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1、一、因子分析1 因子分析的基本思想1.1 因子分析的基本出发点将原始指标综合成较少的指标,这些指标能够反映原始指标的绝大部分信息(方差),这些综合指标之间没有相关性。1.2 因子变量的特点 (1)这些综合指标称为因子变量,是原变量的重造;(2)个数远远少于原变量个数,但可反映原变量的绝大部分方差;(3)不相关性;(4)可命名解释性。2 因子分析的基本步骤(1)确认待分析的原始变量是否适合作因子分析;(2)构造因子变量;(3)利用旋转方法使因子变量具有可解释性;(4)计算每个样本的因子变量得分。3 因子分析的数学模型数学模型(xi为标准化的原始变量;Fi为因子变量;kData Reduction
2、-Factor;(2)选择参与因子分析的变量到Variables框;(3)Discriptive:分析是否适合做因子分析;(4)Extraction:选择构造因子变量的方法,默认主成分分析法。Extract框:指定确定因子个数的标准;(5)Rotation:择因子载荷矩阵的旋转方法。默认是不进行旋转。一般可以选择Varimax选项采用方差极大法旋转。(6)Scores:Save as variables:将因子得分存成一个名为FACn_m的SPSS变量中,其中:n是因子变量的名,以数字序号的形式表示;m表示是第几次作的。Display factor score coefficient matrix项表示:以矩阵的形式
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