spss主成分综合得分_【SPSS因子分析】在SPSS中对医学多个数值变量进行因子分析 —【杏花开医学统计】...
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關?注在SPSS中對醫學多個數值
變量進行因子分析
關鍵詞:SPSS、因子分析
導 ?讀? ? 因子分析(factor analysis),指通過多個可觀測的指標來間接地反映不可觀測的現象的過程。醫學研究中,常用因子分析觀測患者的腦部意識狀態,通過患者的其他如行為表現、言語表現、思維邏輯能力等可以觀測的指標來反映。
? ? 一般來說,因子分析用于多個連續數值型的變量。
? ? 本期,我們就來介紹因子分析的基本原理、適用范圍及其在SPSS中的具體操作。
下方為本講視頻版教程,含SPSS軟件操作步驟
一、案例解讀
? ? 為了深度了解醫院的工作情況,我們收集了某醫院30天內的醫師日均診療人次、住院費用、出院人數、平均住院天數、治愈率、病死率及診斷符合率共7個指標,欲進行綜合分析,采用因子分析,具體操作如下:
? ? (1)在SPSS中的具體操作
? ? ①依次點擊“分析——降維——因子”。
? ? ②出現“因子分析”分析窗口。
? ? ③將所有變量項選入“變量”框中,點擊“描述”,勾選“KMO和巴特利特球形檢驗”。
? ? ④點擊“提取”,出現“因子分析:提取”對話框,勾選“碎石圖”,提取方式為“基于特征值:特征值大于1”。
? ? ⑤點擊“旋轉”,出現“因子分析:旋轉”對話框,勾選“最大方差法”。
? ? ⑥點擊“得分”,出現“因子分析:因子得分”對話框,勾選“保存為變量”和“顯示因子得分系數矩陣”。
? ? ⑦點擊“選項”,出現“因子分析:選項”對話框,勾選“按大小排序”和“排除小系數”,并填入“0.50”。
? ? ⑧點擊“繼續”、“確定”,得到分析結果。
? ? (2)結果解讀
? ? ①首先,查看“KMO和巴特利特檢驗”表,表中,KMO值=0.808>0.7,且巴特利球形檢驗顯著性P=0.000<0.05,提示樣本非常適合做因子分析。
? ? ②其次,查看“公因子方差”表,可以看到,各共性方差均超過50%,除出院人數和病死率小于60%外,其與指標均達到90%以上,說明經過因子分析提取公因子之后,變量的原始信息損失較少,意味著因子分析的能效較高。
? ? ③最后,查看“旋轉后的成分矩陣”表,可以看到,本次提取的因子有2個,其中,醫師日均診療人次、平均住院天數、診斷符合率、住院費用和治愈率屬于因子1,因為這幾個變量在因子1上載荷均大于0.5,基于這幾個變量的含義,可以將因子1命名為醫生診療狀況主因子;出院人數和病死率屬于因子2,這兩個變量在因子2上載荷均大于0.5,基于這兩個變量的含義,可以將因子2命名為患者結局狀況主因子。
二、小? 結
? ? 本文介紹了在SPSS中對醫學多個數值變量的因子分析的基本原理及其在SPSS中的具體操作。至此,我們對主成分分析:
? ? 《醫學統計SPSS主成分分析詳解》
? ? 以及因子分析已做了詳細介紹,后續,我們將繼續更新更多實用醫學統計方法的基本原理及其具體應用,敬請關注!
參考文獻:
1、孫振球,徐勇勇.醫學統計學(第4版).人民衛生出版社.
2、張文彤.SPSS11統計分析教程 高級篇.北京希望電子出版社.
本期供稿:Dana
文本編輯:飛雪
內容審核:陳老師
語音講解:陳老師
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總結
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