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Spss 学习笔记(四)

原创 Linux操作系统 作者:orchidllh 时间:2004-12-13 00:00:00 0 删除 编辑
有关因子分析和回归分析

因子分析

是一种多变量化简技术。目的是分解原始变量,从中归纳出潜在的类别,相关性较强的指标归为一类,不同类间变量的相关性较低。每一类变量代表了一个共同因子,即一种内在结构,因子分析就是要寻找该结构。

适用条件

样本量

样本量与变量数的比例应在51以上

总样本量不得少于100,而且原则上越大越好

各变量间必须有相关性

KMO统计量:0.9最佳,0.7尚可,0.6很差,0.5以下放弃

Bartlett’s球形检验

标准分析步骤

判断是否需要进行因子分析,数据是否符合要求

进行分析,按一定标准确定提取的因子数目

如果进行的是主成分分析,则将主成分存为新变量用于继续分析,步骤到此结束

如果进行的是因子分析,则考察因子的可解释性,并在必要时进行因子旋转,以寻求最佳解释方式

如有必要,可计算出因子得分等中间指标供进一步分析使用

公因子数量的确定

主成分的累积贡献率:80~85%以上

特征根:大于1

综合判断

因子分析时更重要的是因子的可解释性

回归分析的基本步骤

(1)确定自变量和因变量

(2)从样本数据出发确定变量之间的数学关系式,并对回归方程的各个参数进行估计.

(3)对回归方程进行各种统计检验.

(4)利用回归方程进行预测.

通径分析实际上是回归分析的扩展,同时又是结构方程模型的一种特例情况。

对于应用来说,更重要的问题是,各种方法都是在一定具体条件下应用的,因此如何选择恰当的方法便成为正确应用这些方法的前提。

 

 

 

 

 

 

 

 

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