因素分析表

学实验报告

一、实验课题：在福特基金数据随机抽取的9个因素中，哪些是最重要的因素

数据来源：GET

FILE='D:\\Documents\\Desktop\\spss课程教案\\福特基金问卷数据.sav'. DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT. 二、实验步骤

1、单击分析，降维

2、录入变量：

3、点击描述

4、抽取

5、得分

三、实验数据及分析 表福特基金问卷数据 描述统计量 是否喜欢学校 是否喜欢专业 学习成绩 综合能力评价 专业学习 课外知识学习 志向 均值 1.5000 1.3000 2.8600 2.6400 2.4400 2.5600 2.2000 标准差 .54398 .54398 .57179 .59796 .76024 .83690 .83299 分析 N 50 50 50 50 50 50 50 目标感 积极主动学习 2.0200 1.3600 .68482 .48487 50 50

KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。 Bartlett 的球形度检验

近似卡方 df Sig.

.740 100.281 36 .000

KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般，0.6～0.7为差，0.5～0.6为很差。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本。 此处的KMO值为0.740，表示适合进行因素分析。

Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identity matrix），如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。

Bartlett球形检验的?2值为100.281（自由度为36），伴随概率值为0.000<0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。 解释的总方差 成份 合计 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3.246 1.223 1.034 .891 .737 .630 .527 .426 .284 初始特征值 方差的 % 36.071 13.593 11.484 9.905 8.191 7.002 5.860 4.737 3.156 累积 % 36.071 49.665 61.148 71.054 79.245 86.247 92.107 96.844 100.000 合计 3.246 1.223 1.034 提取平方和载入 方差的 % 36.071 13.593 11.484 累积 % 36.071 49.665 61.148 提取方法：主成份分析。