因子分析在SPSS中的操作过程及结果解读

Question

如题所述

Answer 1

因子分析是一种在SPSS中进行数据降维的有效工具，通过假设原始变量由共同和唯一因子组成，简化复杂的描述变量，并保留尽可能多的信息。以下是使用SPSS进行因子分析的操作过程和结果解释：

在SPSS中，首先对数据进行准备，例如空气质量数据表包含二氧化硫、二氧化氮等6个变量。进行因子分析前，需通过KMO和Bartlett球形度检验评估变量间的相关性。KMO值越大，表示变量间相关性越强，适合因子分析。Bartlett检验用于检验变量间是否独立，若p值小于0.05，则说明可以进行因子分析。

接着，选择主成分方法抽取因子，进行旋转操作以清晰地识别变量与因子的关联。得分选项展示变量在各因子上的分布，而选项设置则完成模型配置。

分析结果解读如下：

1. KMO和Bartlett检验显示，KMO值为0.733，大于0.5，说明变量间相关性强；Bartlett球形检验的Sig.值为0.000，小于0.05，证明数据适合因子分析。

2. 公因子方差表显示所有变量表达良好，提取值均大于0.7，表示变量能被合理地用公因子表示。

3. 解释的总方差和碎石图表明，四个因子已解释大部分变量（91.151%），说明因子分析效果显著。

4. 旋转成分矩阵显示各因子与变量的关联，例如，第一列代表颗粒物因子，第二列代表硫化物因子，第三列代表臭氧因子，第四列代表碳化物因子。

通过以上步骤，因子分析成功地对原始数据进行了降维，为后续数据分析提供了简化的指标。