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因子分析步骤范例.doc
因子分析步骤例来源：语言研究应用SPSS软件实例大全某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。
使用克特五级式量表。
第一级为最不喜欢，第五级为最喜欢。
随机抽取18 人参加调查。
其中—个项目调查的是“在动机”或称“在兴趣动机” ，了解留学生对汉语语言、文化的兴迎与喜爱。
该项目分为六个问题。
整理数据如下问题 1 问题 2 问题 3 问题 4 问题 5 问题 6 问题 7学生我喜欢汉语我对汉语学我非常欣赏我喜爱汉我喜欢我喜欢我喜欢汉本身习有天生的汉语的书法语歌曲汉语戏汉语文语文化兴趣剧学1. 2 2 4 4 2 5 42. 3 3 3 4 5 4 33. 3 3 4 3 4 4 24. 2 4 4 2 3 4 15. 2 2 4 3 2 4 26. 2 5 3 4 3 3 37. 3 2 3 5 4 3 48. 3 3 5 5 5 4 59. 2 1 4 4 5 4 410. 3 2 4 3 4 5 311. 4 4 3 3 4 4 212. 2 1 5 4 3 5 113. 1 3 5 5 4 4 214. 3 3 4 4 4 4 315. 4 2 4 5 5 3 516. 4 2 4 4 5 5 317. 1 5 5 4 3 4 318. 2 3 5 5 2 3 5一、建立数据集二、打开 Factor analysis 主对话框1.Analyze(分析 )—Deta reduction （数据化简） --factor （因素）2.所有数据放入 variable 框三、进入 Factor analysis 主对话框右边的子对话框(一 ) Descriptive 子对话框1.选择 Univariables( 单变量描述统计量 )：会输出每个变量的平均数、标准差和观测量２．选择 Initial solution( 初步结果 )：会输出原始分析结果：公因子方差、协方差、各因子的特征值、所占总方差的百分比、累计百分比。
因子分析在市场分析中的实际应用案例(八)
因子分析在市场分析中的实际应用案例一、引言市场分析是企业制定营销策略和战略的重要工具，通过对市场运行规律和市场需求的分析，帮助企业把握市场机会和风险，提高市场竞争力。
而因子分析作为一种多元统计方法，可以帮助市场分析师找到隐藏在市场数据中的潜在因素，从而更准确地把握市场的特征和趋势。
二、案例分析某电商公司在市场分析中遇到了一些困难，他们希望了解消费者对于其产品的偏好和购买行为，以便制定更有效的营销策略。
市场分析师决定利用因子分析来解决这个问题。
首先，他们收集了大量的消费者数据，包括购买记录、产品评价、消费习惯等。
然后，利用因子分析方法，对这些数据进行处理。
在因子分析的过程中，他们发现了一些潜在的因素，比如产品质量、价格、品牌知名度等，这些因素对消费者购买决策有着重要的影响。
通过进一步分析，他们发现产品质量因素对于消费者的购买行为有着最大的影响，其次是价格因素和品牌知名度。
基于这些发现，市场分析师得出结论：该公司应该在产品质量上下功夫，提高产品的质量和性能，以吸引更多的消费者。
同时，他们也可以通过调整产品的价格和加强品牌宣传来影响消费者的购买意愿。
除此之外，因子分析还帮助他们发现了不同消费群体的偏好差异。
通过对不同群体的数据进行分析，他们发现了一些特定的消费人群，比如价格敏感型消费者、品牌忠诚型消费者等。
基于这些发现，该公司可以有针对性地制定不同的营销策略，以满足不同群体的需求，提高市场份额。
三、总结以上案例表明，因子分析在市场分析中具有重要的应用价值。
通过因子分析，市场分析师可以更准确地了解市场的特征和趋势，找到隐藏在数据中的潜在因素，从而指导企业制定更有效的营销策略。
因此，对于企业而言，掌握因子分析方法是非常重要的，可以帮助他们更好地把握市场机会，提高市场竞争力。
同时，我们也可以看到，因子分析不仅仅可以用于市场分析，还可以用于其他领域，比如金融、医疗等，具有很广泛的应用前景。
