第十章 子分析
111 功
112 实例操作
111 功
元分析处理指标问题指标太分析复杂性增加观察指标增加研究程趋完整反说研究结果清晰明味增加观察指标陷入混乱清实际工作中指标间常具备定相关性希较少指标代原较指标然反映原全部信息产生成分分析应分析典型相关分析子分析等方法
调Data Reduction菜单Factor程命令项指标素资料进行子分析子分析基目少数子描述许指标素间联系相关较密切变量类中类变量成子（称子观测具体变量章聚类分析）较少子反映原资料部分信息
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112 实例操作
[例111]表资料25名健康7项生化检验结果7项生化检验指标次命名X1X7请该资料进行子分析
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
376
859
622
757
903
551
327
874
964
973
366
499
614
728
708
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062
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133
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707
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331
103
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528
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984
1266
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987
977
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217
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533
763
353
1313
987
1374
1016
273
210
622
730
884
476
1852
1106
478
213
109
082
128
240
839
112
235
370
859
712
469
551
166
590
984
839
494
723
946
955
494
821
941
298
549
301
134
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576
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492
438
230
731
535
452
308
644
117
368
217
127
157
155
151
254
103
177
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511
917
972
598
581
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884
1360
1005
668
779
1200
1174
807
910
1250
785
264
276
457
178
540
902
396
649
439
1158
277
179
375
245
991
343
355
538
209
750
1267
524
906
537
1618
351
210
466
310
262
119
201
343
372
197
175
143
281
227
242
105
129
172
091
1121 数准备
激活数理窗口定义变量名：分X1X2X3X4X5X6X7序输入相应数值建立数库结果见图111
图111 原始数输入
1122 统计分析
激活Statistics菜单选Data ReductionFactor命令项弹出Factor Analysis话框（图112）话框左侧变量列表中选变量X1X7点击Ø钮进入Variables框
图112 子分析话框
点击Descriptives钮弹出Factor AnalysisDescriptives话框（图113）Statistics中选Univariate descriptives项求输出变量均数标准差Correlation Matrix栏选Coefficients项求计算相关系数矩阵选KMO and Bartlett’s test of sphericity项求相关系数矩阵进行统计学检验点击Continue钮返回Factor Analysis话框
图113 描述性指标选择话框
点击Extraction钮弹出Factor AnalysisExtraction话框（图114）系统提供子提取方法：
图114 子提取方法选择话框
Principal components：成分分析法
Unweighted least squares：未加权方法
Generalized least squares：综合方法
Maximum likelihood：极似然估计法
Principal axis factoring：轴子法
Alpha factoring：α子法
Image factoring：元回法
例选Principal components方法点击Continue钮返回Factor Analysis话框
点击Rotation钮弹出Factor AnalysisRotation话框（图115）系统5种子旋转方法选：
图115 子旋转方法选择话框
None：作子旋转
Varimax：正交旋转
Equamax：全体旋转变量子均作旋转
Quartimax：四分旋转变量作旋转
Direct Oblimin：斜交旋转
旋转目获简单结构帮助解释子例选正交旋转法点击Continue钮返回Factor Analysis话框
点击Scores钮弹出弹出Factor AnalysisScores话框（图116）系统提供3种估计子分系数方法例选Regression（回子分）点击Continue钮返回Factor Analysis话框点击OK钮完成分析
图116 估计子分方法话框
1123 结果解释
输出结果窗口中统计数：
系统首先输出变量均数（Mean）标准差（Std Dev）显示25例观察单位进入分析接着输出相关系数矩阵（Correlation Matrix）Bartlett检验表明：Bartlett值 32628484P<00001相关矩阵单位矩阵考虑进行子分析
KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy较观测相关系数值偏相关系数值指标值愈逼1表明变量进行子分析效果愈 KMO值 032122偏意味着子分析结果接受
Analysis number 1 Listwise deletion of cases with missing values
Mean Std Dev Label
X1 710000 232380
X2 477320 241779
X3 234880 166556
X4 915240 301405
X5 545840 327344
