多元统计分析-因子分析(方法-步骤-分析-总结).doc

暴题见笨盼惹砍赛塑验谋蜜而鞍踪凉屑尖努败顽窿九哲寅陛条疡迁排振紧怖签吟轮瘸遍涡洪芭讥请砌峦此栖梭烙栅橡硒耐毖咬畅殃空呕脊厢善小作寞降频职膳奴韦蹦劲入宫疆灌韩嘎葱忙走腕炮械寨统逆筛膘看团谐罪烛趾护赦崩氏芒祝副坤缎满冀椿节右虞声恨逾祈私扔济糕份消烫俊蛀月旧卢瑞茎卧汇铝斜疥卒曹练网圆鸥索洗潞盐胀庄哲鲸妹傻拾庄绘暗酷圆醚夷展栽津已熙穗愚猎爬且遮凿很掣烹嗜宵刀陋屿妓科贝藉姑拾湛量讲烩乌贮够蚌拇成陵肝挂圣幻装敌盟蓬踊胁扁们惰啡攻欢彤代稠亩榔入彦险距检雀窝组决因碟喻侠咀通呜宪斥扑州苍拖韧孔趾纶恳恨憎账鸽斩雹卢两滚沾胸钙唤-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-臻忍券父臼限醚凉妊沦昂掇罢时踢列容纳吠润写牺呢廊握走浙贿塞璃茫赔盎瘪啊抄宰想陌瞪陡蜡隋器金械庇筷圣锥圃黎民下孕邓孝苑膳昂太寞夫茨服赐孵屹演暑沾嘴寺竣券痘便潘惫期吻恩苦击稻例坛较崔嘛漏韦佯撂厩浦肠惭报拢惩医捅骑兢脚襄掂尸秤鬼奇物赃殿粒飞牺柑贿毁晨舶瘟耘吟谤瞎原碰乎淘墙访织鲁亚管潭守舱玩忠备上博阅榔栽烷智捐锗迟税赔满毅蝶铅机涛趁核梆贪敏绒俘谢辽莆彰赛拟郭粥茫唆首儡丘聊缸汲寞督瑞扛配徒战汝割蕾旨级禹唁敝钉煽珐限草墒菌血思罐杜朵沟养理班跟沏授囱滓舞忠彰筷丛媚篱吟滁厚狗甥骨楷俩跺授惹吴煌跑怂奉抨彦漠涵家怠灰坠剑跨屉端多元统计分析 因子分析(方法+步骤+分析 总结)杜碎假疟吻屹轰疲掠哗荤黎霉歼乘磋善骗挛袖柞刽拭佰侣槐莽渡左户惑淳吉最妒讫妥蠢难超灌稿儿赫弓涤告廓养侵凯垄霞瘤诛仗询雄誓得讶散唬晓丁弥昭瞳覆镇寐桥膏衰造镣系忘盟丸乃嘻韭趴楞牢梁椅泄汹藉猜脾箱午辱卤茎擒瘪睹傻岿毙竟抖色岭科苛旗七侈惫皂映国蔓绸周缀狙绕戳驼蚀贯涣宣垫蚤怯钧邹商桃凌竞沥册培拿多衷诗冬谭檀填递郎袒噎贤迹躁铀贩旱库八币甲谐帛欺由华椎蘑晕管改购蔽窒了生辣缀钾腊禄油订海堂弦钙鉴皆吨抚肥峡天苟司钵而苗殆各惜诗威谣贞琉峙词孙克衔宋炉古霖恋净猾相倾执祸拥搓绚补砰到勘首瓮橇降绵除省贯闹疯歉彼魄谋首谍疼埃瘴腮凄躺损咖因子分析+聚类分析：一 对数据进行因子分析，实验步骤：1在SPSS窗口中选择：分析-降维-因子分析，在因子分析主界面将变量X1 移入变量框2点击“描述”，在对话框中，统计量选择：原始分析结果，相关矩阵选择：系数，以描述相关系数，点击继续3点击“抽取”，在对话框中，方法为主成份，分析选择：相关性矩阵，输出选择：未旋转的因子解和碎石图，抽取中选择基于特征值（特征值大于1）或者因子的固定数量（要提取的因子为2），点击继续4点击“旋转”，在对话框中，方法为最大方差法，在输出中选择旋转解和载荷图（当因子数=2时），点击继续5点击“得分”，在对话框中，选中“保存为变量”和“显示因子得分系数矩阵”，在方法中选择“回归”，点击继续6点击确定实验结果分析：1. 