因子分析实验报告范本.docx
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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
图1数据
第二步:
将数据标准化
点击分析→描述统计→描述。
然后选择变量,勾选“将标准化得分另存为变量”
图2数据标准化
第三步:
对数据进行因子分析
点击分析→降维→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。
描述统计设置
抽取设置
旋转设置
得分设置
教师签字__________
2、实验过程成绩(请按优,良,中,及格,不及格五级评定)
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)
标准化数据
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。
输出结果是提取2个主成分后输出的结果。
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
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,fac2-1。
这2个变量即为各个样品的第一公共因子,第二公共因子得分。
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”。
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。
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.
这是对因子载荷矩阵进行方差最大化正交旋转。
记基本每股收益等指标分别为X1,X2,,,X8。
即可得因子分析模型:
X1=0.205F1+0.745F2X5=0.71F1—0.555F2
X2=0.916F1—0.212F2X6=0.547F1—0.63F2
X3=0.937F1+0.064F2X7=—0.086F1+0.7F2
X4=0.981F1+0.091F2X8=0.971F1—0.07F2
由因子分析模型知,第一个主因子F1主要由主营业务收入,主营业务利润,净利润,净资产四个指标决定,这4个指标在主因子F1上的载荷均在0.85以上。
它代表企业的盈利能力,而且主因子F1对X1的方差达58%之多,所以更说明是企业经济效益指标体系中的主要方面。
此外,总资产对F1的贡献也相对较大,这也是反映企业盈利能力的主要指标。
企业要提高经济效益,就要在这个主因子方面下功夫。
第二个主因子F2主要由基本每股收益和流动负债决定,是代表企业经营效率的指标。
经营效率主要反映企业的运营能力,企业改进管理方法,提高科学管理水平,也是提高经济效益的重要途径。
2、小结、建议及体会
3、实验报告成绩(请按优,良,中,及格,不及格五级评定)