SPSS---因子分析 spss探索性因子分析

一、在SPSS统计分析软件的“Analyze”(分析)菜单的“DataReduction”(数据处理)中选择“Factor”(因子)命令,在弹出的“Factoranalysis”(因子分析)对话框中,从框的左侧的变量列表中选择x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7····添加到右边的“Variables”(变量)框中。

二、单击“Descriptives”(分类叙述)按钮,弹出“Factoranalysis:Descriptives”(因子分析的分类叙述)对话框。

①选择输出相关的统计量在因子分析的分类叙述对话框中的“Statistics”(统计学)框中选择需要输出的那些相关的统计量。选择“UnivariateDescriptives”(变量叙述)项,将输出各变量的均数与标准差。选择“Initialsolution”(初始解)项,将输出初始分析结果。即输出的是因子提取前分析变量的公因子方差。对于主成分分析而言,这些值要进行分析变量的相关或协相关矩阵的对角元素;对于因子分析而言,输出的每个变量用其它变量作预测因子的载荷平方和。

②数据的检验在因子分析的分类叙述对话框中的“CorrelationMatrix”(相关矩阵)框中,选择“Coefficients”(相关系数)项,要求计算相关系数矩阵;选中“Significancelevels”(显著水平)项,将给出每个相关系数的单尾假设检验的水平;选中“Determinant”(行列式)项,将计算相关系数矩阵的行列式;“Inverse”是相关系数矩阵的逆矩阵项;选中“Reproduced”(再生相关矩阵)项,将给出因子分析后的相关矩阵、剩余方差(原始相关与再生相关之间的差值);选择“Anti-image”(反映像相关矩阵检验法)项,如果反映像相关矩阵中有些元素的绝对值较大,则说明这些变量不适合进行主成分分析;选择“KMOandBartlettTestofSphericity”(KMO检验法和巴特利特球形检验法)项,将对数据进行KMO检验法和巴特利特球形检验法检验。

三、选择因子提取的方法

单击“Factoranalysis”对话框的“Extraction”(求解)按钮,进入“Factoranalysis:Extraction”(因子分析求解)对话框,选择因子提取的方法。

①分析方法在“Method”(方法)下拉框中,系统提供了7种因子提取的方法。

A.主成分分析法(Principalcomponents)该方法假定原变量是因子变量的先行组合。第一主成分有最大的方差,其余主成分的方差依次减少。

B.未加权最小平方法(Unweightedleastsquares)该方法不记对角元素,使原相关矩阵和再生相关矩阵之差的平方和最小。

C.广义最小二乘法(Generalizedleastsquares)用变量的倒数值加权,使原相关矩阵和再生相关矩阵之差的平方和最小。

D.最大概似法(Maximumlikelihood)最大概似法也称极大似然估计法。此方法不要求多元正态分布。

E.主坐标分析法(Principalaxisfactoring)主坐标分析法也称主轴因子法。该方法从维相异性矩阵出发,主坐标建立在排序坐标系与主分量分析旋转后的坐标系一样,主坐标不仅正交,而且,第一、二主坐标依次按个点在该轴的平方离差的大小排列,个点对不同两个周到交叉积均为零,因此可以取较少的排序坐标去描述群落(或)样方,而使信息的损失最小。

F.因子法(Alphafactoring)

G.映像因子提取法(Imagefactoring)映像因子提取法也叫多元回归法。由Guttman提出,把一个变量当作其它各个变量的多元回归。

②提取因子的依据“Analyze”框主要用于选择提取因子变量的依据。选中“Correlationmatrix”项,表示以相关矩阵为依据提取因子变量;选择“Covariancematrix”项,将依据协方差变量提取因子变量。

③确定因子变量个数的标准“Extract”(求解)框主要用于指定因子个数的标准。在特征向量指标值(Eigenvaluseover)后的文本框中可以输入一个特征值,系统将提取特征值大于该值的因子作为因子变量。该法是SPSS的默认设置,默认的特征值是1。在因子数指定法(Numberoffactors)后的文本框中输入指定要提取的因子变量个数,系统将提取个因子作为分析的结果。

④选择输出与因子变量提取的有关信息“Display”(显示)框主要用于选择输出与因子提取有关的信息。选择“Unrotatedfactorsolution”(未旋转的因子答案)项,系统将输出未旋转的因子载荷矩阵;选中“Screeplot”(碎石图)项,系统将输出因子变量及按大小排列的其特征值的散点图。

