SPSS因子、聚类案例分析报告.doc

《多元统计分析SPSS》

实验报告

实验课程：基于 SPSS的数据分析

实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx 学院年级专业班： xxx 班

学生姓名：xxx 学号： 015

完成时间：2016 年 x 月 x 日

开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期

成绩

教师签名

批阅日期

实验项目：中国上市银行竞争力分析

（一）实验目的

本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到

对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012

年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了 8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞

争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进

行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比

较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。

（二）实验资料

通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进

行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况

的因素与上述指标是否有关。

具体数据如下所示：

十家同类型上市商业银行2012 年指标

盈利能力安全能力发展能力

资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增

率不良贷款率

率率增长率率率长率

平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % %

（三）实验步骤

1、选择菜单

2、选择参与因子分析的变量到( 变量 V) 框中

3、选择因子分析的样本

4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图

形等

5、在所示窗口中点击（抽取 E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法

6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法

7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法

8、在所示窗口中点击（选项）按钮

（四）实验结果及分析

分析结果如下表所示。

相关性矩阵

每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率相关性资产利润率.383

不良贷款率

资产负债率.563 .105 .494

资本充足率.357 .044

每股收益增长率.159

贷款增长率.922 .551

存款增长率.922 .738

总资产增长率.159 .551 .738

显着性（单尾）资产利润率.137 .346 .124 .154 不良贷款率.283 .472 .490 .407

资产负债率.045 .323 .386 .073

资本充足率.081 .155 .452 .131

每股收益增长率.149 .164 .330

贷款增长率.149 .000 .049

存款增长率.164 .000 .007

总资产增长率.330.049.007

通过观察原始变量的相关系数矩阵，可以看到，矩阵中存在许多比较高的相

关系数，并且大多数变量通过了原假设为相应变量之间的相关系数为0 的 t 假设。

相关系数实际上反映的是公共因子起作用的空间，相关系数越大，表明数据适合

做因子分析。

KMO和巴特利特检验

KMO取样适切性量数。.518

巴特利特球形度检验近似卡方

自由度28

显着性.006

同时， KMO级 Bartlett 检验是否适合做因子分析。以上是 KMO级 Bartlett 检

验结果，由表可知： KMO值为，说明该数据适合做因子分析。上表中的巴特利特

球体检验的 X 统计值的显着性概率是 O．000，小于 1％，因此拒绝原假设，说明

数据具有相关性，适宜做因子分析。

反映像矩阵

每股收益增长率贷款增长率存款增长率总资产增长率

反映像协方差矩阵资产利润率.025

不良贷款率.038 .031

资产负债率.027

资本充足率.011 .015

每股收益增长率.207 .034

贷款增长率.025 .018

存款增长率.034 .020

总资产增长率.018 .175 反映像相关性矩阵资产利润率.306

不良贷款率.113 .266

资产负债率.214

资本充足率.307 .146

每股收益增长率.496 a .533

贷款增长率.496 a .269

存款增长率.533 .503 a

总资产增长率.269 .651 a a.取样适切性量数(MSA)

反映像矩阵在其对角线上的数字若大于（出口合同为）则适合因子分析，小于则不适合因子分析。从表中得知，适合做因子分析。

公因子方差

初始提取

资产利润率.818

不良贷款率.519

资产负债率.912

资本充足率.928

每股收益增长率.786

贷款增长率.953

存款增长率.979

总资产增长率.865

提取方法：主成分分析法。

变量共同度，它刻划了全部公共因子对各个变量的总方差所作的贡献，也称为公因子方差，从上表中可以得到变量共同度大部分都接近 1，说明该变量的几乎全部原始信息都被所选取的公共因子说明了，也就是说，由原始变量空间转为

2

因子空间转化的性质较好，保留原来信息量多，因此，h i 是 X i 方差的重要组成部分。

检验可以做因子分析后，我们通过因子分析得到相应的特征值和对应因子

的贡献率，如下表所示

初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和

方差百分方差百分方差

成分总计比累积 % 总计比累积 % 总计的 % 累积 %

1

2

3

4.818

5.221

6.154

7 .038 .478

8 .011 .133

综合因子 F，， F2， F3 的特征值大于 1，且对原始数据的累积贡献率达到了％，其中 F1 的贡献率最强，达到了％，F2 的贡献率达到了％， F3的贡献率也达到了％。这三个因子的贡献率都远远大于其它因子的贡献率，因此， F1，F2， F3 是决定商业银行竞争力强弱的关键因子。

