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SPSS中因子分析的步驟是怎樣的
2017-01-22
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SPSS中因子分析的步驟是怎樣的

因子分析定義


因子分析是研究從變量群中提取共性影子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，是將現(xiàn)實(shí)生活中多種相關(guān)和重疊的信息進(jìn)行合作和綜合，將原始的多個(gè)變量和指標(biāo)變成較少的幾個(gè)綜合變量和綜合指標(biāo)的一種分析方法。通常是選出比原始變量個(gè)數(shù)少，能解釋原來(lái)變量和綜合指標(biāo)的一種分析方法。通常是選出比原始變量個(gè)數(shù)篩，能解釋原來(lái)變量的主要信息，以便濃縮數(shù)據(jù)的變量，即所謂的因子，可以用以解釋資料的綜合指標(biāo)。



因子分析法的特點(diǎn)


1.因子變量的數(shù)量遠(yuǎn)少于原有的指標(biāo)變量的數(shù)量，多音字變量的分析能減少分析中的計(jì)算工作量；

2.因子變量不是對(duì)原有便利的取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重新組構(gòu)，它能反映原有變量大部分的信息；

3.因子變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系，對(duì)變量的分析比較方便；

4.因子變量具有命名解釋性，即該變量是對(duì)某些原始變量信息的綜合反映。


SPSS中的因子分析步驟


因子分析過(guò)程是對(duì)一個(gè)案例進(jìn)行的最簡(jiǎn)單分析，雖然不能得到較滿意的結(jié)果，但通過(guò)初步分析可以對(duì)研究的問(wèn)題有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí)，對(duì)進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析有很大的幫助。這里主要介紹SPSS因子分析的3個(gè)重要步驟：


1.因子提?。和ㄟ^(guò)分析原始變量之間的相互關(guān)系，從中提交較少的因子。提取方法是利用選擇本數(shù)據(jù)得到因子負(fù)荷矩陣。求解因子負(fù)荷矩陣的方法有很多，如主軸因子法等。使用因子負(fù)荷矩陣求解變量相關(guān)的矩陣的特征值，根據(jù)特征值的大小確定數(shù)量。


2.因子旋轉(zhuǎn)：因子分析中的一個(gè)重要目的是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。利用因子提取方法得到的結(jié)果雖然保證了因子之間的不相關(guān)，但因子對(duì)變量的解釋能力較弱，不容易解釋和命名。通過(guò)因子模型的旋轉(zhuǎn)變化，使公共因子的負(fù)荷和數(shù)更接近于1或0、使得到的公共因子對(duì)變量的命名和解釋更加容易。進(jìn)行正交換可以保證變換后各因子仍正交，但如果經(jīng)過(guò)正交交換后對(duì)公共因子仍不能解釋，可以進(jìn)行斜交旋轉(zhuǎn)變換。


3.計(jì)算因子得分：使用因子表示原始變量，需要知道因子和原始變量之間的線性關(guān)系。計(jì)算因子得分的主要方法有回歸法、巴特利特法和Anderson-Rubin法。


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