SPSS管理统计 课程设计 因子分析和聚类分析
第8章因子分析与聚类分析(含SPSS)
（二）因子分析的特点 1、因子变量的数量远少于原有指标变量的数 量。 2、因子变量并不是原有变量的简单取舍，而 是对原有变量的重新组构。 3、因子之间线性关系不显著。 4、因子变量具有命名解释性。
二、因子分析的数学模型和相关概念 （一）因子分析的数学模型
因子分析的数学模型为：
x1 a11f1 a12f2 a13f3 a1k fk 1
②Scree plot 复选项，要求显示按特征值大小排 列的因子序号，以特征值为两个坐标轴的碎石图。
（4）Extract 框，控制提取进程和提取结果的选择项。 ①Eigenvalues over 选项，指定提取的因子应该
具有的特征值范围，在此项后面的矩形框中给出。 ②Number of factors 选项，指定提取公因子的
行 KMO检验和球形Bartlett 检验。
5、单击“Extraction”按钮，进入Extraction对话框，如 图8-4 所示，可以选择不同的提取公因子的方法和控制提 取结果的判据。
图8-4 Extraction 对话框
（1）Method框，因子提取方法选择项 ①Principal components 选项，主成份法。 ②Unweighted least Square 选项，不加权最小 平方法。 ③Generalized least squares 选项，用变量值 的倒数加权。 ④Maximum Likelihoud 选项，最大似然法。 ⑤Principal Axis factoring 选项，使用多元相 关的平方作为对公因子方差的初始估计。 ⑥Alpha factoring 选项，因子提取法。 ⑦Image factoring 选项，映象因子提取法。
（二）因子提取和因子载荷矩阵的求解
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）。
用SPSS作聚类分析
电子科技大学应用数学学院
从Transform Values框 中点击向下箭头，将 出现如下可选项，从 中选一即可：
3) 常用标准化方法（选项说 明）： a) None：不进行标准化，这是系统默认值
电子科技大学应用数学学院
为了便于后面的说明，作如下假设：
所有样本表示为 均值表示为 标准差表示为
⎡x11 L x1m⎤
⎜⎜⎝⎛ij==11,,22,,LL,,nm⎟⎟⎠⎞
电子科技大学应用数学学院
作用：变换后的数据均值为0，标准差对稳定性。
c) Range –1 to 1：极差标准化变换
xi*j
=
⎧ ⎪ ⎨
xij − Rj
xj
⎪⎩xij
若Rj ≠ 0 若Rj = 0
X
=
⎢ ⎢
M
M
M
⎥ ⎥
⎢⎣xn1 L xnm⎥⎦
∑ xj
=
1 n
n i=1
xij
∑( ) Sj =
1n n−1 i=1
xij − xj
2
极差表示为
Rj = 1m≤ ia≤ xn xij −1m≤ i i≤nn xij
b) Z Scores：标准化变换
xi*j
=
⎧ ⎪
xij
−
⎨ Sj
xj
⎪⎩0
若Sj ≠ 0 若Sj = 0
电子科技大学应用数学学院
2. 构造关系矩阵
1) 描述变量或样本的亲疏程度的数量指标有两种： ¾ 相似系数——性质越接近的样品，相似系数越接近
于1或-1；彼此无关的样品相似系数则接近于0，聚 类时相似的样品聚为一类 ¾ 距离——将每一个样品看作m维空间的一个点，在 这m维空间中定义距离，距离较近的点归为一类。 相似系数与距离有40多种，但常用的只是少数
spss相关、R型聚类、R型因子分析
因子分析激活Statistics菜单选Data Reduction的Factor...命令项，弹出Factor Analysis对话框。
在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，点击 钮使之进入Variables框。
点击Descriptives...钮，弹出Factor Analysis:Descriptives对话框，在Statistics 中选Univariate descriptives项要求输出各变量的均数与标准差，在Correlation Matrix栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选KMO and Bartlett’s test ofsphericity项，要求对相关系数矩阵进行统计学检验。
点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。
点击Extraction...钮，弹出Factor Analysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法：图11.4 因子提取方法选择对话框Principal components：主成分分析法；Unweighted least squares：未加权最小平方法；Generalized least squares：综合最小平方法；Maximum likelihood：极大似然估计法；Principal axis factoring：主轴因子法；Alpha factoring：α因子法；Image factoring：多元回归法。
本例选用Principal components方法，之后点击Continue钮返回Factor Analysis 对话框。
点击Rotation...钮，弹出Factor Analysis:Rotation对话框（图11.5），系统有5种因子旋转方法可选：图11.5 因子旋转方法选择对话框None：不作因子旋转；Varimax：正交旋转；Equamax：全体旋转，对变量和因子均作旋转；Quartimax：四分旋转，对变量作旋转；Direct Oblimin：斜交旋转。
