SPSS因子、聚类案例分析报告

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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

SPSS聚类分析实验报告

实验十（聚类分析）报告

一、数据来源

小康指数.sav

二、基本结果

（1）确定聚类类数

初步确定凝聚状态表，利用表中第1列和第4列数据，绘制“碎石图”。首先将第4列数据拷入EXCEL数据表中；然后再由EXCEL自动生成以下一列数据：30、29、28、27……4、3、2、1，相当于将第1列数据逆序排列。

表 31个省市自治区小康指数聚凝状态表

以第4列数据为横坐标（X轴），以逆序的第1列数据为纵坐标（Y轴）绘制散点图，生成我们所需要的“碎石图”。利用碎石图辅助确定最终的聚类数目。碎石图的横轴为各类的距离，纵轴为类数目，如图1所示：

图1 31个省市自治区小康和现代化指数聚类分析碎石图

由图1可知：随着类的不断凝聚，类数目不断减少类间的距离在逐渐增大。聚成7类前，类间距离增大幅度较小，形成“陡峭山峰”，到3类后，类间距离迅速增大，形成“平坦的碎石路”。根据这种相似性，可以找到“山脚”下的“拐点”碎石，以它确定分类数目的参考。因而考虑聚成3类。

（2）绘制聚类树形图，说明省市归类：

31个省市自治区小康和现代化指数的层级聚类分析结果。由图1可看出，甘肃、江西、贵州的相似性较高，较早聚成一类；安徽、广西、河南、云南聚成一类；黑龙江、吉林聚成一类；湖南四川成一类；湖北、陕西、内蒙古、山西、重庆成一类；北京、上海成一类；浙江、广东是一类。

* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * *

C A S E 0 5 10 15 20 25

用SPSS进行聚类分析(中文版)

计算距离
根据数据的特征，计算个体间的距离或相似度。
迭代合并
按照一定的准则，将距离相近的聚类进行合并，直到满足终止条件。
数据预处理
对原始数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响。
初始分类
将每个个体作为一个独立的聚类。
结果输出
输出聚类结果，包括每个个体的归属以及聚类的特征。
系统聚类分析的应用实例
数据预处理
01
检查数据中的缺失值，对缺失值进行处理。可以选择删除含有缺失值的行、用均值或中位数填充缺失值、使用SPSS的插补方
法等。
02
对数据进行标准化处理，将数据转化为均值为0、标准差为 1的分布，以消除不同变量间量纲和数量级的影响。
03
将分类变量进行编码，如将性别变量中的“男”和“女” 分别编码为0和1。
K-means聚类分析的步骤
选择初始聚类中心
随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
分配数据点到最近的聚类中心
根据距离度量，将每个数据点分配给最近的聚类中心。
更新聚类中心
重新计算每个集群的均值，将新的均值作为新的聚类中心。
迭代执行
重复步骤2和3，直到聚类中心收敛或达到预设的迭代次数。
K-means聚类分析的应用实例
系统聚类分析
系统聚类分析的原理
系统聚类分析是一种无监督的统计方法，通过将个体或群体按照其相似性或差异性进行分类，从而揭示数据内在的结构和模式。

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）

SPSS聚类分析实例讲解

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可用于数据清洗、描述统计

分析、假设检验和聚类分析等。聚类分析是一种无监督学习方法，其目标

是按照数据的相似性度量，将样本数据划分为多个不同的群组。

下面将以一个实例来讲解如何使用SPSS进行聚类分析。

实例描述：假设有一个超市的销售数据，包含了不同商品的销售额、

销售量和利润等信息。我们希望将商品进行聚类分析，找出相似销售特征

的商品群组。

步骤一：数据准备

首先，将销售数据保存为一个.SP文件，然后打开SPSS软件。在主

界面上选择“文件”-“打开”-“数据库”-“从SPSS文件”，打开数据

文件。

步骤二：变量选择

在数据文件中，选择出要进行聚类分析的变量。在“数据视图”中，

选择那些代表销售特征的变量，例如“销售额”、“销售量”和“利润”。在变量列上按住“Ctrl”键，同时点击这些变量名，选中它们。

步骤三：聚类分析

点击菜单上的“数据”-“服务”-“聚类分析”进行聚类分析操作。

会弹出“聚类分析”对话框。

在对话框中，将选中的变量移到右侧的“变量”框中，并选择“K均

值聚类”作为聚类方法。K值是指要分成的群组数量，可以根据实际情况

设定。这里假设将商品分成3个群组，因此设置为3

步骤四：聚类结果解读

点击“确定”按钮，SPSS将自动进行聚类分析。完成后，SPSS会在

数据文件中生成一个新的变量，用于表示每个样本所属的群组。

在下方的“结果视图”中，可以看到聚类结果的统计数据、聚类中心

和变量间的距离。此外，在“分类变量资料”中，还可以看到每个样本所

属的群组编号。

spss聚类分析案例

SPSS聚类分析案例。

在统计学中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，它可以将数据集中的个体

或变量进行分组，使得同一组内的个体或变量之间的相似度较高，而不同组之间的相似度较低。聚类分析在市场分析、社会学调查、医学研究等领域有着广泛的应用。而SPSS作为一款专业的统计分析软件，提供了丰富的聚类分析功能，能够帮助研