从碎石图中得到，第 1 个因子的特征值高于其他项，对解释原有变量的贡献最大；第 5 个因子之后的特征值都小，对解释原有变量的贡献较小；因此我们可以取 3 个或 4 个因子较为合适。

成分矩阵 a

成分

1 2 3

总资产增长率.897 .187

存款增长率.892 .400 .150

贷款增长率.685 .607 .339

资本充足率.873 .175

资产负债率.475

每股收益增长率.391

资产利润率.680

不良贷款率.239

a

提取方法：主成分分析法。

a.提取了3个成分。

表中给出旋转前的因子载荷阵，从中可以看出，每个因子在不同原始变量上的载荷没有明显的差别， 3 个因子的实际含义比较模糊。为了避免初始因子综合性太强，难以找出因子的实际意义的问题，需要通过旋转坐标轴，使负载尽可能向正负 0 或 1 的方向靠近，从而降低因子的综合性，使其真实意义凸现出来。下面使用的因子旋转方法为方差最大正交旋转法，目的是使旋转后的因子载荷矩阵的结构简化，便于对各个公共因子进行合理的解释，同时保证每一个公共因子反映的信息量尽量最大。

旋转后的成分矩阵 a

成分

1 2 3

资本充足率.051 .020

资产负债率.951 .084 .011

每股收益增长率.602 .593

存款增长率.977

贷款增长率.928 .016

总资产增长率.493 .788 .023

资产利润率.771

不良贷款率

提取方法：主成分分析法。

a

旋转方法：凯撒正态化最大方差法。

a.旋转在4次迭代后已收敛。

表中给出旋转后的因子载荷阵，从表中可以看出，经过旋转后的载荷系数已经明显的两极分化了。第一个公共因子在指标 X2每股收益增长率、 X3 资产负债率、 X4 资本充足率上有较大载荷，说明这 3 个指标有较强的关联性，可以归为一类，因此可以把第一个因子命名为“流动因子”；第二个公共因子在指标 X6 贷款增长率、 X7 存款增长率、 X8 总资产增长率上有较大载荷，同样可以归为一类，第二个因子可以命名为“发展因子”；同理， X1 资产利润率、 X5 不良贷款率归到第 3 类，将其命名为“安全和盈利因子”。

在三维空间组件图中，各因子更接近于组价几，接近组件几对应的是‘旋转后的成分矩阵’的成分几。

成分得分系数矩阵

成分

1 2 3

资产利润率.544

不良贷款率

资产负债率.359 .012

资本充足率.046 .072

每股收益增长率.203 .370

贷款增长率.378 .137

存款增长率.371 .003

总资产增长率.167 .304 .083

提取方法：主成分分析法。

旋转方法：凯撒正态化最大方差法。

组件得分。

表中给出了因子得分系数矩阵，根据表中的因子得分系数和原始变量的标准化值

就可以计算出每个观测值的各因子的得分。旋转后的因子得分表达式可以写成：

F1=++五、结论

本文通过采用多元统计分析中的因子分析法对国有商业银行的经营绩效加以

评价，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面来具体分析我国上市商业银行竞

争力，对上市银行及非上市银行具有一定的指导作用。

实验项目：商厦评分

（一）实验目的：

本实验目的利用 SPSS层次聚类对商厦评分进行分类分析，以了解了解各商厦之

间的相互关系。

（二）实验资料 :

编号购物环境服务质量

A 商厦73 68

B 商厦66 64

C商厦84 82

D商厦91 88

E 商厦94 90

（三）实验步骤 :

表一

聚类成员

个案 3 个聚类 2 个聚类

1:A 商厦

1 1

2:B 商厦

1 1

3:C 商厦

2 2

4:D 商厦

3 2

5:E 商厦

3 2

表一可知，当聚成 3 类时， A，B 俩个商厦为一类， C 商厦自成一类， D，E 两个商厦为一类；当聚成两类时， A，B 俩个商厦为一类， C，D，E 三个商厦为一类， SPSS的层次聚类能够产生任意类数的分类结果。

