实验六因子分析

1、实验六 因子分析 一、 实验目的学习利用SPSS进行因子分析 。二、实验步骤下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。 X1X2X3X4X5X6X73.768.596.227.579.035.513.278.749.649.738.597.124.695.511.665.909.848.394.947.239.469.554.948.219.413.664.996.147.287.083.980.627.009.491.332.985.493.011.341.615.769.274.924.382.307.315.354.

2、523.086.440.541.344.527.072.591.300.443.311.031.001.173.682.171.271.571.551.512.541.031.771.044.254.502.425.115.2810.029.8412.6611.766.923.3611.6813.579.879.179.725.985.812.808.8413.6010.056.687.7912.0011.748.079.1012.509.777.502.171.794.545.337.633.5313.139.877.852.642.764.571.785.409.023.966.494.3

3、911.582.771.793.752.4513.7410.162.732.106.227.308.844.7618.5211.069.913.433.555.382.097.5012.675.249.065.3716.183.512.104.663.104.782.131.090.821.282.408.391.122.353.702.621.192.013.433.721.971.751.432.812.272.421.051.291.720.91实验步骤：1建立数据文件。定义变量名：分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按顺序输入相应数值，建立数据文件。2选择菜单“Analyz

4、eData ReductionFactor” ，弹出“Factor Analysis”对话框。在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，进入“Variables”框，如图1。3单击“Descriptives”按钮，弹出“Factor Analysis: Descriptives”对话框，在“Statistics”中选“Univariate descriptives”项，输出各变量的均数与标准差，“在Correlation Matrix”栏内选“Coefficients”，计算相关系数矩阵，并选“KMO and Bartletts test of sphericity”项，对相关系数矩阵进行统计

5、学检验，如图2。 图1 图24单击“Extraction”按钮，弹出“Factor Analysis: Extraction”对话框，选用“Principal components”方法提取因子，如图3。图35单击“Rotation”按钮，弹出“Factor Analysis: Rotation”对话框，在“Method”栏中选择“Varimax”进行因子正交旋转，如图4。 6单击“Scores”按钮，弹出“Factor Analysis: Scores”对话框，选择“Regression”项估计因子得分系数，如图5。7单击“OK”钮，得到输出结果。 图4 图5三、实验习题对2008年重庆市4

6、0个区县经济发展基本情况进行分析，选择合适的分析变量，找出影响地区社会经济发展水平的主要因子，并对各地区发展水平进行综合评价或者对各地区经济发展状况进行分类。选取重庆市40个区市县经济发展基本情况的八项指标进行分析，分别为：X1-工业总产值(万元)，X2-农业总产值(万元)，X3-建筑业总产值（万元），X4-地方财政预算内收入(亿元)，X5-非农业人口（万人），X6-公路货运量(万吨)，X7-城镇化率（%），X8-农村居民人均住房面积（平方米），数据如下：区县工业总产值(万元)农业总产值(万元)建筑业总产值（万元）地方财政预算内收入(亿元)非农业人口（万人）公路货运量(万吨)城镇化率农村居民人

7、均住房面积（平方米）渝中区2242330115037521433959.569341000.00大渡口区3125659240502746787809918.39232710046.95江北区29962473836863491629694545.91182910032.06沙坪坝区4624569619229013482570065805九龙坡区666596790486148893913123358.87131310040.11南岸区38990825086068050417525447.63243710048.16北碚区26515871189693484681060683

8、0.86125471.2441.26渝北区6051440240448158546223362144.07220166.4442.32巴南区351251734531378967812022928.88125169.3939.23万盛区32961862386315683336113.23231770.8145.79双桥区82466544425263262412.8220592.8333.85涪陵区308584937531391268223539633.0485453.9136.07长寿区155345128244650742717279021.46121048.739.41江津区2354586567

9、04851258618835940.02121253.838.53合川区88123247009229372117138532.04140050.838.33永川区136723736644966020814216729.72284454.636.91南川区8866442784591532846797411.7135144.937.56綦江县8622653236219669410249822.18290537.4135.51潼南县2379763193984490833830411.9936228.730.81铜梁县72332926459317414012351614.9529636.4139.98

10、大足县6914312957001745268137417.72102034.3435.51荣昌县119565531075815116210588318.5125736.4132.83璧山县157187915499213806213522715.9285937.9242.00万州区173825742457196609614739951.06172051.0237.55梁平县438658254423925034016611.8165031.743.14城口县157206547966520142662.9510120.3930.52丰都县235975216427951393686315.051252

11、8.5135.04垫江县5290922625971621915247914.43112330.635.90忠 县2775962760322081154148616.0120328.937.17开 县4208193874862926894822621.29642.63240.84云阳县1017032885961122302614118.4026028.434.71奉节县903902762751589893854413.2215828.1628.38巫山县773541507161031752403810.2937025.5229.90巫溪县5826311796630406137856.291922

12、0.135.72黔江区4385201399431183716833710.3621432.5534.33武隆县15981914247055382373955.9220229.9436.19石柱县19847716718863355282758.8341923.0343.45秀山县43885514523952199400928.6214523.4438.28酉阳县11063918337995461254198.5626020.0335.57彭水县203829179654209276351506.6711521.3233.05实验七SPSS主成份分析一、实验目的学习利用SPSS进行主成份分析二、实验

13、内容和步骤1、选AnalyzeData ReductionFactor进入主对话框；2、把变量选入Variables，然后点击Extraction，3、在Method选择一个方法（如果是主成分分析，则选Principal Components），4、下面的选项可以随意，比如要画碎石图就选Scree plot，另外在Extract选项可以按照特征值的大小选主成分（或因子），也可以选定因子的数目；之后回到主对话框（用Continue）。然后点击Rotation，再在该对话框中的Method选择一个旋转方法（如果是主成分分析就选None），三、实验习题（二选一）1下表为山东省2006年统计数据，对此

