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因子分析实验报告范本

因子分析实验报告范本

实验课程名称:

多元统计分析

实验项目名称

20家上市公司业务能力分析

实验成绩

实验者

小明

专业班级

统计1

组别

同组者

实验日期

2015年1

月7日

第一部分:

实验预习报告

1、实验目的、意义

因子分析是主成分分析的推广和发展,其目的是用少数几个不可观测的隐变量,即因子,来解释原始变量之间的相关关系,它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。

2、实验基本原理与方法

因子分析的基本思想是通过变量间的协方差矩阵(或相关系数矩阵)内部结构的研究,寻找能控制所有变量的少数几个因子去描述多个变量之间的相关关系。

3、主要仪器设备及耗材:

电脑,SPSS软件

4、实验方案与技术路线(包括实验方案设计,

实验手段的确定,实验步骤等)

实验方案设计:

使用SPSS软件,将15家重点水泥企业的数据标准化后进行主成分分析。

实验手段:

使用SPSS软件对15家重点水泥企业的经济效益进行评价。

实验步骤:

(1)在Excel中建立数据命名为20家上市公司”。

(2)使用菜单中依次点击文件-打开t数据,然后选中“20家上市公司.xlsx"。

(3)依次点击分析-描述报告-描述,将所有指标放入变量中,勾选将标准化得分另存为变量,即得到标准化数据。

(4)依次点击分析—降维—因子分析,点击"描述”,在弹出的对话框中,在“统计量”中选择

“原始分析结果”。

在“相关矩阵”中选择“系数”和“显著性水平”

(5)点击抽取,在弹出的对话框中,在“分析”

中选择“相关性矩阵”,在“输出”中选择“未旋转的因子解”和“碎石图”,在“抽取”中选择“基于特征值”,点击确定完成分析。

⑹点击“旋转”,选择“最大方差法”和“旋转解”;

⑺点击“得分”,点击“保存为变量”,选中其中的“回归”,再选择“显示因子得分系数矩阵”,点击“确定”即可。

(8)对实验结果进行分析研究

5、预习抽查、提问及成绩(请按优,良,中,及格,不及格五级评定)

6、未抽查学生的预习成绩(请按优,良,中,及格,不及格五级评定,由教师评阅实验报告时确定)

第二部分:

实验过程记录(可加页)

1、实验原始记录(包括实验数据记录,实验现象记录,实验过程发现的问题等)

第一步:

导入数据

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图1数据

第二步:

将数据标准化

点击分析f描述统计f描述。

然后选择变量,勾

选“将标准化得分另存为变量”

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图2数据标准化

第三步:

对数据进行因子分析

点击分析f降维f因子分析,然后选择变量,然后对描述统计和抽取等进行设置,如图。

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得分设置

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2、实验过程成绩(请按优,良,中,及格,不及格五级评定)

-12-

第三部分结果与讨论(可加页)

1、实验结果分析(包括数据处理、实验现象分析、影响因素讨论、综合分析和结论等)

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76.569

掘取方法:

主质粉分析。

由以输出结果第二张图可以看出,前2个主成分解释了全部方差的78.569%,即包含了信息总量的78.569%,这说明2个主成分代表原来的8个指标评价企业的经济效益已经足够了。

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Zscore:

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提取方法:

主威份分析。

上面的表在主成分分析中也得到过,实际上,用主成分法求解公共因子与载荷矩阵,是求主成分的逆运算,这在前面有所表述。

其中成分矩阵是因子载荷矩阵,使用标准化后的主成分(公共因子)近似表示标准化原始变量的系数矩阵,用fac1,fac2表示各公共因子,以总资产为例,即有

标准化的总资产=0.829*fac1-0.354*fac2

碎石图

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FAC1_1

FAC2_1

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0.95661

・0.13015

-0.71005

-0.45460

-070775

-0.47060

-0.74549

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0,15704

0.16500

-0.65418

0.38657

-0J9296

0.06600

0.7748S

0.41267

0.87012

2.EE288

-0.71962

-0.49037

-0.50307

-0.20020

-0.74011

-0.42283

3.32663

4).48231

-0.66465

0,40784

-0.03469

-0,34066

-0.68415

DJ52°4在数据窗口可看到,在原始

变量后面出现2个新的变量,变量名分别为

fac1-1,fac2-1o这2个变量即为各个样品的第一

公共因子,第一公共因子得分。

在前面的分析中

层提到过,这些得分是经过标准化的,这一点可

以用下面的方法简单地验证。

依次点击分析---描述统计---描述,进入“描

述"对话框,选中fac1-1,fac2-12个变量,

点击"确定"。

N

枷h值

标疳莘

REGRfactorscore1foranalysis1

20

-.7454S

3.328B3

0000000

1COOOOOOO

REGRfactorscore2foranalysis1

2d

-2.80280

278204

.0000000

1.00000000

有裁的N(列表状态)

20

可以看到,三个变量的标准差均为1■得到各个样本的因子得分后,就可以对样本点进行分析,如用因子得分值代替原始数据进行归类分析或回归分析等。

成份转按拒曲

1

2

1

.367

-257

2

.257

.967

輕方法:

主成分分析鶴正黑r标

Iffi伯得分系数拒阵

1

2

Zswre;區未毎隈收益)

G得;主营0收A05

兀)

Zscore:

主营仆务利運防元)

rscore:

淨利闻E兀)

Zscore:

总好厉刊

^score:

总负儁丙元)

Zsuoe般硕佶05兀)Z沆吨:

号资产厉元)

.124

.199

232

.245

.115

0^8

.050

.227

463

-航4

.133

153

-.259

-.319

.407

056

囂裁WF鼬咖z法。

由上面结果看到,旋转后的公共因子解释原始数据的能力没有提高,但因子载荷矩阵及因子得分系数矩阵都发生了变化,因子载荷矩阵的元素更倾向于0或正负1.

龍转成侗拒卩铲

成|

1

2

Zscore(M$每股收益)/score:

午营卄务收入C5元)

Zscore:

H苣卄垄■利jilCH元)

Zscore;:

争利闰厉兀)

Zscore:

总资产Q5元)

Zscore总负债C5元)

Zscore:

济动员傷C5元)疋score:

净赍产仍兀)

.205.91E

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