图一

图一，可知， D 商厦与 E 商厦的距离最近，首先合并成一类，其次，合并的是 A，B 俩个商厦它们的距离比 D商厦与 E 商厦大，最后是合并 C商厦。最后聚城一体。

图二：

图二，可知，当聚成 4 类时， D，E 两个商厦为一类；其他各商厦自成一类，聚成 3 类时， A，B 俩个商厦为一类， C 商厦自成一类， D，E 两个商厦为一类；当聚成两类时， A，B 俩个商厦为一类， C，D，E 三个商厦为一类。

表二

初始聚类中心

聚类

12 3

购物环境

服务质量

表二，可知，3 个初始类中心点的数据，分别为（ 94,90 ）（66,64 ）

（ 84,82 ）可见第一类最优，第三类次之，第二类最差。

表三

迭代历史记录 a

聚类中心中的变动

迭代 1 2 3

1 .000

2 .000 .000 .000

a.由于聚类中心中不存在变动或者仅有小幅变

动，因此实现了收敛。任何中心的最大绝对坐标变

动为 .000 。当前迭代为 2 。初始中心之间的

最小距离为。

表三，可知，第一次迭代后， 3 个类中心点分别偏移了 , ，第 2 类中心点的偏移最大，在第 3 类和第二次迭代时中心点偏移均小于判定标准（），聚类分析结束。

表四

最终聚类中心

聚类

1 2 3

购物环境

服务质量

表四，可知，最终类中心点的情况，分别为（,89 ）（ ,66 ）（ 84,82 ）仍然可见第一类为最优，第三类第二，第二类效果最差。

表五

ANOVA

聚类误差

均方自由度均方自由度 F 显着性

购物环境 2 2 .051

服务质量 2 2 .018

由于已选择聚类以使不同聚类中个案之间的差异最大化，因此 F 检验只应该用于描述目

的。实测显着性水平并未因此进行修正，所以无法解释为针对“聚类平均值相等”这一假

设的检验。

由表五，展现了各指标在不同的均值比较情况，各数据项的含义依次为组间均方、组间自由度、组内均方、组内自由度、 F 统计量的观察值以及对应的概率P- 值。仍然看出第二类的差异最大。

（三）实验结论：

因此，在总数为五，有效数值为五的情况下的聚类分析可得， E 商厦属最优类； C,D 商厦属良好类； A,B 商厦属合格类。

完整word版,SPSS聚类分析实验报告.docx

SPSS 聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练 SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T 检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用 K-Mean法把 31 省分成 3 类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从 Word文档复制到 Excel ，并进一步导入到 SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对 31 个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也 可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时， K 均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：

生成新变量总消费支出 =各变量之和如图所示： 2.对变量食品支出和居住支出进行配对样本 T 检验，如图所示：

得出结论： 3.对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。

初始聚类中心 聚类 123 食品支出7776.983052.575790.72衣着支出1794.061205.891281.25居住支出2166.221245.001606.27家庭设备及服务支出1800.19612.59972.24医疗保健支出1005.54774.89617.36交通和通信支出4076.461340.902196.88文化与娱乐服务支出3363.251229.681786.00其它商品和服务支出1217.70331.14499.30总消费支出23200.409792.6614750.02 迭代历史记录a 聚类中心内的更改 迭代123 11250.5921698.8651216.114 2416.86470.786173.731 3138.955 2.94924.819 446.318.123 3.546 5849.114319.1791362.411 6805.00415.199606.915 7161.001.72475.864 832.200.0349.483 9 6.440.002 1.185 10 1.2887.815E-5.148

SPSS因子聚类案例分析报告

S P S S因子聚类案例分析 报告 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院： xxx学院年级专业班： xxx班 学生姓名： xxx 学号： 20131808015 完成时间： 2016年x月x日 开课时间： 2016 至 2017 学年第 1 学期

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2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法 6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法

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喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院： xxx学院年级专业班： xxx班 学生姓名： xxx 学号： XXXX1808015 完成时间： XXXX年x月x日 开课时间： XXXX 至 2017 学年第 1 学期