14、做主成分分析，找出主成分，并按第一、第二主成分对山东省各城市进行综合排名，说明排名结果。表1 山东省2006年统计数据单位: 万元地 区 地区生产总值 第一产业增加值 第二产业增加值 # 工业增加值 第三产业增加值 济南市 2185.09 145.12 1001.78 861.51 1038.19 青岛市 3206.58 183.95 1677.17 1527.49 1345.46 淄博市 1645.16 62.72 1079.06 1003.00 503.38 枣庄市 759.95 68.48 482.82 445.72 208.65 东营市 1450.31 53.27 1170.13 11

15、15.03 226.91 烟台市 2405.75 216.01 1462.24 1336.26 727.49 潍坊市 1720.88 211.81 1000.63 916.51 508.44 济宁市 1456.09 187.06 803.44 740.97 465.59 泰安市 1018.18 116.28 572.22 503.54 329.68 威海市 1368.53 116.58 849.59 793.12 402.36 日照市 505.87 73.89 251.56 220.07 180.42 莱芜市 291.98 19.55 192.40 180.59 80.03 临沂市 1404.

16、86 178.65 730.83 633.20 495.38 德州市 1003.38 140.73 559.51 504.00 303.14 聊城市 841.33 138.84 491.96 453.46 210.54 滨州市 833.67 97.21 514.82 471.75 221.63 菏泽市 539.60 166.44 247.72 209.63 125.44 单位: 各方面的支出（万元） 地 区 流通部门 文体广播 教育支出 科学支出 医疗卫生 其他部门的事业费济 南 市 1129 31240 175935 3737 70572 35800 青 岛 市 3511 63853 401

17、744 3925 68999 134510 淄 博 市 1861 27436 190130 6701 43723 31362 枣 庄 市 2711 20856 83353 1544 24768 25433 东 营 市 1127 16566 114045 2016 23907 27969 烟 台 市 216 30788 220599 3634 49379 60217 潍 坊 市 977 36484 252298 2974 37211 43285 济 宁 市 2174 46338 204464 2858 43159 46694 泰 安 市 1382 19672 103466 2358 36980

18、24055 威 海 市 717 18468 120004 1266 29562 37796 日 照 市 70 10814 58024 1098 16571 15238 莱 芜 市 388 7588 49980 676 13010 10942 临 沂 市 4475 39946 194380 2777 51723 34332 德 州 市 1415 20080 100432 2777 31442 16555 聊 城 市 3677 26234 103399 2352 27636 13616 滨 州 市 759 17096 100284 1062 24930 19961 菏 泽 市 413 31410

19、125664 1152 33193 16170 2调查美国50个州7种犯罪率，得结果列于表35.2，其中给出的是美国50个州每100 000个人中七种犯罪的比率数据这七种犯罪是：murder（杀人罪），rape（强奸罪），robbery（抢劫罪），assault（斗殴罪），burglary（夜盗罪），larceny（偷盗罪），auto（汽车犯罪），很难直接从这七个变量出发来评价各州的治安和犯罪情况，试作主成份分析说明选几个主成分合适，找出几个主成分，并按照第一、第二主成分分别对50个周进行排名，并解释之。表1 美国50个州七种犯罪的比率数据state州Murder 杀人罪rape强奸罪robb

20、ery抢劫罪assault斗殴罪burglary夜盗罪larceny偷盗罪auto汽车犯罪ALABAMA14.225.296.8278.31135.51881.9280.7ALASKA10.851.696.8284.01331.73369.8753.3ARIZONA9.534.2138.2312.32346.14467.4439.5ARKANSAS8.827.683.2203.4972.61862.1183.4CALIFORNIA11.549.4287.0358.02139.43499.8663.5COLORADO6.342.0170.7292.91935.23903.2477.1CONNEC

21、TICUT4.216.8129.5131.81346.02620.7593.2DELAWARE6.024.9157.0194.21682.63678.4467.0FLORIDA10.239.6187.9449.11859.93840.5351.4GEORGIA11.731.1140.5256.51351.12170.2297.9HAWAII7.225.5128.064.11911.53920.4489.4IDAHO5.519.439.6172.51050.82599.6237.6ILLINOIS9.921.8211.3209.01085.02828.5528.6INDIANA7.426.512

22、3.2153.51086.22498.7377.4IOWA2.310.641.289.8812.52685.1219.9KANSAS6.622.0100.7180.51270.42739.3244.3KENTUCKY10.119.181.1123.3872.21662.1245.4LOUISIANA15.530.9142.9335.51165.52469.9337.7MAINE2.413.538.7170.01253.12350.7246.9MARYLAND8.034.8292.1358.91400.03177.7428.5MASSACHUSETTS3.120.8169.1231.61532.

23、22311.31140.1MICHIGAN9.338.9261.9274.61522.73159.0545.5MINNESOTA2.719.585.985.81134.72559.3343.1MISSISSIPPI14.319.665.7189.1915.61239.9144.4MISSOURI9.628.3189.0233.51318.32424.2378.4MONTANA5.416.739.2156.8804.92773.2309.2NEBRASKA3.918.164.7112.7760.02316.1249.1NEVADA15.849.1323.1355.02453.14212.6559.2NEW HAMPSHIRE3.210.723.276.01041.72343.9293.4NEW JERSEY5.621.0180.4185.11435.82774.5511.5NEW MEXICO8.839.1109.6343.41418.73008.6259.5NEW YORK10.729.4472.