因子分析课件_因素分析_详解.ppt

案例1对北京18个区县中等职业教育发展水平的9个指标进行因子分析，然后进行综合评价。x1：每万人中等职业教育在校生数x2：每万人中等职业教育招生数x3：每万人中等职业教育毕业生数x4：每万人中等职业教育专任教师数x5：本科以上学校教师占专任教师的比例x6：高级教师占专任教师的比例x7：学校平均在校生人数x8：国家财政预算中等职业教育经费占国内生产总值的比例x9：生均教育经费（1）选择“Analyze（分析）——DataReduction（数据缩减）——Factor（因子）…”命令，弹出“FactorAnalyze（因子分析）”对话框，将变量“x1”到“x9”选入“Variables（变量）”框中。图1-1FactorAnalyze对话框案例1描述性统计量分数转轴法萃取选项操作过程案例1（2）设置描述性统计量：单击图1-1对话框中的“Descriptives…”按钮，弹出“FactorAnalyze:Descriptives”（因素分析：描述性统计量）对话框。单变量描述性统计量未转轴之统计量系数倒数模式显著水平重制的行列式反映像KMO与Bartlett球形检验①“Statistics”（统计量）对话框A“Univariatedescriptives”（单变量描述性统计量）：显示每一题项的平均数、标准差。B“Initialsolution”（未转轴之统计量）：显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。②“CorrelationMatric”（相关矩阵）选项框A“Coefficients”（系数）：显示题项的相关矩阵B“Significancelevels”（显著水准）：求出前述相关矩阵地显著水准。C“Determinant”（行列式）：求出前述相关矩阵地行列式值。D“KMOandBartlett’stestofsphericity”（KMO与Bartlett的球形检定）：显示KMO抽样适当性参数与Bartlett’s的球形检定。E“Inverse”（倒数模式）：求相关矩阵的反矩阵。F“Reproduced”（重制的）：显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。G“Anti-image”（反映像）：求出反映像的共变量及相关矩阵。图1-2FactorAnalyze：Descriptives对话框操作过程案例1（3）设置对因素的抽取选项：单击图1-1对话框中的“Extraction…”按钮，弹出“FactorAnalyze:Extraction”（因素分析：萃取）对话框。①“Method”（方法）选项框：下拉式选项内有其中抽取因素的方法：

A“Principalcomponents”法：主成份分析法抽取因素，此为SPSS默认方法。

B“Unweightedleastsquares”法：未加权最小平方法。

C“Generalizedleastsquare”法：一般化最小平方法。

D“Maximumlikelihood”法：最大概似法。

E“Principal-axisfactoring”法：主轴法。

F“Alphafactoring”法：α因素抽取法。

G“Imagefactoring”法：映像因素抽取法。②“Analyze”（分析）选项框

A“Correlationmatrix”（相关矩阵）：以相关矩阵来抽取因素。B“Covariancematrix”（共变异数矩阵）：以共变量矩阵来抽取因素。③“Display”（显示）选项框A“Unrotatedfactorsolution”（未旋转因子解）：显示未转轴时因素负荷量、特征值及共同性。B“Screeplot”（陡坡图）：陡坡图。④“Extract”（抽取）选项框

A“Eigenvaluesover”（特征值）：后面的空格默认为1，表示因素抽取时，只抽取特征值大于1者，使用者可随意输入0至变量总数之间的值。

B“Numberoffactors”（因子个数）：选取此项时，后面的空格内输入限定的因素个数。相关矩阵共变异数矩阵未旋转因子解陡坡图特征值因子个数图1-3FactorAnalyze：Extraction对话框操作过程案例1（4）设置因素转轴：单击图1-1对话框中的“Rotation…”按钮，弹出“FactorAnalyze:Rotation”（因素分析：旋转）对话框。②“Display”（显示）选项框：

A“Rotatedsoluti