用spss做影响因素分析(用spss做影响因素分析的方法)-百科知识-康晓百家推

日前，用spss做影响因素分析的话题受人关注，并且与之相关的用spss做影响因素分析的方法同样热度很高。今天，康晓百科便跟大家说一说这方面的相关话题。

用spss做影响因素分析(用spss做影响因素分析的方法)

导读目录：

spss简单因素分析的操作和结果分析方法？

spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0.05怎么办？

spss敏感性分析？

spss单因素回归分析？

spss怎么判断不同系统的影响因子？

spss简单因素分析的操作和结果分析方法？

3、还是自因素分析的主对话框，点击descriptive按钮，打开描述统计的子对话框。

4、、在子对话框中，我们需要对因素分析是否合适进行检验，所以勾选如图所示的选项，点击continue返回到主对话框。

5、还是在主对话框中，点击extration按钮，打开子对话框。

6、在这个子对话框中，我们可以输出碎石图，这样可以更加直观的看到各个因素的特征根，对于碎石图的解释后面会有。点击continue，返回主对话框。

7、在主对话框中，点击ok按钮，开始处理数据并输出结果。

8、我们看到的之一个图就是KMO检验，如图所示，kmo值为0.6，这个值不是很理想，一般来说kmo大于0.7可以认为数据具有较好的相关性，因素分析的效果会好一些；当kmo值在0.5以下的时候，不适合做因素分析。接着我们看Bartlett检验，我们看sig值显著，说明应该拒绝变量相互独立的假设，这说明因素分析是合适的。

9、接着我们看碎石图，这个图的横轴是因素的序号，纵轴代表特征根，曲线的意思是，随着因素序号的增大，特征根迅速降低。后五个因素的特征根变化非常小，所以我们基本上认为得到三个因子是比较合适的。

10、最后看到的是因子载荷矩阵，从因子载荷矩阵中，我们可以知道各个因子在不同变量中的载荷，同时可以根据表格中的数据求出因子的计算公式我们举一个例子里计算之一个变量：ZX1=0884F1+0.385F2+0.12F3。

spss单因素方差分析结果不太理解，显著性大于0.05怎么办？

显著性大于0.05，证明在百分之五水平上是不显著的，可以看显著性是否小于0.1的如果小于0.1，证明在百分之十水平上显著，这个结果是可以用的，证明在百分之十水平上存在显著性影响。如果显著性大于0.1证明在百分之十水平上不显著，证明这个结果不是显著性影响因素。

spss敏感性分析？

敏感性分析是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。敏感性分析的目的在于： (1)找出影响项目经济效益变动的敏感性因素，分析敏感性因素变动的原因，并为进一步进行不确定性分析(如概率分析)提供依据； (2)研究不确定性因素变动如引起项目经济效益值变动的范围或极限值，分析判断项目承担风险的能力； (3)比较多方案的敏感性大小，以便在经济效益值相似的情况下，从中选出不敏感的投资方案。根据不确定性因素每次变动数目的多少，敏感性分析可以分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析。二、敏感性分析的步骤进行敏感性分析，一般遵循以下步骤： 1．确定分析的经济效益指标评价投资项目的经济效益指标主要包括：净现值、内部收益率、投资利润率、投资回收期等。 2．选定不确定性因素，设定其变化范围。 3．计算不确定性因素变动对项目经济效益指标的影响程度，找出敏感性因素。 4．绘制敏感性分析图，求出不确定性因素变化的极限值。三、单因素敏感性分析每次只变动一个因素而其他因素保持不变时所做的敏感性分析，称为单因素敏感性分析。单因素敏感性分析在计算特定不确定因素对项目经济效益影响时，须假定其它因素不变，实际上这种假定很难成立。可能会有两个或两个以上的不确定因素在同时变动，此时单因素敏感性分析就很难准确反映项目承担风险的状况，因此尚必须进行多因素敏感性分析。四、多因素敏感性分析多因素敏感性分析是指在假定其它不确定性因素不变条件下，计算分析两种或两种以上不确定性因素同时发生变动，对项目经济效益值的影响程度，确定敏感性因素及其极限值。多因素敏感性分析一般是在单因素敏感性分析基础进行，且分析的基本原理与单因素敏感性分析大体相同，但需要注意的是，多因素敏感性分析须进一步假定同时变动的几个因素都是相互独立的，且各因素发生变化的概率相同。例某项目投资170000元，寿命10年，残值20000元，基准利率为13%，预计现金流入和流出分别为35000元和3000元。试对现金流入和流出作双因素敏感性分析。解：设x和y分别为年现金流入和流出的变化率，则净现值为： NPV=-170000(A/P,13%,10)+3500(1+x)-3000(1+y)+20000(A/F,13%,10) =-170000*0.184+35000(1+x)-3000(1+y)-20000*0.054 =1757+35000x-3000y 只要NPV＞0，即y＞0.586+11.67x方案就可行。敏感性分析是一种动态不确定性分析，是项目评估中不可或缺的组成部分。它用以分析项目经济效益指标对各不确定性因素的敏感程度，找出敏感性因素及其更大变动幅度，据此判断项目承担风险的能力。但是，这种分析尚不能确定各种不确定性因素发生一定幅度的概率，因而其分析结论的准确性就会受到一定的影响。实际生活中，可能会出现这样的情形：敏感性分析找出的某个敏感性因素在未来发生不利变动的可能性很小，引起的项目风险不大；而另一因素在敏感性分析时表现出不太敏感，但其在未来发生不利变动的可能性却很大，进而会引起较大的项目风险。为了弥补敏感性分析的不足，在进行项目评估和决策时，尚须进一步作概率分析。