手把手教你做化探数据因子分析
（数据处理系列之三）
刘先生的地质 新浪博客
（原创，转载必须注明出处）
本文手把手教你利用SPSS软件做化探数据因子分析。
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1、
打开因子分析选项（图3－1）
图3－1
2、将元素加入变量中，将地层代号加入选择变量中，值填写相应地层代号（若要分析全区数据，则不填写），图3－2；
图3－2
3、打开“描述”选项卡，选择系数和KMO检验（图3－3左）。
4、打开“旋转”选项卡，方法选择“最大方差法”、输出选择“旋转解”，最大迭代次数为“25”（图3－3右）。
5、打开“抽取”选项卡，方法选择“主成分”，分析选择“相关性矩陈”、输出选择“未旋转的因子解”、抽取特征值大于1、最大迭代次数25（图3－4左）。
（注，特征值的大小决定了公共因子的数量，一般选择为特征值大于1，也可根据累计频率大于80%选择固定数量的公共因子）
6、打开“得分”选项卡，依次选择保存为变量、方法“回归”、显示因子得分系数矩阵（图3－4右）。
四、结果应用
1、KMO检验和巴特利球体检验结果
一般来说，只有当第一行大于0.5，最后一场值小于0.05，该因子分析结果才算作有效。Kaiser给出了KMO的一般度量标准，即第一行大于0.9为非常合适，大于0.8为合适，小于0.6不太合适。本次结果KMO值为0.745，勉强合适。图3－5
2、成分旋转矩阵
查看结果可以得到成分旋转矩阵（有人也叫做“旋转因子载荷矩阵），从表中可以看到各元素在该因子中的载荷值，该矩阵用来分析各个公共因子代表的元素组合类型。是进行因子分析结果描述的最重要数据！从表中可以看到，本次分析共得到3个公共因子，其中因子1代表以Pb-Zn-Cu-Ag为主的元素组合，因子2代表以As-Sb-Au为主的元素组合，因子3代表以W-Sn为主的元素组合。
图3－6－1
可以看出以累计方差贡献55.176%为准可提取3 个主成因子：F1 因子（Pb、Zn、Cu、Ag）；F2 因子（As、Pb、Au）；F3 因子（W、Sn）；F1 因子贡献率29.894%.....。F1元素为近矿元素，Ag和Pb强异常出现于金矿床中部偏上，Cu、Zn强异常出现于金矿床中部偏下；F2反映金矿体上方的前缘晕；F3为反映金矿体下部及尾晕。
图3－7
五、地质解译
根据因子分析，绘制各因子的综合异常图。分析各地球化学分区元素及类型特征、及其代表的地质意义，确定有成矿意义的分区，并结合地质特征及成矿规律特征对成矿潜力进行解释与推断。
1、样本得分数据（另一实例）
经过分析，原数据后添加了5列因子得分情况，我们取分值最大的作为该样品代表的公共因子类型。并根据公共因子类型，做出相应的地球化学分区图。图3－8
2、因子解译实例
从表中可以看到，本次分析共得到5个公共因子，其中因子1代表以La-Y-Nb-W-Zn为主的元素组合，是稀有稀土高温元素找矿方向；如果未圈出独立异常，可能是尾晕元素。因子2代表以Sn-Mo-Bi-Sb为主的元素组合，是中酸性岩高温元素找矿方向；同样，根据是否圈出独立异常，判断找矿方向。因子3代表以Ag-Cu为主的元素组合，如果Cu、Ag圈出独立异常，是中高温找矿方向；如果未圈出独立异常，可能是高温元素的前缘晕。因子4代表以Co-As-Ni为主的元素组合，可能是尾晕元素；如果圈出独立异常，并且与基性、超基性岩有关，可以判断为与基性、超基性岩有关的找矿方向。因子5代表以Hg为主的元素组合，可能是前缘晕元素。图3－9