spss因子分析经典案例

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1、SPSS因子分析经典案例因子分析已经被各行业广泛应用，各种案例琳琅满目，以前在百度空间发表过相关文章，是以每到4至6）］,这些文章总会被高校毕业生扒拉一遍，也总能收到各种魅惑的留言，因此，有必要再次发布这经典案例以飨读者。什么是因子分析？因子分析又称因素分析，传统的因子分析是探索性的因子分析，即因子分析是基于相关关系而进行的数据分析技术，是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。其主要目的是探索隐藏在大量观测数据背后的某种结构，寻找一组变量变化的共同因子。因子分析能做什么？人的心理结构具有层次性，即分为外显和内隐。但是作为具有同一•性的个休来说，内隐的方面总是

2、和外显的方面相互作用，内隐方面制约着外显特征。所以我们经常说，一个人的内在口我会在和当程度上决定他的外在行为特征，表现为某些行为倾向具有高度的一致性或相关性。反过來说，我们可以通过对个体进行系统的观察和测量，从一组高度相关的行为倾向（可观测）小，探索到某种稳定的内在心理结构（潜存在），这就是因子分析所能做的。具体來说主要应用于：（1）个体的综合评价：按照综合因子得分对case进行排序；（2）调查问卷效度分析：问卷所列问题作为输入变量，通过KMO、因子特征值贡献率、因子命名等判断调查问卷架构质量；（3）降维处理，结果再利用：因子得分作为变量，进行聚类或其他分析。案例描述

3、:高小大家都读过吧，那是一个以成绩论英雄的时代，理科王子、文科小生是时代标签。为什么我们会将数学、物理、化学归并为理科，具他的归并为文科，有没有数据支持？今天我们将用科学的方法找到答案。100个学生数学、物理、化学、语文、请你來评价他们。历史、英语成绩如下表（部分），数据物理化学语文历史英语100100100597367991009953636087841007481769185100706576879887687864859195637666799583898979这是一个有趣的案例，你可以客观的观测到每一科目的成绩，但你可以直接看到理科、文科的情况吗？6个科目的成

4、绩是我们观测到的外在表现,隐藏在其中的公共因子你找到了吗？如果我们针对6科目做降维处理，会得到什么结果，拭口以待。SPSS分析过程6科目成绩作为6个原始变量，利用SPSS进行因子分析，具体步骤请参照各因子分析教程，默认亦可，不在讨论范围之内。公共因子命名：解释的清楚、有无实际意义成份12数学387.790物理-.172.341化学-184语文・即9343历史.911-・201英语.913216旋转成份矩阵如了理°化芋英谄历史00谄文桩转空何中的成分图05-I0-成分1成分g解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的％累积％合计方差的％累积％合计方

5、差的％累积％I3.73562.25462.2543.73562.25462.2542.64944.14744.14721.13318.88781.1421.13318.88781.1422.22036.99581.1423.4577.61988.7614.3235.37694.1375.1993•艾097.4576.1532.543100.000经过SPSS降维，由公因子方差表看出，默认提取两个公因子，能够解释差异的81%,似乎暗合文科和理科。我们试图通过旋转后进行因子的命名与解释，这似乎一点也不难，因子I与语文、历史、英语三科最相关，均在0.8相关度以上，因子2与数

6、学、物理、化学相关，也基本达到o・8以上，这正好与我们经常说的文科和理科不谋而合，没有理由不这样命名。因子分析语文■历史■英语数学物理化学文科理科因子得分排序：综合评价为公共因子合理命名之后，因子分析并没有结束，一般可以将因子得分作为变量，用于后续分析步骤。本例:100名学生按照文科和理科因子得分进行排序，可以用（语文+历时+英语）及（数学+物理+化学）平均值验证因了得分排序是否合理，同时，也可以观测因了得分为负值时是否影响排序。