SPSS进行主成分分析的步骤(图文).doc
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1、主成分分析的操作过程原始数据如下(部分)调用因子分析模块(AnalyzeDimension ReductionFactor),将需要参与分析的各个原始变量放入变量框,如下图所示:单击Descriptives按钮,打开Descriptives次对话框,勾选KMO and Bartletts test of sphericity选项(Initial solution选项为系统默认勾选的,保持默认即可),如下图所示,然后点击Continue按钮,回到主对话框:其他的次对话框都保持不变(此时在Extract次对话框中,SPSS已经默认将提取公因子的方法设置为主成分分析法),在主对话框中点OK按钮,执行
2、因子分析,得到的主要结果如下面几张表。KMO和Bartlett球形检验结果:KMO为0.6350.6,说明数据适合做因子分析;Bartlett球形检验的显著性P值为0.0000.05,亦说明数据适合做因子分析。公因子方差表,其展示了变量的共同度,Extraction下面各个共同度的值都大于0.5,说明提取的主成分对于原始变量的解释程度比较高。本表在主成分分析中用处不大,此处列出来仅供参考。总方差分解表如下表。由下表可以看出,提取了特征值大于1的两个主成分,两个主成分的方差贡献率分别是55.449%和29.771%,累积方差贡献率是85.220%;两个特征值分别是3.327和1.786。因子截荷
3、矩阵如下:根据数理统计的相关知识,主成分分析的变换矩阵亦即主成分载荷矩阵U与因子载荷矩阵A以及特征值的数学关系如下面这个公式:故可以由这二者通过计算变量来求得主成分载荷矩阵U。新建一个SPSS数据文件,将因子载荷矩阵中的各个载荷值复制进去,如下图所示:计算变量(Transform-Compute Variables)的公式分别如下二张图所示: 计算变量得到的两个特征向量U1和U2如下图所示(U1和U2合起来就是主成分载荷矩阵):所以可以得到两个主成分Y1和Y2的表达式如下:Y10.456X1+0.401X2+0.428X3+0.490X4+0.380X5+0.253X6Y2-0.367X1+0
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