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,分析-降维-因子分析
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KMO值小于0.6,不适合做因子分析,且Barteltt为0.547,接受相关系数矩阵为单位阵的假设,因子之间不相关,不适合做因子分析。
旋转前的因子矩阵:
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特征值:(下图红框)
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特征值也可以通过成分矩阵,在excel中计算平方和得到:用sumsq函数。
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接下去计算特征向量矩阵(主成分载荷矩阵):
t1=-0.975/sqrt(2.285)
在excel中可以快速计算得:
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则:主成分的表达式:
y1=-0.65×1+0.39×2+…+x6;
y2=0.01×1+……;
y3=
y4=
以相关系数矩阵为出发点进行的因子分析,x1-x6是经过标准化变换后的标准变量。
对原始变量进行标准化:分析-描述统计-描述,勾选将标准化得分储存为变量,得到:、
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将这个矩阵与特征向量矩阵相乘,在excel中可以用数组函数mmult,,选中区域,快捷键ctrl+shift+enter,得出矩阵计算结果:(结果1)

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四个主成分:y1-y4.
计算主成分得分系数:4个特征值/特征值的和
2.285/5.731;1.7928/5.731;……
得到4个值:
0.398713 0.312834 0.166387 0.122066

(结果2)

综合主成分值:
结果1的值与结果2的值进行相乘,
0.06*0.398713+(-1.17)*0.312834+(-1.20)*0.166+(-1.27)*0.122
……
最后结果:
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