因此，我们应该加强对因子分析方法的学习和应用，以更好地服务于企业和社会的发展。
因子分析案例
因子分析案例---城市第三产业发展水平综合评价（一）案例教学目的因子分析是一种数据简化的技术。
它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。
这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。
原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
本案例运用因子分析方法从反映城市第三产业发展水平的20个指标（变量）中抽出5个因子变量对44个城市的第三产业发展水平进行综合评价，分别计算出其因子得分和总得分，揭示出城市第三产业发展的发展状况。
通过本案例的教学，力图使学生加深对因子分析的统计思想和实际意义的理解，明确因子分析方法的适用环境，掌握因子分析软件实现操作方法，提高学生思考、分析和解决实际问题的能力。
（二）案例研究背景近年来，我国城市化进程不断发展，第三产业对经济增长的贡献也不断增大。
城市的第三产业发展状况是城市发展的一个重要方面，也是整个国民经济第三产业的一个重要部分。
对主要城市的第三产业发展状况进行比较和综合评价，可以了解城市第三产业发展状况，为制订相关的产业发展政策，促进地区经济发展提供依据。
（三）案例研究过程1、建立综合评价指标体系城市第三产业发展表现在多个方面，下面选取20项评价指标，具体如下：x1: 人口数x2: GDPx3: 第三产业增加值x4: 货运总量x5: 批、零、商品销售总额x6: 外贸收购总额x7: 年末银行贷款余额x8: 社会零售物价指数x9: 实际利用外资x10: 万名职工拥有科技人员数x11: 旅游外汇收入x12: 第三产业的就业比例x13: 邮电业务总量x14: 职工人均工资x15: 人均居住面积x16: 用水普及率x17: 煤气普及率x18: 人均道路面积x19: 人均公用绿地面积 x20: 政策体制2、数据资料以上20个指标的原始数据取自《城市统计年鉴1993-1994》。
3、因子分析将20个原始指标表示为少数m 个因子与特殊因子的线性组合，因子分析模型为：1111122112211222222020,1120,2220,20m m m m m m X l F l F l F X l F l F l F X l F l F l F εεε=+++⎧⎪=+++⎪⎨⎪⎪=+++⎩ （1） ()1,,m F F F '=称为公共因子，是不可观测向量； ()120,,εεε'=称为特殊因子；()20ij mL l ⨯=称为因子载荷（矩阵），称为第i 个变量在第j 个因子上的载荷。
因子分析在企业绩效评估中的实际案例分享(Ⅲ)
因子分析在企业绩效评估中的实际案例分享在当今竞争激烈的商业环境中，企业绩效评估是企业管理中至关重要的一环。
而因子分析作为一种多变量统计分析方法，可以帮助企业对绩效进行更加科学和客观的评估。
本文将结合实际案例，探讨因子分析在企业绩效评估中的应用。
实际案例一：某制造企业的绩效评估某制造企业采用因子分析对其绩效进行评估。
企业选择了生产效率、产品质量、员工满意度和市场反应速度等指标作为评估的因子。
通过收集相关数据并进行因子分析，企业得出了以下结论：首先，生产效率和产品质量两个因子对企业整体绩效的影响最大，因此企业应当重点关注这两个方面的改进和提升。
其次，员工满意度对企业绩效也有一定影响，因此企业需要注重员工的工作环境和福利待遇。
最后，市场反应速度对企业绩效的影响相对较小，但企业仍需要保持对市场变化的敏感和快速反应能力。
通过因子分析，该企业在绩效评估中得出了明确的改进方向和优先级，有针对性地进行了管理和营运的调整。
实际案例二：某零售企业的绩效评估另一家零售企业也采用因子分析进行绩效评估。
该企业选择了销售额、客户满意度、库存周转率和市场份额等指标作为评估的因子。
通过因子分析，企业得出了以下结论：首先，销售额和客户满意度是对企业整体绩效影响最大的因素，因此企业应当优先关注产品销售和服务质量。
其次，库存周转率对企业绩效也有一定影响，因此企业需要合理管理库存，避免资金被困。
