SPSS因子、聚类案例分析报告
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验的目的是通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过聚类分析的结果，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
二、实验步骤1.数据准备：选择合适的数据集进行分析。
数据集应包含若干个已知变量，以及我们需要进行聚类的目标变量。
2.打开SPSS软件，导入数据集。
3.对数据集进行数据清洗和预处理，包括处理缺失数据、异常值等。
4.进行聚类分析：选择合适的聚类方法和变量，进行聚类分析。
5.对聚类结果进行解释和分析，确定最佳的聚类数目。
6.对不同的聚类进行比较，看是否存在显著差异。
7.结果展示和报告撰写。
三、实验结果及分析在实验过程中，我们选择了学校学生的体测数据作为聚类分析的样本。
数据集共包含身高、体重、肺活量等指标，共有200个样本。
首先，我们进行了数据预处理，包括处理缺失数据和异常值。
对于缺失数据，我们选择用平均值进行填充；对于异常值，我们使用离群值检测方法进行处理。
然后，我们选择了合适的聚类方法和变量，使用K-means聚类算法对样本进行分组。
我们尝试了不同的聚类数目，从2到10进行了分析。
根据轮廓系数和手肘法定量评估了不同聚类数目下聚类效果的好坏。
最终，我们选择了聚类数目为4的结果进行进一步分析。
通过比较不同聚类结果的均值，我们发现不同聚类之间的身高、体重和肺活量等指标存在较大差异。
这说明聚类分析对样本的分类和分组是合理和有效的。
四、实验总结本次实验通过应用SPSS软件进行聚类分析，对样本进行分类和分组，通过群组间的比较来发现变量之间的关系和特征。
通过分析聚类结果，我们发现不同聚类之间存在显著差异，这为进一步研究和探索提供了参考。
聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以帮助我们更好地理解和解释数据，对于从大量数据中发现规律和特征具有重要的应用价值。
总之，聚类分析是一种有力的数据分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
spss因子分析、聚类分析
吉林财经大学2011-2012学年第一学期多元统计分析期末论文学院：工商管理学院专业：人力资源管理年级：2009级学号：姓名：西甲球员的综合能力统计分析摘要：足球运动是一项古老的体育活动，是目前全球体育界最具影响力的单项体育运动。
球员是足球运动中不可缺少的部分，球技是影响球员乃至球队发展的重要因素。
本文通过网上搜集西甲联赛部分球员的技术数据统计为依据，运用spss软件对不同球员的球技进行因子分析和聚类分析。
关键词：足球、球员、球技、因子分析、聚类分析引言：足球是世界最受欢迎的一项运动，故有世界第一大运动的美称！当今足球运动已成为人们生活中不可缺少的组成部分，不论在任何地区，足球都成为了一项不可或缺的运动。
当今世界各地都有足球联赛，各地也都有不同形式的球队及比赛，据不完全统计，现在世界上经常参加比赛的球队约80万支，登记注册的运动员约4000万人，其中职业运动员约10万人。
当然，球员的水平也不尽相同，每个人心中都有各自所喜爱的球队及球员。
当今世界两大豪门为巴塞罗那和皇家马德里，他们深受世界大多数人们的喜爱，所以本文选择了最受人们欢迎的西甲球员进行数据统计分析。
一、指标选取进行球员技术的数据统计分析，必须选取合适的指标，做到全面准确地反映每一个球员的技术，对不同的球员加以区分，综合的反映一个球员的技术水平，因此从出场、出场时间、进球、助攻、射门等方面选取了能够反映个人球技水平的10项指标，分别为：X1——出场（次）X2——出场时间（分）X3——进球（个）X4——助攻（个）X5——射门（次）X6——射正（次）X7——犯规（次）X8——越位（次）X9——黄牌（张）X10——角球（个）原始数据的收集与整理：二、因子分析因子分析是一种数据简化的技术，它是将具有相关性的多个原始变量通过空间线性变换为较少的几个抽象的综合指标的一种方法。
得到新的综合指标称为公因子，这些主成分不仅保留了原始指标的绝大多数信息，并且彼此不相关。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告一、实验目的本实验旨在通过SPSS软件对样本数据进行聚类分析，找出样本数据中的相似性，并将样本划分为不同的群体。
二、实验步骤1.数据准备：在SPSS软件中导入样本数据，并对数据进行处理，包括数据清洗、异常值处理等。
2.聚类分析设置：在SPSS软件中选择聚类分析方法，并设置分析参数，如距离度量方法、聚类方法、群体数量等。
3.聚类分析结果：根据分析结果，对样本数据进行聚类，并生成聚类结果。
4.结果解释：分析聚类结果，确定每个群体的特征，观察不同群体之间的差异性。
三、实验数据本实验使用了一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含了5个变量，分别为年龄、性别、收入、教育水平和消费偏好。
下表展示了部分样本数据：样本编号，年龄，性别，收入，教育水平，消费偏好---------，------，------，------，---------，---------1，30，男，5000，大专，电子产品2，25，女，3000，本科，服装鞋包3，35，男，7000，硕士，食品饮料...，...，...，...，...，...四、实验结果1. 聚类分析设置：在SPSS软件中，我们选择了K-means聚类方法，并设置群体数量为3，距离度量方法为欧氏距离。
