聚类分析及判别分析案例Word格式.docx
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2.11
8.3
3、应用SPSS数据统计分析系统首先对变量进展及主成分分析，找到样本的主成分及各变量在成分中的得分。
去结果中的表3、表4、表5备用。
表3
解释的总方差
成份
初始特征值a
提取平方和载入
合计
方差的%
累积%
原始
3.944
65.739
1.080
18.000
83.740
.650
10.832
94.571
.211
3.520
98.092
.080
1.337
99.428
.034
.572
100.000
重新标度
提取方法：
主成份分析。
a.分析协方差矩阵时，初始特征值在整个原始解和重标刻度解中均一样。
表4
成份矩阵a
Zscore（X1）
.897
-.319
Zscore（X2）
.899
-.239
Zscore（X3）
.882
-.320
Zscore（X4）
.697
-.187
Zscore（X5）
.732
.618
Zscore（X6）
.729
.633
提取方法:
主成份。
a.已提取了2个成份。
表5
成份得分系数矩阵a
.227
-.295
.228
-.221
.224
-.297
.177
-.173
.186
.185
.587
构成得分。
a.系数已被标准化。
4、从表3中可得到前两个成分的特征值大于1，分别为3.944和1.08，所以选取两个主成分。
根据累计奉献率超过80％的一般选取原那么，主成分1和主成分2的累计奉献率已到达了83．74％的水平，说明原来6个变量反映的信息可由两个主成分反映83．74％。
从表4可看出，第一主成分根本支持了X1、X2、X3、X5和X6。
而第二主成分根本支持了，该成分因子得分还有对未来员工绩效预报作用。
第一主成分与工作质量、工作产量以及工作出勤高度正相关。
因此第一主成分可以反映影响该企业绩效的工作成绩因素。
第二主成分与工作能力以及工作态度高度正相关，因此第二主成份可以反映影响该企业员工绩效的能力与态度因素。
三、绩效水平的类型划分及区域差异分析
因为本案例要研究职工工作绩效成绩的得分，根据两个主成分的表示重点不同，我们可以看到第一主成份反映的是绩效成绩的得分。
所以计算每个样本在第一主成份方向的得分。
可以对数据标准化，并用每个样本乘以第一成分得分矩阵，即得各样本在第一主成份的综合得分。
例如1号样本在第一主成份方向的综合得分为：
2.24478*0.227+2.06671*0.228+1.82854*0.224+1.54332*0.177+1.56685*0.1865+2.07013*0.185=2.337944
其他各样本均按此方法算出综合得分，并按各样本在在第一主成分方向的综合得分的降序顺序排列数据，得到的就是各个员工工作绩效成绩得分。
如表6
表6
各样本在第一主成份的综合得分
2.24478
2.06671
1.82854
1.54332
1.56685
2.07013
2.337944
1.1618
0.91894
2.34746
2.28639
1.69646
2.05718
2.099889
0.82805
1.57273
0.9962
1.15898
0.29239
0.10131
1.047965
0.73269
1.06423
0.45672
0.53762
0.18438
0.28265
0.693014
0.88935
0.948
0.83692
0.78745
-0.23684
-0.05412
0.690811
0.77365
0.99106
-0.40402
0.45439
0.41218
0.653969
0.0908
1.38154
0.90275
0.41119
-0.66291
0.631764
0.15374
0.23609
0.9551
0.79385
-0.03163
-0.00231
0.436871
0.52836
0.61384
0.467
0.56965
0.0495
0.430435
0.66458
0.48308
0.29745
0.55684
-0.19364
-0.13184
0.365784
0.98471
0.86083
-0.49379
-0.55776
-0.14479
0.217974
0.68501
0.35232
0.56975
-0.54494
-0.87015
0.190535
0.072
-0.24336
-0.129
0.61449
0.14118
0.55466
0.169598
-0.2345
-0.03995
-0.44241
1.19101
-0.18284
0.65828
0.137142
0.58285
0.59931
-0.06221
-1.43534
0.68121
-0.09298
0.110463
0.43949
-0.24203
-0.39121
0.11958
0.086176
0.03114
0.26515
0.03028
-0.86523
0.40039
0.2956
0.050319
-0.20726
0.07628
0.11762
-0.19263
-0.08563
0.19198
-0.01782
-0.34348
-0.44676
-0.48351
0.07641
-0.04243
0.06245
-0.27095
-1.61037
-1.36207
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