因子分析报告（八篇）

篇一：SPSS试验五(因子分析报告)

试验五因子分析

一、实验目的：

运用因子分析方法分析数据。

二、实验内容：

1. SPSS操作

2. 因子分析

下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。

三、实验步骤：

1．确定数据类型，建立数据文件。

3.点击“分析”菜单Analyze，选择Data Reduction（降维）中的的Facto（因子分析）命令项，弹出如下图对话框。在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，使之进入Variables变量框。

4.点击Descriptives钮，弹出 Factor Analyze :Descriptives对话框，在对话框选中Univariate descriptive项要求输出各变量的均数与标准差，在相关系数栏内选Coefficients项要求计算相关系数矩阵，并选Kmo and bartlett’s test of sphericity检验项，要求对相关系数矩阵进行kmo和bartlett统计学检验。点击Continue按钮返回因子分析对话框。

5.点击Extraction选项，弹出Factor Analyze : Extraction对话框，选用（主成份）方法，并勾选Unrotated factor solutionScree plot显示没有旋转的因子载荷、公共因子和特征值，并显示碎石图，在Extract中设置Eivgenvalues over的值为1，之后点击Continue钮返回之前对话框。

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篇二：主成分分析、因子分析实验报告 SPSS

一、实验目的及要求：

1、目的

用SPSS软件实现主成分分析、因子分析及其应用。

2、内容及要求

用SPSS对20##年我国88个房地产上市公司做因子分析，并做出相关解释。

二、仪器用具：

三、实验方法与步骤:

准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中，以备后续分析。

四、实验结果与数据处理：

在因子分析的SPSS操作中所用到的部分选项的设置如下面四个图所示，其余为软件默认的选项，因此不再列示，具体的分析如这些表之后所示。

图一图二

图三图四

分析结果：

由表1可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为398.287，相应的概率p值接近0，小于显著性水平(取0.05)，所以应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KMO值为0.637，根据Kaiser给出的KMO度量标准(0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合)可知原有变量不算特别适合进行因子分析。

表2为公因子方差，即因子分析的初始解，显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度，它表明，对原有10个变量如果采用主成分分析方法提取所有特征根(10个)，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1(原有变量标准化后的方差为1)。事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目标，所以不可提取全部特征根；第二列是在按指定提取条件(这里为特征根大于1)提取特征根时的共同度。可以看到，总资产报酬率、成交量、流通市值、总市值的绝大部分信息可被因子解释，这些变量的信息丢失较少。但毛利率这一变量的信息丢失相当严重(近70%)，净资产收益率、应收应付比率两个变量的信息丢失较为严重(近40%)。因此本次因子提取的总体效果并不理想。

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