SPSS因子分析资料报告资料报告材料实例操作步骤
spss因子分析案例
spss因子分析案例在进行SPSS因子分析时，我们通常遵循以下步骤：数据准备、因子提取、因子旋转、因子得分和结果解释。
下面是一个因子分析的案例，展示了如何使用SPSS软件进行这一统计分析。
首先，我们需要准备数据。
这通常涉及收集问卷调查数据，其中包含多个项目或变量，这些变量被认为是潜在因子的指标。
在SPSS中，数据应该以数据集的形式输入，每个变量代表一个问卷项目，每个案例代表一个受访者的回答。
接下来，我们进行因子提取。
在SPSS中，我们可以通过“分析”菜单选择“降维”然后选择“因子”来开始因子分析。
在因子分析对话框中，我们需要指定分析的变量，并决定提取因子的方法。
常见的提取方法包括主成分分析和最大似然法。
此外，我们还需要决定因子提取的标准，如特征值大于1的规则或基于特定比例的方差提取。
因子提取后，我们通常需要进行因子旋转。
旋转的目的是使因子结构更加清晰，便于解释。
SPSS提供了多种旋转方法，如正交旋转（如Varimax）和斜交旋转（如Promax）。
旋转后，每个变量的因子载荷（即变量与因子的相关系数）将被重新估计。
然后，我们可以计算因子得分。
因子得分是每个受访者在每个因子上的估计得分，它可以帮助我们了解每个受访者在潜在因子上的位置。
在SPSS中，可以通过“保存”选项来保存因子得分，以便进一步分析。
最后，我们需要解释因子分析的结果。
这包括解释每个因子的含义，以及哪些变量与每个因子最相关。
我们可以通过查看因子载荷矩阵来完成这一步骤。
通常，载荷值较高的变量被认为是该因子的良好指标。
在实际应用中，因子分析可以帮助我们识别数据中的潜在结构，简化数据集，并为进一步的分析提供基础。
例如，在市场研究中，因子分析可以用来识别消费者行为的潜在维度，从而帮助企业更好地理解其客户群体。
通过上述步骤，我们可以使用SPSS软件有效地进行因子分析，从而揭示数据背后的潜在结构，并为决策提供支持。
SPSS因子分析实例操作步骤
SPSS因子分析实例操作步骤实验目的：引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。
实验变量：以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。
实验方法：因子分析法软件：操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）.2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——DimensionReduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue.4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue.6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.7.点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format选项组中所有选项，将Absolute value blow改为，点击Continue.8.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.描述性统计量该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。
SPSS因子分析报告实例操作步骤
SPSS因子分析实例操作步骤实验目的：引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。
实验变量：以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。
实验方法：因子分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）.2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue.4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue.6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.7.点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format选项组中所有选项，将Absolute value blow改为0.60，点击Continue.8.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.描述性统计量Descriptive StatisticsN Minimum Maximum Mean Std. Deviation农、林、牧、渔业11 3.27 9.73 7.6645 1.97515采矿业11 .6 9.5 5.008 2.7092制造业11 .44 7.07 2.6900 2.22405电力、热力、燃气及水生产和11 3.36 15.05 10.3545 3.22751供应业建筑业11 1.79 23.51 7.8955 6.18302批发和零售业11 2.10 18.52 9.1018 5.50553交通运输、仓储和邮政业11 .82 8.39 2.7891 2.20903Valid N (listwise) 11该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。
