實驗六-因子分析

實驗六----因子分析實驗六----因子分析實驗六----因子分析實驗六----因子分析編制僅供參考審核批準(zhǔn)生效日期地址：電話：傳真:郵編:實驗六因子分析實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)利用SPSS進行因子分析。二、實驗步驟下表資料為25名健康人的7項生化檢驗結(jié)果，7項生化檢驗指標(biāo)依次命名為X1至X7，請對該資料進行因子分析。

X1X2X3X4X5X6X7實驗步驟： 1．建立數(shù)據(jù)文件。定義變量名：分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按順序輸入相應(yīng)數(shù)值，建立數(shù)據(jù)文件。2．選擇菜單“Analyze→DataReduction→Factor”，彈出“FactorAnalysis”對話框。在對話框左側(cè)的變量列表中選變量X1至X7，進入“Variables”框，如圖1。3．單擊“Descriptives”按鈕，彈出“FactorAnalysis:Descriptives”對話框，在“Statistics”中選“Univariatedescriptives”項，輸出各變量的均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差，“在CorrelationMatrix”欄內(nèi)選“Coefficients”，計算相關(guān)系數(shù)矩陣，并選“KMOandBartlett’stestofsphericity”項，對相關(guān)系數(shù)矩陣進行統(tǒng)計學(xué)檢驗，如圖2。圖1圖24．單擊“Extraction”按鈕，彈出“FactorAnalysis:Extraction”對話框，選用“Principalcomponents”方法提取因子，如圖3。圖35．單擊“Rotation”按鈕，彈出“FactorAnalysis:Rotation”對話框，在“Method”欄中選擇“ Varimax”進行因子正交旋轉(zhuǎn)，如圖4。6．單擊“Scores”按鈕，彈出“FactorAnalysis:Scores”對話框，選擇“Regression”項估計因子得分系數(shù)，如圖5。7．單擊“OK”鈕，得到輸出結(jié)果。圖4圖5三、實驗習(xí)題對2008年重慶市40個區(qū)縣經(jīng)濟發(fā)展基本情況進行分析，選擇合適的分析變量，找出影響地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展水平的主要因子，并對各地區(qū)發(fā)展水平進行綜合評價或者對各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r進行分類。選取重慶市40個區(qū)市縣經(jīng)濟發(fā)展基本情況的八項指標(biāo)進行分析，分別為：X1---工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)，X2---農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元)，X3---建筑業(yè)總產(chǎn)值（萬元），X4---地方財政預(yù)算內(nèi)收入(億元)，X5---非農(nóng)業(yè)人口（萬人），X6---公路貨運量(萬噸)，X7---城鎮(zhèn)化率（%），X8---農(nóng)村居民人均住房面積（平方米），數(shù)據(jù)如下：區(qū)縣工業(yè)總產(chǎn)值(萬元)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(萬元)建筑業(yè)總產(chǎn)值（萬元）地方財政預(yù)算內(nèi)收入(億元)非農(nóng)業(yè)人口（萬人）公路貨運量(萬噸)城鎮(zhèn)化率農(nóng)村居民人均住房面積（平方米）渝中區(qū)22423301150375214339934100大渡口區(qū)312565924050274678780992327100江北區(qū)2996247383686349162969451829100沙坪壩區(qū)4624569619229013482570061224100九龍坡區(qū)66659679048614889391312331313100南岸區(qū)3899082508606805041752542437100北碚區(qū)26515871189693484681060681254渝北區(qū)605144024044815854622336212201巴南區(qū)35125173453137896781202291251萬盛區(qū)3296186238631568333612317雙橋區(qū)8246654442526326241205涪陵區(qū)3085849375313912682235396854長壽區(qū)15534512824465074271727901210江津區(qū)23545865670485125861883591212合川區(qū)8812324700922937211713851400永川區(qū)13672373664496602081421672844南川區(qū)88664427845915328467974351綦江縣862265323621966941