ppt课件-社会统计分析方法-spss软件应用(第11章因子分析)
(整理)spss统计分析-三大检验-回归诊断-因子分析
根据男性(nánxìng)和女性两 种性别观察其身高均值情况
单因素方差分析， 原假设H0:总体中男性和 女性在身高无显著差异， 即所有总体的均值都相 等。由于sig大于0.05，就
接受H0，认为两组身高无源自显著差异。第六页，共五十三页。
• 单样本T检验,主要用于检验单个变量的均值与指定的检验 值之间是否存在(cúnzài)显著性差异,
方差分析结果中F 统计量等于4123， 概率(gàilǜ)p,0.000 小于显著性水平
0.05，所以该模 型是有统计学意 义的，人均可支 配收入与人均消 费性支出之间的 线性关系是显著
的。
回归系数表列出来本案例进 行的医院回归模型常数项、 回归系数的估计值和检验的 结果。可见 b0=158.512,b1=0.756,故回 归方程如下： 年人均消费性支出 (zhīchū)=158.512+0.756*年 人均可支配收入，即人均可 支配收入每增加一个单位， 年人均消费性支出(zhīchū)增 加0.756个单位。
第十八页，共五十三页。
卡方检验 〔非参数检验 〕 (jiǎnyàn)
(jiǎnyàn)
• 卡方检验是用来判断样本是否(shì fǒu)来自一种总体的检验方 法。就是根据样本的频率来推断总体的分布是否具有显著 差异。
第十九页，共五十三页。
〔两种特征(tèzhēng)是否在总体分布独立〕
• 先看到的第一个表格就是(jiùshì)交叉表，婚姻状况为行、住 房满意为列
第三十三页，共五十三页。
实例操作略，直接看实例结果(jiē guǒ)及分析
• 描述性统计表显示(xiǎnshì)了国有经济单位、集体经济单位等 七个指标的描述统计量。
第三十四页，共五十三页。
spss基础操作及应用PPT课件
4、提供独有的菜单命令向程序文件的转换 功能。几乎每一个对话框都有“Paste”（粘 贴）按钮。可将菜单操作命令直接转换为 程序命令。用户可将命令文件保存或编辑， 也可直接执行该程序文件。因此，编写程 序文件时也不需记忆大量的命令，为高级 用户对数据实现自动分析提供了强有力的 帮助。
8
5、详细的在线帮助(Help)信息。根据不同 层次的用户提供不同的帮助,在使用过程中 用户可以方便地获得相关的帮助信息,也可 直接连接到SPSS Internet主页,查询有关该软 件的最新信息。
可在编辑编辑editedit菜单的选项菜单的选项optionsoptions命令中打开货币命令中打开货币currencycurrency选项卡进行设置其中全部数值选项卡进行设置其中全部数值allallvaluesvalues用于设置首前缀用于设置首前缀prefixprefix尾后缀尾后缀suffixsuffix字符负数字符负数negativevaluenegativevalue栏用于设置负数的首栏用于设置负数的首prefixprefix尾尾suffixsuffix字符系统默认负数的首字符是字符系统默认负数的首字符是小数点分隔符小数点分隔符decimalseparatordecimalseparator栏用于设置小数点的符栏用于设置小数点的符号默认为圆点号默认为圆点periodperiod也可定义为逗号也可定义为逗号commacomma
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1.2.3 SPSS for Windows的启动
单击“开始”按钮，打开“开始”菜单， 指向“程序”项，选择（单击）“SPSS for Windows\/SPSS for Windows”；或桌面的快 捷方式上双击SPSS for Windows的图标，即 可启动SPSS，SPSS启动成功后出现SPSS的 主画面，进入预备工作状态。
SPSS 因子分析和主成分分析
实验课：因子分析实验目的理解主成分（因子）分析的基本原理，熟悉并掌握SPSS中的主成分（因子）分析方法及其主要应用。
因子分析一、基础理论知识1 概念因子分析（Factor analysis）：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析（Principal component analysis）：是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法，而实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。
2 特点（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
3 类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R 型和Q 型两种。
当研究对象是变量时，属于R 型因子分析； 当研究对象是样品时，属于Q 型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型和Q 型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
SPSS因子分析法-例子解释
因子分析的根本概念和步骤一、因子分析的意义在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比拟全面、完整的把握和认识。
例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、工程经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如根底课成绩、专业根底课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。
虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面准确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入〞和“产出〞并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在：计算量的问题由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。
虽然，现在的计算技术已得到了迅猛开展，但高维变量和海量数据仍是不容无视的。
变量间的相关性问题收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。
例如，高校科研状况评价中的立项课题数与工程经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业根底课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。
而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。
例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，则会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。
类似的问题还有很多。
为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丧失和信息不完整等问题的产生。
为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丧失。
因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。
因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。
《SPSS基础应用》课件
数据收集
收集消费者行为数据，包括购买 记录、浏览记录、搜索记录等。
使用SPSS进行聚类分析，将消费 者划分为不同的群体，了解不同 群体的购买偏好和行为特征。
关联规则分析
通过关联规则分析，发现消费者 在购买过程中的关联和协同关系 。
总结词
通过SPSS软件对消费者行为数据 进行分析，了解消费者的购买偏 好和决策过程。
路径分析
通过路径分析，了解消费者在购 买决策过程中的路径和决策过程 。
案例三：企业销售数据分析
总结词
通过SPSS软件对企 业销售数据进行统计 分析，了解销售趋势 和预测未来销售情况 。
数据收集
收集企业销售数据， 包括销售额、销售量 、客户信息等。
时间序列分析
使用SPSS进行时间 序列分析，发现销售 数据的趋势和周期性 变化。
预测模型
建立预测模型，预测 未来销售情况，为企 业制定销售策略提供 依据。
市场细分
通过市场细分，了解 不同市场的销售情况 和竞争情况，制定针 对性的销售策略。
THANKS
谢谢
重命名、复制和删除等操作，以保持数据的一致性和准确性。
03
CHAPTER
SPSS基本统计分析
描述性统计分析
总结词
描述数据的基本特征
详细描述
通过描述性统计分析，可以计算出数 据的均值、中位数、众数、标准差等 统计指标，从而了解数据的基本特征 和分布情况。
比较均值分析
总结词
比较两组数据的均值是否有显著差异
可扩展性
SPSS提供了丰富的插件和宏语言编程接口，用 户可以根据自己的需求进行定制和扩展。
02
CHAPTER
SPSS数据管理
数据导入与导
基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析
基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析基于SPSS统计软件的因子分析法及实证分析一、引言因子分析法是一种常用的数据降维分析方法，旨在通过识别出观测变量之间的潜在因子结构，以更简洁的方式解释数据的变异。
同时，SPSS统计软件作为一种强大的分析工具，提供了直观的界面和丰富的功能，可以便捷地进行因子分析。
二、因子分析法原理因子分析法的核心思想是将大量的变量转化为潜在的少数几个因子，这些因子能够解释观测变量之间的共同方差。
具体步骤如下：1. 数据准备：需要一组观测变量，这些变量应该是连续变量，并且样本量要足够大。
2. 制定假设：设定因子数量或某些特定的加载限制。
3. 提取因子：使用SPSS的因子分析功能进行因子提取，常用的方法有主成分分析和极大似然估计法。
4. 因子旋转：对提取出的因子进行旋转，以使得因子更具解释性，常用的方法有正交旋转和斜交旋转。
5. 因子解释：根据各个因子的载荷以及因子之间的相关关系，解释这些潜在因子代表的含义。
三、SPSS软件的因子分析功能SPSS软件提供了丰富的因子分析功能，使用者可以根据自身需求进行定制化的分析。
具体步骤如下：1. 导入数据：首先需将需要进行因子分析的数据导入SPSS软件中。
2. 变量选择：根据研究目的和实际情况，选择需要进行因子分析的变量。
3. 因子提取：选择适当的因子提取方法，并设置主成分个数或提取的因子个数。
4. 因子旋转：选择适当的因子旋转方法，并设定旋转的目标。
5. 结果解释：根据因子载荷矩阵和因子之间的相关关系解释因子的意义，并给出结论。
四、实证分析为了进一步说明因子分析法在实证研究中的应用，以消费者偏好研究为例进行实证分析。
1. 数据收集：收集消费者对不同品牌产品的评价数据，包括外观、品质、价格、口碑等多个变量。
2. 数据处理：将收集到的数据导入SPSS软件中，并进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。
3. 因子分析：运用SPSS的因子分析功能，提取潜在因子结构，并进行因子旋转以获得更具解释性的结果。
因子分析
2.1概述
因子分析