SPSS因子分析实验报告
实验十一（因子分析）报告一、数据来源各地区年平均收入.sav二、基本结果（1）考察原有变量是否适合进行因子分析首先考察原有变量之间是否存在线性关系，是否采用因子分析提取因子。
借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利球度检验和KMO检验方法进行分析，结果如表1、表2所示：表1原有变量相关系数矩阵 correlation matrix表1显示原有变量的相关系数矩阵，可以看出大部分的相关系数都比较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
表2 KMO and Bartlett's Test由表2可知，巴特利特球度检验统计量观测值为，p值接近0，显著性差异，可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，同时KMO值为，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。
（2）提取因子进行尝试性分析：根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取大于1的特征值。
具体结果见表3：可知，initial一列是因子分析初始解下的共同度，表明如果对原有7个变量采用主成分分析法提取所有特征值，那么原有变量的所有方差都可以被解释，变量的共同度均为1。
事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目的，所以不可以提取全部特征值。
第二列表明港澳台经济单位、集体经济单位以及外商投资经济单位等变量的绝大部分信息（大于83%）可被因子解释。
但联营经济、其他经济丢失较为表3因子分析中的变量共同度（一）严重。
因此，本次因子提取的总体效果不理想。
重新制定提取特征值的标准，指定提取2个因子，分析表4：可以看出，此时所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少。
因此，本次因子提取的总体效果比较理想。
表4因子分析的变量共同度（二）表5中，第一列是因子编号，以后三列组成一组，每组中数据项为特征值、方差贡献率、累计方差贡献率。
第一组数据项（2-4列）描述因子分析初始解的情况。
在初始解中由于提取了7个因子，因此原有变量的总方差均被解释，累计方差贡献率为100%。
因子分析报告
实验名称：因子分分析一、实验目的和要求通过上机操作，完成spss软件的因子分析二、实验内容和步骤7.7R型聚类如图所示选择将6个变量选入变量框中分别点击descriptive rotation选项，进行以下操作点击extraction点击options结果如下所示上表为相关矩阵，给出了6个变量之间的相关系数。
主对角线系数都为1，从表中我们可知，变量与变量之间有的会高度相关，有的相关性比较低，语文与历史，语文与英语，英语与历史都是高度相关的，其他的相关度较低。
KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .755Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 86.576df 15Sig. .000上表为KMO和Bartlett检验表，KMO检验是对变量是否适合做因子分析的检验，根据Kaiser常用度量标准，由于KMO=0.755，表明此时一般适合做因子分析。
CommunalitiesInitial Extraction数学 1.000 .812物理 1.000 .876化学 1.000 .670语文 1.000 .886历史 1.000 .876英语 1.000 .897Extraction Method: PrincipalComponent Analysis.上表为公因子方差，给出了该次分析中从每个原始变量中提取的信息，从表中可以看出除了化学外，主成分几乎都包含了其余各个变量至少80%的信息。
上表为特征根于方差贡献表，给出了个主成分解释原始变量总方差的情况，从表中可以看出，本例中保留了2个主成分，集中了原始变量总信息的75.260%上图为碎石土，分析碎石土看出因子1与因子2的特征值差值比较大，而其他特征值比较小，可以出保留2个因子能概括绝大部分信息。
主成分分析、因子分析实验报告--SPSS
主成分分析、因子分析实验报告--SPSS主成分分析、因子分析实验报告SPSS一、实验目的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和因子分析（Factor Analysis，FA）是多元统计分析中常用的两种方法，旨在简化数据结构、提取主要信息和解释变量之间的关系。
本次实验的目的是通过使用 SPSS 软件对给定的数据集进行主成分分析和因子分析，深入理解这两种方法的原理和应用，并比较它们的结果和差异。
二、实验原理（一）主成分分析主成分分析是一种通过线性变换将多个相关变量转换为一组较少的不相关综合变量（即主成分）的方法。
这些主成分是原始变量的线性组合，且按照方差递减的顺序排列。
主成分分析的主要目标是在保留尽可能多的数据信息的前提下，减少变量的数量，从而简化数据分析和解释。
（二）因子分析因子分析则是一种探索潜在结构的方法，它假设观测变量是由少数几个不可观测的公共因子和特殊因子线性组合而成。
