SPSS案例实践:因子分析
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发布时间：2024-09-27 03:17
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时间：2024-11-12 05:00
SPSS案例实践：因子分析的直观应用
SPSS作为一种强大的统计分析工具，提供了多种降维处理方法，如因子分析、主成分分析和变量聚类，以简化复杂的数据集。本文以洛杉矶12个地区五项社会经济指标的案例为例，演示如何使用SPSS进行因子分析。
首先，分析五项指标：人口、教育、就业、服务业和房价，这些指标各自反映了地区发展的不同维度。通过因子分析，我们可以对这些指标进行综合评价。在SPSS中，通过【分析】→【降维】→【因子】菜单打开因子分析对话框，选择主成分法作为提取方法，因其普遍认可度高。
在进行分析前，通过【描述】对话框检查数据的KMO和巴特利特检验，确认数据适合进行因子分析。接下来，提取因子时，关键在于选择合适的公因子个数。特征值大于1的因子，如2.873和1.797，累积方差贡献率达到93.4%，表明前两个因子足以概括原始指标。
在【旋转】对话框中，选择最大方差旋转以便于理解和解释因子含义。最后，通过【得分】对话框计算出公因子得分变量，以便对12个地区进行评价。在案例中，我们决定使用两个公因子F1（发展因子或福利因子）和F2（规模因子或人口因子）来简化评估。
通过二维散点图，以FAC1和FAC2为坐标轴，可以直观地展示各个地区的分布情况，帮助我们理解各城市在不同因子下的特性。至于专业解释和评估，这需要具备统计背景的专业人士进行深入分析。
总的来说，SPSS因子分析的步骤包括数据准备、参数设置、结果解读和可视化展示。本文仅提供了基础的使用指导，对于更深入的问题，如统计方法选择或结果分析，建议寻求专业的统计咨询。