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2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法 6、在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法

SPSS因子、聚类案例分析报告

喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院: XXX学院年级专业班：XXX班 学生姓名：XXX 学号：20131808015 完成时间：2016 年X月X日 开课时间：2016 至2017 学年第1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到 对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： （三）实验步骤 1、选择菜单

2、选择参与因子分析的变量到（变量V）框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图 5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为: 6在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法 形等 Vi 93 23% U12K15.&*% 8 3JK. i4 ir% riOM TSO' 開 W05% 3 6?% 12 1] tpSJKr?- 113TM ? 07%W U% 124SS 26 ￡5%谄01% ?心羽也帕J叽 越雀IB23% 42% U W% ig> 13 DQ% 31%. T6(H% 馬* K.Dfi% fld% 昭卿驚 主成分分析法 1 42% 0 6S% 44 越鴨 1韵飓?的恤站20% 髄 # A#*/#*

聚类分析的案例分析(推荐文档)

《应用多元统计分析》 ——报告 班级： 学号： 姓名：

聚类分析的案例分析 摘要 本文主要用SPSS软件对实验数据运用系统聚类法和K均值聚类法进行聚类分析，从而实现聚类分析及其运用。利用聚类分析研究某化工厂周围的几个地区的 气体浓度的情况，从而判断出这几个地区的污染程度。 经过聚类分析可以得到，样本6这一地区的气体浓度值最高，污染程度是最严重的，样本3和样本4气体浓度较高，污染程度也比较严重，因此要给予及时的控制和改善。 关键词：SPSS软件聚类分析学生成绩

一、数学模型 聚类分析的基本思想是认为各个样本与所选择的指标之间存在着不同程度的相 似性。可以根据这些相似性把相似程度较高的归为一类，从而对其总体进行分析和总结，判断其之间的差距。 系统聚类法的基本思想是在这几个样本之间定义其之间的距离，在多个变量之间定义其相似系数，距离或者相似系数代表着样本或者变量之间的相似程度。根据相似程度的不同大小，将样本进行归类，将关系较为密切的归为一类，关系较为疏远的后归为一类，用不同的方法将所有的样本都聚到合适的类中，这里我们用的是最近距离法，形成一个聚类树形图，可据此清楚的看出样本的分类情况。 K 均值法是将每个样品分配给最近中心的类中，只产生指定类数的聚类结果。 二、数据来源 《应用多元统计分析》第一版164 页第6 题 我国山区有一某大型化工厂，在该厂区的邻近地区中挑选其中最具有代表性的 8 个大气取样点，在固定的时间点每日 4 次抽取6 种大气样本，测定其中包含的8 个取样点中每种气体的平均浓度，数据如下表。试用聚类分析方法对取样点及 大气污染气体进行分类。 三、建立数学模型 一、运行过程

spss样本聚类案例分析

原数据 1.1样本聚类（Q聚类）

聚类表 阶 群集组合 系数首次出现阶群 集 下一阶 群集 1群集 2群集 1群集 2 157.855003 21112 1.379007 325 1.772015

41014 1.776007 526 2.451308 6813 2.7720010 71011 4.3224212 812 4.5570512 934 4.8950013 10815 5.5006011 11897.74010013 121108.3148714 133812.79091114 141316.65012130通过系数做出其散点图 群集成员 案例 5 群集 4 群集 3 群集

1:Case 1 111 2:Case 2 111 3:Case 3 222 4:Case 4 222 5:Case 5 111 6:Case 6 111 7:Case 7 111 8:Case 8 333 9:Case 9 433 541 10:Case 10 541 11:Case 11 12:Case 541 12 333 13:Case 13 14:Case 541 14 15:Case 333 15

1.2变量聚类（R聚类） 近似矩阵 案例矩阵文件输入 总人口从业人 员 土地面 积 耕地面 积 财政收 入 粮食产 量 总人口 1.000.857.698.714.512.043从业人 员 .857 1.000.597.570.643.277 土地面 积 .698.597 1.000.856.044-.147 耕地面 积 .714.570.856 1.000-.001-.335

SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析

SPSS聚类分析过程 聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤： 1.数据预处理（标准化） 2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述） 3.聚类（根据不同方法进行分类） 4.确定最佳分类（类别数） SPSS软件聚类步骤 1. 数据预处理（标准化） →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择 从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可： 标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|x ij*|<1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）； 2. 构造关系矩阵 在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）: →Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method 然后从对话框中进行如下选择 常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数； 3. 选择聚类方法 SPSS中如何选择系统聚类法 常用系统聚类方法 a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法 方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离 b）Within-groups linkage 组内平均连接法 方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小 C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法） 方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法 d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）

SPSS教程-聚类分析-附实例操作

各地区各行业工资水平的分析(2009年数据) 小组成员：张艺伟、赵月、陈媛、邹莉、朱海龙、曾磊、胡瑛、候银萍 1.研究背景及意义 1.1 研究背景 工资水平是指一定区域和一定时间内劳动者平均收入的高低程度。生产决定分配，只有经济发展才能提供更多的可分配的社会产品，因此一个地区的工资水平在一定程度上反映了其经济发展的水平。 1.2 研究意义 1. 通过多元统计分析方法，探究一个地区的工资水平与其经济发展水平之间的内在联系。 2. 将平均工资水平划分为3类，分析哪些地区、哪些行业的工资水平较高，可以为大学生就业提供宏观上的方向指引。 2.数据来源与描述 2.1 数据来源——《中国劳动统计年鉴─2010》 （URL：https://www.sodocs.net/doc/4e14954789.html,/Navi/YearBook.aspx?id=N2011010069&floor=1###） 主编单位：国家统计局人口和就业统计司，人力资源和社会保障部规划财务司 出版社：中国统计出版社 简介：《中国劳动统计年鉴─2010》是一部全面反映中华人民共和国劳动经济情况的资料性年刊。本刊收集了2009年全国和各省、自治区、直辖市、香港特别行政区、澳门特别行政区的有关劳动统计数据。本书资料的取得形式主要有国家和部门的报表统计、行政记录和抽样调查。 2.2 数据描述 本数据集记录了全国31个省市（港、澳、台除外）的工资状况，各省市分别记录了其23个主要行业的平均工资水平，这23个主要行业包括：企业、事业、机关、金融业、制造业、建筑业、房地产业、农林牧渔业等等，具体数据格式参见图-0。

图-0 3.分析方法及原理 3.1 通过描述统计分析方法，判断哪些行业平均工资水平较高 描述统计分析方法主要是从基本统计量（诸如均值、方差、标准差、极大/小值、偏度、峰度等）的计算和描述开始的，并辅助于SPSS提供的图形功能，能够把握数据的基本特征和整体的分布特征。 在本案例中，通过比较不同行业（诸如企业、事业、机关、建筑业、制造业……）工资的均值、极大/小值，可以从总体上判断哪些行业的平均工资水平较高，哪些行业的较低。 3.2 通过聚类分析方法，判断哪些地区平均工资水平较高 聚类分析是依据研究对象的个体特征，对其进行分类的方法，分类在经济、管理、社会学、医学等领域，都有广泛的应用。聚类分析能够将一批样本（或变量）数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生多个分类结果。类内部个体特征之间具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。 在本案例中，我们将采用两种方法进行聚类分析：一种是系统聚类法，另一种是K-均值法（快速聚类法）。 3.2.1系统聚类法 系统聚类法的基本原理：首先将一定数量的样本或指标各自看成一类，然后根据样本（或指标）的亲疏程度，将亲疏程度最高的两类进行合并，然后考虑合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合并。重复这一过程，直到将所有的样本（或指标）合并为一类。 系统聚类分为Q型聚类和R型聚类两种：Q型聚类是对样本进行聚类，它使具有相似特征的样本聚集在一起，使差异性大的样本分离开来；R型聚类是对变量进行聚类，它使差异性大的变量分离开来，相似的变量聚集在一起，这样就可以在相似变量中选择少数具有代表性的变量参与其他分析，实现减少变量个数、降低变量维度的目的。 在本例中进行的是Q型聚类。 类与类之间距离的计算方法主要有以下几种： （1）最短距离法（Nearest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最小值； （2）最长距离法（Farthest Neighbor），是指两类之间每个个体距离的最大值； （3）组间联接法（Between-groups Linkage），是指两类之间个体之间距离的平均值；

