数据分析方法及应用──基于SPSS和EXCEL环境 (7)

总和，也就是变量值的总和，简称标志总量。例如， 研究某地区工业企业的生产经营情况，则工业企业的 总数就是单位总量，工业总产值、工人数等都属于标 志总量。
模块二 总量指标
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由于一个总体单位可以有很多标志，所以，在一个特定总 体内，只能存在一个单位总量，但可以有多个标志总量， 构成总量指标体系。 单位总量和标志总量不是固定不变的，而是随着研究目的 的不同和研究对象的变化而变化。例如，中部地区各省外 资企业数量为单位总量，企业固定资产、职工总数、增加 值等为标志总量。但如果要分析研究整个中部地区企业职 工情况，职工人数就成为单位总量。
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模块一
1
统计指示概述
模块一 统计指标概述
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3.1.1
统计指标的定义、特点及分类 1．统计指标的定义
如前所述，统计指标是反映社会经济现象总体综合数量特征的范畴及
其具体数值，简称指标。
③ 计算 方法
⑤ 空间 范围
⑥ 指标 数值
①指 标名称
② 计量 单位
④ 时间 范围
例如，某企业2015年年工 资总额为186 000元。
是按照统一的度量衡制度的规定来度量客观事物数量的一种计量单 位，通常用于不可数现象的计量。例如，重量用“吨”衡量，长度 用“米”“尺”表示等。
② 度量 衡单位
模块二 总量指标
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③ 复合 单位
是将两种计量单位结合在一起以乘积的来表示事物数量的计量单 位。例如，发电量的单位是“千瓦时”，货物运输的周转量是 “吨公里”。
模块二 总量指标
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1．实物单位
1 实物单位的分类。
实物单位是根据事物的自然属性和特点而采用的计量 单位，它又可以分为自然单位、度量衡单位、复合单 位和标准实物单位。

三、数据的获取与清理
3、SPSS的数据处理
数据的导入与导出 数据导入 数据导出
文件合并 合并变量 含义 为当前数据表添加变量列 要求 被合并文件必须按照关键字升序排列 方法 数据——合并文件——添加变量 声明按照关键字合并，指定合并关键字。
三、数据的获取与清理
二、数据的质量
对自编问卷的要求 问卷内容尽可能清晰、没有误解（二义性） 问卷中要尽量采用单选题（五级），慎用多选题 问卷要经过两轮以上的试用并完善，进行信度与效度测量 通过专家评价法（德尔菲方法）论证问卷的效果 适当设置验证性问题（注意其编码）
二、数据的质量
数据的采集 调查对象的选择 调查对象的代表性 实验组、对照组的前测数据应没有显著性差异 调查对象应分布均匀，代表性强 调查对象的状态、态度与精神风貌 调查问卷的填写质量 缺失值 不规范的填写 无效问卷
个案排序 数据——排序个案 个案转置 数据——转置 选择个案 数据——选择个案 加权个案 含义 以特定变量作为频数，用于说明某个量比较多。 方法 数据——加权个案，声明作为频数的变量。
四、SPSS中的数据计算
1、秩分变量的生成
含义 为数据列添加序号（名次） 秩分值形式： 最大、最小、均值、连续值 高级应用
三、数据的获取与清理
不同数据表的拼合 拼合个案的操作 拼合变量的操作 特点 两个针对同一组个案的不同数据表 把两个表的内容拼合在一起 方法 VLOOKUP函数的使用 VLOOPUP(标记变量，提供数据区域，数据列，类型) 例如：
• Vlookup(某一学号，首列为学号列的区域，历史列，false）
三、数据获取与清理

如何用SPSS软件计算因子分析应用结果一、概述因子分析是一种在社会科学、心理学、经济学和许多其他领域广泛使用的统计分析方法。

这种方法的核心目的是简化数据集，通过找出潜在的结构或模式，将多个变量归纳为少数几个综合因子。

这些因子通常代表某种潜在的、不可直接观测的变量或特质，它们可以解释原始数据中的大部分变异。

SPSS，作为世界上最流行的统计分析软件之一，提供了强大的因子分析功能。

使用SPSS进行因子分析，研究者可以方便地得到因子载荷、因子得分、解释方差比例等关键信息，从而更深入地理解数据的内在结构和变量之间的关系。

本文将详细介绍如何使用SPSS软件进行因子分析，并解读分析结果。

我们将从数据准备开始，逐步讲解因子分析的步骤，包括选择适当的因子提取方法、旋转方法，以及如何解释和分析结果。

通过本文的学习，读者将能够掌握因子分析的基本方法，并能够独立运用SPSS软件进行有效的因子分析。

1. 简要介绍因子分析的概念及其在数据分析中的应用。

因子分析是一种在多元统计分析中广泛应用的技术，其主要目的是通过对大量变量间关系的研究，找出这些变量之间的潜在结构，或者说找出潜在的公共因子。

这些公共因子能够反映原始变量的大部分信息，并且彼此之间互不相关。

通过因子分析，研究者可以在减少变量数量的同时，保留原始数据中的关键信息，从而简化数据结构，方便后续的分析和解释。

在数据分析中，因子分析的应用非常广泛。

例如，在社会科学领域，研究者可能需要对大量的社会指标进行分析，以了解社会现象的本质。

这时，因子分析可以帮助他们找出这些指标背后的潜在结构，从而更深入地理解社会现象。

在市场营销领域，因子分析可以帮助研究者识别出消费者对不同产品的偏好模式，从而指导产品设计和市场定位。

在生物医学领域，因子分析可以用于基因表达数据的分析，帮助研究者找出影响特定生物过程的基因群。

在SPSS软件中，因子分析的实现相对简单，用户只需按照软件的操作步骤进行操作即可完成分析。

使用SPSS软件进行数据分析文档通过自己论证属实。

【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。

第一步：录入或调入数据（图1）。

图1 原始数据（未经标准化）第二步：打开“因子分析”对话框。

沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor ”的路径（图2）打开因子分析选项框（图3）。

图2 打开因子分析对话框的路径图3 因子分析选项框第三步：选项设置。

首先，在源变量框中选中需要进行分析的变量，点击右边的箭头符号，将需要的变量调入变量（Variables）栏中（图3）。

在本例中，全部8个变量都要用上，故全部调入（图4）。

因无特殊需要，故不必理会“Value ”栏。

下面逐项设置。

图4 将变量移到变量栏以后⒈设置Descriptives选项。

单击Descriptives按钮（图4），弹出Descriptives对话框（图5）。

图5 描述选项框在Statistics 栏中选中Univariate descriptives 复选项，则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目（这一栏结果可供检验参考）；选中Initial solution 复选项，则会给出主成分载荷的公因子方差（这一栏数据分析时有用）。

在Correlation Matrix 栏中，选中Coefficients 复选项，则会给出原始变量的相关系数矩阵（分析时可参考）；选中Determinant 复选项，则会给出相关系数矩阵的行列式，如果希望在Excel 中对某些计算过程进行了解，可选此项，否则用途不大。

其它复选项一般不用，但在特殊情况下可以用到（本例不选）。

设置完成以后，单击Continue 按钮完成设置（图5）。

⒉ 设置Extraction 选项。

打开Extraction 对话框（图6）。

因子提取方法主要有7种，在Method 栏中可以看到，系统默认的提取方法是主成分（∏ρινχιπαλ χομπονεντσ），因此对此栏不作变动，就是认可了主成分分析方法。