SPSS因子分析与对应分析实战指南

"该资源是一份关于SPSS中因子分析与对应分析的PPT课件，涵盖了因子分析和对应分析的基本概念、操作流程、实例解析以及相关习题和答案。" 因子分析是一种统计方法，旨在减少数据集中的变量数量，同时保持原始数据集中的大部分信息。它通过找到少数几个潜在的因子（即隐藏的、不可直接观测的变量），来解释原有变量之间的大部分变异。因子分析可以用于探索性数据分析，识别变量间的关系，并在必要时进行数据压缩。 在因子分析中，首先介绍的是主成分分析（PCA），这是一种特殊类型的因子分析，主要目标是找到新的无关联的变量（主成分），这些主成分是原始变量的线性组合，且能够最大化保留原始数据的方差。例如，对于身高和体重的数据，主成分分析可能将这两个变量合并成一个新变量，这个新变量能体现个体的“体型”差异。 主成分分析的关键统计量包括特征值和特征向量。特征值代表了每个主成分解释的总方差比例，而特征向量则指明了如何构建主成分。在实际应用中，通常选取解释方差最多的前几个主成分，以达到数据降维的目的。 因子分析的过程主要包括：数据标准化、计算相关矩阵或协方差矩阵、求解特征值和特征向量、选择因子数、旋转因子（如 Varimax 旋转）以优化因子结构、计算因子载荷（变量与因子的相关性）和因子得分等步骤。因子得分可以用来进行聚类分析，例如在市场研究中分析顾客偏好。 对应分析（CA）是另一种统计方法，常用于多分类变量的研究，如市场调查数据。对应分析试图在低维空间中展示观测和类别之间的关系，通过构建一个双对数模型，使得相似的观测和类别在图上靠近。对应分析的过程包括计算距离矩阵、求解特征值和特征向量，然后同样可以进行可视化，帮助理解数据的结构。 因子分析和对应分析都是数据分析的强大工具，它们可以帮助我们理解复杂数据背后的模式，简化数据并发现潜在的结构。在实际操作中，SPSS作为一款强大的统计软件，提供了实现这些分析的用户友好的界面和算法，方便研究人员进行数据探索和解释。