实验07 因子分析

本文通过SAS程序演示了因子分析和正交旋转的过程,以理解和解释数据中潜在的结构。通过因子分析,前两个主成分解释了82%的方差,正交旋转使得因子解释更加清晰,第一主成分与食品、衣着、住房、生活用品相关,第二主成分主要反映燃料方面的信息。

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实验07  因子分析

一、实验目的

完成作业顺便把课后习题掌握

二、实验内容

因子分析和其正交旋转

三、实验数据准备

课后作业里的数据

四、实验过程

(一)SAS程序

①因子分析(因子得分)

data indicators;

input x1-x6 @@;

cards;

190.33 43.77  9.73   60.54  49.01  9.04

135.20 36.40  10.47  44.16  36.49  3.94

95.21  22.83  9.30   22.44  22.81  2.80

104.78 25.11  6.40   9.89   18.17  3.25

128.41 27.63  8.94   12.58  23.99  3.27

145.68 32.83  17.79  27.29  39.09  3.47

159.37 33.38  18.37  11.81  25.29  5.22

116.22 29.57  13.24  13.76  21.75  6.04

221.11 38.64  12.53  115.65 50.82  5.89

144.98 29.12  11.67  42.60  27.30  5.74

169.92 32.75  12.72  47.12  34.35  5.00

153.11 23.09  15.62  23.54  18.18  6.39

144.92 21.26  16.96  19.52  21.75  6.73

140.54 21.50  17.64  19.19  15.97  4.94

115.84 30.26  12.20  33.61  33.77  3.85

101.18 23.26  8.46   20.20  20.50  4.30

;

Proc Factor data= indicators Scree corr score outstat=B;

   Var x1-x6;

Proc Score data=indicators score=B out=fscore;

Proc Print data=fscore;

Run;

②正交旋转

data indicators;

input x1-x6 @@;

cards;

190.33 43.77  9.73   60.54  49.01  9.04

135.20 36.40  10.47  44.16  36.49  3.94

95.21  22.83  9.30   22.44  22.81  2.80

104.78 25.11  6.40   9.89   18.17  3.25

128.41 27.63  8.94   12.58  23.99  3.27

145.68 32.83  17.79  27.29  39.09  3.47

159.37 33.38  18.37  11.81  25.29  5.22

116.22 29.57  13.24  13.76  21.75  6.04

221.11 38.64  12.53  115.65 50.82  5.89

144.98 29.12  11.67  42.60  27.30  5.74

169.92 32.75  12.72  47.12  34.35  5.00

153.11 23.09  15.62  23.54  18.18  6.39

144.92 21.26  16.96  19.52  21.75  6.73

140.54 21.50  17.64  19.19  15.97  4.94

115.84 30.26  12.20  33.61  33.77  3.85

101.18 23.26  8.46   20.20  20.50  4.30

;

Proc Factor data= indicators rotate=varimax;

Var x1-x6;

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