SPSS因子分析-环境污染ppt课件

1、SPSS实现因子分析环境污染的因子分析：对全国27个省市自治区的污染物排放量七项目的作因子分析。原始数据为我国各省、直辖市、自治区工业和生活污染物排放量，来自。原始数据中包含7项污染目的，依次命名为X1至 X7，其中： X1 为生活污水排放量(万吨) , X2 为生活污水中化学需氧量排放量(吨) , X3 为生活二氧化硫排放量(吨)， X4 为生活烟尘排放量(吨) ， X5 为工业固体废物排放量(万吨) , X6 为工业废气排放总量(亿标立方米) , X7 为工业废水排放量(万吨) 。Descriptives 展开相应的子对话框可以选择单变量的描画统计量和初始分析结果。Extraction 展

2、开相应的子对话框可以选择不同的提取公因子的方法和控制提取结果的判据。Rotation 展开相应的子对话框可以选择因子旋转方法。Scores 展开相应的子对话框可以要求计算因子得分，选择显示或作为新变量保管。Options 展开相应的子对话框可以进一步选择各种输出项。FACTOR过程的选择项:Statistics统计量栏共有两项可选择：Univariate Descriptives 单变量描画统计量，输出参与分析的各原始变量的均值、规范差和样本量.Initial solution初始分析结果，输出原始变量的公因子方差、与变量一样个数的因子、各因子的特征值及其所占总方差的百分比以及累积百分比.Co

3、rrelation Matix 相关矩阵栏，给出变量间相关性目的及相关检验： Coeffients 给出一切变量间的相关系数阵. Significance levels 给出每个相关系数单侧检验的P值. Determinant 输出相关系数阵的行列式. Inverse 相关系数阵的逆矩阵. Reproduced 再生相关阵. Anti-image 反映象协方差阵及相关阵. KMO and Bartletts test of sphericity，KMO和球形Bartlett检验.Method 因子提取方法选择项：Principal comonents 主成分法Unweighted least

4、squares 不加权最小平方法Generalized least squares 用变量单位的倒数值加权Maximun Likelihoud 最大似然法Principal Axis factoring 运用多元相关的平方作为对公因子方差的初始估计Alpha factoring 因子提取法Image factoring 映像因子提取法Display栏，指定与因子提取有关的输出项：Unrotated factor solution 要求显示未经旋转的因子提取结果，此项为系统默许的输出项Scree plot 要求显示按特征值大小陈列的因子序号，以特征值为两个坐标轴的碎石图.有助于确定保管多少个因子

5、，典型的碎石图会有一个明显的拐点，在该点之前是与大因子衔接的峻峭的折线，之后是与小因子相连的缓坡的折线.Extract栏 设定公因子的提取规范：Eigenvaluse over 以特征值大于某数值为提取规范.在此项后面的矩形框中给出，系统默许值为1，即要求提取那些特征值大于1的因子.此项是系统默许项Number of factor 自定义提取因子的数量.用鼠标单击选择此项后，将指定的数目键入到右侧矩形框内.Method 栏，选择旋转方法：None 不进展旋转，此项为系统默许选择项Varimax 方差最大旋转，是一种正交旋转方法Direct Oblimin 直接斜交旋转Quartimax 四次方

6、最大正交旋转Equamax 平均正交旋转Promax 斜交旋转方法Display栏，选择有关输出显示：Rotated solution 旋转结果，显示旋转后的因子矩阵方式、因子转换矩阵Loading plots因子载荷散点图，在该图中坐标轴为因子值，各变量以散点的方式分布其中.从中可直观察看变量与因子间的关系。假设只提取一个因子，不会输出载荷散点图.留意，选择此项给出的是经旋转后的因子载荷图Method栏，指定计算因子得分的方法：Regression 回归法，因子得分的均值为0方差等于估计因子得分与实践因子得分之间的多元相关的平方Bartlett 巴特利特法，因子得分均值为0Anderson-

7、Rubin 安德森-鲁宾法，是为了保证因子的正交性而对巴特利特因子得分的调整。其因子得分的均值为0，规范差为1Display factor score coefficient:显示因子得分系数阵，经过该系数阵就可以将一切公因子表示为各个变量的线性组合，系统同时会给出因子得分的协方差阵Save as variables选项：将计算出的因子得分作为新变量参与数据文件，留意此处参与的是经过规范化的因子得分.Missing Values栏，选择处置缺失值方法：Exclude sases listwise 在分析过程中，分析变量中有缺失值的观丈量不参与分析Exclude cases pairwise 成

8、对剔除带有缺失值的观丈量Replace with mean 用变量的均值替代变量的一切缺失值Coefficient Display Format栏，决议载荷系数的显示格式：Sorted by size 选中此项，载荷系数按其数值的大小陈列并构成矩阵Suppress small coefficients 选中此项，不显示那些绝对值小于指定值的载荷系数，在后面框中键入0到1之间的数作为临界值描画统计量表相关系数矩阵KMO值Bartlett值P值反映象协方差阵及相关阵相关系数矩阵变量共同度因子提取和因子旋转结果描画了因子分析的初试解对原有变量总体的描写情况:第一列 因子变量方差奉献特征值.第二列 各

9、因子变量方差奉献率.第三列 因子变量的累积方差奉献率.公因子个数确定准那么：累积奉献率达80%或85%以上。取大于一切特征值均值的特征值个数，即大于1的特征值个数。 当特征值个数20时，前者易取太多个数，后者相反。根据碎石图判别，通常碎石图会有一个拐点，该点之前与大因 子衔接的峻峭的折线，之后是与小因子相连的缓坡的折线。公因子碎石图旋转前的因子载荷矩阵旋转后的因子载荷矩阵因子旋转矩阵由因子载荷阵可以写出因子分析的模型： X1 =0.857F1-0.209F2 X2 =0.928F1-0.127F2 X3 =0.089F1+0.817F2 X4 =0.102F1+0.917F2 X5 =0.01

10、6F1+0.907F2 X6 =0.831F1+0.265F2 X7 =0.780F1-0.134F2公因子F1在变量X1、X2、X6、X7上的因子载荷比较大，它们分别是：X1 为生活污水排放量(万吨)X2 为生活污水中化学需氧量排放量(吨)X6 为工业废气排放总量(亿标立方米)X7 为工业废水排放量(万吨)，阐明公因子F1主要集中了关于水污染的目的，可以称为水污染因子.公因子F2在变量X3、X4、X5上的因子载荷比较大，它们分别是：X3 为生活二氧化硫排放量(吨)X4 为生活烟尘排放量(吨)X5 为工业固体废物排放量(万吨)，阐明公因子F2集中了二氧化硫、烟尘和废物排放量的目的，可以称为大气污染因子.因子载荷散点图因子得分系数阵因子的协方差阵由系数阵可写出因子得分函数：F1 =0.300X1+0.322X2+0.001X3+0.003X4+0.027X5+0.275X6+0.271X7F2 =-0.058X1-0.023X2+0.331X3+0.371X4+0.365X5+0.132X6-0.030X7 在因子分析的根底之上