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spss学习笔记:因子分析

spss学习笔记:因子分析

因子分析(主成分分析法)Analyse>data reduction>Factor
除了variables对话框外,还有五个对话框。
descriptive对话框:提供描述性统计量与相关矩阵有关的统计量。
这个对话框关键是以下一些选项:
1statistics选项
Initial solution:输出有comunalities(公因子方差),Total variance explained(提供特征值、各因子解释的方差比例和累计比例等信息)。
2Correlation matrix选项:
Coefficients输出观察变量的相关系数矩阵;
Reproduced输出重构的相关系数矩阵(我用的spss版本显示的residualproduced correlation是分开的)
KMO and Bartlett’s test ofsphericityKMO测度和巴特里特球体检验。KMO值的可接受区间0.5~1。球体检验则看显著性水平。
其他一般不必用。
Extraction对话框:
MethodPrincipal components主成分分析法(系统默认)
Analyse correlation matrix即可。
Display下的两个选项都选中。分别输出未经旋转的因子矩阵和碎石图。
Extract决定提取因子的个数,有两种情况。
Eigenvalue over指定要提取因子的最小特征值;
Number of factors直接指定要提取的因子数。
Rotation 对话框:
Method下选择旋转方法:
最常用的是varimax方差最大法;Direct Oblimin斜交旋转,在变量之间的相关性比较大时使用。
Display下:
Rotated solution 输出旋转后的因子矩阵。
Loading Plots输出因子负载图(觉得这个东东没什么用,因子大于二时估计就已经看不清了)。
Score下:
这是有关因子值的选项。
Methodregression为回归法,这个比较对头。
Save as variables把因子值作为新变量保存在数据文件中。
Display factor score coefficientmatrix输出因子值系数矩阵。
Options 对话框:
Missing values缺失值的处理方法
默认的listwise不知道怎么翻译)ms把所有有缺失值的case都除掉了。
Coefficient display format 下为因子负载的显示方式
一般suppress absolute valuesless than 系统默认为0.1,实际输入0.3比较实用。

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