应用案例关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看模型设定 结构方程模型分析过程可以分为模型构建模型运算模型修正以及模型解释四个步骤下面以一个研究实例作为说明使用Amos7软件本案例是在Amos7中完成的进行计算阐述在实际应用中结构方程模型的构建运算修正与模型解释过程 模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上提出了一个新的模型并以此构建潜变量
应用案例关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看模型设定 结构方程模型分析过程可以分为模型构建模型运算模型修正以及模型解释四个步骤下面以一个研究实例作为说明使用Amos7软件本案例是在Amos7中完成的进行计算阐述在实际应用中结构方程模型的构建运算修正与模型解释过程 模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上提出了一个新的模型并以此构建潜变量
万方数据
如果使用SPSS来做因子分析可以分成以下几个步骤我用图片一一展示给你友情提示:在此之前你首先要建立好自己的数据库第一步打开spss点击分析选择数据降纬-因子分析见图1 第二步选择你所要做分析的问题送进右边的变量对话框中见图2图3第三步然后进行参数设置见图4图5图6图7 :
#
#
标准化后的数据年份 2008 将数据输入到spass软件中 分析 相关 双变量在弹出对话框中把需标准化的变量选进Variable 去使用双侧检验并标记显著
具体操作:执行[Analyze][Data Reduction][factor]命令弹出[factor Analysis]对话框Variables: X1 X2……. 选入分析变单击[descriptives]按钮 弹出[descriptives]勾选KMO and Bartletts test of spheri
因子分析聚类分析:一. 对数据进行因子分析实验步骤:1在SPSS窗口中选择:分析-降维-因子分析在因子分析主界面将变量X1 移入变量框2点击描述在对话框中统计量选择:原始分析结果相关矩阵选择:系数以描述相关系数点击继续3点击抽取在对话框中方法为主成份分析选择:相关性矩阵输出选择:未旋转的因子解和碎石图抽取中选择基于特征值(特征值大于1)或者因子的固定数量(要提取的因子为2)点击继续4点击旋转
实验名称:通过因子分析寻找影响商业银行业绩的主要因素实验目的因子分析是降维所采用的主要方法之一基 于对原始变量的相关系数矩阵内部结构的研究通过导出非观测综合变量去描述原始的多个变量之间的相关关系影响商业银行业绩的因素有很多如每股收益每股净资产每股营业收入等等本次试验希望通过因子分析寻找影响商业银行业绩的主要因素实验方法内容及步骤实验方法:因子分析实验内容:下表为在中国A股上市的14家商业银行的
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报