公共因子解释了变量之间的相关性，而特殊因子则代表了每个变量特有的部分。
因子分析的目的是找出这些公共因子，并估计它们对观测变量的影响程度。
三、实验数据本次实验使用了一份包含多个变量的数据集，这些变量涵盖了不同的领域和特征。
数据集中的变量包括具体变量 1、具体变量 2、具体变量 3等，共X个观测样本。
四、实验步骤（一）主成分分析1、打开 SPSS 软件，导入数据集。
2、选择“分析”＞“降维”＞“主成分分析”。
3、将需要分析的变量选入“变量”框。
4、在“抽取”选项中，选择主成分的提取方法，如基于特征值大于1 或指定提取的主成分个数。
5、点击“确定”，运行主成分分析。
（二）因子分析1、同样在 SPSS 中，选择“分析”＞“降维”＞“因子分析”。
2、选入变量。
3、在“描述”选项中，选择相关统计量，如 KMO 检验和巴特利特球形检验。
4、在“抽取”选项中，选择因子提取方法，如主成分法或主轴因子法。
SPSS因子分析报告法-内容与案例
实验课：因子分析实验目的理解主成分（因子）分析的基本原理，熟悉并掌握SPSS中的主成分（因子）分析方法及其主要应用。
因子分析一、基础理论知识1 概念因子分析（Factor analysis）：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大部分信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析（Principal component analysis）：是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大部分的信息。
两者关系：主成分分析（PCA）和因子分析（FA）是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法，而实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。
2 特点（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理（即通过因子分析或主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
3 类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R 型和Q 型两种。
当研究对象是变量时，属于R 型因子分析； 当研究对象是样品时，属于Q 型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型和Q 型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
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，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。
为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。
因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。
因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。
SPSS因子分析法-内容及案例
实验课：因子分析实验目的理解主成分〔因子〕分析的根本原理，熟悉并掌握SPSS中的主成分〔因子〕分析方法及其主要应用。
因子分析一、根底理论知识1 概念因子分析〔Factor analysis〕：就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子来反映原资料的大局部信息的统计学分析方法。
从数学角度来看，主成分分析是一种化繁为简的降维处理技术。
主成分分析〔Principal ponent analysis〕：是因子分析的一个特例，是使用最多的因子提取方法。
它通过坐标变换手段，将原有的多个相关变量，做线性变化，转换为另外一组不相关的变量。
选取前面几个方差最大的主成分，这样到达了因子分析较少变量个数的目的，同时又能与较少的变量反映原有变量的绝大局部的信息。
两者关系：主成分分析〔PCA〕和因子分析〔FA〕是两种把变量维数降低以便于描述、理解和分析的方法，而实际上主成分分析可以说是因子分析的一个特例。
2 特点〔1〕因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
〔2〕因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进展重新组构，它能够反映原有变量大局部的信息。
〔3〕因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比拟方便，但原始局部变量之间多存在较显著的相关关系。
〔4〕因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丧失最少的原那么下，对高维变量空间进展降维处理〔即通过因子分析或主成分分析〕。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
3 类型根据研究对象的不同，把因子分析分为R 型和Q 型两种。
当研究对象是变量时，属于R 型因子分析；当研究对象是样品时，属于Q 型因子分析。
但有的因子分析方法兼有R 型和Q 型因子分析的一些特点，如因子分析中的对应分析方法，有的学者称之为双重型因子分析，以示与其他两类的区别。