因子分析是多元统计分析的一个重要分支。主要目的是浓缩数 据。通过对诸多变量的相关性研究，可以用假想的少数几个变量，来 表示原来变量的主要信息。 因子分析最初是由英国心理学家C.Spearman提出的。目前因子 分析在心理学、社会学、经济学、人口学、地质学、生理学，甚至在 化学和物理学中都得到了成功的运用。它的运用主要有两个方面：一 是寻求基本结构，简化观测系统。通常采用因子分析的方法将为数众 多的变量减少为几个新因子，以再现他们之间的内在联系；二是用语 于分类，将变量或者样本进行分类，根据因子得分值在因子轴所构成 的空间中进行分类处理。
2.3因子模型与主成分模型的区别
请注意因子模型 X1=a11f1+a12f2+…+a1mfm+e1
…
Xk=ak1f1+ak2f2+…+akmfm+ek
与主成分模型
Y1=b11X1+b12X2+…+b1mXk
…
Yk=b1kX1+b2kX2+…+bkKXk
之间的区别：公共因子在因子模型等号的右边，主成分在主成分模型等号 的左边。虽然在一定的条件下，等号左右边是可以转换的，但还需注意， 在因子模型中，除了公共因子外，还有特殊因子，也就是说公共因子只解 释了原来变量的部分方差，而主成分解释了原来变量的全部方差。
同理可求出a3，… ，am。
（2）ε 未知，求负载矩阵A的实际方法（事实上我们不知道ε ） 现ε 未知，先用R（X）代替R*（X），按照上面的方法求出对应于 R（X）的最大特征根λ1的、标准化了的（长度为1的）特征向量b1， a1= 1。若R（X）-a1a1t接近对角阵，则说明剩下的 b1
第章：SPSS统计分析方法及应用PPT课件
课程介绍
1/13/2020 12:14 PM
浙江树人大学管理学院
0
0. SPSS课程要求
1) 教学安排
讲课：24学时 上机：8学时 共计：32学时 考试：平时成绩（30%）+期末成绩（70%）
教材： SPSS统计分析方法及应用(第二版)，薛薇，电子工业出版 社，2011。
发现这一个秘密之和，超市将啤酒和尿布放了一起，使 得啤酒和销量都大大的提高。
咨询公司发现这一秘密的手段就是我们课程的关联分析。 没有3/2020 12:14 PM
浙江树人大学管理学院
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1. SPSS概述
1) SPSS的产生背景
随着计算机的普及，数据库的广泛应用，积累了各种各 样的数据。这些数据的特点是数据量大、杂乱无章！如何从 这些数据中得到有价值的信息？这就是统计分析所研究的内 容，而SPSS正是用于统计分析、研究的软件工具。
1/13/2020 12:14 PM
浙江树人大学管理学院
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3) 为什么要学习SPSS
我们讲了微积分、线性代数、概率论与数理统计、统计 学等课程，西方经济学、管理学等课程，如何将这些课程完 整的结合在一起用于生产实践？
SPSS统计分析方法及应用，用定量的方法，研究经济和 管理，应用于经济和管理，使得决策有依据，更科学、优化。
1/13/2020 12:14 PM
浙江树人大学管理学院
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2 SPSS使用基础
SPSS 软件运行过程中会出现多个界面，各个界面 用处不同。其中，最主要的界面有三个：数据编辑窗口、结 果输出窗口和语句窗口。
1) 数据编辑窗口
启动SPSS 后看到的第一个窗口便是数据编辑窗口。在 数据编辑窗口中可以进行数据的录入、编辑以及变量属性的 定义和编辑，是SPSS 的基本界面。
统计分析方法PPT课件
05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合，从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种 类型的图表，如柱状图、折线图、饼 图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如，通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差，通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据，因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用，如经济学、市场营销、医 学等。
02
《spss使用教程》课件
01
01
02
03
04
CHAPTER
SPSS在数据分析中的应用
描述市场状况
使用SPSS对市场数据进行统计分析，可以描述市场状况，了解市场趋势和消费者需求。
预测市场趋势
通过SPSS的预测模型，可以对市场趋势进行预测，帮助企业制定合理的营销策略。
竞争分析
利用SPSS对竞争对手进行分析，了解竞争对手的市场份额和营销策略，从而调整自身策略。
情感分析
数据收集
收集消费者对品牌的评价数据，包括品牌知名度、美誉度、忠诚度等。
因子分析
通过因子分析找出影响品牌形象的主要因素，为品牌定位和传播提供依据。
关联规则挖掘
挖掘品牌形象之间的关联规则，发现品牌形象之间的相互影响和关联。
通过SPSS分析品牌形象，了解品牌在消费者心中的认知和评价，为品牌管理和市场推广提供指导。
总结词
数据导入、整理数据
详细描述
在SPSS中，您需要先导入数据才能进行分析。数据可以来自多种来源，如Excel、CSV、数据库等。在导入数据后，您需要检查数据的完整性，并进行必要的整理，如删除重复项、处理缺失值等。
数据编码、数据标签化
总结词
对于某些变量，可能需要进行数据编码或标签化。例如，将分类变量（如性别）转换为数字代码，或将数字变量（如年龄）转换为更易于理解的标签（如儿童、青少年、成人）。
数据收集
收集消费者调查数据，包括消费者的基本信息、购买行为、产品评价等。
描述性统计分析
对数据进行描述性统计分析，如计算频数、均值、标准差等，了解数据的基本特征。
信度分析
通过信度分析检验问卷的一致性，确保数据可靠性。
因子分析
通过因子分析找出影响消费者行为的主要因素，简化数据结构。