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文档简介
一、因子分析举例,收集到某年全国31个省市自治区各类经济单位包括国有经济单位、集体经济单位、联营经济单位、股份制经济单位、外商投资经济单位、港澳台经济单位、其他经济单位的年人均收入数据,现希望对全国各地区间人均收入的差异性和相似性进行研究。,1)考察原有变量是否适合进行因子分析,2)提取因子(3种方法),3)因子模型,4)因子的命名解释,5)计算因子得分,6)各省市自治区的综合评价,可利用因子得分变量对地区进行对比研究(1)观察因子得分变量的散点图,1北京9上海19广东,6)各省市自治区的综合评价,可利用因子得分变量对地区进行对比研究(2)依据因子得分变量进行综合评价:因子加权总分法权重:专家打分两个因子的方差贡献率,二、已知:美国洛杉矶对12个人口调查区调查的数据如下(data15-01):,其中:no:编号,pop:总人口,school:中等学校平均校龄,employ:总雇员数services:专业服务项目,house:中等房价要求:1、进行因子分析2、按提出的新因子进行聚类分析,1、因子分析:操作步骤,Analyze,结果分析:,给出了各变量的均值、标准差及样本个数,相关系数矩阵表:给出了任意两变量间的相关系数和相应的显著性概率,总方差解释表,碎石图:可初步得出保留两个因子将能概括绝大部分信息。,因子矩阵:旋转前的因子提出结果用这两个因子代替5个原始变量,可以概括原始变量所包含信息的93.4%。但是要想对两个因子进行命名则比较困难。,旋转后的因子矩阵:旋转后负荷系数已经明显地向两极分化。因子1:福利条件因子因子2:人口因子,因子得分系数矩阵:根据因子得分系数和原始变量的标准化值可计算每个观测量的各因子的得分数。并可据此对观测量进行进一步的分析。,因子分数的协方差矩阵:两个新因子之间的相关矩阵,两因子是完全不相关的。,旋转后的因子载荷图:,形成两个新变量:fac1_1,fac2_1,2、按生成的新变量进行聚类分析(1),(2),(3)在主对话框,单击Statistics,(4)在主对话框,单击Plots,(5)在主对话框,单击Method,(6)在主对话框,单击Save,结果分析:,观测量处理摘要表,各类成员表,冰柱图,聚类谱系图:按组间连接法聚类,聚类后形成的三个新变量,三、大学生电脑需求分析,1、数据来源及说明数据来自西安交通大学管理学院研究生的调查问卷。变量说明:,2、结果分析,1)数据描述,2)聚类分析,采用K-
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