4分析原理假定：有n 个地理样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n ×p 阶的地理数据矩阵 :当p 较大时，在p 维空间中考察问题比拟麻烦。
SPSS因子分析报告实例操作步骤
SPS咽子分析实例操作步骤实验目的：弓I入2003~201部全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。
实验变量：以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。
实验方法：因子分析法软件：spss19.0 操作过程：第一步：导入Excel数据文件1. open data document ------- o pen data ------- o pen；2. Opening excel data source OK.2. ------------------------------------------------------------- 降维：在最上面菜单里面选中Analyze ------------------------------------------ Dimension Reduction Factor ，变量选择标准化后的数据.3. 点击右侧 Descriptive ，勾选Correlation Matrix 选项组中的Coefficients 和 KMO and Bartlett ' s text of sphericity, 点击 Continue.Factor Anafysas; Descriptive'S-St^ tistics -------------------------------------------■ ■□■■■■■Man ■>^■■■■1 m ■■■ im ■■■■MBIII ■■ ■■■ nMBiinai ■■■ ma ・・・□ ^Univariate descriptiveshf li” ii-tliliRtlli iiiar-llii M III ■—Bllimi Hi nill^Q Initial sotuSon Correlation Matrix R CoefTidentsE Inv&rssU Signmcance leveisU Reproduced :Determinant[. _■ Ant -imageV KMO and Bartlett's t&st of sphericity[continue [ Can 用][ Help J4. 点击右侧 Extraction, 勾选 Scree Plot 和 fixed number with factors 默认3个，点击Continue.5. 点击右侧Rotation ,勾选Method选项组中的Varimax;勾选Display 选项组中的Loding Plot(s);点击Continue.6. 点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression ;勾选Display factor score coefficient matrix ; 点击Continue.刮Factor Analysis: Factor Scores1/沧a用as variables IHM ■■■■KII ■■■ ■■ IMethod •-i(o-1Regression] © BartlettO Anderson-Rubin, Oi&pla/fader score Meffieiert matrix[cortinue -Cancel Help■—一』. _ • _ - 一」7. 点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format 选项组中所有选项，将Absolute value blow 改为0.60 ,点击Continue.8. 返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.描述性统计量Descriptive Statistics该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。
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因子分析实验报告(精品)
SPSS因子分析实验报告(精品)本文旨在通过SPSS因子分析对数据进行分析，以提高对一组变量的了解。
首先，我们首先对数据进行了可视化和描述性统计分析。
接着，我们使用SPSS的因子分析来简化数据的结构，以找出隐藏的因子，并将所有变量归纳到几个因子中去。
该分析采用假设测试方法，估计了最小平方法和密度估计的参数，使用KMO指标来测量每个变量的内在相关性，使用Bartlett测试来衡量变量之间的统计相关性，以及主成分法和因子载荷法获得因子载荷。
经过这些步骤，可以看出，数据共有三个因子，每个因子包含五个变量，其权重随时间变化而改变。
KMO值为0.746，Bartlett测试p值介于0.000和0.013之间，满足要求，表明变量之间存在显著相关性。
这些因子的含义为：第一个因子被称为奖励；第二个因子表示社会支持；第三个因子则表示工作环境的承诺。
我们发现，在数据中，与绩效关系最密切的变量是第一个因子中的变量，它们取得了最高的因子负荷，分别为0.860、0.740、0.723、0.712和0.665，这些变量被认为是对员工设置奖励的重要变量。