2.聚类结果：经过聚类分析后，我们将样本分为了3个群体，分别为群体1、群体2和群体3、每个群体的特征如下：-群体1：年龄偏年轻，女性居多，收入较低，教育水平集中在本科，消费偏好为服装鞋包。
-群体2：年龄跨度较大，男女比例均衡，收入中等，教育水平较高，消费偏好为电子产品。
-群体3：年龄偏高，男性居多，收入较高，教育水平较高，消费偏好为食品饮料。
3.结果解释：根据聚类结果，我们可以看到不同群体之间的差异性较大，每个群体都有明显的特征。
这些结果可以帮助企业更好地了解不同群体的消费习惯，为市场营销活动提供参考。
五、实验结论通过本次实验，我们成功地对样本数据进行了聚类分析，并得出了3个不同的群体。
SPSS管理统计 课程设计 因子分析和聚类分析
一：实验名：实验四二：实验要求：练习上课讲过（第10-12章）的例子。
（无需写实验报告）三：实验步骤：1、使用“网购数据”文件进行以下分析。
1.1 产生因子：商品感知风险、网页展示质量、网络安全、卖家信誉、服务质量、便捷性、所属平台质量、以往经验、网络购物意向。
实验步骤：1）读取数据“网购数据”，依次点击analyze--data reduction—factor，弹出小窗口，将“感知风险”以及以下的四列添加到Test Variable(s)中，如图1.11所示2）再点击score按钮，选择“save as variables”选项，如图1.12所示，点击continue 返回。
3）此时data view界面就会出现如图1.13所示列，用相同方法将其余的各组因子归类，如图1.14所示，使其增加了9列fac1_1..9 。
图1.11 因子分析主窗口图1.12 因子分析子窗口图1.13新增因子实验结果：图 1.14 ，如图所示，产生“商品感知风险、网页展示质量、网络安全、卖家信誉、服务质量、便捷性、所属平台质量、以往经验、网络购物意向”9项因子图1.141.2 分别对网络购物意向与商品感知风险、网页展示质量、网络安全、卖家信誉、服务质量、便捷性、所属平台质量、以往经验的相关分析。
实验步骤：1）依次点击analyze--data reduction—factor，弹出小窗口，将“fac_1”以及以下的9列因子添加到Test Variable(s)中，如图1.21所示2）点击descriptives按钮，弹出小窗口，选上“KMO and…sphericity ”选项，（即KMO 测度和巴特利特球体检验）如图1.22，点击continue返回。
3）点击extraction按钮，探出小窗口，在display框中选上scree plot（显示碎石图）如图1.23。
点击continue返回。
4）点击score按钮，选择“save as variables”选项，下面的method小框被激活，系统默认为regression选项（回归方法），如图1.24所示，点击continue返回。
spss聚类分析与因子分析
基于因子分析的31个省行业就业情况分析摘要：就业问题已经越来越受人重视，通过对31个省的17个就业指标进行因子分析，得出3个因子的较为合理的解释，并结合对31个省的就业情况做出相应的聚类分析，给出相应的综合分析结论。
关键词：因子分析聚类分析1、指标的确定根据《中国统计年鉴2009》中的数据表，选取X1: 农、林、牧、渔业就业人数 X2: 采矿业就业人数X3:制造业就业人数 X4：电力、燃气及水的生产及水的生产和供应业就业人数X5：建筑业就业人数 X6：交通运输、仓储和邮政业就业人数X7：信息传输、计算机服务和软件业就业人数X8：批发和零售业就业人数 X9：住宿和餐饮业就业人数X10：金融业就业人数 X11：租赁和商务服务业就业人数X12：科学研究、技术服务和地质勘查业就业人数X13：水利、环境和公共设施管理业就业人数 X14：教育就业人数X15：卫生、社会保障和社会福利业就业人数 X16：文化、体育和娱乐业就业人数X17：公共管理和社会组织就业人数这17个数据对31个省的就业情况进行相关分析。
2、因子分析及结果先标准化数据，且因子分析过程以特征值大于0为标准提取因子，以主成分法做因子分析，由KMO检验值0.766可判别该问题可使用因子分析。
再考察累计贡献率>85﹪的成分，由图1可知应选择3个因子较为适合。
Total Variance Explained14 .016 .091 99.879 .016 .091 99.87915 .011 .064 99.942 .011 .06499.94216 .008 .045 99.987 .008 .045 99.98717 .002 .013 100.000 .002 .013 100.000图1再次以3个主分做标准做提取因子，并以主成分法做因子分析，采用方差极大化方法对因子载荷矩阵进行旋转，可得旋转后的因子特征值和贡献率（图2）以及旋转后的因子载荷矩阵（图3）。
SPSS聚类分析实验报告
SPSS聚类分析实验报告摘要：本实验旨在利用SPSS软件进行聚类分析，并通过实验结果分析数据的分布情况，揭示数据中的隐含规律。
通过聚类分析，我们将数据样本划分为不同的类别，以便更好地理解数据的特征、相似性以及群组之间的差异。
实验结果表明，SPSS软件在聚类分析方面具有较高的可靠性和准确性，能够有效地提取数据的特征和隐含信息，为数据分析提供有力支持。
1.引言2.实验方法2.1数据收集与准备本实验使用到的数据集是从公开渠道获取的一份包含各个地区收入、消费、教育等特征的数据集。
为了保护数据安全和隐私，将被分析的数据进行了匿名化处理。
2.2SPSS操作步骤（1）导入数据集：将数据集导入SPSS软件，并进行数据检查和处理，确保数据的完整性和准确性。
（2）选择合适的聚类算法：根据实验目的和数据特点选择适合的聚类算法，这里选择了k-means算法作为聚类算法。
（3）设置聚类参数：设置聚类的类别数、迭代次数等参数，以得到最优的聚类结果。