最后，市场份额对企业绩效的影响相对较小，但企业仍需要维护和扩大自己在市场中的地位。
通过因子分析，该零售企业得出了改进和优化经营的具体方向，有针对性地制定了营销策略和库存管理政策。
结语：因子分析在企业绩效评估中的应用通过以上两个实际案例的分享，我们可以看到因子分析在企业绩效评估中的重要作用。
通过该方法，企业可以从多个角度了解自身的绩效状况，分析各个因子对绩效的影响程度，有针对性地制定改进和优化方案。
因子分析不仅可以帮助企业更科学地评估绩效，还可以为企业管理决策提供有力支持。
因子分析在教育质量评价中的实际案例分析(Ⅱ)
因子分析在教育质量评价中的实际案例分析教育质量评价是教育管理中非常重要的一个环节，它可以帮助学校和教育机构了解教学质量的现状，找出存在的问题，并制定改进措施。
因子分析是一种多变量统计方法，可以帮助我们理解变量之间的内在结构，并找出潜在的因子。
在教育质量评价中，因子分析可以帮助我们识别影响学校教学质量的关键因素，从而有针对性地改进教育质量。
下面，我们通过一个实际案例来探讨因子分析在教育质量评价中的应用。
案例背景某市教育局想要对该市中小学的教育质量进行评价，并且希望通过评价结果找出存在的问题，为学校的改进提供科学依据。
为了达到这一目的，教育局决定对学校的教学质量、教师水平、学生综合素质等方面进行评价，以期找出影响教学质量的关键因素，并制定相应的改进措施。
数据收集教育局首先收集了相关数据，包括学校的师生比、师资水平、学生素质等多个变量。
这些数据既包括客观指标，如教师的学历、学生的考试成绩，也包括主观指标，如教师对学校教学环境的满意度、学生对学校教学质量的评价等。
因子分析在收集完数据后，教育局委托统计专家对数据进行了因子分析。
通过因子分析，专家发现在所收集的变量中，存在一些内在的联系，例如教师的学历、教学经验和对教学环境的满意度之间存在一定的关联。
通过因子分析，专家将这些变量归纳整合，得到了几个潜在的因子，如“教师水平”、“学校教学环境”等。
结果解读通过因子分析后，教育局得到了一些关键的结论。
首先，教师的学历、教学经验和对教学环境的满意度等因素构成了“教师水平”这一因子，这表明学校可以通过提升教师的学历和经验，改善教学环境来提高教学质量。
其次，学生的综合素质、学校的学习氛围等因素构成了“学校教学环境”这一因子，这表明学校可以通过加强学生的综合素质培养，营造良好的学习氛围来提高教学质量。
改进建议基于因子分析的结果，教育局提出了一系列的改进建议。
针对“教师水平”这一因子，教育局建议学校加强教师的培训和发展，提升教师的专业水平和教学能力；针对“学校教学环境”这一因子，教育局建议学校重视学生的综合素质培养，加强学校管理，营造良好的学习氛围。
主成分分析和因子分析实例
• 头两个成分特征值对应的方差累积占了总方差的 81.142% 称为累计方差贡献率 81.142% 累计方差贡献率为 81.142%，称为累计方差贡献率为81.142%。后面 的特征值的贡献越来越少。 的特征值的贡献越来越少。 累计方差贡献率达到85 的前k • 一般我们取 累计方差贡献率达到 85%左右 的前 k 个 一般我们取累计方差贡献率达到85%左右的前 主成分就可以了， 主成分就可以了 ， 因为它们已经代表了绝大部分 的信息 。 • Spss 中选取主成分的方法有两个 ： 一是根据特征 Spss中选取主成分的方法有两个 中选取主成分的方法有两个： 来选取； 根 ≥ 1 来选取 ； 另一种是用户直接规定主成分的 个数来选取。 个数来选取。
MATH(x1 ) = −0.806F1 + 0.353F2 PHYS(x 2 ) = −0.671F1 + 0.531F2 ⋮
Component Matrix
a
Component 1 2 MATH -.806 .353 PHYS -.674 .531 CHEM -.675 .513 LITERAT .893 .306 HISTORY .825 .435 ENGLISH .836 .425 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted.
