因子分析作业

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1、社会统计作业——因子分析一、因子分析的总体思路判断数据是否适合做因子分析——计算因子载荷值——旋转并解释因子——计算各个公共因子得分——计算综合因子得分二、具体过程与步骤S1：变量层次判定在变量视图中查看目标变量的变量层，1-5分是量表分是量表测量，属于定序层次；但是9是类别测量；因此先将f7.1到f7.18的缺失值设置为9。S2：变量间的双相关分析操作：分析——相关——双变量相关表1变量之间的相关分析表家庭生活婚姻生活居住环境身体健康情况受教育情况工作单位工作岗位工作环境工作保障工作收入工作福利工作升迁机会与领导关系与同事关系职业社会声望亲戚关系朋友关系

2、休闲活动家庭生活1.00婚姻生活0.691.00居住环境0.270.211.00身体健康0.330.300.211.00受教育情况0.190.150.280.261.00工作单位0.250.130.330.220.231.00工作岗位0.250.150.340.210.290.731.00工作环境0.210.140.420.220.260.650.721.00工作保障0.200.060.330.170.230.600.500.631.00工作收入0.230.090.290.200.180.570.460.470.591.00工作福利0.170.080.30

3、0.200.190.590.430.500.680.801.00升迁机会0.170.080.310.110.260.520.420.460.500.610.611.00与领导关系0.190.220.200.280.090.500.440.430.400.370.410.391.00与同事关系0.250.240.120.350.110.330.380.280.270.220.200.180.561.00职业声望0.200.120.260.150.250.500.520.480.360.390.360.390.390.301.00亲戚关系0.300.290.1

4、40.230.170.190.310.210.210.100.100.210.320.370.311.00朋友关系0.260.260.150.260.110.160.260.070.150.120.090.080.260.430.190.611.00休闲活动0.260.230.330.330.160.280.190.250.310.290.280.210.260.300.280.380.441.00上表中的斯皮尔曼系数均大于0，说明都有一定相关性；即便有部分斯皮尔曼系数小于0.3，但只是对数据进行对数据进行降维，不涉及理论归纳，故不删除变量。S3：KMO和

5、Bartlett的检验1、KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的缩写，指统计量检验，用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值，越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0。KMO值，越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。常用的KMO度量标准:0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下

6、表示极不适合。2、Bartlett汉语译作“巴特利球体检验”，用于检验相关阵是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。在因子分析中，若拒绝原假设，则说明可以做因子分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。3、因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验，KMO检验系数>0.5，双侧检验时Bartlett的球形度检验统计值的显著性概率Sig.值（即P值）<0.05时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析。操作：分析——降维——因子分析——描述。表2KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin

7、度量0.827Bartlett的球形度检验近似卡方1457.984df153Sig.0.000由上表可知，KMO=0.827>0.8，Bartlett球形度检验的近似卡方值在自由度为153时等于1457.984，检验显著度P=0.000<0.05，说明该18个变量适合做因子分析。表3各成分因子载荷矩阵及各变量的公因子方差12345公因子方差家庭生活0.510.47-0.450.090.360.82婚姻生活0.490.49-0.490.110.230.79居住环境0.510.260.230.400.120.55身体健康情况0.400.370.120.040.

8、060.31自己受教育情况0.390.210.030.530.02