X6 716720 455817
X7 234600 161091
Number of Cases 25
Correlation Matrix
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
X1 100000
X2 58026 100000
X3 20113 36379 100000
X4 90900 83725 43611 100000
X5 28347 16590 70423 16328 100000
X6 28656 26119 68058 20309 99020 100000
X7 53321 60846 64918 67758 42733 35732 100000
KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy 32122
Bartlett Test of Sphericity 32628484 Significance 00000
成分分析法2子子矩阵（Factor Matrix）变量某子联系系数绝值越该子变量关系越例变量X7第子值088644第二子值021921见第子更第二子更远者子矩阵作子贡献度量绝值越贡献越
Final Statistics栏中显示子解释掉方差例称变量度（Communality）度010子解释方差1方差均子解释掉子越解释掉变量方差说明子包含原变量信息量越
Extraction 1 for analysis 1 Principal Components Analysis (PC)
PC extracted 2 factors
Factor Matrix
Factor 1 Factor 2
X1 74646 48929
X2 79644 37219
X3 70890 59727
X4 91054 38865
X5 23424 96350
X6 17715 97172
X7 88644 21921
Final Statistics
Variable Communality * Factor Eigenvalue Pct of Var Cum Pct
*
X1 79660 * 1 339518 485 485
X2 77284 * 2 280632 401 886
X3 85927 *
X4 98014 *
X5 98320 *
X6 97561 *
X7 83384 *
面显示正交旋转子负荷矩阵（Rotated Factor Matrix）子转换矩阵（Factor Transformation Matrix）旋转目复杂矩阵变简洁第子代X1X2X4X7作第二子代X3X5X6作
VARIMAX rotation 1 for extraction 1 in analysis 1 Kaiser Normalization
VARIMAX converged in 3 iterations
Rotated Factor Matrix
Factor 1 Factor 2
X1 87795 16064
X2 87848 03332
X3 42098 82586
X4 99001 00414
X5 15872 97878
X6 21452 96415
X7 73151 54656
Factor Transformation Matrix
Factor 1 Factor 2
Factor 1 92135 38873
Factor 2 38873 92135
第子子分变量名fac_1第二子子分变量名fac_2存入原始数库中值模型诊断进步分析
图117 子分获存盘
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第十章 子分析
111 功
112 实例操作
111 功
元分析处理指标问题指标太分析复杂性增加观察指标增加研究程趋完整反说研究结果清晰明味增加观察指标陷入混乱清实际工作中指标间常具备定相关性希较少指标代原较指标然反映原全部信息产生成分分析应分析典型相关分析子分析等方法
调Data Reduction菜单Factor程命令项指标素资料进行子分析子分析基目少数子描述许指标素间联系相关较密切变量类中类变量成子（称子观测具体变量章聚类分析）较少子反映原资料部分信息
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112 实例操作
[例111]表资料25名健康7项生化检验结果7项生化检验指标次命名X1X7请该资料进行子分析
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
376
859
622
757
903
551
327
874
964
973
366
499
614
728
708
398
062
700
949
133
054
134
452
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1002
984
1266
1176
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987
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217
179
454
533
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353
1313
987
1374
1016
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622
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476
1852
1106
478
213
109
082
128
240
839
112
235
370
859
712
469
551
166
590
984
839
494
723
946
955
494
821
941
298
549
301
134
161
576
927
492
438
230
731
535
452
308
644
117
368
217
127
157
155
151
254
103
177
104
425
450
242
511
917
972
598
581
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668
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1200
1174
807
910
1250
785
264
276
457
178
540
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396
649
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277
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375
245
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343
355
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209
750
1267
524
906
537
1618
351
210
