SPSS因子分析报告实例操作步骤

SPS咽子分析实例操作步骤

实验目的：

弓I入2003~201部全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、

热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。

实验变量：

以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。

实验方法：因子分析法

软件：spss19.0 操作过程：

第一步：导入Excel数据文件

1. open data document ------- o pen data ------- o pen；

2. Opening excel data source OK.

2. ------------------------------------------------------------- 降维：在最上面菜单里面选中Analyze ------------------------------------------ Dimension Reduction Factor ，变量选择标准化后的数据.

3. 点击右侧 Descriptive ，勾选Correlation Matrix 选项组中的

Coefficients 和 KMO and Bartlett ' s text of sphericity, 点击 Continue.

Factor Anafysas; Descriptive'S

-St^ tistics -------------------------------------------

■ ■□■■■■■Man ■>^■■■■1 m ■■■ im ■■■■MBIII ■■ ■■■ nMBiinai ■■■ ma ・・・

□ ^Univariate descriptives

hf li” ii-tliliRtlli iiiar-llii M III ■—Bllimi Hi nill^

Q Initial sotuSon Correlation Matrix R CoefTidents

E Inv&rss

U Signmcance leveisU Reproduced :Determinant

[. _■ Ant -image

V KMO and Bartlett's t&st of sphericity

[continue [ Can 用][ Help J

4. 点击右侧 Extraction, 勾选 Scree Plot 和 fixed number with factors 默认3个，点击Continue.

5. 点击右侧Rotation ,勾选Method选项组中的Varimax;勾选Display 选项组中的Loding Plot(s);点击Continue.

6. 点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression ;勾选Display factor score coefficient matrix ; 点击Continue.

刮Factor Analysis: Factor Scores

1/沧a用as variables IHM ■■■■KII ■■■ ■■ I

Method •-i

(o-1Regression

] © Bartlett

O Anderson-Rubin

, Oi&pla/fader score Meffieiert matrix

[cortinue -Cancel Help

■—一』. _ • _ - 一」

7. 点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format 选项组中所有选项，将Absolute value blow 改为0.60 ,点击Continue.

8. 返回主对话框，单击OK.

输出结果分析：

1.描述性统计量

Descriptive Statistics

该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。

2.KMO^n球形Bartlett 检验

该表给出了因子分析的KMO! Bartlett 检验结果。从表中可以看出，Bartlett 球度检验的概率p值为0.000,即假设被拒绝，也就是说，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KM(M为0.744,根据KMQt£量标准可知，原变量适合进行因子分析。

3. 因子分析的共同度

表格所示是因子分析的共同度。表格第二列显示初始共同度，全部为1.000 ;第三列是按照提取3个公因子得到的共同度，可以看到只有“采矿业”的共同度稍低，说明其信息丢失量稍严重。

4. 因子分析的总方差解释

该表由3部分组成，分别为初始因子解的方差解释、提取因子解的方差解释和旋转因子解的方差解释。

Initial Eigenvalues 部分描述了初始因子解的状况。弟一个因子的

特征根为3.079，解释7个原始变量总方差的43.992%;第二个因子的特征根为2.353,解释7个原始变量总方差的33.608%,累计方差贡献率为77.600%;第三个因子的特征根为1.046，解释7个原始变量总方差的14.941%,累计方差贡献率为92.541%,也就是说，三个变量解释了所有7 各变量的90恕上，且也只有这三个变量的特征值大于1。

Extraction Sums of Squared Loadings 部分和Rotation Sums of Squared Loadings部分描述了因子提取后和旋转后的因子解。从表中看出, 有三个因子提取和旋转，其累计解释总方差百分比和初始解的前三个变量相同，但经旋转后的因子重新分配各个因子的解释原始变量的方差，使得因子的方差更接近，也更易于解释。

Scree Plot

1-

利用因子分析的碎石图可以更加直观的发现最优因子的数量。在碎石图中，横坐标表示因子数目，纵坐标表示特征根。从图中可以看出，前三