因子分析報(bào)告

精品資料實(shí)驗(yàn)名稱：因子分分析一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵笸ㄟ^(guò)上機(jī)操作，完成spss軟件的因子分析二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和步驟7.7R型聚類如圖所示選擇可編輯修改精品資料將6個(gè)變量選入變量框中分別點(diǎn)擊descriptiverotation選項(xiàng)，進(jìn)行以下操作可編輯修改精品資料點(diǎn)擊extraction可編輯修改精品資料點(diǎn)擊options可編輯修改精品資料結(jié)果如下所示CorrelationMatrixa數(shù)學(xué)物理化學(xué)語(yǔ)文歷史英語(yǔ)Correlation數(shù)學(xué)1.000.426.527-.464-.356-.296物理.4261.000.345-.307-.285-.235化學(xué).527.3451.000-.391-.290-.136語(yǔ)文-.464-.307-.3911.000.778.810歷史-.356-.285-.290.7781.000.820英語(yǔ)-.296-.235-.136.810.8201.000Sig.(1-tailed)數(shù)學(xué).009.001.005.027.056物理.009.031.050.064.105化學(xué).001.031.016.060.237語(yǔ)文.005.050.016.000.000歷史.027.064.060.000.000英語(yǔ).056.105.237.000.000可編輯修改精品資料CorrelationMatrixa數(shù)學(xué)物理化學(xué)語(yǔ)文歷史英語(yǔ)Correlation數(shù)學(xué)1.000.426.527-.464-.356-.296物理.4261.000.345-.307-.285-.235化學(xué).527.3451.000-.391-.290-.136語(yǔ)文-.464-.307-.3911.000.778.810歷史-.356-.285-.290.7781.000.820英語(yǔ)-.296-.235-.136.810.8201.000Sig.(1-tailed)數(shù)學(xué).009.001.005.027.056物理.009.031.050.064.105化學(xué).001.031.016.060.237語(yǔ)文.005.050.016.000.000歷史.027.064.060.000.000a.Determinant=.0376語(yǔ)文與英語(yǔ)，英語(yǔ)與歷史都是高度相關(guān)的，其他的相關(guān)度較低。KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy..755Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Square86.576df15可編輯修改精品資料KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy..755Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Square86.576df15Sig..000根據(jù)Kaiser常用度量標(biāo)準(zhǔn)，由于KMO=0.755，表明此時(shí)一般適合做因子分析。CommunalitiesInitialExtraction數(shù)學(xué)1.000.812物理1.000.876化學(xué)1.000.670語(yǔ)文1.000.886歷史1.000.876英語(yǔ)1.000.897ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.以看出除了化學(xué)外，主成分幾乎都包含了其余各個(gè)變量至少80%的信息。TotalVarianceExplained可編輯修改精品資料ExtractionSumsofSquaredRotationSumsofSquaredInitialEigenvaluesLoadingsLoadings%ofComponen%ofCumulative%ofCumulativeVariancCumulativtTotalVariance%TotalVariance%Totalee%13.23853.97253.9723.23853.97253.9722.57242.86142.86121.27721.28875.2601.27721.28875.2601.94432.40075.2603.68111.34686.6074.4587.63494.2405.2123.52697.7676.1342.233100.000ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.中可以看出，本例中保留了2個(gè)主成分，集中了原始變量總信息的75.260%可編輯修改精品資料上圖為碎石土，分析碎石土看出因子1與因子2的特征值差值比較大，而其他特征值比較小，可以出保留2個(gè)因子能概括絕大部分信息。ComponentMatrixaComponent12語(yǔ)文.900.233歷史.857.357英語(yǔ).816.498數(shù)學(xué)-.662.503物理-.530.478可編輯修改精品資料化學(xué)-.555.605ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.a.2componentsextracted.從因子載荷矩陣表中可以看出，需要對(duì)因子載荷陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，RotatedComponentMatrixaComponent12英語(yǔ).953-.072歷史.904-.209語(yǔ)文.867-.335化學(xué)-.099.815數(shù)學(xué)-.245.795物理-.152.698有較大載荷，說(shuō)明這三個(gè)指標(biāo)有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以歸為一類，所以把英語(yǔ)，歷載荷，所以化學(xué)，數(shù)學(xué)，物理屬于理科學(xué)習(xí)能力的指標(biāo)?？删庉嬓薷木焚Y料標(biāo)也聚集在一起，分類效果非常好。ComponentScoreCoefficientMatrixComponent12數(shù)學(xué).064.439物理.085.400化學(xué).137.484語(yǔ)文.332-.014歷史.378.073英語(yǔ).432.169由上表可知10.064X10.085X2X30.332X40.378X50.432X6可編輯修改精品資料F20.439X10.400X20.484X30.014X40.073X50.169X6合學(xué)文科，F(xiàn)2大的適合學(xué)理科。