此外，第二个因子中的变量也可以在团队合作当中起到重要作用，它们的因子负荷分别为0.476、0.434、0.411、0.331和0.326，揭示了社会支持对绩效的重要性。
最后，第三个因子中的变量可以代表工作环境的特性，其因子负荷分别为0.534、0.513、0.480、0.395和0.374，表明它们对于员工的表现也有重大影响。
通过本次SPSS因子分析，我们发现，数据背后有三种主要因素：奖励、社会支持和工作环境承诺，而且这三种因素中的每一项都可以在一定程度上影响员工表现。
因此，可以利用本次分析的结果，完善绩效管理，提高工作环境的质量，以期获得更佳的绩效。
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析
SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS因子分析(因素分析)——实例分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛应用于数据分析的软件工具，其中的因子分析（Factor Analysis）被广泛用于统计学和社会科学领域的研究。
本文将通过一个实例分析来介绍SPSS因子分析的基本原理和步骤。
1.研究背景在实施因子分析之前，首先需要明确研究背景和目的。
假设我们正在研究消费者购物行为，并希望确定出不同因素对于购物偏好的影响。
2.数据收集和准备在进行因子分析前，需要收集并准备相关数据。
假设我们已经收集到了100位消费者的关于购物行为的调查问卷数据，包括10个关于购物偏好的变量。
在SPSS中，我们可以将这些数据输入到一个数据矩阵中，每一行代表一个消费者，每一列代表一个变量。
3.因子分析设置在SPSS中，通过导航菜单选择适当的分析工具来进行因子分析。
在设置选项中，我们可以选择因子提取方法（如主成分分析、极大似然法等）和旋转方法（如方差最大旋转、斜交旋转等）等。
根据实际情况，我们可以调整这些参数以获得最佳结果。
4.因子提取在因子分析的第一步中，SPSS会计算每个变量的因子载荷矩阵，并根据设定的准则提取出主要因子。
因子载荷表示了每个变量与每个因子之间的关联程度，值越大表示关联程度越高。
通过因子载荷矩阵，我们可以判断每个变量对于哪个因子具有较高的影响。
5.因子旋转因子旋转可用于调整因子载荷矩阵，以使其更易于解释。
旋转后的因子载荷矩阵通常会呈现出更简洁、更有意义的结果。
在SPSS中，我们可以选择合适的旋转方法并进行旋转操作。
6.因子解释和命名在完成因子分析后，我们需要对结果进行解释和命名。
根据因子载荷矩阵和旋转结果，我们可以确定每个因子代表了哪些变量，并为每个因子赋予一个描述性的名称，以便于后续的数据分析和报告撰写。
7.结果解读最后，根据因子分析的结果，我们可以进行一系列的统计推断和解读。
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）。
因子分析报告材料SPSS操作
因子分析作业：全国30个省市的8项经济指标如下：要求：先对数据做标准化处理，然后基于标准化数据进行以下操作1、给出原始变量的相关系数矩阵；2、用主成分法求公因子，公因子的提取按照默认提取（即特征值大于1），给出公因子的方差贡献度表；3、给出共同度表，并进行解释；4、给出因子载荷矩阵，据之分析提取的公因子的实际意义。
如果不好解释，请用因子旋转（采用正交旋转中最大方差法）给出旋转后的因子载荷矩阵，然后分析旋转之后的公因子，要求给各个公因子赋予实际含义；5、先利用提取的每个公因子分别对各省市进行排名并作简单分析。
最后构造一个综合因子，计算各省市的综合因子的分值，并进行排序并作简单分析。
1、输入数据，依次点选分析→描述统计→描述，将变量x1到x8选入右边变量下面，点选“将标准化得分另存为变量”，点确定即可的标准化的数据。
依次点选分析→降维→因子分析，打开因子分析窗口，将标准化的8个变量选入右边变量下面，点选描述→相关矩阵下选中系数及KMO和Bartlett的检验，点继续，确定，就可得出8个变量的相关系数矩阵如下图。
由表中数据可以看出大部分数据的绝对值都在0.3以上，说明变量间有较强的相关性。
KMO 和Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.621Bartlett 的球形度检验近似卡方231.420df 28Sig. .000由上图看出，sig.值为0，所以拒绝相关系数为0（变量相互独立）的原假设，即说明变量间存在相关性。
2、依次点选在因子分析窗口点选抽取→方法：主成分；分析：相关性矩阵；输出：未旋转的因子解，碎石图；抽取：基于特征值（特征值大于1）；继续，确定，输出结果如下3个图。
解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的% 累积% 合计方差的% 累积%1 3.748 46.847 46.847 3.748 46.847 46.8472 2.198 27.474 74.321 2.198 27.474 74.3213 1.222 15.278 89.599 1.222 15.278 89.5994 .403 5.036 94.6355 .212 2.652 97.2876 .135 1.690 98.977表看出前3个主成分的累计贡献率就达到了89.599%>85%，所以选取主成分个数为3。
SPSS操作方法：因子分析
实验指导之四因子分析的SPSS操作方法以例13.1为例进行因子分析操作。