（4）进行聚类分析：运行聚类分析模块，观察聚类结果和聚类中心的分布情况。
（5）结果解释与分析：根据聚类结果，对不同类别的数据进行特征分析和差异比较，以更好地理解数据的特点和分布规律。
3.实验结果与分析通过SPSS软件进行聚类分析，得到了数据样本的聚类结果。
根据平均轮廓系数和间隔分析等指标，确定了最优的聚类类别数，并得到了每个类别的聚类中心和分布情况。
3.1聚类类别数的确定为了确定合适的聚类类别数，使用平均轮廓系数方法和间隔分析方法进行评估。
通过计算不同聚类类别数下的平均轮廓系数和间隔分析值，选择具有最大平均轮廓系数和最小间隔分析值的类别数作为最优的聚类类别数。
经过计算分析，确定了聚类类别数为33.2聚类结果与分析根据聚类类别数为3的聚类结果，将数据样本分为了三组。
分别对每组数据进行了特征分析和差异比较。
3.2.1类别1：高收入、高教育水平、低消费该类别的个体具有较高的收入水平和教育水平，但消费水平较低。
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于 SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院：xxx 学院年级专业班： xxx 班学生姓名：xxx 学号： 015完成时间：2016 年 x 月 x 日开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期成绩教师签名批阅日期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。
最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。
（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。
具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行2012 年指标盈利能力安全能力发展能力资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增率不良贷款率率率增长率率率长率平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % %（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到( 变量 V) 框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。
SPSS案例-因子分析结果聚类
对因子分析结果进行聚类分析
一、指标选取
由因子分析结果可得，我国城市设施可以由三个方面来综合体现。
因子 1主要解释的是城市用水普及率，每万人拥有公共交通车辆，命名为保障因子；而因子 2 主要解释的是人均城市道路面积，人均公园绿地面积3个指标，命名为环境因子，而因子 3主要解释的是每万人拥有公共厕所，命名为卫生因子。
以全国31个城市为研究对象，以这三个因子为指标进行聚类分析。
二、对数据进行系统聚类分析
三、快速聚类结果
四、得出结论
根据系统聚类法的输出结果，可以看出，第一类城市包括北京与上海，第三类包括黑龙江与内蒙古，其他城市为第二类。
显然，第一类城市设施较好，第二类次之，第三类最差。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法随着统计分析软件的进步，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）软件作为一款功能强大、易于使用的统计分析工具受到广泛欢迎。
它能援助探究人员进行各种统计分析，其中包括因子分析和聚类分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析，并针对每个分析方法提供详尽步骤和操作示例。
一、因子分析因子分析是一种常用的统计方法，在数据维度缩减和相关变量结构分析方面具有广泛的应用。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1. 数据筹办起首，需要将原始数据导入SPSS软件中。
可以通过选择“文件”>“打开”>“数据”，然后选择合适的数据文件进行导入。
确保数据是以矩阵的形式存储，每个变量占据一列，每个观察单位占据一行。
2. 因子分析设置在SPSS软件中，选择“分析”>“数据筹办”>“特殊分析”>“因子”。
在弹出的对话框中，选择需要进行因子分析的变量，将它们挪动到“因子”框中。
然后，选择所需的因子提取方法（如主成分分析或因子分析），并指定所需的因子个数。
可以选择默认值，也可以依据实际需求进行调整。
3. 统计输出完成因子分析设置后，点击“确定”按钮开始分析。
SPSS软件将生成一个因子分析结果报告。
报告中将包含因子载荷矩阵、特征值、诠释的方差比例等统计指标。
通过这些指标，可以对变量和因子之间的干系、每个因子的诠释能力进行分析。
4. 结果解读对于因子载荷矩阵，可以依据因子载荷的大小来裁定变量与因子之间的干系。
一般来说，载荷肯定值大于0.3的变量与因子之间具有显著关联。
诠释的方差比例表示每个因子能够诠释变量总方差的比例，一般来说，越大越好。
在解读结果时，需要综合思量因子载荷和诠释的方差比例。
二、聚类分析聚类分析是一种用于数据分类的统计方法。
它依据观测值之间的相似性将数据对象分组到不同的类别中。
SPSS因子、聚类案例分析报告.doc
