因子分析完整版.ppt

⑤ Reproduced 再生相关阵，选择此项给出因子分析后的相关阵，还给出残差，即原软关与再生相关之间的差值。 ⑥ Anti-image 反映象相关阵。包括偏相关系数的负数；反映象协方差阵，包括偏协方差的负数；在一个好的因子模型中除对角线上的系数较大外，远离对角线的元素应该比较小。 ⑦ KMO and Bartletts test of sphericity KMO和球形 Bartlett检验。选择此项给出对采样充足度的Kaisex-Meyer-Olkin测度。检验变量间的偏相关是否很小。Bartlett球形检验，检验的书相关阵是否是单位阵。它表明因子模型是否是不合适宜的。 Cntinue按钮确认选择，返回主对话框；Cancle按钮使选择作废，返回主对话框。 KMO统计量：是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性，相关性强时，偏相关系数远小于简单相关系数，KMO值接近1。一般情况下，KMO0.9非常适合因子分析；0.8＜KMO＜0.9适合；0.7以上尚可，0.6时效果很差，0.5以下不适宜作因子分析。 Bartlett’s球型检验（巴特利球形检验（Barlett Test of Sphericity）。：用于检验相关阵是否是单位阵，即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点。零假设：相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大，且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平，则应该拒绝零假设；反之，则不能拒绝零假设，认为相关系数矩阵可能是一个单位阵，不适合做因子分析。若假设不能被否定，则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息，缺少公因子。 举例：巴特利球形检验统计量为131.051，相应的概率Sig为0.000，因此可 认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.762，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量尚可适合作因子分析。 2、Extraction 因子提取子对话框 Extraction 因子提取子对话框如图3-3所示。有关因子提取的选择项共分四部分（如果是主成分分析，则选Principal Components）。 （1）因子提取方法选择项 子对话框第一项Method：是一组指定提取方法的选择项。单击矩形框右面的箭头可以展开提取方法选择项表，提供七种提取方法可以选择： ①Principal components 主成份法。该方法假设变量是因子的纯线性组合。 ②Unweighted least square 不加权最小平方法。该方法使观测的和再生的相关阵之差平方最小。 ③Generalized least square 用变量的单位加权一体观测的和再生的相关阵之差的平方最小。 ④Maximum Likelihoud 最大似然法。此方法不要求多元正态分布。给出参数估计，如果样本来自多元正态总体它们与原始变量的相关阵极为相似。 ⑤ Principal Axis factoring 使用多元相关的平方作为对公因子方差的初始估计。 ⑥ Alpha α因子提取法 ⑦ Image 映象因子提取法。是根据变量映象的概念提取公因子的方法。把一个变量看作其它各变量的多元回归。 （2）Extract 控制提取进程和提取结果的选择项 理论上因子数目与原始变量数目相等，但因子分析的目的是用少量因子代替多个原始变色选择提取多少个因子由本组选择项决定。 ①Eigenvaluse over 该选择项指定提取的因子的特征值。在此项后面的矩形框中给出系统默认值为1即要求提取那些特征值大于1的因子。指定特征值决定提取因子数目的方法是系统默认的方法。 ② Number of factor 该选择项指定提取公因子的数目。用鼠标单击选择此项后，将指定的数目键入到该选择项后面的矩形框中。 （3）Display 指定与因子提取有关的输出项 ① Unrotated factor solution 要求显示未经旋转的因子提取结果。此项为系统默认的输出项。 ② Screen plot 要求显示按特征值大小排列的因子序号与特征值为两个坐标轴的碎石图。 （4）Maximum iterations for Convergence 因子分析收敛的最大迭代次数。系统默认的最大迭代次数为25。 Continue 按钮确认所有选择，返回主对话框；Cancel按钮作废本次所有选择，返回主对话框。 3、Rotation 旋转方法选择子对话框 Rotation 旋转方法选择子对话框如图3-4所示，选择项分三组（如果是主成分分析就选None）。 （1）Method 旋转方法选择项 ① None