管理统计 SPASS 第11章 主成分分析与因子分析
1. 判断原始变量是否适合进行因子分析
(1)巴特利特球度检验(Bartlett test of sphericity) •巴特利特球度检验原假设H0是：相关阵是单位阵，即各变量 各自独立。巴特利特球度检验的统计量根据相关系数矩阵的行 列式计算得到。如果该统计量值比较大，且其对应的相伴概率 值小于用户心中的显著性水平，则应拒绝H0 ，认为相关系数 矩阵不太可能是单位阵，适合作因子分析；相反，如果该统计 量值比较小，且其对应的相伴概率值大于用户心中的显著性水 平，则不能拒绝H0 ，可以认为相关系数矩阵可能是单位阵， 不适合作因子分析。
因子变量的特点：
(1)因子变量的数量远少于原有变量的数量，对因子变量的分析可 以减少分析中的计算工作量。 (2)因子变量并不是原有变量简单的取舍，而是对原始变量的重新 组构，他们能够反映原始众多变量的绝大部分信息，不会产生重 要信息的丢失。 (3)因子变量之间没有线性相关关系，对因子变量的分析就能避开 原始变量的共线性问题，使研究工作更加简便。 (4)因子变量具有命名解释性。因子变量的命名解释性可以理解为 某个因子变量是对某些原始变量的总和，它能够反映这些原始变 量的绝大部分信息。因此我们可以对因子变量根据专业知识和其 所反映的独特含义给予命名。
失尽可能的少。
主成分分析小结：
(1)从相关的多个指标 X 1 , X 2 ,, X k 中，求出相互独立 的多个指标 Y1 , Y2 ,, Yk 。
(2) Y (Y1 , Y2 ,, Yk )T 的方差信息不损失，尽可能等同于
X ( X 1 , X 2 ,, X k )T 的方差。
因子分析的基本步骤
因子分析的标准分析步骤为： (1)根据具体问题，判断待分析的原始若干变量是否适合作因 子分析，并采用某些检验方法来判断数据是否符合分析要求。 (2)选择提取公因子的方法，并按一定标准确定提取的公因子 数目。 (3)考察公因子的可解释性，并在必要时进行因子旋转，以寻 求最佳的解释方式。 (4)计算出因子得分等中间指标进一步分析使用。
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。
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、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。
课程设计spss
课程设计spss一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握SPSS软件的基本操作和数据分析方法，能够独立完成数据分析任务，并能够理解和解释分析结果。
具体来说，知识目标包括掌握SPSS软件的基本操作界面、数据管理功能、描述性统计分析方法、推断性统计分析方法等；技能目标包括能够熟练操作SPSS软件进行数据导入、数据清洗、变量定义、数据分析、结果解读等；情感态度价值观目标包括培养学生的数据分析思维、提高学生的问题解决能力、增强学生对统计学的兴趣和认识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括SPSS软件的基本操作、描述性统计分析、推断性统计分析和高级统计分析方法。
具体安排如下：第一章：SPSS软件的基本操作，包括软件的启动和退出、数据编辑和管理、变量定义和数据输入等。
第二章：描述性统计分析，包括频数分布、均值、标准差、相关系数等统计量的计算和展示。
第三章：推断性统计分析，包括 t 检验、方差分析、卡方检验等基本假设检验方法。
第四章：高级统计分析方法，包括回归分析、因子分析、聚类分析等。
三、教学方法本课程采用讲授法、操作演示法、案例分析法和小组讨论法相结合的教学方法。
在教学过程中，教师将讲解SPSS软件的基本操作和统计分析方法，并通过操作演示让学生直观地理解。
同时，教师会提供一些实际案例，让学生运用所学知识进行分析和讨论，提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材《SPSS统计分析与应用》、教师自编的讲义和操作手册、多媒体教学课件、在线学习资源和实验设备。
教材和讲义将提供详细的知识点和操作指南，多媒体教学课件可以帮助学生更好地理解和记忆课程内容。
同时，教师还会提供一些在线学习资源，如视频教程、练习题和案例数据等，方便学生进行自主学习和复习。
在实验课上，学生可以亲自操作SPSS软件，进行数据分析和结果展示。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化评价方式，全面客观地评价学生的学习成果。
第十二讲 聚类分析和因子分析 spss
层次聚类分析中的R型聚类
• 与Q型聚类不同的是， R型聚类计算的是变 量之间的距离，而不是样本之间的距离。 • 打开聚类2 • 分析---分类---层次聚类（系统聚类）---选 择变量
快速聚类分析
• 由于聚类分析对计算机要求很高，因此当 出现大样本的情况下，层次聚类分析往往 速度较慢，因此采用快速聚类分析。 • 快速聚类分析要求用户根据经验指定聚类 最终形成多少种类。
• • • •
上式通过化简，可得： F=BX+ae X：因子变量 B：载荷矩阵 其中βij称为因子载荷，是第i 个原有变量在第j个因子变量上的负载，即βi 在第j个因子变量上的相对重要性。即βij绝 对值越大，公共因子与原有变量关系越强。