喀什大学实验报告《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx学院年级专业班： xxx班学生姓名： xxx 学号： XXXX1808015 完成时间： XXXX年x月x日开课时间： XXXX 至 2017 学年第 1 学期实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其XXXX 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。
最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。
（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。
具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行XXXX年指标（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。
相关性矩阵每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率相关性资产利润率.383 -.144 -.404 -.359 不良贷款率-.207 -.025 -.009 -.086资产负债率.563 -.166 .105 .494资本充足率-.479 .357 .044 -.392每股收益增长率 1.000 -.366 -.345 .159贷款增长率-.366 1.000 .922 .551存款增长率-.345 .922 1.000 .738总资产增长率.159 .551 .738 1.000显著性（单尾）资产利润率.137 .346 .124 .154 不良贷款率.283 .472 .490 .407资产负债率.045 .323 .386 .073资本充足率.081 .155 .452 .131每股收益增长率.149 .164 .330贷款增长率.149 .000 .049存款增长率.164 .000 .007总资产增长率.330 .049 .007 通过观察原始变量的相关系数矩阵，可以看到，矩阵中存在许多比较高的相关系数，并且大多数变量通过了原假设为相应变量之间的相关系数为0的t假设。
使用SPSS软件进行因子分析报告和聚类分析报告的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法一、方法原理1.因子分析（FactorAnalysis）因子分析是从多个变量指标中选择出少数几个综合变量指标的一种降维的多元统计方法。
我们在多元分析中处理的是多指标的问题，观察指标的增加是为了使研究过程趋于完整，但由于指标太多，使得分析的复杂性增加；同时在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，使得观测数据所放映的信息有重叠，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能放映原有的全部信息，于是就产生了因子分析方法。
2.聚类分析（ClusterAnlysis）聚类分析是根据事物本身特性来研究个体分类的统计方法，是按照物以类聚的原则来研究的事物分类。
3.市场细分方法的流程图二、实证分析已调查35个城市的总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度储蓄总额、年度财政总收入等数据，试对上述城市进行分类研究。
1.因子分析：·选用Analyze→DataReduction→Factor……·引入因子分析的6个变量（总人口、生产总值、消费总额、人均年工资、年度总储蓄额、年度财政总收入）·提取公因子的方法（Method）：主成分分析法·提取（Extract）可选：提取特征值大于1的因子·旋转（Rotation）的方法：方差最大正交旋转·因子得分（FactorScores）：作为新变量存入表 1 方差解释表（Total Variance Explained）表 2 旋转后的因子负荷矩阵（Rotated Component Matrix）2.聚类分析：·选用Analyze→Classify→K-MeansCluster……·引入聚类分析的2个变量（即上面的2个公因子）·聚类的数目（NumberofClusters）：3类·聚类方法（Method）：仅分类·储存新变量（SaveNewVariables）：聚类成员表 3 各类数量分布表（Number of Cases in each Cluster）3.均值多重比较：·选用Analyze→CompareMeans→One-WayANOVA……·将2个因子移入因变量，3个类移入“Factor”·多重比较方法（MultipleComparisons）：邓肯法Duncan 表 4 3个类对于因子1的重视程度比较表 5 3个类对于因子2的重视程度比较4．综合。
spss软件聚类分析案例
spss软件聚类分析案例案例一：选择那些变量进行聚类？——采用“R型聚类”1、现在我们有4个变量用来对啤酒分类，是否有必要将4个变量都纳入作为分类变量呢？热量、钠含量、酒精含量这3个指标是要通过化验员的辛苦努力来测定，而且还有花费不少成本，如果都纳入分析的话，岂不太麻烦太浪费？所以，有必要对4个变量进行降维处理，这里采用spss R型聚类（变量聚类），对4个变量进行降维处理。
输出“相似性矩阵”有助于我们理解降维的过程。
2、4个分类变量量纲各自不同，这一次我们先确定用相似性来测度，度量标准选用pearson系数，聚类方法选最远元素，此时，涉及到相关，4个变量可不用标准化处理，将来的相似性矩阵里的数字为相关系数。
若果有某两个变量的相关系数接近1或-1，说明两个变量可互相替代。
只输出“树状图”就可以了，个人觉得冰柱图很复杂，看起来没有树状图清晰明了。
从proximity matrix表中可以看出热量和酒精含量两个变量相关系数0.903，最大，二者选其一即可，没有必要都作为聚类变量，导致成本增加。