466
310
262
119
201
343
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197
175
143
281
227
242
105
129
172
091
1121 数准备
激活数理窗口定义变量名：分X1X2X3X4X5X6X7序输入相应数值建立数库结果见图111
图111 原始数输入
1122 统计分析
激活Statistics菜单选Data ReductionFactor命令项弹出Factor Analysis话框（图112）话框左侧变量列表中选变量X1X7点击Ø钮进入Variables框
图112 子分析话框
点击Descriptives钮弹出Factor AnalysisDescriptives话框（图113）Statistics中选Univariate descriptives项求输出变量均数标准差Correlation Matrix栏选Coefficients项求计算相关系数矩阵选KMO and Bartlett’s test of sphericity项求相关系数矩阵进行统计学检验点击Continue钮返回Factor Analysis话框
图113 描述性指标选择话框
点击Extraction钮弹出Factor AnalysisExtraction话框（图114）系统提供子提取方法：
图114 子提取方法选择话框
Principal components：成分分析法
Unweighted least squares：未加权方法
Generalized least squares：综合方法
Maximum likelihood：极似然估计法
Principal axis factoring：轴子法
Alpha factoring：α子法
Image factoring：元回法
例选Principal components方法点击Continue钮返回Factor Analysis话框
点击Rotation钮弹出Factor AnalysisRotation话框（图115）系统5种子旋转方法选：
图115 子旋转方法选择话框
None：作子旋转
Varimax：正交旋转
Equamax：全体旋转变量子均作旋转
Quartimax：四分旋转变量作旋转
Direct Oblimin：斜交旋转
旋转目获简单结构帮助解释子例选正交旋转法点击Continue钮返回Factor Analysis话框
点击Scores钮弹出弹出Factor AnalysisScores话框（图116）系统提供3种估计子分系数方法例选Regression（回子分）点击Continue钮返回Factor Analysis话框点击OK钮完成分析
图116 估计子分方法话框
1123 结果解释
输出结果窗口中统计数：
系统首先输出变量均数（Mean）标准差（Std Dev）显示25例观察单位进入分析接着输出相关系数矩阵（Correlation Matrix）Bartlett检验表明：Bartlett值 32628484P<00001相关矩阵单位矩阵考虑进行子分析
KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy较观测相关系数值偏相关系数值指标值愈逼1表明变量进行子分析效果愈 KMO值 032122偏意味着子分析结果接受
Analysis number 1 Listwise deletion of cases with missing values
Mean Std Dev Label
X1 710000 232380
X2 477320 241779
X3 234880 166556
X4 915240 301405
X5 545840 327344
X6 716720 455817
X7 234600 161091
Number of Cases 25
Correlation Matrix
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
X1 100000
X2 58026 100000
X3 20113 36379 100000
X4 90900 83725 43611 100000
X5 28347 16590 70423 16328 100000
X6 28656 26119 68058 20309 99020 100000
X7 53321 60846 64918 67758 42733 35732 100000
KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy 32122
Bartlett Test of Sphericity 32628484 Significance 00000
成分分析法2子子矩阵（Factor Matrix）变量某子联系系数绝值越该子变量关系越例变量X7第子值088644第二子值021921见第子更第二子更远者子矩阵作子贡献度量绝值越贡献越
Final Statistics栏中显示子解释掉方差例称变量度（Communality）度010子解释方差1方差均子解释掉子越解释掉变量方差说明子包含原变量信息量越
Extraction 1 for analysis 1 Principal Components Analysis (PC)
PC extracted 2 factors
Factor Matrix
Factor 1 Factor 2
X1 74646 48929
X2 79644 37219
X3 70890 59727
X4 91054 38865
X5 23424 96350
X6 17715 97172
X7 88644 21921
Final Statistics
Variable Communality * Factor Eigenvalue Pct of Var Cum Pct
*
X1 79660 * 1 339518 485 485
X2 77284 * 2 280632 401 886
X3 85927 *
X4 98014 *
X5 98320 *
X6 97561 *
X7 83384 *
面显示正交旋转子负荷矩阵（Rotated Factor Matrix）子转换矩阵（Factor Transformation Matrix）旋转目复杂矩阵变简洁第子代X1X2X4X7作第二子代X3X5X6作
VARIMAX rotation 1 for extraction 1 in analysis 1 Kaiser Normalization
VARIMAX converged in 3 iterations
Rotated Factor Matrix
Factor 1 Factor 2
X1 87795 16064
X2 87848 03332
X3 42098 82586
X4 99001 00414
X5 15872 97878
X6 21452 96415
X7 73151 54656
Factor Transformation Matrix
Factor 1 Factor 2
Factor 1 92135 38873
Factor 2 38873 92135
第子子分变量名fac_1第二子子分变量名fac_2存入原始数库中值模型诊断进步分析
图117 子分获存盘
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