1.在SPSS的数据编辑窗口（见图1）点击Analysize →Data Reduction →Factor，打开Factor Analysis对话框如图2.图1 因子分析操作图2 Factor Analysis 对话框将参与因子分析的变量依次选入Variables框中。
例13.1中有8个参与因子分析的变量，故都选入变量框内。
2.单击Descriptives 按钮，打开Descriptives对话框如图3所示。
✧Statistics栏，指定输出的统计量。
图3 Descriptives对话框Univariate descriptives 输出每个变量的基本统计描述；Initial solution 输出初始分析结果。
输出主成分变量的相关或协方差矩阵的对角元素。
（本例选择）✧Correlation Matrix栏指定输出考察因子分析条件和方法。
Coefficients相关系数矩阵；Significance levels 相关系数假设检验的P值；Determinant 相关系数矩阵行列式的值；KMO and Bartlett´s test of Sphericity KMO和巴特利检验（本例选择）巴特利检验是关于研究的变量是否适合进行因子分析的检验. 拒绝原假设意味着适合进行因子分析.KMO值等于变量间单相关系数的平方和与单相关系数平方和加上偏相关系数平方和之比, 值越接近1, 意味着变量间的相关性越强,越适合进行因子分分析, KMO值越接近0, 则变量间的相关性越弱. 越不适合进行因子分析.Inverse 相关系数矩阵的逆矩阵；Reproduced 再生相关阵；Anti-image 反映象相关矩阵。
3.单击Extraction 按钮，打开Extraction对话框选项，见图4。
图4 Extraction对话框✧Method栏，指定因子分析方法。
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。
SPSS试验五(因子分析报告)
试验五因子分析一、实验目的：运用因子分析方法分析数据。
二、实验内容：1.SPSS操作2.因子分析下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。
三、实验步骤：1．确定数据类型，建立数据文件。
3.点击“分析”菜单Analyze，选择Data Reduction（降维）中的的Facto （因子分析）命令项，弹出如下图对话框。
在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，使之进入Variables变量框。
4.点击Descriptives钮，弹出 Factor Analyze :Descriptives对话框，在对话框选中Univariate descriptive项要求输出各变量的均数与标准差，在相关系数栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选Kmo and bartlett’s test of sphericity检验项，要求对相关系数矩阵进行kmo和bartlett统计学检验。
点击Continue按钮返回因子分析对话框。
5.点击Extraction选项，弹出Factor Analyze : Extraction对话框，选用（主成份）方法，并勾选Unrotated factor solutionScree plot显示没有旋转的因子载荷、公共因子和特征值，并显示碎石图，在Extract中设置Eivgenvalues over的值为1，之后点击Continue钮返回之前对话框。
6.点击Rotation按钮，进行矩阵旋转设置。
选择None，不旋转矩阵。
选择Loading plot用于显示前3个因子的三维因子载荷图；对于两因子求解，输出二维图。
选择完毕后，单击continue。
7.选择Scores按钮，进行因子得分选项设置。
点击Save as variables，将因子得分保存为新变量。
在Method中选中Regression，用回归的方法计算因子得分，同时勾选Display factor score coefficient matrix，计算因子得分系数矩阵，选择完毕后，单击continue按钮。
如何的利用SPSS做因子分析报告报告材料等分析报告报告材料仅供参考
我就以我的数据为例来做示范，仅供参考一、信度分析（即可靠度分析）1.分析——度量——可靠度分析图12.然后就会弹出上图1的框框。
在这里，你可以对所有的问题进行可靠度分析，如果是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个白色的框框，然后点击“统计量”，按照右边这个图进行打钩。
然后点“继续”。
之后就点“确定”图23.接着去“输出1”这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有一个就是右图，那第一个0.808就是你所选择进行分析的数据的信度。
如果你想把每一个维度的数据进行独立的信度分析，那道理也是一样的。
二、因子分析在做因子分析之前首先要判断这些数据是否适合做因子分析，那这里就需要进行效度检验，不过总共效度检验是和因子分析的操作同步的，意思就是说你在做因子分析的时候也可以做效度检验。
具体示范如下：1.分析——降维——因子分析图2一般来说，咱们做因子分析的时候是为了把那些具有共同属性的因子归类成一类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每一个维度下面的题目是属于这个维度，而非其他维度的。