至于热量和酒精含量选择哪一个作为典型指标来代替原来的两个变量，可以根据专业知识或测定的难易程度决定。
（与因子分析不同，是完全踢掉其中一个变量以达到降维的目的。
）这里选用酒精含量，至此，确定出用于聚类的变量为：酒精含量，钠含量，价格。
案例二：20中啤酒能分为几类？——采用“Q型聚类”现在开始对20中啤酒进行聚类。
开始不确定应该分为几类，暂时用一个3-5类范围来试探。
Q型聚类要求量纲相同，所以我们需要对数据标准化，这一回用欧式距离平方进行测度。
2、主要通过树状图和冰柱图来理解类别。
最终是分为4类还是3类，这是个复杂的过程，需要专业知识和最初的目的来识别。
我这里试着确定分为4类。
选择“保存”，则在数据区域内会自动生成聚类结果。
案例三：用于聚类的变量对聚类过程、结果又贡献么，有用么？——采用“单因素方差分析”1、聚类分析除了对类别的确定需讨论外，还有一个比较关键的问题就是分类变量到底对聚类有没有作用有没有贡献，如果有个别变量对分类没有作用的话，应该剔除。
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法
使用SPSS软件进行因子分析和聚类分析的方法因子分析和聚类分析是一种常用的数据分析方法，可以用于数据降维和分组。
SPSS是一款常用的统计软件，提供了丰富的分析工具和函数，可以方便地进行因子分析和聚类分析。
一、因子分析：因子分析是一种多变量分析方法，可以将一组相关的变量转化为少数几个互相独立的综合变量，称为因子。
因子分析可以用于降低数据的维度，提取主要的因素，并分析因素之间的关系。
以下是使用SPSS软件进行因子分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行因子分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“降维”-“因子”。
3.在弹出的因子分析对话框中，选择要进行因子分析的变量，将其添加到“因子”框中。
4.在“提取”选项中，选择提取的因子个数。
可以根据实际需求和经验进行选择。
5. 在“旋转”选项中，选择旋转方法。
常用的旋转方法有方差最大旋转（Varimax），斜交旋转（Oblique）等。
6.点击“确定”按钮，进行因子分析。
7.SPSS会生成因子载荷矩阵、解释方差表、因子得分等结果。
可以根据因子载荷矩阵和解释方差表来解释因子的含义和解释度。
8.根据具体需求和分析目的，可以进行因子得分的计算和因子分组的分析。
二、聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，可以将一组样本数据自动分成若干互不相交的群组，称为簇。
聚类分析可以用于数据的分组和群体特征的分析。
以下是使用SPSS软件进行聚类分析的步骤：1.打开SPSS软件，并导入要进行聚类分析的数据集。
2.菜单栏选择“分析”-“分类”-“聚类”。
3.在弹出的聚类分析对话框中，选择要进行聚类分析的变量，将其添加到“变量”框中。
可以选择多个变量进行分析。
4.在“距离”选项中，选择计算样本间距离的方法。
常用的方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。
5. 在“聚类方法”选项中，选择聚类算法的方法。
常用的方法有层次聚类（Hierarchical Clustering）、K均值聚类（K-means）等。
聚类分析实验报告SPSS
聚类分析实验报告SPSS一、实验目的：1.掌握聚类分析的基本原理和方法；2.了解SPSS软件的使用；3.通过实际数据分析，探索样本数据的聚类结构。
二、实验步骤：1.数据预处理：a.收集并导入样本数据；b.对数据进行初步探索和了解，包括数据描述统计、缺失值处理等；2.聚类分析：a.选择合适的变量进行聚类分析；b.选择聚类算法和相似性度量方法；c.进行聚类分析，得到聚类结果；d.检验聚类结果的稳定性和合理性；3.结果解释：a.对聚类结果进行解释和描述，给出每个聚类的特点和含义；b.使用图表展示聚类结果，以便更直观地理解；c.对聚类结果进行验证和评估，如通过交叉验证等方法；4.结论：a.总结分析结果，给出对样本数据的聚类结构的总体认识；b.提出有关样本数据的进一步探索方向和建议。
三、实验结果与分析：1.数据预处理：样本数据包括了多个变量，我们首先对这些变量进行初步的探索和分析，了解它们的分布情况和特点。
同时，对于缺失值的处理，我们采取了删除或插补的方法，以保证后续分析的准确性和完整性。
2.聚类分析：在选择变量时，我们考虑到了变量之间的相关性，以及对聚类结果的解释性。
通过SPSS软件，我们选择了合适的聚类算法和相似性度量方法，进行了聚类分析。
3.结果解释：根据聚类结果，我们将样本数据划分为多个聚类群组。
对于每个聚类群组，我们进行了详细的解释和描述，给出了其特点和含义。
通过图表的展示，我们能更直观地理解每个聚类群组的分布情况和区别。
4.结论：综合分析结果，我们得出了对样本数据聚类结构的总体认识。
同时，我们提出了进一步探索的方向和建议，以获取更多的知识和信息。
四、实验总结：通过这次实验，我们掌握了聚类分析的基本原理和方法，了解了SPSS软件的使用。
通过实际数据的分析，我们能够更深入地理解样本数据的聚类结构，为进一步的研究和应用提供了基础。
在实验过程中，我们也遇到了一些问题和困难，但通过团队合作和专业指导，我们得以顺利完成实验，并取得了较好的结果。
SPSS的聚类分析实验报告lxk
实验报告
3、实验步骤（最好有截图）：
1.先打开常用软件里的SPSS 11.5 for Windows.exe,在Variable View 中根据题目输入相关数据,如下图所示
2.在Data View中先输入数据,结果如下图所示