SPSS因子、聚类案例分析报告.doc

《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于 SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室学院： xxx 学院年级专业班： xxx 班 学生姓名：xxx 学号： 015 完成时间：2016 年 x 月 x 日 开课时间：2016 至 2017 学年第 1 学期 成绩 教师签名 批阅日期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到 对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了 8 个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞 争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进 行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比 较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进 行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况 的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： 十家同类型上市商业银行2012 年指标 盈利能力安全能力发展能力 资产利润资产负债资本充足每股收益贷款增长存款增长总资产增 率不良贷款率 率率增长率率率长率 平安银行% % % % % % % % 浦发银行% % % % % % % % 建设银行% % % % % % % % 中国银行% % % % % % % % 农业银行% % % % % % % % 工商银行% % % % % % % 10% 交通银行% % % % % % % % 招商银行% % % % % % % % 中信银行% % % % % % % % 民生银行% % % % % % % % （三）实验步骤 1、选择菜单

SPSS因子聚类案例分析报告

S P S S因子聚类案例分 析报告 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]

喀什大学实验报告《多元统计分析SPSS》 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院： xxx学院年级专业班： xxx班 学生姓名： xxx 学号：5 完成时间： 2016年x月x日 开课时间： 2016 至 2017 学年第 1 学期

实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： 十家同类型上市商业银行2012年指标 （三）实验步骤 1、选择菜单 2、选择参与因子分析的变量到(变量V)框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等

SPSS因子、聚类案例分析报告

时磊忖呎I I 喀什大学实验报告 《多元统计分析SPSS 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院:XXX学院年级专业班：XXX班 学生姓名：XXX 学号：20131808015 完成时间：2016 年X月X日 开课时间：2016 至2017 学年第1 学期

时需Sr彳 实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的 本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： （三）实验步骤 1、选择菜单

附磊册说 2、选择参与因子分析的变量到（变量V ）框中 箱c±% *6 W% 3M% 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D ）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图 6在所示的窗口中点击（旋转 T ）按钮选择因子旋转方法 5、在所示窗口中点击（抽取E ）按钮指定提取因子的方法为: 主成分分析法 即竭 14 10% ■j L.*v Ttt'-% 3 51% 1 ?w ■1 1鼠典 11 3TM 12 M 2JW P-3% ?aw 形等 0 99% S314A2K 13 54% ■V 何粘 2%

SPSS聚类分析实验报告

SPSS聚类分析实验报告 一．实验目的： 1、理解聚类分析的相关理论与应用 2、熟悉运用聚类分析对经济、社会问题进行分析、 3、熟练SPSS软件相关操作 4、熟悉实验报告的书写 二．实验要求： 1、生成新变量总消费支出=各变量之和 2、对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，并说明检验结果 3、对各省的总消费支出做出条形图（用EXCEL做图也行） 4、利用K-Mean法把31省分成3类 5、对聚类分析结果进行解释说明 6、完成实验报告 三．实验方法与步骤 准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中。 分析：由于本实验中要对31个个案进行分类，数量比较大，用系统聚类法当然也可以得出结果，但是相比之下在数据量较大时，K均值聚类法更快速高效，而且准确性更高。 四、实验结果与数据处理： 1.用系统聚类法对所有个案进行聚类：

生成新变量总消费支出=各变量之和如图所示： 2. 对变量食品支出和居住支出进行配对样本T检验，如图所示：

得出结论： 3. 对各省的总消费支出做出条形图，如图所示： 4．对聚类分析结果进行解释说明： K均值分析将这样的城市分为三类： 第一类北京、上海、广东 第二类除第一类第三类以外的 第三类天津、福建、内蒙古、辽宁、山东 第一类经济发展水平高，各项支出占总支出比重高，人民生活水平高。第二类城市位于中西部地区，经济落后，人民消费水平低。第三类城市位于中东部地区，经济发展较好。

迭代历史记录a 迭代 聚类中心内的更改 1 2 3 1 2 3 4 .123 5 6 7 .724 8 .034 9 .002 10 .148 初始聚类中心 聚类 1 2 3 食品支出 衣着支出 居住支出 家庭设备及服务支出 医疗保健支出 交通和通信支出 文化与娱乐服务支出 其它商品和服务支出 总消费支出

