武汉理工大学实验报告spss上机实验.docx
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武汉理工大学实验报告spss上机实验
SPSS上机考试
姓名：
班级：
学号：
实验一：
聚类分析
一、实验问题
某校从高中二年级女生中随机抽取16名，测得身高和体重数据如下表：
序号
身高（cm）
体重（kg）
序号
身高（cm）
体重（kg）
1
2
3
4
5
6
7
8
160
159
160
169
162
165
165
154
49
46
41
49
50
48
52
43
9
10
11
12
13
14
15
16
160
160
157
163
161
158
159
161
45
44
43
50
51
45
48
48
试分别利用最短距离法、最长距离法、重心法、类平均法、中间距离法将它们聚类（分类统计量采用绝对距离），并画出聚类图。
二、实验步骤
1、1.数据处理：
在SPSS中的DataView中导入数据，并在VariableView中定义变量。
2、点击“Analyze-Classify-HierarchicalCluster，打开HierarchicalCluster的对话框，从左侧将2个聚类指标选入Variables栏中，将表示序号（字符串）选入LableCasesBy栏中
按“Plots”按钮，在弹出的窗口中选中Dendrogram（谱系图）选项，按“Continue”返回主对话框。
再按“Method”按钮，在ClusterMethod，下面就各种方法进行结果输出。
3.结果输出
（1）最短距离法
分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Nearestneighbor返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：
（2）最长距离法
分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Furthestneighbor返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：
（3）重心法
分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Centroidclustering返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：
（4）类平均法-组间平均法
分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Between-groupslinkage返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：
（5）中间距离法
分类统计量采用绝对距离Block，采用最短距离法Medianclustering返回主对话框后点击“OK”即可得到聚类结果的树形图如下：
分析：
就以中间聚类法为例，当采用绝对距离时，分为3类的时候分别为：
①512131516167②4③811910214
基于上述各种聚类方法的分析可知，分为3类的时候各个方法相似度最高，所以将其分为3类最为合适。
实验二：
主成分分析&因子分析法
一、实验题目
下表是15个上市公司2001年的一些主要财务指标，使用利用主成分分析法和因子分析法，综合评价15个上市公司的评价指标体系。
公司
编号
净资产收益率
每股净利润
总资产周转率
资产负债率
流动负债比率
每股净资产
净利润增长率
总资产增长率
1
11.09
0.21
0.05
96.98
70.53
1.86
-44.04
81.99
2
11.96
0.59
0.74
51.78
90.73
4.95
7.02
16.11
3
0
0.03
0.03
181.99
100
-2.98
103.33
21.18
4
11.58
0.13
0.17
46.07
92.18
1.14
6.55
-56.32
5
-6.19
-0.09
0.03
43.3
82.24
1.52
-1713.5
-3.36
6
10
0.47
0.48
68.4
86
4.7
-11.56
0.85
7
10.49
0.11
0.35
82.98
99.87
1.02
100.23
30.32
8
11.12
-1.69
0.12
132.14
100
-0.66
-4454.39
-62.75
9
3.41
0.04
0.2
67.86
98.51
1.25
-11.25
-11.43
10
1.16
0.01
0.54
43.7
100
1.03
-87.18
-7.41
11
30.22
0.16
0.4
87.36
94.88
0.53
729.41
-9.97
12
8.19
0.22
0.38
30.31
100
2.73
-12.31
-2.77
13
95.79
-5.2
0.5
252.34
99.34
-5.42
-9816.52
-46.82
14
16.55
0.35
0.93
72.31
84.05
2.14
115.95
123.41
15
-24.18
-1.16
0.79
56.26
97.8
4.81
-533.89
-27.74
主成分分析
1.数据处理：
在SPSS中的DataView中导入数据，并在VariableView中定义变量。
