因子分析-姜小鷹的SPSS教程(doc)
第十一章 因子分析
11.1 主要功能
11.2 實例操作

11.1 主要功能
多元分析處理的是多指標(biāo)的問題。由于指標(biāo)太多，使得分析的復(fù)雜性增加。觀察指標(biāo)的增加本來是為了使研究過程趨于完整，但反過來說，為使研究結(jié)果清晰明了而一味增加觀察指標(biāo)又讓人陷入混亂不清。由于在實際工作中，指標(biāo)間經(jīng)常具備一定的相關(guān)性，故人們希望用較少的指標(biāo)代替原來較多的指標(biāo)，但依然能反映原有的全部信息，于是就產(chǎn)生了主成分分析、對應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和因子分析等方法。
調(diào)用Data Reduction菜單的Factor過程命令項，可對多指標(biāo)或多因素資料進(jìn)行因子分析。因子分析的基本目的就是用少數(shù)幾個因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，即將相關(guān)比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變量，這與上一章的聚類分析不同），以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。

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11.2 實例操作
[例11-1]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(jìn)行因子分析。

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
3.76
8.59
6.22
7.57
9.03
5.51
3.27
8.74
9.64
9.73
8.59
7.12
4.69
5.51
1.66
5.90
9.84
8.39
4.94
7.23
9.46
9.55
4.94
8.21
9.41 3.66
4.99
6.14
7.28
7.08
3.98
0.62
7.00
9.49
1.33
2.98
5.49
3.01
1.34
1.61
5.76
9.27
4.92
4.38
2.30
7.31
5.35
4.52
3.08
6.44 0.54
1.34
4.52
7.07
2.59
1.30
0.44
3.31
1.03
1.00
1.17
3.68
2.17
1.27
1.57
1.55
1.51
2.54
1.03
1.77
1.04
4.25
4.50
2.42
5.11 5.28
10.02
9.84
12.66
11.76
6.92
3.36
11.68
13.57
9.87
9.17
9.72
5.98
5.81
2.80
8.84
13.60
10.05
6.68
7.79
12.00
11.74
8.07
9.10
12.50 9.77
7.50
2.17
1.79
4.54
5.33
7.63
3.53
13.13
9.87
7.85
2.64
2.76
4.57
1.78
5.40
9.02
3.96
6.49
4.39
11.58
2.77
1.79
3.75
2.45 13.74
10.16
2.73
2.10
6.22
7.30
8.84
4.76
18.52
11.06
9.91
3.43
3.55
5.38
2.09
7.50
12.67
5.24
9.06
5.37
16.18
3.51
2.10
4.66
3.10 4.78
2.13
1.09
0.82
1.28
2.40
8.39
1.12
2.35
3.70
2.62
1.19
2.01
3.43
3.72
1.97
1.75
1.43
2.81
2.27
2.42
1.05
1.29
1.72
0.91

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