完整版統(tǒng)計分析與SPSS的應用第五版課后練習答案

1、?統(tǒng)計分析與SPSS的應用第五版?薛薇課后練習答案第11章spsS的因子分析1、簡述因子分析的主要步驟是什么?因子分析的主要步驟：一、前提條件：要求原有變量之間存在較強的相關關系.二、因子提取.三、使因子具 有命名解釋性：使提取出的因子實際含義清楚.四、計算樣本的因子得分.2、對根本建設投資分析.sav數(shù)據(jù)進行因子分析.要求：1 利用主成分方法,以特征根大于1為原那么提取因子變量,并從變量共同度角度評價因子 分析的效果.如果因子分析效果不理想,再重新指定因子個數(shù)并進行分析,對兩次分析結 果進行比照.2比照未旋轉的因子載荷矩陣和利用方差極大法進行旋轉的因子載荷矩陣,直觀理解因 子旋轉對因子命名可

2、解釋性的作用.“根本建設投資分析因子分析步驟：分析降維因子分析導入全部變量到變量框中詳細設置描述、抽取的設置如下:陌因子分拆撞迷統(tǒng)計 Statistics1 iiwii m'lin rami inaHi 單爽星描述性國i5原始弁析結果.相關性矩陣13系數(shù)©.；逆程型但最著性水平匿廠再生墮E行列式PM反映象寸KMO和日artlett的球形度檢瞼時|取消常助旋轉、得分、選項的設置如下:卻 四字會析;國芋值7| ! «» MB 匚隔存E吾星同I .».du<« xansr方譙建1回蛻上©BM說 /rdorc o n -?jj

3、&in*民不因子時憲站坦碑I.她時癡甘|矛面J立卻£示'命啊折際3略渤g史虹阻| g |(1)相關系數(shù)矩陣國家預算內資金 1995年、億元國內貸款利用外資自籌資金其他投資相關系數(shù)國家預算內資金1995年、億元國內貸款利用外資自籌資金其他投資1.000.458.229.331.211.4581.000.746.744.686.229.7461.000.864.776.331.744.8641.000.928.211.686.776.9281.000表一是原有變量的相關系數(shù)矩陣.由表可知,一些變量的相關系數(shù)都較高,呈較強的線性關系,能夠從中提取公共因子,適合進行因子分析.

4、KMO| KMO取樣適切性量數(shù).|.706 |Bartlett的球形度檢驗上次讀取的卡方119.614自由度10顯著性.000由表二可知,巴特利特球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為119.614,相應的概率P-值接近0.如果顯著性水平為 0.05,由于概率 P-值小于顯著性水平a,那么應拒絕原假設,認為相關系數(shù) 矩陣與單位陣有顯著差異,原有變量適合做因子分析.同時,KMO值為0.706,根據(jù)KMO度量標準可知原有變量可以進行因子分析.公因子方差初始值提取國家預算內資金1995年、億1.000.196元國內貸款1.000.769利用外資1.000.820自籌資金1.000.920其他投資1.000.821

5、提取方法：主成份分析由表三可知,利用外資、自籌資金、其他投資等變量的絕大局部信息大于80%可被因子解釋,這些變量的信息喪失較少. 但國家預算內資金這個變量的信息喪失較為嚴重近80%.總的來說,本次因子提取的總體效果還不錯.為了到達更好的效果,可以重新指定 提取特征值的標準,指定提取2個因子.補充說明如下：故由表四可知,第1個因子的特征值很高, 對解釋原有變量的奉獻最大；第三個以后的因子特征值都較小,對解釋原有變量的奉獻很小,可以忽略,因此選取兩個因子是適宜的.在上述“抽取選項中,選擇“因子的固定數(shù)量N并修改其值為2,其他不變.表五：重新提取因子后的公因子方差表公因子方差初始值提取國家預算內資金

6、1995年、億1.000.975元國內貸款1.000.795利用外資1.000.860自籌資金1.000.937其他投資1.000.882提取方法：主成份分析表五是指定提取2個特征值下的變量共同度數(shù)據(jù).由第二列數(shù)據(jù)可知,此時所有變量的共同度均較高,各個變量的信息喪失都較少.因此,本次因子提取的總體效果比較理想.總方差解釋組件初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%13.52670.51870.5183.52670.51870.5182.92318.45288.9703.3066.11295.0824.2003.99399.0755.046.925100.000提取方法：

