因子分析步骤范例Word下载.docx
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我喜爱汉
语歌曲
我喜欢汉语戏剧
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一、建立数据集
二、打开Factoranalysis主对话框
1.Analyze（分析）—Detareduction（数据化简）--factor（因素）
2.所有数据放入variable框内
三、进入Factoranalysis主对话框右边子对话框
（一）Descriptive子对话框
1.选择Univariables（单变量描述统计量）：
会输出每个变量平均数、标准差和观测量
２．选择Initialsolution（初步结果）：
会输出原始分析结果：
公因子方差、协方差、各因子特征值、所占总方差百分比、累计百分比。
这是默认系统，应该保留。
3.CorrelationMatrix（相关矩阵）围栏，选项含可选择相关指标及相关检验:
常常选择（１）（４）
（1）coeffieient（相关系数），列出各变量间相关系数矩阵。
（２）Significancelevel（显著性水平），列出各变量单侧检验P值。
（３）Determinant（行列式）选项，输出相关系数矩阵行列式。
（４）KMOandBarlett’stestsofsphericity（开塞－梅耶－欧巴金和巴莱特球性检验）选项（K-Kaiser,M-Meyer,O-Olkin）:
列出球性检验结果，显示因素模型是否合理。
（５）Inverse（逆矩阵）：
列出相关系数逆矩阵。
（６）Reproduced（在生相关矩阵），列出因子分析后估计相关矩阵及残差。
（７）Anti（逆影像）：
列出包括相关系数负值，包括方差 负值逆影像方差矩阵。
（二）Extraction（提取因子）子对话框。
1.Method：
七种方法区别不大。
用默认Principalcomponents（主成分分析法）：
从解释变量变异出发，使变异方差能够被主成分所解释，主要用于获得初始因子结果。
2.Analyze围栏：
（1）Correlationmatrix（变量间相关矩阵）。
保留默认。
（2）Covariancematrix（变量间协方差矩阵）
3.Display围栏（输出结果）
（1）a.Unrotatedfactorsolution（显示未经旋转变化因子提取结果）
（2）Scree plot（碎石图）：
横轴为因子序号，纵轴表示特征值大小。
该图按特征值大小依次排列因子，可以看出哪些是主要因子。
MaximumIterationsforconvergence（收敛最大迭代次数）
4.Extract（设定公因子提取标准）围栏：
（1）Eigenvaluesover（以特征大于莫数值为提取标准）。
保留默认选择系统默认值1.
（2）Numberoffactors（自提取因子数量）。
保留默认选择值1.
（3）Maximumiterationsforconvergence（收敛最大迭代次数），保留默认选择25.
4.Rotation（旋转）
（1）method.选择Varimatrix（正交旋转法）
（2）Display（输出结果显示）
a.Rotatedsolution（旋转解法）：
正交旋转，输出旋转后模式矩阵和因子转换矩阵。
b.Loading plot（载荷散点图：
三维图：
坐标值为因子值，各个变量以三点形式分布其中，可以直观了解变量及因子之间关系。
5.Scores（因子得分）。
6.Options,保留默认。
确认，得到以下表格：
FACTOR
/VARIABLES
我喜欢汉语本身
我对汉语学习有天生兴趣
我非常欣赏汉语书法
我喜爱汉语歌曲
我喜欢汉语戏剧
我喜欢汉语文学
我喜欢汉语文
化
/MISSING
LISTWISE
/ANALYSIS
/PRINT
INITIAL
CORRELATION
KMO
EXTRACTION
ROTATION
/PLOT
/CRITERIA
MINEIGEN
（1）
ITERATE（25）
/EXTRACTION
PC
/ROTATION
VARIMAX
/SAVE
REG（ALL）
/METHOD=CORRELATION.
表1汉语学习动机调查相关矩阵表
CorrelationMatrix
我对汉语学习有天生兴趣
我非常欣赏汉语书法
我喜爱汉语歌曲
Correlation
1.000
-.207
-.489
-.033
.581
.000
.225
-.124
-.186
-.193
-.368
-.151
.284
-.206
.236
.061
.234
-.393
.699
.230
-.409
图表结果说明：
CorrelationMatrix（相关矩阵表）：
该表给出了这七个变量相关系数矩阵。
它们相关系数并不怎么高，有还是负相关。
可以进行分析，不必考虑会有严重共线性问题。
表2汉语学习动机调查因子分析开塞－梅耶－欧巴金和巴莱特球性检验表
KMOandBartlett'
sTest
Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.
.519
Bartlett'
sTestofSphericity
Approx.Chi-Square
35.249
df
21
Sig.
.027
图表说明：
KMOandBarlett’stestsofsphericity（开塞－梅耶－欧巴金和巴莱特球性检验）表：
该表专门用来判断对所涉及数据能否进行因子分析。
第一行是检验变量间偏相关性KMO统计值，为0.591，接近0.52，说明这七个变量是相关。
根据统计学家观点，如果KMO值小于0.5，就不宜进行因子分析。
我们这一数值略大于他们提出临界值，可以进行因子分析。
第二行为Bartlett'
s（巴莱特）检验卡方值。
该值为35.249，自由度为21度，显著者为0.027，他们之间有共同因素存在，适合进行因子分析。
这一结论及我们观察KMO值得出理解是完全一致。
看
表3Communalities（公因子方差表）
Communalities
Initial
Extraction
.830
.723
.783
.874
.652
.847
.796
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
表格说明
Communalities（公因子方差表）：
表中给出了各变量中信息分别被提出比例。
提取比例最高是汉语歌曲0.874，最低是汉语戏剧0.652.
表4TotalVarianceExplained（能解释方差比例表），也称主成份列表。
TotalVarianceExplained
Component
InitialEigenvalues
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
2.213
31.621
2.078
29.681
1.795
25.640
57.261
1.925
27.507
57.188
1.497
21.391
78.652
1.503
21.464
.634
9.050
87.702
.399
5.706
93.408
6
.266
3.802
97.211
7
.195
2.789
100.000
图表说明
TotalVarianceExplained（能解释方差比例表），也称主成份列表，是一个非常重要表格。
一个因子所解释方差比例越高，这个因
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