024982905潼南縣23797631939844908338304362銅梁縣723329264593174140123516296大足縣691431295700174526813741020榮昌縣1195655310758151162105883257璧山縣1571879154992138062135227859萬州區(qū)17382574245719660961473991720梁平縣4386582544239250340166650城口縣15720654796652014266101豐都縣2359752164279513936863125墊江縣529092262597162191524791123忠縣27759627603220811541486203開縣4208193874862926894822632云陽縣10170328859611223026141260奉節(jié)縣9039027627515898938544158巫山縣7735415071610317524038370巫溪縣582631179663040613785192黔江區(qū)43852013994311837168337214武隆縣1598191424705538237395202石柱縣1984771671886335528275419秀山縣4388551452395219940092145酉陽縣1106391833799546125419260彭水縣20382917965420927635150115實驗七SPSS主成份分析一、實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)利用SPSS進行主成份分析二、實驗內(nèi)容和步驟 1、選Analyze－DataReduction－Factor進入主對話框；2、把變量選入Variables，然后點擊Extraction，3、在Method選擇一個方法（如果是主成分分析，則選PrincipalComponents），4、下面的選項可以隨意，比如要畫碎石圖就選Screeplot，另外在Extract選項可以按照特征值的大小選主成分（或因子），也可以選定因子的數(shù)目；之后回到主對話框（用Continue）。然后點擊Rotation，再在該對話框中的Method選擇一個旋轉(zhuǎn)方法（如果是主成分分析就選None），三、實驗習(xí)題（二選一）1．下表為山東省2006年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對此做主成分分析，找出主成分，并按第一、第二主成分對山東省各城市進行綜合排名，說明排名結(jié)果。表1山東省2006年統(tǒng)計數(shù)據(jù)單位:萬元地區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值第一產(chǎn)業(yè)增加值第二產(chǎn)業(yè)增加值#工業(yè)增加值第三產(chǎn)業(yè)增加值濟南市青島市淄博市棗莊市東營市煙臺市濰坊市濟寧市泰安市威海市日照市萊蕪市臨沂市德州市聊城市濱州市菏澤市單位:各方面的支出（萬元）地區(qū)流通部門文體廣播教育支出科學(xué)支出醫(yī)療衛(wèi)生其他部門的事業(yè)費濟南市11293124017593537377057235800青島市351163853401744392568999134510淄博市18612743619013067014372331362棗莊市2711208568335315442476825433東營市11271656611404520162390727969煙臺市2163078822059936344937960217濰坊市9773648425229829743721143285濟寧市21744633820446428584315946694泰安市13821967210346623583698024055威海市7171846812000412662956237796日照市70108145802410981657115238萊蕪市3887588499806761301010942臨沂市44753994619438027775172334332德州市14152008010043227773144216555聊城市36772623410339923522763613616濱州市7591709610028410622493019961菏澤市41331410125664115233193161702．調(diào)查美國50個州7種犯罪率，得結(jié)果列于表，其中給出的是美國50個州每100000個人中七種犯罪的比率數(shù)據(jù)．這七種犯罪是：murder（殺人罪），rape（強奸罪），robbery（搶劫罪），assault（斗毆罪），burglary（夜盜罪），larceny（偷盜罪），auto（汽車犯罪），很難直接從這七個變量出發(fā)來評價各州的治安和犯罪情況，試作主成份分析．說明選幾個主成分合適，找出幾個主成分，并按照第一、第二主成分分別對50個周進行排名，并解釋之。表1美國50個州七種犯罪的比率數(shù)據(jù)state州Murder殺人罪rape強奸罪robbery搶劫罪assault斗毆罪burglary夜盜罪larceny偷盜罪auto汽車犯罪ALABAMAALASKAARIZONAARKANSASCALIFORNIACOLORADOCONNECTICUTDELAWAREFLORIDAGEORGIAHAWAIIIDAHOILLINOISINDIANA