华东理工大学20132014学年第二学期
《多元统计分析与SPSS应用》实验报告7
班级
学号
姓名
开课学院商学院
任课教师任飞
成绩
实验内容：实验7因子分析法1“主成分分析”的计算机实现2“因子分析”的计算机实现3作业：选用数据文件data1501，利用因子分析的新变量，进行聚类分析
实验要求：1熟悉SPSS中主成分分析功能2熟悉SPSS中因子分析功能
教师评语：
教师签名：
年
月
日
实验报告：1、（1）打开“data1501sav”，首先对变量X1X50进行相关性分析，单击“A
alyze”→“Correlate”→“Bivariate”，对变量X1X50进行Pearso
相关分析，得到结果选取相关性较高的X1，X7，X11，X12，X15，X19，X23，X24，X29，X30，X46，X49（2）按照顺序“A
alyze”→“DataReductio
”→“Factor”，选择变量X1，X7，X11，X12，X15，X19，X23，X24，X29，X30，X46，X49进入到“Variables”框中，如图11，所得结果如图12、13、
14图11
1
f图12变量共同度
Commu
alities
I
itialExtractio

X1
1000
365
X7
1000
643
X11
1000
X12
1000
X15
1000
232379546
X19
1000
430
X23
1000
478
X24
1000
336
X29
1000
451
X30
1000
X46
1000
X49
1000
541334417
Extractio
MethodPri
cipalCompo
e
tA
alysis
图13方差贡献表
2
fTotalVaria
ceExplai
ed
I
itialEige
values
Compo
e
t1
Total2872
ofVaria
ce
23931
Cumulative
23931
2
1177
9809
33739
3
1102
9181
42921
4
976
8135
51056
5
935
7790
58846
6
878
7318
66164
7
841
7012
73176
8
804
6702
79878
9
672
5599
85477
10
628
5234
90711
11
608
5064
95775
12
507
4225
100000
Extractio
MethodPri
cipalCompo
e
tA
alysis
Extractio
SumsofSquaredLoadi
gs
Total
ofVaria
ce
Cumulative
2872
23931
23931
1177
9809
33739
1102
9181
42921
图14因子载荷矩阵
Compo
e
tMatrixa
Compo
e
t
1
2
3
X1
530
289
012
X7
380
694
131
X11
402
262
046
X12
497
317
176
X15
454
370
451
X19
482
285
341
X23
661
180
093
X24
545
164
106
X29
406
108
524
X30
366
117
627
X46
524
184
160
X49
540
326
138
Extractio
MethodPri
cipalCompo
e
tA
alysisa3compo
e
tsextracted
结果分析：从变量共同度的角度，每个变量的共同度均小于085，说明提取的主成分对变量的解释程度很低，三个主成分的总的方差贡献率仅为42921，统一说明主成分对变量解释解释效果不好，主要原因在于各变量的相关性仍然较低。
思考：利用员工和连锁店的数据进行主成分分析对员工的数据进行分析（1）打开“employeedatasav”，首先对各变量进行相关性分析，单击“A
alyze”r