3.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
4.选择菜单:【Analyze】→【Classify】→【Hierarchical Cluster】，然后选择参与层次聚类分析的变量两次语文考试的成绩到
【Variable（s）】框中，再选择一个字符型变量“人名”作为标记变
量到【Label Cases by】框中。
5.按“Plots”后进行选择
6.按“Statistics”后进行选择
7.按“Method”后进行选择
8.对第一个表格进行保存，并且命名为“语文水平.sav”，同时保存输出结果
4、实验结果及分析（最好有截图）：
第一题：
1.首先试用系统聚类法对相关数据进行聚类
2.K-均值法进行聚类分析后的输出结果。
SPSS因子分析——实例分析
SPSS因子分析——实例分析SPSS因子分析是一种统计方法，用于探索多个变量之间的相关性和结构。
它可以帮助研究者发现潜在的因素或维度，简化数据分析，并揭示变量之间的潜在关系。
本文将通过一个实例来介绍如何使用SPSS进行因子分析。
假设我们有一个关于消费者购买行为的调查问卷，包含了多个变量，如购买频率、购买金额、购买渠道等。
我们想要通过因子分析来探索这些变量之间的潜在结构，并识别出潜在的因素。
首先，我们需要将原始数据导入SPSS软件。
在SPSS的"变量视图"中，我们可以将每个变量名称输入到空白单元格中，并为每个变量选择适当的测量尺度（如定类尺度、定序尺度、定距尺度）。
然后，切换到"数据视图"，在每一行中输入被调查者的数据。
接下来，我们需要进行因子分析的前提检测。
在SPSS的"分析"菜单中，选择"数据采样"并点击"样本界限"，以确保我们选择的样本大小是否足够。
然后，我们选择"统计"中的"相关性"，点击"双变量"并检查变量之间是否存在显著的相关性。
如果我们的数据满足以上要求，我们可以继续进行因子分析。
在SPSS的"分析"菜单中，选择"数据准备"，点击"描述统计"并选择"频数"，以检查每个变量的分布情况。
然后，我们再次选择"分析"中的"数据准备"，点击"因子"并选择"提取方法"。
在弹出的对话框中，我们可以选择合适的提取方法，如主成分分析、极大似然估计等。
这些方法之间的选择要根据具体情况而定。
接下来，我们需要选择合适的因子数。
在"因子提取"对话框中，点击"因子"并输入我们认为合适的因子数。
手把手教你spss聚类分析和主因子分析
手把手教你spss聚类分析和主因子分析1.主因子分析第一步：矩阵标准化出现如下对话框：第二步：对标准化过的矩阵分析聚类分析基于SPSS的聚类分析的实用方法（层次聚类法和迭代聚类法）层次聚类法和迭代聚类法的主要区别在于:层次聚类法的聚类结果受奇异值的影响非常大,且聚类过程是单方向的,一旦某个样本进入某一类,就不可能从该类出来,再归入其他的类;迭代聚类法的聚类结果受奇异值和不合适的聚类变量的影响较小,对于不合适的初始聚类可以进行反复调整,但其缺点是聚类结果对初始聚类非常敏感,而且它也只能得到局部最优解.（一）层次聚类Analyze--> C1assify-->Hierachical Cluster在“C1uster”组中选择聚类类型：要进行变量聚类选择指定“V anables”；要进行观测量聚类指定“Cases”。
指定参与分析的变量，将选定的变量通过按钮箭头转移到箭头按钮右侧的“V ariable[s]：”矩形框中；将标识变量通过下面一个箭头按钮转移到按钮右侧的“Label Cases by:”下面的矩形框中。
如果不使用系统默认值，或由于参与分析的变量量纲不一致需要指定选择项，则应该根据需要有选择性地执行下述某些步骤。
1．确定聚类方法在主对话框中，点击“Methed”按钮，展开分层聚类分析的方法选择对话框，即“Hierachical Cluster Analysis：Method”。
在对话框中根据需要指定聚类方法、距离测度的方法、对数值进行转换方法，即标准化数值的方法和对测度的转换方法。
（1）聚类方法选择“C1uster Method：”表中列出可以选择的聚类方法：Between-groups linkage组内连接Within-groups linkage组内连接Nearest neighbor最近邻法Furthest neighbor最远邻法Centroid clustering重心聚类法Median clustering中位数法Ward’s method Ward最小方差法。
SPSS因子分析实验报告
SPSS因子分析实验报告一、实验目的本次实验旨在运用 SPSS 软件进行因子分析，以探索和简化数据结构，发现潜在的因子，并对变量之间的关系进行深入理解。
通过因子分析，我们希望能够提取主要的公共因子，解释数据中的大部分变异，为进一步的数据分析和决策提供有价值的信息。
二、实验数据来源本次实验所使用的数据来源于具体数据来源。
该数据集包含了具体变量描述等多个变量，共样本数量个观测值。
这些数据反映了数据所涉及的研究对象或领域的相关情况。
三、实验步骤1、数据预处理首先，对原始数据进行了初步的检查和清理。
检查了数据中是否存在缺失值，并对缺失值进行了适当的处理（如删除含缺失值的观测、用均值或中位数插补等）。
同时，对数据进行了标准化处理，以消除量纲的影响，使不同变量在相同的尺度上进行比较。
2、适用性检验在进行因子分析之前，需要对数据进行适用性检验，以确定数据是否适合进行因子分析。
常用的检验方法包括巴特利特球形检验（Bartlett's Test of Sphericity）和 KMO 检验（KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy）。
巴特利特球形检验的原假设是相关系数矩阵为单位矩阵，即变量之间相互独立。