7、主成份分析總方差解釋組件初始特征值提取載荷平方和旋轉載荷平方和總計方差百分比累積總計方差百分比累積總計方差百分比累積13.52670.51870.5183.52670.51870.5183.24464.88964.8892.92318.45288.970.92318.45288.9701.20424.08188.9703.3066.11295.0824.2003.99399.0755.046.925100.000提取方法：主成份分析表六中,第一個因子的特征值為 3.526,解釋原有5個變量總方差的70.5%,累計方差奉獻 率為70.5%;第二個因子的特征值為 0.923,解釋原有7個變量總方差

8、的18%,累計方差貢 獻率為88.97%.2成分矩陣組件12國家預算內資金1995年、億.443.882元國內貸款.877.160利用外資.906-.199自籌資金.959-.132其他投資.906-.247提取方法：主成份分析 a.已提取2個成分.表七顯示了因子載荷矩陣.由表可知,自籌資金、其他投資、利用外資和國內貸款四個變量在第一個因子上的載荷都較高,意味著它們與第一個因子的相關程度高,第一個因子很重要；第二個因子除了與國家預算內資金相關程度較高外,與其他的原有變量相關性較小, 對原有變量的解釋作用不明顯.下表采用方差極大法對因子載荷矩陣實行正交旋轉以使因子具有命名解釋性.指定按第一個因子

9、載荷降序的順序輸出旋轉后的因子載荷,并繪制旋轉后的因子載荷圖.旋轉后的成分矩陣a組件12國家預算內資金1995年、億.128.979元國內貸款.775.440利用外資.921.110自籌資金.949.190其他投資.937.064提取方法：主成份分析旋轉方法：Kaiser標準化最大方差法.a.旋轉在3次迭代后已收斂.由表可知,自籌資金、其他投資和利用外資在第1個因子上有較高的載荷,第一個因子主要解釋了這幾個變量,可解釋為外部投資；國內貸款和國家預算內資金在第2個因子上有較高的載荷,第二個因子主要解釋了這幾個變量,可解釋為內部投資.與旋轉前相比,因 子含義較清楚.3、利用“消費結構.sav數(shù)據(jù)進

10、行因子分析的局部結果如下：成分矩陣a組件12食品.843-.435 1衣著.596.687居住.886-.057家庭設備用品及效勞.893-.090醫(yī)療保健.720.478交通和通信.898-.329教育文化娛樂效勞.965-.070雜項商品和效勞.894.120a.已提取2個成分.旋轉后的成分矩陣組件12食品.945.087 1衣著.132.899居住.777.429家庭設備用品及效勞.801.405醫(yī)療保健.349.791交通和通信.934.206教育文化娛樂效勞.851.460雜項商品和效勞.689.583提取方法：主成份分析旋轉方法：Kaiser標準化最大方差法.a.旋轉在3次迭代后已

11、收斂.(1) 根據(jù)成分矩陣計算各變量的變量共同度以及各因子變量的方差奉獻,并以此評價本次 因子分析的總體效果是否理想.(2) 根據(jù)旋轉成分矩陣說明兩個變量的含義.“消費結構因子分析(1)各變量共同度如下：食品的變量共同度為0.8432+ (-0.435) 2=0.8999,其他類似.衣著為0.827居住為0.788家庭設備用品及效勞為 0.806醫(yī)療保健為0.747交通和通信為0.915教育文化娛樂效勞為0.936雜項商品和效勞為0.814變量共同度刻畫了因子全體對變量信息解釋的程度.此題中大多數(shù)原有變量的變量共同度均較高(全部變量共同度都大于 70%,大局部大于80%),說明提取的因子可以解釋原有 變量的大局部信息,僅有較少的信息喪失,因子分析的效果較好.個因子變量的方差奉獻如下：第一個因子的方差奉獻為 Si2=0.8432+0.5962+0.8862+'''+=5.704第二個為1.029因子的方差奉獻反映了因子對原有變量總方差的解釋水平.由題中可知,第一個變