• 由于实测的变量间存在一定的相关关系，因此 有可能用较少数的综合指标分别综合存在于各 变量中的各类信息，而综合指标之间彼此不相 关，即各指标代表的信息不重叠。综合指标称 为因子或主成分（提取几个因子），一般有两 种方法：确定因子数量的因素（机器决定） • 特征值>1 • 累计贡献率>0.8（新因子至少代表就因子 80%以上的信息）
f1 11 x1 12 x2 f 2 21 x1 22 x2 f m m1 x1 m 2 x2
1 p x p 2 p xp mp x p
因子分析要求(p<<m) F1-FM 是原有变量 X1-XP 是新变量 （因子变量） 建立原有因子和新因子的联系
成绩数据（student.sav）
• 100个学生的数学、物理、化学、语文、历 史、英语的成绩如下表（部分）。
• 重要结果分析
Tot al Va rianc e Exp laine d Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Cumulative % 1 3.735 62.254 62.254 2 1.133 18.887 81.142 3 .457 7.619 88.761 4 .323 5.376 94.137 5 .199 3.320 97.457 6 .153 2.543 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 3.735 62.254 62.254 1.133 18.887 81.142
聚类分析、对应分析、因子分析、主成分分析spss操作入门共52页文档
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。—— —西塞 罗
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
- 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)。
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1.14
1.2 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。
5）最后点击OK。
图 1.21 因子分析主窗口
图 1.22 有关初步描述的统计量的选择
图 1.23 因子提取对话窗口
图1.24 是否保存因子值的对话框
实验结果：如下所示：
KMO值为：0.852
表明适合进行因素分析
巴特利特球体检验值为：
386.061（自由度为36），说
明母体的相关矩阵间有共同
因素存在，适合进行因素分析图1.25 KMO测度和巴特利特球体检验表
共同因子方差，表明每个变量被解释
的方差。
Extraction列的数值越小说明该变
量不适合做因子分析，可将其排除。
图1.26共同性表
表中的数字显示：所选
的两个因子的特征根
揭示了总体方差的
65.256%，
图1.27 旋转前总得结束方差
碎石图给出了9个特征
根的大小变化，可以很明
显的看出9个因子中只
有2各因子特征根超过
1。
图1.28 碎石图
图1.29未旋转成分矩阵图1.30未旋转成分矩阵（显示部
分载荷，小于0.01的未显示）
描述了各个因子彼此之间的相关程度
各个因子与自己成完全正相关，因此
对角线上为1，其他各部分为0，说明
各个因子之间没有相关性。
图1.31因子得分协方差矩阵
1.3 “网络购物意向”为被解释变量，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、以往经验为解释变量，建立回归模型。
实验步骤：
1）依次点击analyze—regression—linear，将fac_9（“网络购物意向”）送入到dependent 方框中作为别解释变量，将其余的fac_1..8变量送入到independent方框中，作为解释变量。
如图1.32所示。
2）点击statistics按钮，弹出对话框，选上confidence intervals复选项，系统将输出
每个B（非标准化回归系数）的95%的置信区间，点击continue返回。
3）点击OK。
图1.32 线性回归主对话窗口
图1.33 选择线性回归统计量的窗口
实验结果：
R：复相关系数 0.926 图1.34 模型总体参数表
图1.35 回归的方差分析表
方差检验F：53.542
Sig：F值显著性概率
图1.36 回归系数极显著性检验表
表中常数项t的显著性概率Sig值，若>0.05，则表示常数项于0没有显著性差异，表明常数项不应该出现在方程中；若<0.05表示其系数与0有显著性差异，应该作为解释变量出现在方程中。
由此可以得出fac_2/4/5/6/8应该作为解释变量，即“网页展示质量”，“卖家信誉”，“服务质量”，“便捷性”，“以往经验”应该作为解释变量出现在方程中。
2、使用“企业聚类”文件进行聚类分析，指出企业分为4类是如何分组的。
实验步骤：
1）依次点击analyze—classify—hierarchical cluster，
2）选定变量(除“编号”，“厂家”)外，用箭头送入到右边的variables框中，如图2.1所示。
3）点击method按钮，如图2.2所示，本列接受系统默认的聚类方法，点击continue返回，4）点击statistics按钮，选中single solution按钮，并填上4，点击continue返回，并按OK。
图2.1层次聚类主对话窗口
2.2 聚类方法子对话框
2.3 选择输出的统计值子窗口
实验结果：图2.4, 图2.5，图2.6。
图2.4 ：个体被处理的情况
图2.6 ：冰状图示意
其中1，2，3，7，8，9，10，11，12，13 为第一类，4为第二类，5和14为第三类，6为第四类。
图2.5个体排名图。