那一般来说，因子分析做出来的结果就是你原本有几个维度，最终分析结果就会归类成几个公因子。
2.一般来说，自变量的题目和因变量的题目是要独立分析的。
我的课题是“店面形象对顾客购买意愿的影响”那自变量就是店面形象的那些维度，因变量就是顾客购买意愿。
3.将要做分析的题目选择到右边的白框之后，就如下图打钩：“抽取”和“选项”两个不用管他。
然后就点“确定”4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1”看分析结果。
首先看效度检验的结果：这里要看第一行和最后一行的数据，第一行数据为0.756，表明效度较高，sig为0.000，这两个结果显示这份数据完全可以做因子分析。
那就去看因子分析的结果。
5.看下面这张图，看“初始特征值”这一项下面的“合计”的数值，有几个数据是>1，那就表明此次因子分析共提取了几个公因子。
下图所示，有5个数据是>1，这表明可以提取5个公因子。
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SPSS因子分析实例操作步骤实验目的：引入2003~2013年全国的农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业7个产业的投资值作为变量，来研究其对全国总固定投资的影响。
实验变量：以年份，合计（单位：千亿元），农、林、牧、渔业，采矿业，制造业电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业作为变量。
实验方法：因子分析法软件：spss19.0操作过程：第一步：导入Excel数据文件1.open data document——open data——open；2. Opening excel data source——OK.第二步：1.数据标准化：在最上面菜单里面选中Analyze——Descriptive Statistics——OK （变量选择除年份、合计以外的所有变量）.2.降维：在最上面菜单里面选中Analyze——Dimension Reduction——Factor ，变量选择标准化后的数据.3.点击右侧Descriptive，勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlett’s text of sphericity,点击Continue.4.点击右侧Extraction,勾选Scree Plot和fixed number with factors，默认3个，点击Continue.5.点击右侧Rotation，勾选Method选项组中的Varimax；勾选Display选项组中的Loding Plot(s)；点击Continue.6.点击右侧Scores，勾选Method选项组中的Regression；勾选Display factor score coefficient matrix；点击Continue.7.点击右侧Options，勾选Coefficient Display Format选项组中所有选项，将Absolute value blow改为0.60，点击Continue.8.返回主对话框，单击OK.输出结果分析：1.描述性统计量Descriptive StatisticsN Minimum Maximum Mean Std. Deviation农、林、牧、渔业11 3.27 9.73 7.6645 1.97515采矿业11 .6 9.5 5.008 2.7092制造业11 .44 7.07 2.6900 2.22405电力、热力、燃气及水生产和11 3.36 15.05 10.3545 3.22751供应业建筑业11 1.79 23.51 7.8955 6.18302批发和零售业11 2.10 18.52 9.1018 5.50553交通运输、仓储和邮政业11 .82 8.39 2.7891 2.20903Valid N (listwise) 11该表提供分析过程中包含的统计量，表格显示了样本容量以及11个变量的最小值、最大值、平均值、标准差。
2.KMO和球形Bartlett检验KMO and Bartlett's TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .744Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 97.122df 21Sig. .000该表给出了因子分析的KMO和Bartlett检验结果。
从表中可以看出，Bartlett球度检验的概率p值为0.000，即假设被拒绝，也就是说，可以认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.744，根据KMO 度量标准可知，原变量适合进行因子分析。
3.因子分析的共同度CommunalitiesInitial ExtractionZscore(农、林、牧、渔业) 1.000 .883Zscore: 采矿业 1.000 .741Zscore: 制造业 1.000 .974Zscore(电力、热力、燃气及水生产和供应业)1.000 .992Zscore: 建筑业 1.000 .987Zscore(批发和零售业) 1.000 .965Zscore(交通运输、仓储和邮政业)1.000 .935Extraction Method: Principal Component Analysis.表格所示是因子分析的共同度。