Y2=0.183x1+0.275x2+0.265x3+0.158x4+0.225x5+0.220x6
主成分分析
为什么spss中只取了两个主成分呢？ 中只取了两个主成分呢？ 为什么 中只取了两个主成分呢
Total Variance Explained Initial Eigenvalues % of Compon Varianc Cumulati ent Total e ve % 1 3.735 62.254 62.254 2 1.133 18.887 81.142 3 .457 7.619 88.761 4 .323 5.376 94.137 5 .199 3.320 97.457 6 .153 2.543 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Extraction Sums of Squared Loadings % of Varianc Cumulati Total e ve % 3.735 62.254 62.254 1.133 18.887 81.142
因子分析法的经典案例
因子分析法的经典案例因子分析法是一种常用的多元统计分析方法，它可以帮助研究者发现变量之间的内在关联性，从而揭示数据背后的潜在结构。
在实际应用中，因子分析法被广泛运用于心理学、市场调研、金融分析等领域，为研究者提供了强大的工具和方法。
经典案例一，市场调研。
假设我们要对某种产品的市场需求进行调研，我们可以通过因子分析法来挖掘消费者对产品的偏好和需求。
我们收集了关于产品特性、价格、品牌、包装、口味等多个变量的调查数据，然后运用因子分析法来分析这些变量之间的内在关联性。
通过因子分析，我们可以发现消费者对产品的偏好主要集中在价格和品牌上，而对产品特性和口味的需求相对较低。
这样的分析结果可以为企业制定产品定位、市场推广和定价策略提供重要参考，有助于提升产品竞争力和市场份额。
经典案例二，心理学研究。
在心理学研究中，因子分析法常常被用来分析人格特质、心理健康、情绪状态等多维度数据。
例如，研究者可以通过调查问卷收集被试者的自我评价数据，包括情绪稳定性、社交能力、抑郁倾向等多个方面的变量。
然后，运用因子分析法来探索这些变量之间的内在结构，发现它们之间的共性因子和特质维度。
通过因子分析，我们可以发现这些变量之间的内在联系，揭示出人格特质和情绪状态的潜在结构，为心理学研究提供了重要的数据分析方法和结果解释。
经典案例三，金融分析。
在金融领域，因子分析法被广泛运用于资产组合管理、风险评估、投资决策等方面。
例如，投资者可以通过因子分析法来分析不同资产的收益率变化，挖掘出背后的共性因子和结构性关联性。
通过因子分析，投资者可以发现不同资产之间的相关性和共同波动因子，从而优化资产配置、降低投资风险、提高收益率。
总结。
因子分析法作为一种多元统计分析方法，具有广泛的应用价值和重要的理论意义。
通过以上经典案例的介绍，我们可以看到因子分析法在市场调研、心理学研究、金融分析等领域的实际应用，为研究者提供了强大的工具和方法。
因子分析法的经典案例不仅展示了其在实际问题中的应用效果，也为我们提供了深入理解和掌握这一方法的重要参考。
因子分析法典型案例
案例：基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton)教授曾经睿智地指出：在企业中，良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。
对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢？人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是：人力资源的价值计量是一个难题，使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段，未能登堂入室。
人力资源价值计量研究目的在于：用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报，为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。
2．高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂，在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素，对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源，几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。