2.依次点选Analyze-DescriptiveStatistics-Descriptive，依次选中变量并点击向右的箭头按钮，并选中Savestandardizedvaluesasvariables，点击OK，输出描述统计量图，可以知道样本个数、最大值、最小值、均值和标准差。
结果如下：
依次点选Analyze-DataReduction-Factor进入FactorAnalysis对话框，此时数据集中的变量名均显示在左边的窗口中，依次选中标准化后的变量并点击向右的箭头按钮，这些变量进入variables窗口。
点击descriptives按钮，在弹出的对话框中，在correlationmatrix中选择coefficients,点击continue回原对话框；
点击Extraction按钮，在弹出的对话框中，在display中选择screeplot点击continue回原对话框；
点击Scores按钮，在弹出的对话框中,选中Saveasvariables、Displayfactorscorecoefficientmatrix，点击continue回到原对话框
3.结果输出
4.计算主成分得分
利用excel，采用公式：
Component
净资产收益率
-.807
.381
.140
-0.38931
0.321889
0.118279361
每股净利润
.931
-.049
-.207
0.449125
-0.0414
-0.17488448
总资产周转率
.155
.264
.941
0.074774
0.223041
0.795006274
资产负债率
-.880
.246
-.149
-0.42452
0.207834
-0.12588303
流动负债比率
-.409
-.709
.333
-0.19731
-0.599
0.281335908
每股净资产
.859
-.044
.341
0.414391
-0.03717
0.288094728
净利润增长率
.921
-.105
-.114
0.444301
-0.08871
-0.09631319
总资产增长率
.478
.780
-.047
0.230593
0.658985
-0.03970807
在利用spss的transform计算综合得分：
序号
第一特征值得分
第二特征值得分
第三主特征值得分
综合得分
14
1.5102
2.5766
1.2392
1.678815743
1
1.1843
2.2821
1.9004
1.532534279
2
1.4974
0.3686
1.3038
1.234589177
6
1.298
0.3224
0.3214
0.928815888
15
1.0118
-1.0243
1.7752
0.733031095
12
0.8693
-0.873
0.3948
0.432817465
10
0.5702
-0.8206
0.6518
0.302578816
7
0.3417
0.2103
0.0158
0.257861467
5
0.7424
-0.0044
-1.3853
0.217560339
11
-0.0059
-0.1283
-0.0001
-0.029694965
9
0.3452
-0.9327
-0.4351
-0.050812415
4
0.3135
-1.1049
-0.6371
-0.140885212
3
-0.9508
-0.3223
-1.6676
-0.949201085
8
-2.063
-1.2457
-0.5062
-1.624071379
13
-6.6645
1.1169
0.8614
-3.766126668
因子分析
1.数据处理
点击Analyze—DataReduction—Factor,进入FactorAnalysis对话框，选取变量进入Variables窗口。
2.（基本同主成分分析）
点击descriptives按钮，在弹出的对话框中，在correlationmatrix中选择coefficients,点击continue，回原对话框。
点击对话框下侧的Extraction按钮，进入Extraction对话框，在Method选项框中选择PrincipleComponents（系统默认：
利用主成分法提取因子），（）在Analyze选项中选择Correlationmatrix.
点击Rotation按钮，进入Rotation对话框，在Method选项中选择Varimax（方差最大正交旋转），DirectOblimin（直接斜交旋转），Quartmax（四次方最大正交旋转），Equamax（平均正交旋转）及Promax（斜交旋转），点击Continue,返回FactorAnalysis对话框，本次选择的是Varimax（方差最大正交旋转）。
点击Scores按钮，进入Scores对话框，选择Saveasvariables、Displayfactorscorecoefficientmatrix选项，点击Continue,返回FactorAnalysis对话框。
点击OK按钮即可完成分析。
3.结果输出
4.因子得分
点击Transform-ComputeVariables进入对话框进行相关计算。
利用excel进行排序输出结果如下：
序号
综合得分
14
0.70069
2
0.587796
6
0.441313
15
0.406761
1
0.320256
12
0.254319
10
0.187183
5
0.109988
7
0.092384
9
0.020588
11
-0.00839
4
-0.01505
3
-0.44891
8
-0.73908
13
-1.90985
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