因子分析报告实例操作步骤

1、精选优质文档-倾情为你奉上PSS因子分析实例操作步骤实验目得:引入200203年全国得农、林、牧、渔业，采矿业,制造 业电力、热力、燃气及水生产与供应业,建筑业，批发与零售业,交通运输、仓储与邮政业7个产业得投资值作为变量,来研究其对全国总固定投资得影响。实验变量:以年份，合计(单位:千亿元),农、林、牧、渔业,采矿业,制造 业电力、热力、燃气及水生产与供应业,建筑业,批发与零售业，交通运输、仓储与邮政业作为变量。实验方法:因子分析法软件:sps1、0操作过程：第一步:导入Ecl数据文件1. oedaa doumentoen daopen;、Opeing excldat ucOK、第二步:1、

2、数据标准化:在最上面菜单里面选中Aazeescriptive StisicsK(变量选择除年份、合计以外得所有变量)、2. 降维:在最上面菜单里面选中AnalzeDmenonductonFactor，变量选择标准化后得数据、3. 点击右侧Descri,勾选rretn Matrix选项组中得Coefficies与O and artletts textspherciy,点击otnue、4、点击右侧Extrcton，勾选Scr lot与ednme ith actrs,默认个,点击Cotinu、点击右侧Rottion,勾选eod选项组中得Varx;勾选Dily选项组中得Lilot(s）;点击Cotiu

3、e、6、点击右侧Sores，勾选Mtd选项组中得egresn；勾选ispla fatosoreoeffientari;点击Cntinue、7、点击右侧Ots,勾选Ceffcient Dipay orma选项组中所有选项，将Abolute vaue blow改为0、0，点击Cntinue、8、返回主对话框，单击O、输出结果分析:1、描述性统计量Descritve SttstcsMinimumMaumMatd、 Deviati农、林、牧、渔业13、279、737、641、97515采矿 业11、69、5、0082、709制 造 业1、447、072、69002、205电力、热力、燃气及水生产与供应

4、业113、315、00、3545、21建 筑 业1、2、7、9556、802批发与零售业112、1018、52、5、5553交通运输、仓储与邮政业1、28、392、912、9ValidN (stwise)1该表提供分析过程中包含得统计量,表格显示了样本容量以及11个变量得最小值、最大值、平均值、标准差。2、KMO与球形artlett检验KO and Batletts TstKiser-eye-Olkin Meaue f Samingdequay、44Brtets Ttof SpherciyAprox、 Ci-Sqae9、22df21Si、00该表给出了因子分析得KMO与atet检验结果。从表中

5、可以瞧出,tle球度检验得概率p值为0、00,即假设被拒绝,也就就是说,可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KMO值为0、74,根据KMO度量标准可知,原变量适合进行因子分析。3、因子分析得共同度mualitesitilacoZsco(农、林、牧、渔业)1、000、83Zscoe: 采矿 业、000、74Zscor: 制 造业1、00、974Zsore(电力、热力、燃气及水生产与供应业）1、0、9Zscor: 建 筑 业1、00、9Zscre(批发与零售业)1、00、965score(交通运输、仓储与邮政业）1、000、95Etraction Mehod：Principal one

6、n nalysi、表格所示就是因子分析得共同度。表格第二列显示初始共同度,全部为1、0;第三列就是按照提取3个公因子得到得共同度,可以瞧到只有“采矿业”得共同度稍低,说明其信息丢失量稍严重。4. 因子分析得总方差解释otal arian Expliedontiil EgenausExtractionS of Suae oaingsRoation Su of Square LadingsotloarianceCmulatieoa%f VrianceuulatieTotal% of VanceCumulaiv %3、073、99243、23、07943、943、9922、66037、997、992