3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中，如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值，一直是困扰人力资源价值计量的一个难题，许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量；未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现，这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值，因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽性及能动性，仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准，忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。
由于高级管理者人力资源存在某些特性。
因此，对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。
二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用，从而为了保留和争取人才，对企业的高级管理者进行有效的激励。
2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否，关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。
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转：SPSS因子分析 (因素分析)——实例分析
2011-03-22 16:29
/%CD%DA%BF%F3%B9%A4%C8%CB/blog/item/270b63812ec5c9 ac0cf4d2a7.html
提起因子分析那是老生常谈，分析人士大都喜欢讨论主成分与因子分析。
我也凑个热闹，顺便温习温习，时间长了就会很模糊。
一、概念
探讨存在相关关系的变量之间，是否存在不能直接观察到的但对可观测变量的变化其支配作用的潜在因子的分析方法就是因子分析，也叫因素分析。
通俗点：原始变量是共性因子的线性组合。
二、简单实例
现在有12个地区的5个经济指标调查数据（总人口、学校校龄、总雇员、专业服务、中等房价），为对这12个地区进行综合评价，请确定出这12 个地区的综合评价指标。
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三、解决方案
1、不同地区的不同指标不同，这导致目前我们拥有的5个指标数据很难对这12个地区给一个明确的评价。
所以，有必要确定综合评价指标，便于对比。
因子分析是一种选择，当然还有其他的方法。
5个指标即为我们分析的对象，直接选入。
2、描述统计选项卡。
我们要对比因子提取前后的方差变化，所以选定“初始分析结果”；现在是基于相关矩阵提取因子，所以，选定相关矩阵的“系数”；比较重要的还有KMO和球形检验，它告诉我们数据是不是适合做因子分析。
选定。
其他选择自定。
3、抽取选项卡。
提取因子的方法有很多，最常用的就是主成分法。
这里选主成分。
关于特征值，不想解释太多，这和显著性水平一样，都是统计学的一个基本概念。
因为参与分析的变量测度单位不同，所以选择“相关矩阵”，如果参与分析的变量测度单位相同，则考虑选用协方差矩阵。
4、是否需要旋转？因子分析要求对因子给予命名和解释，对因子旋转与否取决于因子的解释。
如果不经旋转因子已经很好解释，那么没有必要旋转，否则，应该旋转。
这里直接旋转，便于解释。
至于旋转就是坐标变换，使得因子系数向1和0靠近，对公因子的命名和解释更加容易。
5、要计算因子得分，就必须先写出因子的表达式。
而因子是不能直接观察到的，是潜在的。
但是可以通过可观测到的变量获得。
前面说到，因子分析模型是原始变量为因子的线性组合，现在我们可以根据回归的方法将模型倒过
来，用原始变量也就是参与分析的变量来表示因子。
从而得到因子得分。
因子得分作为变量保存，对于以后深入分析很有用处。
四、结果解释
1、验证数据是否适合做因子分析。
一般认为分析变量的相关矩阵中相关系数多数大于0.3，则适合做因子分析；但从KMO=0.575检验来看，不太适合因子分析。
由于数据较少，所以球形检验和KMO的结果有些矛盾。
这里主要是为了简单介绍因子分析，所以，不看重这一结果。
2、因子方差表，提取因子后因子方差的值均很高，表明提取的因子能很好的描述这5个指标。
方差分解表也表明前两个因子能够解释5个指标的93.4%。
碎石图表明，从第三个因子开始，特征值差异很小。
综合以上，提取前两个因子最好了。
3、由旋转因子矩阵可以看出，经旋转后，因子便于命名和解释。
因子1主要解释的是服务、校龄、房价，可以命名为社会福利因子；而因子2主要解释的是其余两个指标，总人口和总雇员。
可以命名为人口因子。
因子分析要求，最后得到的因子之间没有相关性，而因子转换矩阵显示，两个因子相关。
可见，对因子进行旋转是完全有必要的。
4、因子系数，没有什么好解释的，因子得分就是根据这个系数和标准化后的分析变量得到的。
不多说，其次，在数据视图中可以看到因子得分变量。
很有用的，后面会讲到。
5、结果：经过因子分析，我们的目的实现了，找到了两个综合评价指标，即人口因子和福利因子。
从原来的5个指标挖掘出2个潜在的综合指标。
可以对12个地区很方便的给出评价。
不过，既然已经做了因子分析，如果就这么结束，未免太唐突了。
具体如何来做，会写在下一篇的。