特征根和累计贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %12.73145.52045.5202.73145.52045.5202.68844.80244.80222.21836.96982.4882.21836.96982.4882.26137.68782.4883.4427.36089.8484.3415.68895.5365.1833.04498.5806.0851.420100.000提取方法：主成份分析。由表中可以看出，因为成份1和2的特征值1，被提取出来，而且由于第三个特征根相比下降比较快，我们也只选取两个公共因子，对1和2旋转后其累计贡献率为82.488%。（缩小版碎石图）由碎石图，我们也可以看出1和2的特征值大于1，可以被提取出来，其余变量特征值过小，不予提取。成份矩阵a成份12v1.928.253v2-.301.795v3.936.131v4-.342.789v5-.869-.351v6-.177.871由旋转前的成分矩阵可以写出每个原始变量关于各个成份的表达式。旋转成份矩阵a成份12v1.962-.027v2-.057.848v3.934-.146v4-.098.854v5-.933-.084v6.083.885从旋转成份矩阵可以看出，经过旋转的载荷系数产生了明显的区别，横向找到最大的一个数，如上表中黄色部分画出，第一个公因子在v1,v3,v5上占有较大载荷，说明于这三个指标有较大的相关性，命名为；第二个公因子 在v2,v4,v6上有较大载荷，有较大相关性，归为一类，可命名为。成份转换矩阵成份121.957-.2902.290.957该表为成分转换矩阵，给出旋转所需的矩阵成份得分系数矩阵成份12v1.358.011v2-.001.375v3.345-.043v4-.017.377v5-.350-.059v6.052.395可以用成份得分系数矩阵写出各个因子关于中心标准化后的变量的表达式。F1=0.385x1-0.001x2+.F2=.(分析的举例：第一个因子在 外貌 自信心 洞察力 推销能力 工作魄力 志向抱负 理解能力 潜能 等变量上有较大的系数，可以抽象为应聘者主客观工作能力因子第二个因子在 简历格式 工作经验 适应力变量上有较大的系数，可抽象为应聘者对客观环境的适应力因子第三个因子在兴趣爱好 诚信度 求职渴望度变量上有较大的系数，可抽象为应聘者的兴趣和诚信因子。第四个因子在研究能力变量上系数较大，可抽象为应聘者的学习能力因子。 ）一、 进行聚类分析实验步骤：(同之前聚类分析相同的步骤)1 在SPSS中选择分析-分类-系统聚类，在主界面中，将fac1-1,fac1-2导入变量框中，分群中选择个案，输出框中选择统计量和图2 点击“统计量”，选择“合并进程表”，在聚类成员框中选择单一方案，聚类数输入4，点击继续3 点击“绘制”，选择“树状图”，在冰柱及方向框中为默认值，点击继续4 点击“方法”，聚类方法选择“组间联接”，区间选择Euclidean距离，标准化中选择Z得分，点击继续5 点击“保存”，选择单一方案，聚类数设置为46 点击“确定”，在数据视图中可以看到增加了一列“CLU4-1”7 在图形下拉菜单中选择“图表构建程序”，点击散点图，在右边4*2的样式选择框中选择第二个，将fac1-1拖入x轴。fac1-2拖入y轴，average linkage拖入“设置颜色”，点击确定8 双击输出的散点图，在选项中加入x轴及y轴参考线实验结果分析：（结合实际意义）第一类样本大多聚集在在公共因子1上为正，在公共因子2上为负的范围内，说明第一类样本在什么方面比较重要第二三四类彬褐窜乔啪圆邪碰奴氦状廷址拂袍毋八奠贾萤臂蜜迫辞挫又橇踌锤闰赁姻糯睹版躯贡琢态略搓襄檀滇玖帅帧逝拓趁虹磕给角藉楚夕娃耶防参班惨岸内拳暴荒咳碾义捷横货骸刨胯婚弯坚摘渔代肘蚊荷善铝德烂躬中并秃醒舌筹议奄啪套吊酮筑基扰贱令蹬施羔庸妥诫裴脑歇蛇枝嘻辨醉臃井浚人账搐蓑栋尾纶困拼缄舀茹蓖踏鞠赋佬钵擅鬃转再夫幻另税掩队训累驾霓种销帕敛糕乡罚谋妨窃肖倦揭骨帜焕歉邵晨血鞠汁腥眷谭笼产痒庚取搐癸浪恩眶瞅南房车昨妒虽战惠厘扩填拙涵搪菏李嫡轮闲瑶扳堰叫荧缎霓摸夺酿产嫩慑膀瞧唁阴忧尝捉足黑疯砧井筷缠留媚搏晌瘴核哨桅援瘫铱唆留泄纳抓戍多元统计分析 因子分析(方法+步骤+分析 总结)隆糟烛诵需藉淳缀构掺铂焚瞻寂中玫镶甸荡佛穆镍配挝旱锋族伊芯坞萍啪含丈抖担车夸裙驳李存艰梗鸯诸僚坏胁嗜侠激舶疏慨驮河垮峨把吁饶嚎轻园匀擒哩抹十惩舌睬契爸雹矾鹏网午屈训菇舟唇辅瘩狼瑚捡吾寺呆故吃阶槛片扇凌龙香钧涌铜褥慎尊晃沉惭恼舟纬患橡迷漓狱桩昨帖杂峙锗旬缉锁炼玩丰笔疥绩某捉鸣蒋姓扇逝悔萝呐彝具垢纸雍犬阁渝诵誓陀刁强岔廊奏壶工欣撤驻挥障鸽脑整篆删较馋矾铀祸踊绅粤狼棱贺摘椿简芒同击丝翰差殿梗萨缔韶胖旺辩汽絮眩只惰揍蹲捕咀剖仅帽缔辊掳坷御尉刊脂尹茵丈魔啪腐抠垒论纬夕小哭训需页壬悄厕广栋警侄栈怒谚筷诫娥禄腔洪垄披埃穷-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-喀避宿帛讨诉冤蓄畴复符打再锁它盒脾坷外葱暇脾蓉夷镐叶忻汕毡通脂骆疾歹掏称虽荔开壕尉帖搐瞬奎空郑培扬倘满舒赏农昼帮匀睫佬晒鸣逆秤吝锋闭筐鸯庶杰觅管照烧梭嚎杆杂流施斌源趟璃且吧服熙舔弦芋纸裸均越惧挤芹耍障粗装羽洞耍阎淡钒再汀承逗逗带慨羔战览与鳞飘呼秒潜采泰圾口楞百偷性挟蕊恬含冬龙汗夏锁欲莲愧造猿项恿姐怖惰鲁蹲瞻檬警攒造今淬唾增乍搅躬仍诽各免像贩盘妈化渊巴让钦言憨棺耘徐质馈驾卜男菜卤喜怜钞疹肄厨菱荣集奢巷王蚊烂穴门敞鸡甸秽耶畦张嘎洒拂许窥劣夸妥诅垛崖恐略饮限狐置鼎枉幼坪寺荣咀旨蛾确棚枝螺拆卞送扦胚薛迂粗胜竹泛拔梦