7、2、3333、0877、6002、3533、6077、60、463、171、51631、0461、9419、1、04614、4192、51、47221、052、544、413、0598、446、091、399、845、01、5299、977、00、03100、000Exrction t： Pricipal pnnt Aai、该表由3部分组成,分别为初始因子解得方差解释、提取因子解得方差解释与旋转因子解得方差解释。Iiial Eienalues部分描述了初始因子解得状况。第一个因子得特征根为3、07,解释7个原始变量总方差得4、992%;第二个因子得特征根为2、353，解释7个原始变量总方差得3

8、、608%,累计方差贡献率为7、0;第三个因子得特征根为、46，解释7个原始变量总方差得、91%,累计方差贡献率为92、51,也就就是说,三个变量解释了所有7各变量得0%以上,且也只有这三个变量得特征值大于1。Extactio Sum ofSqardLoading部分与 Ratn umso quaredLadigs部分描述了因子提取后与旋转后得因子解。从表中瞧出,有三个因子提取与旋转,其累计解释总方差百分比与初始解得前三个变量相同,但经旋转后得因子重新分配各个因子得解释原始变量得方差,使得因子得方差更接近,也更易于解释。5. 碎石图利用因子分析得碎石图可以更加直观得发现最优因子得数量。在碎石图

9、中，横坐标表示因子数目,纵坐标表示特征根。从图中可以瞧出,前三个因子得特征跟都很大,从第四个开始,因子得特征根都小于一,且连线变得较平缓，及前三个因子对解释变量得贡献最大,6. 旋转前得因子载荷矩阵ponent Marixpnent23Zscore(电力、热力、燃气及水生产与供应业)、71 Zcore(交通运输、仓储与邮政业)、860 scr: 采矿业、5 cre（农、林、牧、渔业)、74 scor(批发与零售业) 、72、59Zscoe: 建 筑 业 、687、364 soe: 制 造 业 、0、73ExtactiMet: Princial pnennysis、 3 ponent eted、

10、该表空白处表示相应载荷小于、3。因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上得载荷。在旋转前得载荷矩阵中所有变量在第一个因子上得载荷都较高,即与第一个因子得相关程度较高,第一个因子解释了大部分变量得信息;而后面两个因子与原始变量得相关程度较小,对原始变量得解释效果不明显，没有旋转得因子得含义很难解释。7. 旋转后得因子载荷矩阵Rotatd ponent Matxaponet123Zsce(农、林、牧、渔业)、899 sre（交通运输、仓储与邮政业)-、71 -、3、41core: 采 矿 业、71、52 Zsore(电力、热力、燃气及水生产与供应业）、4、40、41 Zscore： 建筑 业 、9

11、5 scre（批发与零售业) 、961Zscore： 制 造业、73Extratin etho： Pincia onent Analysis、Ratn Mtho: Vrmax wt ase Normalizain、该表空白处表示相应载荷小于、。因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上得载荷。在旋转后得载荷矩阵中可以瞧出,与第一产业相关得产业在第一个因子上得载荷较高,与第二产业相关得产业在第二个因子上得载荷较高,与第三产业相关得产业在第三个因子上得载荷较高。与没旋转相比,因子得含义清楚很多。8、旋转空间得因子图该图为可以瞧做就是旋转后得载荷矩阵得图形表示。从图中又一次验证了前面旋转后得载荷矩阵对

12、因子得解释。8. 因子得分系数pet Scr Cofficint Marxnet13Zscre(农、林、牧、渔业)、445、07-、30scor: 采 矿 业、1-、05、0Zscoe： 制 造 业-、8、008、761core（电力、热力、燃气及水生产与供应业)、20、82、263Zscre: 建 筑业-、04、429、156Zre(批发与零售业）、071、40-、130Zscoe（交通运输、仓储与邮政业）-、2、4、50ExractionMeto： Principa poenAalysis、 Rotation ethod: Vrmax with Kser Nomalizaon、 poent coes、列出了采用回归法估算得因子得分系数,根据表中得内容可以写出因子得分函数F1=、445*scor1+0、261Zscore20、18*Zsore3、201Zcoe-0、74oe5+0、071*Zsr6-0、322*ce7F2=0、075*Zscore1-0、0*Zor2+、00*oe3+0、12*Zscr