⑤选择收敛迭代次数在MaximumiterationsofConvergence”(最大迭代次数)后的文本框中输入指定分析的最大收敛迭代次数,系统将在迭代到指定的最大收敛迭代次数后终止分析。系统默认的迭代次数是25。

四、因子载荷矩阵的旋转与结果输出

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单击“Factoranalysis”对话框的“Extraction”(旋转)按钮,进入“Factoranalysis:Extraction”(Rotation)对话框,选择因子载荷矩阵的旋转方法。系统默认不进行旋转(None)。

①选择因子载荷矩阵旋转的方法系统在Method框中设置了5中因子载荷矩阵的旋转方法,系统默认不进行旋转(None)。

A.正交旋转法(Varimax)正交旋转法也叫方差极大旋转法,它使得每个因子上的具有最高载荷的变量数目减少,可以简化因子的解释范围,而使因子变量典型化。

B.直接斜交旋转法(DirectOblimin)选中该项,可以在下面的矩形框中输入(δ)值,该值在0与1之间,0之产生最大的相关系数。

C.四分最大正交旋转法(Quartimax)此法使得每个变量中需要解释的因子数最少。

D.平均正交旋转法(Equamax)平均正交旋转法是正交旋转法和四分最大正交旋转法的结合,对变量和因子同时进行旋转处理。

E.斜交旋转法(Promax)允许因子间相关,比正交旋转法收敛快,适用于大样本数据的分析。

②旋转因子载荷分析结果的输出“Display”(显示)框主要用于指定旋转因子载荷分析结果的输出信息。选中“Rottedsolution”项,系统将输出选中后的因子载荷矩阵,对于正交旋转法,给出的是旋转后的因子矩阵模式和因子旋转矩阵;对于斜交旋转法输出的是旋转后的因子矩阵模式、因子结构矩阵和因子间的相关矩阵。选择“Loadingplot”(输出载荷散点图)项,系统会给出两两因子为坐标的各个变量的载荷散点图。如果由两个因子,则给出个原始变量在因子1和因子2坐标系中的散点图;如果多于2个因子,系统只输出前3个因子的三维因子载荷散点图。如果只提取出一个因子,则不会输出散点图。选择此项,给出的旋转后的因子载荷图。

五、因子得分设置

单击“Factoranalysis”对话框的“Scores”(得分)按钮,进入“Factoranalysis:Scores”(因子分析得分)对话框,对因子得分进行设置。

①因子得分结果的保存选中“Saveasvariables”项,系统将会把因子得分作为新变量保存在数据文件中。

②因子得分的估计方法在Method框中,系统提供了3种因子得分的估计方法。

A.回归因子得分法(Regression)其因子得分的平均值为0,方差等于估计因子得分与实际因子得分之间的多元相关的平方。

B.巴特利特法(Bartlett)因子得分的平均值为0,超出变量范围的各因子平方和被最小化。

C.安德森-罗宾法(Anderson-Robin)因子得分的平均值为0,标准差为1,因子之间不相关。

③因子得分结果的输出选中“Displayfactorscorecoefficientmatrix”(输出因子得分系数矩阵)项,系统将输出因子得分系数矩阵。

六、设定缺失数据的处理方法和其分析结果的输出

单击“Factoranalysis”对话框的“Options”(选择)按钮,进入“Factoranalysis:Options”(因子分析选择)对话框,指定其它因子分析结果的输出,同时选择对缺失数据的处理方法。

①缺失数据的处理“MissingValues”框用于选择缺失数据的处理方法。选中“Excludecaseslistwise”项,将去除所有含缺失数据的样本和、再进行分析;选择“Excludecasespairwise”项,当分析计算涉及含有缺失值的变量,则去掉在该变量上的确实值样本;选择“Raplacewithmean”项,当当分析计算涉及含有缺失值的变量时,用平均值代替该缺失值。

②载荷系数的输出格式“CoefficientDisplayFormat”框用于选择载荷系数的输出格式。选择“Sortedbysize”格式,载荷系数将按照数值大小排列,并构成矩阵,使得在同一因子上具有较大载荷的变量排列在一起,便于分析。选中“Suppressabsolutevalueslessthan”项,系统将不输出绝对值小于指定值的载荷系数。选中此项,需要在后面的文本框中输入一个0~1之间的数,系统默认值是0.1。选择此项可以突出载荷较大的变量。

  

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