表格第二列显示初始共同度，全部为1.000；第三列是按照提取3个公因子得到的共同度，可以看到只有“采矿业”的共同度稍低，说明其信息丢失量稍严重。
4.因子分析的总方差解释Total Variance ExplainedCompo nentInitial EigenvaluesExtraction Sums of SquaredLoadings Rotation Sums of Squared Loadings Total% ofVarianceCumulative% Total% ofVarianceCumulative% Total% ofVarianceCumulative%1 3.079 43.992 43.992 3.079 43.992 43.992 2.660 37.999 37.9992 2.353 33.608 77.600 2.353 33.608 77.600 2.346 33.517 71.5163 1.046 14.941 92.541 1.046 14.941 92.541 1.472 21.025 92.5414 .413 5.905 98.4465 .098 1.399 99.8456 .011 .152 99.9977 .000 .003 100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.该表由3部分组成，分别为初始因子解的方差解释、提取因子解的方差解释和旋转因子解的方差解释。
Initial Eigenvalues部分描述了初始因子解的状况。
第一个因子的特征根为3.079，解释7个原始变量总方差的43.992%；第二个因子的特征根为6. 旋转前的因子载荷矩阵该表空白处表示相应载荷小于0.3。
因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上的载荷。
在旋转前的载荷矩阵中所有变量在第一个因子上的载荷都较高，即与第一个因子的相关程度较高，第一个因子解释了大部分变量的信息；而后面两个因子与原始变量的相关程度较小，对原始变量的解释效果不明显，没有旋转的因子的含义很难解释。
7. 旋转后的因子载荷矩阵Rotated Component Matrix aComponent123Zscore(农、林、牧、渔业) .899Zscore(交通运输、仓储和邮政业) -.716 -.3.41Zscore: 采 矿 业.771 .352 Zscore(电力、热力、燃气及水生产和供应业).749.440.441Zscore: 建 筑 业 .985Zscore(批发和零售业) .961Zscore: 制 造 业.873Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Component Matrix aComponent123Zscore(电力、热力、燃气及水生产和供应业).871Zscore(交通运输、仓储和邮政业) -.860 Zscore: 采 矿 业 .857 Zscore(农、林、牧、渔业) .704 Zscore(批发和零售业) .726 .569 Zscore: 建 筑 业 .687 .364 Zscore: 制 造 业.600.793Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 3 components extracted.该表空白处表示相应载荷小于0.3。
因子载荷矩阵中给出每一个变量在三个因子上的载荷。
在旋转后的载荷矩阵中可以看出，与第一产业相关的产业在第一个因子上的载荷较高，与第二产业相关的产业在第二个因子上的载荷较高，与第三产业相关的产业在第三个因子上的载荷较高。
和没旋转相比，因子的含义清楚很多。
8.旋转空间的因子图该图为可以看做是旋转后的载荷矩阵的图形表示。
从图中又一次验证了前面旋转后的载荷矩阵对因子的解释。
8.因子得分系数Component Score Coefficient MatrixComponent1 2 3Zscore(农、林、牧、渔业) .445 .075 -.350Zscore: 采矿业.261 -.054 .093Zscore: 制造业-.180 .008 .761Zscore(电力、热力、燃气及水.201 .182 .263生产和供应业)Zscore: 建筑业-.074 .429 .156Zscore(批发和零售业) .071 .402 -.130Zscore(交通运输、仓储和邮政-.322 .204 .050业)Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Component Scores.列出了采用回归法估算的因子得分系数，根据表中的容可以写出因子得分函数F1=0.445*Zscore1+0.261*Zscore2-0.180*Zscore3+0.201*Zscore4-0.074*Zscore5+0.07 1*Zscore6-0.322*Zscore7F2=0.075*Zscore1-0.054*Zscore2+0.008*Zscore3+0.182*Zscore4-0.429*Zscore5+0.40 2*Zscore6-0.204*Zscore7F3=-0.350*Zscore1+0.093*Zscore2+0.761*Zscore3+0.263*Zscore4+0.156*Zscore5-0. 130*Zscore6+0.050*Zscore7不仅如此，原数据文件中增加了变量FAC_1和FAC_2、FAC_3,表示3个因子在不同年份的得分值。
9.总因子得分及排序附件：原始数据：标准化后的数据：。