究者对数据进行深入的分析和挖掘。

在本案例中，我们将以一个实际的数据集为例，介绍SPSS中如何进行聚类分析，并对分析结果进行解读和讨论。首先，我们需要加载数据集，然后选择合适的变量进行聚类分析。在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性，避免出现多重共线性的情况。在本案例中，我们选择了A、B、C三个变量进行聚类分析。

接下来，我们需要进行聚类分析的设置。在SPSS软件中，可以选择不同的聚

类算法和距离度量方法，以及设置聚类的个数。在本案例中，我们选择了K均值

聚类算法，并设置聚类的个数为3。同时，我们还可以对聚类结果进行验证和评价，以确保聚类结果的准确性和稳定性。

在进行聚类分析后，我们需要对聚类结果进行解读和讨论。首先，我们可以通

过聚类中心和聚类图表来直观地展示不同组之间的差异和相似度。然后，我们可以对每一组的特征进行分析，找出不同组之间的显著性差异和共性特征。最后，我们可以将聚类结果与实际情况进行比较，验证聚类结果的有效性和可解释性。

通过本案例的介绍，相信读者对SPSS中的聚类分析方法有了更深入的了解。

在实际应用中，聚类分析可以帮助研究者发现数据中潜在的规律和结构，为决策提供科学依据。同时，SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，为用户提供了丰富

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。

SPSS因子分析报告法-例子解释

因子分析的基本概念和步骤

一、因子分析的意义

在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在：

计算量的问题

由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容忽视的。

变量间的相关性问题

收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。

为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会

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：

SPSS聚类分析实验报告

一．实验目的：

1、理解聚类分析的相关理论与应用

2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、

3、熟练SPSS软件相关操作

4、熟悉实验报告的书写

二．实验要求：

1、生成新变量总消费支出=各变量之和

2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果

3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行）

4、利用K-Mean法把31省分成3类

5、对聚类分析结果进行解释说明

6、完成实验报告

三．实验方法与步骤

准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。

分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。

四、实验结果与数据处理：

1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：

生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示：

2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示：

得出结论：

3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示：

4．对聚类分析结果进行解释说明：

K均值分析将这样的城市分为三类：

第一类北京、上海、广东

第二类除第一类第三类以外的

第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东

第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。

迭代历史记录a

迭代聚类中心内的更改

1 2 3 1 1250.592 1698.865 1216.114 2 416.864 70.786 173.731 3 138.955 2.949 24.819 4 46.318 .123 3.546 5 849.114 319.179 1362.411 6 805.004 15.199 606.915 7 161.001 .724 75.864 8 32.200 .034 9.483 9 6.440 .002 1.185 10

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发展，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。它能帮助研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

提供详细步骤和操作示例。

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. 数据准备

首先，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”>“数据准备”>“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，将它们移动到“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，也可以根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、解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关系、每个因子的解释能力进行分析。

4. 结果解读

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。

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% % % % % % % %

因子分析与聚类分析案例

1 因子分析与聚类分析理论简介

1.1 因子分析法

因子分析法是一种通过分析多个变量间协方差矩阵（或相关系数矩阵）的内部依赖关系，找出能代表所有变量的少数几个随机变量的计量分析方法。其中，找出的几个随机变量是不可测量的，将其称为公因子。每个公因子之间是互不相关的，所有变量都可以由这几个公因子的线性表示。因子分析通过减少变量的数目，用少数因子代替所有变量去分析整个经济问题，大大简化了现实分析过程。

假设有N 个样本，P 个指标，()T

P X X X X ,,,21⋅⋅⋅=是随机向量，需要寻找的公

因子是()T

m F F F F ,,,21⋅⋅⋅=，则将模型

112121111ε++⋅⋅⋅++=m m F a F a F a X 222221212ε++⋅⋅⋅++=m m F a F a F a X

...

p m pm p p p F a F a F a X ε++⋅⋅⋅++=2211

称为因子模型。将矩阵()

ij a A =称为因子载荷矩阵，将ij a 称为因子载荷（Loading ），因子载荷的实质是公因子Fi 与变量Xj 的相关系数。其中，ε为特殊因子，代表公因子以外的影响因素，在实际分析时一般忽略不计。

对于需要求出的的公因子，其实际含义取决于该公因子在哪些变量上有较大的载荷。但一般情况下，初始因子模型的因子载荷矩阵都比较复杂，不利于因子的解释。因此可进一步通过因子旋转，给出对各公因子更加合理明显的解释。

公因子求出后，可以进一步用回归估计等方法求出各个公因子得分的数学模型，将其表示成变量的线性形式，从而计算求出得分。模型如下：

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

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