spass中因子分析成份因子得分怎么算理解

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-07 09:39 标签： 成份得分系数矩阵
spss-主成分分析案例
打开一组有关气体污染的文件
，分析-降维-因子分析
KMO值小于0.6，不适合做因子分析，且Barteltt为0.547，接受相关系数矩阵为单位阵的假设，因子之间不相关，不适合做因子分析。
旋转前的因子矩阵：
特征值：（下图红框）
特征值也可以通过成分矩阵，在excel中计算平方和得到：用sumsq函数。
接下去计算特征向量矩阵（主成分载荷矩阵）：
t1=-0.975/sqrt(2.285)
在excel中可以快速计算得：
则：主成分的表达式：
y1=-0.65x1+0.39x2+…+x6；
y2=0.01x1+……；
以相关系数矩阵为出发点进行的因子分析，x1-x6是经过标准化变换后的标准变量。
对原始变量进行标准化：分析-描述统计-描述，勾选将标准化得分储存为变量，得到：、
将这个矩阵与特征向量矩阵相乘，在excel中可以用数组函数mmult，，选中区域，快捷键ctrl+shift+enter，得出矩阵计算结果：（结果1）
四个主成分：y1-y4.
计算主成分得分系数：4个特征值/特征值的和
2.285/5.731;1.;……
得到4个值：
综合主成分值：
结果1的值与结果2的值进行相乘，
0.06*0.398713+（-1.17）*0.312834+（-1.20）*0.166+（-1.27）*0.122
最后结果：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。如何解读spss的分析结果？其中，因子分析和主成分分析的差别在哪里？
按时间排序
额，全是图。。。。能给个解释吗
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主成分分析和因子分析在spss中的实现
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&&主​成​分​分​析​和​因​子​分​析​在​s​p​s​s​中​的​实​现
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你可能喜欢主成分分析、因子分析在SPSS上的实现
发布人：&&发布日期： 08:56&&共5694人浏览
　　1、主成分分析在SPSS上的实现
　　（1）将原始数据无量纲化。传统主成分分析进行无量纲化处理的方法是&中心标准化&，这在SPSS中通过分析－描述统计－描述统计分析中将标准化数值保存为变量执行。但是，该方法把各指标的方差化为1，这就消除了各指标变异程度上的差异，进而从丢失一部分信息的数据中提取主成分是不可取的。可以采用&均值化&或&初始化&的方法进行处理。（2）分析－数据缩减－因子分析，弹出因子分析对话框。（3）描述：相关矩阵框中选系数，统计框中选初始解。（4）抽取：方法框中选主成分分析；分析框中选相关矩阵；显示框中选因子未旋转时的解；提取框中选特征值超过，数值为0；收敛的最大迭代数
　　中默认值为25。（5）结果显示在Output中：提取&Total Variance Explained&中主成分的累计贡献率大于等于85％的主成分个数；&Component Matrix&中第i个主成分的列向量除以相应特征根的平方根后就得到这个主成分的变量系数向量，可以利用&Transform－compute&来实现。（6）写出主成分表达式及主成分命名：利用（5）中的结果写出主成分表达式，Fi=x1&a1i＋x2&a2i＋&&＋xp&api，其中x1、x2、&&、xp是无量纲化处理后的向量，a1i、a2i&&、api是第i个主成分的变量系数向量；根据&Component Matrix&中第i列中系数绝对值大的对应变量对Fi命名。（7）写出综合主成分：其中为第i主成分的贡献率。可利用&Transform－compute&来实现。
　　2、因子分析在SPSS上的实现。（1）&（4）步同主成分分析；（5）旋转：方法框中选方差最大；显示框中选
　　旋转结果；收敛的最大迭代数中默认值为25。（6）得分：选中
　　另存为变量；方法　框中选回归分析；选中显示因子得分系数矩阵。（7）结果显示在Output中：提取&Total Variance Explained&中特征值累计贡献率大于等于85％的因子个数；&Rotated Component Matix&为因子载荷阵B。（8）求因子得分函数并对因子命名：因子得分函数为，Zi=x1&bi1＋x2&bi2＋&&xp&bip，其中bi1、bi2、&&bip为Output中&Component Score Coefficient Matrix&的第i列向量；将因子载荷阵B中的第i列绝对值大的对应变量归为一类，并命名。（9）求综合因子得分值：
　　，其中vi/p，为Output中&Total Variance Explained&中的&Rotation Sum of Squared Loadings&栏下的&％ of Variance&列。（10）对综合因子得分进行排序。
　　分析-聚类分析-分层聚类，加选绘图-系统树图，方向-水平。其他随意
　　* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R
　　A N A L Y S I S * * * * * *
　　Dendrogram using Average Linkage （Between Groups）
　　Rescaled Distance Cluster Combine
　　C A S E
　　Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+
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　　生成类似上面的图，复制后就是这样的乱码在SPSS里能看到
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