主成分、因子分析步骤

主成分、因子分析步骤同占 八、概念具有相关关系的 p个变量，经过 线性组合后成为 k个不相关的新 变量减少变量个数， 以较少的主成分 来解释原有变量 间的大部分变异，适合于数据简化强调的是解释数 据变异的能力， 以方差为导向，主成分分析、因子分析步骤不 主成分分析因子分析将原数据中多个可能相 关的变量综合成少数几 个不相关的可反映原始 变量的绝大多数信息的 综合变量找寻变量间的内部相关 性及潜在的共同因素，适合做数据结构检测强调的是变量之间的相 关性，以协方差为导向, 关心每个变量与其他变点使方差达到最大量共同享有部分的大小是 否 需 要 旋 转是 否 有 假它将所有的变量的变异都考虑在内，因而没有误差项主成分分析作综合指标用，不需要旋转只是对数据作变换，故不需要假设只考虑每一题与其他题 目共同享有的变异，因而 有误差项，叫独特因素因子分析需要经过旋转才能对因子作命名与解释因子分析对资料要求需符合许多假设，如果假设 条件不符,则因子分析的结果将受到质疑子分析1【分析】-【降维】【因子分析】确定超收B上生V恃邂切g E狼等眩策夕爆岸青食直的吹班 分性别国迷必. 将取“ /辨 的殂琐 I班文U他（L。掌取消帮助(1)描述性统计量(Descriptives)对话框 设置KMO 和Bartlett的球形度检验(检验多变 量正态性和原始变量是否适合作因子分析)。(2)因子抽取(Extraction )对话框设置方法：默认主成分法。主成分分析一定要选主成分法 分析：主成分分析：相关性矩阵。输出：为旋转的因子匿抽取：默认选1.最大收敛性迭代次数：默认25.(3)因子旋转(Rotation)对话框设置因子旋转的方法，常选择“最大方差法”“输出”框中的“旋转解”。ffl因子分析:旋转X_方法:。克。粟大必欣方值也最大万基法91聂太平阂伯法O 直榜 Oblriin 打法9)。Pronsx(P)Delta(D): o I KappafK)以涌出“旋就帼孰/雷通最大收效性选代承教Q9：亘（4）因子得分（Scores）对话框设置“保存为变量”，则可将新建立的因子得分储存至数据文件中，并产生新的变量名称因子分析；因子程分保存打唠能窘I一天法回臼O BartlettfE)O Ariderson -Rub in (A)色显示国孑得分系敷疑曲,联EiiimnirmimaiBirami rmi ,mi am ir J（5）选项（Options）对话框设置圈因子分析;选项缺失馍urB-niB mm v-tBimn ami按列表排辞案(9 II AT 111 - J IUI 1，一 III1111 11141 1c揍对板除个氟(巴),也用均值孥艳虫-第敷显系格式-_按大小怫序（冬事间小翥故也）桀对伯如下包：-12结果分析(1) KMO 及 Bartlett s 检验KMO和Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。Bartlett的球形度检验 近似卡方dfSig.5153.7846.706当KMO值愈大时，表示变量间的共同因子愈多，愈适合作因子分析。根据Kaiser的观点,当 KMO 0.9（很棒）、KMO 0.8（很好）、KMO 0.7 （中等）、KMO 0.6 （普通）、KMO 0.5（粗劣）、KMO 0.5 （不能接受）。（2）公因子方差公因子方差起始撷取卫生1.000.855饭量1.000.846等待时间1.000.819味道1.000.919亲切1.000.608撷取方法：主体元件分析。Communalities （称共同度）表示公因子对各个 变量能说明的程度，每个变量的初始公因子方差 都为1,共同度越大，公因子对该变量说明的程 度越大，也就是该变量对公因子的依赖程度越 大。共同度低说明在因子中的重要度低。一般的 基准是0.9（很棒）、KMO 0.8 （很好）、KMO 0.7 （中等）、KMO 0.6（普通）、KMO 0.5 （粗劣）、KMO j4跖11可。的I117，篝T耶Tfl1 I7M肉Wl”3%蚓12.打举切-.72713-1 Ml江亨US白9It HI2T29*好方3524ED1T言#1KJF113?11 tli22的诲1X374911*221】制1371FI.J5发同陶4W1上海221 ri韭事1味同1师峰轴睡事既?M5K34MMID二制1犍蜩如粒114J4244zr.5 7(-D5E-1MM11N.T1忸翟靠社iin47 idM势手帕W山 ip9M11F*IM 11如依归口2)M113941JV1 MN1JWUJ W31帕瞽外通J1T5S3TJHT1的温Ui5421SD1?&419 ItifiB74骗-%?咕614W&516山东115 W3D St12.MJ3MM.n9 86-11M3涮W16101 M23M _A4西曲IU23-?Mi4因子得分显示在SPSS的数据窗口里。通过因子得分计算主成分得分。(7)主成分得分主成分的得分是相应的因子得分乘以相应方差的算数平方根。即：主成分1得分=因子1得分乘以3.568的算数平方根主成分2得分=因子2得分乘以1.288的算数平方根【转换】一【计算变量】数个科院芟夏i 口欣*2jft #成主土区FW1J第RTf工的1丽 械吧JtH图-蔺 肋*?*1*1，皆售千科理REGR fectar sccrg i 1 .FEGR fMtor xm 21.城施里i HeMStU工甲底胸个茎推事条幅LiLrwnffrbi 。曲IhJldl kndi：2j 即就可 an sort. 卜McOj 5 TrincCSD#B- -*&I3 mtk印r 的工里方 怕.HUrHMpr骞呆力+火Jfe(8)综合得分及排序综合得分是按照下列公式计算:3.5681 .琢*主成分I得分 +*主成分 2得分3.5 钿 + L28X3.56R + L28X化简得:综合得分Y为:【数据】【排序个案】