如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，表明变量之间存在相关性，适合进行因子分析。
KMO 检验用于评估变量之间的偏相关性。
KMO 值越接近 1，表明数据越适合进行因子分析；一般认为，KMO 值大于 06 时适合进行因子分析。
3、提取因子根据适用性检验的结果，确定可以进行因子分析后，使用主成分法（Principal Component Analysis）或主轴因子法（Principal Axis Factoring）等方法提取因子。
在提取因子时，需要确定提取因子的个数。
常用的确定因子个数的方法有特征值准则（Eigenvalue Criterion）和碎石图（Scree Plot）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
喀什大学实验报告《多元统计分析SPSS》实验报告实验课程：基于SPSS的数据分析实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院：xxx学院年级专业班：xxx班学生姓名：xxx 学号：20131808015完成时间：2016年x月x日开课时间：2016 至2017 学年第 1 学期页脚内容1页脚内容2实验项目：中国上市银行竞争力分析（一）实验目的本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。
最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。
（二）实验资料通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。
具体数据如下所示：十家同类型上市商业银行2012年指标页脚内容3页脚内容4中信银行1.41%0.74%93.14%13.44%-7.04%15.96%14.59%7.02%民生银行1.58%0.76%94.58%10.75%27.62%3.53%2.76%8.44%（三）实验步骤1、选择菜单2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中3、选择因子分析的样本4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等页脚内容55、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法页脚内容67、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法8、在所示窗口中点击（选项）按钮页脚内容7（四）实验结果及分析分析结果如下表所示。
相关性矩阵每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率相关性资产利润率.383-.144-.404-.359不良贷款率-.207-.025-.009-.086资产负债率.563-.166.105.494资本充足率-.479.357.044-.392页脚内容8每股收益增长率1.000-.366-.345.159贷款增长率-.366 1.000.922.551存款增长率-.345.922 1.000.738总资产增长率.159.551.738 1.000显著性（单尾）资产利润率.137.346.124.154不良贷款率.283.472.490.407资产负债率.045.323.386.073资本充足率.081.155.452.131每股收益增长率.149.164.330页脚内容9页脚内容10通过观察原始变量的相关系数矩阵，可以看到，矩阵中存在许多比较高的相关系数，并且大多数变量通过了原假设为相应变量之间的相关系数为0的t 假设。
相关系数实际上反映的是公共因子起作用的空间，相关系数越大，表明数据适合做因子分析。
KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
.518巴特利特球形度检验近似卡方50.188自由度 28显著性.006同时，KMO 级Bartlett 检验是否适合做因子分析。
以上是KMO 级Bartlett 检验结果，由表可知：KMO 值为0.518，说明该数据适合做因子分析。
上表中的巴特贷款增长率.149.000 .049存款增长率.164 .000.007总资产增长率.330 .049 .007利特球体检验的X统计值的显著性概率是O．000，小于1％，因此拒绝原假设，说明数据具有相关性，适宜做因子分析。
反映像矩阵每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率反映像协方差矩阵资产利润率-.075-.025.025-.005不良贷款率.038.031-.012-.031资产负债率-.064-.001-.007.027资本充足率-.002-.021.011.015每股收益增长率.207-.026.034-.107贷款增长率-.026.025-.021.018存款增长率.034-.021.020-.032页脚内容11总资产增长率-.107.018-.032.175反映像相关性矩阵资产利润率-.277-.273.306-.019不良贷款率.113.266-.114-.101资产负债率-.464-.031-.158.214资本充足率-.018-.524.307.146每股收益增长率.496a-.358.533-.560贷款增长率-.358.496a-.932.269存款增长率.533-.932.503a-.542总资产增长率-.560.269-.542.651a页脚内容12a. 取样适切性量数(MSA)反映像矩阵在其对角线上的数字若大于0.05（出口合同为0.406）则适合因子分析，小于0.05则不适合因子分析。