SPSS聚类分析加具体案例

六、聚类分析 （一）概述 1.聚类分析的目的 根据已知数据，计算样本或者变量之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数）。根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的差别较小，而类与类之间的差别较大，最初达到的就是将样本或变量分成若干类。 2.聚类分析的分类 3.距离与相似性 为了对样本或者变量进行分类，就需要研究样本之间的关系，最常用的方法有两个。

（二）系统聚类 1.系统聚类的步骤 距离的具体定义及计算方式 计算n各样本两两之间的距离 将距离接近的数据依次合并为一类，再计算，再合并 画聚类图，解释类与类之间的关系 2.亲疏程度度量方法 3.系统聚类的分类

4.SPSS操作及实例 SPSS采用的是凝聚法。 案例：根据30个省的23个主要行业的平均工资情况，通过聚类分析来判断哪些地区平均工资水平高。 SPSS操作及结果： 打开SPSS上方菜单栏中的分析->分类->系统聚类 选择变量->勾选统计量->在绘制里选择树状图和冰柱图 勾选方法（通常使用组间联接）->度量区间->选择标准化方式（全距从0到

1） 下图为近似矩阵表，标注了相关系数，数值越大，距离越接近 下图为聚类分析结果表，第一类表示这是聚类分析的第几步，第二三列表示该步中那几个样本或者小类聚成一类，第四列表示距离，第五六列表示本步骤中参与的是个体还是小类（0表示样本，非0表示第n步生成的小类），第七列表示本步骤的聚类结果将在以下第几步中用到。

下面是冰柱图和树状图的结果，根据树状图可以看出，如果分为三类的话，第一类包括北京上海，第二类包括天津、广东、浙江、江苏、西藏，剩下的归为一类。 （三）快速聚类(适合大样本聚类) 1.快速聚类的步骤 指定聚类数目K 确定K个初始类的中心（自定义或者根据数据中心初步确定） 根据距离最近的原则进行分类 根据新的中心位置，重新计算每一记录距离新的类别中心的的距离，并重新分类 重复步骤4，直到达到标准

SPSS因子、聚类案例分析报告

《多元统计分析SPSS 实验报告 实验课程：基于SPSS的数据分析 实验地点：现代商贸实训中心实验室名称：经济统计实验室 学院: XXX学院年级专业班：XXX班 学生姓名：xxx 学号：015 完成时间：2016 年X月X日 开课时间：2016 至2017 学年第1 学期 实验项目：中国上市银行竞争力分析 （一）实验目的

本实验目的围绕上市商业银行竞争力这一主线，遵循一般理论、具体分析到 对策建议的研究思路，以我国国内上市的十家商业银行为研究对象，采用其2012 年度财务报告的数据，从盈利能力、安全能力和发展能力三方面共选取了8个重 要指标，试图通过这些指标量化影响竞争力的因素，构建我国上市商业银行的竞争力评价指标体系，并运用因子分析方法，对我国上市商业银行的竞争力状况进行了分析评价。最后针对分析的结果，通过对我国上市银行竞争力进行优劣势比较，提出了提升我国上市商业银行竞争力的一些建议。 （二）实验资料 通过对资产利润率、不良贷款率、资产负债率、资本充足率、每股收益增长率、贷款增长率、存款增长率、总资产增长率等指标的选择分析不同指标在进行因子分析时所考虑的因素是否存在差异，影响我国上市商业银行的竞争力状况的因素与上述指标是否有关。 具体数据如下所示： （三）实验步骤 1、选择菜单 2、选择参与因子分析的变量到（变量V）框中 3、选择因子分析的样本 4、在所示窗口中点击（描述D）按钮，指定输出结果，输出基本统计量、图形等

5、在所示窗口中点击（抽取E）按钮指定提取因子的方法为：主成分分析法 6在所示的窗口中点击（旋转T）按钮选择因子旋转方法 7、在所示窗口中点击（得分S）按钮选择计算因子得分的方法 8、在所示窗口中点击（选项）按钮 （四）实验结果及分析分析结果如下表所示。