計(jì)算結(jié)果為學(xué)號(hào)是1、16、24的學(xué)生適合學(xué)文，其余均適合學(xué)理Q可編輯修改精品資料可編輯修改精品資料可編輯修改精品資料可編輯修改精品資料1Communalities起始擷取11.0001.00021.0001.00031.0001.00041.0001.00051.0001.00061.0001.00071.0001.00081.0001.00091.0001.000101.0001.000111.0001.000可編輯修改精品資料121.0001.000131.0001.000141.0001.000151.0001.000161.0001.000171.0001.000181.0001.000191.0001.000201.0001.000211.0001.000221.0001.000231.0001.000241.0001.000251.0001.000261.0001.000271.0001.000281.0001.000291.0001.000301.0001.000擷取方法：主體元件分析。上表反映了公因子方差，每個(gè)同學(xué)原始變量提取到達(dá)1，因子提取達(dá)到1.說(shuō)明的變異數(shù)總計(jì)可編輯修改精品資料起始特徵值擷取平方和載入循環(huán)平方和載入元變異變異件總計(jì)變異的%累加%總計(jì)的%累加%總計(jì)的%累加%115.65652.18852.18815.6515.0150.0352.18852.18860250.03226.14020.46772.6556.14020.46772.6554.48714.95564.98733.60312.00984.6643.60312.00984.6644.43214.77379.76042.8999.66494.3282.8999.66494.3283.86012.86592.62551.7015.672100.0001.7015.672100.0002.2127.375100.00061.625E-155.417E-15100.00071.071E-153.569E-15100.00087.463E-162.488E-15100.00096.575E-162.192E-15100.000105.756E-161.919E-15100.000114.492E-161.497E-15100.000122.806E-169.352E-16100.000132.696E-168.987E-16100.000142.481E-168.269E-16100.000152.011E-166.702E-16100.000167.887E-172.629E-16100.000171.698E-175.659E-17100.00018-3.651E-1-1.217E-176100.000可編輯修改精品資料19-6.866E-17-2.289E-16100.00020-8.735E-17-2.912E-16100.00021-1.586E-16-5.288E-16100.00022-2.424E-16-8.079E-16100.00023-3.196E-16-1.065E-15100.00024-3.541E-16-1.180E-15100.00025-3.776E-16-1.259E-15100.00026-4.307E-16-1.436E-15100.00027-5.209E-16-1.736E-15100.00028-5.615E-16-1.872E-15100.00029-1.061E-15-3.538E-15100.00030-2.511E-15-8.369E-15100.000擷取方法：主體元件分析。2可編輯修改精品資料15元件矩陣a元件12345可編輯修改精品資料10.995-.033-.071.046-.04627.958.240.082.019.13229.956.003.060-.277.07024-.947-.202.119.201-.08930.946.190-.242.101-.0339.917-.334.122.112.1396.906-.373.157.069.10011.903.204-.094.359-.0797.889-.181.207.274.2432.877-.112.365.046-.28825.873.299.015.362-.1301-.868.416.059.219-.14921.860.477.063-.169-.02817.855-.415-.081.067-.29528.832-.265-.379.257.16514.820.525-.067.126-.17818.730.326.442-.375.15713.703.229.579-.343-.03016-.665.414.490.255.28712.384-.872.259.110.11426.336.802.229.437.02122-.156-.787.152.577-.00323.209.687-.127-.212.65015.335-.656.219.637-.0578-.397-.320.801-.011.3133-.298-.551.737-.253-.023可編輯修改精品資料20-.265.508.692.386.2104.397.283.652-.306-.49319-.213.595-.017.764.1305-.476.551.248.228-.596擷取方法：主體元件分析。a.擷取5個(gè)元件。別，為了便于對(duì)因子進(jìn)行命名，需要對(duì)因子載荷陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)元件矩陣a元件1234527.979-.138.068-.122-.05810.948.096-.175-.248-.02129.943-.155-.295-.002-.02824-.917.271.177.221.0757.915.316.058.062-.2359.902.331-.199.046-.1892.896.252-.107.076.3416.891.342-.246.088-.14430.886-.050-.050-.455-.05321.883-.400.063-.178.15611.876.137.178-.426.015可編輯修改精品資料25.874.095.269-.374.12318.832-.430.020.326.12714.816-.222.220-.435.21713.811-.285-.006.399.3191-.805-.144.522-.035.24117.759.427-.427-.217.11228.728.309-.212-.412-.39922-.176.950-.019.181-.18415.323.937.037.082-.10123.281-.776.336-.046-.45212.364.709-.405.388-.22319-.136.046.926-.339-.07920-.051-.079.887.428.14326.449-.241.812-.216.18416-.486-.156.750.420.0038-.227.229.196.925-.0423-.193.301-.212.885.2104.498-.201.029.334.7745-.409-.097.523-.130.730擷取方法：主體元件分析。轉(zhuǎn)軸方法：具有Kaiser正規(guī)化的最大變異法。a.在15疊代中收斂循環(huán)。經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)后的載荷系數(shù)分化不明顯。不同公共因子的指標(biāo)載荷不同，但是1.16.24號(hào)明顯與整體不同可編輯修改精品資料以上是因子載荷圖，可以看出因子的聚集性不是很理想元件評(píng)分係數(shù)矩陣元件123451-.050.021.088-.048.0912.061.075-.010.019.1813.013.032-.043.221.0794.041-.016-.044.073.348可編輯修改精品資料5-.034.073.063-.102.3496.065.053-.003.054-.0547.077.061.086.063-