众文网1.spss进行因子分析
SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。
2.SPSS 因子分析
为了综合地、直观地考察样本组的整体统计特征，我们给出一个-S平面分析模型，如图6-13。
模型中的横坐标表示平均分的大小（），而纵坐标则表示标准差（S）的大小，坐标原点以常态作参考标准（=75,S=10）。用、S两个参数，可以确定样本组落在平面的某一个象限，而不同的象限，将代表样本组具有不同的统计特征。
为了说明各象限所代表的意义，表6-6给出了四组不同特征的数组，它们将分别位于不同的象限，具有不同的特点。利用平均分和标准差S所在的位置，我们可以直观地看到样本组成绩的统计特征。
【例6-2】 某班语文平均考试成绩为74分，标准差8分。甲学生得90分，乙学生为72分。
通过标准分数的计算可以得知他们在全体同学中所出的位置。 （1）平均分 （2）标准差 按照求S步骤进行计算，可得到=1819，代入公式（10-2）便可得到标准差S 对于这一组数据，由于=83>75,S=7.78 三、利用SPSS进行统计特征分析 【例6-3】 现有学生24人，分成两小组，在某一次期中测验中，某学科测验成绩如表6-7所示。
试利用SPSS对该班学生成绩进行等级排序，并计算总平均分、总标准差，再分别计算两组学生的平均分和标准差。根据处理结果，分析两组学生成绩的统计特征。
操作步骤： ⒈ 录入数据 录入数据的过程分为两个步骤，一是定义变量，二是录入变量值。 （1）定义变量：“学号”、“组别”与“成绩”。
（2）录入变量值：在数据编辑窗口中，按照表1的内容，将各变量值一一录入。录入后的部分界面如图6-14所示。
⒉ 数据的等级排序 （1）选择“Data→Sort Cases”命令，弹出“Sort Cases”对话框，把“成绩”变量选入“Sort by”中，并在Sort Order中选择“Descending（降序）”选项，将学生成绩按降序排列，如图6-15所示，单击“OK”按钮。 （2）排序结果 排序结果在数据编辑窗口可以即时浏览，如图6-16所示，并可以通过选择“File→Print…”命令，将结果打印输出。
⒊ 平均分与标准差的计算 （1）计算总平均分与标准差 ① 选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中，如图6-17所示。 ② 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-8所示。
（2）分别计算两组学生的平均分和标准差 由于录入数据时两组数据是混合一列，所以在统计之前要将两组学生的数据拆分，在进行统计处理。 ① 数据拆分 选择“Data→Split File…”命令，弹出“Split File”对话框，激活“Organize by group”选项，从左侧选择“性别”变量进入“Groups Based on”栏目，最后激活“Sort the file by grouping variables”选项，如图6-18所示。
单击“OK”按钮。 ② 与计算总平均分与标准差相同，选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中。
如图6-17所示。 ③ 单击“OK”按钮，提交运行，输出结果如表6-9所示。
⒋ 统计特征分析 根据SPSS的统计处理所得结果如表6-10所示。
3.spss 因子分析问题 高悬赏
如果是20个具体的因素对竞争力的影响，每个因素都有相应的数据的话，当然可以是数值型数据，也可以是分类数据，或者等级数据，这样的问题应该用logistic回归.
因子分析实际上是对变量进行分类用的，就是将一系列都线性关系的变量归为一类然后转化成为一个因子，比如，反映一个人的学习状况，可以用各种课程的成绩来反映，这些成绩就可以转化为一个因子，可以叫做学习因子；反映一个人的身体状况，可以用各体检的指标来反映，那这些指标也可以转化为一个因子，可以叫做身体因子；
对于您提的这个问题可以用logistic回归，品牌（应该叫变量，不能叫因子）可以分为一线品牌，二线，三线，三线以下，四个等线，那这个变量就是一个等级变量，编号可以用1,2,3,4，来区分等级，投资既可以是数值变量也可以等级变量，如果以投资金额来算那就是数值变量，如果以100万~200万为一个等级，200万~500万为一个等级，500万以上为一个等级，那就是等级变量了，如果还有别的如外资企业，中国企业，那这个就是个分类变量，可以设为0,1 。
如果您的竞争力变量收集的数据是数值型变量（连续型符合正态分布的变量），可以用线性回归，不过一般这个假设很难实现，竟争力收集的数据一般可能是分等级的，比如很有竞争力，竞争力一般，较差，很差等分类变量，这样一般应该用logistic回归.
分析将竞争力作为因变量，其它的变量作为自变量，进行logistic回归（因为等级变量，分类变量都不符合正态分布，所以不能用线性分布，也不能用聚类分析），回归可以选用迭代分类或全变量直接进入，最后看各变量系数的显著性，若显著说明有较大影响，若要比较不同变量影响大小，要将系数变换为标准回归系数才可比较.
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