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SPSS 操作 實驗題目: 因子分析實驗類型: 基本操作實驗目的:掌握因子分析的基本原理及方法實驗內容:數據是34名運動員十項全能的比賽成績。試采用因子分析的方法來提取公共因子,分析衡量運動員運動成績的指標。1、對數據進行KMO和Bartlett檢驗。2、使用主成分分析方法,并且在公因子特征值大于1的基礎上選擇公因子的數目,確定公因子的個數。3、利用最大方差法求出旋轉后的因子載荷矩陣,確定對應公因子經濟含義。4、根據因子載荷矩陣寫出標準化的跳遠、鉛球與公因子之間的函數表達式。5、求出數據中第一個學生和最后一個學生的的公因子得分。實驗步驟:1、點擊“變量視圖”,將十項全能成績改為“X1、X2X10”,選擇“分析”“降維”“因子分析”,然后進入到了“因子分析”的界面,將“X1、X2X10”項選為“變量”;2、選擇“描述”項,然后勾選“單變量描述性”“原始分析結果”“系數”“顯著性水平”“行列式”“KMO和Bartlett的球形度檢驗”,點擊“繼續(xù)”;3、點擊“抽取”項,選擇“主成分”方法,基于特征值大于“1”,點擊“繼續(xù)”;4、點擊“旋轉”項,選擇“最大方差法”,勾選“旋轉解”和“載荷圖”,點擊“繼續(xù)”;5、點擊“因子得分”項,勾選“保存為變量”(旋轉)和“顯示因子系數得分矩陣”,方法為“回歸”,點擊“繼續(xù)”;6、“選項”項為默認項,點擊“確定”,得到所需結果。實驗結果:1 對數據進行KMO和Bartlett檢驗。 KMO 和 Bartlett 的檢驗取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.788Bartlett 的球形度檢驗近似卡方211.586df45Sig.000通過KMO檢驗和Bartlett檢驗的結果發(fā)現,KMO的值為0.788,比較接近1,表示適合做因子分析。Bartlett 的球形度卡方檢驗的P值為0.000,拒絕原假設,即總體變量是相關的。可以進行因子分析。則兩個檢驗的結果是一致的。2使用主成分分析方法,并且在公因子特征值大于1的基礎上選擇公因子的數目,確定公因子的個數。解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉平方和載入合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %合計方差的 %累積 %15.02450.23550.2355.02450.23550.2353.62436.23836.23822.08020.79971.0342.08020.79971.0343.48034.79671.0343.7357.35578.3894.6866.85785.2465.3763.76389.0096.3023.02192.0307.2862.85594.8858.2242.23897.1239.2052.04799.17010.083.830100.000提取方法:主成份分析。通過對總方差的分析,在公因子特征值大于1的基礎上,認為公因子個數有2個,解釋了總方差變動的71.034%。3利用最大方差法求出旋轉后的因子載荷矩陣,確定對應公因子經濟含義。旋轉成份矩陣a成份12x1.785-.341x2-.783.352x3-.134.913x4-.442.406x5.903-.009x6.737-.440x7-.084.909x8-.570.666x9-.179.765x10.678.441提取方法 :主成份。 旋轉法 :具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。a. 旋轉在 3 次迭代后收斂。通過利用最大方差法分析成分矩陣,可將x1(r100米)、x2(跳遠)、x4(跳高)、x5(r400米)、x6(h110欄)、x10(r1500米)歸為第一公共因子F1,體現運動員腿部肌肉的發(fā)達程度以及綜合身體素質;將x3(鉛球)、x7(鐵餅)、x8(撐桿跳高)、x9(標槍)歸為第二公共因子F2,體現了運動員的手臂力量和身體協調性能力。4根據因子載荷矩陣寫出標準化的跳遠、鉛球與公因子之間的函數表達式。(成分矩陣即為因子載荷矩陣)成份矩陣a成份12x1-.804.294x2.810-.285x3.726.569x4.600-.011x5-.660.616x6-.837.189x7.687.601x8.872.089x9.657.430x10-.187.787提取方法 :主成份。a. 已提取了 2 個成份??傻?,標準化的x2 =0.810*F1-0.285*F2標準化的x3=0.726*F1+0.569*F25求出數據中第一個學生和最后一個學生的的公因子得分。學生編號F1F21-0.42220.9675342

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