proc print data=bb; var factor1 factor2 factor3 factor4; run; 练习 某研究调查了18名小学三年级学生的数学(X1)、语文(X2)、常识(X3)、音乐(X4)、美术(X5)五个学科的成绩,并测试了智商(X6),所得数据如表,试进行因子分析。(统计书P359) 编号 X1 X2 X3 X4 X5 X6
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