内容发布更新时间 : 2024/12/27 20:47:08星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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并将六个变量移入Variables框中。

图7.1 因子分析主界面

2. 点击Descriptives按钮，展开相应对话框，见图7.2。选择Initial solution复选项。这个选项给出各因子的特征值、各因子特征值占总方差的百分比以及累计百分比。单击Continue按钮，返回主界面。

图7.2 Descriptives子对话框

3. 点击Extraction按钮，设置因子提取的选项，见图7.3。在Method下拉列表中选择因子提取的方法，SPSS提供了七种提取方法可供选择，一般选择默认选项，即“主成分法”。在Analyze栏中指定用于提取因子的分析矩阵，分别为相关矩阵和协方差矩阵。在

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Display栏中指定与因子提取有关的输出项，如未旋转的因子载荷阵和因子的碎石图。在Extract栏中指定因子提取的数目，有两种设置方法：一种是在Eigenvalues over后的框中设置提取的因子对应的特征值的围，系统默认值为1，即要求提取那些特征值大于1的因子；第二种设置方法是直接在Number of factors后的矩形框中输入要求提取的公因子的数目。这里我们均选择系统默认选项，单击Continue按钮，返回主界面。

图7.3 Extraction子对话框

4.点击Rotation按钮，设置因子旋转的方法。这里选择Varimax(方差最大旋转)，并选择Display栏中的Rotated solution复选框，在输出窗口中显示旋转后的因子载荷阵。单击Continue按钮，返回主界面。

图7.4 Rotation子对话框

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5.点击Scores按钮，设置因子得分的选项。选中Save as variables复选框，将因子得分作为新变量保存在数据文件中。选中Display factor score coefficient matrix复选框，这样在结果输出窗口中会给出因子得分系数矩阵。单击Continue按钮返回主界面。

图7.5 Scores子对话框

6. 单击OK按钮，运行因子分析过程。 结果分析：

表7.1 旋转前因子载荷阵 表7.2 旋转后因子载荷阵

成份矩阵a

2 .503 .478 .605 .233 .357 .498 旋转成份矩阵a

x1 x2 x3 x4 x5 x6

1

成份

x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 成份

2 .795 .698 .815 -.335 -.209 -.072 -.662 -.530 -.555 .900 .857 .816 -.245 -.152 -. .867 .904 .953 提取方法 :主成分分析法。

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从表7.1中可以看出，每个因子在不同原始变量上的载荷没有明显的差别，为了便于对因

子进行命名，需要对因子载荷阵进行旋转，得表7.2。经过旋转后的载荷系数已经明显地两极分化了。第一个公共因子在后三个指标上有较大载荷，说明这三个指标有较强的相关性，可以归为一类，属于文科学习能力的指标；第二个公共因子在前三个指标上有较大载荷，同样可以归为一类，这三个指标同属于理科学习能力的指标。根据表7.3易得：

F1?0.064X1?0.085X2?0.137X3?0.332X4?0.378X5?0.432X6 F2?0.439X1?0.400X2?0.484X3?0.014X4?0.073X5?0.169X6

表7.3 因子得分系数矩阵

将每个学生的六门成绩分别代入F1、F2，比较两者的大小，F1大的适合学文，F2大的适合学理。

计算结果为学号是1、16、24的学生适合学文，其余均适合学理。

7.8 某汽车组织欲根据一系列指标来预测汽车的销售情况，为了避免有些指标间的相关关系影响预测结果，需首先进行因子分析来简化指标系统。下表是抽查欧洲某汽车市场7个品牌不同型号的汽车的各种指标数据，试用因子分析法找出其简化的指标系统。 品牌 A A A B B B C 文案大全

价格 21500 28400 42000 23990 33950 62000 2699发动机 1.8 3.2 3.5 1.8 2.8 4.2 2.5 功率 140 225 210 150 200 310 170 轴距 101.2 108.1 114.6 102.6 108.7 113.0 107.3 宽 67.3 70.3 71.4 68.2 76.1 74.0 68.长 172.4 192.9 .6 178.0 192.0 .2 176.0 轴距 2.639 3.517 3.850 2.998 3.561 3.902 3.179 燃料容量 13.2 17.2 18.0 16.4 18.5 23.7 16.6 燃料效率 28 25 22 27 22 21 26 实用标准文档

0 33400 38900 21975 25300 31965 27885 39895 39665 31010 46225 13260 16535 18890 19390 24340 45705 13960 9235 18890 19840 24495 22245 16480 28340 29185 4 68.5 70.9 72.7 72.7 74.7 73.5 74.5 75.5 70.3 77.0 67.9 69.4 72.5 72.7 74.1 73.6 66.7 62.6 73.0 69.7 69.2 74.4 71.0 74.4 74.4 C C D D D D E E E E F F F F F F F F F G G G G G G 2.8 2.8 3.1 3.8 3.8 3.8 4.6 4.6 3.0 5.7 2.2 3.1 3.1 3.4 3.8 5.7 1.8 1.0 3.4 2.5 2.5 2.7 2.0 3.5 3.5 193 193 175 240 205 205 275 275 200 255 115 170 175 180 200 345 120 55 180 168 200 132 253 253 107.3 111.4 109.0 109.0 113.8 112.2 115.3 108.0 107.4 117.5 104.1 107.0 107.5 110.5 101.1 104.5 97.1 93.1 110.5 103.7 106.0 113.0 108.0 113.0 113.0 176.0 188.0 .6 .2 206.8 200.0 207.2 200.6 .8 201.2 180.9 190.4 200.9 .9 193.2 179.7 174.3 149.4 200.0 190.9 193.0 209.1 .0 207.7 .8 3. 3.472 3.368 3.543 3.778 3.591 3.978 3.843 3.770 5.572 2.676 3. 3.330 3.340 3.500 3.210 2.398 1.895 3.389 2.967 3.332 3.452 2.911 3.564 3.567 16.6 18.5 17.5 17.5 18.5 17.5 18.5 19.0 18.0 30.0 14.3 15.0 16.6 17.0 16.8 19.1 13.2 10.3 17.0 15.9 16.0 17.0 16.0 17.0 17.0 24 25 25 23 24 25 22 22 22 15 27 25 25 27 25 22 33 45 27 24 24 26 27 23 23 解：令价格为X1，发动机为X2，功率为X3，轴距为X4，宽为X5，长为X6，轴距为X7，燃料容量为X8，燃料效率为X9，用SPSS找简化的指标系统的具体步骤同7.7。 此时在系统默认情况下提取因子，结果是只抽取了一个成分，从方差贡献来看，前三个成分贡献了90.9%,因此重复因子分析过程，并在第三步Extraction子对话框中的Number of factors后的矩形框中输入3，即为要提取的公因子的数目。因子分析结果如下：

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