从表中得知，适合做因子分析。
公因子方差初始提取资产利润率 1.000.818不良贷款率 1.000.519资产负债率 1.000.912资本充足率 1.000.928每股收益增1.000.786长率贷款增长率 1.000.953存款增长率 1.000.979总资产增长1.000.865率页脚内容13提取方法：主成分分析法。
变量共同度，它刻划了全部公共因子对各个变量的总方差所作的贡献，也称为公因子方差，从上表中可以得到变量共同度大部分都接近1，说明该变量的几乎全部原始信息都被所选取的公共因子说明了，也就是说，由原始变量空间转为因子空间转化的性质较好，保留原来信息量多，因此，2hi是iX方差的重要组成部分。
检验可以做因子分析后，我们通过因子分析得到相应的特征值和对应因子的贡献率，如下表所示页脚内容145.2212.75797.4666.1541.92299.3897.038.47899.8678.011.133100.000综合因子F，，F2，F3的特征值大于1，且对原始数据的累积贡献率达到了84.485％，其中F1的贡献率最强，达到了34.998％，F2的贡献率达到了33.383％，F3的贡献率也达到了16.104％。
这三个因子的贡献率都远远大于其它因子的贡献率，因此，F1，F2，F3是决定商业银行竞争力强弱的关键因子。
页脚内容15从碎石图中得到，第1个因子的特征值高于其他项，对解释原有变量的贡献最大；第5个因子之后的特征值都小，对解释原有变量的贡献较小；因此我们可以取3个或4个因子较为合适。
成分矩阵a成分123页脚内容16总资产.897-.157.187增长率存款增.892.400.150长率贷款增.685.607.339长率资本充-.367.873.175足率资产负.475-.822-.104债率每股收-.107-.789.391益增长率资产利-.596-.006.680润率不良贷-.040.239-.678款率提取方法：主成分分析法。
aa. 提取了3 个成分。
页脚内容17表中给出旋转前的因子载荷阵，从中可以看出，每个因子在不同原始变量上的载荷没有明显的差别，3个因子的实际含义比较模糊。
为了避免初始因子综合性太强，难以找出因子的实际意义的问题，需要通过旋转坐标轴，使负载尽可能向正负0或1的方向靠近，从而降低因子的综合性，使其真实意义凸现出来。
下面使用的因子旋转方法为方差最大正交旋转法，目的是使旋转后的因子载荷矩阵的结构简化，便于对各个公共因子进行合理的解释，同时保证每一个公共因子反映的信息量尽量最大。
旋转后的成分矩阵a成分123资本充-.962.051.020足率资产负.951.084.011债率每股收.602-.267.593益增长率存款增-.001.977-.153长率贷款增-.302.928.016长率页脚内容18总资产.493.788.023增长率资产利-.347-.322.771润率不良贷-.131-.151-.692款率提取方法：主成分分析法。
旋转方法：凯撒正态化最大方差法。
aa. 旋转在4 次迭代后已收敛。
表中给出旋转后的因子载荷阵，从表中可以看出，经过旋转后的载荷系数已经明显的两极分化了。
第一个公共因子在指标X2每股收益增长率、X3 资产负债率、X4 资本充足率上有较大载荷，说明这3个指标有较强的关联性，可以归为一类，因此可以把第一个因子命名为“流动因子”；第二个公共因子在指标X6 贷款增长率、X7 存款增长率、X8总资产增长率上有较大载荷，同样可以归为一类，第二个因子可以命名为“发展因子”；同理，X1资产利润率、X5不良贷款率归到第3 类，将其命名为“安全和盈利因子”。
页脚内容19在三维空间组件图中，各因子更接近于组价几，接近组件几对应的是‘旋转后的成分矩阵’的成分几。
成分得分系数矩阵成分123资产利-.165-.029.544润率不良贷-.009-.138-.516款率页脚内容20资产负.359.012-.034债率资本充-.368.046.072足率每股收.203-.051.370益增长率贷款增-.138.378.137长率存款增-.016.371.003长率总资产.167.304.083增长率提取方法：主成分分析法。
旋转方法：凯撒正态化最大方差法。
组件得分。
表中给出了因子得分系数矩阵，根据表中的因子得分系数和原始变量的标准化值就可以计算出每个观测值的各因子的得分。
旋转后的因子得分表达式可以写成：F1=-0.165x1+0.203x2+0.359x3-0.368x4-0.009x5-0.138x6-0.016x7+0.167x8 F2=-0.029x1-0.051x2+0.012x3+0.046x4-0.138x5+0.378x6+0.371x7+0.304x8页脚内容21F3=0.544x1+0.370x2-0.034x3+0.072x4-0.516x5+0.137x6+0.003x7+0.083x8五、结论本文通过采用多元统计分析中的因子分析法对国有商业银行的经营绩效加以评价，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面来具体分析我国上市商业银行竞争力，对上市银行及非上市银行具有一定的指导作用。
页脚内容22实验项目：商厦评分（一）实验目的：本实验目的利用SPSS层次聚类对商厦评分进行分类分析，以了解了解各商厦之间的相互关系。
（二）实验资料:（三）实验步骤:表一页脚内容23聚类成员个案 3 个聚类 2 个聚类1:A商厦11 2:B商厦11 3:C商厦22 4:D商厦32 5:E商厦32表一可知，当聚成3类时，A，B俩个商厦为一类，C商厦自成一类，D，E两个商厦为一类；当聚成两类时，A，B俩个商厦为一类，C，D，E三个商厦为一类，SPSS的层次聚类能够产生任意类数的分类结果。